Cómo mejorar la experiencia de usuario webs y landings pages con IA

    Publicado por Elena García-Caro el 9 de julio, 2020

    La Inteligencia Artificial ya no es un concepto de ciencia ficción sino una realidad existente en muchos de los dispositivos que nos acompañan. Tal vez aún no tenga forma de Replicante como en la película de Ridley Scott, ni puedan emular inteligencias múltiples como nuestro cerebro, pero son capaces de imitar algún acto individual humano.

    Os contamos cómo mejorar  la experiencia de usuario de las webs y landing pages con IA


    A día de hoy la Inteligencia Artificial (IA), está teniendo un impacto significativo sobre todo en el mundo empresarial. Muchas empresas están adaptando sus webs, landing pages, plataformas y apps, introduciendo la IA como elemento diferenciador para adaptarse a los comportamientos de los consumidores, aumentando así la usabilidad de sus sites y mejorando la experiencia de sus usuarios en sus diferentes plataformas digitales.


    El usuario actual exige y necesita más interacciones y feed-back como respuesta a su relación con los entornos digitales. Desde este punto de vista, la IA ayuda al usuario a interactuar de forma más fluida con el sistema y favorece la personalización de los contenidos y la experiencia.


    En lo que se refiere al aspecto visual y los entornos gráficos la IA puede tomar decisiones basadas en datos sobre que imágenes funcionaran mejor para usuarios o grupos de usuarios específicos con el fin de hacer más atractiva e interesante la experiencia (un ejemplo de este tipo de uso de la inteligencia artificial lo vemos en las imágenes que ilustran las películas y series de la plataforma de vídeo en streaming de Netflix)

    Cómo mejorar la experiencia de usuario


    IA y el reconocimiento de imágenes en webs y landing pages


    En los entornos webs, el reconocimiento de imágenes a través de la IA puede ser determinante a la hora de conseguir leads, ya que aspecto visual, es un condicionador muy positivo. Os acordáis del dicho “Vale más una imagen que 100 palabras”, pues esta afirmación se sustenta sobre la base científica de que el ser humano procesa hasta 60.000 veces más rápido la información visual sobre la textual, pero eso no es todo, somos capaces de recordar hasta un 80% mejor lo que vemos que lo que leemos u oímos.


    En los tests de usuarios realizados sobre los desarrollos digitales observamos que el 68% de los usuarios reacciona mejor ante un contenido en imagen que en texto, y este porcentaje aumenta a medida que reducimos la edad de los usuarios, el triunfo de las plataformas como Instagram, Tick Tock o Pinteres son el mejor ejemplo de ello.


    Bajo esta premisa, la IA puede aportan mucho en los entornos webs y más concretamente sobre las landing page de captación, en las siguientes líneas os destacamos algunos de las formas y aspectos en lo que la inteligencia artificial  puede interactuar para mejorar la experiencia del usuario.

     

    El reconocimiento de imagen

    En los últimos años hemos vivido una auténtica revolución en el entorno de la tecnología de la telefonía móvil, gracias no solo a mejora de las redes de comunicación sino a la creación de potentes dispositivos en tamaño de bolsillo. Un ejemplo claro del reconocimiento de imágenes lo hemos visto precisamente en las galerías de imágenes de nuestros smartphones, la cuales han pasado de acumular nuestras fotos a geolocalizarlas, clasificarlas por reconocimiento visual de protagonistas y optimizarlas. La IA actúa detectando patrones dentro de la propia imagen o de los datos que la contienen para agruparlas y clasificarlas en base al comportamiento o necesidades del usuario.


    Este principio se puede aplicar en el entorno web, personalizando los contenidos que mostramos al usuario con imágenes que coincidan con sus gustos o búsquedas, optimizando de esta forma nuestro entorno para dar prioridad a productos de interés para el usuario.


    Está es una acción en auge, que veremos cada día más y más implementada en los entornos digitales. Cada vez más, los entornos webs tienen la capacidad de filtrar datos específicos por usuarios, IP, sesiones… etc, lo que permite reconocer patrones de navegación y comportamiento  de usuarios a niveles individuales y colectivos para ofrecer imágenes y otras informaciones acordes estos patrones.


