Kolr Predictive Report

2024

Role

設計效益預測功能的完整使用體驗,負責功能優化、用戶研究、行為分析、UI/UX 設計及 Prototype 測試

Background

Kolr 是一款網紅數據行銷平台,透過社群數據與貼文分析,幫助品牌尋找合適的網紅。

目前,使用 Kolr 的品牌方通常已經有喜歡的網紅人選,但他們缺乏數據來驗證這些網紅的成效是否符合預期,導致決策過程繁瑣且缺乏信心。因此,品牌方希望能快速評估網紅表現,並獲得決策建議,以加速挑選流程。

為了解決這個問題,我們設計了效益預測報告,幫助品牌透過數據驗證網紅的成效提供決策依據,並自動產出提案簡報,讓提案流程提高效率及選擇的信心與準確度。

Problem & Challenges

目前使用者的痛點

品牌在挑選網紅時面臨許多困難,這些問題不僅增加品牌方的工作量,也降低決策效率,影響行銷策略的執行速度,包括:

  1. 數據整理困難: 需手動整理表格,並比對不同網紅在各社群平台的數據。
  2. 選擇過程耗時: 當網紅數量不夠時,需重新搜尋並篩選適合人選。
  3. 數據計算繁瑣: 需自行加總多項數據,無法快速獲得想要的指標數據。
  4. 預算考量不明確: 難以判斷網紅費用是否超過預算。
  5. 提案準備成本高: 需額外準備網紅數據、貼文風格及提案簡報。
設計過程中的挑戰

為解決這些問題,我們深入研究品牌在網紅提案流程中的核心需求,但在設計過程中仍面臨以下挑戰:

  1. 品牌提案流程不一致: 不同品牌的活動規模與需求不同,所需數據與簡報格式也有所差異,因此設計需建立一個靈活且標準化的畫面,滿足不同品牌的需求。
  2. 數據優先級與可視化: 需優先呈現關鍵數據並確保直覺排版,讓品牌能快速驗證報告內容是否符合預期,減少不必要的數據負擔。
  3. 網紅決策與比較體驗: 品牌需短時間內評估多位網紅,因此設計需提供直覺的比較介面,並支援快速生成提案簡報,提升決策效率。
  4. 報告更新與人選調整: 品牌可能在查看報告後決定更換網紅,因此設計需支援快速篩選與替換人選,並即時更新預算與成效數據,並確保流程順暢不影響使用體驗。

Research

為了更深入了解品牌在評估網紅及規劃行銷活動時的決策流程,設計與產品團隊的成員合作,進行了內部團隊與外部客戶的深度訪談並觀察他們的實際遇到的問題與困境,來為後續畫面的功能設計的進行調整與優化。

研究市場上現有的網紅行銷平台在提案網紅的成效選擇上畫面的流程與呈現方式的差異。

關鍵設計策略

聚焦於關鍵功能模組,確保 MVP 版本可以有效解決品牌的核心痛點,包含:

  • 快速生成網紅成效報告,即時評估影響力。
  • 即時比較網紅數據,透過 AI 總結網紅關鍵特點。
  • 自動產出提案簡報,減少整理數據時間,提升效率。

設計流程

為了讓使用者體驗更加流暢,目前設計流程大致分成三個階段:

探索與需求分析
  • 收集客戶回饋,深入理解核心需求
  • 用戶訪談與研究,挖掘痛點與行為模式
  • 透過數據分析與競品研究,找出產品優化方向
構思、定義與驗證
  • 與團隊 Brainstorm,找出可行的解決方案
  • 定義問題並進行假設驗證,確保設計方向符合目標
  • 進行易用性測試與體驗優化,根據回饋持續調整
實作開發與後續優化
  • 進行功能與體驗測試,確保設計落地性
  • 根據開發限制調整設計,兼顧技術可行性
  • 透過數據分析與用戶回饋持續優化,提升產品體驗

提案建立與引導:用設計降低出錯率與學習成本

過去品牌在建立提案時,常得自己開 Excel、整理人選、核對合作條件,一不小心就容易出錯。這次我們希望把流程設計得更直覺簡單,從填專案名稱、挑平台到導入人選,每一步都有清楚引導,讓品牌不用東拼西湊,也能快速完成提案。

網紅人選精準選配:整合關鍵數據與 AI 推薦,提高選擇效率與準確率

以往挑選網紅很花時間,品牌常得比對多個平台數據、看報表、切視窗,不但累,也容易看錯。為了讓選人變得更快更準,我們整合品牌最常用的數據在同一畫面,加入 AI 推薦與預估,幫助品牌快速找出最合適的人選。

進階成效預估報告:即時數據與 AI 分析,提供精準成效預測

AI 進階成效預估報告,能提供品牌更完整的數據分析與視覺化報表,有效減少手動整理的負擔。同時透過 AI 分析摘要,幫助快速掌握關鍵洞察。若人選或預算因突發情況需要調整,系統也能即時更新報告內容,確保資訊維持最新狀態,提升預測的精準度與決策效率。

匯出簡報功能:自動生成簡報,提升提案效率與溝通效率

以往準備提案簡報需要手動整理數據與設計內容,不僅耗時也容易出錯。透過一鍵匯出功能,品牌只需勾選所需內容,系統即可自動產出一份整齊專業的提案簡報,大幅節省時間也提升提案效率與溝通品質。

從混亂到清晰:用戶導向的設計優化歷程

設計優化流程:初期版本 ➝ 用戶回饋 ➝ 設計改進 ➝ 最終成果

為了讓使用體驗更順暢,我針對操作流程與網紅篩選機制進行多輪優化,透過用戶訪談與易用性測試找出痛點,調整畫面架構與元件呈現,讓使用者能更快上手、順利完成操作。設計過程中也與開發團隊密切協作,根據開發時程與技術可行性調整細節,讓功能順利落地。最終版本不只提升了易用性與決策效率,也減少了學習門檻與提案花費時間。

成果與反思:功能上線、挑戰與未來優化

新功能上線後迅速獲得市場關注,品牌方積極採用,顯著提升決策效率。數據顯示,某品牌在上線首月內成功建立 8 份效益預測報告,成為最活躍的用戶之一。品牌也回饋,該工具讓篩選網紅的速度更快、更準,成效比對也更直覺易懂,有效減少手動比對與數據整理的時間。

作為剛加入 Kolr 就接手的大型功能設計,這對我來說是一場不小的挑戰,需要在短時間內熟悉使用者情境、提案流程與決策考量。此外,也是在與新團隊合作、磨合溝通的過程中,適應不同的工作節奏與開發方式。由於開發時程的限制,部分細節未能完整上線,但整體流程獲得客戶正向回饋,測試結果也順利低風險通過。未來,我希望進一步優化設計細節,提升使用體驗,幫助品牌更高效選擇適合的網紅。

如果有更多時間,我會深化使用者研究與訪談,挖掘品牌方在提案過程中的核心痛點,確保設計能真正解決需求。目前的優化方向包括:

  • 新增「提案切角」功能,讓品牌快速訂定提案主題
  • 整合市場趨勢 & 關鍵字分析數據,結合其他分析功能,自動生成更完整的提案簡報
  • 導入線上反饋機制,讓品牌能即時與合作方確認網紅人選與提案方向,確保資訊同步

透過這些持續優化,希望能讓提案流程更順暢,決策更輕鬆,進一步提升整體使用體驗。

謝謝觀看 Thank you!

若有任何問題或合作機會,歡迎聯繫我 🙌 w.viyahsieh@gmail.com