Comment la science des données et la conception UX améliorent le commerce électronique
Publié: 2022-08-13Si vous vous demandez comment la science des données et la conception UX peuvent améliorer vos efforts de commerce électronique, prenez quelques instants et continuez à lire pour des informations très révélatrices. La collaboration de ces deux secteurs peut faire plus pour le commerce électronique que beaucoup ne l'ont réalisé dans le passé.
Qu'est-ce que la conception UX ?
La conception UX (expérience utilisateur) est le processus de création d'une expérience utilisateur positive, efficace et axée sur les résultats pour un produit ou un site Web. Ce processus de fonctionnalité commence souvent par l'acquisition de l'utilisateur, puis le conduit à travers plusieurs étapes jusqu'au résultat souhaité, comme une vente de commerce électronique.
La conception UX est l'un des aspects les plus importants de la gestion d'une entreprise de commerce électronique et un site mal conçu peut instantanément décourager les clients et réduire les taux de conversion. En fait, cette industrie est si importante qu'on pense souvent que 1 $ investi dans l'UX rapporte 100 $ à une entreprise , ce qui est l'un des éléments critiques d'une présence en ligne.
Dans cet esprit, il n'est pas surprenant de voir que l'UX est une industrie où l'innovation est courante, les nouvelles pratiques technologiques étant combinées avec le design afin de repousser encore les limites de ce qui est possible. L'une des connexions intersectorielles les plus puissantes que l'UX ait vues a été avec la science des données, l'appariement permettant à ce médium artistique d'acquérir un plus grand degré de rationalité.
Qu'est-ce que la science des données ?
La science des données, un domaine d'étude qui concerne la collecte et le traitement de données pour trouver des modèles ou des informations utiles, permet aux concepteurs de prendre des décisions en fonction de ce que les clients veulent réellement voir, et non de ce qu'ils supposent qu'ils aimeraient voir. Comme les entreprises de commerce électronique génèrent continuellement des données qui peuvent être analysées à tout moment, l'application de la science des données est incroyablement pertinente.
Dans cet article, nous allons explorer l'intersection de la science des données et de la conception UX, et démontrer exactement comment la première peut grandement améliorer le succès de la seconde.
Allons droit au but.
Comment les données peuvent-elles améliorer la conception de l'expérience utilisateur ?
Chaque fois qu'un utilisateur commence son voyage sur un site Web de commerce électronique , le site commence à suivre tous les
les données qu'il peut sur cette personne, ainsi que ses mouvements sur le site Web lui-même, notamment :
- Collecter des informations sur les produits sur lesquels ils ont cliqué
- Quels produits ils ont ajoutés au panier
- Et même combien de temps ils étaient sur chaque page
Absolument tout est suivi et documenté par le système.
Lorsque de nombreux utilisateurs différents se déplacent sur un site Web, une grande quantité de données est générée sur le
habitudes d'utilisation des clients sur le site. En règle générale, environ 80 % de ces données ne sont pas structurées, ce qui
signifie qu'il n'y a pas de format ou d'emplacement cohérent où il est placé - c'est là que les données
la science entre en jeu.
Le plus souvent, un scientifique des données connectera un site Web à un entrepôt de données cloud, qui
servir d'emplacement où toutes les données d'une entreprise sont stockées. Le plus souvent, ces données cloud
Les entrepôts offrent une gamme de fonctionnalités supplémentaires, comme la sécurité ou des outils d'analyse qui peuvent être utilisés par les data scientists. Il suffit de consulter une liste de comparaisons entre, par exemple,
Apache Druid vs Snowflake , pour voir que ces entrepôts disposent d'un éventail avancé de fonctionnalités
qui permettent aux scientifiques des données de mener une gamme de processus différents sur les données.
Depuis l'entrepôt, un scientifique des données peut ensuite traiter ces données pour en révéler les tendances. Cette
pourrait révéler les points faibles du site Web d'une entreprise, en identifiant un emplacement sur le site où de nombreux
les gens ont cliqué en dehors de la page, ou lorsqu'une description de produit n'a été vue que pendant quelques millisecondes
et n'a manifestement pas captivé le public.
En transmettant ces informations à l'équipe en charge de la conception de l'expérience utilisateur, ils peuvent ensuite passer
sur la modification de ces aspects du site Web pour devenir plus favorable. En répétant cela, plus
temps, la combinaison de la science des données et de la conception UX garantit que le site Web d'une entreprise est
sans cesse affiné et amélioré. Avec un meilleur site vient des taux de conversion plus élevés, plus de ventes,
et un retour sur investissement accru pour les entreprises de commerce électronique.
L'introduction des tests A/B continus
Un aspect très important lors de l'équilibrage de la conception UX et de la science des données est le test A / B, qui est le
l'art de donner à deux groupes d'utilisateurs différents deux conceptions très similaires et de voir laquelle est la plus
universellement favorisé.
