对上下文敏感的帮助是指软件应用程序中根据用户的具体情况定制的帮助内容。与提供一般的帮助文档不同，上下文相关帮助为用户提供的信息和细节与其在应用程序中的当前位置、试图完成的任务或面临的问题相关。
什么是上下文敏感帮助？
上下文敏感帮助指 在软件应用程序、在线平台或系统中提供的用户帮助支持，旨在简化访问者在平台上的操作。
- 上下文相关帮助的一些例子包括：***
1.悬停在特定按钮或图标上时出现的工具提示，解释其功能
2.引导用户完成多步骤流程的分步演示覆盖图
3.错误信息帮助，可检测错误代码或情况，并提供有针对性的故障排除建议
4.引导用户完成多步骤流程的分步演练覆盖图
上下文敏感帮助 具有高度动态性和适应性。先进的实施甚至可以利用人工智能和机器学习来分析用户行为并定制所显示的帮助内容。帮助体验会根据真实用户数据不断演变。
上下文敏感帮助的主要目标是为用户或团队提供快速、简便的访问途径，以便在需要时获取最相关的帮助主题和完整信息。这样就可以通过预测用户的需求来避免挫折和混乱。它使用户能够继续专注于他们的工作流程，而不必离开应用程序去搜索文档。
总之，上下文敏感帮助旨在提高任务完成率、任务完成时间和客户满意度等关键可用性指标。如果实施得当，它可以显著改善用户体验，提高软件应用程序的采用率。
上下文相关帮助如何改善用户体验？
上下文关联帮助可通过以下几种关键方式改善用户体验：
减轻认知负担 - 通过提供针对特定任务和上下文的帮助，上下文敏感帮助可减少用户搜索相关帮助内容的工作量。这就降低了寻找答案所需的认知负担和脑力劳动。
提高自给自足能力 - 有了随时可用的上下文相关帮助，用户可以更快地解决问题和完成任务。这使他们无需依赖文档或支持等外部资源即可实现目标。
提高专注度 - 帮助功能集成到界面和工作流程中，用户无需在不同的应用程序之间转移注意力来寻找帮助。他们的注意力会始终集中在任务上。
更高的参与度- 上下文帮助增强了用户在入门和关键使用时刻的信心。这将提高应用程序的采用率和参与度。
减少培训时间 - 通过在关键时刻指导用户，情境帮助减少了对正式培训的需求。新用户可以更快上手。
- 减少错误** - 主动提供帮助可防止使用错误，使用户保持正确使用。从而减少人为错误事件。
降低支持成本- 由于用户有权自助，对上下文敏感的帮助可减少支持单。这减轻了支持团队的负担。
提高满意度- 如果能够随时提供帮助，用户就能获得更顺畅、更少挫折感的体验。这有助于提高用户满意度。
总之，上下文敏感帮助可提供更智能、更自适应的帮助体验，动态响应用户的上下文和需求。这使用户能够高效地完成任务，同时感到自信和掌控自如。最终用户是最大的受益者，他们可以在最需要的时间和地点获得便捷的帮助。
以下是一些上下文相关帮助的示例：
在各种软件应用程序和网站中，有许多实施上下文相关帮助的例子：
工具提示 - 当鼠标悬停在按钮或图标上时，会出现一个工具提示来解释其功能，如在微软办公软件中。
嵌入式帮助链接 - Adobe Photoshop 等应用程序会在菜单和面板中嵌入帮助链接，引导用户访问相关的帮助文章。
导览--像 Facebook 和 LinkedIn 上的导览一样，在上机过程中根据上下文突出显示新功能。
预测搜索 - 谷歌等搜索引擎会根据输入的词语实时显示搜索建议。
常见问题链接 - 常见问题链接可出现在与特定错误信息或页面相关的内联中，如许多电子商务网站。
聊天机器人 - 智能聊天机器人（如微软 Office 中的 Clippy）会根据检测到的用户操作主动提供提示。
应用程序内消息 - Dropbox 等应用程序在检测到重复失败操作时，会使用应用程序内消息提供帮助文章。
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分步向导** - TurboTax 等报税软件可根据用户当前情况提供分步指导。
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交互式教程** - 某些应用程序使用交互式动画和覆盖图来演示如何使用功能。
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个性化推荐** - Netflix 和亚马逊等服务会根据用户的观看历史和兴趣推荐特定内容。
微型说明 - 微型说明（如输入字段占位符和验证错误文本）可根据具体情况提供帮助。
- 对象检测** - 在 AR/VR 环境中，对象检测可触发相关信息的叠加显示。
其共同点是根据用户在应用程序中的当前上下文为其提供动态、个性化的帮助内容。这样就能预测用户的需求，并在他们最需要的时候提供有指导性的帮助。情境敏感性是创建流畅、直观帮助体验的关键驱动因素。
如何在移动应用程序中实施情境敏感帮助？
在移动应用程序中实施上下文敏感帮助有几种有效方法：
应用内消息可让您在移动用户工作流程的相关时刻主动向他们提供帮助内容。例如，如果用户在完成一项任务时遇到困难，你可以检测到，并使用工具提示或模态引导他们完成任务。
在入职培训期间，通过突出应用程序元素和逐步引导核心工作流程来指导新用户。使用带注释的屏幕截图、工具提示和覆盖说明。
使用脉冲、高亮和工具提示等非侵入式用户界面微交互来引导注意力，并在决策点提供上下文说明。
根据每个用户的上下文，通过推送通知及时发送相关帮助内容，如功能更新或完成任务的提醒。
当用户在搜索栏中输入时，显示建议的帮助主题和根据搜索条件定制的推荐内容。
应用内聊天机器人
聊天机器人可根据上下文线索提供会话指导，为用户提供交互式帮助体验。
