不知为什么，漂流者乐队的歌曲“This Magic Moment”今天早上突然出现在我的脑海中。
我们大脑不安分的神经元网络会导致意想不到的事。它们将表面上似乎是独立和脱节的想法和概念联系起来。
我拍了拍额头，心想：“但是，当然……”
最近，我一直在思考当我们与数字工具或服务连接时发生的神奇时刻。当一切都以正确的方式和在正确的时间时，完美的时刻就会发生，就像魔术一样。它可能出现在您的银行，汽车，自动售货机或手机上。
我认为我们已经进入了前所未有的预期设计的时代。
由于新技术和输入技术，我们现在拥有的少数GUI正在开发中。鉴于我们已经把电子产品聊天当作是理所当然的，这种进步是有机和自然的。
例如，在开车时，我们可能会说，“拨打安娜号码。”我们要求 Siri 设置计时器或告诉我们有关在本地放映的影片的信息。我们还要求Alexa播放音乐或购买咖啡。尽管如此，四十多年前早已发展起来的隐喻和美学特征基本上没有改变。
以往
考虑到原始的施乐PARC GUI已有44年的历史，但现代用户界面似乎仍然与它非常相似。
1973年，施乐之星工作站推出了第一个商业图形用户界面（GUI）操作系统。
今天，我们仍然使用二维显示器进行输入，并且通常使用键盘和鼠标;这些为互动构建的小工具技术针对计算机而不是人进行了优化。
我们使用的设备- 计算机，桌面，平板电脑，智能手机，自动售货机等 – 仍然使用过时的思维模型和技术进行设计和开发。
就好像我们在杰森斯的世界里使用了燧石时代的互动模型。他们仍然依赖于大量的人类参与（输入）来推进到下一阶段并显示有价值的信息（输出）。
什么是预测设计？
如果数字企业是为了简化和促进我们的数字生活过程，那么预期设计的使用比以往任何时候都更加重要。
因此，什么是预测设计？
它是输出，并几乎不需要输入。它涉及使用之前的判断来预测未来的判断。
一个计算设备面向人际接触而不是计算机交互的未来。一种数字环境，其中概率性用户意图取代确定性用户意图。
Huge的Aaron Shapiro将预期设计描述为一种通过预测用户需求来简化流程的方式，例如即对用户尚未表达的需求做出反应。
最高水平的预测性设计远远超出了个性化。
例如，当Netflix根据您的观看习惯和品味向您推荐电影时，这就是个性化。通过预期设计，应用程序的界面会在您与其交互时实时更改。
Netflix使用用户界面定制以提升用户体验
Netflix是定制化的一个例子。非预期施工
例如在线购物，预期设计意味着系统将了解并定制用户体验，以至于它看起来像是一只神奇的手在指导您。它确实会实时改变用户界面，删除任何不必要的数据，并且仅以快速，清晰和有效的方式提供最相关的替代方案。
今天，这并不难执行。
假设有人正在浏览 guitarcenter.com 以寻找一把非常昂贵的吉他。在结账时，该网站将自动提供“运送到商店取货”作为默认选项，因为它观察到以前购买昂贵吉他的消费者更喜欢在当地商店提琴。
再举个例子，让我们想象一下，您在亚马逊上买了一件衬衫。
亚马逊已经为您个性化了各种商品，并且应该知道您喜欢的衬衫尺寸和颜色，因为您之前从网站上购买了衬衫。
商品详情页面可以预先选择您的尺码，优先考虑海军蓝、白色和格纹衬衫，淡化粉红色和黄色衬衫，并且不需要您每次都选择尺码。
什么目的？
预期性设计的目标是减少摩擦和提高生产力，这将显着增强用户体验并对底线产生影响。当产品或服务在客户需要的时候为他们提供，客户就会继续使用它。
现在，我们每天都在以前所未有的规模与数字系统打交道。然而，其中许多遭遇受到抑制，从而导致烦恼。
亚马逊购买体验的预测性设计
为了取悦人们并使他们的生活更轻松，确实需要更高水平的定制和个性化。
考虑一下公共交通的自助票务设备，通勤者可以在其中充值。
他们仍然是机器，依靠人类的输入，并向每个用户提供相同数量的替代方案。
人们可能已经可以想象一个更个性化的系统，其中您的卡可以包含重新填充历史记录。
整个互动可以从您插入您经常充值的卡开始，系统将立即显示，“您好，您是否想使用万事达卡用$ 20重新填充此卡？”，而不是无休止的输入请求：首先选择此选项，然后选择另一个选项，依此类推。
您只需要付款后离开。
重新充值卡所需的时间至少减少75%，这将提高生产力，更快地吸引人们，并最终带来更高的客户满意度。
虽然这是可以被想象的，但我不知道有哪一台票务机可以满足这种需求。
未来派界面
随着人工智能变得越来越普遍，更高水平的个性化将使更多的预测性设计成为可能。
系统将识别您，并根据所有类型的用户授权行为监控（包括购买历史记录，偏好等）准确预测您的下一个选择。
虽然当今有可用的技术，使这样做不太困难，但是令人惊讶的是，预测设计并没有更普遍。
一些企业目前使用初步的预测设计技术。优步和谷歌是其中的两个例子。
Google Now应用程序
Google Now是谷歌搜索引擎最雄心勃勃的演变之一。这个概念很简单：在您意识到您需要或想知道它之前，它就能够预测，并以易于阅读的卡片格式提供它。
谷歌的数据挖掘技能无与伦比。它可能会显示带有量身定制的位置感知信息的卡片，例如日历活动，当地天气，新闻，股票价格，航班，登机牌，酒店，附近的拍照地点等等，因为它知道您是谁。此外，根据交通流量，它估计您从工作到家通勤需要多长时间。
谷歌不会显示任何它认为您现在不需要的东西。它以最纯粹的形式代表了预期设计。
优步
由于您希望在旅程结束后返回原始位置的可能性为90%，因此当您在旅行后再次激活Uber应用程序时，它将提供返回选项。这样一来，您就不许再输入一样的地点。
正如他们所说，世界正在发生变化
事情正在向更自然的互动方式转变。
相信没过多久，我们的贡献就会更自然地产生。
通过语音，手势跟踪，眼动追踪和语音作为交互技术，增强现实和虚拟现实将会面世。谷歌已经开始着手这项工作。该项目被称为Soli。
人工智能和机器学习将帮助预期设计技术在一个全新的水平上提供体验。
如何应用预测设计？
既然没有一根魔杖写着“阿布拉卡达布拉”，我们怎么能设计那些神奇的时刻呢？我们现在能否依靠预测性设计来提供那些神奇的时刻？
企业可能会挖掘当前数据以用于个性化选项，从而降低可能的痛点和障碍，直到我们拥有非常先进的预测算法，完全开发的AI和机器学习。
他们还可以积极参与以用户为中心的设计过程，进行深入研究，进行许多用户测试，并利用像Tensorflow这样的开源机器学习工具包等技术。
我们可以从深入研究中学到很多东西，例如情境观察或人种学研究，在这些研究中，我们可以看到人们在正确时间会做什么。这些用户旅程可以逐步映射，并且可以适当地创建接口。
一种流畅无缝的预期体验，通过让事情看起来好像是魔术一样来满足用户并培养忠诚度，这将是将数据挖掘和定制与以用户为中心的设计方法相结合的最终结果。
通过提供对底线产生有益影响的客户满意度，用户体验可被改善，并为公司和用户创造双赢的局面。
