Best 2 Kiểm thử khả năng sử dụng AI tools for Thiết kế

Một nhà thiết kế UX cho một công ty SaaS được giao nhiệm vụ tạo một trang đích mới để tăng lượt đăng ký dùng thử. Trước khi cam kết các nguồn lực phát triển, họ tải lên ba biến thể thiết kế khác nhau từ Figma vào một công cụ kiểm thử khả năng sử dụng bằng AI. Trong vòng vài phút, công cụ này tạo ra các bản đồ nhiệt dự đoán cho thấy người dùng sẽ nhìn vào đâu đầu tiên, và cung cấp điểm số về độ rõ ràng cho các tiêu đề và lời kêu gọi hành động. Nhà thiết kế phát hiện ra rằng một biến thể, mặc dù hấp dẫn về mặt hình ảnh, lại có bố cục khó hiểu làm người dùng mất tập trung khỏi nút đăng ký. Dựa trên phản hồi tức thì, dựa trên dữ liệu này, nhóm tự tin chọn thiết kế hiệu quả nhất, tiết kiệm hàng tuần thời gian phát triển và tránh một thử nghiệm A/B tốn kém trên một thiết kế có lỗi.

Một người quản lý thương mại điện tử muốn cải thiện tỷ lệ chuyển đổi của một trang sản phẩm quan trọng. Họ sử dụng một công cụ khả năng sử dụng AI để phân tích thiết kế trang hiện tại. Phân tích sự chú ý của AI cho thấy một biểu ngữ quảng cáo nổi bật đang thu hút nhiều sự chú ý hơn nút 'Thêm vào giỏ hàng'. Hơn nữa, điểm số rõ ràng cho mô tả sản phẩm thấp, cho thấy nó khó đọc. Với những thông tin này, người quản lý thiết kế lại trang, di chuyển nút 'Thêm vào giỏ hàng' đến vị trí trung tâm hơn và đơn giản hóa định dạng của mô tả. Họ chạy lại thiết kế mới qua công cụ AI, xác nhận sự cải thiện đáng kể về sự chú ý dự đoán vào lời kêu gọi hành động trước khi triển khai các thay đổi.

Một người quản lý tiếp thị sản phẩm đang chuẩn bị một báo cáo phân tích cạnh tranh. Thay vì chỉ dựa vào so sánh tính năng, họ sử dụng một công cụ kiểm thử khả năng sử dụng AI để đo lường khách quan trải nghiệm người dùng của trang chủ của họ so với ba đối thủ cạnh tranh chính. Họ nhập URL của cả bốn trang web. Công cụ này tạo ra các báo cáo so sánh về độ rõ ràng của ấn tượng đầu tiên, sức hấp dẫn thẩm mỹ và sự tương tác của người dùng được dự đoán. Kết quả cho thấy mặc dù sản phẩm của họ có nhiều tính năng hơn, trang chủ của một đối thủ cạnh tranh được coi là rõ ràng và đáng tin cậy hơn đáng kể. Dữ liệu định lượng này cung cấp một chiều hướng mới mạnh mẽ cho phân tích của họ, giúp họ đưa ra một lập luận vững chắc với ban lãnh đạo về việc làm mới thiết kế tập trung vào sự đơn giản và tin cậy.

Một nhà phát triển front-end đang làm việc để đảm bảo ứng dụng web của công ty họ đáp ứng các tiêu chuẩn WCAG 2.1 AA. Việc kiểm tra thủ công mọi thành phần tốn thời gian và dễ xảy ra lỗi. Họ tích hợp một công cụ khả năng sử dụng AI bao gồm tính năng kiểm tra trợ năng vào quy trình làm việc của mình. Công cụ này tự động quét toàn bộ ứng dụng, gắn cờ các vấn đề như độ tương phản màu không đủ, thiếu nhãn ARIA và văn bản liên kết không mang tính mô tả. Nó cung cấp các đề xuất cụ thể ở cấp độ mã để khắc phục. Điều này cho phép nhà phát triển nhanh chóng xác định và sửa chữa hàng chục vấn đề về trợ năng, cải thiện trải nghiệm cho người dùng khuyết tật và giảm nguy cơ không tuân thủ pháp luật, tất cả chỉ trong một phần nhỏ thời gian so với việc thực hiện thủ công.

Một chuyên gia Tối ưu hóa Tỷ lệ Chuyển đổi (CRO) đang lên kế hoạch cho vòng thử nghiệm A/B tiếp theo cho trang chủ của khách hàng nhưng không chắc nên bắt đầu từ đâu. Họ chạy trang chủ hiện tại qua một công cụ khả năng sử dụng AI. Phân tích tạo ra một 'bản đồ chú ý' làm nổi bật rằng đề xuất giá trị chính đang bị người dùng bỏ qua. Nó cũng cung cấp một điểm số rõ ràng thấp cho văn bản của nút kêu gọi hành động chính. Dựa trên dữ liệu này, chuyên gia xây dựng hai giả thuyết mạnh mẽ, có cơ sở dữ liệu: 1) Diễn đạt lại đề xuất giá trị một cách trực tiếp hơn sẽ tăng tương tác. 2) Thay đổi văn bản nút để hướng đến hành động nhiều hơn sẽ tăng số lần nhấp. Cách tiếp cận này thay thế sự phỏng đoán bằng những ý tưởng có mục tiêu, dựa trên bằng chứng, làm tăng đáng kể khả năng thành công của một thử nghiệm A/B.

Một nhóm thiết kế ứng dụng di động đang làm việc với thời hạn eo hẹp để thiết kế lại màn hình chính của ứng dụng. Để tăng tốc quá trình lặp lại, họ sử dụng một công cụ khả năng sử dụng AI tích hợp trực tiếp với phần mềm thiết kế của họ. Sau khi tạo một mockup mới, họ có thể kích hoạt phân tích AI chỉ bằng một cú nhấp chuột. Công cụ này cung cấp một báo cáo ngay lập tức về độ rõ ràng của thiết kế, bản đồ nhiệt các lần nhấn được dự đoán và các vấn đề tiềm ẩn về trợ năng. Điều này cho phép nhóm thực hiện các điều chỉnh sáng suốt ngay lập tức, thử nghiệm một biến thể khác và nhận phản hồi trong vòng vài phút thay vì vài ngày. Họ có thể trải qua năm chu kỳ thiết kế và thử nghiệm trong một buổi chiều, đạt được một bố cục được tối ưu hóa cao nhanh hơn nhiều so với các phương pháp phản hồi truyền thống cho phép.