数据科学和用户体验设计如何改善电子商务

如果您想知道数据科学和 UX 设计如何改善您的电子商务工作，那么请花点时间继续阅读以获取一些非常令人大开眼界的见解。 这两个部门的合作可以为电子商务做的比许多人过去意识到的要多。

什么是用户体验设计？

UX（用户体验）设计是为产品或网站创建积极、有效和以结果为导向的用户体验的过程。 这个功能过程通常从获取用户开始，然后引导他们通过多个步骤达到期望的结果，例如电子商务销售。

别针

用户体验设计是经营电子商务业务最重要的方面之一，设计不佳的网站会立即推迟客户并降低转化率。 事实上，这个行业是如此重要，以至于人们通常认为在 UX 上投资 1 美元可以为公司带来 100 美元的回报，这是在线展示的关键要素之一。

考虑到这一点，毫不奇怪，用户体验是一个创新很普遍的行业，新技术实践与设计相结合，以进一步推动可能性的界限。 UX 所见过的最强大的跨行业联系之一是与数据科学的结合，这种结合使这种艺术媒介获得了更大程度的理性。

什么是数据科学？

数据科学是一个涉及收集和处理数据以发现模式或有用见解的研究领域，它允许设计人员根据客户实际想要看到的内容做出决策，而不是他们认为他们想看到的内容。 由于电子商务企业不断生成可以随时分析的数据，因此数据科学的应用非常相关。

别针

在本文中，我们将探讨数据科学和 UX 设计的交叉点，并准确展示前者如何极大地提高后者的成功率。

让我们开始吧。

数据如何改善用户体验设计？

每当用户在电子商务网站上开始他们的旅程时，该网站就会开始跟踪所有
它可以提供关于该人的数据，以及他们在网站本身上的活动，其中包括：

• 收集有关他们点击了哪些产品的信息
• 他们添加了哪些产品到购物车
• 甚至他们在每一页上的时间

系统绝对会跟踪和记录所有内容。

当许多不同的用户浏览一个网站时，会生成大量关于该网站的数据
网站上客户的用户习惯。 通常，大约 80% 的数据是非结构化的，这
意味着没有一致的格式或放置位置 - 这是数据的位置
科学进来了。

最常见的是，数据科学家会将网站连接到云数据仓库，这将
作为存储公司所有数据的位置。 最常见的是，这些云数据
仓库提供了一系列附加功能，例如数据科学家可以使用的安全或分析工具。 只需要查看一个比较列表，例如，
Apache Druid vs Snowflake ，看看这些仓库拥有一系列高级特性
允许数据科学家对数据进行一系列不同的处理。

然后，数据科学家可以从仓库中处理这些数据以揭示其中的趋势。 这个
可以揭示公司网站中的弱点，查明网站上的一个位置，
人们点击离开页面，或者产品描述仅在几毫秒内被看到
显然没有吸引观众。

通过将这些见解传递给负责用户体验设计的团队，他们就可以去
关于改变网站的这些方面变得更加有利。 通过重复这个，结束
时间，数据科学和用户体验设计的结合确保了公司的网站是
不断完善和改进。 更好的网站带来更高的转化率，更多的销售，
并提高电子商务业务的投资回报率。

持续 A/B 测试的介绍

平衡 UX 设计和数据科学的一个非常重要的方面是 A/B 测试，即
给两个不同的用户组两个非常相似的设计，看看哪个更相似的艺术
普遍受到青睐。

交互率较高的将是未来的新设计。

随着时间的推移，A/B 测试的持续使用使公司能够不断改进他们的产品
提供，帮助他们为客户提供最佳体验。 这样做的能力
一切都回到数据分析，人们产生的海量信息
进入电子商务网站是收集数据的完美环境。

A/B 测试示例：Google 的“50 种蓝色”实验

A/B 测试的一个很好的例子是谷歌在阴影上进行了一系列实验
他们用于支付按钮的蓝色。 通过向每个用户展示 1% 的蓝色阴影，超过几个
几个月，一个数据科学家团队能够得出结论，哪种颜色最受欢迎。

通过将此按钮更改为该阴影，谷歌的收入增加了超过 2 亿美元，
展示一个简单的 A/B 测试更改可以对企业产生的巨大影响。 尽管
这是一个专注于大型且成熟的公司的示例，其原理正是
同样，数据使电子商务网站所有者能够快速改善他们的用户
更好地体验设计。

为什么数据科学在用户体验设计中如此有效？

在将数据科学应用到用户体验设计中时，电子商务行业如此完美的主要原因有两个。

原因 #1

首先是这些公司不断产生数据，因为它们的整个存在都是在线的。 拥有在线站点使他们能够快速收集大量数据进行分析。

客户登陆公司网站时采取的每一个动作都会被仔细跟踪。
远远超出他们浏览网站的路线，他们花费的总时间
在每个页面上，他们点击的方面，甚至他们进入和退出的位置，
一切都记下来了。

有了这个，数据工程师能够提取大量信息，然后他们可以把
工作并告知设计师未来的选择。 虽然设计是一个非常主观的
字段，反映特定设计选择的内部信息
向更好的设计实践提供信息还有很长的路要走。 尤其是在谷歌的上述选择中，
即使是某种色调的变化也会导致用户感知和与公司互动以及他们提供的产品的方式发生巨大变化。

随着时间的推移，由于用户在公司网站上生成的数据不断完善，
设计师可以与数据科学家一起工作，以更好地改进公司的网站，
越来越多地创造一个用户喜欢消磨时间的空间，并且更有可能
转化为付费客户。

原因 #2

第二个也是主要原因是数据科学带来了一定程度的理性和确定性
设计，否则这是一个完全主观的领域。 虽然一位设计师可能喜欢
在谷歌实验中不同深浅的蓝色，数据分析结果有了明显的赢家。

有了这个，用户体验团队可以提出一系列很好的选择，然后可以进一步
通过数据科学缩小范围。 由此，建立了近乎完美的共生关系。

最后的想法

尽管 UX 设计本质上是艺术性的，而数据科学可能更加死板，但这两个
领域实际上在电子商务世界中相互支持和帮助。 经过
借助数据收集和分析的力量，用户体验设计师能够制定很多
更有效的设计决策，确保他们工作的网站更好地转换，同时
提供更愉快的用户体验。

将数据科学与用户体验设计相结合可能是电子商务的一种非常有效的方式
考虑到精心设计的网站可以提高企业的整体盈利能力
增加销售额，同时确保人们在网站上停留的时间更长。

随着数据科学的应用在未来几年变得更加广泛，
我们很可能会看到数据驱动的用户体验设计比以往任何时候都更加创新。

别针