Как большие данные влияют на веб-дизайн и чему они могут научиться

Поскольку люди и их устройства постоянно подключены к Интернету, поток пользовательских данных меняет то, как компании взаимодействуют со своими клиентами. Большие Данные стал источником жизненной силы как малого, так и крупного бизнеса и влияет на все аспекты цифровых инноваций, включая веб-разработку.

Что такое большие данные?

Большие данные можно определить как большой объем структурированных или неструктурированных данных, требующих обработки и анализа, выходящих за рамки традиционных методов. Чтобы представить это в измеримой перспективе, единица измерения хранения данных не ограничивается только терабайтами или петабайтами, но вышла за пределы зеттабайт, что эквивалентно одному триллиону гигабайт.

Сегодня большие данные — это модное слово, которое привлекло внимание цифровых аналитиков и разработчиков бизнеса, которые осознали важность данных. Эти данные собираются из бесчисленных источников в Интернете, которые в основном состоят из сведений о пользователях. После анализа эти пользовательские данные могут быть преобразованы в ценные показатели, которые можно использовать для понимания и влияния на поведение человека.

Использование больших данных для веб-разработки

Инновации, основанные на данных, известны тем, что создают персонализированный опыт для потребителей, основанный на их выборе, доступности и предпочтениях. Помимо творчества и эстетики, разработчики обратили внимание на то, как дизайн, основанный на данных, может повлиять на посещаемость их веб-сайтов, вовлеченность и окупаемость инвестиций.

Вот некоторые из методов, которые можно использовать для сбора данных и создать веб-дизайн на основе данных.

1. Анализ поиска по сайту

Анализ поиска по сайту — это распространенный аналитический метод, используемый веб-разработчиками для проверки того, как сайт работает среди потребителей и конкурентов. При разработке веб-сайта необходимо выделить ресурсы для анализа поиска по сайту с помощью встроенного бота сайта или панели инструментов для анализа данных и внесения изменений. Этот анализ позволит дизайнерам вносить изменения в веб-сайт с учетом предпочтений и поведения потребителей.

2. Анализ веб-трафика

Развертывание инструмент для анализа веб-трафика при разработке веб-сайта разработчик может отслеживать клики по сайту, вовлеченность и обеспечивает ли он необходимые конверсии. Анализ предоставляет показатели общего числа посещений сайта, потребительских сегментов, показателя отказов, просмотров страниц и времени удержания. В зависимости от пользовательских данных веб-дизайн и модификация могут быть выполнены в соответствии с потребностями потребителя для создания конкурентного преимущества.

3. Встроенное тестирование

Пользователи цифровой сети ожидают быстрого ответа на свои запросы, и разработчик должен сопоставить это со скоростью. Встроенные тесты предоставляют разработчикам в режиме реального времени данные о производительности, функциональности, удобстве использования, доступности, совместимости и безопасности веб-сайта. A/B-тестирование — это еще один метод, который можно использовать для получения реакции пользователей на изменения дизайна, внесенные на сайте.

4. Анализ тепловой карты

Отслеживание взаимодействия пользователей с веб-страницей дает важную информацию о поведении пользователей, что помогает создать веб-дизайн, обеспечивающий максимальное удержание потребителей. Тепловая карта В анализе используется функция отслеживания взгляда, указывающая, где пользователь в первую очередь ищет информацию на экране. Разработка веб-сайта в соответствии с шаблоном тепловой карты улучшает дизайн сайта с меньшим количеством отказов и отказов, более высоким количеством просмотров и улучшенным коэффициентом конверсии.

5. Автоматизация обновлений

Наука о данных меняет способ веб-разработки и создания дизайна для большего удовлетворения потребителей. Благодаря машинному обучению и искусственному интеллекту обновления веб-разработки могут выполняться автоматически с учетом шаблонов данных и потока пользователей. Эти автоматические обновления позволяют дизайнерам сосредоточиться на внесении изменений в нужные области вместо того, чтобы переосмысливать всю структуру веб-сайта.

Преимущества использования больших данных для веб-дизайна

Большие данные позволяют использовать высокие вычислительные мощности для разработка веб-приложений компания и создает дизайн UX для потребителей. Среди бесчисленных преимуществ, ниже приведены некоторые из основных преимуществ больших данных для веб-дизайна:

• Анализ веб-производительности:

Большие данные дают представление о том, как веб-сайт работает среди своих зрителей и конкурентов на цифровом рынке. Бизнес-операции, зависящие от производительности веб-сайтов, могут принимать разумные решения и увеличивать число просмотров веб-сайтов, удержание клиентов и коэффициенты конверсии. Например, если веб-дизайн вызывает увеличение времени загрузки веб-страницы, есть вероятность, что потребители не будут ждать или открывать веб-сайт снова.

• Снижение рисков:

Сайт подвержен разной степени рискам не только со стороны конкурентов, но и со стороны негативных отзывов потребителей. Анализ больших данных при разработке веб-сайта снижает или устраняет риски, связанные с уходом клиентов, мошенничеством, нарушениями безопасности и финансовыми рисками.

• Снижение стоимости веб-разработки:

Хотя для создания оптимального веб-дизайна необходимо выделение достаточных финансовых ресурсов, анализ больших данных позволяет дизайнерам разумно инвестировать в предпочтения клиентов. Благодаря анализу данных затраты на веб-разработку могут быть снижены или сведены к минимуму, а инвестиции могут быть сделаны только тогда, когда это необходимо. Благодаря предсказуемому анализу с помощью больших данных также можно избежать рискованных инвестиций для страниц, которые могут иметь меньший потребительский спрос в будущем.

• Генерация ROI и увеличение продаж:

Оптимальный веб-дизайн, основанный на инновациях, основанных на данных, может обеспечить большую отдачу от инвестиций и увеличить продажи на веб-сайтах. С помощью анализа и оптимизации данных можно разрабатывать маркетинговые методы и рекламные кампании в соответствии с потребительским спросом, которые можно превратить в продажи с помощью современного веб-дизайна. Веб-сайты электронной коммерции могут предоставлять категории поиска с фильтрами для лучшей навигации по предложениям скидок во время распродаж.

• Улучшение клиентского опыта и вовлеченности:

Впечатления клиентов от веб-сайта зависят не только от творчества, но и от его удобных для пользователя функций, доступности, потока информации и представления. Данные о взаимодействии с клиентами в режиме реального времени позволяют дизайнерам улучшать дизайн UX, обслуживание клиентов и персонализированные услуги, чтобы повысить коэффициент удержания на веб-сайте. Например, анализ больших данных позволит дизайнерам узнать, устраивает ли их потребитель интерфейс или им нужен легкий доступ через сайт.

Будущее веб-дизайна

Зависимость человечества от цифровых услуг и интернета достигла беспрецедентного уровня, и остановить это явление невозможно. Эта зависимость требует от большего количества предприятий создания веб-сайтов, которые в конечном итоге станут лицом корпораций и организаций.

Как бы ни было необходимо создание современного веб-сайта с уникальными функциями, разумный способ сделать это — проанализировать пользовательские данные, чтобы понять, что ищут потребители. Анализ больших данных в конечном итоге определит будущее разработки веб-сайтов и то, как можно реализовать дизайн для большего роста клиентов, удержания и прибыли бизнеса. Обладая многочисленными преимуществами, дизайнеры могут изменить маркетинговые стратегии и то, как потребители могут повлиять на веб-сайт.

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