बड़ा डेटा वेब डिज़ाइन को कैसे प्रभावित कर रहा है और आप इससे क्या सीख सकते हैं

व्यक्तियों और उनके उपकरणों के लगातार इंटरनेट से जुड़े रहने से, उपयोगकर्ता डेटा प्रवाह बदल रहा है कि कंपनियां अपने ग्राहकों के साथ कैसे बातचीत करती हैं। बिग डेटा छोटे और बड़े व्यवसायों के लिए समान रूप से जीवनधारा बन गया है, और यह वेब विकास सहित डिजिटल नवाचार के हर पहलू को प्रभावित कर रहा है।

बिग डेटा क्या है?

बड़े डेटा को संरचित या असंरचित डेटा की बड़ी मात्रा के रूप में परिभाषित किया जा सकता है जिसके लिए पारंपरिक तरीकों से परे प्रसंस्करण और विश्लेषण की आवश्यकता होती है। इसे मापने योग्य परिप्रेक्ष्य में रखने के लिए, डेटा भंडारण की माप की इकाई केवल टेराबाइट्स या पेटाबाइट्स तक ही सीमित नहीं है, बल्कि ज़ेटाबाइट्स से आगे बढ़ गई है जो एक ट्रिलियन गीगाबाइट के बराबर है।

आज, बड़ा डेटा वह चर्चा का विषय है जिसने डिजिटल विश्लेषकों और व्यवसाय डेवलपर्स का ध्यान आकर्षित किया है जिन्होंने डेटा के महत्व को समझा है। ये डेटा इंटरनेट के असंख्य स्रोतों से एकत्र किया जाता है, जिसमें मुख्य रूप से उपयोगकर्ता का विवरण शामिल होता है। विश्लेषण करने पर, इन उपयोगकर्ता डेटा को मूल्यवान मैट्रिक्स में बदला जा सकता है जिसका उपयोग मानव व्यवहार को समझने और प्रभावित करने के लिए भी किया जा सकता है।

वेब विकास के लिए बड़े डेटा का उपयोग करना

डेटा-संचालित नवाचार उपभोक्ताओं के लिए वैयक्तिकृत अनुभव बनाने के लिए जाना जाता है, जो उनकी पसंद, पहुंच और प्राथमिकताओं पर आधारित होते हैं। रचनात्मकता और सौंदर्यशास्त्र के अलावा, डेवलपर्स ने अपना ध्यान इस ओर लगाया है कि डेटा-संचालित डिज़ाइन उनकी वेबसाइट दर्शकों की संख्या, जुड़ाव और निवेश पर रिटर्न को कैसे प्रभावित कर सकता है।

यहां कुछ तकनीकें दी गई हैं जिनका उपयोग डेटा एकत्र करने के लिए किया जा सकता है एक डेटा-संचालित वेब डिज़ाइन बनाएं.

1. साइट खोज विश्लेषण

साइट खोज विश्लेषण एक सामान्य विश्लेषणात्मक तकनीक है जिसे वेब डेवलपर्स द्वारा यह जांचने के लिए अपनाया जाता है कि कोई साइट उपभोक्ताओं और प्रतिस्पर्धियों के बीच कैसा प्रदर्शन कर रही है। किसी वेबसाइट को डिज़ाइन करते समय, डेटा का विश्लेषण करने और संशोधन करने के लिए इन-बिल्ट साइट बॉट या डैशबोर्ड के माध्यम से साइट खोज विश्लेषण के लिए संसाधन आवंटित करना आवश्यक है। यह विश्लेषण डिजाइनरों को उपभोक्ता की प्राथमिकताओं और व्यवहार को ध्यान में रखते हुए वेबसाइट में बदलाव करने की अनुमति देगा।

2. वेब ट्रैफ़िक विश्लेषण

ए की तैनाती वेब ट्रैफ़िक विश्लेषण उपकरण किसी वेबसाइट को डिज़ाइन करते समय डेवलपर को साइट पर क्लिक, जुड़ाव और यह आवश्यक रूपांतरण प्रदान कर रहा है या नहीं, इस पर नज़र रखने की अनुमति मिलती है। विश्लेषण समग्र साइट विज़िट, उपभोक्ता खंड, बाउंस दर, पृष्ठ दृश्य और अवधारण समय पर मेट्रिक्स प्रदान करता है। उपयोगकर्ता डेटा के आधार पर, प्रतिस्पर्धी लाभ पैदा करने के लिए उपभोक्ता की जरूरतों के अनुसार वेब डिज़ाइन और संशोधन किया जा सकता है।

