데이터 과학 및 UX 디자인이 전자 상거래를 개선하는 방법
게시 됨: 2022-08-13데이터 과학 및 UX 디자인이 전자 상거래 노력을 어떻게 향상시킬 수 있는지 궁금하다면 잠시 시간을 내어 계속해서 매우 놀라운 통찰력을 얻으십시오. 이 두 부문의 협력은 많은 사람들이 과거에 깨달았던 것보다 전자 상거래에 더 많은 것을 할 수 있습니다.
UX 디자인이란?
UX(사용자 경험) 디자인 은 제품이나 웹사이트에 대해 긍정적이고 효과적이며 결과 지향적인 사용자 경험을 만드는 과정입니다. 이 기능 프로세스는 종종 사용자 획득으로 시작한 다음 전자 상거래 판매와 같은 원하는 결과에 이르기까지 여러 단계를 거치게 합니다.
UX 디자인은 전자 상거래 비즈니스를 운영하는 가장 중요한 측면 중 하나이며 잘못 설계된 사이트 는 즉시 고객을 미루고 전환율을 낮출 수 있습니다. 사실 이 산업은 매우 중요 하여 UX에 1달러를 투자하면 회사에 100달러를 돌려준다고 생각하는 경우가 많습니다. 이는 온라인 존재의 중요한 요소 중 하나입니다.
이를 염두에 두고 UX가 혁신이 일반적인 산업이라는 사실을 알게 된 것은 놀라운 일이 아니며, 가능한 한계를 더욱 확장하기 위해 디자인과 결합된 새로운 기술 관행이 있습니다. UX가 본 가장 강력한 산업 간 연결 중 하나는 이 예술적 매체가 더 큰 합리성을 얻을 수 있도록 하는 데이터 과학과의 연결입니다.
데이터 과학이란 무엇입니까?
패턴이나 유용한 통찰력을 찾기 위해 데이터를 수집하고 처리하는 것과 관련된 연구 영역인 데이터 과학을 통해 디자이너는 고객이 보고 싶어한다고 생각하는 것이 아니라 실제로 보고 싶어하는 것을 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다. 전자 상거래 비즈니스는 항상 분석할 수 있는 데이터를 지속적으로 생성하므로 데이터 과학의 적용은 매우 적절합니다.
이 기사에서 우리는 데이터 과학과 UX 디자인의 교차점을 탐구하고 전자가 어떻게 후자의 성공을 크게 향상시킬 수 있는지 정확히 보여줄 것입니다.
바로 들어가 보겠습니다.
데이터가 사용자 경험 디자인을 어떻게 향상시킬 수 있습니까?
사용자가 전자상거래 웹사이트 에서 여정을 시작할 때마다 사이트는 모든
그 사람에 대한 데이터는 물론 다음을 포함하는 웹사이트 자체에서의 움직임:
- 클릭한 제품에 대한 정보 수집
- 장바구니에 추가한 제품
- 그리고 그들이 각 페이지에 얼마나 오랫동안
물론 모든 것이 시스템에 의해 추적되고 문서화됩니다.
많은 다른 사용자들이 웹사이트를 통해 이동할 때, 웹사이트에 대한 많은 데이터가 생성됩니다.
사이트에서 고객의 사용자 습관. 일반적으로 이 데이터의 약 80%는 비정형이며,
데이터가 배치되는 일관된 형식이나 위치가 없음을 의미합니다.
과학이 들어옵니다.
가장 일반적으로 데이터 과학자는 웹사이트를 클라우드 데이터 웨어하우스에 연결합니다.
회사의 모든 데이터가 저장되는 위치 역할을 합니다. 가장 일반적으로 이러한 클라우드 데이터는
웨어하우스는 데이터 과학자가 사용할 수 있는 보안 또는 분석 도구와 같은 다양한 추가 기능을 제공합니다. 예를 들어, 다음과 같은 비교 목록을 보기만 하면 됩니다.
Apache Druid 대 Snowflake , 이러한 웨어하우스에 고급 기능이 있는지 확인
데이터 과학자가 데이터에 대해 다양한 프로세스를 수행할 수 있도록 합니다.
웨어하우스에서 데이터 과학자는 이 데이터를 처리하여 그 안의 추세를 파악할 수 있습니다. 이것
회사 웹사이트의 약점을 밝힐 수 있으며, 많은 사이트에서
사람들이 페이지를 클릭하거나 제품 설명이 몇 밀리초 동안만 표시되는 경우
그리고 분명히 청중을 사로잡지 못했습니다.
이러한 통찰력을 사용자 경험 디자인을 담당하는 팀에 전달하면
웹사이트의 이러한 측면을 더 유리하게 변경하는 것에 대해. 이것을 반복함으로써,
시간, 데이터 과학과 UX 디자인의 결합은 회사의 웹사이트가
지속적으로 개선되고 개선되었습니다. 더 나은 사이트는 더 높은 전환율, 더 많은 판매,
전자 상거래 비즈니스에 대한 ROI 증가.
지속적인 A/B 테스팅 도입
UX 디자인과 데이터 사이언스의 균형을 맞출 때 매우 중요한 측면은 A/B 테스팅입니다.
