UX-тестирование с использованием искусственного интеллекта: преимущества и лучшие практики

Искусственный интеллект уже упростил многие аспекты нашей жизни, и пользовательский опыт (UX) тоже не остался в стороне. Пользовательский опыт уже развивался с постоянной скоростью, но интеграция ИИ дала этой области удивительный импульс. ИИ — это новая, но важная часть UX-дизайна, поскольку он помогает анализировать ответы на опросы, устанавливать шаблоны, создавать тесты для кодирования, обнаруживать визуальные ошибки и многое другое. С помощью обработки естественного языка ИИ, алгоритмов машинного обучения и других возможностей новые UX-дизайны стали более отзывчивыми, простыми в использовании и еще более приятными для глаз. Продолжайте читать, чтобы узнать больше о преимуществах использования ИИ для тестирования UX и лучших ИИ для этой работы.

Преимущества использования ИИ для UX-тестирования

Машинное обучение и алгоритмы распознавания открывают новое окно в предпочтениях и поведении пользователя. Чем больше UX-дизайнеры знают о пользователях, тем больше они могут адаптировать продукт к своим потребностям. Что касается тестирования, вот некоторые из способов, которыми искусственный интеллект может быть полезен:

• Будет больше времени для экспериментов: как UX-дизайнер, вы можете создавать новые концепции, чтобы протестировать их и посмотреть, какие из них лучше работают для вашей целевой аудитории. Также нет необходимости тратить много времени на исследования, потому что ИИ автоматизирует этот процесс и собирает данные о вашей аудитории в режиме реального времени, чтобы вы могли постоянно улучшать продукт.
• Вы можете попрощаться с трудоемкими традиционными методами : без ИИ тестирование дизайна взаимодействия с пользователем включает в себя проведение опросов или фокус-групп, но с помощью ИИ вы можете пропустить многие шаги к этим методам и сэкономить много времени и денег.
• Информация стала более точной: ИИ работает не только быстрее, но и дает нам более надежные данные о пользовательском опыте. Выявляя тенденции и анализируя больше данных, вы можете точно определить проблемы и внести улучшения более точно. Более того, используя такие платформы, как UserTesting.com, работающую на основе искусственного интеллекта, вы охватите гораздо более широкую аудиторию. Это напрямую приводит к более точному пониманию реакции людей на ваш продукт.
• Это отличный инструмент для юзабилити-тестирования . Юзабилити-тестирование проводится путем наблюдения за тем, как потенциальные пользователи

будет взаимодействовать с приложением или веб-сайтом и насколько легко по нему перемещаться. Обычно испытуемым выдается продукт, и их действия регистрируются по мере использования различных частей приложения или веб-сайта. Этот метод предоставляет самую полезную информацию об устранении ошибок и недостатков дизайна, но может привести к часам отснятого материала. ИИ взял на себя многие способы тестирования юзабилити, которые будут объяснены в оставшейся части статьи.

• Есть место для более частого тестирования: тестирование взаимодействия с пользователем — это не то, что вы просто делаете в конце проекта, это постоянно меняющаяся часть дизайна. Использование ИИ значительно ускорит тестирование и не задержит проект.

 Как работает UX-тестирование на основе ИИ?

Вот некоторые из функций ИИ, которые могут помочь в тестировании UX:

• Сбор данных с помощью реальных пользователей;
• Организация кучи необработанных данных в качественный отчет
• Анализ сеансов юзабилити-тестирования;
• Распознавание закономерностей в обзорах и опросах;
• Создание тестов и опросов при каждом обновлении продукта;
• Поиск визуальных ошибок;
• Написание тестовых модулей Java.

Создание любого продукта требует большого количества исследований, что приводит к большому количеству данных. Эта информация позже должна быть систематизирована, расшифрована и тщательно проанализирована. Но сегодня вы можете обучить ИИ распознавать шаблоны и интерпретировать пользовательские данные в кратчайшие сроки. Реальным примером является Google Analytics , который создает подробные отчеты вместо количественных данных.

Кроме того, вы можете использовать ИИ для создания анкеты для пользователей, а затем анализировать предоставленные данные с помощью программного обеспечения, такого как OCR . Вы можете не только получать цифры с помощью анкет, но и обученный ИИ может напрямую взаимодействовать с пользователями и получать качественные отчеты. Существуют также платформы, которые обнаруживают визуальные ошибки в продукте или пишут модульные тесты Java, чтобы ускорить разработку.

Роль ИИ в юзабилити-тестировании

Вы не можете провести юзабилити-тестирование без помощи людей, но ИИ здесь, чтобы помочь нам как удобный инструмент. Тестирование UX с помощью ИИ особенно эффективно в следующих аспектах работы:

Делать заметки о вводе пользователя

При исследовании и тестировании UX в реальном мире вам нужно внимательно слушать, что говорят пользователи, и тщательно записывать их опыт работы с продуктом. Обычно для этого вы должны записывать их мнения и транскрибировать их в данные, но с помощью ИИ вы получите транскрипцию в течение нескольких минут. Эти ИИ не только будут делать транскрипции записей, но также могут добавлять временные метки. Одними из лучших сервисов для расшифровки ИИ являются Otter.ai , Trint и HappyScribe .

