Personalizacja często jest uznawana za kluczowy czynnik zwiększający zaangażowanie użytkowników. W czasach, kiedy samozwańczych ekspertów AI przybywa lawinowo, a firmy uparcie konkurują o palmę pierwszeństwa w wyścigu algorytmizacji procesów, warto spojrzeć na personalizację z perspektywy wykorzystania nowoczesnych technologii.
Personalizacja w designie może przyjmować bardzo różne formy. W kontekście interfejsów zazwyczaj kojarzona jest głównie z aspektem wizualnym, dotyczącym np. wyboru trybu ciemnego, motywów kolorystycznych czy układu strony. Tymczasem personalizacja wykracza daleko poza ten obszar, dając możliwość przedstawiania rekomendacji powiązanych np. z danymi geolokalizacyjnymi czy dostosowywaniem sposobu komunikacji w nawiązaniu do sposobu, w jaki komunikują się użytkownicy. Personalizacja staje się coraz potężniejszym narzędziem dzięki wykorzystaniu algorytmów AI, które mogą dostosowywać się do użytkowników i ich potrzeb w czasie rzeczywistym, zmieniając się w zależności od aktualnego kontekstu użytkowania.
Przykładem aplikacji, która wykorzystuje ten potencjał jest zaprojektowany przez badaczy z Uniwersytetu Stanforda chatbot – Woebot. Chatbot został stworzony z myślą o wsparciu zdrowia psychicznego. Narzędzie oferuje różne techniki oparte na terapii poznawczo-behawioralnej (CBT), pomocne w zrozumieniu swoich myśli i emocji oraz we wprowadzaniu zmian, które mogą poprawić samopoczucie. Woebot gromadzi dane na temat interakcji konkretnego użytkownika, aby lepiej dostosować swoje wsparcie do jego indywidualnych potrzeb. Użytkownicy mogą także śledzić swoje postępy w radzeniu sobie z emocjami i myślami. Przebieg rozmowy jest w pełni uzależniony od kontekstu emocjonalnego i sytuacyjnego, w jakiej znajduje się użytkownik.
Interfejsy, które dynamicznie dostosowują się do kontekstu i preferencji użytkownika za pomocą uczenia maszynowego to interfejsy adaptacyjne lub interfejsy kontekstowe. Integracja CRM (ang. Customer Relationship Management) z uczeniem maszynowym, w kontekście personalizacji doświadczeń użytkownika, daje firmom ogromne możliwości głębokiego dostosowywania interakcji do indywidualnych potrzeb, co ma potencjał znaczącej poprawy efektywności działań UX i wzrostu konwersji.
Algorytmy mogą na przykład automatycznie segmentować użytkowników na grupy docelowe na podstawie szczegółowych kryteriów, takich jak preferencje zakupowe, historia przeglądania, aktywność na stronie. Tradycyjna, tzw. statyczna, segmentacja opiera się na stałych, utrwalonych kryteriach, na podstawie których klienci są przypisywani do danej grupy docelowej. Nie uwzględnia zmian w zachowaniu lub w preferencjach użytkowników.
Dynamiczna segmentacja jest bardziej elastyczna i responsywna, co oznacza, że jest w stanie skuteczniej odpowiadać na realne potrzeby użytkownika. Baza zmienia się w zależności od zdefiniowanych warunków. Np. baza „osoby, które odwiedziły moją stronę w ciągu ostatnich trzech dni” dziś będzie inna niż jutro. We wtorek komunikat zostanie skierowany do innych osób niż w środę, jednak w obu przypadkach zostaną spełnione założone warunki. W tym przypadku to nie warunki się zmieniają, lecz osoby, które je spełniają, przez co możliwe jest dotarcie do szerszego grona potencjalnie zainteresowanych osób.
Celem personalizacji predykcyjnej jest przewidywanie przyszłych zachowań, preferencji oraz potrzeb użytkowników, aby dostarczać im odpowiednie treści, produkty lub rekomendacje w najbardziej optymalnym momencie. W przeciwieństwie do tradycyjnych form personalizacji, które reagują na obecne zachowania użytkownika, personalizacja predykcyjna skupia się na przewidywaniu, co użytkownik może zrobić lub czego może potrzebować w przyszłości, pozwalając firmom na lepsze i bardziej proaktywne dopasowanie interakcji.
