版权申明:本文出自“大宝蛋”原创，感谢“大宝蛋”的原创文章分享！
FEVTE编注：更多平面设计理论学习请访问飞特网平面设计理论知识栏目，地址：https://www.fevte.com/plan/shejililun/
写在前面
什么时候该使用动效，什么时候该保持应有的克制，什么样的动效是好的动效我在之前写过一遍文章，感兴趣都盆友可以了解下，标题《动效/动画在直播类应用中都运用和落地》，本篇文章应该可以算是上篇文章的下半场
接下来要说的这个案例，它可能和我们平常所见的动效体验原则是"背道而驰"的,因为它终究是一个等待运力调度的场景（简单的说就是等待司机接驾的过程）每天成百上千万订单的背后有着一套非常复杂的算法去支撑，这就造成了这个场景它本身不会像动效指导原则那样顺利，平滑，愉悦，但是既然是做设计，核心是去解决问题，所以绕不开这个场景本身。通过数据去解读用户的想法和行为，将设计与业务进行更紧密的结合，从而达到更好的效果
对用户 "等待应答"这个场景的动效改进，以拉美地区最终AB测试数据为结论，使我更加确信动效能做的不仅仅是体验上的提高，在特殊场景下完全可以解决视觉感知层面无法解决的痛点，为业务方拿结果
所有数据对外均作了隐藏处理~
项目背景
滴滴出行在拉美地区飞速发展,单量持续增高的同时，用户对产品本身的期望也越来越大，我们一如既往的重视用户体验。无论严寒酷暑，早晚高峰，我们和我们的用户都不希望等待接驾变成一件漫长、无预期、盲目的行为
数据分析
* 乘客等待时长主要分布在A时段左右，多数乘客会选择在此时间段内取消订单，而消订单的乘客并不会停止叫车服务，而是进行二次发单，重新进入等待队列，这就造成了因个人因素延长了等待应答的总时长
* 等待应答B分钟左右，是较容易叫车阶段，数据显示用户处于这个时间段内容易被接单
*延长乘客等待预期,调节愿等时长阈值的操作空间，乘客愿等时长的具有较大弹性，如在打车较为容易的时段为 xx 秒，在打车较难时段为 xxx 秒
结论：用户对于排队规则的并不理解，使得用户在最容易叫到车的时间段之前会选择二次发单，取消订单会导致重新排入队列，进行排序
抓手：知悉乘客取消应答集中时间段和容易打车时间段后前提后，在不通过增加物理运力/调整算法的前提下，通过设计的手法去缓解用户的等待感知，从而增加用户的等待应答时长，将用户的等待时长延伸至容易打车时段，从而促成订单的完成，是这次设计的突破口
了解问题，明确挑战
对用户的调研我们发现用户对等待应答动画存在以下感知
通过对用户数据进行分析后得出结论，筛选出核心问题进行优化，让用户对等待应答有一个新的认知,是这次的关键所在。我们希望通过这次设计的优化，乘客能强感知此刻所处运力调动的状态，并最大程度上弱化时间概念降低人脑对时间的敏感程度，减缓用户的焦虑情绪，使其相信这是一个可以等待运力到来的排期
面对的挑战有：
1.增强播单动画感知,让用户明确自己所处状态,从而减少应答前的取消率 P0助力业务
2.通过设计吸引视觉弱化时间概念,降低人脑对时间的敏感,从而增长应答前平均取消时长 P0助力业务
3.符合用户打车预期的前提下,尽可能让动画用起来连贯,顺畅,可预期,让用户感到愉悦,用户体验提高 D1体验提高
4.符合品牌调性的场景动画,让应答场景融入App保持体验上的流畅，统一和性能平衡 D1体验提高
5.涉及到地图开发/端上研发同学的密切配合，高度还原设计文件也将是一个挑战 D2设计诉求
决策方向，设计执行
明确目标之后，就开始了设计的决策方向和关键词
作为一个单量百万级的应用，面对的用户群年龄分布也是非常广泛，因此动画的效果一定要适合大众群体的认知，不应该为了吸引视觉焦点而有个性化存在-> 波纹效果
运力调度本身是一件等待的过程，长时间的等待消耗用户的耐心，应该给予更多的可预见的可期待的暗示 ->路径
俯视视角更适合对周围环境，路况，运力的的观察和掌控，适合打车前对环境的观察，而一旦进入等待场景，用户需要做的只是等待接单，将场景透视化，贴近高空观察事物的视角，更加符合真实世界-> 透视视角
飞特游客
委托设计