ჰოლივუდის კინორეჟისორებს მოსწონთ ხელოვნური ინტელექტის, როგორც ინტელექტუალური აგენტის წარმოჩენა, რომელიც ადამიანზე ჭკვიანია. თუმცა ჯერჯერობით, რეალურ ცხოვრებაში, კაცობრიობას ამისთვის არ მიუღწევია. ჩვენ ჯერ კიდევ გვჭირდება ინჟინრები, რათა მათ განავითარონ ინოვაციური ალგორითმები და ინსტრუმენტები, რომლებიც პროგრამულ უზრუნველყოფასა და ადამიანის ურთიერთქმედებას გააუმჯობესებენ. თუმცა ისინი გვაიმედებენ, რომ მანქანური სწავლების მეშვეობით მარტივად მოხერხდება მომხმარებლის გამოცდილების დახვეწა და ამ პროგრესისგან ჩვენ არც ისე შორს ვართ.
წლების განმავლობაში მანქანური სწავლება სულ უფრო განვითარდა, რაც საშუალებას გვაძლევს მივიღოთ მეტი ინფორმაცია ჩვენ მიერ შეგროვებული მონაცემებიდან. მისი გამოყენება შესაძლებელია UX დიზაინერის, პროდუქტის დიზაინერისა და ინტერაქციის დიზაინერის სამუშაოს შესასრულებლად.
ეს სტატია წარმოგიდგენთ ხუთ განსხვავებულ სტრატეგიას იმის შესახებ, თუ როგორ შეგვიძლია გამოვიყენოთ მანქანური სწავლება მომხმარებლის გამოცდილების გასაუმჯობესებლად.
პერსონალიზაციის ახალ დონეზე აყვანა
პერსონალიზაცია ცხელ ტენდენციად რჩება უკვე რამდენიმე წელია. მანქანური სწავლება გეხმარებათ, რომ ის კიდევ ახალ დონეზე აიყვანოთ. მასზე დაფუძნებული პერსონალიზაცია უზრუნველყოფს უფრო მასშტაბურ და ზუსტ გზას ინდივიდუალური მომხმარებლისთვის უნიკალური გამოცდილების მისაღწევად. ის საშუალებას გაძლევთ გამოიყენოთ ალგორითმები ამ გამოცდილების მომხმარებლისთვის მიწოდებისთვის და ამას პროდუქტების ან შინაარსის სახით აკეთებს.
პერსონალიზებული ელფოსტის გაგზავნა, კონტენტის შემოთავაზებები მომხმარებლის ინტერესებიდან გამომდინარე, მოქმედი ფასდაკლებების შეთავაზება იმ სიის მცირე ჩამონათვალია, რის საშუალებასაც ხელოვნური ინტელექტი იძლევა.
მაღალი ხარისხის რეკომენდაციების შეთავაზება
ბიზნესს შემოსავლის გაზრდა უმაღლესი ხარისხის რეკომენდაციების მიწოდებით შეუძლია. თავის მხრივ მომხმარებლებიც კმაყოფილნი რჩებიან, რადგან ნაკლებ დროს ხარჯავენ პროდუქტების ძიებაში.
„კოლაბორაციული ფილტრაცია” სულ უფრო პოპულარული მეთოდი ხდება პერსონალიზებული კონტენტის რეკომენდაციების უზრუნველსაყოფად. ის გვთავაზობს კონტენტის შემოთავაზებებს მსგავსი გემოვნების მქონე მომხმარებლებზე და ხელმძღვანელობს მათი მიმოხილვებითა და შესყიდვებით.
მომხმარებელთა მომსახურების ხარისხი და სიჩქარე
მომხმარებლის მომსახურების ხარისხის ერთ-ერთი მთავარი განმსაზღვრელია დრო, რომელშიც ის ამ სერვისს იღებს თქვენგან. Drift.com-ის კვლევამ აჩვენა, რომ გამოკითხულთა 46% პასუხს ელოდება ხუთ წამში ან ნაკლებ დროში, 43% ონლაინ კონსულტაციის პასუხს ელოდება იმავე დროში, ხოლო 33% სატელეფონო ან ვიდეოზარის გამოყენებისას.
