Uncategorized

Penggunaan Big Data dan Analitik dalam Riset UX

The Use of Big Data and Analytics in UX Research
Gizalab Staff
Gizalab Staff
LinkedinTwitterInstagram
Product Designer

Gizalab is UI/UX Design Agency based in Indonesia. We're end to end UX expert with over 14 years of expertise. Have been worked across multiple industries in 5 countries. Gizalab is here to help simplify your innovation journey.

Gizalab is UI/UX Design Agency based in Indonesia. We're end to end UX expert with over 14 years of expertise. Have been worked across multiple indust... Show more

Table of Content

User Experience (UX) adalah komponen penting dari desain dan pengembangan produk. Tujuan UX adalah menciptakan produk yang mudah digunakan dan menyenangkan bagi pelanggan. Untuk mencapai ini, peneliti UX menggunakan berbagai metode untuk mengumpulkan informasi tentang kebutuhan, preferensi, dan perilaku pelanggan. Salah satu alat paling efektif untuk penelitian UX adalah data besar dan analitik.

Apa itu Big Data dan Analitik?

Big Data adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan kumpulan data yang sangat besar yang dapat dianalisis untuk mengungkap pola, tren, dan asosiasi. Analitik mengacu pada penggunaan metode statistik dan algoritma untuk menganalisis data dan membuat prediksi. Bersama-sama, big data dan analitik dapat memberikan banyak informasi tentang perilaku dan preferensi pelanggan.

Manfaat Menggunakan Big Data dan Analitik Dalam Riset UX

Data in UX Research
Photo by Joshua Mayo on Unsplash

Ada beberapa manfaat utama menggunakan Big data dan analitik dalam penelitian UX. Pertama, big data memungkinkan peneliti mengumpulkan dan menganalisis sejumlah besar informasi tentang perilaku dan preferensi pelanggan. Informasi ini kemudian dapat digunakan untuk menginformasikan desain produk dan keputusan pengembangan.

Kedua, analitik dapat membantu peneliti UX mengidentifikasi pola dan tren perilaku pelanggan. Misalnya, analitik dapat digunakan untuk menentukan fitur produk mana yang paling populer di kalangan pelanggan, atau area produk mana yang paling sering digunakan.

Terakhir, big data dan analitik dapat membantu peneliti UX membuat prediksi tentang perilaku pelanggan. Misalnya, analitik dapat digunakan untuk memprediksi fitur produk mana yang paling populer di kalangan pelanggan di masa mendatang.

Bagaimana Big Data dan Analitik Digunakan Dalam Riset UX

Big data dan analitik digunakan dalam penelitian UX dalam beberapa cara. Salah satu pendekatan umum adalah mengumpulkan data dari interaksi pelanggan dengan suatu produk. Data ini dapat mencakup informasi tentang fitur produk mana yang paling sering digunakan, cara pelanggan menjelajahi produk, dan berapa lama mereka menghabiskan waktu menggunakan produk tersebut.

Pendekatan lain adalah mengumpulkan data dari survei dan umpan balik pelanggan. Informasi ini dapat digunakan untuk memahami kebutuhan, preferensi, dan pendapat pelanggan tentang suatu produk. Data dapat dianalisis untuk mengidentifikasi pola dan tren perilaku pelanggan, yang kemudian dapat menginformasikan desain produk dan keputusan pengembangan.

Selain mengumpulkan dan menganalisis data, peneliti UX juga menggunakan alat seperti algoritme pembelajaran mesin dan analitik prediktif untuk membuat prediksi tentang perilaku pelanggan. Alat-alat ini dapat membantu peneliti UX mengidentifikasi area untuk peningkatan produk, serta peluang untuk pengembangan produk baru.