跟踪用户如何与您的应用程序互动，以确定痛点和在未来应用程序版本中提供帮助的机会。
通过增强现实技术，您可以在现实世界的摄像头视图上叠加针对具体情境的说明和指导，从而实现辅助工作流程。
移动应用程序的关键是提供动态、个性化的帮助内容，并将其整合到用户旅程中的自然接触点。避免静态帮助文档干扰工作流程。提供与上下文相关的微交互来引导用户，提高理解能力和可用性。
应用内指导和教程有哪些优势？
应用内指导和教程有很多好处，可以改善用户的整体体验： *
增强上岗培训：指导演练通过逐步演示核心工作流程，帮助新用户快速上手应用程序。
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提高参与度：** 重点介绍新功能和特性，鼓励用户探索更多应用程序。
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更高的采用率：** 通过向用户展示如何访问关键功能，指导可提高整个应用程序的成功使用率。
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降低用户流失率：** 用户不太可能沮丧并放弃提供上下文学习支持的应用程序。
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改进用户体验指标：** 当用户可以在上下文中学习时，任务完成度、任务完成时间和易用性都会提高。
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降低培训成本：** 指导减少了对正式培训资源和客户支持的需求。
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有针对性的教育内容：** 应用程序内指导可在应用程序体验中提供非常有针对性的教育材料。
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及时学习：** 在适当的时候显示指导有助于学习和信息保留。
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屏幕亲和力：** 视觉和交互式元素 可以吸引用户注意可能会忽略的东西。
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进度跟踪：** 教程可以引导用户完成多步骤流程，同时跟踪进度。
提高可访问性：精心设计的指南可为不同用户和无障碍需求提供支持。
- 持续支持：** 指导有助于加强学习，即使是对尝试新功能或更新功能的有经验用户也是如此。
关键在于，应用程序内的指导不仅是一次性的上机解决方案，而且是嵌入式、情景式支持的持续来源，随着时间的推移与用户一起发展。采取以用户为中心的战略方法，您就可以利用指导和教程来提高应用程序体验中的理解力、可用性和用户生产力。
如何确定合适的时机触发应用内指导？
确定触发应用内指导的正确时机需要仔细考虑用户的情境和需求。以下是一些最佳实践：
识别路障 - 寻找用户在任务中挣扎或失败的点，并提供帮助，让他们回到正轨。
预测问题 - 如果某项功能可能会让用户感到困惑，则应主动引导用户提出问题。
入职培训 - 在入职培训期间，通过非破坏性的工具提示和叠加功能，引导新用户完成核心工作流程。
应对不活跃 - 如果用户看起来不活跃，可使用消息提示他们采取下一步措施。
- 高亮显示新功能** - 利用高亮动画和脉冲来吸引用户注意用户界面中的关键新功能或变化。
强化已学概念 - 偶尔重现复杂主题的指导，以帮助记忆。
- 针对已知的问题领域** - 在数据显示用户通常需要帮助的地方提供指导。
遵循设计系统 - 使用既定的设计系统，使引导与其他用户界面元素保持一致。
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考虑潜在障碍** - 引导用户完成涉及用户界面控件或数据输入的任务，这些任务可能会让用户感到困难。
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谨慎把握建议的时机** - 如果要提出建议，应在经过深思熟虑后，在用户产生挫败感之前提出。
允许用户控制 - 为用户提供解除指导或按需获取指导的选项，这样就不会造成太大干扰。
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与用户一起测试** - 与实际用户一起反复测试指导，观察他们的反应和反馈。
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分析数据并进行优化** - 使用分析和会话回放等工具，了解指导的执行情况并确定改进措施。
目标是在最有用的时刻提供每一次教育或支持体验。这需要了解用户工作流程、预测需求，并根据观察到的使用模式不断改进。如果时间安排得当，每一次指导互动都会让人感觉天衣无缝，而不会造成干扰。
哪些类型的应用内指导最有效？
在设计应用内指导时，请考虑以下几种最有效的交互类型：
闪光提示 - 巧妙地突出特定按钮或用户界面元素，或将其制成动画，以吸引注意力。
工具提示--悬停/点击部分用户界面时出现的简短上下文文本。
教练标记 - 带有舷窗切口的覆盖层，可聚焦于特定的用户界面元素。
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核对表** - 通过核对表帮助用户完成多步骤工作流程，核对表会随着任务的完成而调整。
