Forrester: будущее – за предиктивными приложениями

Исследовательская компания Forrester опубликовала отчёт, в котором предвещает, что будущее дизайна интерфейсов приложений – за предиктивными разработками. Согласно точки зрения экспертов Forrester, анализ громадных количеств информации о пользователях, их предпочтениях и привычках окажет помощь делать интерфейсы, каковые учитывают личные потребности людей.

Один из самые популярных на данный момент подходов к анализу пользовательских предпочтений именуется “персоны”. Данный способ трудится так: эксперты составляют вымышленные биографии неких усреднённых потребителей, чтобы выяснить их потребности и учесть привычки. В Forrester таковой способ вычисляют устаревшим: в то время, когда возможно проанализировать настоящие информацию о тысячах либо миллионах конкретных людей, выдумывать персонажей делается ненужно.

Разработка предиктивного приложения, в соответствии с видению Forrester, обязана проходить через четыре этапа: изучение того, кем пользователь есть в действительности; определение пользовательской потребности в конкретный момент времени; изменение контента и функциональности для того, чтобы они доходили под потребность; подстройка под устройство либо канал распространения.

Схема приложения в итоге складывается из шести блоков. Первый из них – Context monitor (монитор контекста), что через сенсоры устройства отслеживает окружение пользователя и передаёт данные о событиях в App intent detector (детектор намерений в приложении); последний, исходя из данных сенсоров, выбирает “намерение” из перечня. Следующий в цепи – Individual intend predictor, предсказатель личных намерений, что пробует предугадать, что делает пользователь, руководствуясь базой информации о его привычках. Сведения о предполагаемом намерении приобретает Individual action predictor (предсказатель действий), на базе выученных правил пробующий предугадать, какое конкретное воздействие будет соответствовать намерению. App morpher (модификатор приложения) подстраивает функции и содержимое программы под нужную обстановку. Наконец, learning engine (движок обучения) собирает данные о том, что делает пользователь, и дополняет модель поведения.

Таковой метод работы приложений во многом созвучен идеям контекстозависимости, выдвинутым в девяностые годы группой исследователей из лаборатории Xerox PARC (подробнее просматривайте в статье «Контекстозависимость: для чего машине осознавать мир людей»).

Изучение Forrester уже отыскало отклик среди разработчиков. К примеру, в блоге компании Korwe, занимающейся созданием адаптивных интерфейсов для мобильных платформ, был опубликован отзыв, создатель которого показывает на то, что не смотря на то, что “персоны” и узнаваемая практика, но используют её не все разработчики. Он кроме этого подмечает, что разработка интерфейса, самоподстраивающегося под потребности пользователя, в корне отличается от классических “раскадровок”, которыми пользуются дизайнеры мобильных приложений. В целом же он согласен, что учитывать намерения необходимо и что в области дизайна приложений настают занимательные времена.

Случайное видео:


Интересные записи: