Korisničko iskustvo (UX) je sveukupno iskustvo korisnika tokom interakcije sa proizvodom koji svako može da koristi u obliku web sajta, mobilne aplikacije, itd. I, u sličnom kontekstu, UX dizajneri su uglavnom odgovorni za stvaranje interakcija korisnika sa proizvodom prilično angažujućom i vrednom truda. Međutim, mnogi dizajneri, bilo UI ili UX, osećaju se zbunjeno između UX-a i upotreblјivosti. I sasvim je očigledno da dođe do zabune jer je upotreblјivost nezaobilazan deo UX-a koji opisuje lakoću korisnika dok koristi proizvod. Sada se postavlјa glavno pitanje – „Da li je moguće da pobolјša korisničko iskustvo korišćenjem mašinskog učenja?“. Da, jeste i za to se od vas traži da izaberete različite skupove podataka o ponašanju korisnika
Sada, obučavate model mašinskog učenja, sa nekim specifičnim karakteristikama koje ne samo da razumeju i predviđaju nameru korisnika, već i mnogo pomažu korisniku u postizanju cilјeva. Radoznali ste da znate te zaobilazne načine na koje ML pobolјšava korisničko iskustvo (UX)? Hajde da se zagrejemo i počnemo sa 7 najbolјih načina za koje smatramo da ML značajno pobolјšava korisničko iskustvo:
1. Analiza osećaja korak po korak za merenje namera, emocija klijenta
Analiza osećanja, jednostavnije rečeno, izražava otkrivanje osećanja. Sada, ova osećanja mogu da budu ili negativna ili pozitivna. A da bi se to otkrilo, može da se razvije model analize osećanja koji prvo:
- Deli tekst orijentisan na osećanja (poput bloga, foruma, vesti, recenzija) na rečenice, fraze i ako je potrebno – onda i entitete.
- Sada, teme i njihove odgovarajuće reči sigurno će biti identifikovane tako da osećanja mogu da se primene na odgovarajući način.
- Konačno, imate osećanja, ali još uvek ne razumete namere ili emocije kupca/korisnika. Ne gubite nadu jer će obrada prirodnog jezika i nekoliko veoma potrebnih tehnika ML pomoći u dodelјivanju ocena svakom osećanju kao što je -1,0,+1.
Pošto se dodelјuju ocene koje označavaju da je određena emocija pozitivna ili negativna, merenje namere korisnika prema vašem web sajtu ili aplikaciji je pojednostavlјeno. Sa takvom analizom, kompanije i drugi tehnološki poduhvati sada mogu da analiziraju tačnu sliku emocija korisnika (ili skupa korisnika) i kasnije je koriste za proizvodnju bolјeg sadržaja, reklama i proizvoda koji tačno rešavaju potrebe korisnika i na taj način mogu da povećaju profitnu maržu i rast zasnovan na učinku.
2.Započnite sa vremenski kritičnim Chatbot-ovima
Pretpostavimo da ste pokrenuli startup i da ste zauzeti nekim operativnim aktivnostima. U međuvremenu, jedan od vaših klijenata želi da se sastane sa vama i vašim timom kako bi se bolјe upoznao sa smernicama. Šta ćete sada da učinite jer ne možete praktično da budete prisutni na dva mesta? Da bi izbegli takve nesreće, vremenski kritični chatbot-ovi čija su srž algoritmi mašinskog učenja će:
- drastično krenuti ka pobolјšanju ili stvaranju pozitivnog korisničkog iskustva tako što ćete odgovarati na sva takva pitanja zasnovana na vremenu čak i u hitnim slučajevima.
- A ponuda intuitivne plus integrisane korisničke podrške neće biti toliko izazovna jer je pristup vođen mašinama što je striktno protiv negativnog UX-a.
Nerazlučivo je da su ovi chatbot-ovi daleko iznad lјudskog bića u skaliranju njihove tendencije da se bave složenim pitanjima otkrivanjem sličnosti ili možete da kažete uobičajenih obrazaca razgovora sa korisnikom. Uz to, može da se očekuje povećana brzina i kvalitet stvaranja pozitivnog korisničkog iskustva čak i u teškim vremenima. I ko zna, sve ovo će verovatno ili malo verovatno uticati na pažnju korisnika ka svrsishodnim i korisnim prednostima vašeg proizvoda koji je privlačan, upotreblјiv, efikasan i sposoban.
3. Prilagodlјivi raspored jednako bolјi UX
Korisnici ne mogu da budu ograničeni na korišćenje mobilnih telefona ili laptopa samo da bi otvorili aplikaciju ili web sajt. A ako je to tačno, korisnici će da pristupe web sajtu/aplikaciji na različitim veličinama ekrana (recimo 19 inča ili 15 inča). Ali šta ako informacija, tj. sadržaj nije dobro predstavlјen? Ovde responzivni izgled dolazi u pomoć:
- Automatska promena originalne veličine web-sajta, nakon čega sledi njeno smanjenje ili povećanje.
- Ili, uradite isto sa aplikacijom i tako učinite da izgleda vizuelno privlačno na svim uređajima (desktopovma, tabletima i telefonima).
Planirate da umesto toga usvojite adaptivni dizajn? On može da predloži bolјa rešenja prilagođena odgovarajućoj optimizaciji i zameni nepravilno postavlјene elemente web sajta ili aplikacije, ali je skup i ponekad manje usmeren na korisnika (od onih koji reaguju). Stoga, kad god programer kojeg ste unajmili vi ili neka kompanija odluči da ponovo konfiguriše uzastopno različite elemente dizajna za bolјi UX, on/ona mora da se odluči za responzivni izgled koji nije obavezan da nasilno dodaje više veličina (u fiksnom dizajnu).
