웹사이트의 사용자 경험을 개선하기 위한 AI 기반 모델링

UX(사용자 경험) 디자인은 사람들에게 좋은 경험을 제공하여 회사에 계속 머물도록 하는 것입니다. 오랫동안 마케팅 부서가 이 작업을 담당했습니다. 그들은 손으로 분석과 연구를 했습니다.

AI(인공 지능)와 ML(머신 러닝)이 빠르게 변화하고 있기 때문에 기업은 이제 훌륭한 UX를 만드는 강력하고 새로운 방법을 갖게 되었습니다. 어떤 면에서 AI와 UX의 목표는 동일합니다. 사람들이 어떻게 행동하는지 이해하고 다음에 무엇을 할 것인지 예측하는 것입니다.

둘 다 예측 모델링을 기반으로 하며 기업과 소비자 모두가 혜택을 받을 수 있는 이 두 가지가 만나는 곳입니다. AI 전문가는 기업이 정보의 최대 잠재력을 발휘하여 기업이 소비자에 대한 지식을 얻은 다음 적절한 UX를 제공할 수 있도록 도울 수 있습니다!

AI 기반 모델링이 사이트의 UX를 향상시킬 수 있는 6가지 방법

다음은 UX를 개선하기 위해 AI를 사용할 수 있는 6가지 핵심 5가지 방법에 대한 요약입니다! 세부 사항으로 들어가 봅시다!

1. 이미지 인식

사진은 사용자의 관심을 끌 수 있기 때문에 웹사이트를 디자인하는 데 필수적입니다. AI는 통계를 바탕으로 각 고객이 더 즐거운 경험을 할 수 있도록 어떤 시각 효과가 좋은지 결정하는 데 도움을 줍니다.

AI를 사용하면 이름에 따라 이미지를 그룹으로 묶을 필요가 없습니다. AI는 그림에서 패턴 프레임워크를 찾아 유사한 패턴 형성의 유사한 사진을 제안할 수 있습니다. 사용자의 행동에 기반한 더 깊은 수준의 최적화가 가능합니다.

사용자가 이전에 제품 세부 정보 페이지에서 구매했거나 수행한 작업을 기반으로 제품 또는 서비스의 이미지를 제안하여 웹 페이지를 사용자 정의합니다. 이러한 연결된 이미지에 사이트에서 더 많은 공간을 부여하여 이미지를 효과적으로 참여시키는 것을 보여줌으로써 사용자 경험을 더욱 편리하게 만들 수 있습니다.

인터넷 사이트가 상당한 양의 데이터를 스캔하고 개인 및 다차원 수준에서 사용자 경향을 이해할 수 있는 권한을 갖게 됨에 따라 이 AI 기능은 장기적으로 더 우세해질 것입니다.

그런 다음 특정 순서에 맞는 사람들을 해당 집단과 관련된 특정 사진이 포함된 현장 경험을 가진 팀으로 나눕니다.

음식 및 음료 웹사이트는 이 기술이 사이트와 협력하여 작동할 수 있는 이 애플리케이션의 중요한 영역입니다. 여기에서 고객은 이러한 이미지와 관련된 사진에서 레시피 아이디어를 제안할 수 있습니다.

사람들이 과거에 무엇을 찾았는지 고려하여 효율성을 높일 수 있습니다. 예를 들어 고객이 유당이 없는 공식을 검색하면 AI 알고리즘이 레시피 조언과 함께 웹 페이지에서 유당이 없는 식사 이미지를 추천할 수 있습니다.

이 사례는 틈새 시장에 관한 것이지만 기술이 더 일반적입니다. AI는 사람들(특정 사용자 습관 및 캐릭터 특성에 따라 다름)을 더 눈에 띄는 클러스터로 효과적으로 대조하고 웹사이트 이미지 제안을 미세 조정할 수 있습니다.

2. 시각적 감성 분석

시각적 감정 분석은 비디오 및 사진과 같이 우리가 보는 것에 대해 어떻게 느끼는지를 분류하고 연구하는 새로운 방법입니다. 복잡하고 높은 수준의 정보를 시각적인 방식으로 파악하고 이해하려고 노력함으로써 그렇게 합니다.

이 높은 수준의 자료를 연구하기 위한 이미지 처리 알고리즘을 구성할 때 접근 방식은 전체 이미지 및 비디오의 범주와 시각적 자극 내부의 국소 영역을 결정하려고 시도합니다.

