ݺߣ

ݺߣShare a Scribd company logo
Галина Калугина
Yota Devices
Искусственный интеллект
и пользовательский опыт
Пользовательский опыт
Восприятие и ответные действия пользователя, возникающие
в результате использования и/или предстоящего использования
продукции, системы или услуги
Опыт пользователя включает все эмоции, убеждения,
предпочтения, ощущения, физические и психологические
реакции пользователя, поведение и достижения, которые
возникают до, во время и после использования системы
Структура знаний дизайнера
UX дизайн
Эргономика Статистика
и эксперименты
Когнитивная
психология
Раздел психологии, изучающий
позновательные процессы
человеческой психики.
Научная дисциплина, изучающая
взаимодействие человека
и других элементов системы,
а также сфера деятельности по
применению теории, принципов,
данных и методов этой науки
для обеспечения благополучия
человека и оптимизации общей
производительности системы
Изучение качественных
и количественных данных
о человеческом поведении
и взаимодействии с системой
Большие данные
Что такое аналитика
Операции мысленного или реального расчленения целого (вещи,
свойства, процесса или отношения между предметами) на составные
части, выполняемая в процессе познания или предметно-практической
деятельности человека
Анкетирование, A/B-тест, сбор статистики
по использованию приложения
Анализ данных
КоличественныйКачественный
Изучение небольших выборок
с целью найти причины явления
Интервью пользователя, дневниковое
исследование, коридорное тестирование,
юзабилити-тестирование
Изучение больших выборок с целью
проследить закономерность
Постановка задачи ПроцессУчастники
При постановке задачи нужно
объяснить пользователю, какова его
конечная цель, не предлагая никаких
шагов по ее достижению. Важно
следить, чтобы в формулировках
задач и вопросов не содержалось
поддсказок.
Чтобы соблюсти чистоту
эксперимента, в процессе
необходимо фиксировать
только то, что делал и говорил
пользователь и сколько времени ему
потребовалось, и не подсказывали.
Если время выполнения задания
сильно превышет запланированное,
задание считается невыполненным.
5 человек находят 80% всех
проблем системы. Важно следить,
чтобы профиль участников
исследования был максимально
близок к профилю основной массы
конечных пользователей
Определение
целей и объектов
тестирования
Подбор
участников
Приветствие,
объяснения
целей
тестирования
участникам
Объяснение
задания
× ≈5
Фиксация всех
действий
и комментариев
пользователя
Фиксация
времени,
затраченного
на выполнение
заданий
Прощание
с пользователем,
благодарности
Обработка
результатов
эксперимента
Внесение
правок
Качественные данные
Количественные данные
Цели внедрения
Улучшение опыта
взаимодействия
Создание нового
опыта
Исправление
ошибок
Статискика показывает
сколько пользователей прошло
сценарий до конца, перешло
к какому-либо действию,
сделало какой-то выбор и т. д.
Изучение самых «популярных»
действий пользователя
даст возможность
сфокусироваться на них
и упростить ключевые
сценарии
Изучение предпочтений
пользователя поможет
придумать новые
индивидуальные решения для
каждого типа пользователей
Процесс анализа интерфейса
Формулируем
конкретный вопрос
Определяем факторов
успеха: какими должны
быть результаты
Определяем метрики
(счетчики, которые нужно
поставить)
Проверяем
релевантность
данных
Корректируем
решение
Собираем
данные
Отвечаем на вопрос
Характеристики правильного
вопроса
•	вопрос представляет интерес: ответ на него кому-то нужен;
•	на этот вопрос еще нет ответа: ответ на вопрос не очевиден, его нет в
профессиональной литературе, коллеги еще не проводили этого исследования;
•	вопрос имеет смысл: ответ на вопрос поможет сделать продукт лучше
понятным образом;
•	на вопрос возможно ответить: вопрос должен быть сформулирован так, чтобы
данные могли на него ответить;
•	вопрос должен быть конкретным: должно быть понятно, какие данные нужно
собирать, чтобы ответить на этот вопрос
хороший вопрос:
Какой процент пользователей, которым показали
уведомление, выполнили предложенное действие?
плохой вопрос:
Выполняют ли пользователи какое-либо
действие?
Машинное
обучение
Рекомендательные сервисы
Защита от мошенничества
и спама
Распознавание ввода,
предиктивный ввод
Персональные ассистенты
Спасибо
за внимание!
Искусственный интеллект и пользовательский опыт
Искусственный интеллект и пользовательский опыт
Искусственный интеллект и пользовательский опыт
Искусственный интеллект и пользовательский опыт
Искусственный интеллект и пользовательский опыт
Искусственный интеллект и пользовательский опыт
Искусственный интеллект и пользовательский опыт
Искусственный интеллект и пользовательский опыт
Искусственный интеллект и пользовательский опыт
Искусственный интеллект и пользовательский опыт
Искусственный интеллект и пользовательский опыт
Искусственный интеллект и пользовательский опыт
Искусственный интеллект и пользовательский опыт
Искусственный интеллект и пользовательский опыт
Искусственный интеллект и пользовательский опыт
Искусственный интеллект и пользовательский опыт
Искусственный интеллект и пользовательский опыт
Искусственный интеллект и пользовательский опыт

