Automatyzacja UX

Z Wikipedii, wolnej encyklopedii
Przejdź do nawigacji Przejdź do wyszukiwania

Automatyzacja UX (ang. UX automation) – proces rozpoznawania wzorców zachowań i doświadczeń użytkowników, wyciągania wniosków i wprowadzania na ich podstawie ulepszeń w obszarze User Experience dzięki zastosowaniu specjalnego oprogramowania oraz narzędzi służących do usprawnienia procesów analitycznych[1].

Opis[edytuj | edytuj kod]

Automatyzacja działań UX ma na celu usprawnienie procesu rozpoznawania miejsc problematycznych (ang. bottle necks) na stronie, miejsc powodujących frustrację lub determinujących pozytywne doświadczenia użytkownika ze stroną. W ramach UX Automation ma miejsce wykrywanie i definiowanie wzorców zachowań użytkowników w wyniku czego, możliwe jest wskazanie ich wpływu na konkretne cele biznesowe oraz przekładnie na liczby danych jakościowych zbieranych podczas ich analizy[2]. Działania te z założenia zwiększają efektywność projektowania doświadczeń użytkownika(ang.) (User Experience) oraz znacząco wspierają proces podnoszenia współczynników konwersji, jednocześnie eliminując czasochłonne zadania związane z samodzielną analizą i selekcją danych[3].

U podstaw UX automation leży założenie, iż możliwie jak najlepsze dopasowanie produktu oraz jego komunikacji do dokładnie sprecyzowanej grupy docelowej przynosi lepsze efekty niż stosowanie standardowych i ogólnie przyjętych praktyk wykorzystywanych w obszarze User Experience[4]. Automatyzacja UX skupia się na przełożeniu wniosków wynikających z doświadczenia badaczy w badaniach Customer Experience(ang.) na świat cyfrowy[5]. Pozwala m.in. zstąpić stosowanie moderowanych lejków konwersji realnymi i swobodnymi ścieżkami klientów (ang. User journey(ang.)).

Narzędzia wykorzystywane do automatyzacji UX są połączeniem analizy ilościowej i jakościowej danych gromadzonych na stronach internetowych, w portalach społecznościowych, e-commerce czy oprogramowaniu. Dzięki wykorzystaniu mechanizmów machine learning są w stanie nie tylko inteligentnie wskazywać ścieżki dla wybranych produktów, ale również przewidywać, jakie zachowania klientów wpłyną na wzrost konwersji, a które ten proces zahamują[6].

Automatyzacja UX to nowa kategoria analityczna, która powstała w 2020 roku.

UX Automation a pandemia SARS-Cov-2[edytuj | edytuj kod]

Pandemia wywołana koronawirusem SARS-Cov-2 znacząco przyspieszyła ogólnoświatowy proces przechodzenia biznesów z funkcjonowania offline na działania w świecie online[7] i wzmogła potrzebę wprowadzania automatyzacji w obszarze User Experience[8]. Zwiększone tempo digitalizacji i rosnąca konkurencja w obszarze produktów cyfrowych[9] zaowocowały zwiększeniem poziomu świadomości rynkowej zarówno wśród przedsiębiorców, jak i organizacji.

Ze względu na rekordowo rosnącą konkurencję na rynku produktów cyfrowych[10], działania z zakresu automatyzacji UX takie jak przeprowadzanie analiz jakościowych i ilościowych, przewidywanie zachowań użytkowników, odnajdywanie punktów frustracji czy dostarczanie gotowych insightów i wskazówek optymalizacji pod kątem celów biznesowych bez konieczności angażowania użytkowników stały się niezbędnym elementem budowania obecności rynkowej[11].

Podstawowe funkcje automatyzacji UX[edytuj | edytuj kod]

  • analiza predyktywna – rozpoznawanie i wykrywanie możliwych punktów frustracji użytkowników oraz miejsc powodujących spadek konwersji,
  • segmentacja użytkowników pod kątem ich wzorców zachowań,
  • rozpoznawanie i definiowanie wzorców zachowań świadczących o występowaniu konkretnych emocji u użytkowników (Experience Metrics) – zarówno punktów frustracji, na które składają się rage clicki, rage key pressy, odświeżenia strony, chaotyczne poruszanie się po stronie czy przybliżanie i powiększanie treści, jak i doświadczeń pozytywnych: poruszanie się po dokładnie zaprojektowanej ścieżce, konwertowanie itp.[12],
  • przekładanie doświadczeń użytkowników na liczby (wnioskowanie z analiz jakościowych),
  • dostarczanie gotowych insightów i wskazówek optymalizacji w oparciu o cele biznesowe,
  • zwężanie obszarów poszukiwania i wskazywania tzw. quick wins[13] – szybkich i nieskomplikowanych implementacji, które mają potencjał zwiększania konwersji,
  • selekcja danych pod kątem ustalonych celów biznesowych oraz ograniczenie czasu przeprowadzania analiz.

Przypisy[edytuj | edytuj kod]

  1. UI / UX – How Automation Helps in User Experience?, Mobinius, 3 marca 2017 [dostęp 2020-10-26] (ang.).
  2. Trendy w analizie danych w 2020. Zmiany w analityce danych., Greenlogic, 15 stycznia 2020 [dostęp 2020-10-26] (pol.).
  3. The Collaborative UX Glossary - UX Mastery, uxmastery.com [dostęp 2020-10-26].
  4. Marcin Dominik Jabłoński, Czy istnieją “dobre praktyki” w UX?, Medium, 21 maja 2017 [dostęp 2020-10-26] (ang.).
  5. Dirk Knemeyer, Jonathan Follett, Creative Next: AI, automation, and the practice of user experience design, interactions.acm.org, 2019 [dostęp 2020-10-26].
  6. Polski startup cux.io pierwszym na świecie narzędziem do UX Automation, MamStartup, 22 października 2020 [dostęp 2020-10-26] (pol.).
  7. McKinsey & Company, Global surveys of consumer sentiment during the coronavirus crisis, www.mckinsey.com, 8 lipca 2020 [dostęp 2020-10-26] (ang.).
  8. Marcelina Lipska, Analityka jako klucz do sukcesu w post pandemicznej rzeczywistości | F1Brand, 29 czerwca 2020 [dostęp 2020-10-26] (pol.).
  9. COVID-19 Facts and Insights, [w:] McKinsey & Company, COVID-19: Briefing materials. Global health & crisis response [PDF], 6 lipca 2020 [dostęp 2020-10-26] [zarchiwizowane z adresu 2020-11-02].
  10. Digital Experts Club, Raport: State of e-Commerce during COVID-19 in Poland [dostęp 2020-10-26] [zarchiwizowane z adresu 2020-10-29].
  11. Biznes koronoodporny. Jak możesz zmienić swoją firmę, żeby wykorzystać moment i wyjść z kryzysu mocniejszym?, Forbes.pl [dostęp 2020-10-26] (pol.).
  12. Paulina Walkowiak, Tools in the times of plague. How to analyze the behavior of users behind the screen?, cux.io, 23 marca 2020 [dostęp 2020-10-26] (ang.).
  13. Szybkie rozwiązywanie problemów biznesowych – metody fast track, action plan oraz quick wins, CONSIDER.pl - marketing i analiza danych, 12 marca 2018 [dostęp 2020-10-26] (pol.).