Modelado basado en IA para mejorar la experiencia del usuario de su sitio web

El diseño de UX (Experiencia de usuario) se trata de brindar a las personas una buena experiencia para que se queden con una empresa. Durante mucho tiempo, los departamentos de marketing se encargaron de esta tarea. Hicieron análisis e investigaciones a mano.

Las empresas ahora tienen nuevas y potentes formas de crear una gran experiencia de usuario porque la IA (inteligencia artificial) y el ML (aprendizaje automático) están cambiando rápidamente. En cierto modo, el objetivo de AI y UX es idéntico: comprender cómo actúan las personas y predecir qué harán a continuación.

Ambos se basan en modelos predictivos, y es donde estas dos cosas se encuentran, de lo que pueden beneficiarse tanto las empresas como los consumidores. Los especialistas en inteligencia artificial pueden ayudar a las empresas a liberar el máximo potencial de la información para que las empresas puedan obtener conocimiento sobre sus consumidores y luego, a su vez, brindar una experiencia de usuario decente.

Seis formas en que el modelado basado en IA puede impulsar la UX de su sitio

¡Aquí hay un resumen de las seis formas clave en las que se puede usar la IA para mejorar la UX! ¡Vamos a entrar en detalles!

1. Reconocimiento de imágenes

Las imágenes son esenciales para diseñar un sitio web porque pueden ayudar a llamar la atención de los usuarios. AI ayuda a decidir, basándose en estadísticas, qué efectos visuales funcionarán mejor para cada cliente para que su experiencia sea más agradable.

Con AI, no tienes que poner las imágenes en grupos según su nombre. AI puede encontrar marcos de patrones en una imagen y sugerir fotos similares de formaciones de patrones similares. Permite un nivel más profundo de optimización que se basa en cómo actúan los usuarios.

Personalice las páginas web sugiriendo imágenes de productos o servicios en función de lo que un usuario haya comprado o hecho antes en una página de detalles del producto. Puede otorgar a estas imágenes conectadas más espacio en el sitio, haciendo que la experiencia del usuario sea más conveniente al mostrar las cosas que los involucran de manera efectiva.

Esta funcionalidad de IA solo será más predominante a largo plazo, ya que los sitios de Internet obtendrán la autoridad para escanear cantidades sustanciales de datos y comprender las tendencias de los usuarios a nivel personal y multidimensional.

Las personas que encajan en una secuencia en particular se dividen luego en equipos cuya experiencia en el sitio también incluirá fotografías específicas relacionadas con su cohorte.

Los sitios web de alimentos y bebidas son un área importante de esta aplicación donde esta tecnología puede funcionar en colaboración con un sitio. Aquí, los clientes pueden sugerir ideas de recetas a partir de fotografías que se correspondan con dichas imágenes.

La eficiencia se puede mejorar considerando lo que la gente ha buscado en el pasado. Por ejemplo, si el cliente busca fórmulas sin lactosa, los algoritmos de IA pueden recomendar imágenes de comidas sin lactosa en la página web junto con consejos de recetas.

Aunque este caso se trata de un nicho de mercado, la técnica es más general. AI puede recopilar personas de manera efectiva (según los hábitos específicos del usuario y los rasgos de carácter) en grupos más destacados y ajustar las sugerencias de imágenes del sitio web para ellos.

2. Análisis de sentimientos visuales

El análisis de sentimientos visuales sirve como una forma novedosa de categorizar y estudiar cómo nos sentimos acerca de las cosas que vemos, como videos e imágenes. Lo hace tratando de descifrar y comprender información compleja y de alto nivel de manera visual.

Al construir algoritmos de procesamiento de imágenes para investigar este material de alto nivel, los enfoques intentan decidir una categorización de imágenes y videos completos, además de regiones locales dentro de la estimulación visual.

