Büyük Verinin Web Tasarımını Nasıl Etkilediği ve Ondan Ne Öğrenebilirsiniz?

Sürekli internete bağlı bireyler ve cihazlarıyla, kullanıcı veri akışı şirketlerin müşterileriyle etkileşim şeklini değiştiriyor. Büyük veri hem küçük hem de büyük işletmelerin can damarı haline geldi ve web geliştirme de dahil olmak üzere dijital inovasyonun her yönünü etkiliyor.

Büyük Veri Nedir?

Büyük veri, geleneksel yöntemlerin ötesinde işleme ve analitik gerektiren büyük hacimli yapılandırılmış veya yapılandırılmamış veriler olarak tanımlanabilir. Ölçülebilir bir bakış açısıyla ifade etmek gerekirse, veri depolama ölçü birimi sadece terabayt veya petabayt ile sınırlı kalmamış, bunun da ötesine geçerek bir trilyon gigabayta eşdeğer olan zettabaytlara geçmiştir.

Bugün, büyük veri, verilerin önemini anlayan dijital analistlerin ve iş geliştiricilerin dikkatini çeken moda bir kelimedir. Bu veriler, öncelikle kullanıcı detaylarından oluşan internetten sayısız kaynaktan toplanır. Analiz üzerine, bu kullanıcı verileri, insan davranışını anlamak ve etkilemek için kullanılabilecek değerli ölçümlere dönüştürülebilir.

Web Geliştirme için Büyük Veriyi Kullanma

Veriye dayalı inovasyon, tüketiciler için seçimlerine, erişilebilirliklerine ve tercihlerine dayalı kişiselleştirilmiş deneyimler yaratmasıyla bilinir. Yaratıcılık ve estetiğin yanı sıra, geliştiriciler dikkatlerini veriye dayalı tasarımın web sitesi görüntülemelerini, katılımlarını ve yatırım getirilerini nasıl etkileyebileceğine çevirdiler.

Burada veri toplamak için kullanılabilecek bazı teknikler ve veri odaklı bir web tasarımı oluşturun.

1. Site Arama Analizi

Site arama analizi, bir sitenin tüketiciler ve rakipler arasında nasıl performans gösterdiğini kontrol etmek için web geliştiricileri tarafından benimsenen yaygın bir analitik tekniktir. Bir web sitesi tasarlanırken, verileri analiz etmek ve değişiklikler yapmak için yerleşik bir site botu veya bir gösterge panosu aracılığıyla site arama analizi için kaynak ayırmak gerekir. Bu analiz, tasarımcıların tüketici tercihlerini ve davranışlarını göz önünde bulundurarak web sitesinde değişiklik yapmalarını sağlayacaktır.

2. Web Trafiği Analizi

dağıtma web trafiği analiz aracı Bir web sitesi tasarlarken, geliştiricinin site tıklamalarını, etkileşimi ve gerekli dönüşümleri sağlayıp sağlamadığını takip etmesine olanak tanır. Analiz, genel site ziyaretleri, tüketici segmentleri, hemen çıkma oranı, sayfa görüntülemeleri ve elde tutma süresi hakkında ölçümler sağlar. Kullanıcı verilerine bağlı olarak, rekabet avantajı yaratmak için tüketici ihtiyaçlarına göre web tasarımı ve modifikasyonu yapılabilir.

3. Yerleşik Test

Dijital ağ üzerindeki kullanıcılar, sorgularına hızlı bir yanıt bekler ve bunu hıza uydurmak geliştiriciye kalmıştır. Yerleşik testler, geliştiricilere web sitesi performansı, işlevselliği, kullanılabilirliği, erişilebilirliği, uyumluluğu ve güvenliği hakkında gerçek zamanlı veriler sağlar. A/B testi, sitede yapılan tasarım değişiklikleri hakkında kullanıcılardan geri dönüş almak için kullanılabilecek bir diğer tekniktir.

4. Isı Haritası Analizi

Bir web sayfası üzerinden kullanıcı etkileşimini izlemek, kullanıcı davranışı hakkında önemli bilgiler verir ve bu da, tüketiciyi elde tutma oranı en yüksek olan bir web tasarımı oluşturmaya yardımcı olur. Sıcaklık haritası analizi, bir kullanıcının ekran üzerinde öncelikle nerede bilgi aradığını gösteren bir göz izleme özelliği kullanır. Bir web sitesini ısı haritası modeline göre tasarlamak, site tasarımını daha az ayrılma ve hemen çıkma oranları, daha yüksek görüntüleme ve iyileştirilmiş dönüşüm oranı ile geliştirir.

