빅 데이터가 웹 디자인에 미치는 영향과 그로부터 배울 수 있는 것

개인과 장치가 인터넷에 지속적으로 연결되면서 사용자 데이터 흐름은 기업이 고객과 상호 작용하는 방식을 변화시키고 있습니다. 빅 데이터 중소기업과 대기업 모두의 생명선이 되었으며 웹 개발을 포함한 디지털 혁신의 모든 측면에 영향을 미치고 있습니다.

빅 데이터 란 무엇입니까?

빅 데이터는 기존 방법을 넘어서는 처리 및 분석이 필요한 대량의 정형 또는 비정형 데이터로 정의할 수 있습니다. 측정 가능한 관점에서 보자면, 데이터 스토리지의 측정 단위는 테라바이트 또는 페타바이트에 국한되지 않고 XNUMX조 기가바이트에 해당하는 제타바이트를 넘어섰습니다.

오늘날 빅 데이터는 데이터의 중요성을 이해한 디지털 분석가와 비즈니스 개발자의 관심을 사로잡은 유행어입니다. 이러한 데이터는 주로 사용자 세부 정보로 구성된 인터넷의 수많은 소스에서 수집됩니다. 분석 시 이러한 사용자 데이터는 인간 행동을 이해하고 영향을 미치는 데 사용할 수 있는 귀중한 메트릭으로 변환될 수 있습니다.

웹 개발을 위한 빅 데이터 사용

데이터 기반 혁신은 소비자의 선택, 접근성 및 선호도를 기반으로 하는 개인화된 경험을 소비자에게 제공하는 것으로 알려져 있습니다. 창의성과 미학 외에도 개발자는 데이터 기반 디자인이 웹 사이트 시청률, 참여도 및 투자 수익에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 관심을 돌렸습니다.

다음은 데이터를 수집하고 수집하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 기술입니다. 데이터 기반 웹 디자인 만들기.

1. 사이트 검색 분석

사이트 검색 분석은 웹 개발자가 소비자와 경쟁자 사이에서 사이트의 성능을 확인하기 위해 채택한 일반적인 분석 기술입니다. 웹사이트를 디자인할 때 내장된 사이트 봇이나 대시보드를 통해 사이트 검색 분석을 위한 리소스를 할당하여 데이터를 분석하고 수정해야 합니다. 이 분석을 통해 디자이너는 소비자 선호도 및 행동을 고려하여 웹 사이트를 변경할 수 있습니다.

2. 웹 트래픽 분석

배포 웹 트래픽 분석 도구 웹사이트를 디자인하는 동안 개발자는 사이트 클릭, 참여 및 필요한 전환을 제공하는지 여부를 추적할 수 있습니다. 분석은 전체 사이트 방문, 소비자 세그먼트, 이탈률, 페이지 보기 및 보유 시간에 대한 지표를 제공합니다. 사용자 데이터에 따라 경쟁 우위를 창출하기 위해 소비자 요구에 따라 웹 디자인 및 수정을 수행할 수 있습니다.

3. 내장 테스트

디지털 네트워크의 사용자는 쿼리에 대한 빠른 응답을 기대하며 이를 속도에 맞추는 것은 개발자의 몫입니다. 기본 제공 테스트는 웹 사이트 성능, 기능, 유용성, 접근성, 호환성 및 보안에 대한 실시간 데이터를 개발자에게 제공합니다. A/B 테스트는 사이트에서 이루어진 디자인 수정에 대한 사용자 반응을 얻는 데 사용할 수 있는 또 다른 기술입니다.

4. 히트맵 분석

웹 페이지에서 사용자 상호 작용을 추적하면 사용자 행동에 대한 중요한 정보를 얻을 수 있으므로 소비자 보유율이 가장 높은 웹 디자인을 만드는 데 도움이 됩니다. 히트 맵 분석은 시선 추적 기능을 사용하여 사용자가 주로 화면에서 정보를 찾는 위치를 나타냅니다. 히트맵 패턴에 따라 웹사이트를 디자인하면 이탈률과 이탈률이 감소하고 조회수가 증가하며 전환율이 개선되어 사이트 디자인이 개선됩니다.

