www.machinelearningmastery.ru

Машинное обучение, нейронные сети, искусственный интеллект
Header decor

Home

6 лучших примеров использования данных в дизайне

Дата публикации Oct 3, 2019

В настоящее время отрасли получают привилегии благодаря возможности применять науку о данных для достижения новых высот в своей эффективности, продуктивности и общем успехе. Диапазон этих возможностей широко распространен, начиная с расширенных расчетов для бизнеса до качества обслуживания клиентов. Кроме того, сбор данных намного проще, чем когда-либо прежде.

Что касается компаний, работающих в области дизайна, наука о данных может принести множество преимуществ. Дизайн - это сфера деятельности, где творчество и технологии должны работать вместе. Поэтому наука о данных широко применяется в дизайне. В этом случае дизайн - это общий термин, который включает в себя различные сферы деятельности, основанные на дизайне. Кроме того, дизайн является одним из самых динамичных и сложных направлений деятельности. Таким образом, применение данных науки, в этом случае, является обязательным.

Остановимся на ярких примерах того, как приложения для обработки данных меняют индустрию дизайна.

Отраслевые знания

Важность отраслевых знаний в процессах разработки и проектирования продукции бесспорна. В настоящее время покупатели обращают особое внимание на дизайн продукта. Большое внимание уделяется эстетике и эмоциональному контексту, скрытому за формами, цветами и текстурами. Отраслевые знания в сочетании с потребностями и предпочтениями клиентов могут в значительной степени способствовать успеху продукта на рынке.

Но как можно разработать продукт, который будет полностью удовлетворять потребности клиентов, соответствовать их ожиданиям и правильно выполнять все необходимые задачи?

Это этап, на котором необходимо объединить различные виды знаний для разработки продукта, соответствующего всем этим требованиям. Термин «дизайнерское мышление» часто используется для обозначения решения этого процесса поиска. Алгоритмы и методы науки о данных помогают собирать и анализировать данные, чтобы получить как можно больше ценных сведений. Процесс мышления при проектировании будет направлен на эти идеи для персонализации принятия решений, прогнозирования поведения клиентов и т. Д. В целом, сочетание различных знаний и подходов приведет к тому, что продукт будет настолько близок к идеальному продукту, что клиенты будут готов купить.

Разработка продукта

Разработка нового продукта - это сочетание шагов, направленных на создание продукта с нуля и его вывод на рынок. Дизайн продукта является одним из этих шагов.

Алгоритмы обработки данных помогают выявлять скрытые тенденции и настроения, даже не представляя продукт на рынке. Миллионы обзоров продуктов, комментариев и обсуждений предоставляют обширное поле для расширенного анализа.

Умные дома

В последнее время большие данные проникли в различные сферы человеческой жизни. Это сильно повлияло на то, как мы живем, управляем своими домами и как мы их строим. Таким образом, наши дома стали умными домами благодаря современным технологиям.

Применение современных технологий направлено на облегчение рутинных задач для людей. Тем не менее, прогресс этих технологий, похоже, не замедляется. Таким образом, дизайн дома должен адаптироваться и адаптироваться к новым требованиям. Домашняя автоматизация и интеллектуальные интегрированные решения требуют определенного уровня персонализации и возможности настройки в соответствии с пожеланиями клиентов. Самообучающиеся и адаптивные системы умного дома невозможны без алгоритмов и методов науки о данных.

Человеко-ориентированный дизайн

Дизайн, ориентированный на человека, - это новая структура проектирования и управления, предназначенная для разработки различных решений, основанных на человеческом подходе. Он построен по принципу совместных действий исследования. Таким образом, решение проблем находится через этапы наблюдения, начального кадрирования, мониторинга, анализа и т. Д.

Применение ориентированного на человека дизайна приносит бизнесу множество преимуществ. Дизайн, ориентированный на человека, позволяет изготавливать очень удобные в использовании продукты. В свою очередь, клиент получает простой в использовании продукт, а вы получаете сокращение расходов на службы поддержки и системы поддержки. Более того, снижение уровня стресса и повышение производительности, эффективности, диапазона возможностей и доступности также находятся в пределах полномочий человека-ориентированного дизайна.

Эта структура ориентирована на разработку продукта, идеально подходящего для клиента. Поэтому обнаружение смыслов и настроений, сегментация клиентов и многие другие приложения для обработки данных имеют решающее значение для проектирования, ориентированного на человека.

