如何通过机器学习改善用户体验？
用户体验 (UX)是关于用户在与任何人都可以以网站、移动应用程序等形式使用的产品交互时的整体体验。在类似的情况下，用户体验设计师主要负责制作用户与产品的互动非常吸引人且值得。然而，无论是 UI 还是 UX，许多设计师都对UX 和 Usability感到困惑。很明显会混淆，因为可用性是 UX 中不可避免的一部分，它描述了用户在使用产品时的易用性。现在出现了主要问题——“是否有可能使用机器学习来改善用户体验？”是的，为此，您需要选择各种用户行为数据集。
现在，您训练了一个机器学习模型，该模型具有一些特定功能，不仅可以理解和预测用户的意图，还可以帮助用户实现目标。想知道ML 改善用户体验 (UX)的那些迂回方式吗？让我们热身并开始 您发现 ML 显着改善用户体验的前 7 种方式：
1. 一步一步的情绪分析来衡量客户的意图、情绪
情绪分析，用更简单的术语来说，表达了对情绪的检测。现在，这些情绪可以是消极的也可以是积极的。为了检测这些，可以开发一个情绪分析模型，首先：
- 将面向情感的文本（如博客、论坛、新闻、评论）拆分为句子、短语，如果需要，还可以拆分为实体。
- 现在，主题及其对应的词肯定会被识别出来，以便可以相应地应用情绪。
- 最后，您有情绪，但仍然不了解客户/用户的意图或情绪。不要失去希望，因为自然语言处理和一些急需的 ML 技术将有助于为每个情绪分配分数，例如 -1、0、+1。
由于分配的分数表示特定情绪是积极的还是消极的，因此可以简化衡量用户对您的网站或应用程序的意图。通过这样的分析，企业和其他技术企业现在可以分析用户（或一组用户）情绪的确切图片，然后将其用于制作更好的内容、广告和产品，从而准确地解决用户的需求，从而能够增加利润率和基于业绩的增长。
2. 开始使用时间关键型聊天机器人
假设您已经启动了一家初创公司并且正忙于一些运营活动。同时，您的一位客户希望与您和您的团队会面，以更好地了解政策。由于您实际上不能同时出现在两个地方，您现在会做什么？为了避免此类事故，以机器学习算法为核心的时间紧迫的聊天机器人将：
- 即使在紧急情况下，也可以通过回答所有此类基于时间的问题来改善或创造积极的用户体验。
- 并且提供直观和集成的客户支持不会那么具有挑战性，因为该方法是机器驱动的，严格反对负面的用户体验。
无法区分的是，这些聊天机器人在通过检测相似性来扩展他们处理复杂问题的倾向方面远远超出了人类，或者你可以说与用户对话的常见模式。有了这个，人们可能会期望即使在困难时期也能提高创造积极用户体验的速度和质量。谁知道呢，所有这些都可能会或不太可能会影响用户对您的产品的有目的和有用的好处的注意力，这些好处是有吸引力的、可用的、有效的和高效的。
3.响应式布局等于更好的用户体验
用户不能仅仅为了打开应用程序或网站而使用手机或笔记本电脑。如果这是真的，那么用户将在不同的屏幕尺寸（比如 19 英寸或 15 英寸）上访问网站/应用程序。但是，如果信息（即内容）没有很好地呈现怎么办？在这里，响应式布局通过以下方式来拯救：
- 自动更改网站的原始大小，然后缩小或放大。
- 或者，通过对应用程序执行相同操作，使其在所有设备（台式机、平板电脑和手机）上看起来都具有视觉吸引力。
计划采用自适应设计？它可能会提出更好的解决方案，通过适当的优化和替换错误放置的网站或应用程序的元素来定制，但它成本高昂，有时不以用户为中心（比响应式的）。因此，每当您或某家公司雇用的开发人员决定按顺序重新配置各种设计元素以获得更好的用户体验时，他/她必须采用响应式布局，而不必强制添加多种尺寸（在固定设计中）。
4.由评论和购买制定的基于机器学习的分类
预测客户流失率（它描述了停止使用贵公司提供的服务（例如订阅优质内容）的客户百分比）是每个企业都表现出兴趣的事情。原因是企业可以分析为什么他们的客户停止使用你的服务？对如何处理这种情况感到紧张？无需担心，因为基于 ML 的分类将对文本数据进行分类，以便：
- 公司更容易根据他们喜欢的内容、他们感兴趣的购买类型或产品等对他们的客户进行细分或分类。
- 此外，提高积极在线评论和产品购买的百分比不会那么具有挑战性，因为客户的所有要求（例如对特定服务的兴趣，客户已经使用的服务的改进）都是以监督方式确定的使用基于 ML 的分类产生的高质量建议。
因此，与其专注于如何加快销售速度，不如让企业根据客户的兴趣、评论或购买来预测客户的流失率。所有这些都将增强用户体验，因为用户/客户现在既不会在商业网站上手动搜索产品，也不会寻找其他服务提供商与客户或一组客户互动，以有趣、愉快的方式回答他们的时间敏感问题方式。
5. 机器学习个性化
个性化可能会隐含或明确地与正在阅读或查看公司内容的用户的需求、心理（意味着自我意识、信心等特征）或人口统计（意味着城市或州的天气和生活方式）特征进行沟通结构在各种网页上。事实上，机器学习个性化使用的方法是一对一的，而不是在特定时期关注多个用户，这样：
- 企业可以通过一组个性化算法来实现客户满意度、改进的营销结果，这些算法的数据集可以很好地识别客户/用户的信念和兴趣。
- 之后，它会根据用户的行为历史过滤掉内容，以便通过个人促销和电子邮件保留他/她，例如“错过了什么？订阅 XYZ 的时事通讯和博客。”
因此，如果您经营的业务不能很好地与细分用户合作，那么利用这种个性化算法的性能指标将是实现令人满意的用户体验以产生高质量的潜在客户并更好地让用户参与您的服务、品牌的更好选择.
6. 使用快速和前向原型工具
原型工具及其协作和交互式库听起来对许多UI/UX 设计师很有帮助。这是因为这些工具配备了不同级别的保真度，因此设计人员实际上可以审查最终产品的每个细节，以便根据特定用户群的要求产生最佳设计。
质疑UX 设计师是否有可能在那些快速和前进的原型工具中找到机器学习的痕迹？是的，这些工具使用的模型是基于 ML/AI 的，因此它们可以有效地解决用户的问题，从而在不犯任何重大错误的情况下创造积极的用户体验。所以，如果你是一个UI 或 UX 设计师，认为使用这些原型工具创建好的设计是昂贵的，那么你还要研究即使在产品测试上花费了这么多钱，当你得到一个不完整的设计时感觉如何？
7. 通过客户反馈工具了解您的客户
无法找出您的客户真正需要什么？凭借可靠且最佳的客户反馈工具的可操作见解，无论大小品牌都可以灵活准确地发现其任何产品或应用程序中存在损害品牌与其客户关系的问题，这些问题根据年龄、意图和人口统计数据进行细分。
此外，他们（即竞争品牌）不必担心如何增加他们所处理的业务的客户生命周期价值，因为这些反馈工具（分类井数据，其分析将由 ML 模型管理）确保客户的交互有一个品牌是令人愉快的。简而言之，增强了用户体验，从现在开始，客户将从不同的角度评价品牌。