Celui qui a un taux d'interaction plus élevé sera alors le nouveau design à l'avenir.
Au fil du temps, l'utilisation continue des tests A/B permet aux entreprises d'améliorer continuellement ce qu'elles
leur offre, en les aidant à offrir à leurs clients la meilleure expérience possible. La capacité de faire ça
tout revient à l'analyse des données, avec l'énorme volume d'informations générées par les personnes
venir sur un site Web de commerce électronique étant l'environnement idéal pour collecter des données.
Exemple de test A/B : l'expérience "50 nuances de bleu" de Google
Un exemple fantastique de test A/B a été lorsque Google a mené une série d'expériences sur l'ombre
de bleu qu'ils ont utilisé pour un bouton de paiement. En montrant à 1 % des utilisateurs chaque nuance de bleu , sur quelques
mois, une équipe de data scientists a pu déterminer quelle teinte était la plus populaire.
En remplaçant ce bouton par cette teinte, Google a augmenté ses revenus de plus de 200 millions de dollars,
démontrant l'énorme effet qu'un simple changement de test A/B peut avoir sur une entreprise. Alors que
ceci est un exemple qui se concentre sur une entreprise énorme et bien établie, le principe est exactement
la même chose, avec des données permettant aux propriétaires de sites Web de commerce électronique d'améliorer rapidement leur utilisateur
expérimentez la conception pour le mieux.
Pourquoi la science des données fonctionne-t-elle si bien dans la conception UX ?
Il y a deux raisons principales pour lesquelles l'industrie du commerce électronique est si parfaite lorsqu'il s'agit de mettre en œuvre la science des données dans la conception UX.
Raison #1
Le premier d'entre eux est que des données sont continuellement produites par ces entreprises, car toute leur présence est en ligne. Avoir des sites en ligne leur permet de collecter rapidement d'énormes quantités de données à analyser.
Chaque action entreprise lorsqu'un client arrive sur le site Web d'une entreprise fait l'objet d'un suivi méticuleux.
Bien au-delà du simple parcours qu'ils empruntent sur un site Web, le temps total qu'ils passent
sur chaque page, les aspects sur lesquels ils ont cliqué, et même l'endroit où ils sont entrés et sortis,
tout est noté.
Grâce à cela, les ingénieurs de données sont capables d'extraire une énorme quantité d'informations qu'ils peuvent ensuite mettre
pour travailler et éclairer les choix des designers à l'avenir. Bien que la conception soit profondément subjective
domaine, les informations privilégiées qui reflètent la qualité d'un choix de conception particulier sont prises
un long chemin vers de meilleures pratiques de conception. Surtout dans le choix ci-dessus chez Google,
le changement même d'un certain ton de couleur peut entraîner un changement massif dans la façon dont les utilisateurs perçoivent et interagissent avec une entreprise et ce qu'ils offrent.
Au fil du temps, avec un raffinement continu dû aux données générées par les utilisateurs sur un site Web d'entreprise,
les concepteurs peuvent travailler aux côtés de scientifiques des données pour améliorer le site Web d'une entreprise,
créant de plus en plus un espace dans lequel les utilisateurs aiment passer leur temps et sont plus susceptibles de
convertir en clients payants.
Raison #2
La deuxième et principale raison est que la science des données apporte alors un niveau de rationalité et de certitude
à la conception, qui est par ailleurs un domaine totalement subjectif. Alors qu'un designer a peut-être aimé un
nuance de bleu différente dans l'expérience de Google, les résultats de l'analyse des données ont eu un gagnant clair.
Avec cela, une gamme de grandes sélections peut être proposée par les équipes UX, qui peuvent ensuite être approfondies
restreint par la science des données. Avec cela, une relation symbiotique presque parfaite est établie.
Dernières pensées
Bien que la conception UX soit intrinsèquement artistique, alors que la science des données est peut-être plus rigide, ces deux
les domaines se soutiennent et s'entraident énormément dans le monde du commerce électronique. Par
se tournant vers la puissance de la collecte et de l'analyse de données, les concepteurs UX sont capables de formuler beaucoup
décisions de conception plus efficaces, garantissant que les sites Web sur lesquels ils travaillent convertissent mieux, tout en
offrant une expérience utilisateur plus agréable.
Combiner la science des données avec la conception UX peut être un moyen incroyablement efficace pour le commerce électronique
entreprises pour augmenter leur rentabilité globale, étant donné qu'un site Web bien conçu peut
augmenter les ventes tout en s'assurant que les gens restent sur le site plus longtemps.
Alors que les applications de la science des données deviennent encore plus étendues au cours des prochaines années,
nous verrons probablement la conception UX basée sur les données innover plus que jamais.
