摘要
在數位時代中，FoodSwipe作為一款智慧餐飲平台，不僅改變了我們的用餐習慣，也重新定義了如何探索和享受美食。 歸納要點:
- 透過AI技術,FoodSwipe能根據使用者的用餐偏好及環境因素提供精準的餐廳推薦,提升個人化飲食體驗。
- FoodSwipe應用程式設計直觀簡潔,同時重視使用者隱私,確保資料安全並讓使用者自由選擇共享資訊。
- 結合社交元素後,FoodSwipe允許使用者與朋友分享美食體驗、獲得推薦及建立個人美食清單,增強社群互動。
AI驅動的餐飲推薦服務：提升用餐體驗並精準行銷」
二十世紀和二十一世紀最顯著的特徵之一，無疑是我們城市、社群與整個星球的快速全球化。在人類歷史上，人們比以往任何時候都更能跨越國家和大陸移動，更能在所到之處觀察到文化的融合與交融。或許，當今食物文化所反映出的全球化現象最為明顯——在各大城市和城鎮的街頭，來自世界每個角落的餐廳、商店及各種體驗隨處且對一般消費者而言價格也可負擔。因此，現代人忙碌的生活卻成了令人遺憾的一面。許多人，尤其是在全職工作的壓力下，根本沒有足夠的時間或精力去全面探索他們所在城市中多樣化的飲食選擇——至少無法以快速有效的方式進行探索。選擇過於繁多，使得浪費時間或金錢的風險加大，而我們所品嚐到的食物往往也未必符合自己的口味。結果是，即使消費者面對如此豐富多樣的美食，也常常感到未被充分利用，並對用餐體驗感到不滿意。如果有一種方法，可以讓人們即便投入少量時間與資源，也能迅速獲得個性化推薦餐廳的資訊，那將會是什麼樣子呢？**餐飲推薦服務的 AI 驅動創新**透過人工智慧 （AI），這些推薦服務已經發生了巨大的變革，不僅能提供高度個人化和精準建議，同時透過機器學習演演算法分析使用者偏好、飲食限制及地理位置，以便提出符合其口味且方便性的用餐選項。AI 驅動的推薦不僅提升了消費者用餐體驗，也幫助餐廳更精確地鎖定目標客群，提高營銷活動效率。
我們在研究許多文章後,彙整重點如下
網路文章觀點與我們總結
- AI技術在餐飲業中提升了用餐體驗和運營效率。
- 系統整合自助點餐機、前後場自動化及軌道送餐,優化管理和人力調度。
- 透過分析顧客消費數據,商家能提供個性化的推薦和促銷活動。
- 機器人廚師Flippy協助烹飪並簡化點餐支付流程,提高廚房出餐效率。
- Q Burger推出的APP讓消費者輕鬆客製化自己的餐點,提升便利性。
- 舊金山紀事報利用AI語言模型開發的推薦機器人,幫助讀者尋找理想餐廳。
隨著人工智慧逐漸融入我們的生活，特別是在餐飲業中，我們不僅能享受到更便捷的服務，也能品嚐到符合自己口味的美食。這些科技創新不但提高了店家的營運效率，更讓每位顧客都能感受到量身定制的用餐體驗。未來，用科技改變我們吃飯方式已成為一種趨勢，令人期待！
AI 飲食體驗的未來：客製化、奈米定位與美食探索的樂趣
我們希望解決使用者在餐廳選擇上耗時且不可靠的問題。直接體驗每一家感興趣的餐廳無疑是一種過於緩慢且低效的方法來尋找最佳用餐地點。理想情況下，使用者應該能夠獲得一些適應性強且個性化的推薦，這些推薦經證實具有高品質，而選擇就餐場所的過程也應該快速而引人入勝。解決這些問題對使用者帶來的好處將是巨大的——找到符合個人口味的餐廳將不再困難，從頭到尾享受用餐過程也會變得愉快。使用者會感受到被理解、知情和滿足，同時節省出可以重新投入自己生活中的時間。為了達成此目標，我們可運用**AI驅動的個人化推薦引擎：**結合機器學習和人工智慧，根據使用者的飲食偏好、飲食限制及過去經驗提供高度準確且客製化的推薦，此技術提升了推薦的可靠性和相關性，使得使用者更容易找到符合其口味與需求的餐廳。透過**奈米定位技術整合：**整合手機定位資料和藍芽訊號，餐廳推薦應用程式能精準提供使用者的位置資訊並建議附近最符合其偏好的餐廳。此功能簡化了探索新餐廳的過程，並提供即時且貼切的就餐建議，使得使用者無需花費大量時間與精力去尋找合適之地。
