Привет, коллеги-энтузиасты UX! Как женщина, занимающаяся технологиями, я всегда ищу способы сделать наш цифровой мир более привлекательным и персонализированным. Интерфейсы машинного обучения (ML) меняют правила игры в UX, но как вы пишете для этих интерфейсов и поддерживаете вовлеченность пользователей? В этой статье я поделюсь некоторыми советами, которые помогли мне как женщине-писателю UX.
Понимание пути вашего пользователя.
При написании интерфейсов машинного обучения крайне важно понимать путь вашего пользователя. Как женщины, мы, естественно, преуспеваем в сочувствии и понимании потребностей других. Нам нужно знать, какие точки данных собираются, как алгоритмы машинного обучения обрабатывают эти данные и как направлять наших пользователей к желаемому результату. Это как быть цифровым сватом, но лучше.
Будьте проще, сестра:
Наши пользователи не хотят разгадывать детективный роман, чтобы понять наш контент. Будь проще, сестра. Используйте четкий и лаконичный язык, который легко понять. Избегайте использования технических терминов или жаргона, которые могут оттолкнуть ваших пользователей. Короткое и сладкое название игры.
Прозрачность превыше всего:
Наши пользователи заслуживают того, чтобы знать, как используются их данные. Как женщины, мы ценим прозрачность и честность во всех аспектах нашей жизни. Будьте прозрачны в отношении того, как алгоритмы машинного обучения дают рекомендации. Если есть какие-либо ограничения или предубеждения, дайте им знать. Честность всегда лучшая политика.
Тестируйте и повторяйте.
Интерфейсы машинного обучения постоянно развиваются. Мы должны быть открыты для тестирования и повторения нашего контента, чтобы не отставать от изменений. A/B-тестирование может помочь нам определить, какой язык или призыв к действию работают лучше всего. Отзывы пользователей — это наше секретное оружие, позволяющее узнать, чего на самом деле хотят наши пользователи. Чем больше мы тестируем, тем больше мы сможем адаптировать наш контент к потребностям наших пользователей.
Заключение.
Как женщины-UX-райтеры, мы обладаем уникальным видением того, как создавать привлекательные и персонализированные интерфейсы машинного обучения. Нам нужно понимать потребности наших пользователей, поддерживать простой и понятный язык, быть прозрачными в отношении того, как работают алгоритмы, и быть открытыми для тестирования и повторения нашего контента. С помощью этих советов мы можем создавать интерфейсы машинного обучения, которые объединяют людей и делают наш цифровой мир немного ярче.
