In che modo Data Science e UX Design migliorano l'eCommerce
Pubblicato: 2022-08-13Se ti stai chiedendo come la scienza dei dati e la progettazione dell'esperienza utente possono migliorare i tuoi sforzi di e-commerce, prenditi qualche momento e continua a leggere per alcune informazioni molto illuminanti. La collaborazione di questi due settori può fare di più per l'eCommerce di quanto molti abbiano realizzato in passato.
Cos'è l'UX Design?
UX (user experience) Il design è il processo di creazione di un'esperienza utente positiva, efficace e orientata ai risultati per un prodotto o un sito web. Questo processo di funzionalità spesso inizia con l'acquisizione dell'utente e poi lo conduce attraverso più passaggi al risultato desiderato, come una vendita eCommerce.
Il design dell'esperienza utente è uno degli aspetti più importanti della gestione di un'attività di eCommerce e un sito mal progettato può scoraggiare immediatamente i clienti e ridurre i tassi di conversione. In effetti, questo settore è così importante che si pensa spesso che $ 1 investito in UX riporti $ 100 a un'azienda , essendo questo uno degli elementi critici di una presenza online.
Con questo in mente, non sorprende vedere che la UX è un settore in cui l'innovazione è comune, con nuove pratiche tecnologiche combinate con il design per spingere ulteriormente i limiti di ciò che è possibile. Una delle connessioni intersettoriali più potenti che l'UX abbia visto è stata con la scienza dei dati, con l'abbinamento che ha consentito a questo mezzo artistico di acquisire un maggiore grado di razionalità.
Cos'è la scienza dei dati?
La scienza dei dati, un dominio di studio che riguarda la raccolta e l'elaborazione dei dati per trovare modelli o informazioni utili, consente ai progettisti di prendere decisioni in base a ciò che i clienti vogliono effettivamente vedere, non a ciò che suppongono di voler vedere. Poiché le aziende di e-commerce generano continuamente dati che possono essere analizzati in qualsiasi momento, l'applicazione della scienza dei dati è incredibilmente pertinente.
In questo articolo esploreremo l'intersezione tra data science e UX design e dimostreremo esattamente come la prima può migliorare notevolmente il successo della seconda.
Entriamo subito.
In che modo i dati possono migliorare la progettazione dell'esperienza utente?
Ogni volta che un utente inizia il suo viaggio su un sito di eCommerce , il sito inizia a tenere traccia di tutti i
dati che può su quella persona, così come i suoi movimenti sul sito web stesso che includono:
- Raccolta di informazioni su quali prodotti hanno cliccato
- Quali prodotti hanno aggiunto al carrello
- E anche per quanto tempo erano su ogni pagina
Assolutamente tutto è tracciato e documentato dal sistema.
Quando molti utenti diversi si spostano attraverso un sito Web, viene generata una grande quantità di dati sul
abitudini di utilizzo dei clienti sul sito. In genere, circa l'80% di questi dati non è strutturato, il che
significa che non esiste un formato o una posizione coerenti in cui sono collocati, ovvero dove sono i dati
la scienza entra
Più comunemente, un data scientist collegherà un sito Web a un data warehouse nel cloud, cosa che lo farà
fungere da luogo in cui sono archiviati tutti i dati di un'azienda. Più comunemente, questi dati cloud
i warehouse offrono una gamma di funzionalità aggiuntive, come strumenti di sicurezza o analitici che possono essere utilizzati dai data scientist. È sufficiente visualizzare un elenco di confronti tra, ad esempio,
Apache Druid vs Snowflake , per vedere che questi magazzini hanno una gamma avanzata di funzionalità
che consentono ai data scientist di condurre una serie di processi diversi sui dati.
Dal magazzino, un data scientist può quindi elaborare questi dati per rivelare le tendenze al suo interno. Questo
potrebbe rivelare punti deboli nel sito Web di un'azienda, individuando una posizione sul sito in cui molti
le persone hanno fatto clic fuori dalla pagina o dove la descrizione di un prodotto è stata vista solo per pochi millisecondi
e chiaramente non ha affascinato il pubblico.
Passando queste informazioni al team responsabile della progettazione dell'esperienza utente, possono quindi andare
sulla modifica di questi aspetti del sito Web per renderli più favorevoli. Ripetendo questo, finita
tempo, la combinazione di data science e UX design garantisce che il sito Web di un'azienda lo sia
continuamente affinato e migliorato. Con un sito migliore si ottengono tassi di conversione più elevati, più vendite,
e un aumento del ROI per le attività di e-commerce.
L'introduzione del test A/B continuo
Un aspetto molto importante quando si bilancia la progettazione dell'esperienza utente e la scienza dei dati è il test A/B, che è il
arte di dare a due diversi gruppi di utenti due design molto simili e vedere quale è di più
universalmente favorito.