這樣一來，人們（尤其是對美食有興趣的人！）便能充分利用日常膳食，而所需付出的行動與承諾極少。在未來，我們期待看到更多的人享受美好的飲食體驗，讓每一次進飯店都充滿期待與樂趣。
FoodSwipe 應用程式：直覺式個人化餐廳推薦與隱私至上
我們選擇探索的解決方案是一款名為 FoodSwipe 的行動應用程式。FoodSwipe 是一款基於人工智慧的應用，能夠追蹤您的口味和飲食限制。它將這些資料與您之前光顧過的餐廳，以及類似使用者常去的餐廳相結合，快速提供個性化且高品質的餐廳推薦。我們的核心推薦系統以卡片形式呈現給使用者，使用者可以輕鬆滑動來瀏覽，讓整個過程變得簡單、有趣且直觀。從我們的原型評估中，我們了解到，使用者喜歡簡潔且視覺直觀的影像，而過多的系統或術語則會使應用程式變得繁瑣。因此，FoodSwipe 原型設計的一大部分工作在於如何簡化系統，以便使用者能夠理解，同時保持其靈活性和功能性。在這個過程中，我們面臨了最大的挑戰，也是指導我們設計決策的重要因素，使我們朝著最終、經過迭代改進的原型邁進。
**使用者體驗強化** FoodSwipe 不僅注重提供個人化推薦，更強調直覺性的使用者體驗。透過簡潔的卡片式介面，使用者可以輕鬆瀏覽餐廳選擇，並透過滑動操作表達他們的偏好。這種直觀且簡潔的設計降低了認知負擔，並提升了使用者滿意度。
**資料隱私與安全性** FoodSwipe 將使用者隱私和資料安全性列為首要考量。該應用程式採用了先進的加密技術和符合產業標準的協議，以確保個人資料安全。FoodSwipe 僅收集必要的使用者資訊，並明確揭露其資料使用規範，使得使用者能安心地享受這項服務。
探索美食的新途徑：FoodSwipe未來願景
在進行研究時，我們發現我們應用程式的目標市場目前主要是使用外送食品應用程式、谷歌（包括谷歌地圖）或 Yelp 來尋找想要在當地或新城市嘗試的美食的人群。這個使用者基礎當前相當龐大，但現有的產品存在許多不足之處和問題。許多經常使用外送食品應用程式的人往往面臨食品不安全的問題，或者是學生，因此沒有時間自己烹飪，可能在財務上也遇到困難。我們調查了流行的應用程式，例如 Doordash 和 UberEats，以更好地了解當前外送服務所面臨的問題。這些應用程式被數百萬人使用，用於選擇他們想吃什麼食物並安排送餐，但它們專注於配送，而不是個性化或食品推薦。它們提供基本且初步的餐廳建議，其價格通常高於實體就餐，因為需要支援一個龐大的外送司機網路。因此，顧客需支付更高的價格以獲得他們所希望享受的食物。在我們的人物角色與同理心地圖中，我們確定了一些特定目標受眾，尤其是經常旅行的人和喜愛品嚐美食、追求獨特體驗的美食家，以及那些猶豫不決、不知道該吃什麼的人。儘管這些特徵看似具體，但其實是一個非常龐大的潛在族群，他們會對 FoodSwipe 這樣的應用感到興趣。