Ciekawym przykładem zastosowania systemów predykcyjnych jest wykrywanie sygnałów, świadczących o możliwym odejściu użytkownika. Na podstawie takich przewidywań firma może dostosować strategię retencyjną i uniknąć strat finansowych. W serwisach subskrypcyjnych, takich jak platformy streamingowe, użytkownik, który nie korzystał z usługi.
Prym w działaniach tego typu wiodą najwięksi, jak choćby Netflix. Firma monitoruje aktywności widzów takie jak przerwy w oglądaniu, porzucanie określonych programów czy preferencje gatunkowe w celu identyfikacji wczesnych oznak potencjalnego odejścia. Przykładowo, użytkownicy, którzy porzucają seriale w połowie ich oglądania, są oznaczani jako potencjalnie zainteresowani rezygnacją z usługi. Na tej podstawie otrzymują ukierunkowane powiadomienia o nowych odcinkach lub podobnych treściach, które mogą im się spodobać.
Wielopoziomowa analiza danych daje możliwość dostosowania personalizacji do konkretnego etapu ścieżki użytkownika – od poznania marki, przez etap zainteresowania, aż po decyzję zakupową. Każdy z tych etapów wymaga indywidualnego podejścia i dostosowania treści, które zwiększą zaangażowanie użytkownika i skłonią go do przejścia do kolejnej fazy.
Na przykład użytkownikowi, który dodał produkty do koszyka lub często je przeglądał, można zaproponować dedykowany kod zniżkowy lub darmową dostawę. Taki bodziec może w znaczący sposób przyspieszyć decyzję zakupową. Z kolei w przypadku porzuconego koszyka system może wysyłać automatyczne powiadomienia push, przypominające o produktach pozostawionych w koszyku.
Innym ważnym elementem związanym z podejmowaniem decyzji o zakupie jest poszukiwanie opinii dotyczących pożądanego produktu czy usługi. Odpowiada za to tzw. społeczny dowód słuszności. W badaniach przeprowadzonych przez Instytut Monitorowania Opinii aż 84% respondentów przyznało, że przy podejmowaniu decyzji o zakupie, bierze pod uwagę opinie zamieszczone w internecie.
Społeczna weryfikacja poprzez recenzje online jest szczególnie ważna dla młodszych grup demograficznych. Personalizacja w tym kontekście może odnosić się do wyświetlania w pierwszej kolejności opinii od osób z tej samej lokalizacji lub o podobnych zainteresowaniach. Wielu klientów finalizuje zakup, widząc pozytywne opinie od osób, z którymi się utożsamia. Dzieje się to za sprawą efektu podobieństwa, zgodnie z którym ludzie mają tendencję do większego zaufania wobec opinii osób, z którymi mogą się utożsamiać. Takie opinie są odbierane jako bardziej autentyczne i wiarygodne.
Zalety automatyzacji związanej z wykorzystaniem danych w celu personalizacji są niepodważalne. Warto jednak zwrócić uwagę, że personalizacja – jak wszystko inne w designie (i w życiu 😉) – potrzebuje odpowiedniego wyważenia i oprócz blasków posiada również cienie.
Przykład targetowanych treści stosowany choćby przez Meta (dawniej Facebook) pokazuje jak coś, pozornie tak błahego jak personalizacja, może skrajnie dzielić ludzi. Personalizowanie treści w mediach społecznościowych czy wyszukiwarkach, choć często wygodne, może prowadzić do zjawiska powstawania tzw. baniek informacyjnych. Użytkownicy otrzymują tylko te informacje, które są zgodne z ich wcześniejszymi preferencjami, poglądami czy zainteresowaniami.
Algorytmy Twittera, Facebooka czy Google podpowiadają treści podobne do tych, które użytkownik już wybrał lub polubił, co może w efekcie „odcinać” go od alternatywnych perspektyw i poglądów. Tworzy to zjawisko tzw. filter bubble (bańki filtrującej), które skutkuje zamknięciem użytkownika w jego własnym świecie przekonań i ogranicza jego spojrzenie na świat, a to w dłuższej perspektywie może prowadzić do polaryzacji.