3. अंतर्निहित परीक्षण

डिजिटल नेटवर्क पर उपयोगकर्ता अपने प्रश्नों के त्वरित उत्तर की उम्मीद करते हैं, और यह डेवलपर पर निर्भर है कि वह इसे गति से कैसे पूरा करे। अंतर्निहित परीक्षण डेवलपर्स को वेबसाइट के प्रदर्शन, कार्यक्षमता, प्रयोज्यता, पहुंच, अनुकूलता और सुरक्षा के बारे में वास्तविक समय डेटा प्रदान करते हैं। ए/बी परीक्षण एक अन्य तकनीक है जिसका उपयोग साइट पर किए गए डिज़ाइन संशोधनों पर उपयोगकर्ता की प्रतिक्रियाएँ प्राप्त करने के लिए किया जा सकता है।

4. हीट मैप विश्लेषण

किसी वेबपेज पर उपयोगकर्ता की बातचीत को ट्रैक करने से उपयोगकर्ता के व्यवहार के बारे में महत्वपूर्ण जानकारी मिलती है, जो एक ऐसा वेब डिज़ाइन बनाने में सहायता करती है जिसमें उच्चतम उपभोक्ता प्रतिधारण हो। गर्मी के नक्शे विश्लेषण एक आई-ट्रैकिंग सुविधा का उपयोग करता है, जो दर्शाता है कि उपयोगकर्ता मुख्य रूप से स्क्रीन पर जानकारी कहां ढूंढ रहा है। हीट मैप पैटर्न के अनुसार वेबसाइट डिजाइन करने से कम ड्रॉप-ऑफ और बाउंस दर, उच्च दृश्य और बेहतर रूपांतरण दर के साथ साइट डिजाइन में सुधार होता है।

5. स्वचालित अपडेट

डेटा विज्ञान अधिक उपभोक्ता संतुष्टि के लिए वेब विकास और डिज़ाइन बनाने के तरीके को बदल रहा है। मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ, डेटा पैटर्न और उपयोगकर्ता प्रवाह को ध्यान में रखते हुए, वेब विकासात्मक अपडेट स्वचालित रूप से किया जा सकता है। ये ऑटो-अपडेट डिजाइनरों को वेबसाइट की संपूर्ण संरचना पर पुनर्विचार करने के बजाय आवश्यक क्षेत्रों में संशोधन करने पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देते हैं।

वेब डिज़ाइन के लिए बड़े डेटा का उपयोग करने के लाभ

बड़ा डेटा उच्च कंप्यूटिंग सुविधाओं को सक्षम बनाता है वेब ऐप डेवलपमेंट कंपनी उपभोक्ताओं के लिए UX डिज़ाइन बनाती है। अनगिनत लाभों के बीच, वेब डिज़ाइन के लिए बड़े डेटा के कुछ प्रमुख लाभ नीचे दिए गए हैं -

• वेब प्रदर्शन पर अंतर्दृष्टि:

बड़ा डेटा यह जानकारी प्रदान करता है कि कोई वेबसाइट डिजिटल बाज़ार में अपने दर्शकों और प्रतिस्पर्धियों के बीच कैसा प्रदर्शन करती है। वेब प्रदर्शन पर निर्भर व्यवसाय संचालन वेब दृश्य, ग्राहक प्रतिधारण और रूपांतरण दरों को बढ़ाने के लिए स्मार्ट विकल्प और निर्णय ले सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि कोई वेब डिज़ाइन किसी वेब पेज के लोड समय में वृद्धि का कारण बनता है, तो संभावना है कि उपभोक्ता प्रतीक्षा नहीं करेंगे या वेबसाइट को दोबारा नहीं खोलेंगे।

• जोखिम कम करना:

