Wie Data Science und UX-Design den E-Commerce verbessern
Veröffentlicht: 2022-08-13Wenn Sie sich fragen, wie Data Science und UX-Design Ihre E-Commerce-Bemühungen verbessern können, dann nehmen Sie sich einen Moment Zeit und lesen Sie weiter, um einige sehr aufschlussreiche Einblicke zu erhalten. Die Zusammenarbeit dieser beiden Sektoren kann mehr für den E-Commerce bewirken, als viele in der Vergangenheit erkannt haben.
Was ist UX-Design?
UX (User Experience) Design ist der Prozess der Schaffung einer positiven, effektiven und ergebnisorientierten Benutzererfahrung für ein Produkt oder eine Website. Dieser Funktionalitätsprozess beginnt häufig mit der Akquise des Nutzers und führt ihn dann über mehrere Schritte zum gewünschten Ergebnis, beispielsweise einem eCommerce-Verkauf.
UX-Design ist einer der wichtigsten Aspekte beim Betreiben eines E-Commerce-Geschäfts, und eine schlecht gestaltete Website kann Kunden sofort abschrecken und die Konversionsraten senken. Tatsächlich ist diese Branche so wichtig, dass oft angenommen wird, dass 1 US-Dollar, der in UX investiert wird, einem Unternehmen 100 US-Dollar zurückbringt , wobei dies eines der entscheidenden Elemente einer Online-Präsenz ist.
Vor diesem Hintergrund ist es nicht verwunderlich, dass UX eine Branche ist, in der Innovation üblich ist, wobei neue technische Praktiken mit dem Design kombiniert werden, um die Grenzen des Möglichen weiter zu verschieben. Eine der stärksten branchenübergreifenden Verbindungen, die UX gesehen hat, war die Datenwissenschaft, wobei die Paarung es diesem künstlerischen Medium ermöglichte, ein höheres Maß an Rationalität zu erlangen.
Was ist Datenwissenschaft?
Data Science, ein Studienbereich, der sich auf das Sammeln und Verarbeiten von Daten bezieht, um Muster oder nützliche Erkenntnisse zu finden, ermöglicht es Designern, Entscheidungen basierend auf dem zu treffen, was Kunden tatsächlich sehen möchten, und nicht auf dem, was sie ihrer Meinung nach sehen möchten. Da E-Commerce-Unternehmen kontinuierlich Daten generieren, die jederzeit analysiert werden können, ist die Anwendung von Data Science unglaublich relevant.
In diesem Artikel untersuchen wir die Schnittmenge von Data Science und UX-Design und zeigen genau, wie ersteres den Erfolg von letzterem erheblich steigern kann.
Lassen Sie uns direkt darauf eingehen.
Wie können Daten das User Experience Design verbessern?
Immer wenn ein Benutzer seine Reise auf einer E- Commerce-Website beginnt, beginnt die Website, alle zu verfolgen
Daten über diese Person sowie deren Bewegungen auf der Website selbst, darunter:
- Sammeln von Informationen darüber, auf welche Produkte sie geklickt haben
- Welche Produkte sie in den Warenkorb gelegt haben
- Und sogar, wie lange sie auf jeder Seite waren
Absolut alles wird vom System verfolgt und dokumentiert.
Wenn sich viele verschiedene Benutzer durch eine Website bewegen, werden viele Daten über die generiert
Benutzergewohnheiten der Kunden auf der Website. Typischerweise sind etwa 80 % dieser Daten unstrukturiert
bedeutet, dass es kein konsistentes Format oder keinen einheitlichen Ort gibt, an dem sie platziert werden – nämlich wo Daten
Wissenschaft kommt hinzu.
Am häufigsten verbindet ein Data Scientist eine Website mit einem Cloud Data Warehouse, was auch der Fall sein wird
dienen als Ort, an dem alle Daten eines Unternehmens gespeichert sind. Am häufigsten sind diese Cloud-Daten
Warehouses bieten eine Reihe zusätzlicher Funktionen, wie Sicherheits- oder Analysetools, die von Data Scientists verwendet werden können. Man muss sich nur eine Liste mit Vergleichen anzeigen lassen, z. B. zwischen
Apache Druid vs. Snowflake , um zu sehen, dass diese Warehouses über eine Reihe erweiterter Funktionen verfügen
die es Data Scientists ermöglichen, eine Reihe verschiedener Prozesse mit den Daten durchzuführen.
Vom Warehouse aus kann ein Data Scientist diese Daten dann verarbeiten, um darin enthaltene Trends aufzudecken. Dies
könnte Schwachstellen in der Website eines Unternehmens aufdecken und eine Stelle auf der Website lokalisieren, an der sich viele befinden
Personen die Seite abgeklickt haben oder eine Produktbeschreibung nur wenige Millisekunden lang zu sehen war
und hat das Publikum eindeutig nicht gefesselt.
Indem sie diese Erkenntnisse an das Team weitergeben, das für das Design der Benutzererfahrung zuständig ist, können sie dann loslegen
über die Änderung dieser Aspekte der Website, um günstiger zu werden. Indem Sie dies wiederholen, vorbei
Zeit, die Kombination aus Data Science und UX-Design sorgt dafür, dass die Website eines Unternehmens ist
ständig verfeinert und verbessert. Mit einer besseren Website kommen höhere Konversionsraten, mehr Verkäufe,
und ein erhöhter ROI für E-Commerce-Unternehmen.
