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octobre 31, 2022

Combler le fossé entre les données et la conception centrée sur l’humain4 minutes de lecture


Avec l’essor de l’IA et notre capacité à collecter de plus en plus de données sur les consommateurs, il est important que nous gardions la conception centrée sur l’humain au premier plan pour améliorer l’engagement avec les consommateurs. Mais comment? De nombreuses entreprises au niveau de l’entreprise, même celles qui ont des stratégies de marketing numérique matures, ont du mal à mettre leurs données en action.

Afin de combler l’écart, vous devez repenser la façon dont vos données et vos modèles de science des données sont structurés et tenir compte de vos capacités d’analyse de données. En postulant conception centrée sur l’humain, vous devriez pouvoir utiliser vos données pour produire un livrable qui permettra au machine learning de prédire le comportement des consommateurs. De telles prédictions incluraient des changements de comportement en temps réel que l’apprentissage automatique devrait détecter lorsqu’une personne est passée d’un voyage à un autre.

Allez au-delà de la recherche client

La conception centrée sur l’humain consiste vraiment à concevoir des expériences utilisateur qui répondent aux besoins spécifiques de votre client. Avec les bonnes informations, vous pouvez guider votre UX et votre CX vers une conception plus attrayante. Personnalisation fait également partie de l’expérience qui peut être appliquée tout au long de leur parcours client si vous collectez et utilisez les données de manière efficace.

Pour offrir une conception client enrichissante, il est temps d’approfondir un peu votre approche de la segmentation des données au-delà de la recherche client et de la création de personnalités. Par exemple, votre consommateur de produits est peut-être quelqu’un qui est un bricoleur un peu plus soucieux des prix, par rapport à une autre personne qui est plus intéressée par un produit haut de gamme haut de gamme. Ce type de données de préférence va au-delà de l’approche macro consistant à effectuer la recherche de parcours et à l’utiliser pour guider votre conception UX.

Le comportement humain n’est pas standardisé

Dans l’exemple, si vous vous en tenez à la conception uniquement pour le personnage, vous manquerez de fournir une excellente expérience à la personne qui achète en fonction de ses préférences. D’autre part, si vous concevez uniquement en fonction des préférences, votre expérience client ne ciblera pas ceux qui correspondent à vos compartiments de personnalité.

Nous savons tous également que, simplement parce qu’une personne est soucieuse des prix, certaines circonstances peuvent l’amener à modifier son comportement. Ainsi, tout à coup, la personne de notre exemple prend un chemin différent de celui qui recherche simplement la meilleure offre. C’est là que vous devez faire évoluer votre conception pour qu’elle soit davantage axée sur les données afin d’être centrée sur l’humain. Vous devez être en mesure de vous adapter à un changement d’état d’esprit et d’aligner votre stratégie de collecte de données et de taxonomie pour tenir compte des opportunités d’apprentissage du public en temps réel. Configurer des alertes lorsque les données suggèrent un changement de préférence d’expérience de probabilité accrue de conversion, pour aider à éclairer la stratégie UX personnalisée lors des points de contact clés du parcours.

En alignant votre structure de données, votre segmentation et vos modèles d’analyse avancée sur les points de contact clés du parcours, vous pouvez non seulement appliquer les apprentissages de votre public à la conception UX centrée sur l’humain, mais vous créez également des données fondamentales pour permettre aux capacités d’apprentissage automatique de fournir les meilleures actions suivantes uniques par personne, les points de contact du parcours et la motivation du public.

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