एक वेबसाइट पर न केवल प्रतिस्पर्धियों से बल्कि नकारात्मक उपभोक्ता समीक्षाओं से भी जोखिम की तीव्रता अलग-अलग होती है। किसी वेबसाइट को डिज़ाइन करते समय बड़े डेटा का विश्लेषण करने से ग्राहक के दलबदल, धोखाधड़ी, सुरक्षा उल्लंघनों और वित्तीय जोखिमों से संबंधित जोखिम कम हो जाते हैं या समाप्त हो जाते हैं।

• वेब विकास की लागत कम करना:

जबकि एक इष्टतम वेब डिज़ाइन बनाने के लिए पर्याप्त वित्तीय संसाधनों का आवंटन आवश्यक है, बड़ा डेटा विश्लेषण डिजाइनरों को ग्राहक प्राथमिकताओं में बुद्धिमानी से निवेश करने की अनुमति देता है। डेटा विश्लेषण के साथ, वेब विकास लागत को कम या न्यूनतम किया जा सकता है, और आवश्यकता पड़ने पर केवल आवश्यक निवेश ही किया जा सकता है। बड़े डेटा के माध्यम से पूर्वानुमानित विश्लेषण के साथ, उन पृष्ठों के लिए जोखिम भरे निवेश से भी बचा जा सकता है जिनकी भविष्य में उपभोक्ता मांग कम हो सकती है।

• आरओआई उत्पन्न करना और बिक्री बढ़ाना:

डेटा-संचालित नवाचार पर आधारित एक इष्टतम वेब डिज़ाइन अधिक निवेश रिटर्न उत्पन्न कर सकता है और वेबसाइटों पर बिक्री बढ़ा सकता है। डेटा विश्लेषण और अनुकूलन के साथ, विपणन तकनीकों और प्रचार अभियानों को उपभोक्ता की मांग के अनुसार बनाया जा सकता है, जिसे आधुनिक वेब डिज़ाइन के माध्यम से बिक्री में बदला जा सकता है। ईकॉमर्स वेबसाइटें बिक्री के दौरान डिस्काउंट ऑफर के बेहतर नेविगेशन के लिए फ़िल्टर के साथ खोज श्रेणियां प्रदान कर सकती हैं।

• ग्राहक अनुभव और जुड़ाव में सुधार:

किसी वेबसाइट पर ग्राहकों का अनुभव न केवल रचनात्मकता पर बल्कि उसकी उपयोगकर्ता-अनुकूल सुविधाओं, पहुंच, सूचना के प्रवाह और प्रस्तुति पर भी निर्भर करता है। वास्तविक समय ग्राहक संपर्क डेटा डिजाइनरों को वेबसाइट पर अवधारण दर में सुधार करने के लिए यूएक्स डिजाइन, ग्राहक सेवा और वैयक्तिकृत सेवाओं में सुधार करने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, बड़े डेटा विश्लेषण से डिजाइनरों को पता चलेगा कि क्या उनके उपभोक्ता इंटरफ़ेस के साथ सहज हैं या साइट के माध्यम से आसान पहुंच की तलाश में हैं।

वेब डिज़ाइन का भविष्य

डिजिटल सेवाओं और इंटरनेट पर मानव निर्भरता अभूतपूर्व स्तर तक बढ़ गई है, और इस घटना को रोकने का कोई रास्ता नहीं है। यह निर्भरता अधिक व्यवसायों को ऐसी वेबसाइट बनाने के लिए बुलाती है जो अंततः कॉरपोरेट्स और संगठनों का चेहरा बन जाएंगी।

अनूठी विशेषताओं के साथ एक आधुनिक वेबसाइट बनाना जितना आवश्यक है, उतना ही स्मार्ट तरीका यह है कि उपयोगकर्ता डेटा का विश्लेषण करके यह समझा जाए कि उपभोक्ता क्या चाह रहे हैं। बिग डेटा विश्लेषण अंततः वेबसाइट विकास के भविष्य को आकार देगा और अधिक ग्राहक वृद्धि, प्रतिधारण और व्यावसायिक लाभ के लिए डिज़ाइन को कैसे लागू किया जा सकता है। कई फायदों के साथ, डिजाइनरों के पास मार्केटिंग रणनीतियों को बदलने की शक्ति होती है और उपभोक्ताओं को किसी वेबसाइट की ओर कैसे प्रभावित किया जा सकता है।

स्रोत: https://www.smartdatacollective.com/how-big-data-is-influence-web-design-and-what-you-can-learn-from-it/