7 лучших курсов по UX-аналитике: с нуля, онлайн и бесплатные
Неточные результаты работы алгоритмов, вместо улучшения могут ухудшить UX и вызывать недоверие пользователя. Снизить этот эффект можно не только добавлением дисклеймера о неточности AI и возможности его отключать, но и другими приемами. Например, предлагая несколько вариантов действий вместо одного, или, если алгоритм выбрал наиболее подходящий вариант, спросить пользователя правильно ли он это сделал. Это тоже очень популярный инструмент, сильно помогающий снизить нагрузку на службы поддержки, особенно если речь идет о приложениях и сайтах с большими объемами информации и возможностями взаимодействия. На сайте госуслуг, например, это один из основных инструментов навигации и взаимодействия с сайтом.
DAU/WAU/MAU для развития продукта
Для кого-то это просто удобство, а для других — настоящая находка, позволяющая вернуть доступ к информации. ИИ должен понимать, когда и как предоставить такие возможности, учитывая контекст. Говоря о взаимодействии, важно учитывать разные способы, которыми пользователи могут взаимодействовать с интерфейсом.
Как AI анализирует поведение клиентов?
Например, в своём гайде Google интересно пишет о взвешивании ложноположительных и ложноотрицательных результатов (Weigh false positives & negatives). Это та часть продукта с AI, где UX-дизайнер должен иметь право голоса как представитель пользователей в продукте. В курсе узнала, что человеческая предвзятость это только одна из… которые надо учитывать и это must-have для продуктового дизайнера, создающего продукт на базе AI. ИИ меняет подход к анализу пользовательского поведения и прототипированию, делая путь от данных к дизайну быстрее и понятнее. Автоматизируя повторяющиеся задачи, ИИ позволяет командам сосредоточиться на креативности и инновациях. Внедрение ИИ также становится доступнее для большего количества игроков на рынке. Адаптируйте контент в зависимости от времени суток, сезонных трендов и привычек пользователя, чтобы опыт оставался актуальным. Потребности и интересы пользователей меняются, поэтому персонализация должна быть адаптивной. Предусмотрите возможность легко и просто обновлять или уточнять предпочтения с течением времени.
- В ответе про анализ лидеров рынка модель написала и основные тенденции его развития, а также перспективы.
- Нескончаемая череда запросов в процессе онбординга может показаться навязчивой и снизить уровень доверия.
- Модель персонализации улучшила вовлеченность пользователей, увеличив CTR на 22% после внедрения.
- Курс построен таким образом, чтобы постепенно погрузить учащегося в занимательный мир анализа данных, то есть от простого к сложному.
- Гиперперперсонализация — это не просто маркетинговая стратегия, это фундаментальный сдвиг в дизайне цифровых продуктов.
Слушатели познакомятся с такими методами статистического анализа как дисперсионный, регрессионный и кластерный анализ. Здесь научат сравнивать группы между собой, рассчитывать коэффициенты корреляции и строить регрессионные уравнения. Здесь вы учитесь сами находить данные, анализировать их и принимать взвешенные решения. Клад https://moyabalashiha.ru/user/profile/73381 курса уже дает эффект на живом продукте и маркетинговой системе, а еще разжигает желание продолжать изучать анализ данных глубже. Таких как User Zoom, Maze, EyeQuant (Некоторые инструменты также представлены в виде плагинов для Figma (EyeQuant Inspect, Clueify). Суть заключается в том, что ИИ имитирует поведение живых людей, чтобы протестировать варианты дизайна без использования реальных юзеров. Например EyeQuant в своей презентации говорит о таких результатах своего ИИ, показывая насколько он близок к действиям реальных людей. Сразу должен сказать что я не специалист по машинному обучению и поэтому не могу похвастаться глубоким пониманием того как работают нейросети. Однако я могу поделиться своим опытом использования AI при разработке пользовательских интерфейсов и опытом моих коллег дизайнеров. ИИ может выявить узкие места, предлагая решения, которые сделают опыт взаимодействия более легким для всех. А с такими инструментами, как предиктивная аналитика, ИИ справляется с этой задачей на ура. Это история, на основе которой алгоритмы могут “угадывать” ваши желания и предпочтения еще до того, как вы сами их осознаете. Открыв Google Maps, вы видите не просто маршрут, а предложения по остановкам, кафе и местам, которые учли ваши предыдущие предпочтения. Вся эта информация связывает вас с сервисом, делая его неотъемлемой частью вашего путешествия. И не только Google — Яндекс Go тоже использует данные о ваших поездках для создания наиболее актуальных предложений. Недостаток специалистов, непонимание преимуществ технологии менеджментом, длинные циклы разработок — все это увеличивает сроки внедрения и ограничивает масштаб изменений. Figma уже запустила своего AI ассистента с похожими функциями, но он пока находится на стадии beta‑теста и недоступен большинству пользователей, даже с платными подписками. Кроме прочего, там есть инструмент генерации прототипов из статичных экранов, но судя по отзывам пока он работает недостаточно хорошо, приходится все перепроверять и править.