Skrajnym przykładem podziału społeczeństwa spowodowanego bańkami informacyjnymi był okres pandemii COVID-19. Media społecznościowe, kierując użytkowników do treści zgodnych z ich wcześniejszymi przekonaniami, wzmacniały różnice między grupami popierającymi szczepienia a ich przeciwnikami. Wielu użytkowników, przebywających w bańkach informacyjnych, było stale narażonych na treści szerzące nieprawdziwe informacje o szczepionkach, co w wielu krajach pogłębiło sceptycyzm wobec działań medycznych i zdrowotnych oraz spowodowało poważne konsekwencje zdrowotne dla całego społeczeństwa.
Personalizacja oparta na wcześniejszych wyborach użytkownika może także prowadzić do sytuacji, w której staje się on zmęczony powtarzającymi się treściami. Na przykład serwisy muzyczne, takie jak Spotify, starają się dostosowywać rekomendacje na podstawie poprzednich preferencji użytkownika. Często prowadzi to jednak do zjawiska habituacji.
Habituacja jest procesem, w którym reagowanie na bodziec staje się słabsze w miarę jego powtarzania. Użytkownicy, którzy często słuchają tych samych utworów, mogą przestać czuć się nimi zainteresowani, a to prowadzi do poczucia znużenia. Ta przewidywalność może prowadzić do frustracji i potrzeby oderwania się od wcześniej lubianych treści na rzecz czegoś nowego i bardziej inspirującego. W takich przypadkach personalizacja przestaje być wsparciem, a staje się ograniczeniem, szczególnie w kontekście rozrywki i kreatywnych inspiracji, gdzie wartością jest różnorodność i poszukiwana świeżość.
Zbyt daleko posunięta personalizacja może również ograniczać użytkownikom swobodę wyboru. Kiedy algorytmy „wiedzą lepiej” i automatycznie dopasowują treści lub rekomendacje, klienci mogą czuć się tak, jakby ich wybory były narzucane przez system. Przykładem mogą być platformy e-commerce, które prezentują produkty oparte wyłącznie na wcześniejszych zakupach lub przeglądanych przedmiotach, przez co użytkownik może nie dostrzec pełnej gamy dostępnych produktów.
W takich przypadkach zindywidualizowane sugestie, nawet jeśli z grubsza trafne, mogą odbierać użytkownikowi poczucie kontroli nad własnymi wyborami. Warto więc, aby systemy personalizacji pozostawiały pewną swobodę eksploracji, dzięki której użytkownik może samodzielnie odkrywać nowe treści lub produkty, a przy tym nie czuje się ograniczony przez swoje wcześniejsze wybory i preferencje.
Personalizacja i spójność przedstawiane są czasem jako dwa przeciwległe bieguny. W rzeczywistości relacja pomiędzy nimi przybiera bardziej złożony charakter. Spójność jest podstawowym mechanizmem, który kształtuje nasze decyzje i sposób, w jaki postrzegamy świat. Nasze naturalnie „rozleniwione” mózgi, kierując się zasadą oszczędności poznawczej, automatycznie dążą do spójności i przewidywalności. Dzięki temu mogą szybciej podejmować decyzje, a to pozwala im oszczędzać zasoby. Wymiary spójności w designie odnoszą się do różnych aspektów projektu, które powinny być zharmonizowane, aby stworzyć satysfakcjonujące doświadczenie.
Spójność wizualna dotyczy zharmonizowania wszystkich elementów graficznych, takich jak wykorzystywane w designie kolory, czcionki, ikony, przyciski, formularze czy spacing (przestrzeń pomiędzy elementami). Co ciekawe design cyfrowy jest po części uwarunkowany kulturowo, a różnice w percepcji takich elementów jak struktura, symbolika czy kolorystyka znacząco wpływają na sposób, w jaki odbierają go użytkownicy z różnych kultur. W kulturach zachodnich prostota i przejrzystość są cenione jako elementy spójności, gdzie „mniej znaczy lepiej”. Tymczasem w kulturach azjatyckich, jak w Japonii czy w Chinach, spójność może oznaczać zdecydowanie bogatsze wizualnie kompozycje, które przyciągają uwagę poprzez jaskrawe kolory i wielowarstwowe struktury. Badania pokazują, że użytkownicy w Azji częściej akceptują interfejsy z wieloma elementami na stronie, co w kulturach zachodnich mogłoby zostać uznane za przytłaczające.
Rakuten Card – przykład strony, która może przytłaczać użytkownika z Zachodu.