ინჟინრები გვეუბნებიან, რომ დროა დავიწყოთ მანქანურ სწავლებაზე ორიენტირებული ჩეტბოტების გამოყენება, რომლებიც დროის უმცირეს დროში რეაგირებას ახერხებენ.
მომხმარებლის ქცევის ანალიზით განლაგების ოპტიმიზაცია აპლიკაციაში
ვთქვათ, რომ გვინდა ინვოისის აპლიკაციის განლაგების ოპტიმიზაცია. ჩვენი აპლიკაციისთვის ყველაზე მნიშვნელოვანია ინვოისის შექმნის ღილაკი და გვინდა განვსაზღვროთ, რამდენად სწრაფად შეუძლიათ მომხმარებლებს ამ ღილაკის პოვნა.
ამ კითხვაზე პასუხის გასაცემად, ჩვენ შეგვიძლია გავზომოთ დრო, რომელიც მომხმარებლებს სჭირდება ამ ღილაკის საპოვნელად. საჭირო დროის გაზომვით, ჩვენ შეგვიძლია აღმოვაჩინოთ არასწორად განთავსებული ღილაკები და ამის შემდეგ დავიწყოთ განლაგების ოპტიმიზაცია.
სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ჩვენ შეგვიძლია გამოვიყენოთ მანქანური სწავლება უფრო ეფექტური A/B ტესტირებისთვის და შევამციროთ დრო, რომელსაც მომხმარებლები ატარებენ გარკვეული ფუნქციების ძიებაში.
სენტიმენტ ანალიზი
განწყობის ანალიზს შეუძლია მომხმარებელთა ემოციების უფრო მკაფიო სურათის ჩვენება, როდესაც ისინი ურთიერთობენ ჩვენს ვებსაიტთან, აპლიკაციასთან და სხვა ციფრულ პროდუქტთან ან, თუნდაც, რეკლამასთან. დეველოპერები გრძნობების გასაზომად ტექსტურ ანალიზს იყენებენ, თუმცა ჯერჯერობით ის არ გამოიყენება რეკლამებზე ადამიანის რეაქციის გასაზომად.
სენტიმენტების ანალიზის წარმატებით გამოყენების ყველაზე ოპტიმალური შედეგები ამ ეტაპზე არის:
- კონტენტი, რომელიც უკეთ პასუხობს მომხმარებლების კითხვებს
- რეკლამა, რომელიც იპყრობს მომხმარებლების ინტერესებს
- პროდუქტები, რომლებიც უფრო ზუსტად აგვარებენ მომხმარებლის საჭიროებებს
მანქანური სწავლება შესანიშნავი ინსტრუმენტია UX-ის სხვადასხვა ასპექტის გასაუმჯობესებლად, თუმცა სანამ მასზე მუშაობას დაიწყებთ, ყველანაირი ინფორმაცია კარგად უნდა გადამოწმდეს. შემოთავაზებული ცვლილებების დასადასტურებლად, კარგი იქნება, რომ პროდუქტმა მომხმარებლის ტესტირების პროცესი გაიაროს.
დავუშვათ, თქვენმა ხელოვნურმა ინტელექტმა თქვა, რომ კონკრეტული UI კომპონენტები სხვადასხვა ადგილას უნდა განთავსდეს, ამ იდეების დასადასტურებლად, თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ მომხმარებლის ტესტირება და შემდეგ დააინტეგრიროთ ის პროდუქტში.
რომ შევაჯამოთ, მანქანური სწავლების მოდელები და მომხმარებლის გამოცდილება ერთმანეთთან შეთანხმებულად მოქმედებს და სამომავლოდ მათი კოლაბორაცია უფრო გაიზრდება. უპირატესობები, რომლებიც ამ ორის ურთიერთქმედებას განსაზღვრავს, ნათლად ჩანს და მხოლოდ მათი სწორად გამოყენებაა საჭირო.