Quello che ha un tasso di interazione più elevato sarà quindi il nuovo design in futuro.
Nel tempo, l'uso continuo dei test A/B consente alle aziende di migliorare continuamente ciò che sono
offrendo, aiutandoli a offrire ai propri clienti la migliore esperienza possibile. La capacità di fare questo
tutto torna all'analisi dei dati, con l'enorme volume di informazioni generate dalle persone
entrare in un sito Web di eCommerce è l'ambiente perfetto da cui raccogliere dati.
Esempio di test A/B: esperimento "50 sfumature di blu" di Google
Un fantastico esempio di test A/B è stato quando Google ha condotto una serie di esperimenti sull'ombra
di blu hanno usato per un pulsante di pagamento. Mostrando all'1% degli utenti ogni sfumatura di blu , su alcune
mesi, un team di data scientist è stato in grado di concludere quale tonalità fosse la più popolare.
Modificando questo pulsante in quella tonalità, Google ha aumentato le sue entrate di oltre $ 200 milioni,
dimostrando l'enorme effetto che una semplice modifica del test A/B può produrre su un'azienda. Mentre
questo è un esempio che punta su un'azienda enorme e consolidata, il principio è esattamente
lo stesso, con i dati che consentono ai proprietari di siti Web di eCommerce di migliorare rapidamente i propri utenti
sperimenta il design per il meglio.
Perché la scienza dei dati funziona così bene all'interno dell'UX Design?
Ci sono due ragioni principali per cui il settore dell'e-commerce è così perfetto quando si tratta di implementare la scienza dei dati nella progettazione dell'esperienza utente.
Motivo n. 1
Il primo di questi è che i dati vengono continuamente prodotti da queste aziende, poiché tutta la loro presenza è online. Avere siti online consente loro di raccogliere rapidamente enormi quantità di dati per l'analisi.
Ogni azione intrapresa quando un cliente arriva sul sito web di un'azienda viene meticolosamente monitorata.
Andando ben oltre il percorso che fanno attraverso un sito Web, la quantità totale di tempo che trascorrono
in ogni pagina, gli aspetti su cui hanno cliccato e persino la posizione in cui sono entrati e sono usciti,
tutto è annotato.
Con questo, i data engineer sono in grado di estrarre un'enorme quantità di informazioni che possono quindi inserire
lavorare e informare le scelte dei designer in futuro. Anche se il design è profondamente soggettivo
campo, le informazioni privilegiate che riflettono quanto bene viene presa una particolare scelta di design
un lungo cammino verso l'informazione di migliori pratiche di progettazione. Soprattutto nella scelta di cui sopra su Google,
il cambiamento anche di un certo tono del colore può portare a un enorme cambiamento nel modo in cui gli utenti percepiscono e interagiscono con un'azienda e ciò che stanno offrendo.
Nel tempo, con il continuo affinamento dovuto ai dati generati dagli utenti su un sito aziendale,
i progettisti possono collaborare con i data scientist per migliorare il sito Web di un'azienda,
creando sempre più uno spazio in cui gli utenti si divertono a trascorrere il loro tempo e sono più propensi a farlo
convertirsi in clienti paganti.
Motivo n. 2
La seconda, e principale ragione, è che la scienza dei dati porta quindi un livello di razionalità e certezza
al design, che altrimenti è un campo del tutto soggettivo. Mentre a un designer potrebbe essere piaciuto un
diversa tonalità di blu nell'esperimento di Google, i risultati dell'analisi dei dati hanno avuto un chiaro vincitore.
Con questo, i team UX possono proporre una gamma di grandi selezioni, che possono quindi essere ulteriormente
ristretto dalla scienza dei dati. Con questo, si stabilisce una relazione simbiotica quasi perfetta.
Pensieri finali
Sebbene il design dell'esperienza utente sia intrinsecamente artistico, mentre la scienza dei dati è forse più rigida, questi due
i campi in realtà si supportano e si aiutano immensamente a vicenda nel mondo dell'eCommerce. Di
rivolgendosi al potere della raccolta e dell'analisi dei dati, i designer di UX sono in grado di formulare molto
decisioni di progettazione più efficaci, assicurando che i siti Web su cui lavorano si convertano meglio, mentre
offrendo un'esperienza utente più piacevole.
Combinare la scienza dei dati con il design dell'esperienza utente può essere un modo incredibilmente efficace per l'eCommerce
aziende per aumentare la loro redditività complessiva, considerando che un sito web ben progettato può
aumentare le vendite assicurando che le persone rimangano sul sito più a lungo.
Poiché le applicazioni della scienza dei dati diventano ancora più estese nei prossimi anni,
è probabile che il design dell'esperienza utente basato sui dati venga innovato più che mai.
