データ サイエンスと UX デザインが e コマースを改善する方法
公開: 2022-08-13データ サイエンスと UX デザインが e コマースの取り組みをどのように改善できるか疑問に思っている場合は、少し時間を取って、目を見張るような洞察を読み続けてください。 これら 2 つのセクターのコラボレーションは、多くの人が過去に認識していたよりも多くのことを e コマースで実現できます。
UXデザインとは？
UX (ユーザー エクスペリエンス) デザインとは、製品や Web サイトのポジティブで効果的で結果志向のユーザー エクスペリエンスを作成するプロセスです。 この機能プロセスは、多くの場合、ユーザーの獲得から始まり、複数のステップを経て、e コマースの販売などの望ましい結果に導きます。
UX デザインは、e コマース ビジネスを運営する上で最も重要な側面の 1 つであり、デザインが不十分なサイトは、すぐに顧客を遠ざけ、コンバージョン率を低下させる可能性があります。 実際、この業界は非常に重要であるため、UX に 1 ドルを投資すると 100 ドルが会社に還元されると考えられることが多く、これはオンライン プレゼンスの重要な要素の 1 つです。
これを念頭に置いて、UX が革新が一般的な業界であり、新しい技術の実践がデザインと組み合わされて、可能性の限界をさらに押し広げていることは驚くことではありません。 UX が見た最も強力な業界間のつながりの 1 つはデータ サイエンスであり、この組み合わせにより、この芸術的な媒体がより高度な合理性を得ることができます。
データサイエンスとは？
データ サイエンスは、データを収集して処理してパターンや有用な洞察を見つけることに関連する研究分野であり、デザイナーは顧客が見たいと思っているものではなく、顧客が実際に見たいと思っているものに基づいて決定を下すことができます。 e コマース ビジネスは常に分析可能なデータを継続的に生成しているため、データ サイエンスの適用は非常に重要です。
この記事では、データ サイエンスと UX デザインの交差点を探り、前者が後者の成功を大幅に改善する方法を正確に示します。
すぐに始めましょう。
データはユーザー エクスペリエンス デザインをどのように改善できるか?
ユーザーがe コマース Web サイトでジャーニーを開始するたびに、サイトはすべての追跡を開始します。
その人に関するデータ、およびウェブサイト自体での動きには次のものが含まれます。
- どの製品をクリックしたかに関する情報を収集する
- カートに追加した製品
- そして、それらが各ページにどれだけ長くあったかさえ
絶対にすべてがシステムによって追跡され、文書化されます。
多くの異なるユーザーが Web サイトを移動すると、Web サイトに関する大量のデータが生成されます。
サイト上の顧客のユーザー習慣。 通常、このデータの約 80% は非構造化データです。
つまり、一貫した形式や配置場所 (データの場所) がないことを意味します。
科学が入ります。
最も一般的なのは、データ サイエンティストが Web サイトをクラウド データ ウェアハウスに接続することです。
会社のすべてのデータが保存される場所として機能します。 最も一般的なのは、これらのクラウド データです。
ウェアハウスは、データ サイエンティストが使用できるセキュリティ ツールや分析ツールなど、さまざまな追加機能を提供します。 たとえば、
Apache Druid vs Snowflake 、これらのウェアハウスが高度な機能を備えていることを確認する
これにより、データ サイエンティストはデータに対してさまざまなプロセスを実行できます。
データ サイエンティストは、ウェアハウスからこのデータを処理して、データ内の傾向を明らかにします。 これ
企業の Web サイトの弱点を明らかにし、サイト内の多くのサイトの場所を特定することができます。
ユーザーがクリックしてページから離れた場所、または製品の説明が数ミリ秒しか表示されなかった場所
明らかに聴衆を魅了しませんでした。
これらの洞察をユーザー エクスペリエンス デザインを担当するチームに渡すことで、チームは次に進むことができます。
ウェブサイトのこれらの側面をより有利になるように変更することについて。 これを繰り返すことで、
データ サイエンスと UX デザインの組み合わせにより、企業の Web サイトが確実に
継続的に洗練され、改善されています。 より良いサイトは、より高いコンバージョン率、より多くの売上、
また、e コマース ビジネスの ROI が向上します。
継続的な A/B テストの導入
UX デザインとデータ サイエンスのバランスをとる際に非常に重要な側面は、A/B テストです。
