Пользователи + Программирование

Пользовательский интерфейс и Опыт пользователя - это не одно и тоже )))

Меньше юмор, но больше смысла в Python Комьюнити.

✈️Понимание того, как пользователи взаимодействуют с вашим приложением или сайтом — ключевой фактор для успеха любого продукта.

➡️Почему важно анализировать поведение пользователей?

1. Оптимизация UX/UI: Понимание того, как пользователи используют ваш продукт, позволяет улучшить его интерфейс, сделать его более интуитивным и удобным.

2. Увеличение конверсии: Анализируя данные о том, где пользователи сталкиваются с трудностями или теряют интерес, можно найти точки роста и повысить конверсию.

3. Лояльность пользователей: Изучение предпочтений и привычек пользователей помогает создавать персонализированный опыт, что увеличивает их удовлетворенность и лояльность.

➡️Как Python используется для анализа поведения пользователей?

Python предлагает широкий спектр библиотек и инструментов для сбора, анализа и визуализации данных о поведении пользователей. Вот основные этапы этого процесса:

👀 1. Сбор данных

Первый шаг — собрать данные о действиях пользователей. Это может включать:

- Клик-стриминг (запись кликов и движений мыши).

- Время на странице/экране.

- Маршруты навигации.

- Взаимодействие с элементами интерфейса.

Python-библиотеки, такие как Flask или Django, могут использоваться для создания API, которые собирают эти данные и передают их в базу данных.

👀 2. Обработка данных

После сбора данных их нужно очистить, преобразовать и подготовить к анализу. Для этого часто используются следующие инструменты:

- Pandas: Библиотека для работы с табличными данными. Позволяет фильтровать, группировать и агрегировать информацию.

- NumPy: Библиотека для численных вычислений. Используется для сложных математических операций.

Пример использования Pandas:

import pandas as pd

# Загрузка данных о пользователях

data = pd.read_csv('user_behavior.csv')

# Фильтрация данных по конкретному событию

click_data = data[data['event'] == 'click']

# Группировка по пользователям

user_activity = click_data.groupby('user_id').size()

👀 3. Анализ данных

На этом этапе данные анализируются для выявления закономерностей и трендов. Python предоставляет множество инструментов для этого:

- Scikit-learn: Библиотека для машинного обучения. Может использоваться для классификации пользователей, прогнозирования действий и построения рекомендательных систем.

- Statsmodels: Библиотека для статистического анализа. Подходит для тестирования гипотез и оценки значимости различий между группами пользователей.

Пример использования Scikit-learn:

from sklearn.cluster import KMeans

# Кластеризация пользователей на основе их активности

kmeans = KMeans(n_clusters=3)

user_clusters = kmeans.fit_predict(user_activity.values.reshape(-1, 1))

👀 4. Визуализация данных

Чтобы лучше понять результаты анализа, важно визуализировать данные. Python предлагает несколько популярных библиотек для этого:

- Matplotlib: Основная библиотека для создания графиков.

- Seaborn: Надстройка над Matplotlib, позволяющая создавать более сложные и красивые визуализации.

- Plotly: Интерактивная библиотека для создания дашбордов и графиков.

➡️Примеры применения Python в анализе поведения пользователей

— 1. A/B-тестирование

Python используется для проведения A/B-тестов, чтобы сравнить эффективность разных версий интерфейса. Например, вы можете протестировать два варианта кнопки "Купить" и выбрать тот, который приводит к большему количеству конверсий.

— 2. Рекомендательные системы

Машинное обучение на Python помогает создавать персонализированные рекомендации для пользователей. Например, платформы потокового видео могут предлагать контент на основе предыдущих просмотров.

— 3. Тепловые карты

Python может использоваться для создания тепловых карт, показывающих, куда чаще всего кликают пользователи на сайте или приложении. Это помогает оптимизировать расположение элементов интерфейса.

— 4. Прогнозирование оттока пользователей

Используя алгоритмы машинного обучения, можно прогнозировать, какие пользователи склонны покинуть приложение, и предложить им специальные бонусы для сохранения лояльности.

➡️Как Python помогает улучшить UX/UI?