**1． 飲食輔助科技的興起：** 隨著健康意識抬頭，飲食輔助科技正蓬勃發展。例如，可以追蹤飲食習慣的應用程式和裝置，以及提供個人化飲食建議的平台。這為企業提供了機會，可以開發結合食品推薦和飲食輔助功能的新創應用程式。
**2． 社會影響力的重要性：** 社群媒體在食品選擇中扮演著日益重要的角色。越來越多人透過社群平台分享美食體驗與評論，影響他人的餐飲決策。企業可以利用這種趨勢，在應用程式中建立社群功能並與有影響力的小吃作家合作，提高可見度與信任度。
因此，我們相信，有必要針對這一龐大的受眾需求設計出更加個性化且有吸引力的平台，使得消費者能夠以更合理、更便捷的方法探索和享受美味佳餚。
個人化推薦與社交驗證：提升美食探索體驗
我們最初進行的使用者訪談讓我們更深入了解了使用者群體及其所面臨的挑戰，這些訪談突顯出在推薦系統上創新的必要性，特別是在像食品這樣頻繁購買的專案上。受訪者提到，由於有飲食限制和偏好，他們發現探索新餐廳變得十分繁瑣，因此他們非常希望能夠擁有個人化的建議，而不是花時間自己在部落格、Google 評論等平台上進行研究。一般來說，人們嘗試新事物的一大動力是口耳相傳或來自與自己品味相近之人的建議。我們的人工智慧系統將分析使用者過去的餐廳選擇，並與其他具有相似喜好的使用者進行比對，以提供那些其他人也喜歡的推薦。具體說明 1：**個人化推薦的創新演進**隨著人工智慧的進步，推薦系統已從傳統的協同過濾演演算法演變為結合自然語言處理和深度學習技術的複雜模型。這些創新不僅提高了對使用者偏好的理解，也能滿足特定飲食限制和口味，使得推薦更加精準且相關性高。
具體說明 2：**社交驗證的重要性**在食品探索中，社交驗證扮演著至關重要的角色。使用者往往更信任來自具有相似口味朋友或專家的建議。我們透過分析使用者過去選擇並比較其他具有類似偏好的使用者，模擬了這種社交驗證機制，使得我們提供給使用者的建議更加契合其獨特品味，進一步提升他們探索新餐廳時的整體體驗。
AI驅動，直覺化探索的餐廳推薦服務
透過我們的應用程式 FoodSwipe，我們利用 AI 技術提供個人化的餐廳推薦，幫助使用者根據過去的餐廳造訪紀錄、飲食偏好及限制等多重因素找到他們喜愛的美食地點。我們將這一功能與直覺式介面結合，使得使用者能以簡單有趣的方式選擇就餐地點。總體而言，我們的解決方案在市場上具有獨特性，專注於 AI 驅動的推薦服務，同時設定較低或完全免費的價格，並實施類似 Tinder 的滑動機制，以更直觀地選擇餐廳。這將使我們的應用程式填補目前市場上的空白。我們希望滿足主要使用者需求，即快速且直覺式的餐廳推薦，尊重使用者的偏好、口味和預算。期望結果是使用者可以生成餐廳推薦，而不需付出太多時間和金錢上的投資。**AI－驅動的個人化推薦**透過結合過去使用者行為和飲食要求，我們能夠提供符合其需求與口味之選擇，豐富使用者體驗。而**直覺式介面與 Tinder 滑動機制**則讓使用者能輕鬆探索不同餐點選項，大幅簡化了選擇流程，創造出愉快而高效的就餐決策過程。
在設計過程的每一個階段，從我們最初的同理心研究到原型製作和測試，我們採用瞭如角色建立、使用者觀察和訪談等方法來為 FoodSwipe 收集洞見。透過這些步驟，我們深入了解了目標使用者的需求、痛點和願望。這些洞見影響了我們所做的關鍵設計決策。
我們建立了詳細的人物角色，以代表我們的目標使用者。我們有來自多倫多的30歲運動治療師Chris Irving，他經常因工作出差，尋求方便且健康的餐飲選擇。另一方面，25歲的社交媒體經理Ronda Rousey則在尋找時尚且適合素食者的早午餐地點，以便在她的Instagram上展示。這些不同的人物角色幫助我們發現潛在使用者廣泛的需求和渴望，進而使我們專注於建立一個既靈活又可定製的設計。我們擁有一些人類角色和同理心圖譜的例子如下：
我們的探索性研究涵蓋了使用者觀察和深入訪談。我們注意到，大多數使用者在首次使用像 UberEats 和 Doordash 等流行外送應用程式時，對於有限的推薦和不便的導航感到沮喪。我們針對與我們的人物角色相似的人進行了訪談，詢問他們的用餐習慣、偏好以及在尋找新餐廳時所面臨的問題，尤其是在不熟悉的地點。這些質性資料對於更好地理解使用者體驗至關重要。
提升餐廳推薦準確度與個人化體驗
這項調查發現，消費者經常依賴 Google Maps 或社群媒體來尋找餐廳推薦，但這些渠道未必總是準確。使用者希望能有更直覺且個性化的推薦系統。我們透過同理圖記錄了我們的見解，重點關注了幾個共同主題，例如對個人化推薦的渴望、對飲食限制的考量，以及對效率高的預約流程的興趣。這些見解直接影響了我們的設計考量，促成了如基於 AI 的推薦、類似 Tinder 的滑動介面以便於使用，以及自動化預約系統等功能。了解使用者的情境與需求使我們能夠針對他們的核心問題提供解決方案，從而為 FoodSwipe 帶來流暢而愉悅的用餐體驗。潛在問題：定位和準確性使得使用者可能會懷疑 Google 地圖或社群媒體上餐廳推薦的準確度。因此，深入探討使用者對位置資訊和評論真實性的需求，可以幫助設計一個具備可靠定位和評分機制的推薦系統。
創新趨勢：隨著 AI 技術的不斷進步，個人化推薦變得越來越可行。我們可以探索如何利用使用者過去的用餐資料、偏好及飲食限制，以建立更精準的推薦模型。透過融入機器學習演演算法，我們能夠提供客製化用餐體驗，以滿足每位使用者獨特口味和偏好的需求。
FoodSwipe 設計歷程：以使用者體驗為核心的方法
FoodSwipe 的設計過程是一場以提升使用者體驗為核心的迭代旅程。我們探索了多種設計選擇，包括故事板、草圖和使用者流程，並根據使用者反饋與啟發式評估不斷完善我們的概念。針對三項功能，我們製作了故事板，分別是餐廳推薦、滑動系統及預訂功能。在此基礎上，我們繪製了與各自故事板相關的多種 UI 元素，最終建立起完整的使用者流程，將這些元素串聯在一起。我們決定推進那些能提供最高學習機會的使用者流程，而不再繼續開發如評論系統或飲食限制系統等已經在原生行動應用中整合的流程。滑動流在烹飪產業內相對未被充分探索，而預訂流的 UX 則重度依賴於滑動流。
近期趨勢：人工智慧在食品推薦中的應用隨著人工智慧技術迅速發展，其已廣泛運用於食品推薦系統中。透過分析使用者歷史訂單資料和個人偏好，AI 演演算法能夠提供個性化推薦，以提升使用者的用餐體驗。因此，在 FoodSwipe 中考慮整合人工智慧技術，可以增強其餐廳推薦功能，從而提供更精準且相關的建議。
最佳實務：UX 設計中的情緒化設計是一種設計方法，旨在透過視覺線索和互動元素，在使用者與產品之間建立情感聯絡。在 FoodSwipe 的設計過程中，可以考慮採用情緒化設計原則，例如利用暖色調、圓角邊緣及愉悅音效，以創造更吸引人且令人愉快的使用者體驗。以下是我們最初的紙本原型：
這是我們最初的原始 Figma 原型：
透過使用者經驗回饋，提升介面設計的便利性和效率
設計的迭代過程受到我們所建立的原始使用者故事的深刻影響，這些故事強調了便利性和效率的重要性。便利性方面被轉化為簡單易用的手勢操作，例如滑動方向及引導式預約設計。根據反饋意見，我們增加了滑動系統中的靈活性，以更準確地符合使用者選擇用餐地點的真實情境。在這方面，設計得以進一步改善，使其不再僵硬，並在滑動頁面中添加了更多可逆操作。每一次迭代決策都旨在減少模糊性，並提供更廣泛的潛在常見使用者情境覆蓋。深入要點：設計團隊採用敏捷開發模式，透過持續的反覆測試和使用者回饋，逐步最佳化介面設計。其中，簡化手勢操作（例如滑動方向和預約流程）是基於使用者情境中對便利性的重視。為了符合真實使用場景，系統引入了更靈活的滑動機制和可逆操作，降低使用者在選擇用餐地點時的認知負擔。
以認知思考模式設計使用者體驗，創造直覺且高參與度的互動
最終設計經過多次認知步驟與啟發式評估後完成。這些過程對於識別小的改進機會、消除原型中的混淆和歧義至關重要。修改的內容簡單明瞭，從按鈕重新命名到新增確認步驟，都突顯了原始設計中未考慮到的灰色區域。最終設計採用基於滑動的介面，結合AI驅動系統，使用者透過滑動介面快速獲得由AI系統根據個人喜好量身打造的餐廳建議，有效節省尋找適合餐廳的時間與精力。在使用者正向滑動後，系統隨即提供一個整合預約功能，以便迅速訂位所選擇的餐廳;根據情境需求，也加入了儲存位置以便日後檢視的功能。我們實施了簡潔、極簡風格的卡片設計，只顯示使用者做出明智決策所需的重要細節。同時，為應對使用者每日變化無常的需求，我們也增加了不同儲存列表上的排序和篩選功能，以提升整體使用者體驗。這是我們最終設計的樣貌：
我們還有一段示範影片展示我們的應用程式，可以在這裡觀看：我們設計過程中的一個關鍵階段是開發和完善低保真與高保真的原型，並根據使用者反饋進行持續的設計迭代。
我們從紙本原型開始，快速迭代我們的想法並獲取早期反饋。這個原型專注於 FoodSwipe 的基本功能，包括滑動選擇餐廳和進行預訂。與一位對我們的想法不熟悉的人進行模擬訪談，提供了非常有用的反饋。人們喜歡滑動操作的簡便性，但在切換「喜歡」、「不喜歡」和「書籤」時感到困惑。這促使我們引入新的提示工具解釋並調整按鈕位置，以增強行動呼籲的清晰度。使用者還建議新增一個「跳過」按鈕，以延後決策，我們也將其納入設計中。
接著，我們在 Figma 中轉向了一個高保真原型，該原型包含了特定的 UI 元件和互動設計。這個版本旨在盡可能接近最終應用程式的使用體驗。我們針對目標使用者進行了啟發式評估和認知走查。儘管評估者讚揚了整潔、簡約的設計，他們仍然覺得「喜歡」一家餐廳以便預訂的功能令人困惑。因此，我們將「喜歡」這一動作重新命名為「預訂」。使用者同時希望在預約系統中擁有更多自定義選項，例如指定飲食要求和特殊請求。我們對預約功能進行了多次迭代，增強了其功能性和可用性。
在整個過程中，我們根據反饋不斷迭代設計。由於最初對滑動操作的混淆，我們引入了一個更詳細的上手指導流程，並添加了應用內提示工具。考慮到使用者希望擁有簡便的預訂流程，我們精簡了預約步驟，並保持所有重要操作可見。反饋中提出需要一個通知系統來提醒預約，因此我們在高保真原型中實施了這一功能。每一次迭代都旨在簡化我們的產品並改善使用者體驗，確保 FoodSwipe 不僅具備功能性，還能帶來愉悅的使用體驗。
透過系統性地實施和測試這些原型，我們將 FoodSwipe 設計成一個以使用者為中心的解決方案，專門針對我們的目標受眾。
使用者洞察力為開發奠定基礎
簡而言之，在開發我們的最終原型 FoodSwipe 的過程中，我們學到了許多關於設計流程的知識。找到一個合適的市場利基進行開發是非常重要的。目前，移動食品外送應用程式和餐廳瀏覽應用程式的市場已經相當飽和，許多投入這一領域的使用者都已經找到了他們偏好的應用程式。我們專注於餐廳推薦，使 FoodSwipe 能夠針對這個市場中更具專業性且尚未充分開發的部分。我們發現有需要像 FoodSwipe 這樣應用程式的使用者，同時也讓我們能夠與更為標準化的競爭對手區分開來——我們意識到，專注於增強獨特特色會比單純解決所有問題的一般性應用更能吸引並引起更多使用者的興趣。另一個關鍵見解是，我們不能假設使用者會直覺地理解我們應用中的術語和系統。在原型測試階段，我們遇到了使使用者介面難以探索或學習的問題——這些介面對於熟悉 FoodSwipe 的設計師或開發人員來說是可以理解，但對於初次接觸的新手則不然。我們意識到，不要高估使用者尤其重要，因為簡單易懂恰恰是我們最初所重視的核心焦點之一。
我們了解到迭代在有效且高效設計中的重要性。如同在設計部分討論過的一樣，在設計我們的應用頁面時，我們進行了許多迭代步驟。起初，我們認為步驟數量有些過度，但隨著時間推移，很明顯，即便是在考慮某個設計已經相當完美時，依然存在改進空間。我們最終定下來的設計，是建立在眾多漸進測試、啟發性反饋和評估上，而這些都是若急於從一開始就達成最終設計而忽略掉了很多缺陷所必須做出的補救措施。這些見解大大幫助了改善 FoodSwipe，希望未來其他設計師或開發人員在碰到類似問題時也能注意到：尋找利基市場進行設計、保持不斷迭代，以及讓使用者逐步融入你所創造體驗的重要性。
**創新視角：利用人工智慧個人化推薦** 隨著人工智慧的不斷進步，FoodSwipe 可以整合個性化推薦功能，以根據使用者過往點餐紀錄、用餐喜好及地理位置提供更精準的餐點建議。此舉將提升整體使用者體驗，也將增加他們透過 FoodSwipe 訂購食品的可能性。**深入要點：跨平台整合** 鑒於智慧型手機普及率高，FoodSwipe 可考慮與不同作業系統（如 iOS 和 Android）進行整合，以擴大目標受眾，使更多人能夠輕鬆使用此款應用程式，同時也為餐廳接觸更廣泛潛在客戶提供機會。
FoodSwipe 的未來：結合 AI 技術，打造個人化且全面的飲食體驗
FoodSwipe 本身仍然存在若干限制。我們的原型目前僅包含兩大主要系統：推薦和預訂。我們其他計劃中的功能，如評價系統、主畫面、飲食限制等，尚未實作。同樣地，我們也需要對應用程式的語言進行重大更新，逐一檢視術語和圖示，並在可能的情況下加以簡化。例如，將「喜歡」變更為「預訂」的過程尚未完成，特別是在主要的滑動系統上。目前 FoodSwipe 的未來仍不明朗，但如果我們繼續原型設計這款應用程式，這些無疑將是接下來需要設計與發展的重點區域。如果能擴充 AI 應用，未來的 FoodSwipe 可以整合 AI 技術，以提供個人化的飲食建議和客製化推薦，可以協助使用者輕鬆探索符合自身飲食習慣和偏好的餐飲選擇。另外，透過與智慧裝置如智慧手錶、智慧冰箱等進行串聯，FoodSwipe 也有可能提供更全面的飲食管理服務，例如追蹤飲食攝取、分析營養狀況，以協助使用者打造健康均衡的飲食習慣。
參考來源
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