Anti-dirt の役割
一般的に、言葉に関連する内容を処理する時、NLP Modelをよく使います。しかし、NLPモデルを訓練するのに時間がかかり、ミスもある。だから、敏感な言葉を見つけて、素早くて正確で効率的なテキストマッチング技術を使うのが「Anti-dirt」の考え方だ。
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2種類のユーザー
Anti-dirtは、固定なユーザーグループを持ち、3年以上の歴史があります。ユーザーは主に2つの分類に分かれています：敏感なワードリストの作成者とワードリストの使用者です。
ワードリスト 作成者
プラットフォームのコアワードリストの運用と保守
基本情報
- 学歴：学士
- デバイス：MacBook Pro 13インチ
- 利用時間：平日10時〜19時
Work objectives and scenarios
需要に応じてキーワードを追加する
- さまざまなチャネル (owls platform、online badcaseなど) に基づいて文言のニーズを収集し、機密用語を追加します。
- 内容と一致方法の評価がオンラインに与える影響を確保し、単語の品質を保証します。
ワードリストに関する日常業務
- 新しいビジネスへのアクセスに関する日常的なコンサルティング、提案、およびプロモーションを行います。
- 機能レベルのアクセス権の管理
ワードリストを最適化する
- オンラインデータに基づいて、ワードリスト内の単語のtag、免除単語、combination単語などの詳細な情報を最適化および更新します。
- ワードリストの特別なニーズ (六*、二十*など)
- ビジネスニーズに応じてワードリストを最適化する
ワードリスト ユーザー
内容安全チームによる安全戦略開発
基本情報
- 学歴：大学院
- デバイス：ThinkPad
- 利用時間：平日10時〜19時
Work objectives and scenarios
ビジネス関連のワードリストの許可を取得する
- ワードリスト管理者への許可申請をする
onlineデータのモニタリングとフィードバック収集する
- オンラインで単語リストの効果を監視し、機密コンテンツに関するユーザーのフィードバックを収集します
- 審査プロセスに入る可能性を低く抑える
オンライン事故調査
- プロジェクトの振り返り、retrospective
- 漏れやミスに基づいて、ワードリストの管理者に要件を提供します。
プラットフォームのリデザインを計画する
ユーザーのフィードバックをもとに、次のステップの再設計戦略を考えました。
以前のVersion：
- 機能の構成：いくつかの製品ラインでは、安全上の問題から機能的に利用が難しい状況でした。
- 使い方：新しいユーザーにとって、使い方を理解するのが難しい状況でした。
- 誰でも知っていない機能：一部の機能は、以前に開発されたため、誰も説明できない状態でした。
再構成
以前のバージョンの問題点：
デザイン解決方法：
一部のプロセスがブロックされている
- 特殊な概念の説明が不明確です。
- フォームの必須と選択項目が明確でないため、繰り返し操作が発生しやすいです。
- 一部のエラーメッセージが欠落しているため、プロセスの理解に余分なコストがかかります
- 文案理解のコストを削減し、プラットフォームの文案を統一します。
- 操作へのフィードバックを強化し、エラーを防ぐデザインを実装して効率を向上させます
操作効率が低い
- 機能分割感が薄い、機能が平坦化している。
- ユーザーの経路が混乱しています。
- 情報の階層感が薄く、重要な情報が明確でありません。
- 操作に対するフィードバックが不足しています
- 一般的なガイドとヒントを提供し、ユーザーがページ操作をより制御できるようにします。
- 操作経路を削減し、不要な操作を削除します。
- インターフェースの表示を最適化し、情報をより集中させます
ページ間の一貫性がない
- 同じ種類のコンポーネントの一貫性のない使用
- プラットフォームの視覚要素とインタラクション形式を統一化します
まず、最も頻繁に使われるモジュールから
「キーワード追加」は一番よく使われる機能です。
でも、前の版本は、ユーザーの習慣についての調査もなく、BE（開発エンジニア）の同僚が作った形式で提供されていました。