5. 업데이트 자동화

데이터 과학은 더 많은 소비자 만족을 위해 웹 개발 및 디자인이 생성되는 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습과 인공 지능을 통해 데이터 패턴과 사용자 흐름을 고려하여 웹 개발 업데이트를 자동으로 수행할 수 있습니다. 이러한 자동 업데이트를 통해 디자이너는 웹 사이트의 전체 구조를 재고하는 대신 필요한 영역을 수정하는 데 집중할 수 있습니다.

웹 디자인을 위한 빅데이터 활용의 장점

빅 데이터는 높은 컴퓨팅 시설을 가능하게 합니다. 웹 앱 개발 소비자를 위한 UX 디자인을 만듭니다. 수많은 이점 중에서 웹 디자인을 위한 빅 데이터의 주요 이점 중 일부는 다음과 같습니다.

• 웹 성능에 대한 통찰력:

빅데이터는 웹사이트가 디지털 시장에서 뷰어와 경쟁사 사이에서 어떻게 작동하는지에 대한 통찰력을 제공합니다. 웹 성능에 의존하는 비즈니스 운영은 웹 보기, 고객 유지 및 전환율을 높이기 위한 현명한 선택과 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 웹 디자인으로 인해 웹 페이지 로드 시간이 늘어나면 소비자가 기다리거나 웹 사이트를 다시 열지 않을 가능성이 있습니다.

• 위험 완화:

웹사이트는 경쟁업체뿐만 아니라 부정적인 소비자 리뷰로부터 다양한 강도의 위험에 노출되는 경향이 있습니다. 웹사이트를 설계하는 동안 빅 데이터를 분석하면 고객 이탈, 사기, 보안 침해 및 재무 위험과 관련된 위험을 완화하거나 제거할 수 있습니다.

• 웹 개발 비용 절감:

최적의 웹 디자인을 만들기 위해서는 충분한 재정 자원의 할당이 필요하지만, 빅데이터 분석을 통해 디자이너는 고객 선호도에 현명하게 투자할 수 있습니다. 데이터 분석을 통해 웹 개발 비용을 줄이거나 최소화할 수 있으며 필요할 때 필요한 투자만 할 수 있습니다. 빅 데이터를 통한 예측 가능한 분석을 통해 향후 소비자 수요가 적을 수 있는 페이지에 대한 위험한 투자도 피할 수 있습니다.

• ROI 창출 및 판매 증대:

데이터 기반 혁신을 기반으로 한 최적의 웹 디자인은 더 많은 투자 수익을 창출하고 웹 사이트에서 매출을 높일 수 있습니다. 데이터 분석 및 최적화를 통해 소비자 요구에 따른 마케팅 기법 및 판촉 캠페인을 만들 수 있으며 현대적인 웹 디자인을 통해 판매로 전환할 수 있습니다. 전자 상거래 웹 사이트는 판매 중 할인 제안을 더 잘 탐색할 수 있도록 필터가 있는 검색 범주를 제공할 수 있습니다.

• 고객 경험 및 참여 개선:

웹 사이트에 대한 고객 경험은 창의성뿐만 아니라 사용자 친화적인 기능, 접근성, 정보의 흐름 및 프레젠테이션에 따라 달라집니다. 실시간 고객 상호 작용 데이터를 통해 디자이너는 UX 디자인, 고객 서비스 및 개인화된 서비스를 개선하여 웹 사이트의 유지율을 높일 수 있습니다. 예를 들어 빅 데이터 분석을 통해 디자이너는 소비자가 인터페이스에 익숙한지 또는 사이트를 통해 쉽게 액세스할 수 있는지를 알 수 있습니다.

웹 디자인의 미래

디지털 서비스와 인터넷에 대한 인간의 의존도는 전례 없는 수준으로 높아졌으며 이러한 현상을 멈출 방법이 없습니다. 이러한 의존성은 결국 기업과 조직의 얼굴이 될 웹사이트를 만들기 위해 더 많은 기업을 요구합니다.

고유한 기능을 갖춘 현대적인 웹 사이트를 만드는 것이 필요한 만큼 현명한 방법은 사용자 데이터를 분석하여 소비자가 원하는 것을 이해하는 것입니다. 빅 데이터 분석은 궁극적으로 웹 사이트 개발의 미래와 더 많은 고객 성장, 유지 및 비즈니스 이익을 위해 디자인을 구현하는 방법을 형성할 것입니다. 수많은 이점을 통해 디자이너는 마케팅 전략을 변경하고 소비자가 웹 사이트에 영향을 미칠 수 있는 방법을 변경할 수 있습니다.