Forrester: Будущее — за предиктивными приложениями

Исследовательская компания Forrester опубликовала отчёт, в котором предсказывает, что будущее дизайна интерфейсов приложений — за предиктивными технологиями. По мнению специалистов Forrester, анализ больших объёмов данных о пользователях, их привычках и предпочтениях поможет делать интерфейсы, которые учитывают индивидуальные нужды людей.

Один из наиболее популярных сейчас подходов к анализу пользовательских предпочтений называется «персоны». Этот метод работает так: специалисты составляют вымышленные биографии неких усреднённых потребителей, чтобы понять их нужды и учесть привычки. В Forrester такой метод считают устаревшим: когда можно проанализировать реальные данные о тысячах или миллионах конкретных людей, выдумывать персонажей становится ненужно.

Разработка предиктивного приложения, согласно видению Forrester, должна проходить через четыре этапа: изучение того, кем пользователь является на самом деле; определение пользовательской потребности в конкретный момент времени; изменение функциональности и контента с тем, чтобы они подходили под потребность; подстройка под устройство или канал распространения.

Схема приложения в итоге состоит из шести блоков. Первый из них — Context monitor (монитор контекста), который через сенсоры устройства отслеживает окружение пользователя и передаёт информацию о событиях в App intent detector (детектор намерений в приложении); последний, исходя из данных сенсоров, выбирает «намерение» из списка. Следующий в цепи — Individual intend predictor, предсказатель индивидуальных намерений, который пытается угадать, что делает пользователь, руководствуясь базой данных о его привычках. Сведения о предполагаемом намерении получает Individual action predictor (предсказатель действий), на основе выученных правил пытающийся угадать, какое конкретное действие будет соответствовать намерению. App morpher (модификатор приложения) подстраивает функции и содержимое программы под нужную ситуацию. Наконец, learning engine (движок обучения) собирает информацию о том, что делает пользователь, и дополняет модель поведения.

Такой способ работы приложений во многом созвучен идеям контекстозависимости, выдвинутым в девяностые годы группой исследователей из лаборатории Xerox PARC (подробнее читайте в статье «Контекстозависимость: зачем машине понимать мир людей»).

Исследование Forrester уже нашло отклик среди разработчиков. К примеру, в блоге компании Korwe, занимающейся созданием адаптивных интерфейсов для мобильных платформ, был опубликован отзыв, автор которого указывает на то, что хотя «персоны» и известная практика, но применяют её далеко не все разработчики. Он также замечает, что разработка интерфейса, самоподстраивающегося под нужды пользователя, в корне отличается от традиционных «раскадровок», которыми пользуются дизайнеры мобильных приложений. В целом же он согласен, что учитывать намерения нужно и что в области дизайна приложений настают интересные времена.

Что будем искать? Например,ChatGPT

Мы в социальных сетях