そのため、ユーザー調査を行った結果、この機能を最適化することが最も価値があるとわかりました。私は4人の一般のユーザーに調査を行い、彼らからフィードバックを収集しました。
😭 「全部のプロセスは私にとって長すぎます。キーワードを追加しようとするたびに、常に500から1000語の単語があり、それを5分で終えたいです。しかし、常に多くのフォームフィールドを入力する必要があります。」
🤬 「タグ付け機能は本当に使いにくいです。ツリー形式の選択器には多くのレイヤーがありますが、レイヤーの下に何があるのかわからないので、何度も展開しなければなりません。」
🤨 「キーワードの追加用のページは右側が完全に余白で、すべてのコンテンツが左側に詰め込まれています。それが気に入りません…」
😃 「全体的には問題ありません… ここで1年間働いているので、もう慣れました。」
問題を解決するために私が行ったこと
- まず、ユーザーが元々していたことを続けられるようにし、機能の使い方法を勉強のコストを減らすことを目指しました。
- 次に、ユーザーがフォームを入力する際にストレスを減らし、快適に感じるように心がけました。
- その後、全体のプロセスを彼らの日常に合わせて設計し、いくつかのフィールドの順序を変更し、キーワードを追加する手順を明確にしました。
- 最後に、細かいが使用効率に影響するinteractionについて改善しました。
👏🏻👏🏻👏🏻 ローンチ後、私がユーザーからpositiveフィードバックをもらいました。
そのほか4つの機能改善
Variant word生成器
Variant wordとは、形、発音が似ている言葉。例えば：「习近平」と「刁近平」。
ユーザーにより簡単で直接な解決策を提供する：
- ユーザーにできるだけ簡単なvariant word解決案を提供する
- 作成されたvariant wordを直接確認できる
- 簡単なクリックですべてを選択できて、選択解除も簡単にできる
審査センター
ビジュアルのHint、情報の分別：
- 審査タスクの異なる分類をビジュアルに明確にする
- ユーザーに数字のバッジで未完了タスクを通知する
- ユーザーが効率的に情報を処理するために、情報を階層によって分別する
- ユーザーが現在のタスクのプロセスとプロセスnodeの管理人を明確的に知らせる
検出ツール
- 異なる目的を持つ人々向けに設計されています（検出タスクマネージャー/検出オペレーター）
- ユーザーができるだけ効率的に検査データの入力を完了できるように
- 手動入力とファイルのインポートの両方をサポートします
検出結果ページには大量の情報が含まれていますが、重要な情報を整理し、ユーザーが関心を持つ可能性のあるすべての要素を強調しました。
自動的にexemption wordを推薦します
通常、machine reviewで敏感な情報に命中したと判断されるのは、exemption word不足だ。結果はmanually reviewに送って、人手がかかる。
しかし、現在のexemption wordは主に単語リストマネージャーの自分の判断によって生成されており、人力消費が発生し、精度が不足しています。
「自動的にexemption wordを推薦する」機能は、単語リストマネージャーの労力を節約し、同時にmanual reviewに送るリスクを解消し、machine reviewとmanual reviewの生態系のバランスを維持するのに役立ちます。
👏🏻👏🏻👏🏻 ローンチ後のポジティブなフィードバック：
リリース後の結果
- ユーザー評価
- 4.94/5
- UV ユーザービュー
- 270▲
- キーワードを追加する時間を短縮する (当初10.23 分 → 8.4 分)
- 18%▼
Highlight
プラットフォーム全体のプロセスを再構築し、主要な機能の開発を強化し、低頻度の機能を弱化しました。全体的に、プラットフォームの使用効率と満足度が大幅に向上しました。
Lowlight
各製品ラインは再設計に対して比較的満足していますが、まだいくつかの課題が残っています。たとえば、新しいキーワードを追加するページのプロセスが長すぎる、重要な情報がpreview段階で見落とされるなどの問題があります。
In all
MVPバージョンをリリースしましたが、B2B製品は複雑でビジネスに関する背景があるため、ユーザーのフィードバックを得るために継続的にユーザーと話をする必要があります。