Машинне навчання (ML) кардинально змінює персоналізацію інтерфейсів користувача (UI). Якщо в традиційних методах налаштування інтерфейсів користувачів все залежить від ручних налаштувань, то ML дозволяє створювати інтерфейси, які динамічно адаптуються під індивідуальні потреби користувачів, використовуючи аналіз даних у реальному часі.
Технологія має кілька важливих складових, які активно використовуються:
-
Аналіз поведінки користувача в реальному часі: такі дані, як шаблони перегляду, кліки та час перебування на сторінці;
-
Адаптивні інтерфейси, що еволюціонують залежно від продовження взаємодії з користувачем;
-
Видобуток поведінкових даних для виявлення уподобань і шаблонів;
-
Прогнозна аналітика, яка дозволяє передбачити потреби користувачів;
-
Підкріплювальне навчання (Reinforcement learning), яке дозволяє динамічно адаптувати інтерфейс під час реальних взаємодій;
-
Контекстуальний інтелект, який враховує такі фактори, як місцезнаходження, тип пристрою та час доби.
Ці технології викликають інтерес серед мобільних розробників і дизайнерів завдяки численним перевагам:
-
Покращене залучення користувачів. Інтерфейси, що використовують ML, збільшують час взаємодії з додатком, показуючи контент і макети, які відповідають перевагам користувача.
-
Збільшення коефіцієнта конверсії. Персоналізовані інтерфейси точніше передбачають потреби користувача, допомагаючи йому рухатися до бажаних дій, таких як покупки чи підписки.
-
Оптимізація шляхів користувача. Персоналізовані інтерфейси роблять навігацію в додатках простішою, підкреслюючи найбільш важливі для користувача функції.
-
Покращене утримання і лояльність. Адаптуючись до уподобань користувачів, інтерфейси залишаються актуальними з часом, що заохочує користувачів повертатися.
-
Ефективний розподіл ресурсів. ML автоматизує персоналізацію, що дозволяє розробникам зосередитися на інноваціях і нових функціях.
-
Конкурентна перевага. На ринку, насиченому додатками, ті, що мають унікальні та запам'ятовувані функції персоналізації, вирізняються завдяки релевантному досвіду для користувачів.
До прикладів використання ML в персоналізації відносяться адаптивні плейлисти на Spotify, система відкриття контенту на Netflix та досвід покупок на Amazon. Кожна з цих платформ демонструє, як ML використовується для створення гарного користувацького досвіду.
Машинне навчання для персоналізації UI змінює традиційний підхід, пропонуючи адаптивні досвіди, що працюють без необхідності ручного втручання. Це дозволяє створювати інтерфейси, які відчуваються персональними для користувача.
Із розвитком моделей ML, персоналізація може виходити за межі рекомендацій контенту і включати елементи UI, такі як шаблони навігації, інформаційну архітектуру та навіть функції доступності.
Однак варто також враховувати питання конфіденційності. Збір необхідних даних ставить важливі питання про згоду користувача та безпеку даних. Розробники повинні знайти баланс між перевагами персоналізації та занепокоєннями користувачів щодо безпеки.
Персоналізація інтерфейсів користувача на основі ML є важливим кроком у розвитку мобільних додатків. Додатки, які зможуть успішно реалізувати ці можливості, отримають значні переваги в залученні та утриманні користувачів.
Перекладено з: Can Machine Learning Impact User Interface Personalization?