Spójność funkcjonalna odnosi się do interaktywnych elementów interfejsu – jednolitych wzorców interakcji i reakcji systemu na działania użytkownika. Funkcjonalności o zbliżonym działaniu powinny wymagać takiej samej interakcji. To pozwala użytkownikowi przewidywać, w jaki sposób system zareaguje na jego działania. Na przykład jeśli kliknięcie przycisku w jednym miejscu prowadzi do określonej akcji, ta sama akcja powinna być wywoływana wszędzie tam, gdzie pojawia się taki sam przycisk. Elementy nawigacyjne, takie jak menu, zakładki, ikony „powrotu” itp., powinny działać tak samo w całej aplikacji lub stronie, by zapewnić płynność i przewidywalność.
Spójność systemowa dotyczy spójnego działania różnych produktów lub platform w ramach tego samego ekosystemu. Na przykład użytkownik, przechodząc między różnymi wersjami tego samego produktu (np. aplikacja mobilna, aplikacja desktopowa i wersja web), powinien mieć poczucie, że wszystko działa w podobny sposób. Tzw. cross-platform consistency buduje spójne doświadczenie użytkownika na różnych urządzeniach i platformach, np. gdy wersja desktopowa i mobilna oferują podobne funkcjonalności i zachowują ten sam sposób interakcji. Dzięki temu interfejsy działają w przewidywalny i znany sposób, eliminując element frustracji związanej z nauką nowego systemu.
Spójność marki obejmuje harmonijne przenoszenie wartości, estetyki i charakterystycznych elementów wizualnych na wszystkie punkty styku klienta z marką. Składają się na nią zarówno spójne wizualnie elementy, takie jak logo, kolorystyka, czcionki, jak i styl komunikacji, który powinien być jednolity we wszystkich kanałach – od aplikacji mobilnej, przez stronę internetową, po media społecznościowe.
Wzmacnianie spójności marki w interfejsach zwiększa rozpoznawalność i zaufanie do produktu, a także pozwala użytkownikom na łatwą identyfikację z wartościami firmy, przekładając się na kształtowanie pozytywnych relacji oraz lojalności. Dobrze zdefiniowane wytyczne marki, z wykorzystaniem sprawdzonych ram, takich jak komponenty Google Material Design czy Apple Human Interface Guidelines, stanowią fundament do tworzenia spójnych, a jednocześnie elastycznych interfejsów, które odpowiadają na potrzeby zarówno marki, jak i jej zróżnicowanych użytkowników.
Personalizacja może zaburzać spójność marki, jeśli każdy użytkownik otrzymuje inną wersję interfejsu, która nie odzwierciedla wartości i estetyki marki. W przypadku silnie personalizowanych doświadczeń (np. treści, układów lub kolorystyki dostosowywanej do preferencji użytkowników), marka może stracić swoją tożsamość wizualną, co osłabia jej rozpoznawalność.
Kiedy personalizacja prowadzi do drastycznych różnic w interfejsie i funkcjach dla różnych użytkowników, może to powodować, że produkt staje się mniej intuicyjny, trudniejszy w nawigacji. Gdy interfejs wygląda lub działa zupełnie inaczej w zależności od użytkownika, brakuje jasnych wzorców, które użytkownicy mogliby szybko rozpoznać. To może zwiększyć ich wysiłek poznawczy i frustrację, zwłaszcza jeśli użytkownicy próbują korzystać z produktu na różnych urządzeniach lub dzielą się informacjami z innymi.
Spójność nie oznacza jednak całkowitego unikania zmian. Ważne jest umiejętne balansowanie między spójnością a innowacją. Wyobraź sobie budynek (spójność), który ma stałe i solidne fundamenty, ściany nośne oraz układ instalacji, zapewniając stabilność i bezpieczeństwo. Te elementy nie mogą być zmieniane przez mieszkańców, ponieważ są kluczowe dla funkcjonowania całej konstrukcji. Jednak w ramach tych stałych struktur, każdy mieszkaniec może indywidualnie urządzić swoje mieszkanie (personalizacja), wybierając meble, kolory ścian, dekoracje czy układ przestrzeni według własnych preferencji.
