Kontekstinio dizaino ir dirbtinio intelekto sinergija: vartotojų patirties ir naujovių gerinimas
Kontekstinis dizainas yra į vartotoją orientuotas požiūris į produktų ir paslaugų kūrimą, kuris apima duomenų rinkimą, jų interpretavimą ir struktūrizavimą, kad būtų sukurti veiksmingi prototipai. Tai pabrėžia vartotojų tikslų, norų ir motyvų supratimą, kurie dažnai nėra tiesiogiai pastebimi. Norėdami tai pasiekti, dizaineriai pasineria į vartotojų aplinką ir sąveikauja su ja. Atsiradus dirbtiniam intelektui (AI), kontekstinis dizainas tapo dar galingesnis, suteikiantis gilesnį vartotojų elgsenos supratimą ir siūlantis individualizuotus sprendimus. Pažvelkime į kiekvieną kontekstinio projektavimo proceso etapą, pabrėždami, kaip išskirtinės įmonės naudoja dirbtinį intelektą siekdamos didesnės sėkmės.
1. Kontekstinis tyrimas Šiame etape vartotojai stebimi jų natūralioje aplinkoje, duomenys renkami atliekant lauko tyrimus ir interviu. Dirbtinis intelektas padeda analizuoti didžiulius iš vartotojų surinktus duomenų rinkinius, suteikdamas itin vertingų įžvalgų apie vartotojų poreikius ir elgesį.
- Uber naudoja dirbtinį intelektą važiavimo duomenims analizuoti ir taksi užsakymo paslaugoms optimizuoti, gerindama naudotojų patirtį, teikdama greitesnius ir efektyvesnius važiavimus piko valandomis.
- „Airbnb“ naudoja dirbtinį intelektą, kad analizuotų vartotojų pageidavimus, pateiktų asmenines apgyvendinimo rekomendacijas ir sukurtų malonią kelionės patirtį.
2. Interpretacija
Konteksto tyrimo metu surinkti duomenys apdorojami ir analizuojami, siekiant nustatyti pagrindines vartotojų savybes ir poreikius. Dirbtinio intelekto klasifikavimo algoritmai padeda nustatyti reikšmingus veiksnius, turinčius įtakos vartotojo elgesiui ir pageidavimams.
- „Netflix“ naudoja dirbtinį intelektą žiūrėjimo duomenims analizuoti, teikdama suasmenintas filmų ir TV laidų rekomendacijas, kurios leidžia vartotojams įsitraukti ir patenkinti.
- „Spotify AI“ interpretuoja vartotojų klausymosi įpročius, sukuria asmeninius grojaraščius ir siūlo naują muziką pagal individualius pageidavimus. Tokiems sprendimams įmonė .
3. Duomenų konsolidavimas
Duomenys grupuojami ir skirstomi į kategorijas, siekiant nustatyti bendras temas ir modelius, dažnai vizualizuojami naudojant giminingumo diagramas. Klasterizacijos algoritmai su dirbtinio intelekto palaikymu padeda efektyviai suskirstyti didelius duomenų rinkinius į kategorijas, atskleidžiant paslėptas priklausomybes ir ryšius.
- „Google“ naudoja dirbtinį intelektą, kad apdorotų vartotojų užklausas, suskirstydama jas į kategorijas, kad pagerintų paieškos tikslumą ir pateiktų atitinkamus rezultatus.
- „Amazon“ naudoja dirbtinį intelektą, kad analizuotų klientų elgesį, efektyviai suskirstydama produktus į kategorijas pagal asmenines produktų rekomendacijas ir tikslinę rinkodarą.
4. Vizualizacija
Duomenys transformuojami į konkrečias dizaino idėjas ir konceptualius modelius, atspindinčius sistemos struktūrą ir sąveiką su vartotoju. AI varomi projektavimo įrankiai padeda sukurti vizualiai patrauklius duomenimis pagrįstus prototipus.