Photo by Heidi Fin on Unsplash

Spotify, layanan streaming musik populer, menggunakan big data dan analitik untuk menginformasikan riset pengalaman pengguna (UX) mereka. Beberapa contoh termasuk:

  • Personalisasi: Spotify mengumpulkan data tentang kebiasaan mendengarkan pengguna, seperti lagu yang mereka mainkan, daftar putar yang mereka buat, dan podcast yang mereka dengarkan. Informasi ini digunakan untuk membuat rekomendasi, daftar putar, dan stasiun radio yang dipersonalisasi.
  • Analisis perilaku pengguna: Spotify menganalisis cara pengguna berinteraksi dengan aplikasi, seperti fitur yang mereka gunakan, jumlah waktu yang mereka habiskan di aplikasi, dan tombol yang mereka klik. Informasi ini membantu Spotify mengoptimalkan pengalaman pengguna, menjadikannya lebih mudah dan menyenangkan untuk digunakan.
  • Pengujian A/B: Spotify melakukan pengujian A/B untuk menentukan pilihan desain terbaik untuk berbagai fitur. Misalnya, mereka mungkin menguji warna tombol atau opsi tata letak yang berbeda untuk melihat mana yang menghasilkan interaksi pengguna tertinggi.
  • Analisis sentimen: Spotify menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) dan algoritme pembelajaran mesin untuk menganalisis ulasan dan umpan balik pelanggan. Ini membantu Spotify memahami perasaan pengguna tentang pengalaman mereka dengan aplikasi dan mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan.

Secara keseluruhan, dengan memanfaatkan big data dan analitik, Spotify dapat membuat keputusan berdasarkan informasi tentang pengalaman pengguna, yang menghasilkan pengalaman yang lebih baik dan lebih menyenangkan bagi penggunanya.

Pentingnya Data Berkualitas

Meskipun big data dan analitik menawarkan banyak manfaat untuk penelitian UX, penting untuk memastikan bahwa data yang dikumpulkan dan dianalisis berkualitas tinggi. Kualitas data yang buruk dapat menyebabkan kesimpulan yang salah dan keputusan desain produk yang buruk.

Untuk memastikan kualitas data yang dikumpulkan dan dianalisis, peneliti UX harus menggunakan kombinasi metode kualitatif dan kuantitatif. Metode kualitatif, seperti wawancara pelanggan dan kelompok fokus, dapat memberikan wawasan berharga tentang kebutuhan dan perilaku pelanggan. Metode kuantitatif, seperti survei dan analisis data, dapat memberikan ukuran sampel yang lebih besar dan data yang lebih konkret.

Pertimbangan Privasi

Penggunaan big data dan analitik dalam penelitian UX menimbulkan pertimbangan privasi yang penting. Penting bagi peneliti UX untuk memahami dan mengikuti undang-undang dan peraturan privasi, seperti Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR) di Uni Eropa dan Undang-Undang Privasi Konsumen California (CCPA) di Amerika Serikat.

Peneliti UX juga harus mengambil langkah-langkah untuk melindungi privasi pelanggan dengan menganonimkan data, membatasi jumlah data yang dikumpulkan, dan memastikan bahwa data disimpan dengan aman.

Kesimpulan

Dengan memberikan banyak informasi tentang perilaku dan preferensi pelanggan, data besar dan analitik membantu peneliti UX membuat keputusan yang tepat tentang desain dan pengembangan produk. Namun, penting untuk memastikan bahwa data yang dikumpulkan dan dianalisis berkualitas tinggi, dan mempertimbangkan pertimbangan privasi.

Jangan ketinggalan dalam dunia desain UX yang berkembang pesat. Berlangganan ke Layanan Audit dan Riset kami , tim ahli kami akan memberi Anda wawasan dan rekomendasi yang Anda perlukan untuk membawa strategi UX Anda ke tingkat selanjutnya. Konsultasi gratis sekarang!

 

Share project link:
Other Blogs
Pelokalan
Bagaimana Pilihan Kata Bisa Merusak atau Mempercantik Pelokalan (Localization)

Setelah lama berkecimpung di dunia Content Writing, Copywriting, dan UX writing, saya menyadari betapa pentingnya pemilihan....

above the field
Bagaimana “Above the Fold” Mempengaruhi User Experience dalam Website Desain

Kamu mungkin pernah mendengar istilah Fold atau lipatan dalam website atau UX Design. Fold sendiri mengacu pada bagian halaman website yang langsung....

5 Tips untuk Mendelegasikan Pekerjaan Secara Efektif Bagi Para Manajer Baru

Para manajer wajib memiliki kemampuan untuk mendelegasikan pekerjaan. Delegasi sendiri merupakan kemampuan vital yang mungkin bagi....