大數(shù)據(jù)和個(gè)性化設(shè)計(jì)是用戶體驗(yàn)（UX）的未來(lái)
在20世紀(jì)90年代后期，大多數(shù)Web服務(wù)使用千篇一律的方法來(lái)解決用戶需求。在他們開(kāi)始關(guān)注人性化設(shè)計(jì)之前，這些模板化的解決方案已經(jīng)盛行了近二十年。
以人為本的設(shè)計(jì)側(cè)重于最終用戶的需求，開(kāi)發(fā)人員為每個(gè)用戶定制個(gè)性化解決方案。盡管以人為本的設(shè)計(jì)有著明顯的好處，但它仍處于起步階段。它仍然是一個(gè)新穎的概念的原因是它在大數(shù)據(jù)出現(xiàn)之前是不可能的。
大數(shù)據(jù)為UX開(kāi)發(fā)者們打開(kāi)了新的大門。它們可以使用令牌跟蹤用戶，并提供定制化的用戶體驗(yàn)。
有幾種不同的方法可以將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于改進(jìn)以人為中心的設(shè)計(jì)：
1)Web服務(wù)商可以使用個(gè)性化來(lái)為每個(gè)用戶創(chuàng)建獨(dú)特的用戶體驗(yàn)。
2)他們可以進(jìn)行實(shí)驗(yàn)來(lái)了解他們的用戶基礎(chǔ)和圍繞他們的轉(zhuǎn)換目標(biāo)來(lái)提供用戶體驗(yàn)。
這兩種方法都有其優(yōu)點(diǎn)。重要的是確保合適地收集數(shù)據(jù)。用戶也需要被小心地監(jiān)控，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)模型的輸出常常不準(zhǔn)確的。
O’Reilly指出，大數(shù)據(jù)和個(gè)性化設(shè)計(jì)是用戶體驗(yàn)(UX)的未來(lái)
優(yōu)化用戶體驗(yàn)是Web服務(wù)面臨的***挑戰(zhàn)之一。O’Reilly指出它已經(jīng)開(kāi)始變得容易多了。O’Reilly Strata會(huì)議專注于數(shù)據(jù)科學(xué)與以個(gè)性化設(shè)計(jì)的交叉領(lǐng)域。
Ann Spencer在芝加哥參加了其中一個(gè)活動(dòng)，發(fā)現(xiàn)這是一次大開(kāi)眼界的經(jīng)歷。在與許多大數(shù)據(jù)專家交談之后，她發(fā)現(xiàn)個(gè)性化設(shè)計(jì)的未來(lái)比預(yù)期中更依賴于大數(shù)據(jù)。她打算記錄未來(lái)事件和研究紀(jì)事，突出個(gè)性化設(shè)計(jì)與大數(shù)據(jù)之間的交叉。
“我參加研討會(huì)，是因?yàn)槲蚁肟纯碊sA的過(guò)程和技術(shù)如何使一群人公開(kāi)討論他們的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)，就解決這些挑戰(zhàn)的潛在想法達(dá)成共識(shí)，并將它們轉(zhuǎn)化為采取行動(dòng)的時(shí)機(jī)。我也想看看我是否能與DsA合作，捕獲一些過(guò)程、技巧和技術(shù)，然后與Strata的觀眾分享這些見(jiàn)解。這篇文章是關(guān)于個(gè)性化設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)協(xié)同系列的***篇。”
日內(nèi)瓦安全政策中心發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)有助于監(jiān)測(cè)和評(píng)估
日內(nèi)瓦安全政策中心日前發(fā)布了一份題為“援助機(jī)構(gòu)使用大數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和評(píng)估的個(gè)性化設(shè)計(jì)”的報(bào)告。這份報(bào)告指出，大數(shù)據(jù)會(huì)在個(gè)性化設(shè)計(jì)的監(jiān)測(cè)和解決問(wèn)題中扮演關(guān)鍵的角色。
該研究項(xiàng)目的主要作者Olivier Mukarji表示，基于大數(shù)據(jù)的行為模型“能得到的損害比好處更多”，他說(shuō)，他們需要的是小心地監(jiān)控，確保按預(yù)期推進(jìn)。
品牌必須擴(kuò)大自身數(shù)據(jù)聚合的來(lái)源
品牌有很多種方法來(lái)收集他們的用戶的數(shù)據(jù)。他們往往將自己限于單一來(lái)源，例如來(lái)自Crazy Egg或社交媒體平臺(tái)的工具的UX網(wǎng)站報(bào)告。類似這樣限制自己的問(wèn)題的原因是：他們不能交叉引用數(shù)據(jù)來(lái)判別不準(zhǔn)確性和不完整性。
他們需要盡可能擴(kuò)大他們的數(shù)據(jù)收集工作，而不是在他們的SAP開(kāi)發(fā)模型中引入明顯的模糊的或無(wú)用的數(shù)據(jù)。從社交媒體、傳感器、UX實(shí)驗(yàn)以及盡可能多的第三方來(lái)源進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合是一個(gè)好主意。
大數(shù)據(jù)是UX未來(lái) – 但必須正確實(shí)施
品牌比以往更依賴于大數(shù)據(jù)來(lái)提升用戶體驗(yàn)。然而，許多模型都基于不好的假設(shè)，有以下幾個(gè)原因：
1)無(wú)法驗(yàn)證數(shù)據(jù)的質(zhì)量。
2)數(shù)據(jù)過(guò)時(shí)。
3)數(shù)據(jù)不夠完整，不足以追蹤用戶行為的復(fù)雜性。
解決辦法是專注于收集***、最完整、最準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。這是任何品牌所面臨的***挑戰(zhàn)之一，但也可以成為***競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