1. Выявление проблем: Анализ данных помогает найти места, где пользователи сталкиваются с трудностями, например, слишком длинные формы или неочевидные кнопки.

2. Персонализация: Python позволяет создавать адаптивные интерфейсы, меняющиеся в зависимости от предпочтений пользователя.

3. Оптимизация навигации: Исследование маршрутов пользователей помогает упростить навигацию и сделать её более интуитивной.

4. Тестирование гипотез: Python позволяет быстро проверять новые идеи и экспериментировать с интерфейсом без больших затрат.

➡️Заключение

Python становится всё более важным инструментом для анализа поведения пользователей и улучшения UX/UI.

Ещё много полезной информации, практики и задач закинул в свой канал - клик

Расскажу про то, как всем известные компании наживаются на своих пользователях, вводят в заблуждение, обманывают.

Для начала разберемся в терминологии, что же такое "Тёмные паттерны". Это осознанные или полускрытые механизмы, которые сподвигают пользователя делать невыгодные для него действия, принимать нежелательные условия или оставаться в неведении. Последние годы банки и сотовые операторы находят все более сложные способы ухудшать пользовательский опыт в своих интересах. Два ярких примера должны стать предметом дискуссии: система подписок в Т-Банке и политика Т-Мобайл.

1. Т-Банк: "Бесплатная" подписка, которая становится платной без вашего согласия

Одним из популярных предложений в Т-Банке стала "подписка Тинькоф Премиум". Недавно Т-Банк запустил акцию в повышенном кешбэке "100% Premium", где обещал пользователям бесплатную подписку.
Бесплатная версия должна была стимулировать пользователей опробовать преимущества кешбэка, бесплатные бизнес-залы и дополнительные услуги. Однако, как оказалось, многие пользователи столкнулись с неожиданным автоматическим списанием по 1990 руб. после завершения "бесплатного" периода.
Пользователи не были должным образом предупреждены о таких условиях, то есть никаких ссылок "Подробнее", никаких галочек, что ты согласен на платную подписку, никаких уведомлений о списании. Получается, что пользователей поставили в ситуацию, когда средства списываются за услугу, на которую они не соглашались.

Согласно статье 16 Закона "О защите прав потребителей", навязывание платных услуг без явного согласия клиента категорически запрещено. Если банк умолчал об условиях платного продления или не предоставил прозрачной информации, это является нарушением прав потребителя.

2. Т-Мобайл: Списания за "неактивность"

Ещё один пример — политика Т-Мобайл, где с пользователей списываются средства за "неактивность" их SIM-карты. Если клиент не использует SIM-карту определённое время, оператор начинает автоматически взимать штраф в размере 5 рублей в день.

Что особенно тревожно, Т-Мобайл предпринимает шаги для минимизации информированности пользователей. Если у вас отключены уведомления, то это значит, что вы можете даже не узнать о регулярных списаниях.

Эта практика очевидно нацелена на получение прибыли за счёт неосведомлённости клиентов. Она не только наносит финансовый ущерб пользователям, но и подрывает доверие к компании, когда списания происходят без явного согласия.

______________________________________________________________________________________________________

Почему это важно?

Тёмные паттерны в банках и у операторов связи становятся всё более распространёнными. Они строятся на психологических уловках, которые заставляют людей принимать решения, невыгодные для них самих. В условиях, когда такие схемы становятся нормой, важно повышать осведомлённость пользователей и требовать прозрачности со стороны компаний.

Что можно сделать?

1. Внимательно изучать условия акций и подписок. Не спешите соглашаться на "бесплатные" предложения без полного понимания условий.

2. Следить за уведомлениями. Включите оповещения о списаниях и проверяйте транзакции.

3. Обращаться в регулирующие органы. Если вы считаете, что ваши права нарушены, пишите жалобы в Роспотребнадзор или Центральный банк.

4. Делиться опытом. Ваш случай может помочь другим пользователям избежать подобных ситуаций.
   
   Тёмные паттерны могут быть эффективным инструментом для компаний, но они серьёзно подрывают доверие пользователей. Важно продолжать обсуждать такие случаи, чтобы заставить бизнес работать честно и прозрачно.
   
   Буду рада прочитать ваши истории в комментариях, всем добра!

Взято из телеграмма - Инкогнито