Как наука о данных и UX-дизайн улучшают электронную коммерцию

Если вам интересно, как наука о данных и дизайн UX могут улучшить ваши усилия в области электронной коммерции, уделите несколько минут и продолжите чтение, чтобы узнать некоторые очень интересные идеи. Сотрудничество этих двух секторов может сделать для электронной коммерции больше, чем многие представляли в прошлом.

Что такое UX-дизайн?

UX (пользовательский опыт) Дизайн — это процесс создания положительного, эффективного и ориентированного на результат пользовательского опыта для продукта или веб-сайта. Этот функциональный процесс часто начинается с приобретения пользователя, а затем ведет его через несколько шагов к желаемому результату, например, к продаже в электронной коммерции.

Штырь

UX-дизайн — один из наиболее важных аспектов ведения бизнеса электронной коммерции, и плохо спроектированный сайт может мгновенно оттолкнуть клиентов и снизить коэффициент конверсии. На самом деле, эта отрасль настолько важна, что часто считается, что 1 доллар, вложенный в UX, приносит компании 100 долларов , что является одним из важнейших элементов присутствия в Интернете.

Имея это в виду, неудивительно, что UX — это отрасль, где инновации распространены, а новые технические практики сочетаются с дизайном, чтобы еще больше раздвинуть границы возможного. Одна из самых мощных межотраслевых связей, которые видел UX, была связана с наукой о данных, с объединением, позволяющим этой художественной среде достичь большей степени рациональности.

Что такое наука о данных?

Наука о данных, область исследования, которая относится к сбору и обработке данных для поиска закономерностей или полезных идей, позволяет дизайнерам принимать решения, основываясь на том, что клиенты действительно хотят видеть, а не на том, что, по их мнению, они хотели бы видеть. Поскольку предприятия электронной коммерции постоянно генерируют данные, которые можно анализировать в любое время, применение науки о данных невероятно актуально.

Штырь

В этой статье мы рассмотрим пересечение науки о данных и UX-дизайна и продемонстрируем, как именно первое может значительно улучшить успех второго.

Давайте прямо в это.

Как данные могут улучшить дизайн взаимодействия с пользователем?

Всякий раз, когда пользователь начинает свое путешествие по веб- сайту электронной коммерции , сайт начинает отслеживать все
данные, которые он может об этом человеке, а также его движения на самом веб-сайте, которые включают:

• Сбор информации о том, на какие продукты они нажимали
• Какие продукты они добавили в корзину
• И даже сколько времени они были на каждой странице

Абсолютно все отслеживается и документируется системой.

Когда много разных пользователей перемещаются по веб-сайту, генерируется большой объем данных о
пользовательские привычки клиентов на сайте. Как правило, около 80% этих данных являются неструктурированными, что
означает, что не существует согласованного формата или места, где они размещаются, а именно там, где данные
приходит наука.

Чаще всего специалист по данным подключает веб-сайт к облачному хранилищу данных, которое
служить местом, где хранятся все данные компании. Чаще всего эти облачные данные
хранилища предлагают ряд дополнительных функций, таких как средства безопасности или аналитические инструменты, которые могут использоваться специалистами по данным. Достаточно просмотреть список сравнений между, например,
Apache Druid против Snowflake , чтобы увидеть, что эти хранилища имеют расширенный набор функций.
которые позволяют специалистам по данным проводить ряд различных процессов с данными.

Затем из хранилища специалист по данным может обрабатывать эти данные, чтобы выявить в них тенденции. Этот
может выявить слабые места на веб-сайте компании, указав место на сайте, где многие
люди перешли со страницы или когда описание продукта просматривалось всего несколько миллисекунд
и явно не очаровал публику.

Передав эти идеи команде, отвечающей за дизайн взаимодействия с пользователем, они могут перейти к следующему шагу.
об изменении этих аспектов веб-сайта, чтобы сделать его более удобным. Повторяя это, над
Со временем сочетание науки о данных и дизайна UX гарантирует, что веб-сайт компании
постоянно уточняется и совершенствуется. Чем лучше сайт, тем выше коэффициент конверсии, больше продаж,
и увеличение рентабельности инвестиций для предприятий электронной коммерции.

Внедрение непрерывного A/B-тестирования

Очень важным аспектом балансировки UX-дизайна и науки о данных является A/B-тестирование.
искусство дать двум разным группам пользователей два очень похожих дизайна и посмотреть, какой из них больше
всеобщее одобрение.

То, что имеет более высокую скорость взаимодействия, будет новым дизайном в будущем.

Со временем постоянное использование A/B-тестирования позволяет компаниям постоянно улучшать то, что они делают.
предлагая, помогая им предоставить своим клиентам наилучший возможный опыт. Возможность сделать это
все возвращается к анализу данных, с огромным объемом информации, генерируемой людьми
переход на веб-сайт электронной коммерции, являющийся идеальной средой для сбора данных.

Пример A/B-тестирования: эксперимент Google «50 оттенков синего»

Фантастический пример A/B-тестирования был, когда Google провел серию экспериментов с оттенками.
синего они использовали для кнопки оплаты. Показывая 1 % пользователей каждый оттенок синего в течение нескольких
месяцев команда специалистов по данным смогла сделать вывод, какой оттенок был самым популярным.

Изменив эту кнопку на этот оттенок, Google увеличил свой доход более чем на 200 миллионов долларов.
демонстрируя огромный эффект, который может оказать на бизнес простое изменение A/B-тестирования. Пока
это пример, который ориентирован на огромную и хорошо зарекомендовавшую себя компанию, принцип именно
то же самое, с данными, позволяющими владельцам веб-сайтов электронной коммерции быстро улучшать своих пользователей
испытайте дизайн к лучшему.

Почему наука о данных так хорошо работает в UX-дизайне?

Есть две основные причины, по которым индустрия электронной коммерции настолько совершенна, когда дело доходит до внедрения науки о данных в дизайн UX.

Причина №1

Первый из них заключается в том, что эти компании постоянно производят данные, поскольку все их присутствие находится в сети. Наличие онлайн-сайтов позволяет им быстро собирать огромное количество данных для анализа.

Каждое действие, предпринятое, когда клиент попадает на веб-сайт компании, тщательно отслеживается.
Они выходят далеко за рамки просто маршрута, который они проходят через веб-сайт, общего количества времени, которое они тратят на
на каждой странице, аспекты, на которые они нажимали, и даже место, где они вошли и вышли,
все записано.

Благодаря этому инженеры данных могут извлекать огромное количество информации, которую они затем могут использовать.
работать и информировать дизайнеров о выборе в будущем. Хотя дизайн - это глубоко субъективно.
поле инсайдерская информация, отражающая, насколько хорошо принимается тот или иной проектный выбор,
долгий путь к информированию о лучших методах проектирования. Особенно в вышеупомянутом выборе в Google,
изменение даже определенного тона цвета может привести к значительному изменению того, как пользователи воспринимают и взаимодействуют с компанией и тем, что они предлагают.

Со временем, с постоянным уточнением из-за данных, генерируемых пользователями на веб-сайте компании,
дизайнеры могут работать вместе с учеными по данным, чтобы улучшить веб-сайт компании,
все чаще создают пространство, в котором пользователям нравится проводить свое время , и они с большей вероятностью
превратиться в платных клиентов.

Причина №2

Вторая и основная причина заключается в том, что наука о данных вносит определенный уровень рациональности и определенности.
к дизайну, который в противном случае является полностью субъективной областью. Хотя одному дизайнеру, возможно, понравился
разный оттенок синего в эксперименте Google, в результатах анализа данных был явный победитель.

Благодаря этому UX-команды могут предложить ряд отличных вариантов, которые затем могут быть дополнительно
сужается наукой о данных. При этом устанавливаются почти идеальные симбиотические отношения.

Последние мысли

Хотя UX-дизайн по своей сути артистичен, а наука о данных, возможно, более жесткая, эти два
поля на самом деле очень поддерживают и помогают друг другу в мире электронной коммерции. По
обращаясь к силе сбора и анализа данных, UX-дизайнеры могут сформулировать многое.
более эффективные дизайнерские решения, гарантирующие, что веб-сайты, над которыми они работают, лучше конвертируются, а
предлагая более приятный пользовательский опыт.

Сочетание науки о данных с дизайном UX может быть невероятно эффективным способом для электронной коммерции.
предприятий, чтобы повысить их общую прибыльность, учитывая, что хорошо разработанный веб-сайт может
увеличить продажи, гарантируя, что люди дольше остаются на сайте.

По мере того, как приложения науки о данных станут еще более экспансивными в течение следующих нескольких лет,
мы, вероятно, увидим, что UX-дизайн, основанный на данных, претерпит больше инноваций, чем когда-либо прежде.

Штырь