El impacto de la IA en el diseño de UX y cómo mejora la UX con el tiempo

La experiencia del usuario es un tema extraño cuando se trata del desarrollo rápido de productos. Pero

todos están de acuerdo en que la mejor manera de mejorar cualquier negocio es mejorar la experiencia de sus clientes.

En esa medida, tener una comprensión de la experiencia del usuario ha ayudado enormemente a las empresas de software debido a las tecnologías que les permiten medir la satisfacción del usuario mientras interactúan con el producto/servicio.

El papel de la inteligencia artificial en el diseño de UX es, por tanto, una necesidad ineludible para los desarrolladores de aplicaciones. Dado que es un desafío seguir cambiando los patrones de diseño o las respuestas con cada cliente, siempre es mejor confiar en los métodos de aprendizaje profundo para comprender los datos y sugerir la mejor manera posible de mantener al usuario comprometido con el negocio.

Gancho Desde sus inicios, AI ha estado ayudando a los ingenieros a comprender cómo los usuarios interactúan con las cosas, ya sea una oferta de software o una pieza de equipo físico.

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Por qué UX necesita cambiar

Independientemente de cómo lo definamos, las necesidades del usuario y la capacidad de atención difieren de un usuario a otro. Es difícil diseñar un producto/servicio en la primera iteración que satisfaga a todos los usuarios. Si bien la iteración de productos convencionales lleva tiempo en la investigación y los comentarios de los usuarios, el uso de IA para aprender de los puntos de datos y brindar la mejor solución al usuario garantiza una mayor retención de clientes a lo largo del tiempo con un esfuerzo mínimo en la investigación de UX.

Además, las preferencias de los clientes cambian con el tiempo. No tiene sentido esperar que lo que una vez funcionó para los clientes es lo que siguen esperando. El objetivo de UX es mejorar el servicio para el cliente para que se convierta en una experiencia agradable para ellos.

El empleo de modelos de aprendizaje automático aquí podría ayudar a crear sugerencias personalizadas o incluso una interfaz de usuario completamente separada para satisfacer necesidades específicas.

¿Qué tan rápido debe implementar los cambios de UX?

El ritmo de implementación de UX es otro ejemplo en el que la IA puede ayudar enormemente. Al considerar los datos demográficos de los clientes, los usuarios más jóvenes generalmente quieren ver pasos más intuitivos para cuidarlos mientras usan un producto o servicio.

Las aplicaciones móviles son propensas a cambios de diseño rápidos para generar más conversiones con una interfaz de usuario aparentemente más rápida, tanto en acción como en apariencia.

Pero al considerar a los usuarios tardíos de la tecnología, es importante asegurarse de que entiendan fácilmente el proceso de encontrar su producto y obtener algún beneficio de él. A estos clientes les puede resultar desagradable ver una interfaz de usuario diferente o cambiar la posición del botón con cada iteración.

La IA puede ayudarlo a comprender rápidamente lo que los usuarios realmente esperan de su producto o servicio y ayudarlo a realizar mejoras basadas en un conjunto de datos mucho más grande.

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Cómo la IA en el diseño de UX puede mejorar la UX con el tiempo

1. Aprender las emociones humanas a lo largo del tiempo

La mayor ventaja de emplear métodos UX en el diseño de su producto es incorporar empatía en el producto. La mayoría de las interacciones comerciales dan esto por sentado, pero solo aparece como un desafío cuando el proceso está automatizado. Las máquinas necesitan que se les enseñe cuál es el mejor avance y aquí hay millones de posibilidades.

1. El uso de inteligencia artificial emocional es quizás la mejor manera en que las empresas pueden mejorar la experiencia general del usuario para los clientes. Con un marco de aprendizaje automático bien diseñado, la interacción humana puede mejorar con los datos recopilados y en curso a lo largo del tiempo.
2. Este método también se puede utilizar para simular pruebas de usuario y encontrar la mejor opción entre diferentes diseños. Una ventaja de usar IA aquí es el sesgo cero que tiene sobre los datos presentados. A diferencia de nosotros, el aprendizaje automático utiliza datos, no sugerencias ni sesgos, para calcular mejores opciones.
3. Emotion AI requiere reconocimiento facial, algoritmos de aprendizaje automático y análisis de datos para trabajar de la mano para desarrollar resultados para mejorar la UX. Esto también significa que el interés del usuario ahora se puede cuantificar en datos utilizables (números) que luego se pueden utilizar para ayudar mejor a los usuarios.

2. Recomendaciones personalizadas usando IA

Así como la publicidad se hizo cargo de gran parte de Internet, también lo hicieron los métodos para eliminarlos del campo de visión. Esto significa que es más difícil que nunca para las empresas transmitir mensajes de marca a sus usuarios previstos. Con mucho menos tiempo para impresionar a los usuarios y tocar la competencia de negocios similares, es mejor emplear IA para comprender a los clientes de nicho y comercializar solo para ellos.

