Статьи, Журналы
Принятие решений в области совершенствования цифровых сервисов на основе UI/UX-исследований
Мягкова, К.Г. Принятие решений в области совершенствования цифровых сервисов на основе UI/UX-исследований : влияние использования технологии искусственного интеллекта / К. Г. Мягкова // Стратегические решения и риск-менеджмент. — Санкт-Петербург, 2024 — N 2. — С.186-199. — Библиогр. в конце ст.
Мягкова, К.Г., (2024), "Принятие решений в области совершенствования цифровых сервисов на основе UI/UX-исследований: влияние использования технологии искусственного интеллекта", Стратегические решения и риск-менеджмент, Санкт-Петербург, 2024, N 2, С.186-199.
Мягкова К Г. Принятие решений в области совершенствования цифровых сервисов на основе UI/UX-исследований: влияние использования технологии искусственного интеллекта. Стратегические решения и риск-менеджмент. 2024; (N 2). С.186-199.
Источник
Аннотация
Проведение UX-исследований позволяет снизить отток пользователей цифровых сервисов и выявить точки роста, а также предложить решения для улучшения опыта и удержания пользователей. Основное преимущество UX-исследований - это понимание потребностей и ожиданий пользователей. UX-исследования позволяют анализировать поведение, предпочтения и проблемы пользователей, а также определить, какие функции и возможности приложения являются важными. Внедрение искусственного интеллекта вызвало дискуссию о том, как можно усовершенствовать процессы проектирования, связанные с UX-дизайном, и привело к появлению концепций искусственного дизайнерского интеллекта (ADI) и интеллектуального дизайна (intelligent design). В статье разработан авторский подход к проведению UX/UI-исследований с использованием AI-технологии; составлен и смоделирован текущий клиентский путь банковского раздела в мобильном приложении банка; проведены глубинные интервью с 20 респондентами, в рамках которых они сравнивали экранные формы с применением и без применения AI-технологии; описаны UI/UX-исследования на основе проведенных глубинных интервью с последующим обоснованием потребности внедрения AI-технологии с целью персонализации пользовательского пути в мобильном приложении. Кроме того, итоги UI/UX-исследования подтвердили гипотезу, что внедрение персонализированного пользовательского опыта с использованием AI-технологии (фотореалистичные картинки авто) в мобильном приложении банка приведет к улучшению удовлетворенности клиентов и повышению их уровня вовлеченности, что в результате повысит доходность и конкурентоспособность банка. Предложенные рекомендации позволят оптимизировать пользовательский опыт в мобильном приложении, а также улучшить метрики NPS и MAU, по экспертной оценке, в два раза.
Ключевые слова
- #информационные технологии
- #цифровые технологии
- #цифровые инструменты
- #разработка приложений
- #мобильные приложения
- #мобильный банкинг
- #клиентоориентированность
- #клиентоориентированные стратегии
- #клиентский сервис
- #предпочтения
- #потребительский спрос
- #исследования
- #искусственный интеллект
- #проектирование
- #интеллектуальные технологии
- #моделирование
- #персонализация
- #оптимизация
- #сравнительный анализ
- #таблицы
- #графический анализ
-
УДК:004
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Коул, А. Искусственный интеллект и компьютерное зрение / А. Коул, С. Ганджу, М. Казам. — Санкт-Петербург : Питер, 2023. — 608 с.. — (Бестселлеры O'Reilly). — ISBN 978-5-4461-1840-3.
- 2. Шумский, С.А. Машинный интеллект / С. А. Шумский. — Москва : Инфра-М, 2023. — 340 с.. — (Наука и практика). — ISBN 978-5-369-01832-3.
- 3. Ставрицкий, А.В. Современные возможности искусственного интеллекта в маркетинге и банковском секторе / А. В. Ставрицкий // Финансовые рынки и банки. — Москва, 2025 — N 8. — С.102-105.
- 4. Марков, С. Охота на электроовец / С. Марков. — Москва : ДМК Пресс, 2025. — 782 с., ил.. — ISBN 978-5-93700-333-1.
- 5. Гифт, Н. Прагматичный ИИ / Н. Гифт. — Санкт-Петербург : Питер, 2019. — 302 с.. — (Для профессионалов). — ISBN 978-5-4461-1061-2.
- 6. Лексин, В.Н. Искусственный интеллект в экономике, политике и частной жизни / В.Н. Лексин. — Москва : ЛЕНАНД, 2021. — 336 с.. — (Науки об искусственном). — ISBN 978-5-9710-8960-5.
- 7. Фарли, Д. Современная программная инженерия / Д. Фарли. — Санкт-Петербург : Питер, 2024. — 284 с.. — (Для профессионалов). — ISBN 978-5-4461-2335-3.
- 8. Амейзен, Э. Создание приложений машинного обучения / Э. Амейзен. — Санкт-Петербург : Питер, 2023. — 272 с.. — (Библиотека программиста). — ISBN 978-5-4461-1773-4.
- 9. Коваленко, Д.А. Stable Diffusion / Д. А. Коваленко. — Санкт-Петербург : БХВ-Петербург, 2025. — 351 с.. — (Для начинающих). — ISBN 978-5-9775-2061-4.
- 10. Миронов, А.М. Методы верификации программ / А. М. Миронов. — Москва : ДМК Пресс, 2023. — 336 с.. — ISBN 978-5-93700-278-5.
Отзывы читателей
0