기본적으로 이 기술은 이미지가 어떻게 느끼는지 보여주는 데 도움이 되는 사진의 단서를 찾습니다. AI는 어떤 이미지가 특정 감정을 나타내는지 더 잘 파악하고 있으므로 느낌에 따라 그룹으로 분류할 수 있습니다.

앞으로 웹사이트는 이미지 그룹을 특정 사용자 대화에 맞춘 다음 페이지에 맞춤형 이미지를 추가하여 고객에게 고도로 개인화된 시청 경험을 제공할 수 있습니다.

3. 색 구성표 자동화, 콘텐츠 사용자 정의 및 오디오-텍스트 변환

디자이너를 위한 AI 도우미는 최고의 설정, 색상 조합, 그림 및 그림 크기로 웹사이트 페이지를 디자인하는 방법을 알려줍니다. ML을 기반으로 귀하의 홈페이지 유형 또는 목적과 관련된 권장 사항을 제공합니다.

이미지 인식 방법이나 크기 조정과 같이 손으로 하기에는 너무 작은 작은 편집 작업을 포함하여 특정 절차와 간단한 구성 요소를 추가로 자동화할 수 있습니다.

자동화는 설계 측면으로 다운그레이드되지 않습니다. 고객 데이터베이스에 있는 메타데이터와 사진은 포함할 구성 요소를 제안하는 것과 같이 자동화된 제안을 통해 모두 정제될 수 있습니다.

AI는 사용자 유형에 따라 섹션에 속한 사진과 단어를 빠르게 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이를 통해 기업은 이상적인 UX를 제공하려는 유일한 의도로 맞춤형 콘텐츠를 만들고 콘텐츠 변형 또는 이미지 선택과 같은 상상을 초월하는 속도 저하를 방지할 수 있습니다.

다시 말하지만, 자동화된 오디오를 텍스트로 변환하는 것은 콘텐츠를 필사함으로써 사용자 경험을 위한 또 다른 AI입니다. 귀하는 사용자가 귀하의 웹사이트에 액세스하는 데 사용할 매체를 선택할 수 있는 선택권과 자유를 제공합니다.

고객의 요구에 맞춰 콘텐츠를 공유하면 시장에서 더 많은 팔로워를 얻을 수 있습니다.

4. 예측 모델링 및 제품 둘러보기

소비자에게 이전보다 더 많은 데이터가 있습니다. 고객이 온라인 플랫폼에 연결하거나 제품 및 서비스를 구매하도록 하려면 요구 사항을 예측하고 취향을 충족시키는 맞춤형 웹 사이트 디자인에 대한 액세스 권한을 기꺼이 제공해야 합니다.

1. 예측

용어에서 알 수 있듯이 AI는 고객 페이지 보기, 항목 선택 및 웹사이트 참여 습관에서 수집한 데이터에 따라 고객 행동 분석을 개발하여 행동을 예측하는 데 도움이 됩니다. 기본적으로 이 AI는 과거 상호 작용을 보고 좋아하는 장소, 제품 등을 제안합니다.

AI는 또한 사람들이 과거에 구매한 것을 기반으로 미래에 무엇을 구매할지 알아낼 수 있습니다. 이것은 고용주가 사용자가 필요한 것을 알기 때문에 사용자가 물건을 쉽게 구매할 수 있도록 도울 수 있습니다. 예측이 정확할수록 더 많은 회사가 예측으로부터 혜택을 받을 수 있고 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다.

예측은 장기적으로 소비자에게 웹사이트 디자인을 맞춤화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 색 구성표, 사진 패키징, 혁신적인 웹 페이지 리소스 양식, 글꼴 우선 순위 등에 대한 예측을 제공하여 모든 사용자 유형에 맞게 웹 페이지를 사용자 정의하는 데 도움이 됩니다.

2. 제품 투어

제품 둘러보기는 사용자에게 제품과 기능을 소개하여 UX를 향상시키는 데 도움이 됩니다. 튜토리얼로 생각할 수 있습니다. 사용자가 UI에 익숙해지도록 하는 동시에 제품에 가치를 부여하는 핵심 프로세스로 안내하는 데 도움이 됩니다.

적합한 제품 둘러보기는 사용자가 장기적인 참여를 유도하고 제품 활성화, 제품 채택 및 사용자 유지 가능성을 높입니다.

5. 검색 바와 SEO

검색 표시줄은 기존 탐색보다 더 정확한 답변을 제공하기 때문에 모든 온라인 사이트에 대한 훌륭한 추가 기능을 제공합니다. 검색창을 사용하는 사람들은 목표를 염두에 두고 정보를 찾거나 물건을 구매하고 있습니다. 개인은 단순히 홈페이지를 둘러보는 것이 아닙니다. 그들은 그들이 원하는 것을 인식합니다.

