Моделирование на основе ИИ для улучшения пользовательского опыта вашего сайта

Дизайн UX (User Experience) заключается в том, чтобы дать людям хороший опыт, чтобы они остались с компанией. Долгое время этой задачей занимались отделы маркетинга. Они проводили анализ и исследования вручную.

У компаний теперь есть новые эффективные способы создания отличного UX, потому что AI (искусственный интеллект) и ML (машинное обучение) быстро меняются. В некотором смысле цель и ИИ, и UX одинакова: понять, как люди действуют, и предсказать, что они будут делать дальше.

Оба основаны на прогнозном моделировании, и именно здесь встречаются эти две вещи, от чего могут выиграть как предприятия, так и потребители. Специалисты по искусственному интеллекту могут помочь предприятиям раскрыть максимальный потенциал информации, чтобы предприятия могли получить знания о своих потребителях, а затем, в свою очередь, дать достойный UX!

Шесть способов, с помощью которых моделирование на основе ИИ может улучшить UX вашего сайта

Вот краткое изложение шести ключевых пяти способов, с помощью которых ИИ можно использовать для улучшения UX! Давайте углубимся в детали!

1. Распознавание изображений

Изображения необходимы для разработки веб-сайта, поскольку они могут помочь привлечь внимание пользователей. ИИ помогает решить, опираясь на статистику, какие визуальные эффекты будут лучше всего работать для каждого клиента, чтобы сделать его работу более приятной.

С ИИ вам не нужно объединять изображения в группы в зависимости от того, как они называются. ИИ может находить рамки узоров на изображении и предлагать похожие фотографии подобных образований узоров. Это обеспечивает более глубокий уровень оптимизации, основанный на действиях пользователей.

Настройте веб-страницы, предлагая изображения продуктов или услуг на основе того, что пользователь купил или сделал на странице сведений о продукте ранее. Вы можете предоставить этим связанным изображениям больше места на сайте, чтобы сделать работу пользователя более удобной, демонстрируя то, что эффективно их привлекает.

Эта функциональность искусственного интеллекта будет только преобладать в долгосрочной перспективе, поскольку интернет-сайты получат полномочия сканировать значительные объемы данных и понимать пользовательские тенденции на личном и многомерном уровнях.

Люди, которые соответствуют определенной последовательности, затем делятся на команды, чей опыт на сайте также будет включать в себя конкретные фотографии, связанные с их когортой.

Веб-сайты продуктов питания и напитков являются важной областью этого приложения, где эта технология может работать в сотрудничестве с сайтом. Здесь клиенты могут предлагать идеи рецептов из фотографий, которые соотносятся с такими изображениями.

Эффективность можно повысить, если учесть, что люди искали в прошлом. Например, если клиент ищет безлактозные смеси, алгоритмы ИИ могут порекомендовать изображения безлактозных блюд на веб-странице в сочетании с советами по рецептам.

Несмотря на то, что этот пример относится к нишевому рынку, техника носит более общий характер. ИИ может эффективно объединять людей (в зависимости от конкретных привычек пользователей и черт характера) в более заметные кластеры и точно настраивать для них предложения изображений на веб-сайте.

2. Анализ зрительных ощущений

Визуальный анализ настроений служит новым способом категоризации и изучения того, как мы относимся к вещам, которые видим, таким как видео и изображения. Он делает это, пытаясь выяснить и понять сложную высокоуровневую информацию визуальными способами.

При построении алгоритмов обработки изображений для исследования этого материала высокого уровня подходы пытаются определить классификацию целых изображений и видео, а также локальных областей внутри визуальной стимуляции.

По сути, эта технология ищет в картинках подсказки, которые помогают показать, какие чувства вызывает у вас изображение. ИИ все лучше определяет, какие изображения выражают определенные чувства, поэтому он может объединять их в группы в зависимости от того, какие чувства они вызывают.

В ближайшие годы веб-сайты смогут предлагать клиентам персонализированный опыт просмотра, согласовывая группы изображений с конкретными диалогами пользователей, а затем добавляя адаптированные изображения на страницу.

3. Автоматизация цветовых схем, настройка контента и преобразование аудио в текст.

Помощники искусственного интеллекта для дизайнеров расскажут вам, как создавать страницы веб-сайта с лучшими настройками, цветовыми сочетаниями, изображениями и размерами изображений. Он предлагает рекомендации, основанные на машинном обучении, которые имеют отношение к типу или цели вашей домашней страницы.

Он может дополнительно автоматизировать определенные процедуры и простые компоненты, включая методы распознавания изображений или небольшие задачи редактирования, такие как изменение размера, которые слишком малы, чтобы выполнять их вручную.

Автоматизация не сводится к аспектам дизайна; метаданные и фотографии в базах данных клиентов могут быть уточнены с помощью автоматических предложений, например, иногда даже с предложениями о включении компонентов.

ИИ может помочь быстро определить, какие фотографии и слова относятся к разделам, в зависимости от типа пользователей. Он позволяет компаниям создавать настраиваемый контент и помогает бороться с замедлением работы воображения, например, с изменением контента или выбором изображений — с единственной целью — предложить идеальный UX.

Опять же, автоматическое преобразование аудио в текст — это еще один ИИ для взаимодействия с пользователем путем расшифровки контента. Вы предоставляете пользователям выбор и свободу выбирать, какой носитель они хотят использовать для доступа к вашему веб-сайту.

Когда вы делитесь контентом, удовлетворяя потребности своих клиентов, вы получаете больше последователей на рынке.

4. Прогнозное моделирование и знакомство с продуктом

Потребителям поступает больше данных, чем раньше. Если вы хотите, чтобы клиенты подключались к вашей онлайн-платформе или покупали ваши продукты и услуги, вы должны быть готовы предоставить им доступ к индивидуальному дизайну веб-сайта, который предсказывает их потребности и удовлетворяет их вкусы.