1. Los datos de las plataformas de redes sociales son invaluables para los científicos e ingenieros de datos que pueden crear personajes de clientes a partir de las acciones de los usuarios en estas plataformas. Esto se puede usar para filtrar a los usuarios que se beneficiarían más del producto/servicio.
2. Los sitios web de comercio electrónico que ofrecen una variedad de productos podrían beneficiarse enormemente de la IA. A medida que los clientes buscan un producto en particular, los modelos de aprendizaje automático se pueden entrenar para mostrar productos similares, accesorios o incluso mejores ofertas.
3. La autocorrección y el autocompletado son desarrollos que surgen de una necesidad de UX para mejorar la velocidad de comunicación entre los usuarios. El modelo está capacitado para usar un fragmento de los datos de entrada y sugerir recomendaciones de palabras/frases para ayudar a los usuarios a completar sus oraciones.

3. Conversaciones ultrarrápidas con Chatbots

La IA en la optimización del chat no es nueva en la industria, pero los chatbots han recorrido un largo camino desde sus primeras etapas de respuesta a una breve lista de preguntas. Con aproximaciones tan cercanas a las comunicaciones de la vida real, los chatbots ahora son comunes en la mayoría de las empresas de cara al cliente.

1. La principal ventaja que ofrecen los Chatbots es su disponibilidad día y noche. Esto no se puede enfatizar lo suficiente, ya que ayuda a las empresas a operar en todo el mundo y seguir atendiendo a los clientes sin demora.
2. UX varía de persona a persona. Este caso de uso puede ser mejor atendido por un chatbot que pueda aprender tanto de la entrada de texto como de voz. Empleado con un aprendizaje continuo. modelo de aprendizaje automáticolas conversaciones que usan chatbots pueden subir de nivel con las interacciones de la vida real.
3. Los chatbots son versátiles, ya que aprenden de los datos actuales y anteriores para guiar a los clientes a tomar mejores decisiones o incluso resolver los problemas de los clientes mucho más rápido.

4. Automatización bien hecha

Reducir el tiempo para que los usuarios obtengan el máximo beneficio siempre ha sido la principal preocupación de las empresas. La automatización realmente les ha ayudado a lograr sus objetivos con este fin, pero es mejor saber cuándo usar la automatización para su beneficio en lugar de como una característica adicional del producto/servicio.

1. La automatización es más adecuada para tareas repetitivas y aquellas que se pueden delegar a las máquinas. Esto también significa que no todas las tareas de cara al cliente se pueden automatizar. Los chatbots son un gran ejemplo aquí, ya que las preguntas peculiares de los clientes aún pueden requerir un toque humano de vez en cuando.
2. Un lugar donde la automatización funciona mejor es al diseñar la interfaz de usuario para sitios web. En función de los datos de los clientes, los productos/servicios que despiertan el interés de los usuarios se pueden presentar directamente a los usuarios para generar una mayor retención de clientes e incluso generar seguidores leales a la marca.
3. La automatización ha ayudado a las empresas a optimizar incluso las tareas, creando embudos de trabajo/ventas simplificados para mejorar las probabilidades de completar las tareas. Además, las soluciones ERP personalizadas suelen emplear la automatización para ofrecer soluciones específicas de la industria.

Conclusión

La IA está aquí para quedarse a largo plazo. Con suficientes datos y modelos de ML, los científicos de datos están encontrando mejores formas de resolver los desafíos de los usuarios a diario. Si bien es posible que esto no asuma totalmente el papel del pensamiento y la imaginación humanos, todos los aspectos que requieren repetición aún se pueden delegar a la IA para crear resultados maravillosos.

En NeoITO, tratamos de probar los desafíos de UX a través de modelos ML que están capacitados para descubrir fallas en UX y errores cruciales que podrían detener las ventas por completo. Si no está seguro de cómo elegir una empresa de desarrollo de IA para mejorar sus cifras de ventas, aquí hay una lista detallada de ideas que podrían ayudarlo a resolverlo.

Este es un ejemplo de cómo usamos el poder de la IA para resolver los problemas de gestión de colas de nuestro cliente.

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preguntas frecuentes

1. ¿Cómo se utiliza la IA en el diseño?

Comprender la interacción del usuario a través de mapas de calor, tasas de rebote y otros modelos de aprendizaje automático puede avanzar significativamente en el diseño de UX con IA.

2. ¿Hay futuro en el diseño de UX?

El diseño de UX nunca pasa de moda, ya que es importante diseñar las formas más intuitivas para la interacción con el cliente. En este sentido, UX será aún más crítico para la mayoría de las empresas que tienen la retención como su máxima prioridad.