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分步演示** - 将复杂的任务分解为编号的分步说明。
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交互式教程** - 通过突出显示、叠加和提示，让用户在实时应用程序用户界面中进行练习。
动画演示 - 使用工作流程和交互的动画演示，使学习更加直观。
应用程序内通知 - 通过通知发送非侵入式提醒、提示和更新。
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发现用户的问题** - 检测故障点并主动提供帮助，让用户重新走上正轨。
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个性化推荐** - 根据用户的背景和以往行为推荐功能和内容。
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屏幕微文案** - 在用户界面元素中提供简明的上下文文本说明。
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聊天机器人*** - 让用户向智能聊天机器人提问，聊天机器人会以对话方式提供答案。
物体检测 - 在 AR/VR 中，检测物体并叠加相关信息。
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视频演示** - 包含链接或嵌入简短视频，演示相关上下文中的工作流程。
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搜索指导** - 通过自动完成和上下文推荐完善搜索行为。
指导类型应与任务的复杂程度和用户的经验水平相匹配。在现有用户界面基础上进行适时的、不显眼的交互，往往比占据屏幕的沉浸式教程或向导效果更好。对用户进行测试和反复试验，以确定正确的方法。
如何使应用内的引导不具干扰性？
有几种最佳做法可以使应用内引导不具侵入性：
优先考虑简洁性 - 避免让用户不知所措。将说明简化为所需的基本信息。
使用微妙的视觉效果--微弱的聚光灯和细小的工具提示等往往不容易分散注意力。
尽量减少文字 - 使用简洁的微型文本，避免帮助文字过多。
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考虑定位** - 在相关用户界面元素附近显示指导信息，而不是作为整个应用程序的覆盖内容。
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考虑时间** - 在自然间隙弹出，而不是在活动工作流期间。
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允许取消** - 让用户轻松取消引导，使其不会有强迫感。
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限制频率** - 不要过于频繁地向用户提供过多的指导。
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尽可能个性化** - 根据已知的用户属性和情境定制指导。
使用微妙的动画 - 微妙的脉动或突出显示既能吸引注意力，又不会分散注意力。
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在上下文之外进行测试** - 确保即使单独查看引导组件，也不会感觉突兀。
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遵循用户界面美学** - 引导应与应用程序的视觉风格保持一致。
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提供指示器** - 徽章、步数跟踪器和进度条能让人更清楚地了解时间长度。
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允许选择重新查看** - 让用户重新访问指导，以防错过某些内容。
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避免弹出式窗口** - 叠加弹出式窗口往往会造成干扰，因此应考虑采用嵌入式方法。
专注于单项任务 - 针对具体的原子任务提供指导，而不是冗长的工作流程。
精心设计的上下文引导感觉就像用户体验中自然、无缝的一部分，而不是干扰。正确的视觉风格、内容基调、时间安排和简洁性有助于指导提供帮助，而不会妨碍用户的注意力和流程。通过真实用户进行评估，并根据反馈进行迭代是关键。
如何衡量应用内引导的有效性？
评估应用内指导的有效性时，应同时考虑定量指标和定性反馈，以便全面了解情况。
任务成功率 - 用户在功能指导下完成任务的百分比与未在指导下完成任务的百分比。
- 任务完成时间** - 用户在有指导与无指导的情况下完成任务所需的时间。
出错率 - 与无指导相比，在有指导的任务中发生错误的频率。
- 指导参与度** - 点击、查看或与指导组件互动的用户百分比。
指导重新查看 - 用户在首次查看后重新打开或重新使用指导的频率。
网络推广者得分 - 根据推荐意愿评分的用户满意度指标。