Прогнозирование внимания с помощью тепловой карты отслеживания взгляда

Чтобы понять опыт пользователя, вы должны иметь представление о том, что привлекает его внимание и как он воспринимает интерфейс. С помощью технологии отслеживания взгляда вы можете создавать тепловые карты того, куда люди больше всего смотрят, и направления их взгляда через экраны. Хотя для проведения этого UX-теста вам понадобится дорогостоящее оборудование и много времени. Инструменты на основе искусственного интеллекта, такие как AttentionInsight , Expoze и VisualEyes, могут прогнозировать, на что будет направлено внимание пользователя, исходя из внешнего вида дизайна. Эти инструменты оказались точными на 90% по сравнению с людьми.

Создав тепловую карту вашего интерфейса, сгенерированную ИИ, вы сможете исключить элементы, отвлекающие пользователя от важной информации. Кроме того, это хороший способ убедиться, что люди обращают внимание на наиболее важные части дизайна, такие как элементы «призыва к действию».

Выделение важной части видео

Как мы уже упоминали, юзабилити-тестирование в UX предполагает наблюдение за тем, как пользователь использует ваш продукт, что может быть представлено в виде видео. Взаимодействие пользователя с продуктом может занять несколько часов, поэтому для нескольких пользователей это будет очень сложно и займет много времени. Вот как вы можете использовать ИИ, такие как Pictory и Piktostory , для решения этой проблемы:

1. Загрузите видео, чтобы получить транскрипцию видео;
2. Пролистайте текст, чтобы найти важные части, которые вы хотите увидеть;
3. Попросите ИИ создать короткие видеоролики о деталях, которые вы отметили временем.

Вы можете получить полный пакет

Некоторые платформы на базе ИИ, такие как Loop11 , UserZoom и UserTesting , позволяют UX-дизайнерам удаленно проводить пользовательское тестирование и автоматизировать весь процесс сбора данных. Эти инструменты выполняют все функции, о которых мы упоминали выше, а также творят чудеса для упрощения отчетов.

Еще одним отличным примером ИИ для тестирования UX является WEVO , который использует технологию ИИ, а также пользовательский ввод для определения качества пользовательского опыта во всех аспектах. С WEVO исследователям UX нужно только определить опыт и целевую аудиторию. Этот ИИ будет отправлять стандартные тесты целевой группе, выбранной из более чем 30 миллионов пользователей, сортировать ответы и оценивать опыт, генерировать идеи и давать рекомендации. 

ИИ и тестирование визуальных ошибок

Одной из наиболее важных частей пользовательского опыта является визуальный аспект продукта. Визуальные ошибки могут помешать пользователю использовать продукт, что приведет к его полному отказу. Иногда это проявляется в виде мелких деталей, таких как неуместный текст или обнуленный заголовок. Традиционные способы поиска этих ошибок обычно не регистрируют подобные детали, и если все присутствует в дизайне и выполняет свою функцию, то это считается нормальным, даже если для человеческого глаза это искаженный беспорядок. Инструменты визуального ИИ могут легко сравнить две фотографии и найти изменения в вашем интерфейсе, поэтому, если вы предоставите им изображения того, как должен выглядеть продукт, они могут предупредить вас, как только что-то не так, даже на несколько пикселей.

Лучшие инструменты UX-тестирования на базе искусственного интеллекта и что они предлагают

Существует множество сервисов ИИ, и не все из них подходят для UX-тестирования. Вот некоторые из лучших инструментов искусственного интеллекта, которые помогут вам в тестировании пользовательского опыта:

1. Пользовательское тестирование

UserTesting — это мощная платформа на базе искусственного интеллекта и комплексный инструмент для тестирования UX и удобства использования цифровых продуктов. Что отличает эту платформу от остальных, так это внушительный пул реальных пользователей, которые могут протестировать ваши приложения, веб-сайты и прототипы, чтобы дать ценные отзывы. Методы тестирования разнообразны и могут быть разделены на модерируемые и немодерируемые. Существует также разнообразие его пользователей, принадлежащих к разным культурам и с разным опытом, что выводит юзабилити-тестирование на новый уровень.

UserTesting AI пишет тест в очень удобоваримой форме, и отчеты такие же простые. Кроме того, этот инструмент может творить чудеса с небольшими компаниями, поскольку предлагает исключительные услуги по разумной цене. Имейте в виду, что UserTesting.com считается довольно традиционной платформой, поскольку она по-прежнему сильно зависит от фокус-групп и опросов. Из-за этого UX-тестирование может занять больше времени. Он также более лояльно относится к старым методам тестирования, чем к ИИ, поэтому вы можете потерять некоторые преимущества использования этой новой технологии.

