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上海交通大学:《创新思维与现代设计-CY》教学资源_2016年春季_需求发现PPT_27.崔贇-第3组

资源类别:文库,文档格式:PPT,文档页数:10,文件大小:1.91MB,团购合买
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发现需求 16 你是否有曾困扰过 随身的小物件突然找不到 ·要穿的衣服找不到 ·买衣服的时候想不起自己是否 已经买过类似的款式 ·有时赶时间找不到要穿的衣服 随便穿上身的搭的又不合适 这些问题能一次性得到改善吗?

·随身的小物件突然找不到 ·要穿的衣服找不到 ·买衣服的时候想不起自己是否 已经买过类似的款式 ·有时赶时间找不到要穿的衣服 随便穿上身的搭的又不合适 你是否有曾困扰过 16 发现需求 这些问题能一次性得到改善吗?

发现需求 14 手机不见了可以打个电话,钥匙钱 包不见了就不能也自发的“联系”到 吗? 在外购物时难道就不可以方便的随时了解 到我已经买过的衣服款式吗 就不能随时找到我要穿的衣服吗? 出门前不可以直接提供一些更合适的 穿法吗?

发现需求 14 ·在外购物时 难道就不可以方便的随时了解 到我已经买过的衣服款式吗 ·手机不见了可以打个电话,钥匙钱 包不见了 就不能也自发的“联系”到 吗? ·就不能随时找到我要穿的衣服吗 ? 出门前不可以直接提供一些更合适的 穿法吗?

设计基础 14 现在已有的设计:蓝牙标签 (但有时要挂在钥匙串上显得十分累赘) ↓更新 蓝牙贴纸标签Nearables (厚度仅有3mm,能够像贴纸一样随意的贴在 需要的物品上,通过蓝牙APP找到被贴的物件) 不足:但是距离只有70米,稍微远一点或各个 楼层则会失效,而且如果不是在发现东西不见 前后弄掉的,更是很难再寻回。 针对功能一 找寻物品

设计基础1 针对功能——找寻物品 14 现在已有的设计:蓝牙标签 (但有时要挂在钥匙串上显得十分累赘) ↓更新 蓝牙贴纸标签Nearables (厚度仅有3mm,能够像贴纸一样随意的贴在 需要的物品上,通过蓝牙APP找到被贴的物件) 不足:但是距离只有70米,稍微远一点或各个 楼层则会失效,而且如果不是在发现东西不见 前后弄掉的,更是很难再寻回

设计基础2 14 现在已有的设计:淘宝“拍立淘 拍下实物后,淘宝便可以了解到你想要的东西 并帮你搜索同款或相似物件。 ↓ 采纳功能:拍照取样功能 应用:(对买过的衣服)拍一下照后便能 够以完整的信息(款式等)被记录下来。 改变:拍照后一显示搜索结果 ↓换成 记录衣服款式、颜色等信息 以照片形式被记录在APP 针对功能一记录下我买过的衣服

设计基础2 针对功能——记录下我买过的衣服 14 现在已有的设计:淘宝“拍立淘” 拍下实物后,淘宝便可以了解到你想要的东西 并帮你搜索同款或相似物件。 ↓ 采纳功能:拍照取样功能 应用:(对买过的衣服)拍一下照后便能 够以完整的信息(款式等)被记录下来。 改变:拍照后——显示搜索结果 ↓换成 记录衣服款式、颜色等信息 以照片形式被记录在APP不足 3: 并不是随时随地的帮助,只能提供个参考,临 时要出门时若是赶时间,还是会被不知穿什么 所困扰,可能又随便套了两件便出门

设计基础3 14 现在已有的设计:教穿搭的APP 微信美妆穿搭的公众号 不足1:平台上展示的一套穿搭基本都是自己 没有的单品,要模仿到位,除非从头到尾买齐 不足2:若是买了新的,旧的则会被遗弃或是 不再常穿 不足3:并不是随时随地的帮助,只能提供个 参考,临时要出门时若是赶时间不可能突然打 开公众号来看看,还是会被不知穿什么困扰 可能又随便套了两件便出门 针对功能一出门穿衣搭配

设计基础3 针对功能——出门穿衣搭配 14 现在已有的设计:教穿搭的APP 微信美妆穿搭的公众号 不足 1:平台上展示的一套穿搭基本都是自己 没有的单品,要模仿到位,除非从头到尾买齐 不足 2:若是买了新的,旧的则会被遗弃或是 不再常穿 不足 3:并不是随时随地的帮助,只能提供个 参考,临时要出门时若是赶时间 不可能突然打 开公众号来看看,还是会被不知穿什么所困扰, 可能又随便套了两件便出门

设计理念 ·对于蓝牙的地域范围局限,改成像 “查找我的iphone”软件般对账号的 追踪定位系统。 贴纸可以贴上衣服,随时能找到不知 34% 放在哪里的衣服外,还可以和APP中每 From 2014 一件记录下的衣服形成一一关联(比如 我找不到蓝色外套,比起记住每一件衣服用于定 位的、由数字和字母构成的用户名,我可以在 APP中输入“蓝色”“外套”的标签,这些关键 词标签是由当时拍照记录进APP时,由照片识别 自动形成的) ·虽然做出直接单品搭配的功能比较不 易,但是可以通过颜色的合适度,宽紧 搭配等找出可搭配的上衣或单品范围