More Related Content

Искусственный интеллект и пользовательский опыт

  • 1. Галина Калугина Yota Devices Искусственный интеллект и пользовательский опыт
  • 2. Пользовательский опыт Восприятие и ответные действия пользователя, возникающие в результате использования и/или предстоящего использования продукции, системы или услуги Опыт пользователя включает все эмоции, убеждения, предпочтения, ощущения, физические и психологические реакции пользователя, поведение и достижения, которые возникают до, во время и после использования системы
  • 3. Структура знаний дизайнера UX дизайн Эргономика Статистика и эксперименты Когнитивная психология Раздел психологии, изучающий позновательные процессы человеческой психики. Научная дисциплина, изучающая взаимодействие человека и других элементов системы, а также сфера деятельности по применению теории, принципов, данных и методов этой науки для обеспечения благополучия человека и оптимизации общей производительности системы Изучение качественных и количественных данных о человеческом поведении и взаимодействии с системой
  • 5. Что такое аналитика Операции мысленного или реального расчленения целого (вещи, свойства, процесса или отношения между предметами) на составные части, выполняемая в процессе познания или предметно-практической деятельности человека Анкетирование, A/B-тест, сбор статистики по использованию приложения Анализ данных КоличественныйКачественный Изучение небольших выборок с целью найти причины явления Интервью пользователя, дневниковое исследование, коридорное тестирование, юзабилити-тестирование Изучение больших выборок с целью проследить закономерность
  • 6. Постановка задачи ПроцессУчастники При постановке задачи нужно объяснить пользователю, какова его конечная цель, не предлагая никаких шагов по ее достижению. Важно следить, чтобы в формулировках задач и вопросов не содержалось поддсказок. Чтобы соблюсти чистоту эксперимента, в процессе необходимо фиксировать только то, что делал и говорил пользователь и сколько времени ему потребовалось, и не подсказывали. Если время выполнения задания сильно превышет запланированное, задание считается невыполненным. 5 человек находят 80% всех проблем системы. Важно следить, чтобы профиль участников исследования был максимально близок к профилю основной массы конечных пользователей Определение целей и объектов тестирования Подбор участников Приветствие, объяснения целей тестирования участникам Объяснение задания × ≈5 Фиксация всех действий и комментариев пользователя Фиксация времени, затраченного на выполнение заданий Прощание с пользователем, благодарности Обработка результатов эксперимента Внесение правок Качественные данные
  • 7. Количественные данные Цели внедрения Улучшение опыта взаимодействия Создание нового опыта Исправление ошибок Статискика показывает сколько пользователей прошло сценарий до конца, перешло к какому-либо действию, сделало какой-то выбор и т. д. Изучение самых «популярных» действий пользователя даст возможность сфокусироваться на них и упростить ключевые сценарии Изучение предпочтений пользователя поможет придумать новые индивидуальные решения для каждого типа пользователей
  • 8. Процесс анализа интерфейса Формулируем конкретный вопрос Определяем факторов успеха: какими должны быть результаты Определяем метрики (счетчики, которые нужно поставить) Проверяем релевантность данных Корректируем решение Собираем данные Отвечаем на вопрос
  • 9. Характеристики правильного вопроса • вопрос представляет интерес: ответ на него кому-то нужен; • на этот вопрос еще нет ответа: ответ на вопрос не очевиден, его нет в профессиональной литературе, коллеги еще не проводили этого исследования; • вопрос имеет смысл: ответ на вопрос поможет сделать продукт лучше понятным образом; • на вопрос возможно ответить: вопрос должен быть сформулирован так, чтобы данные могли на него ответить; • вопрос должен быть конкретным: должно быть понятно, какие данные нужно собирать, чтобы ответить на этот вопрос хороший вопрос: Какой процент пользователей, которым показали уведомление, выполнили предложенное действие? плохой вопрос: Выполняют ли пользователи какое-либо действие?