4. Klasifikacija zasnovana na ML formulisana pregledima i kupovinama
Predviđanje stope odliva kupaca (opisuje procenat kupaca koji su prestali da koriste usluge koje vaša kompanija nudi, poput pretplata za premium sadržaj) je nešto za šta svako preduzeće pokazuje interesovanje. Razlog je taj što preduzeća mogu da analiziraju zašto su njihovi klijenti prestali da koriste vaše usluge? Da li ste napeti kako da se nosite sa takvim situacijama? Nema potrebe da brinete jer će klasifikacija zasnovana na ML klasifikovati tekstualne podatke tako da:
- Kompanijama bi bilo lakše da segmentiraju ili klasifikuju njihove kupce na osnovu sadržaja koji im se dopadaju, vrsta kupovine ili proizvoda za koje su zainteresovani, itd.
- Štaviše, povećanje procenta pozitivnih online recenzija i kupovina proizvoda neće biti toliki izazov jer se svi zahtevi (poput interesovanja za određenu uslugu, pobolјšanja onih koje korisnik već koristi) kupaca identifikuju na nadgledan način. sa preporukama visokog kvaliteta koje proizvodi klasifikacija zasnovana na ML-u.
Zato, umesto da se fokusiraju na to kako da ubrzaju prodaju, za preduzeća bi bilo bolјe da predvide stopu odliva gde su kupci klasifikovani prema njihovim interesovanjima, recenzijama ili kupovinama. Sve ovo da će pobolјša korisničko iskustvo jer korisnik/kupac sada neće niti pretraživati proizvode ručno na poslovnom web sajtu niti tražiti drugog provajdera usluga koji komunicira sa klijentom ili skupom kupaca kako bi odgovarao na njihova pitanja osetlјiva na vreme u zabavnom, divnom maniru.
5. ML personalizacija
Moguće je da personalizacija implicitno ili eksplicitno komunicira sa potrebama, psihografskim (što znači osobinama kao što su samosvest, samopouzdanje) ili demografskim (što podrazumeva vremenske prilike i način života u gradu ili državi) karakteristikama korisnika koji čitaju ili gledaju sadržaj kompanije strukturiran na različitim web stranicama. Zaista, pristup koji personalizacija ML koristi je jedan na jedan, a ne fokusiranje na više korisnika u određenom periodu, tako da:
- Zadovolјstvo kupaca, pobolјšani marketinški rezultati mogu da se postignu od strane preduzeća preko grupe algoritama za personalizaciju čiji skupovi podataka dobro identifikuju uverenja i interese kupca/korisnika.
- Kasnije, filtrira sadržaj u skladu sa istorijatom ponašanja korisnika tako da on/ona može da bude zadržan putem pojedinačnih promocija i e-poruka poput: „Nešto nedostaje? Pretplatite se na biltene, blogove XYZ-a”.
Zato, ako vodite posao koji ne može dobro da funkcioniše sa segmentiranim korisnicima, onda bi korišćenje metrika učinka takvih personalizovanih algoritama bio bolјi izbor za postizanje zadovolјavajućeg korisničkog iskustva za kvalitetno generisanje potencijalnih klijenata i bolјe angažovanje korisnika prema vašoj usluzi, brendu.
6. Korišćenje alata za brzo i unapred prototipovanje
Alati za izradu prototipa, sa njihovim saradničkim i interaktivnim bibliotekama, zvuče korisno za mnoge UI/UX dizajnere. To je zato što su ovi alati opremlјeni različitim nivoima vernosti zbog kojih dizajneri zapravo mogu da pregledaju svaki detalј finalnog proizvoda kako bi proizveli najbolјi mogući dizajn prema zahtevima određene korisničke baze.
Postavlјate pitanje da li je moguće da UX dizajneri pronađu tragove mašinskog učenja u tim alatima za brzu i naprednu izradu prototipova? Da, modeli koje koriste ovi alati su zasnovani na ML/AI tako da mogu efikasno da rešavaju probleme korisnika i na taj način stvaraju pozitivno korisničko iskustvo bez činjenja značajnih grešaka. Dakle, ako ste UI ili UX dizajner koji misli da je stvaranje dobrog dizajna skup sa ovim alatima za izradu prototipa, onda takođe istražite kakav je osećaj kada dobijete nekompletan dizajn čak i nakon što ste potrošili toliko na testiranje proizvoda?
7. Razumite vaše klijente pomoću alata za povratne informacije kupaca
Ne možete da saznate šta je vašim klijentima zaista potrebno? Uz praktične uvide kredibilnih i najbolјih alata za povratne informacije od kupaca, brendovi, bilo da su veliki ili mali, mogu fleksibilno i tačno da pronađu probleme u bilo kom njihovom proizvodu ili aplikaciji negde što narušava odnose brendova sa njihovim klijentima segmentiranim na osnovu starosti, namere i demografije.
Osim toga, oni (tj. konkurentski brendovi) ne moraju da brinu o tome kako da povećaju životnu vrednost poslovanja za klijente kojima upravlјaju jer ovi alati za povratne informacije (kategorizacija podataka bunara čijom će analizom upravlјati modeli ML) osiguravaju da interakcija korisnika sa brendom je divna. Ukratko, korisničko iskustvo je pobolјšano i od sada će kupci pregledavati brendove iz drugačije pers