2. Приложения

Программная платформа Applitools — это полезный инструмент для улучшения визуальных элементов и UX вашего приложения. Эта платформа может беспрепятственно сравнивать интерфейс приложения с изображениями предполагаемого интерфейса для обнаружения любых визуальных ошибок. Эту платформу можно использовать на нескольких устройствах и отслеживать как веб-версию, так и приложение. Независимо от разрешения экрана, браузера или устройства, вы можете везде поддерживать одинаковый интерфейс. Applitools может обнаруживать проблемы со шрифтом, цветом и макетом, а также сообщать вам о наличии ошибок или отсутствующих интерактивных элементах.

3. Опросите людей

Poll the People — это инструмент опроса, который можно использовать для UX-дизайна. Эта платформа использует обработку естественного языка для создания опросов и предоставления эффективного отчета о результатах. Используя Poll the People, вы можете получать количественные данные из опросов, находить тенденции с помощью алгоритмов машинного обучения и получать отзывы о UX от широкого круга пользователей. Если вы планируете проводить пользовательское A/B-тестирование, эта платформа позволит вам сделать это быстрее и с меньшими затратами.

Сочетание традиционных методов с искусственным интеллектом — лучший способ получить точные данные и эффективно их обработать. Poll the People предлагает эту услугу за долю стоимости других платформ.

4. Тестим

Этот инструмент тестирования UX является исключительным, когда речь идет о создании тестов и анализе поведения пользователя в ответ на интерфейс. Testim также помогает командам обеспечения качества находить ошибки и быстрее информировать команду разработчиков. Используя эту платформу, вам больше не нужно беспокоиться о постоянном создании тестов и их поддержке. Testim не только создаст для вас тесты, но и будет обновлять их при каждом изменении приложения или веб-сайта. Еще одним преимуществом использования Testim является его простая интеграция с большинством инструментов совместной работы и разработки, обычно используемых между командами.

5. Пользовательское масштабирование

UserZoom — облачная платформа со множеством интересных сервисов. Этот инструмент предлагает различные методы, такие как тестирование дерева, тестирование удобства использования, сортировка карт и т. д. Кроме того, пользователи могут анализировать данные и отчеты, что может привести к повышению ваших результатов. Вы также можете получить представление о результатах пользовательского тестирования. Наконец, он также дает рекомендации, основанные на моделях поведения пользователей.

6. Тест завершен

TestComplete специализируется на UX-тестировании и предлагает уникальное автоматизированное тестирование. Вы можете использовать этот инструмент на многих платформах, таких как настольные компьютеры, веб-приложения и мобильные приложения, чтобы получать отзывы об элементах пользовательского интерфейса и взаимодействии с пользователем. Для создания тестов с помощью TestComplete вам потребуется очень мало знаний в области кодирования, поэтому он идеально подходит для тех, у кого нет технического образования. Если вам нужно написать сложные сценарии и выполнить расширенную настройку, вы будете рады узнать, что TestComplete поддерживает JavaScript, VBScript и Python.

7. Лабиринт

Maze — отличный инструмент, который поможет вам лучше понять поведение пользователей и принять меры на основе этой информации. Удобный интерфейс этой платформы позволит вам проверить удобство использования цифрового продукта, такого как приложение или веб-сайт.

8. Студии Каталон

Katalon Studios — это платформа на базе искусственного интеллекта, специально созданная для автоматизации тестирования. С помощью этого инструмента вы можете легко создавать гибкие тесты за 1 минуту. Вы также можете создать командный центр для организации тестов, который может стать незаменимым помощником для тех, кто ежедневно проводит множество тестов. Еще одним преимуществом Katalon Studios является то, что вы можете запускать параллельные тесты на разных устройствах. Кроме того, вы будете получать уведомления в режиме реального времени, что может быть очень удобно.

9. Диффблю

Цель Diffblue — позволить разработчикам сосредоточиться на создании лучших программных продуктов, не тратя много времени на тестирование. Эта платформа может писать полный модульный тест Java каждые две секунды. Устраняя необходимость модульного тестирования, Diffblue сэкономит ваше время и усилия и сделает его более приятным, потому что никому не нравится повторяющаяся и утомительная рутинная работа по написанию и поддержке модульных тестов.

Diffblue также позволяет переводить код в Jave, переносить приложение в облако и точно определять регрессию на ранних этапах проекта с помощью непрерывного тестирования.

Последние мысли

ИИ теперь неотъемлемая часть нашей жизни, поэтому, как UX-дизайнер, вы должны использовать этот мощный инструмент, чтобы ускорить процесс тестирования и улучшить некоторые аспекты UX-тестирования. Независимо от вашего метода тестирования платформы на основе ИИ могут помочь вам создавать тесты, систематизировать и анализировать их результаты, а также находить закономерности в обзорах, которые помогут вам улучшить продукт. Имейте в виду, что инструменты на базе ИИ по-прежнему нуждаются в тщательном контроле, и исследователи UX и тестировщики должны выявить лучшие из них, используя свой опыт и технические знания.