專案流程
背景描述 Background
在資訊爆炸,選擇過多的時代,人們真正需要的,或許是個投你所好的電視,對你的喜好深入了解,主動幫蒐集資訊,不用再經過重重選擇與決策,尤其是繁忙疲累的上班族而言,觀賞電視是純然的休閒放鬆時間,過多的選擇與操作彈性,無形中反而是種莫名的負擔,讓看電視回歸到純粹簡單的慵懶娛樂,提供繁忙的你一個全新的節目薦選體驗!!
訪談 Interview
透過訪談歸納,我們可以從整理出的WAAD發現:
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看電視的時間長度是固定的
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不想花超過的時間看電視
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不想花時間在選擇上
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大部分的人看電視時會做其他事
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看電視的人數會影響使用行為
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目前的電視沒有好的多人觀賞節目推薦
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個人使用的電視希望能更個人化
並根據WAAD,將受訪者分為兩大族群:
族群一:有看電視習慣的人
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希望電視的功能更客製化
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在特定的時段看特定的節目
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看電視不僅是看電視
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搜尋節目是被動的
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分享的需求常發生在收看節目的當下
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分享的需求會持續一段時間
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目前的電視無法滿足分享的需求
族群二:沒有看電視習慣的人
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有強烈的選擇需求
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會想將電腦和手機上的內容直接搬上電視
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希望加強電視的可操作性,增加自由度,就可以更主動的控制。
故事版 Story Board
情境描述: 上班族女孩在通勤時間時常會看見有趣的電影或節目廣告,卻因為忙碌或時間倉促而沒有記錄下來或忘記。 問題說明:生活中看到有趣的廣告或影片,時常因為忙碌而遺忘,或用手機記錄下來卻堆積在相簿中沒有再去翻閱,無形中失去很多生活趣事。 解決方法:排的相片會自動被「節目搜搜」APP讀取,用以圖搜圖的方式進行雲端配對,在回家手機與電視連動,將配對結果顯示在智慧電視上。
情境描述: 上班族女孩時常在午休時談論生活趣事,有時聽到同事談到非常有趣的節目/電影自己也深感興趣,查了一下評價後決定回家抽空觀賞。 問題說明:上班族女孩因為沒有觀看電視的習慣,因此不清楚期待的節目播放的頻道與播放時間。獨自居住的她必須花許多時間處理家事,平日晚上未必能在節目播放的時間準時觀看。 解決方法:手機與電視的瀏覽紀錄進行串連,電視可以透過手機的瀏覽資料主動判斷用戶想看的節目資訊。當用戶回家時,電視即自動跳出主動評斷的推播節目。用戶不需記住太多節目細節,也能輕鬆觀賞有興趣的影片。
情境描述:上班族女孩吃飯時有觀看電視節目的習慣,但因為沒有特定想看的節目,時常花費大量的時間在選台上面。 問題說明:由於不知道看什麼內容,常常花費許多時間選台,影響了後續時間安排。 解決方法:透過手機的瀏覽紀錄、書籤等內容自動分析用戶可能感興趣的內容,同時藉著轉臺機制辨識使用者觀賞喜好,進行微調。
情境描述: 上班族女孩在通勤時間時常會看見有趣的電影或節目廣告,卻因為忙碌或時間倉促而沒有記錄下來或忘記。 問題說明:生活中看到有趣的廣告或影片,時常因為忙碌而遺忘,或用手機記錄下來卻堆積在相簿中沒有再去翻閱,無形中失去很多生活趣事。 解決方法:排的相片會自動被「節目搜搜」APP讀取,用以圖搜圖的方式進行雲端配對,在回家手機與電視連動,將配對結果顯示在智慧電視上。
經由Event Flow,我們掌握了使用者平時與傳統電視及智慧電視相處的模式,我們運用觀察到的流程進行創意發想,並透過Story Board將發想的結果呈現出來。Story Board包含了情境的描述與插畫,並列出了使用者在當下所遇到的問題及解決方式。
顧客旅程地圖 Customer Journy Map
Customer Journey Map Film
「節目搜搜」顧客旅程影片—小美與她神奇電視的一天
Persona - 城市上班族女孩 28歲/以大眾交通為移動工具/獨自居住/智慧手機依賴者
製作影片道具過程
快速原型 Rapid Prototype
「節目搜搜」App Prototype
APP概念:利用手機拍攝的照片以圖搜圖,智慧刪選選取照片的相關影片推播結果。
商業模式圖 Business Model Canvas
價值主張
依據目標族群具有的選擇障礙、孤單和不知道看什麼電視的性質,我們期望推出減少電視選台、轉臺和評估的時間,能夠高度個人化、便利化與主動推播的智慧電視篩選經驗。並納入虛擬社群互動的機制,解決現代人獨自面對冰冷家電產生的孤寂感,且同時增添現場互動功能,使實際人際好動來整和彼此的節目喜好,產生話題連結,增進社交互動體驗。
商業模式圖
依據目標族群具備忙碌、不常看電視、孤單和不知道看什麼電視的性質,我們期望推出減少電視選擇時間,能夠高度個人化推播且能結合跨裝置平台與社群網路互動經驗,推出一個全新的電視節目篩選體驗。 藉由與軟硬體製造商、雲端搜尋平台網站、影視公司和數據資料公司合作,將這些技術、資訊和內容開發夥伴的資源,透過大數據、用戶資料分析等演算模式,與設計人才針對使用者經驗的互動設計,提供一個自動化與客製化的節目篩選APP。
我們的關鍵活動在於行銷、研發與追蹤,利用虛擬社群網絡、APP Store 與智慧裝置等管道,盡量極大化使用者,創造愈趨精準的篩選結果。本服務透過推播過程的廣告、關鍵字與空間購買等方式獲益。在獲得足夠規模的用戶資料,可將分析內容販售給需要資訊開發資源的對象。