设计理念 ·对于蓝牙的地域范围局限,改成像17 “查找我的iphone”软件般对账号的 追踪定位系统。 ·贴纸可以贴上衣服,随时能找到不知 放在哪里的衣服外,还可以和APP中每 一件记录下的衣服形成一一关联(比如 我找不到蓝色外套,比起记住每一件衣服用于定 位的、由数字和字母构成的用户名,我可以在 APP中输入“蓝色”“外套”的标签,这些关键 词标签是由当时拍照记录进APP时,由照片识别 自动形成的) ·虽然做出直接单品搭配的功能比较不 易,但是可以通过颜色的合适度,宽紧 搭配等找出可搭配的上衣或单品范围。 34% From 2014

设计细则 16 关于定位标俗 ·贴在衣服上不会影响外观吗? 可以再适度减小尺寸后,设计成专门 贴在商标上的大小,还可以加一层材料, 顺便解决背后商标和肌肤接触后的不适。 ·怎么记录下我买过的买一件衣服? 可以采用拍照采样的方式,可以参考 淘宝的新功能“拍立淘”拍照后便可以 通过识别了解到具体的款式。 这些问题能一次性得到改善吗

·关于定位标签 ·贴在衣服上不会影响外观吗? 可以再适度减小尺寸后,设计成专门 贴在商标上的大小,还可以加一层材料, 顺便解决 背后商标和肌肤接触后的不适。 ·怎么记录下我买过的买一件衣服? 可以采用拍照采样的方式,可以参考 淘宝的新功能“拍立淘”拍照后便可以 通过识别了解到具体的款式。 16 设计细则 这些问题能一次性得到改善吗

定位贴纸→贴在需要得到定位的物件或衣服上 设计细则 16 通过APP可以得到你所找的物件的位置 若是贴在衣服上 *:设计成贴于标签上,可以增加辅助功能,即用贴纸材料(如绒 面)盖住原标签与肌肤接触造成不适的部分,省去了减去标签等破 坏衣服的行为 1、首先用拍照功能记录进APP(关于颜色、款式)这样日后买衣 服时都可以随时翻阅己买过的衣服,比如我搜挡风外套,会显示家 里己有的款式) 2、在APP中将这枚贴纸所对应用于定位的用户名(如查找我的 iphone中输入的的ApplelD)和这件衣服在APP内的记录相关联, 这样日后我输入记录中的关键词(颜色或款式),就可以得到这件 攻 衣服的位置,而不用输入由英文字母和数字组成的一串字符 3、关于衣服搭配:如果我有想穿的某件上衣(蓝色线衣),输关 键字后,会出现一些范围(如带有黑色、白色等可搭配的颜色标签 的下装,或是带有(高腰、紧身等标签的裙装裤装选项)

16 设计细则 定位贴纸↔贴在需要得到定位的物件或衣服上 ↓ 通过APP可以得到你所找的物件的位置 ↓ 若是贴在衣服上—— **:设计成贴于标签上,可以增加辅助功能,即用贴纸材料(如绒 面)盖住原标签与肌肤接触造成不适的部分,省去了减去标签等破 坏衣服的行为 1、首先用拍照功能记录进APP(关于颜色、款式)这样日后买衣 服时都可以随时翻阅已买过的衣服,比如我搜挡风外套,会显示家 里已有的款式) 2、在APP中将这枚贴纸所对应 用于定位的用户名(如查找我的 iphone中输入的的AppleID)和这件衣服在APP内的记录相关联, 这样日后我输入记录中的关键词(颜色或款式),就可以得到这件 衣服的位置,而不用输入由英文字母和数字组成的一串字符 3、关于衣服搭配:如果我有想穿的某件上衣(蓝色线衣),输关 键字后,会出现一些范围(如带有黑色、白色等可搭配的颜色标签 的下装,或是带有(高腰、紧身等标签的裙装裤装选项)

所解决的问题 14 拍一下就可以按分类清楚的记录每 件衣服 贴一下可以1、盖住原商标的粗糙面 2、作为用于定位的标签 ·APP内搜一下就可以搜到要找的东 西的位置(不再受限于范围) ·输一下关键词就可以有推荐的搭配 ·买衣服时不会再买下重样的或是买 回来发现不好搭的衣服

所解决的问题 14 ·拍一下就可以按分类清楚的记录每 一件衣服 ·贴一下可以1、盖住原商标的粗糙面 2、作为用于定位的标签 ·APP内搜一下就可以搜到要找的东 西的位置(不再受限于范围) ·输一下关键词就可以有推荐的搭配 ·买衣服时不会再买下重样的或是买 回来发现不好搭的衣服

设计细拓 17 ·关于最后穿搭教程可能有的疑问 Q:只给颜色推荐范围或是款式会不会功能相对太简便 34% 而且自己的衣服本身也没那么多。 From 2014 A:从自己有的衣服中,给出比较协调的搭配可以看做 基本功能,拓展功能可以包括: 定时更新的外界的素材,如时尚芭莎等杂志中的、或是 穿衣助手中那种更新的街拍照,可以推荐值得买的新单 品。 (比如我有标签为短款米色风衣标签的上衣,可以把认 为是值得买的灰蓝色铅笔裤或别的显示在推荐栏)

设计细拓 17 ·关于最后穿搭教程可能有的疑问 Q:只给颜色推荐范围或是款式会不会功能相对太简便, 而且自己的衣服本身也没那么多。 A: 从自己有的衣服中,给出比较协调的搭配可以看做 基本功能,拓展功能可以包括: 定时更新的外界的素材,如时尚芭莎等杂志中的、或是 穿衣助手中那种更新的街拍照,可以推荐值得买的新单 品。 (比如我有标签为短款米色风衣标签的上衣,可以把认 为是值得买的灰蓝色铅笔裤或别的显示在推荐栏) 34% From 2014

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