Básicamente, esta tecnología busca señales en las imágenes que ayudan a mostrar cómo te hace sentir la imagen. La IA está mejorando para descubrir qué imágenes muestran ciertos sentimientos, por lo que puede agruparlos según cómo lo hacen sentir.

En los próximos años, los sitios web pueden ofrecer a los clientes una experiencia de visualización altamente personalizada al alinear grupos de imágenes con diálogos de usuarios particulares y luego agregar imágenes personalizadas en la página.

3. Automatización de esquemas de color, personalización de contenido y conversión de audio a texto

Los asistentes de IA para diseñadores le dicen cómo diseñar páginas de sitios web con las mejores configuraciones, combinaciones de colores, imágenes y tamaños de imágenes. Ofrece recomendaciones basadas en ML que son relevantes para el tipo o propósito de su página de inicio.

Además, puede automatizar procedimientos específicos y componentes simples, incluidos métodos para reconocer imágenes o pequeñas tareas de edición, como cambiar el tamaño, que son demasiado pequeñas para realizarlas a mano.

La automatización no se reduce a aspectos de diseño; los metadatos y las fotografías en las bases de datos de los clientes se pueden refinar a través de sugerencias automatizadas, como a veces incluso proponer componentes para incluir.

La IA puede ayudar rápidamente a determinar qué fotografías y palabras pertenecen a las secciones, según los tipos de usuarios. Permite a las empresas crear contenido personalizable y ayudar a combatir las ralentizaciones imaginativas, como la variación de contenido o la selección de imágenes, con la única intención de ofrecer la experiencia de usuario ideal.

Nuevamente, la conversión automática de audio a texto es otra IA para la experiencia del usuario al transcribir contenido. Usted da elección y libertad a los usuarios para elegir qué medio desean utilizar para acceder a su sitio web.

Cuando comparte contenido atendiendo las necesidades de sus clientes, obtendrá más seguidores en el mercado.

4. Modelado predictivo y recorridos por productos

Hay más datos que antes de llegar a los consumidores. Si desea que los clientes se conecten con su plataforma en línea o compren sus productos y servicios, debe estar dispuesto a brindarles acceso a un diseño de sitio web personalizado que prediga sus requisitos y satisfaga sus gustos.

1. Predicciones

Como implica el término, la IA ayuda a predecir el comportamiento mediante el desarrollo de análisis de comportamiento del cliente en función de los datos recopilados de las visitas a la página del cliente, las opciones de artículos y los hábitos de participación en el sitio web. Básicamente, esta IA analiza la interacción pasada para hacer sugerencias como lugares favoritos, productos y más.

AI también puede averiguar qué comprarán las personas en el futuro en función de lo que compraron en el pasado. Esto puede ayudar a los empleadores a facilitar que los usuarios compren cosas porque sabrán lo que necesitan. Cuanto más precisos sean los pronósticos, más empresas podrán beneficiarse de ellos y mejor podrán atender a los clientes.

Las proyecciones pueden ayudar a adaptar el diseño del sitio web al consumidor a largo plazo. Puede brindar pronósticos sobre esquemas de color, presentación de imágenes, formas innovadoras de recursos de páginas web, prioridades de fuentes y mucho más para ayudarlo a personalizar mejor su página web para cada tipo de usuario.

2. Giras de productos

Los recorridos de productos ayudan a presentar a los usuarios su producto y sus características, mejorando así su UX. Puede pensar en ellos como tutoriales: ayudan a los usuarios a sentirse cómodos con su interfaz de usuario mientras los guían a los procesos centrales que aportan valor a su producto.

Los recorridos de productos adecuados preparan a los usuarios para un compromiso a largo plazo y aumentan las probabilidades de activación y adopción del producto y retención de usuarios.

5. Barras de búsqueda y SEO

Las barras de búsqueda sirven como un excelente complemento para cualquier sitio en línea porque brindan respuestas más precisas que la navegación clásica. Las personas que usan una barra de búsqueda buscan información o compran cosas con un objetivo en mente. Las personas no solo miran alrededor de su página de inicio; reconocen lo que quieren.

