UX-исследования с помощью Perplexity для продуктового дизайнера
Например, алгоритмы могут анализировать прошлые заказы клиентов и рекомендовать товары, которые они, вероятно, захотят приобрести в будущем. К примеру, в начале этого года AI стал причиной увольнения моего знакомого VP of Engineering из международной компании. Оптимизация процессов в компании, в том числе с помощью ИИ, привела к сокращению команды разработки ровно на половину. На мой взгляд, именно сейчас важно сделать срез по рынку и начать за ним наблюдать. Сейчас AI стартапы подходят к релизам своих продуктов и крупные компании начинают массово релизить свои ИИ фичи - это уже начинает влиять на рынок и разные отрасли. Также ИИ становится для многих в нашей сфере ежедневным инструментом, который повышает производительность, в некоторых случаях оптимизируя бизнес процессы. На протяжении многих лет UX-дизайнеры полагались на персоны при проектировании интуитивно понятных продуктов. Гиперперперсонализация — это не просто маркетинговая стратегия, это фундаментальный сдвиг в дизайне цифровых продуктов. В статье мы рассмотрим различные уровни персонализации, данные, которые делают ее возможной, и разберемся, как проектировать интерфейсы, обеспечивающие по-настоящему индивидуализированный опыт. Один из главных принципов UX/UI-дизайна - это принятие решений на основе данных. Изученный материал будет применим для решения множества задач, возникающих в рамках исследовательской работы практически любого направления. Курс знакомит с основными понятиями и методами математической статистики. В течение трех недель рассмотрите наиболее широко используемые статистические методы и принципы, стоящие за ними. Полученных знаний будет достаточно для решения широкого круга задач, возникающих в рамках исследовательской работы.
Кейсы использования AI из моей практики
- Созданный словарь содержал 10,414 уникальных терминов, которые использовались в качестве признаков для бинарного векторного кодирования запросов.
- Использование CV для распознавания текстов или изображений может сильно улучшить пользовательский опыт.
- Это довольно новая история и требует использования специализированных платных инструментов.
- Основал TIBURON Research, которая входит в топ-10 исследовательских компаний в России.
PyTorch применялся для генерации синтетических элементов дизайна с помощью GAN, а для реализации NLP-техник были задействованы модели BERT и GPT-3. Эти инструменты позволили исследовать возможности автоматизации и адаптации интерфейсов в реальных UX-сценариях. Искусственный интеллект уже сейчас делает революцию в мире UX/UI дизайна, позволяя создавать более глубокие и интуитивно понятные решения. Также ИИ активно меняет рынок фриланса, Fiverr внедряет фичу, которая позволяет обучать искусственный интеллект на основе собственных работ и использовать его для автоматизации будущих заказов. Персонализация больше не является конкурентным преимуществом — это одно из стандартных ожиданий аудитории. Каждый пользователь хочет, чтобы опыт взаимодействия соответствовал его интересам, предпочтениям и паттернам поведения. Кстати, однажды руководитель команды Анализа данных и аналитики (head of data science and analytics) поделился опытом его команды в поведенческой аналитике в тематическом исследовании Amplitude. Там он объяснил как команда однажды забурилась в поведение самых результативных опытных пользователей (power users), чтобы понять какие действия они совершили за первые 45 дней. Поведенческие данные — это больше, чем просто метрики количества активных пользователей за месяц, количества просмотров и переходов.
Полезные ресурсы для дизайнеров
Здесь я рассказываю о 4-х инсайтах, которые пополнили список моих скиллов продуктового дизайнера. В шестой части мы подробно разберем способы встраивания продуктовой аналитики в рабочие процессы команды и поощрения коллективного познания. Исследует актуальные практики разработки и организации процессов создания интерактивных систем (UX/UI). Ниже показана схема работы кредитного конвейера — системы рассмотрения кредитных заявок и принятия решений о предоставлении кредита или отказе. Сначала был внедрен жесткий алгоритм, основанный на заранее заданных условиях, который рассматривал заявки и либо сам принимал решения, либо отправлял на ручную проверку в сложных случаях. https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/ Курс построен таким образом, чтобы постепенно погрузить учащегося в занимательный мир анализа данных, то есть от простого к сложному. Искусственный интеллект не заменяет UX/UI-дизайнеров, а усиливает их экспертизу, позволяя работать быстрее, точнее и эффективнее. Дизайнеры, которые научатся интегрировать AI в свою работу, будут иметь конкурентное преимущество в 2025 году и дальше. Текстовые данные прошли этап предварительной обработки, включавшей удаление шумов, стемминг и исключение неанглоязычных терминов. В профилях хранится информация о том, кем пользователи являются — например, где они живут (гео) или какой email используют для входа в аккаунт. Сегментация пользователей (user segmentation) в продуктовой аналитике — это группировка пользователей на основании их демографии или поведения с целью установить точку отсчета для анализа. Выбор монитора для дизайна – это задача, требующая понимания ключевых технических характеристик. Начинающему специалисту важно обратить внимание на глубину цвета и технологии, которые используются для улучшения изображения. Созданный словарь содержал 10,414 уникальных терминов, которые использовались в качестве признаков для бинарного векторного кодирования запросов. Это представление обеспечило семантическое богатство данных и совместимость с моделью, позволяя эффективно классифицировать запросы на основе текстовых паттернов. Модель персонализации улучшила вовлеченность пользователей, увеличив CTR на 22% после внедрения.