사용하기 쉬운 검색 경험을 소유하면 구매자나 방문자를 기쁘게 하고 재방문 가능성을 높입니다. 소비자의 목적과 맥락에 대한 더 나은 지식을 통해 키워드 연구는 검색을 더 정확하게 만들어 사용자를 더 행복하게 만듭니다.

인터넷 검색 기술에 대한 투자는 많은 대기업 소유주에게 좋은 아이디어로 여겨집니다. 사용자가 훨씬 더 유기적이고 적절한 방식으로 원하는 것을 찾도록 도와줍니다. 이러한 혁신은 텍스트 분석 및 ML을 사용하여 대량의 고객 리뷰와 댓글을 평가합니다.

AI는 이러한 피드백에서 학습하고 매장이 설명을 검색하는 대신 고객의 검색어에 가장 적합한 제품을 찾고 배치하도록 도울 수 있습니다.

6. 반응형 UI 및 콘텐츠

장기적으로 AI는 독특한 웹사이트를 만들 수 있기를 바랍니다. AI는 제안과 추천에 집중하는 대신 고객이 웹사이트를 방문하는 즉시 선호도와 관련된 콘텐츠를 보여줄 수 있습니다.

이제 ML을 사용하여 컴퓨터나 앱이 UX를 개인화하는 데 사용할 데이터를 이해하도록 할 수 있습니다. 이 때문에 그들은 원하는 것을 찾는 데 훨씬 적은 시간을 할애하고 좋아하는 일을 하는 데 더 많은 시간을 할애합니다.

예를 들어, AI를 사용하면 홈페이지에 방문하면 특히 회사 또는 시장에 대한 선호도를 수용하는 블로그 게시물이나 기사가 이미 표시되고 있을 수 있습니다. 이것은 웹사이트가 설정되는 방식에도 적용됩니다.

반응형 사용자 인터페이스는 ML을 활용하여 개인이 해당 웹 페이지를 탐색하는 데 사용한 가젯, 시스템 소프트웨어 및 웹 서비스를 식별하고 이러한 플랫폼에서 이상적인 경험을 제공하기 위해 빠르게 적응합니다.

이것은 사용자에게 가능한 최고의 경험을 제공하기 위해 웹사이트의 재구성된 특정 부분에 적용될 수 있습니다. Netflix의 "당신이 보았기 때문에" 기능은 회사가 이 기술을 사용하는 방법의 완벽한 예입니다.

제안 프레임워크는 구독자에 대한 제안에 대한 명확한 지표를 표시하므로 더 많은 시청자를 해당 추천 프로그램에 성공적으로 유치합니다.

Netflix는 콘텐츠를 사용자 지정하고 올바르게 표시하면 사용자의 초점이 영향을 받을 수 있다는 것을 알고 있습니다. 그렇기 때문에 각 TV 시리즈에 대해 하나 이상의 표지 사진이 있습니다. 일부 사용자에게는 다른 사용자보다 일부 표지가 더 효과적일 수 있습니다.

또한 Netflix는 사용하는 각 소비자, 세션 및 가젯에 대해 웹 페이지 디자인을 계속 변경합니다. 이것은 반응형 사용자 인터페이스로 수행됩니다.

사용자에게 ML 알고리즘의 결과에 대한 더 큰 유연성과 제어를 제공함으로써 동일한 결과를 이해하거나 훨씬 더 직관적인 형태로 선택, 분류 및 재구성할 수 있습니다. 따라서 레이아웃을 수정하고, 제안하고, 콘텐츠를 사용자 지정하여 사용자 경험을 강화할 때 알고리즘에 보다 정확한 결과를 제공합니다.

결론 – 사용자 경험을 위한 AI

AI는 기업이 소비자를 친밀한 수준에서 이해할 수 있도록 소셜 청취, 데이터 분석 및 얼굴 감지를 최적화하는 데 도움이 됩니다.

아이러니하게 보일 수 있습니다. 그러나 전 세계가 AI와 ML을 수용함에 따라 기업은 더 많은 개인화를 제공할 수 있어 브랜드에 고객에게 어필하는 인간적이고 친근한 얼굴과 목소리를 제공할 수 있습니다.

이 때문에 개인은 참여에 더 관심이 있습니다. 이는 회사, 고객, 그리고 그들을 도우려는 AI 전문가들에게 좋은 소식입니다.