Churn or abandonment - 指导是否影响用户退出率。
功能采用 - 指导如何影响其所涵盖的产品领域或功能的采用。
可用性测试 - 观察用户如何与指导进行交互，以及他们在哪些方面遇到困难。
反馈调查 - 就指南的有用性和相关性提出问题。
- 用户访谈** - 就用户使用指南的体验进行访谈。
评论/应用商店评分 - 监测提及指导质量的评论。
支持单 - 指导是否减少了与所涵盖主题相关的支持量。
- 会话重播** - 重新观看用户会话，查看指导是否在适当的时间出现。
通过将指导使用数据与关键业务和转换指标挂钩，您可以计算投资回报率并优化用户体验。但是，直接从用户那里获得的定性见解对于改进引导的语气、内容、时机、位置和呈现方式同样至关重要。分析指标和反馈可确保您的方法不断改进。
上下文敏感如何帮助减少支持单？
对上下文敏感的帮助可以通过以下几种关键方式减少客户支持单：
主动预防问题 - 通过预测用户的问题和障碍，上下文敏感帮助可预防许多常见问题的发生。
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鼓励自助服务** - 有了随时可用的帮助，用户可以自行解决简单的问题，而无需联系支持人员。
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被动地解决问题** - 对于确实发生的问题，有针对性的帮助内容可指导用户快速解决问题。
减少操作问题--"我该如何...... "是许多支持票单的主要问题。上下文帮助可以轻松处理这些问题。
降低培训需求 - 当用户可以自学时，所需的正式培训资源就会减少。
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提高可查找性** - 嵌入式上下文帮助比静态帮助文档更容易查找。
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推动产品采用** - 引导用户鼓励更多样化的使用，减少边缘问题。
内容标准化 - 统一、集中的应用内内容可避免零散的外部文章。
- 浮现已知的解决方法** - 帮助可以推送与错误或限制相关的已知临时解决方案。
提高理解能力 - 从良好的帮助内容中获得更清晰的理解，从而减少使用问题。
- 增强用户信心** - 指导让用户有信心更独立地探索功能。
识别用户体验问题 - 通过分析帮助内容的使用情况，发现需要改进的可用性问题。
节省代理时间 - 通过防止重复问题，每张支持票据所需的代理工作量更少。
实现自我故障排除 - 帮助引导用户自行排除工作流程中的故障。
通过在适当的时候部署战略性指导，应用程序既能提示用户问题，又能在问题发生时更快地进行自我修复。这大大减少了支持工作量和成本，同时提供了更好的用户体验。
总结
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对上下文敏感的帮助可根据用户的具体需求提供即时帮助。
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它能减少认知负荷，实现自给自足，提高专注度，增加参与度，减少培训时间。
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例如，工具提示、逐步演示、个性化推荐和嵌入式常见问题解答。
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有效的实施需要确定合适的时机来触发指导，并使用微妙、非侵入性的设计。
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可以通过任务完成指标、使用数据和定性反馈来衡量其影响。
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通过预测用户的问题和障碍，情境感知帮助可大幅减少客户支持单据和成本。
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如果设计和时间安排得当，它能带来更流畅、更令人满意的用户体验。
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常见问题
**问题 1：什么是上下文相关帮助？
上下文相关帮助基本上是指软件应用程序、在线平台或系统中的用户帮助。上下文相关帮助基本上是指提供与用户当前上下文、任务或问题相关的信息。
**问题 2：情境相关帮助如何改善用户体验？
情境相关帮助通过减少认知负荷、提高自给自足能力、提高参与度和减少培训时间来改善用户体验。
问题 3： **对上下文敏感的帮助有哪些例子？
工具提示、嵌入式帮助链接、导览、预测搜索、常见问题链接、聊天机器人、应用内消息和分步向导都是对上下文敏感的帮助。
**问题 4：应用内指导和教程有哪些好处？
应用内指导和教程可以改善用户体验，因为它们可以改善入门、提高参与度、增加采用率和降低流失率等。
**问题5：哪些类型的应用内指导最有效？
聚光灯提示、工具提示、指导标记、核对表、分步演示、互动教程、动画演示和应用内通知是一些最有效的应用内指导。
**问题 6：如何衡量应用内指导的有效性？
任务成功率、任务完成时间、错误率、参与度指标等定量指标，以及来自可用性测试、反馈调查、用户访谈、评论和支持票据数据的定性反馈，都是可用于跟踪应用内指导有效性的一些衡量标准。