Die Einführung von kontinuierlichen A/B-Tests
Ein sehr wichtiger Aspekt bei der Balance zwischen UX-Design und Data Science sind A/B-Tests, also die
Kunst, zwei verschiedenen Benutzergruppen zwei sehr ähnliche Designs zu geben und zu sehen, was mehr ist
allgemein bevorzugt.
Was auch immer eine höhere Interaktionsrate hat, wird dann das neue Design für die Zukunft sein.
Im Laufe der Zeit ermöglicht der kontinuierliche Einsatz von A/B-Tests Unternehmen, das, was sie sind, kontinuierlich zu verbessern
bieten und ihnen dabei helfen, ihren Kunden das bestmögliche Erlebnis zu bieten. Die Fähigkeit dazu
Alles dreht sich um die Datenanalyse mit der riesigen Menge an Informationen, die von Menschen generiert werden
auf eine E-Commerce-Website zu kommen, ist die perfekte Umgebung, um Daten zu sammeln.
A/B-Testbeispiel: Googles „50 Shades of Blue“-Experiment
Ein fantastisches Beispiel für A/B-Tests war, als Google eine Reihe von Experimenten mit dem Farbton durchführte
von Blau, das sie für einen Zahlungsknopf verwendeten. Indem 1 % der Nutzer jede Blauschattierung angezeigt bekommen , mehr als ein paar
Monaten konnte ein Team von Datenwissenschaftlern feststellen, welcher Farbton am beliebtesten war.
Durch die Änderung dieser Schaltfläche in diesen Farbton steigerte Google seinen Umsatz um über 200 Millionen $.
Dies demonstriert die enorme Wirkung, die eine einfache A/B-Teständerung auf ein Unternehmen haben kann. Während
Dies ist ein Beispiel, das sich auf ein großes und etabliertes Unternehmen konzentriert, das Prinzip ist genau richtig
das gleiche, mit Daten, die es den Eigentümern von E-Commerce-Websites ermöglichen, ihre Benutzer schnell zu verbessern
Erleben Sie Design zum Besseren.
Warum funktioniert Data Science im UX-Design so gut?
Es gibt zwei Hauptgründe, warum die E-Commerce-Branche so perfekt ist, wenn es um die Implementierung von Data Science in UX-Design geht.
Grund Nr. 1
Die erste davon ist, dass diese Unternehmen kontinuierlich Daten produzieren, da ihre gesamte Präsenz online ist. Mit Online-Sites können sie schnell riesige Datenmengen für die Analyse sammeln.
Jede Aktion, die unternommen wird, wenn ein Kunde auf der Website eines Unternehmens landet, wird akribisch verfolgt.
Weit über die Route hinaus, die sie durch eine Website gehen, die Gesamtzeit, die sie verbringen
auf jeder Seite, die Aspekte, auf die sie geklickt haben, und sogar die Stelle, an der sie ein- und ausgestiegen sind,
alles wird notiert.
Damit können Dateningenieure eine riesige Menge an Informationen extrahieren, die sie dann einfügen können
zu arbeiten und die zukünftigen Entscheidungen der Designer zu beeinflussen. Obwohl das Design zutiefst subjektiv ist
gehen die Insiderinformationen, die widerspiegeln, wie gut eine bestimmte Designentscheidung getroffen wird
ein langer Weg hin zu besseren Designpraktiken. Vor allem in der obigen Auswahl bei Google,
die Änderung auch nur eines bestimmten Farbtons kann zu einer massiven Veränderung der Wahrnehmung und Interaktion der Benutzer mit einem Unternehmen und seinem Angebot führen.
Im Laufe der Zeit, mit ständiger Verfeinerung aufgrund der von Benutzern auf einer Unternehmenswebsite generierten Daten,
Designer können mit Datenwissenschaftlern zusammenarbeiten, um die Website eines Unternehmens zum Besseren zu verbessern,
schaffen zunehmend einen Raum, in dem Benutzer gerne ihre Zeit verbringen und dies auch eher tun werden
in zahlende Kunden umwandeln.
Grund Nr. 2
Der zweite und wichtigste Grund ist, dass die Datenwissenschaft dann ein Maß an Rationalität und Gewissheit bringt
Design, das ansonsten ein völlig subjektives Feld ist. Während ein Designer vielleicht gemocht hat
verschiedenen Blautönen im Google-Experiment hatten die Ergebnisse der Datenanalyse einen klaren Sieger.
Damit können UX-Teams eine Reihe großartiger Auswahlen vorschlagen, die dann weiter sein können
eingegrenzt durch Data Science. Damit wird eine nahezu perfekte symbiotische Beziehung aufgebaut.
Abschließende Gedanken
Obwohl UX-Design von Natur aus künstlerisch ist, während Data Science vielleicht starrer ist, diese beiden
Felder unterstützen und helfen sich gegenseitig immens in der Welt des E-Commerce. Durch
Mit der Kraft der Datenerfassung und -analyse können UX-Designer viel formulieren
effektivere Designentscheidungen und stellen sicher, dass die Websites, an denen sie arbeiten, besser konvertieren
eine angenehmere Benutzererfahrung bieten.
Die Kombination von Data Science mit UX-Design kann ein unglaublich effektiver Weg für den E-Commerce sein
Unternehmen, ihre Gesamtrentabilität zu steigern, wenn man bedenkt, dass eine gut gestaltete Website dies kann
Steigern Sie den Umsatz und sorgen Sie gleichzeitig dafür, dass die Besucher länger auf der Website bleiben.
Da die Anwendungen der Datenwissenschaft in den nächsten Jahren noch umfangreicher werden,
Wir werden wahrscheinlich erleben, dass das datengesteuerte UX-Design weiter innoviert wird als je zuvor.
