在20世紀90年代后期，大多數Web服務使用千篇一律的方法來解決用戶需求。在他們開始關注人性化設計之前，這些模板化的解決方案已經盛行了近二十年。

以人為本的設計側重于最終用戶的需求，開發人員為每個用戶定制個性化解決方案。盡管以人為本的設計有著明顯的好處，但它仍處于起步階段。它仍然是一個新穎的概念的原因是它在大數據出現之前是不可能的。

大數據為UX開發者們打開了新的大門。它們可以使用令牌跟蹤用戶，并提供定制化的用戶體驗。

有幾種不同的方法可以將大數據應用于改進以人為中心的設計：

1)Web服務商可以使用個性化來為每個用戶創建獨特的用戶體驗。

2)他們可以進行實驗來了解他們的用戶基礎和圍繞他們的轉換目標來提供用戶體驗。

這兩種方法都有其優點。重要的是確保合適地收集數據。用戶也需要被小心地監控，因為大數據模型的輸出常常不準確的。

O’Reilly指出，大數據和個性化設計是用戶體驗(UX)的未來

優化用戶體驗是Web服務面臨的最大挑戰之一。O’Reilly指出它已經開始變得容易多了。O’Reilly Strata會議專注于數據科學與以個性化設計的交叉領域。

Ann Spencer在芝加哥參加了其中一個活動，發現這是一次大開眼界的經歷。在與許多大數據專家交談之后，她發現個性化設計的未來比預期中更依賴于大數據。她打算記錄未來事件和研究紀事，突出個性化設計與大數據之間的交叉。

“我參加研討會，是因為我想看看DsA的過程和技術如何使一群人公開討論他們的數據挑戰，就解決這些挑戰的潛在想法達成共識，并將它們轉化為采取行動的時機。我也想看看我是否能與DsA合作，捕獲一些過程、技巧和技術，然后與Strata的觀眾分享這些見解。這篇文章是關于個性化設計與數據協同系列的第一篇。”

日內瓦安全政策中心發現大數據有助于監測和評估

日內瓦安全政策中心日前發布了一份題為“援助機構使用大數據進行監測和評估的個性化設計”的報告。這份報告指出，大數據會在個性化設計的監測和解決問題中扮演關鍵的角色。

該研究項目的主要作者Olivier Mukarji表示，基于大數據的行為模型“能得到的損害比好處更多”，他說，他們需要的是小心地監控，確保按預期推進。

品牌必須擴大自身數據聚合的來源

品牌有很多種方法來收集他們的用戶的數據。他們往往將自己限于單一來源，例如來自Crazy Egg或社交媒體平臺的工具的UX網站報告。類似這樣限制自己的問題的原因是：他們不能交叉引用數據來判別不準確性和不完整性。

他們需要盡可能擴大他們的數據收集工作，而不是在他們的SAP開發模型中引入明顯的模糊的或無用的數據。從社交媒體、傳感器、UX實驗以及盡可能多的第三方來源進行數據聚合是一個好主意。

大數據是UX未來 – 但必須正確實施

品牌比以往更依賴于大數據來提升用戶體驗。然而，許多模型都基于不好的假設，有以下幾個原因：

1)無法驗證數據的質量。

2)數據過時。

3)數據不夠完整，不足以追蹤用戶行為的復雜性。

解決辦法是專注于收集最新、最完整、最準確的數據。這是任何品牌所面臨的最大挑戰之一，但也可以成為最佳競爭優勢。

本文作者：佚名

來源：51CTO

總結

以上是生活随笔為你收集整理的大数据和个性化设计是用户体验（UX）的未来的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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