Spójność pełni rolę ramy lub podstawowej konstrukcji, która zapewnia, że wszystko działa prawidłowo i zgodnie z oczekiwaniami. Tak jak w budynku, fundamenty muszą być solidne i stałe, aby cała konstrukcja była stabilna – w designie oznacza to utrzymanie wspólnych wzorców, na przykład w nawigacji. Z kolei odpowiednia personalizacja powinna dawać użytkownikowi wolność wyboru i możliwość dostosowania przestrzeni do swoich indywidualnych potrzeb. Takie podejście sprawia, że personalizacja nie zaburza podstawowej funkcjonalności systemu, ponieważ jest ograniczona do obszarów, które nie wpływają na kluczowe elementy konstrukcji związane ze spójnością.
Wykorzystanie zaawansowanych technologii i rosnące możliwości związane z tworzeniem adaptacyjnych interfejsów stopniowo prowadzą do zmiany podejścia do personalizacji. Pojęcie grupy docelowej powoli zmienia swój wymiar. Celem staje się takie projektowanie usług, gdzie segmentacja klientów zostanie wyparta przez tzw. hiper-personalizację – stworzenie „grupy” docelowej, w której n=1. Taki poziom indywiduacji z jednej strony pozwala na budowanie bliższych relacji między marką a użytkownikiem, a z drugiej wymaga dużej ostrożności i myślenia o długofalowych konsekwencjach takich działań.
Choć AI może analizować dane i dostosowywać elementy interfejsu na podstawie indywidualnych preferencji, rola „żywego” projektanta w procesie pozostaje kluczowa, szczególnie w zakresie wyznaczania ram odpowiedzialnego projektowania. Adaptacyjne interfejsy mają na celu zwiększenie komfortu i satysfakcji użytkowników, jednak bez odpowiedniego zrozumienia psychologii i emocji towarzyszących klientom podczas interakcji z produktem personalizacja może prowadzić choćby do przeładowania informacyjnego, poczucia inwazyjności czy nawet poczucia ograniczenia wolności wyboru. Projektanci są w stanie zdefiniować, które aspekty interfejsu powinny podlegać personalizacji, by wspierać autentyczne potrzeby użytkownika, a nie jedynie maksymalizować zaangażowanie i zysk dla firmy.
Dążenie do jak największej precyzji personalizacji może także prowadzić do sytuacji, w których użytkownicy mogą czuć się niekomfortowo, mając świadomość, że ich dane są analizowane i wykorzystywane do celów biznesowych. Kluczowe w tym kontekście jest zadbanie o bezpieczeństwo danych i zapewnienie przejrzystej informacji o tym, jakie informacje są zbierane oraz w jaki sposób będą wykorzystywane.
Odpowiedzialność projektowa obejmuje również wybór danych przetwarzanych w celu personalizacji. W praktyce może to oznaczać np. rezygnację z przechowywania danych szczególnie wrażliwych lub budowanie interfejsów, które dają użytkownikowi łatwy dostęp do jego danych i możliwość ich modyfikacji lub usunięcia. Przyjęcie takich zasad projektowania pomaga w budowaniu zaufania do marki oraz ogranicza ryzyko związane z wykorzystaniem danych w sposób, który mógłby zostać odebrany jako inwazyjny czy manipulacyjny.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji może być silnie zorientowane na chwilową optymalizację zaangażowania, jednak działania strategiczne powinny obejmować także aspekty długoterminowego zadowolenia i satysfakcji użytkowników – budowanie lojalności i zaufania a także pozostawianie użytkownikom wolności wyboru, zamiast narzucania im jedynych słusznych, perfekcyjnie dopasowanych do nich opcji.
Klucz do dobrego wykorzystania personalizacji tkwi w balansie – bo chociaż algorytmy potrafią imponująco precyzyjnie przewidywać nasze potrzeby, to właśnie ludzie, projektanci i twórcy, muszą zadbać, by personalizacja była czymś więcej niż tylko „sprytnym” rozwiązaniem. Ważne, żeby użytkownik czuł się zrozumiany, a nie kontrolowany. Dobrze zaprojektowana personalizacja to taka, która ułatwia życie, ale nie narusza granic prywatności, pozwala odkrywać, a nie zamykać w bańkach. To subtelne połączenie technologii, empatii i odpowiedzialności, które może zbudować coś o wiele trwalszego niż chwilowe zaangażowanie – lojalność i zaufanie.
Źródła:
