數據科學和用戶體驗設計如何改善電子商務

如果您想知道數據科學和 UX 設計如何改善您的電子商務工作，那麼請花點時間繼續閱讀以獲取一些非常令人大開眼界的見解。 這兩個部門的合作可以為電子商務做的比許多人過去意識到的要多。

什麼是用戶體驗設計？

UX（用戶體驗）設計是為產品或網站創建積極、有效和以結果為導向的用戶體驗的過程。 這個功能過程通常從獲取用戶開始，然後引導他們通過多個步驟達到期望的結果，例如電子商務銷售。

別針

用戶體驗設計是經營電子商務業務最重要的方面之一，設計不佳的網站會立即推遲客戶並降低轉化率。 事實上，這個行業是如此重要，以至於人們通常認為在 UX 上投資 1 美元可以為公司帶來 100 美元的回報，這是在線展示的關鍵要素之一。

考慮到這一點，毫不奇怪，用戶體驗是一個創新很普遍的行業，新技術實踐與設計相結合，以進一步推動可能性的界限。 UX 所見過的最強大的跨行業聯繫之一是與數據科學的結合，這種結合使這種藝術媒介獲得了更大程度的理性。

什麼是數據科學？

數據科學是一個涉及收集和處理數據以發現模式或有用見解的研究領域，它允許設計人員根據客戶實際想要看到的內容做出決策，而不是他們認為他們想看到的內容。 由於電子商務企業不斷生成可以隨時分析的數據，因此數據科學的應用非常相關。

別針

在本文中，我們將探討數據科學和 UX 設計的交叉點，並準確展示前者如何極大地提高後者的成功率。

讓我們開始吧。

數據如何改善用戶體驗設計？

每當用戶在電子商務網站上開始他們的旅程時，該網站就會開始跟踪所有
它可以提供關於該人的數據，以及他們在網站本身上的活動，其中包括：

• 收集有關他們點擊了哪些產品的信息
• 他們添加了哪些產品到購物車
• 甚至他們在每一頁上的時間

系統絕對會跟踪和記錄所有內容。

當許多不同的用戶瀏覽一個網站時，會生成大量關於該網站的數據
網站上客戶的用戶習慣。 通常，大約 80% 的數據是非結構化的，這
意味著沒有一致的格式或放置位置 - 這是數據的位置
科學進來了。

最常見的是，數據科學家會將網站連接到雲數據倉庫，這將
作為存儲公司所有數據的位置。 最常見的是，這些雲數據
倉庫提供了一系列附加功能，例如數據科學家可以使用的安全或分析工具。 只需要查看一個比較列表，例如，
Apache Druid vs Snowflake ，看看這些倉庫擁有一系列高級特性
允許數據科學家對數據進行一系列不同的處理。

然後，數據科學家可以從倉庫中處理這些數據以揭示其中的趨勢。 這個
可以揭示公司網站中的弱點，查明網站上的一個位置，
人們點擊離開頁面，或者產品描述僅在幾毫秒內被看到
顯然沒有吸引觀眾。

通過將這些見解傳遞給負責用戶體驗設計的團隊，他們就可以去
關於改變網站的這些方面變得更加有利。 通過重複這個，結束
時間，數據科學和用戶體驗設計的結合確保了公司的網站是
不斷完善和改進。 更好的網站帶來更高的轉化率，更多的銷售，
並提高電子商務業務的投資回報率。

持續 A/B 測試的介紹

平衡 UX 設計和數據科學的一個非常重要的方面是 A/B 測試，即
給兩個不同的用戶組兩個非常相似的設計，看看哪個更相似的藝術
普遍受到青睞。

交互率較高的將是未來的新設計。

隨著時間的推移，A/B 測試的持續使用使公司能夠不斷改進他們的產品
提供，幫助他們為客戶提供最佳體驗。 這樣做的能力
一切都回到數據分析，人們產生的海量信息
進入電子商務網站是收集數據的完美環境。

A/B 測試示例：Google 的“50 種藍色”實驗

A/B 測試的一個很好的例子是谷歌在陰影上進行了一系列實驗
他們用於支付按鈕的藍色。 通過向每個用戶展示 1% 的藍色陰影，超過幾個
幾個月，一個數據科學家團隊能夠得出結論，哪種顏色最受歡迎。

通過將此按鈕更改為該陰影，谷歌的收入增加了超過 2 億美元，
展示一個簡單的 A/B 測試更改可以對企業產生的巨大影響。 儘管
這是一個專注於大型且成熟的公司的示例，其原理正是
同樣，數據使電子商務網站所有者能夠快速改善他們的用戶
更好地體驗設計。

為什麼數據科學在用戶體驗設計中如此有效？

在將數據科學應用到用戶體驗設計中時，電子商務行業如此完美的主要原因有兩個。

原因 #1

首先是這些公司不斷產生數據，因為它們的整個存在都是在線的。 擁有在線站點使他們能夠快速收集大量數據進行分析。

客戶登陸公司網站時採取的每一個動作都會被仔細跟踪。
遠遠超出他們瀏覽網站的路線，他們花費的總時間
在每個頁面上，他們點擊的方面，甚至他們進入和退出的位置，
一切都記下來了。

有了這個，數據工程師能夠提取大量信息，然後他們可以把
工作並告知設計師未來的選擇。 雖然設計是一個非常主觀的
字段，反映特定設計選擇的內部信息
向更好的設計實踐提供信息還有很長的路要走。 尤其是在谷歌的上述選擇中，
即使是某種色調的變化也會導致用戶感知和與公司互動以及他們提供的產品的方式發生巨大變化。

隨著時間的推移，由於用戶在公司網站上生成的數據不斷完善，
設計師可以與數據科學家一起工作，以更好地改進公司的網站，
越來越多地創造一個用戶喜歡消磨時間的空間，並且更有可能
轉化為付費客戶。

原因 #2

第二個也是主要原因是數據科學帶來了一定程度的理性和確定性
設計，否則這是一個完全主觀的領域。 雖然一位設計師可能喜歡
在谷歌實驗中不同深淺的藍色，數據分析結果有了明顯的贏家。

有了這個，用戶體驗團隊可以提出一系列很好的選擇，然後可以進一步
通過數據科學縮小範圍。 由此，建立了近乎完美的共生關係。

最後的想法

雖然 UX 設計本質上是藝術性的，而數據科學可能更死板，但這兩個
領域實際上在電子商務世界中相互支持和幫助。 經過
借助數據收集和分析的力量，用戶體驗設計師能夠制定很多
更有效的設計決策，確保他們工作的網站更好地轉換，同時
提供更愉快的用戶體驗。

將數據科學與用戶體驗設計相結合可能是電子商務的一種非常有效的方式
考慮到精心設計的網站可以提高企業的整體盈利能力
增加銷售額，同時確保人們在網站上停留的時間更長。

隨著數據科學的應用在未來幾年變得更加廣泛，
我們很可能會看到數據驅動的用戶體驗設計比以往任何時候都更加創新。

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