Как дизайнер-стратег и исследователь пользовательского опыта (UX), работающий в сфере технологий, я всегда стремлюсь учиться у людей, чтобы создавать наиболее привлекательные цифровые интерфейсы. Я хочу понять, как они думают, чувствуют, действуют и самое главное, почему они делают это определенным образом, чтобы придумывать самые интересные концепции. Чтобы инновации происходили, а наши концепции были актуальны для пользователей, нам нужно постоянно учиться у них, что не всегда является самой простой задачей.

К счастью, мы наблюдаем быстрые изменения в том, как мы можем получать информацию от пользователей, и данные находятся на переднем крае. Теперь, когда мы можем быстро отслеживать, собирать и анализировать данные, искусственный интеллект (ИИ) становится ключевым инструментом для настройки клиентского опыта (CX), который мы разрабатываем в режиме реального времени. Сегодня я хочу поделиться тем, как искусственный интеллект помог мне создать концепции, которые связывают реальный жизненный опыт с цифровым опытом с использованием пользовательских данных.

ИИ и пользовательский опыт

ИИ может выявлять сходства и корреляции между различными точками данных и использовать эти закономерности, чтобы делать точные прогнозы или давать рекомендации. Это достигается путем анализа больших наборов данных и выявления закономерностей и взаимосвязей, которые могут быть не очевидны сразу.

Например, я работал с финансовым учреждением, чтобы разработать новую функцию для их приложения, которая ускорит процесс оформления заказа в различных розничных магазинах. Используя искусственный интеллект, приложение будет анализировать историю покупок клиентов, их поведение в Интернете и демографические данные, чтобы определить модели розничных продавцов, которые могут их заинтересовать. Основываясь на этих шаблонах, мы можем дать персонализированные рекомендации о том, где они могут захотеть подключить свои услуги. кредитной карты для ускорения оформления заказа, создания беспрепятственного опыта для пользователей и потенциального увеличения использования карты.

ИИ также может пойти еще дальше и не только анализировать закономерности и корреляции, но и учиться на опыте пользователей и отзывах, чтобы улучшить опыт. Так было в случае с проектом, над которым я работал с крупной фитнес-компанией, для которой мы создали приложение для тренировок. Используя алгоритмы машинного обучения (ML), приложение может анализировать уровень физической подготовки пользователя, историю тренировок и личные предпочтения, чтобы создать индивидуальный план, соответствующий их конкретным потребностям. Кроме того, ИИ может учиться на отзывах пользователей и корректировать программу в зависимости от их опыта, со временем создавая более персонализированный и эффективный режим тренировок. Результатом является индивидуальная программа тренировок, которая максимально улучшает физическую форму пользователя и обеспечивает более увлекательные и приятные занятия.

Кроме того, искусственный интеллект играет решающую роль в создании многоканального взаимодействия, обеспечивая плавный, последовательный и персонализированный путь клиента по нескольким каналам. Анализируя данные клиентов из различных точек соприкосновения, таких как социальные сети, сайты электронной коммерции и физические магазины, мы можем получить представление о предпочтениях клиентов, их поведении и истории покупок. Используя эти данные, ИИ может предоставлять клиентам персонализированные рекомендации, предложения и рекламные акции по нескольким каналам. Кроме того, чат-боты и виртуальные помощники (ВА) на базе ИИ могут оказывать мгновенную поддержку и помощь клиентам по всем каналам, повышая удовлетворенность и лояльность клиентов.

Это именно то, что мы хотели использовать при разработке концепции для крупного национального ритейлера, стремящегося улучшить свой опыт работы в магазине. Мы разработали высокоинтерактивный опыт работы в магазине, обеспечивающий бесперебойную работу даже после того, как пользователи покинули магазин и продолжили свое путешествие в Интернете с очень точными рекомендациями по продуктам по электронной почте, в социальных сетях и в уведомлениях мобильных приложений. Установив iPad по всему магазину, пользователи могли сканировать понравившиеся товары, которые затем помещались в примерочную для примерки, а также просматривать персональные рекомендации по доступным товарам. Это также помогло бы сотрудникам магазина понять предпочтения пользователей и дать рекомендации о других доступных продуктах, тем самым улучшив поддержку покупок.

Чему мы можем научиться у ChatGPT и предстоящих задачах

С момента запуска ChatGPT и его возможностей было много ажиотажа. Широкая общественность в значительной степени восприняла и приняла его, и мы видим, насколько актуальным он стал в нашей жизни. Это яркий пример того, как мы все больше принимаем технологии ИИ в нашей повседневной жизни. Его популярность говорит о том, что люди все больше привыкают к идее взаимодействия с машинами и готовы вести с ними разговоры, как если бы они разговаривали с другим человеком.

Однако важно отметить, что степень, в которой люди воспринимают ИИ положительно или отрицательно, может сильно различаться в зависимости от конкретного приложения и контекста, в котором он используется. Некоторые люди могут рассматривать ИИ как полезный инструмент, который может помочь с задачами и повысить эффективность, в то время как другие могут опасаться его способности заменить людей или вторгнуться в частную жизнь.

Как дизайнеры, мы должны понимать эти нюансы, чтобы использовать ИИ таким образом, чтобы это было полезно для пользователей, не будучи навязчивым или чрезмерно настойчивым. Многие люди обеспокоены потенциальными рисками, связанными с ИИ, такими как потеря работы или вторжение в частную жизнь. Чтобы решить эти проблемы, мы должны быть прозрачными в отношении использования ИИ в цифровом опыте, который мы создаем, и объяснять, как эта технология используется на благо наших пользователей.

Еще одна важная вещь, о которой следует помнить, это то, что нам необходимо предоставить параметры управления и настройки, когда речь идет о функциях на основе ИИ, например, возможность включать или выключать их, настраивать параметры или предоставлять обратную связь. Люди часто ценят контроль над своим цифровым опытом.

Наконец, важно, чтобы в основе нашего процесса лежало ориентированное на пользователя мышление. Ключом к успеху будет создание удобных для пользователя решений. Мы можем включить элементы эмпатии в наш опыт на основе ИИ, создавая персонажей, включая обработку естественного языка и предоставляя персонализированную обратную связь. Кроме того, мы должны продолжать прислушиваться к нашим пользователям, взаимодействовать с ними и учиться на их историях и опыте, чтобы эффективно создавать полезные, прозрачные, этичные и чуткие решения на основе ИИ.