1. Прогнозы

Как следует из этого термина, ИИ помогает предсказывать поведение, разрабатывая поведенческую аналитику клиентов в зависимости от данных, собранных из просмотров страниц клиентов, выбора товаров и привычек взаимодействия с веб-сайтом. По сути, этот ИИ изучает прошлые взаимодействия, чтобы предлагать такие варианты, как любимые места, продукты и многое другое.

ИИ также может определить, что люди будут покупать в будущем, исходя из того, что они покупали в прошлом. Это может помочь работодателям облегчить пользователям покупку вещей, потому что они будут знать, что им нужно. Чем точнее будут прогнозы, тем больше пользы от них получат компании и тем лучше они смогут обслуживать клиентов.

Прогнозы могут помочь адаптировать дизайн веб-сайта для потребителя в долгосрочной перспективе. Он может давать прогнозы по цветовым схемам, упаковке изображений, инновационным формам ресурсов веб-страницы, приоритетам шрифтов и многому другому, чтобы помочь лучше настроить вашу веб-страницу для каждого типа пользователя.

2. Экскурсии по продуктам

Туры по продукту помогают познакомить пользователей с вашим продуктом и функциями, тем самым улучшая ваш UX. Вы можете думать о них как об учебных пособиях — они помогают пользователям освоиться с вашим пользовательским интерфейсом, направляя их к основным процессам, которые приносят пользу вашему продукту.

Подходящие туры по продукту настраивают пользователей на долгосрочное взаимодействие и увеличивают шансы на активацию продукта, принятие продукта и удержание пользователей.

5. Панели поиска и SEO

Панели поиска служат отличным дополнением к любому онлайн-сайту, поскольку они дают более точные ответы, чем классическая навигация. Люди, которые используют панель поиска, ищут информацию или покупают вещи с определенной целью. Люди не просто просматривают вашу домашнюю страницу; они узнают, чего хотят.

Наличие простого в использовании поиска делает покупателей или посетителей довольными и увеличивает вероятность того, что они вернутся. Благодаря лучшему пониманию целей и контекста потребителя исследование ключевых слов делает поиск более точным, что делает пользователей более счастливыми.

Инвестирование в технологию интернет-поиска рассматривается многими владельцами крупного бизнеса как хорошая идея. Это помогает пользователям находить то, что они ищут, гораздо более органичным и подходящим способом. Эти инновации используют текстовую аналитику и машинное обучение для оценки больших объемов отзывов и комментариев клиентов.

ИИ может извлечь уроки из такой обратной связи и помочь магазинам найти и разместить наиболее приемлемые предложения, соответствующие поисковым запросам клиентов, а не объяснениям поиска.

6. Отзывчивый пользовательский интерфейс и контент

Надеемся, что в долгосрочной перспективе ИИ сможет создавать уникальные веб-сайты. Вместо того, чтобы концентрироваться на предложениях и рекомендациях, ИИ может показывать клиентам контент, соответствующий их предпочтениям, как только они посещают веб-сайт.

Теперь вы можете использовать ML, чтобы позволить компьютерам или приложениям понимать данные, которые он будет использовать для персонализации UX. Из-за этого они тратят гораздо меньше времени на поиски того, чего хотят, и больше времени на то, что им нравится.

Например, с помощью ИИ, когда вы заходите на домашнюю страницу, она может уже отображать сообщения в блогах или статьи, которые соответствуют вашим предпочтениям, особенно вашей компании или рынку. Это справедливо даже для того, как настроен веб-сайт.

Адаптивные пользовательские интерфейсы используют машинное обучение для идентификации гаджета, системного программного обеспечения и веб-службы, которые человек использовал для навигации по этой веб-странице, и быстро адаптируются для обеспечения идеального взаимодействия на таких платформах.

Это может относиться к определенным реорганизованным частям веб-сайта, чтобы предоставить пользователям наилучшие возможности. Функция Netflix «потому что вы смотрели» — прекрасный пример того, как компания использует эту технику.

Поскольку структура предложений отображает четкие индикаторы предложений для подписчиков, она успешно привлекает больше зрителей к этим рекомендуемым шоу.

Netflix знает, что на внимание пользователя может повлиять настройка контента и его правильное отображение. Вот почему у них есть более одной обложки для каждого сериала: несколько обложек могут работать лучше для одних пользователей, чем для других.

Кроме того, Netflix постоянно меняет дизайн веб-страницы для каждого пользователя, сеанса и устройства, которое они используют. Это делается с помощью адаптивных пользовательских интерфейсов.

Предоставляя пользователям большую гибкость и контроль над результатами алгоритмов ML, они могут выбирать, классифицировать и реорганизовывать те же самые результаты в формах, которые они могут понять или гораздо более интуитивно понятны. Таким образом, он предоставляет вашему алгоритму более точные результаты при изменении макетов, внесении предложений и настройке контента для улучшения взаимодействия с пользователем.

Заключение — ИИ для взаимодействия с пользователем

ИИ помогает оптимизировать прослушивание социальных сетей, анализ данных и распознавание лиц, чтобы компании понимали своих потребителей на интимном уровне.

Это может показаться ироничным; однако факт заключается в том, что по мере того, как ИИ и машинное обучение используются во всем мире, предприятия могут обеспечить большую персонализацию, что дает брендам гуманное, понятное лицо и голос, который нравится их клиентам.

Из-за этого люди больше заинтересованы в участии. Это отличная новость для компании, ее клиентов и экспертов по искусственному интеллекту, которые пытаются им помочь.