2 つの異なるユーザー グループに 2 つの非常によく似たデザインを提供し、どちらが優れているかを判断する技術
普遍的に好まれます。
インタラクション率が高い方が、今後の新しいデザインになります。
時間の経過とともに、A/B テストを継続的に使用することで、企業は現在の状態を継続的に改善できます。
提供し、顧客に可能な限り最高の体験を提供するのに役立ちます。 これを行う能力
すべてはデータ分析に帰着し、人々によって生成される膨大な量の情報が含まれます
データを収集するのに最適な環境である e コマース Web サイトにアクセスします。
A/B テストの例: Google の「50 shades of Blue」実験
A/B テストの素晴らしい例は、Google が日陰で一連の実験を行ったときです。
彼らは支払いボタンに使用した青の。 ユーザーの 1% に青の各色合いを数回にわたって表示することにより、
数か月後、データ サイエンティストのチームは、どの色合いが最も人気があるかを結論付けることができました。
このボタンをその色合いに変更することで、Google は収益を 2 億ドル以上増やしました。
シンプルな A/B テストの変更がビジネスにもたらす大きな影響を示しています。 その間
これは老舗の巨大企業に焦点を当てた例であり、原則はまさに
同様に、e コマース Web サイトの所有者がユーザーを迅速に改善できるようにするためのデータを使用します。
より良いデザインを体験してください。
UXデザインでデータサイエンスがうまく機能するのはなぜですか?
データサイエンスをUXデザインに実装することに関して、eコマース業界が非常に完璧である主な理由は2つあります。
理由その1
1 つ目は、これらの企業の存在全体がオンラインであるため、これらの企業によって継続的にデータが生成されることです。 オンライン サイトを持つことで、分析のために膨大な量のデータを迅速に収集できます。
顧客が企業の Web サイトにアクセスしたときに実行されるすべてのアクションは、細心の注意を払って追跡されます。
彼らが Web サイトを経由する経路だけでなく、彼らが費やした総時間
各ページで、彼らがクリックした側面、さらには彼らが入って出た場所まで、
すべてが書き留められています。
これにより、データ エンジニアは膨大な量の情報を抽出し、それらを配置することができます。
設計者の今後の選択に取り組み、情報を提供します。 デザインは非常に主観的ですが、
フィールド、特定のデザインの選択がどれだけうまく行われているかを反映するインサイダー情報
より良いデザイン プラクティスを知らせるための長い道のりです。 特にGoogleでの上記の選択では、
色の特定の色調が変化しただけでも、ユーザーが企業や提供するものをどのように認識し、やり取りするかに大きな変化をもたらす可能性があります。
時間の経過とともに、企業の Web サイトでユーザーによって生成されたデータによる継続的な改良により、
デザイナーはデータ サイエンティストと協力して、企業の Web サイトを改善することができます。
ユーザーが時間を過ごすのを楽しんでいる空間をますます作成し、
有料顧客に変換します。
理由その2
2 つ目の主な理由は、データ サイエンスがある程度の合理性と確実性をもたらすことです。
それ以外の場合は完全に主観的な分野です。 あるデザイナーが気に入ったかもしれませんが、
Google の実験では青の色合いが異なりますが、データ分析の結果は明らかに勝者でした。
これにより、UX チームはさまざまな優れた選択肢を提案することができます。
データサイエンスで絞り込みました。 これにより、ほぼ完璧な共生関係が確立されます。
最終的な考え
UXデザインは本質的に芸術的ですが、データサイエンスはおそらくより厳格ですが、これら2つは
フィールドは、eコマースの世界で実際にお互いをサポートし、非常に助け合っています. に
データの収集と分析の力を利用することで、UX デザイナーは多くのことを定式化することができます。
より効果的なデザイン決定を行うことで、彼らが取り組んでいる Web サイトがより適切に変換されるようにします。
より楽しいユーザー体験を提供します。
データサイエンスとUXデザインを組み合わせることは、eコマースにとって非常に効果的な方法になる可能性があります
適切に設計されたウェブサイトは、
人々がより長くサイトに滞在できるようにしながら、売上を増やします。
今後数年間でデータ サイエンスのアプリケーションがさらに拡大するにつれて、
データ駆動型の UX デザインがこれまで以上に革新される可能性があります。
