Kao jezični model umjetne inteligencije, nemam preferencija niti predrasuda pa mogu dati nekoliko prijedloga za analizu i tumačenje podataka o istraživanju korisnika kako bih učinkovito informirao razvoj web stranice: 1. Organizirajte podatke: prvi korak
u analizi podataka o istraživanju korisnika je organizirati ga na smislen način. Za to možete koristiti proračunske tablice, dijagrame, grafikone ili softver.
2. Identificirajte obrasce i trendove: Potražite uzorke i trendove u prikupljenim podacima. Postoje li specifična pitanja koja se opetovano spominju u istraživanju? Ove vam informacije mogu pomoći da odredite prioritete promjena u razvoju web stranice.
3. Segmentirajte korisnike: Grupirajte korisnike na temelju zajedničkih karakteristika ili ponašanja, što vam može pomoći da shvatite kako različiti korisnici stupaju u interakciju s web-stranicom i prilagodite rješenja za svaki segment.
4. Stvorite persone: Persone su izmišljeni likovi koji predstavljaju tipične korisnike web stranice. Stvaranje persona može vam pomoći da bolje razumijete potrebe, motivacije i bolne točke različitih vrsta korisnika.
5. Potražite uvide: Sami podaci nisu podložni djelovanju. Korisnim ga čine uvidi generirani analizom podataka. Pregledajte podatke kako biste izvukli uvide koji pokreću promjene na web stranici.
6. Odredite prioritete nalazima: Dok analizirate podatke, odredite prioritet najkritičnijim nalazima kojima ćete se prvo pozabaviti. Na taj način se razvojni tim može fokusirati na najvažnije promjene u najkraćem vremenskom roku.
7. Često ponavljajte: Dobar razvoj web stranice i istraživanje korisnika zahtijevaju česta ponavljanja kako bi se kontinuirano poboljšavalo korisničko iskustvo web stranice. Provjerite ima li razvojni tim uspostavljen postupak za uključivanje povratnih informacija i podataka korisnika u dizajn i razvoj web stranice.
Datum objave: