8萬人滿分好評,Airbnb如何拿下Google年度設計獎?
8萬人滿分好評,Airbnb如何拿下Google年度設計獎?

想要說服成千上萬的人們允許陌生人住進自己家中,這可不是件容易的事,想要創造一個充滿活力的全球旅行者社區,就更加困難了。Airbnb在開始設計自己的程式時,就希望給使用者創造一個溫馨好客的環境,就像是見到一位親切的房主一樣。

透過使用Material Design,Airbnb以直截了當的方式進行溝通,創造出了一種清晰易懂的視覺語言,讓充滿多樣性的使用者群體都能普遍接受。 這種對話式界面為Airbnb贏得了超過8萬4千個五星級評價,以及2016 Material Design Focused Efficiency獎項。

統一各平臺UI

Airbnb的Android和iOS版客戶端統一使用底部導航欄,為不同的平台提供相同的舒適體驗。頻繁使用的功能,如「已保存的計畫」、「已完成的旅行」、「消息」等,將一直顯示在底部導航欄上。

Airbnb首先定義了一套核心特質,用以指導設計工作 。為了吸引來自不同地區和不同語言背景的旅行者和房東,App 必須讓人感覺是統一的、通用的、對話式的以及形象化的。這意味著基本任務的執行效率需要提升,還需要 確保每個設計元素都能融入系統全局之中 。

Airbnb在Android系統中,放棄了左側的導航欄,使用了iOS與Android通用的底部導航欄,從而更好地統一跨平台使用體驗。Airbnb首席設計師Karri Saarinen向我們解釋,這種轉變是如何強化公司願景:

Airbnb首席設計師Karri Saarinen
讓 Airbnb在任何平台上都具有鮮明識別特徵是至關重要的。在設計上,我們希望在跨平台使用時能有歸屬感,並盡可能在導航、系統圖標、上下文操作和互動等重要元素上遵循各個平台的慣例。

用文字和動畫效果讓溝通更清晰流暢

在進行點擊後,照片會動畫化並放大,讓客人在流覽時可以獲得更好的觀感。

圖/ ifanr

無論使用者身處何地,使用何種語言,簡潔的系統圖標、按鈕和配置都會給人帶來「好客而易用」的觀感。「我們很大程度上依賴著文字和排版。」Saarinen說。

設計團隊更傾向於通過文本和翻譯來促進房東和住客之間的溝通,而非完全依賴那些可能會引起歧義的圖標。使用者可使用27種語言來進行溝通,這使得對文字內容的強調將帶來清晰明確的使用體驗,在整個佈局使用不同的文字大小能夠幫助使用者快速的辨別內容的層級關係。而非襯線字體Circular的使用,則傳達出了一種友好而溫馨的氣氛。

「預訂」是Airbnb的主要功能之一。使用浮起的按鈕來進行這項操作,可在視覺上強調其重要性,也為整個佈局多了一份新的空間。

動態效果傳達了互動行為本身的調性,同時也是一種促進與使用者溝通、讓產品活躍的方式。透過在快速響應的提示中添加動態效果,可以強化主—客雙方的互動,同時為使用者提供視覺回饋,以便於他們在搜索中完成自己的目的。

比如通過使用子母式界面切換,這種通過動態效果形象地傳達出從高層級到細節視圖的切換過程的模式,就能創造出更為連貫的使用者體驗。

子母式界面切換(Parent-to-child navigational transition)
圖/ ifanr

Airbnb還利用了共享元素的UI切換,將圖片動畫化,並對使用者的關注焦點進行引導。

共享元素的 UI 切換(Shared element transition)
圖/ ifanr

在點擊後,照片會動畫化並放大,為每條列表錨定清晰的居住空間視圖。Saarinen將這種過程比作瀏覽精美的旅遊宣傳冊。

Airbnb高級設計師兼動畫師Salih Abdul-Karim
Material Design的動態效果指南對我們來說極為重要,它可以幫助我們瞭解如何才能做出更優美準確的動態效果。

使用圖片創造獨特個性

由房東提供的照片是Airbnb體驗的關鍵組成部分 。無論是大沙漠中的鄉村小屋,還是城市裡的閣樓居所,豐富的圖片都會為使用者打開一扇通往目的地的窗戶。

圖片為先,意味著讓UI擁有鮮明而齊整的外觀,讓使用者可以輕鬆舒適地在不同的界面之間切換。

airbnb
透過對照片的強調和充分的留白,使用者可以更專注於關鍵資訊。

獨特的設計魅力使其屢獲殊榮

Airbnb擁有來自全球的忠實使用者,他們無不讚賞其簡潔和易用性。Airbnb擁有4.3星的評級,超過13萬8千條點評,曾被Google Play Store選為「編輯推薦」與「頂級開發者」APP,更榮獲2016 Material Design Focused Efficiency 獎項。

Airbnb的設計師們使用Material Design作為框架來清晰地表達自己的品牌特質,創造出了一個氛圍友好、功能專注的應用,贏得了全球各地旅行者和房東的廣泛贊譽。

本文授權轉載自:愛范兒

關鍵字: #UI/UX設計 #Airbnb
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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