азартные игры

Большие данные стали мощной движущей силой и для игрового дизайна. Ориентированный на данные / управляемый дизайн игры является наиболее широко применяемым подходом в разработке игр. Традиционные алгоритмы обучения под наблюдением идеально соответствуют задачам улучшения игрового дизайна.

Дизайн игр, управляемый данными, сконцентрирован на оптимизации различных уровней системы игры. Таким образом, вы можете выбрать определенную часть кода, такую ​​как анимация, навигация, использование кэша и т. Д. и применять методы науки о данных, чтобы улучшить его. В результате уровень удовлетворенности клиентов также будет расти.

Задача любого игрового дизайнера состоит в том, чтобы применить свое творчество и современные технологии для создания игры, которая будет увлекательной, интуитивно понятной и простой в навигации. В данном случае наука о данных помогает этому конструктору принимать решения на основе данных и проверять свои идеи, прежде чем воплотить их в жизнь.

UX дизайн

Веб-разработка и дизайн UX значительно улучшаются благодаря широкому применению науки о данных. Несомненно, это области, которые требуют сильного творческого фона и особой страсти к искусству.

С проникновением науки о данных в веб-дизайн процесс стал более основанным на данных, логичным и хорошо организованным. Давайте подробнее рассмотрим несколько ярких примеров того, как наука о данных может улучшить ваши услуги веб-дизайна.

Управление ожиданиями

Анализ данных помогает дизайнерам создавать веб-сайты с высокой скоростью отклика, простотой навигации и логической структурой. Красивый и функциональный веб-сайт привлекает больше посетителей, заставляет их оставаться дольше и становится верными последователями и клиентами. Применение различных методов и алгоритмов машинного обучения облегчает сбор информации о клиентах и ​​отслеживание соответствующих показателей веб-сайта.

Даже макет веб-сайта может быть улучшен с помощью динамического дизайна веб-сайта, который позволяет пропустить этап A / B-тестирования и экономит ресурсы и время. Кроме того, анализ тепловой карты помогает выявить элементы, привлекающие внимание клиентов, и даже измерить интенсивность этого внимания.

Сегментация клиентов

Сегментация и персонализация клиентов позволяют нам сделать дизайн сайта адаптивным и адаптивным. Собирая идеи, вы можете предоставить своим клиентам уникальные, привлекательные изображения и цветовые схемы. Таким образом, вы заставляете клиента чувствовать себя уникальным и ценным для компании.

Одно и то же изображение может использоваться для разных целей и оказывать разное влияние на сегменты клиентов. Поэтому анализ таких реакций полезен для процесса дизайна сайта.

Обработка крайних случаев

Применение интеллектуальных технологий позволяет запоминать предпочтения клиентов и проводить анализ настроений. Конкретные виртуальные помощники могут стать эффективным инструментом для сбора этих идей.

Таким образом, эти чат-роботы становятся настоящим личным помощником для клиента, собирающего идеи как надежного и надежного друга. В крайних случаях представлены ситуации, связанные с недопониманием или крайней неудовлетворенностью клиента. Боты с искусственным интеллектом обнаруживают такие случаи и предоставляют их для дальнейшего анализа, чтобы избежать подобных проблем в будущем. Таким образом, веб-разработчики получают возможность создавать стратегии, основанные на данных, и еще более привлекательные веб-сайты.

Вывод

Компании во всем мире стремятся применять науку данных в своих интересах. Современный дизайн без данных технологий и алгоритмов - пустая трата времени. В настоящее время основным правилом успеха является сбор, анализ и принятие решений на основе данных для дальнейшего постоянного улучшения.

Чем точнее будет разработан ваш продукт, тем больше клиентов найдут его идеальным для себя. Усовершенствованная персонализация, прогнозирование воздействия, персонализированная помощь и поддержка - вот некоторые из многочисленных вариантов использования, которые стремительно повышают уровень удовлетворенности клиентов. Сбор данных, применение различных аналитических методов, разработка стратегий проектирования и рекомендации, безусловно, приведут вас к успеху.

Первоначально опубликовано вactivewizards.com,

Оригинальная статья

Footer decor

© www.machinelearningmastery.ru | Ссылки на оригиналы и авторов сохранены. | map