Мы много слышим о терминах машинное обучение и искусственный интеллект. В настоящее время многие поставщики программного обеспечения так или иначе используют преимущества машинного обучения, начиная от рекомендаций Youtube и заканчивая рекомендациями Netflix. В рамках моей магистерской программы в FH Joanneum мы многое узнали о тонкостях машинного обучения. Курс по бизнесу контента, управляемого данными, был очень полезен для того, чтобы контент-стратеги поняли, где следует использовать ML и как его можно использовать для обеспечения наилучшего UX для пользователей.
Для начала с основ…
Что такое машинное обучение?
«Машинное обучение — это отрасль искусственного интеллекта (ИИ) и информатики, которая фокусируется на использовании данных и алгоритмов для имитации того, как люди учатся, постепенно повышая его точность». (ИБМ)
Большинство из нас знакомы с этой темой, и большинство компаний так или иначе пытаются применить ML в своих процессах, надеясь улучшить UX. Однако, с точки зрения пользователей, в пути могут возникнуть некоторые сложности. Они могут быть перегружены процессом, если общение и ожидания не оправдались. Пользовательский опыт должен быть настолько гладким, чтобы у пользователей не возникало путаницы при использовании вашего продукта.
Вот некоторые моменты, которые следует учитывать при запуске нового пользовательского интерфейса.
Знайте, когда использовать машинное обучение
Если в вашем случае точки действия, решения высоки, только тогда рассмотрите возможность использования машинного обучения. Также полезно учитывать коммерческую ценность добавления машинного обучения к вашему продукту или бизнес-процессу. Некоторые задачи не могут или не должны быть автоматизированы. Ненужная автоматизация может быть более неприятной для пользователей, и пользователи могут не доверять результатам.
Соответствует ли ваша система потребностям пользователей?
То, что нужно пользователям или чего они ожидают, может отличаться от того, что вы планируете предложить. Поэтому проанализируйте своих пользователей, проанализируйте их повседневную жизнь и соответствующим образом сформируйте свое решение. Сделайте мастер oz test и пользовательские тесты.
Расскажите, как у нас дела?
Запросите отзывы пользователей в своем дизайне пользовательского интерфейса. Получите обратную связь от пользователей. Если что-то пойдет не так, то отзывы пользователей дадут вам знать, что работает, а что нет. Вы также можете запросить подробный отзыв о точности данных.
Настройка Ожидания
Объясните преимущества для пользователей. Таким образом, вы можете установить ожидания и оставить место для обнаружения. Не делайте это похожим на волшебное решение. Установление ожиданий с четкими сообщениями имеет важное значение. Заинтересуйте пользователей, объяснив преимущества и возможности. Объясните им, что они не могут сделать.
Не будьте слишком человечны
Это может увеличить ожидания пользователей. Если вам не нужен виртуальный персонаж, не делайте этого. Избегайте обобщений, например, спрашивайте меня о чем угодно, вместо того, чтобы приводить примеры и ограничивать то, что вы действительно можете сделать.
Можно улучшить UX с помощью преимуществ ML, но также важно обращать внимание на детали. С правильными и необходимыми приложениями ваш ML может обеспечить отличный UX.
Если вам нравится читать об отношениях UX и AI, вы можете прочитать статьи ниже.
Как искусственный интеллект влияет на UX-дизайн
Машинное обучение и пользовательский опыт: несколько ресурсов