Poseer una experiencia de búsqueda que sea fácil de usar hace que los compradores o visitantes estén satisfechos y aumenta la probabilidad de que regresen. A través de un mejor conocimiento del propósito y el contexto del consumidor, la investigación de palabras clave hace que las búsquedas sean más precisas, lo que hace que los usuarios estén más contentos.

Muchos propietarios de grandes empresas consideran que invertir en tecnología de búsqueda en Internet es una buena idea. Ayuda a los usuarios a encontrar lo que buscan de una manera mucho más orgánica y apropiada. Estas innovaciones utilizan análisis de texto y ML para evaluar grandes volúmenes de opiniones y comentarios de los clientes.

La IA puede aprender de esos comentarios y ayudar a las tiendas a encontrar y colocar las ofertas más aceptables para satisfacer las consultas de búsqueda de los clientes en lugar de las explicaciones de búsqueda.

6. Interfaz de usuario y contenido receptivos

A largo plazo, se espera que la IA pueda crear sitios web únicos. En lugar de concentrarse en sugerencias y recomendaciones, la IA podría mostrarle a un cliente contenido relevante para sus preferencias tan pronto como visite un sitio web.

Ahora puede usar ML para permitir que las computadoras o las aplicaciones comprendan los datos, que usará para personalizar la UX. Debido a esto, pasan mucho menos tiempo buscando lo que quieren y más tiempo haciendo lo que les gusta.

Por ejemplo, con AI, una vez que ingresa a una página de inicio, es posible que ya esté mostrando publicaciones de blog o artículos que se adaptan a sus preferencias, en particular para su empresa o mercado. Esto incluso es válido para la configuración de un sitio web.

Las interfaces de usuario receptivas utilizan ML para identificar el dispositivo, el software del sistema y el servicio web que un individuo ha utilizado para navegar por esa página web y se adaptará rápidamente para brindar las experiencias ideales en dichas plataformas.

Esto podría aplicarse a ciertas partes reorganizadas de un sitio web para brindar a los usuarios la mejor experiencia posible. La función "porque viste" de Netflix es un ejemplo perfecto de cómo una empresa utiliza esta técnica.

Dado que el marco de sugerencias muestra indicadores claros para las sugerencias a los suscriptores, atrae con éxito a más espectadores a esos programas recomendados.

Netflix sabe que el enfoque de un usuario puede verse afectado al personalizar el contenido y mostrárselo correctamente. Es por eso que tienen más de una imagen de portada para cada serie de televisión: algunas portadas podrían funcionar mejor para algunos usuarios que para otros.

Netflix, además, sigue cambiando el diseño de la página web para cada usuario, sesión y dispositivo que utilizan. Esto se hace con interfaces de usuario receptivas.

Al brindar a los usuarios una mayor flexibilidad y control sobre los resultados de los algoritmos de ML, pueden elegir, clasificar y reorganizar estos mismos resultados en formas que pueden comprender o que son mucho más intuitivas. Por lo tanto, proporciona a su algoritmo resultados más precisos al modificar diseños, hacer sugerencias y personalizar contenido para fortalecer la experiencia del usuario.

Conclusión: IA para la experiencia del usuario

La IA ayuda a optimizar la escucha social, el análisis de datos y la detección de rostros para que las empresas comprendan a sus consumidores en un nivel íntimo.

Puede parecer irónico; sin embargo, es un hecho que a medida que el mundo adopta la IA y el ML, las empresas pueden brindar una mayor personalización, lo que le da a las marcas una cara más humana e identificable, además de una voz que atrae a sus clientes.

Las personas están más interesadas en participar debido a esto. Esas son excelentes noticias para la empresa, sus clientes y los expertos en inteligencia artificial que intentan ayudarlos.