ИИ и персонализация: как нейросети помогают маркетологам лучше понимать аудиторию

Perplexity — довольно шустрый инструмент, понимает русский язык, а бесплатной версии вполне хватает для того, чтобы в несколько кликов получить данные для проведения UX-исследований. Вы будете работать с реальными данными в системе аналитики Amplitude и других. На личном опыте поймете, как именно данные помогают командам развивать продукты осмысленно. После внедрения интерфейсных настроек, основанных на анализе настроений, количество позитивных отзывов увеличилось на 18%. Параметры модели (p, d, q) были настроены с помощью критерия информации Акаике (AIC). Реализация была выполнена с использованием библиотеки Python statsmodels.

Предиктивная аналитика и прогнозирование поведения

Нужны обширные базы текстов и изображений или большое количество пользователей, на чьих действиях будет обучаться алгоритм. Это не позволяет небольшим стартапам и нишевым приложениям в полной мере использовать все возможности и преимущества AI‑инструментов. Я перечислил те способы использования, которые, судя по отзывам дизайнеров, точно работают.

Зачем UX/UI‑дизайнерам нужен AI?

Например, генеративно-состязательные сети (GAN) доказали свою эффективность в создании произведений искусства, обогащая эстетику и получая широкое признание среди аудитории. Эти сети анализируют предпочтения пользователей, что позволяет персонализировать произведения искусства и способствовать их распространению через цифровые платформы. Кроме того, рассматриваются этические проблемы, технические барьеры и примеры из отраслевой практики для разработки надежной концепции интеграции ИИ в UX-рабочие процессы. Его ключевая цель — увеличить количество пользователей с платной подпиской на 15% за полгода. Для этого нужно провести исследования целевой аудитории, предпочтений пользователей, проанализировать конкурентов, найти наиболее эффективные способы улучшить UX и UI онлайн-кинотеатра. Дальше важно выяснить, какие функции помогут привлечь больше активных пользователей, что повысит вероятность покупки платного тарифа.

От инсайтов к интерфейсам: как ИИ сокращает путь к прототипированию

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. Можно запросить информацию, какие стратегии используют основные игроки рынка, например Kinopoisk. В ответе про анализ лидеров рынка модель написала и основные тенденции его развития, а также перспективы. В конце каждого тезиса удобно указаны источники — можно сразу кликнуть и проверить достоверность данных. В курсе будет рассматриваться большое количество реальных кейсов известных компаний, которые позволят понять, как изученные концепции работают в других продуктах.

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. Кроме того, поскольку потребители все больше осознают проблемы конфиденциальности данных, компаниям необходимо будет принять прозрачные практики для поддержания доверия, используя при этом поведенческие идеи. Он позволяет отслеживать посещаемость сайта, поведение пользователей, конверсии и другие метрики. Другие инструменты, такие как Hotjar или Crazy Egg, предоставляют возможность записывать сеансы пользователей и анализировать их поведение на странице. Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в дизайн и пользовательский опыт (UX) широко исследуется как учеными, так и практиками. Организации должны инвестировать в надежные методы управления данными, чтобы преодолеть эти препятствия и обеспечить соответствие. Общение по видеосвязи или в чатах в первую очередь попадает под влияние AI – тут реально уже можно заменить человека и пройти тест Тьюринга. Сделать ИИ аватар, синтезировать голос и наделить это все экспертным мнением по любой теме – уже сегодня подъемная задача, которая хорошо интегрируется в цикл разработки. Кроме того, сами нейросети уже начали активно искать работу – появился первый джоб-сервис для AI-исполнителей, на котором можно разместить вакансию или проектную задачку, а затем выбрать «кандидата» среди нейросетей. Почему массовое наполнение сайта AI-контентом стало неэффективным? Интересный пример применения CV в интерфейсе — кассы самообслуживания с камерами, которые распознают продукты без штрихкодов (например овощи) и сокращают время на поиск нужного варианта в каталоге. Нескончаемая череда запросов в процессе онбординга может показаться навязчивой и снизить уровень доверия. Лучше запрашивать разрешения, связанные с конкретными взаимодействиями, постепенно. Компания Meta объявила о запуске инновационной системы под названием Seamless Communication. Что делать, если сайт сильно просел после апдейта Helpful Content? 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. https://beasley-hammer-2.blogbright.net/5-luchshikh-instrumentov-dlia-obnaruzheniia-ai-kontenta-rukovodstvo-po-napisaniiu-1749174974 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. Для Netflix, Spotify и Youtube это, пожалуй, главная часть пользовательского интерфейса. Также можно попросить Chat GPT на основе текста с описанием аудитории сгенерировать профили типичных пользователей, что очень помогает в общении с коллегами в процессе проектирования. Также можно дать задание сгенерировать текстовое описание юзер‑флоу по функциональному описанию или без него. Были подготовлены выборки данных, содержащие информацию о демографии пользователей, журналах их взаимодействий и поведенческих трендах. Эти данные использовались для персонализации интерфейсов и анализа настроений. GAN применялись для создания визуальных элементов интерфейса, а NLP – для интерпретации текстовой обратной связи и распознавания намерений пользователей. ИИ предоставляет дизайнерам возможность использовать инновационные подходы, расширять границы креативности и трансформировать традиционные представления об эстетике в искусстве и дизайне.