    El Análisis de Sentimiento visual

    La Wikipedia define al Análisis de Sentimiento visual (también conocido como Minería de Opinión) como “el uso de procesamiento de lenguaje natural, análisis de texto y lingüística computacional para identificar y extraer información subjetiva de los recursos.”


    En definitiva, no es más que una nueva forma de clasificar y estudiar nuestras respuestas emocionales a los estímulos visuales ya sean en imagen o en vídeo, de manera automatizada en función de la connotación positiva o negativa, esta asociación se basa en relaciones estadísticas, no en análisis lingüísticos. Para ello se crean algoritmos que permiten a la IA identificar señales en la imagen que transmiten sentimientos visuales particulares, así como elementos que permiten al usuario generar una opinión subjetiva sobre la misma. Aprendiendo a diferenciar estos estados generando patrones de coincidencia. Y haciendo uso después en plataformas donde hagan coincidir a los usuarios con estas emociones.

    Sentimiento Visual


    La Personalización

    En un mundo en el que estamos sobresaturado de información (sobre todo visual), para conseguir que nuestros usuarios interactúen en nuestro entorno web debemos ofrecer información personalizada, la lógica de la IA nos permite anticiparnos a sus necesidades y satisfacer sus gustos, ofreciendo una experiencia más enriquecedora y completa.

     

    Las primeras en descubrir este proceso fueron las plataformas de Inbound Marketing, un ejemplo sería HubSpot, un sistema de gestión CMS que permite la creación de entornos digitales que parten de la definición de buyers persona para generar flujos con contenido especifico o smart content.


    Las Predicciones

    La base de la IA es predecir el comportamiento del usuario mediante el análisis de sus patrones de comportamiento en función de los datos recopilados de sus visitas, sus clics, sus selecciones y sus interacciones.

     

    La recopilación de estos datos permite la IA hacer recomendaciones y predecir patrones para compras futuras. Estas predicciones ayudan a las empresas a mejorar los flujos de navegación de sus webs y landing pages proporcionando caminos más fáciles (y atractivos) para concluir los procesos de compra.

     

    La Búsqueda semántica y gráfica

    En una web encontrar lo que buscas de forma fácil es una de las mejores experiencias que el usuario puede tener. Los buscadores internos de las webs tienen este objetivo, ya que el usuario puede acceder a un contenido especifico en pocos clics.


    La IA a través del aprendizaje automático especializado en análisis de comportamiento del usuario, puede ofrecer recomendaciones de búsqueda semántica y gráfica en los buscadores. Mejorando con ello, la precisión de la búsqueda y, por lo tanto, aumentando la satisfacción del usuario,

     

    Pero los beneficios no son únicamente aspectos que afectan solo al usuario, a través de una comprensión más profunda de la intención y el contexto del usuario, la IA emplean el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático para analizar grandes volúmenes, de información, tags, opiniones y reseñas, ayudando las empresas a identificar, crear y posicionar productos que satisfagan las búsquedas de sus potenciales clientes.


    Programas específicos: Adobe Sensei

    Sensei es una palabra japonesa que viene de la unión de dos palabras “sen” que significa “antes” y “sei” que significa “nacimiento” haciendo la referencia global a “aquello que nació antes”. La corporación Adobe usa este término para dar nombre a su nuevo asistente de IA centrado en el diseño.

     

    La aplicación Adobe Sensei es un asistente que permite buscar referencias y recomendaciones de imágenes, colores y diseños basadas en el aprendizaje mejorando así la experiencia del usuario sobre estas composiciones.

    Adobe Sensei

    Conclusiones

    Hemos visto como la Inteligencia Artificial mediante el análisis de los datos que afecta a las imágenes y su coincidencia con el interés del usuario, puede generar predicciones sobre los flujos de navegación e interacción, permitiendo la reorganización del diseño y la generación de contenidos personalizado para el usuario, todo esto se traduce en el hecho de que la IA está mejorando ya significativamente la experiencia del usuario y el futuro apunta a nuevas innovaciones que continúen en esta línea.

     

    Fuentes: Wipedia, UsabilityGeek, Interaction Design Foundation, Adobe


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    Temática: Diseño Web, UX - Usabilidad