Automatyzacja UX (ang. UX automation) – proces rozpoznawania wzorców zachowań i doświadczeń użytkowników, wyciągania wniosków i wprowadzania na ich podstawie ulepszeń w obszarze User Experience dzięki zastosowaniu specjalnego oprogramowania oraz narzędzi służących do usprawnienia procesów analitycznych[1].
Opis
Automatyzacja działań UX ma na celu usprawnienie procesu rozpoznawania miejsc problematycznych (ang. bottle necks) na stronie, miejsc powodujących frustrację lub determinujących pozytywne doświadczenia użytkownika ze stroną. W ramach UX Automation ma miejsce wykrywanie i definiowanie wzorców zachowań użytkowników w wyniku czego, możliwe jest wskazanie ich wpływu na konkretne cele biznesowe oraz przekładnie na liczby danych jakościowych zbieranych podczas ich analizy[2]. Działania te z założenia zwiększają efektywność projektowania doświadczeń użytkownika (User Experience) oraz znacząco wspierają proces podnoszenia współczynników konwersji, jednocześnie eliminując czasochłonne zadania związane z samodzielną analizą i selekcją danych[3].
U podstaw UX automation leży założenie, iż możliwie jak najlepsze dopasowanie produktu oraz jego komunikacji do dokładnie sprecyzowanej grupy docelowej przynosi lepsze efekty niż stosowanie standardowych i ogólnie przyjętych praktyk wykorzystywanych w obszarze User Experience[4]. Automatyzacja UX skupia się na przełożeniu wniosków wynikających z doświadczenia badaczy w badaniach Customer Experience na świat cyfrowy[5]. Pozwala m.in. zstąpić stosowanie moderowanych lejków konwersji realnymi i swobodnymi ścieżkami klientów (ang. User journey).
Narzędzia wykorzystywane do automatyzacji UX są połączeniem analizy ilościowej i jakościowej danych gromadzonych na stronach internetowych, w portalach społecznościowych, e-commerce czy oprogramowaniu. Dzięki wykorzystaniu mechanizmów machine learning są w stanie nie tylko inteligentnie wskazywać ścieżki dla wybranych produktów, ale również przewidywać, jakie zachowania klientów wpłyną na wzrost konwersji, a które ten proces zahamują[6].
Automatyzacja UX to nowa kategoria analityczna, która powstała w 2020 roku.
UX Automation a pandemia SARS-Cov-2
Pandemia wywołana koronawirusem SARS-Cov-2 znacząco przyspieszyła ogólnoświatowy proces przechodzenia biznesów z funkcjonowania offline na działania w świecie online[7] i wzmogła potrzebę wprowadzania automatyzacji w obszarze User Experience[8]. Zwiększone tempo digitalizacji i rosnąca konkurencja w obszarze produktów cyfrowych[9] zaowocowały zwiększeniem poziomu świadomości rynkowej zarówno wśród przedsiębiorców, jak i organizacji.
Ze względu na rekordowo rosnącą konkurencję na rynku produktów cyfrowych[10], działania z zakresu automatyzacji UX takie jak przeprowadzanie analiz jakościowych i ilościowych, przewidywanie zachowań użytkowników, odnajdywanie punktów frustracji czy dostarczanie gotowych insightów i wskazówek optymalizacji pod kątem celów biznesowych bez konieczności angażowania użytkowników stały się niezbędnym elementem budowania obecności rynkowej[11].
Podstawowe funkcje automatyzacji UX
- analiza predyktywna – rozpoznawanie i wykrywanie możliwych punktów frustracji użytkowników oraz miejsc powodujących spadek konwersji,
- segmentacja użytkowników pod kątem ich wzorców zachowań,
- rozpoznawanie i definiowanie wzorców zachowań świadczących o występowaniu konkretnych emocji u użytkowników (Experience Metrics) – zarówno punktów frustracji, na które składają się rage clicki, rage key pressy, odświeżenia strony, chaotyczne poruszanie się po stronie czy przybliżanie i powiększanie treści, jak i doświadczeń pozytywnych: poruszanie się po dokładnie zaprojektowanej ścieżce, konwertowanie itp.[12],
- przekładanie doświadczeń użytkowników na liczby (wnioskowanie z analiz jakościowych),
- dostarczanie gotowych insightów i wskazówek optymalizacji w oparciu o cele biznesowe,
- zwężanie obszarów poszukiwania i wskazywania tzw. quick wins[13] – szybkich i nieskomplikowanych implementacji, które mają potencjał zwiększania konwersji,
- selekcja danych pod kątem ustalonych celów biznesowych oraz ograniczenie czasu przeprowadzania analiz.
Przypisy
- ↑ UI / UX – How Automation Helps in User Experience? [online], Mobinius, 3 marca 2017 [dostęp 2020-10-26] (ang.).
- ↑ Trendy w analizie danych w 2020. Zmiany w analityce danych. [online], Greenlogic, 15 stycznia 2020 [dostęp 2020-10-26] (pol.).
- ↑ The Collaborative UX Glossary - UX Mastery [online], uxmastery.com [dostęp 2020-10-26] .
- ↑ Marcin Dominik Jabłoński , Czy istnieją “dobre praktyki” w UX? [online], Medium, 21 maja 2017 [dostęp 2020-10-26] (ang.).
- ↑ Dirk Knemeyer , Jonathan Follett , Creative Next: AI, automation, and the practice of user experience design [online], interactions.acm.org, 2019 [dostęp 2020-10-26] .
- ↑ Polski startup cux.io pierwszym na świecie narzędziem do UX Automation [online], MamStartup, 22 października 2020 [dostęp 2020-10-26] (pol.).
- ↑ McKinsey & Company , Global surveys of consumer sentiment during the coronavirus crisis [online], www.mckinsey.com, 8 lipca 2020 [dostęp 2020-10-26] (ang.).
- ↑ Marcelina Lipska , Analityka jako klucz do sukcesu w post pandemicznej rzeczywistości | F1Brand [online], 29 czerwca 2020 [dostęp 2020-10-26] (pol.).
- ↑ COVID-19 Facts and Insights, [w:] McKinsey & Company , COVID-19: Briefing materials. Global health & crisis response [PDF], 6 lipca 2020 [dostęp 2020-10-26] [zarchiwizowane z adresu 2020-11-02] .
- ↑ Digital Experts Club , Raport: State of e-Commerce during COVID-19 in Poland [online] [dostęp 2020-10-26] [zarchiwizowane z adresu 2020-10-29] .
- ↑ Biznes koronoodporny. Jak możesz zmienić swoją firmę, żeby wykorzystać moment i wyjść z kryzysu mocniejszym? [online], Forbes.pl [dostęp 2020-10-26] (pol.).
- ↑ Paulina Walkowiak , Tools in the times of plague. How to analyze the behavior of users behind the screen? [online], cux.io, 23 marca 2020 [dostęp 2020-10-26] (ang.).
- ↑ Szybkie rozwiązywanie problemów biznesowych – metody fast track, action plan oraz quick wins [online], CONSIDER.pl - marketing i analiza danych, 12 marca 2018 [dostęp 2020-10-26] (pol.).