5. Güncellemeleri Otomatikleştirme

Veri bilimi, daha fazla müşteri memnuniyeti için web geliştirme ve tasarımların oluşturulma şeklini değiştiriyor. Makine öğrenimi ve yapay zeka ile web geliştirme güncellemeleri, veri kalıpları ve kullanıcı akışı dikkate alınarak otomatik olarak yapılabilir. Bu otomatik güncellemeler, tasarımcıların web sitesinin tüm yapısını yeniden düşünmek yerine gerekli alanlarda değişiklik yapmaya odaklanmalarına olanak tanır.

Web Tasarımı için Büyük Veri Kullanmanın Avantajları

Büyük veri, yüksek bilgi işlem olanakları sağlar. web uygulaması geliştirme şirket ve tüketiciler için UX tasarımları oluşturur. Sayısız fayda arasında, web tasarımları için büyük verinin başlıca avantajlarından bazıları aşağıdadır:

• Web Performansına Dair İçgörü:

Büyük veriler, bir web sitesinin izleyicileri ve dijital pazardaki rakipleri arasında nasıl performans gösterdiğine dair içgörü sağlar. Web performansına dayanan iş operasyonları, web görüntülemelerini, müşteriyi elde tutmayı ve dönüşüm oranlarını artırmak için akıllı seçimler ve kararlar alabilir. Örneğin, bir web tasarımı, bir web sayfasının yüklenme süresinde bir artışa neden oluyorsa, tüketicilerin web sitesini tekrar beklememesi veya web sitesini açmaması ihtimali vardır.

• Riskleri Azaltma:

Bir web sitesi, yalnızca rakiplerden değil, aynı zamanda olumsuz tüketici incelemelerinden de değişen yoğunluktaki risklere eğilimlidir. Bir web sitesi tasarlarken büyük verileri analiz etmek, müşteriden ayrılma, dolandırıcılık, güvenlik ihlalleri ve finansal risklerle ilgili riskleri azaltır veya ortadan kaldırır.

• Web Geliştirme Maliyetinin Düşürülmesi:

Optimum bir web tasarımı oluşturmak için yeterli mali kaynağın tahsis edilmesi gerekliyken, büyük veri analizi, tasarımcıların müşteri tercihlerine akıllıca yatırım yapmasına olanak tanır. Veri analizi ile web geliştirme maliyetleri azaltılabilir veya minimuma indirilebilir ve gerektiğinde sadece gerekli yatırımlar yapılabilir. Büyük veriler aracılığıyla öngörülebilir analizlerle, gelecekte daha az tüketici talebine sahip olabilecek sayfalar için riskli yatırımlardan da kaçınılabilir.

• ROI Oluşturmak ve Satışları Artırmak:

Veriye dayalı yeniliğe dayalı optimal bir web tasarımı, daha fazla yatırım getirisi sağlayabilir ve web sitelerindeki satışları artırabilir. Veri analizi ve optimizasyonu ile tüketici talebine göre pazarlama teknikleri ve promosyon kampanyaları yapılabilmekte ve modern web tasarımları ile satışa dönüştürülebilmektedir. E-ticaret web siteleri, satış sırasında indirim tekliflerinde daha iyi gezinmek için filtreli arama kategorileri sağlayabilir.

• Müşteri Deneyimini ve Etkileşimini İyileştirme:

Bir web sitesi üzerinden müşteri deneyimi, yalnızca yaratıcılığa değil, aynı zamanda kullanıcı dostu özelliklere, erişilebilirliğe, bilgi akışına ve sunuma da bağlıdır. Gerçek zamanlı müşteri etkileşimi verileri, tasarımcıların web sitesinde elde tutma oranını iyileştirmek için UX tasarımlarını, müşteri hizmetlerini ve kişiselleştirilmiş hizmetleri geliştirmelerine olanak tanır. Örneğin, büyük veri analizi tasarımcılara, tüketicilerinin arayüzden memnun olup olmadıklarını veya site üzerinden kolay erişim mi aradıklarını bilmelerini sağlar.

Web Tasarımının Geleceği

Dijital hizmetlere ve internete insan bağımlılığı eşi görülmemiş bir düzeye yükseldi ve bu fenomeni durdurmanın bir yolu yok. Bu bağımlılık, daha fazla işletmenin, sonunda şirketlerin ve kuruluşların yüzü haline gelecek web siteleri oluşturmasını gerektiriyor.

Benzersiz özelliklere sahip modern bir web sitesi oluşturmak ne kadar gerekliyse, bunu yapmanın akıllı yolu da tüketicilerin ne aradığını anlamak için kullanıcı verilerini analiz etmektir. Büyük veri analizi, sonunda web sitesi geliştirmenin geleceğini ve daha fazla müşteri büyümesi, elde tutma ve iş karı için tasarımların nasıl uygulanabileceğini şekillendirecektir. Tasarımcılar, sayısız avantajla pazarlama stratejilerini ve tüketicilerin bir web sitesine nasıl etkilenebileceğini değiştirme gücüne sahiptir.

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