- „Nike“ naudoja dirbtinį intelektą, kad sukurtų labai tikslius dydžio pasiūlymus per savo programą, naudodama AR technologiją vartotojų pėdoms nuskaityti ir dirbtinio intelekto algoritmus tiksliems matavimams atlikti. Be to, „Nike“ naudoja duomenų analizę iš įsigytų įmonių, tokių kaip „Zodiac“ ir „Invertex“, kad pateiktų asmenines produktų rekomendacijas ir virtualius pagalbininkus, kad sudomintų klientus ir suteiktų išskirtinę duomenimis pagrįstą klientų patirtį.
- „Google“ žemė naudoja dirbtinį intelektą, kad sukurtų patobulintas 3D kraštovaizdžių vizualizacijas, sukurdamas realistiškesnę ir įtraukesnę naudotojų patirtį.
5. Scenarijai
Produkto naudojimo scenarijai sukurti taip, kad atspindėtų vartotojo sąveiką realiose situacijose. Dirbtinis intelektas padeda generuoti dinamiškus scenarijus, atsižvelgiant į suasmenintus elementus, pagrįstus vartotojo elgesiu.
- „Microsoft“ naudoja dirbtinį intelektą, kad generuotų vartotojų istorijas, pagrįstas ankstesne sąveika, todėl galima sukurti labiau suasmenintus ir susijusius produkto kūrimo scenarijus.
- „Spotify“ naudoja AI pagrįstą metodą, kad sukurtų suasmenintus muzikos atradimo scenarijus.
6. Vartotojo sąsajos (UI) dizainas
Produkto struktūra ir vartotojo sąsaja sukurtos taip, kad naudotojas būtų paprastas ir aiškus. AI įgalinti projektavimo įrankiai padeda optimizuoti sąsajas skirtingoms vartotojų grupėms.
- „Amazon“ naudoja dirbtinį intelektą, kad pritaikytų savo svetaines ir programas pagal individualius vartotojo pageidavimus, sukurdama sklandžią apsipirkimo patirtį.
- „Apple“ naudoja dirbtinį intelektą, kad dinamiškai koreguotų vartotojo sąsajos elementus pagal vartotojo elgesį, pagerintų naudojimą ir prieinamumą.
7. Prototipų kūrimas ir testavimas
Neapdoroti gaminio prototipai kuriami ir išbandomi su realiais vartotojais, siekiant gauti vertingų atsiliepimų. Dirbtinis intelektas padeda analizuoti bandymų duomenis, nustatyti tobulinimo sritis ir tobulinti prototipus.
- „Tesla“ naudoja dirbtinį intelektą, kad analizuotų duomenis iš savo autonominio vairavimo sistemų, taip pagerindama savarankiško vairavimo technologijos tikslumą ir saugumą.
- „Twitter“ naudoja dirbtinį intelektą, kad analizuotų vartotojų atsiliepimus apie naujas funkcijas, o tai palengvina greitą iteraciją ir pagerina platformos naudotojų patirtį.
Taikymas ir pritaikymas
AI leidžia integruoti kontekstinį dizainą į įvairias techninės ir programinės įrangos kūrimo metodikas, pritaikant jį įvairiems vartotojų poreikiams.
Dėl kontekstinio dizaino ir dirbtinio intelekto derinio ateitis žada dar gilesnį personalizavimą, geresnę vartotojų sąveiką ir išplėstas programas įvairiose pramonės šakose.
Kontekstinio dizaino ir dirbtinio intelekto sinergija keičia produkto kūrimo procesą, suteikdama neprilygstamų įžvalgų apie vartotojų poreikius ir elgesį. Žvelgdami į pirmaujančių įmonių pavyzdžius realiame pasaulyje, stebime, kaip dirbtinis intelektas pagerina vartotojo patirtį, optimizuoja projektavimo procesus ir pagreitina kontekstinio dizaino kūrimą.
Sužinokite daugiau apie kontekstinio projektavimo procesą:
Perskaitykite išsamius pavyzdžius, kaip didelės įmonės, pasitelkdamos dirbtinį intelektą, aktyviai naudoja kontekstinį dizainą:
Įvertinkite straipsnį
Viršutinis paveiksliukas: © Mariia Shalabaieva