두 개의 다른 사용자 그룹에 두 개의 매우 유사한 디자인을 제공하고 어느 것이 더 많은지 확인하는 기술
보편적으로 선호됨.
상호 작용 비율이 높은 쪽이 앞으로 새로운 디자인이 될 것입니다.
시간이 지남에 따라 A/B 테스트를 지속적으로 사용하면 기업이 현재 상태를 지속적으로 개선할 수 있습니다.
제공하여 고객에게 최상의 경험을 제공할 수 있도록 지원합니다. 이것을 할 수 있는 능력
사람들이 생성하는 엄청난 양의 정보와 함께 모든 것이 데이터 분석으로 돌아갑니다.
데이터를 수집하기에 완벽한 환경인 전자상거래 웹사이트에 등장했습니다.
A/B 테스트 예: Google의 '파란색의 50가지 그림자' 실험
A/B 테스트의 환상적인 예는 Google이 그늘에서 일련의 실험을 실행했을 때였습니다.
결제 버튼에 파란색을 사용했습니다. 몇 번에 걸쳐 1%의 사용자에게 파란색의 각 음영을 표시하여
몇 달 동안 데이터 과학자 팀은 어떤 색조가 가장 인기가 있는지 결론을 내릴 수 있었습니다.
이 버튼을 해당 음영으로 변경하여 Google은 수익을 2억 달러 이상 늘렸습니다.
간단한 A/B 테스트 변경이 비즈니스에 미칠 수 있는 엄청난 영향을 보여줍니다. 하는 동안
이것은 거대하고 잘 정립된 회사에 초점을 맞춘 예입니다. 원칙은 정확히
전자 상거래 웹 사이트 소유자가 사용자를 신속하게 개선할 수 있는 데이터를 사용하여 동일합니다.
더 나은 디자인을 경험하십시오.
데이터 과학이 UX 디자인에서 잘 작동하는 이유는 무엇입니까?
전자 상거래 산업이 UX 디자인에 데이터 과학을 구현하는 데 있어 그토록 완벽한 이유는 두 가지입니다.
이유 #1
첫 번째는 이러한 회사의 전체 존재가 온라인이므로 데이터가 지속적으로 생성된다는 것입니다. 온라인 사이트가 있으면 분석을 위해 방대한 양의 데이터를 빠르게 수집할 수 있습니다.
고객이 회사 웹사이트에 방문했을 때 취한 모든 행동은 세심하게 추적됩니다.
단순히 웹사이트를 통해 이동하는 경로를 넘어 그들이 보내는 총 시간
각 페이지에서 클릭한 측면과 들어가고 나간 위치까지,
모든 것이 기록되어 있습니다.
이를 통해 데이터 엔지니어는 엄청난 양의 정보를 추출할 수 있습니다.
작업하고 디자이너의 선택을 앞으로 알리기 위해. 지극히 주관적인 디자인이지만
특정 디자인 선택이 얼마나 잘 이루어지고 있는지를 반영하는 내부 정보가
더 나은 디자인 관행을 알리기 위한 먼 길. 특히 위의 Google 선택에서
색상의 특정 톤만 변경해도 사용자가 회사와 제공하는 제품을 인식하고 상호 작용하는 방식이 크게 바뀔 수 있습니다.
시간이 지남에 따라 사용자가 회사 웹 사이트에서 생성한 데이터로 인해 지속적으로 정제되면서
디자이너는 데이터 과학자와 협력하여 회사의 웹사이트를 더 나은 방향으로 개선할 수 있습니다.
사용자가 시간을 보내고 즐길 수 있는 공간을 점점 더 많이 만들고 있습니다.
유료 고객으로 전환합니다.
이유 #2
두 번째이자 주된 이유는 데이터 과학이 어느 정도 합리성과 확실성을 가져오기 때문입니다.
그렇지 않으면 완전히 주관적인 분야인 디자인에. 한 디자이너는
Google 실험에서 다른 파란색 음영으로 데이터 분석 결과가 분명한 승자가 되었습니다.
이를 통해 UX 팀에서 다양하고 훌륭한 선택을 제안할 수 있습니다.
데이터 과학으로 좁혀졌습니다. 이를 통해 거의 완벽한 공생 관계가 수립됩니다.
마지막 생각들
UX 디자인은 본질적으로 예술적이지만 데이터 과학은 아마도 더 엄격하지만 이 두 가지
분야는 실제로 전자 상거래의 세계 내에서 서로를 엄청나게 지원하고 돕습니다. 에 의해
데이터 수집 및 분석의 힘으로 UX 디자이너는 많은 것을 공식화할 수 있습니다.
보다 효과적인 디자인 결정을 통해 작업 중인 웹사이트가 더 잘 변환되도록 하는 동시에
보다 즐거운 사용자 경험을 제공합니다.
데이터 과학과 UX 디자인을 결합하면 전자 상거래에 매우 효과적인 방법이 될 수 있습니다.
잘 디자인된 웹사이트가
사람들이 사이트에 더 오래 머물도록 하는 동시에 판매를 늘리십시오.
데이터 과학의 응용 프로그램이 향후 몇 년 동안 훨씬 더 광범위해짐에 따라
우리는 데이터 중심의 UX 디자인이 그 어느 때보다 더 많이 혁신되는 것을 보게 될 것입니다.
