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¿Cómo el big data configura las tendencias de la interfaz de usuario y el desarrollo de la web?

22 de agosto de 2020

Los grandes datos y el comercio electrónico han estado cuidadosamente interrelacionados durante años. Según un reciente informe de IDC, se estima que el universo digital de los grandes datos aumentará en un 61% a 175 para el 2025. El comercio electrónico representa una gran parte de este espacio digital – acumulando los servicios de geolocalización de los compradores, los historiales de los navegadores web, la actividad de los medios sociales y los carritos de compra en línea abandonados.

Teniendo esto en cuenta, aunque la recopilación de datos sobre los consumidores es genial, el análisis de los datos es lo que da a las empresas de comercio electrónico de éxito una ventaja definitiva. Las empresas de comercio electrónico que aprovechan los grandes análisis de datos pueden comprender el comportamiento de compra de sus clientes en el marco de las tendencias recientes.

Además, estas empresas adaptan su comercialización directamente a las preferencias de los clientes, desarrollan nuevos productos y diseños de sitios web que satisfacen las necesidades de los clientes y se aseguran de que los empleados proporcionen el nivel exacto de servicio que los clientes esperan.

Proceso de desarrollo de la web más rápido

En las formas tradicionales, los desarrolladores de la web estaban acostumbrados a diseñar la estructura de las páginas web con la conjetura de lo que los clientes necesitarían y preferirían. Pero las cosas han cambiado desde entonces. Hoy en día, los desarrolladores web dependen de herramientas analíticas avanzadas. Les permite estudiar una enorme cantidad de datos, que proporcionan información precisa sobre las características y funciones de las tendencias actuales entre los usuarios.

Aprender sobre UX y las necesidades por adelantado permite a los desarrolladores web de hoy en día eliminar las conjeturas y acelerar el proceso de desarrollo web.

Big Data ayuda a los desarrolladores y diseñadores a satisfacer las cambiantes y cambiantes demandas de los usuarios a tiempo. A su vez, hace que el desarrollo de la web sea más rápido y ventajoso para las empresas.

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Elevada experiencia de compra

Como probablemente sepas, los negocios de comercio electrónico tienen un suministro incesante de datos para alimentar el análisis predictivo que les ayuda a anticipar cómo se comportarán los usuarios en el futuro. Casi todos los sitios web que conoces registran el número de clics por página, el número de productos que la gente añade a sus carritos de compra antes de pagar, y el tiempo típico entre una visita a la página de inicio y una compra.

Cuando los clientes se inscriben en un programa de recompensas o de suscripción, las empresas pueden evaluar la información demográfica, el estilo, el tamaño, la edad y la información socioeconómica. Estos análisis ayudan a los negocios de comercio electrónico desarrollar estrategias más profundas para evitar el llamado «abandono del carrito de la compra» y reducir el tiempo de compra y adaptarse a las tendencias en ciernes. No sólo eso, sino que las empresas de comercio electrónico utilizan estos datos para pronosticar con precisión las necesidades de inventario con los cambios en la estacionalidad de la economía.

Tomemos a Lenovo – es el mayor proveedor de PC, que sirve a más de 160 países. Mientras intentaba mejorar la experiencia del cliente y distinguir la compañía de la competencia, Lenovo necesitaba entender las necesidades de los usuarios, los comportamientos de compra y las preferencias. Al recopilar conjuntos de datos de múltiples puntos de contacto, Lenovo utilizó el análisis predictivo en tiempo real para elevar la experiencia del usuario y obtener un aumento del 11% en los ingresos por unidad de venta al público.

Hacer que los sitios web sean compatibles y atractivos

Un sitio web debe cumplir con varias regulaciones locales e internacionales. En particular, es necesario respetar la privacidad de las personas.

Algunos de los países, como los de la región de la Unión Europea, son conocidos por sus estrictas reglamentaciones sobre la forma de acumular y manejar información privada de los individuos.

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Cuando se diseña un sitio web que se dirige a los visitantes y clientes de esta región, tiene que cumplir con la RPI. Del mismo modo, los diseñadores de sitios web tienen que asegurarse de que los datos de los usuarios, como los financieros, médicos y otros, independientemente de su ubicación, estén seguros y se utilicen de acuerdo con la normativa vigente.

Por otro lado, los datos deberían ser uno de los componentes vitales que impulsan las decisiones empresariales en casi cualquier industria.

Analizando las métricas de diseño de la página web se verá si el diseño web es cumplir los objetivos del propietario, ver cómo los clientes interactúan con el sitio web, y si hay áreas para el desarrollo.

Al igual que la capacidad de desarrollar un diseño basado en datos, cualquier otra industria puede utilizar el mismo enfoque para planificar sus operaciones. Por ejemplo, en la industria de la salud, los grandes datos que comprometen la edad de un paciente, su residencia, su historial médico y otra información les permiten determinar el mejor cuidado y curso de tratamiento.

Inteligencia Artificial (IA)

Uno de los mayores avances de los grandes datos es la inteligencia artificial. Todas las redes sociales están saturadas de comentarios relacionados con la IA por parte de los CEOs de numerosas empresas de todo el mundo. Todos ellos afirman que Las tecnologías basadas en la IA jugarán un papel importante y continuará mejorando la calidad de los servicios en los negocios, la educación, el cuidado de la salud, la manufactura, etc.

Cuando se trata de comercio electrónico, las esperanzas están puestas principalmente en los chatbots alimentados por la IA. Por ejemplo, asistentes virtuales como Alexa y Siri se han convertido en un impulso muy necesario en la participación de los clientes. Según los expertos, la interacción con una IA será imposible de diferenciar de la socialización con una persona real. Se espera que el aprendizaje automático, así como las redes neuronales, acerquen a los chatbots a este propósito.

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Personalización mejorada

Si está acostumbrado al diseño UX, no perderá la necesidad de investigar continuamente los requisitos de los usuarios. Cuando se trata de grandes análisis de datos, la investigación se dirigirá de tal manera que ofrezca una profunda comprensión de qué datos, y en qué cantidades los usuarios necesitan o quieren ver.

Por otra parte, es especialmente importante evitar sobrecargar los tableros de los clientes con montones de datos, un error común que se comete cuando los desarrolladores o diseñadores se obsesionan por demostrar la abundancia de las habilidades analíticas de una solución.

Los tiempos han cambiado, y los usuarios ya saben que hay una gran cantidad de datos detrás de sus gráficos, tablas y cuadros; sin embargo, la mayoría de ellos no quieren saber o ver más de lo que es necesario para satisfacer sus necesidades.

Contrariamente a lo que puede haber oído, se esperan cambios globales en el mercado del desarrollo de la web en un futuro próximo, y grandes datos impulsan estas tendencias. Sin embargo, para lograr estos cambios, se necesita mucho trabajo en muchas grandes áreas de la tecnología de procesamiento de datos, pero un gran UX es uno de los requisitos críticos. Con eso en mente, si sus empresas tienen la intención de desarrollar o comprar una gran plataforma de datos, ayudará a mantener las consideraciones de UX como primordiales en el diseño de la interfaz.