Сегодня, когда технологии быстро меняются, машинное обучение действительно изменило цифровой мир, оказывая положительное влияние на различные сектора, такие как здравоохранение, розничная торговля и другие. Но кроме того, Дизайн взаимодействия с пользователем становится популярным и все считается важным.

Прежде чем мы углубимся в то, как машинное обучение может улучшить UX, давайте посмотрим, что именно означает UX.

Что такое UX? (исключая пользовательский интерфейс)

Взаимодействие с пользователем (UX) – это процесс разработки (цифровых или физических) продуктов, которые являются полезными, простыми в использовании и восхитительными. взаимодействовать с. Речь идет об улучшении опыта взаимодействия людей с вашим продуктом и обеспечении того, чтобы они находили ценность в том, что вы предлагаете. Самое важное требование для отличного UX – это привлечь пользователя всегда учитывать в каждом процессе.

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект позволяет программным приложениям более точно прогнозировать результаты без явного программирования для этого. Алгоритмы машинного обучения используют исторические данные в качестве входных данных для прогнозирования новых выходных значений. Это направление искусственного интеллекта, основанное на идее, что системы могут учиться на данных, выявлять закономерности и принимать решения с минимальным вмешательством человека.

Машинное обучение может улучшить UX, поскольку оно может интерпретировать поведение человека, предвосхищая поведение пользователей.

Как машинное обучение может быть связано с UX и, следовательно, улучшать взаимодействие с пользователем?

1. Предлагайте лучший персонализированный опыт

Разработка персонализированного опыта является конечной целью удовлетворения пользователей. Но машинное обучение выводит его на новый уровень, предоставляя более масштабируемый и точный способ достижения уникального опыта для отдельных пользователей. Поскольку это позволяет использовать алгоритмы для предоставления такого индивидуального взаимодействия, как правило, в форме рекомендаций по продуктам или контенту. Например, Amazon недавно сделала доступной для покупки свою рекомендательную систему на основе машинного обучения, чтобы помочь компаниям любого размера создавать персонализированный пользовательский опыт в реальном времени в масштабе. Этот сервис, называемый Amazon Personalise, позволяет разработчикам легко создавать приложения, способные предоставлять широкий спектр возможностей персонализации, включая рекомендации по конкретным продуктам.

2. Машинное обучение и тестирование: эффективный анализ данных

Прогнозы машинного обучения основаны на исторических наборах данных. Алгоритмы могут улучшить взаимодействие с пользователем, предлагая более привлекательный и персонализированный опыт. С другой стороны, показатели UX представляют собой набор количественных данных, используемых для измерения, сравнения и отслеживания пользовательского опыта веб-сайта или приложения с течением времени. Они жизненно важны для того, чтобы решения по дизайну UX принимались и ранжировались на основе достоверных доказательств, а не мнений. По этой причине представление метрик руководству или заинтересованным сторонам поможет заручиться их поддержкой. Кроме того, машинное обучение начинает играть вспомогательную роль в тестировании удобства использования. Например, когда дело доходит до сбора количественных данных, машинное обучение можно использовать для отслеживания и оценки важных данных от пользователей:

Их местоположение и демография

Время и продолжительность сеанса

Показатели отказов

Просмотренные элементы

Их взаимодействие с программными платформами

Результат такой аналитики дает лучшее понимание поведения пользователей на цифровых платформах. Лучшее понимание поведения и потребностей пользователей является ключевым моментом, когда речь идет о создании продуктов и платформ, которые пользователи любят использовать.

3. Улучшенное обслуживание клиентов со скоростью

В компании вы действительно можете улучшить пользовательский опыт, повысив скорость обслуживания клиентов. Исследования показали, что пользователи быстрее получали ответы с помощью чат-ботов и живых чатов, чем телефонные звонки, которые могут занимать так много времени из-за ожидания, а также могут быть дорогими. Более того, чат-боты могут быстро учиться на предыдущих взаимодействиях с клиентами. И это благодаря алгоритмам машинного обучения, поскольку они могут обнаруживать закономерности и сходства между взаимодействиями с клиентами, что позволяет им быстрее отвечать на аналогичные вопросы в будущем.

Заключение

Машинное обучение — отличный инструмент для улучшения различных аспектов UX, а область технологий искусственного интеллекта процветает. Более того, люди осознают, что он занял тысячи рабочих мест и будет продолжать это делать. Возьмет ли тогда ИИ на себя работу по дизайну UX? Несомненно (по крайней мере, на данный момент) то, что люди знают, как управлять машинами в том, как вести себя с помощью алгоритмов, но машина пока не может думать и, следовательно, не в состоянии предложить UX-решения, когда дело доходит до непредвиденных проблем. Кроме того, машина не может быть творческой, что является важным элементом в мире дизайна.

Спасибо за чтение :)