قاموس تجربة مستخدم التسويق الرقمي

[hmonower998]

UX ( تجربة المستخدم ) – يغطي المفهوم جميع جوانب تفاعل المستخدم النهائي مع الشركة وخدماتها ومنتجاتها.
واجهة المستخدم (واجهة المستخدم) - هذه كلها عناصر مصممة داخل جهاز أو واجهة أو برنامج معين يمكن للمستخدم التفاعل معه. قد يشمل ذلك شاشات العرض ولوحات المفاتيح والماوس ومظهر سطح المكتب. إنها أيضًا كيفية تفاعل المستخدم مع تطبيق أو موقع ويب.
سهولة الاستخدام - تعتبر سهولة الاستخدام ميزة نوعية تعمل على تقييم مدى إمكانية الوصول إلى واجهات المستخدم البديهية. تشير كلمة "سهولة الاستخدام" أيضًا إلى طرق تحسين سهولة الاستخدام أثناء عملية التصميم. يتم تحديد سهولة الاستخدام من خلال 5 مكونات للجودة:
الود: ما مدى سهولة قيام المستخدمين بالمهام الأساسية عندما يواجهون الواجهة لأول مرة؟
الأداء: ما مدى سرعة تعلم المستخدمين للواجهة، وما مدى سرعة إكمال المهام؟
القدرة على التذكر: ما مدى سرعة عودة المستخدمين إلى الواجهة بعد فترة من عدم الاستخدام لتكون جاهزة للعمل بكامل طاقتها؟
الأخطاء: ما عدد الأخطاء التي يرتكبها المستخدمون؟ ما مدى خطورة هذه الأخطاء وما مدى سهولة استعادة الواجهة إلى نظام العمل الكامل بعد حدوث خطأ؟
الرضا: ما مدى "متعة" استخدام الواجهة والوظائف المتوفرة؟
التلعيب – التعريف المقبول عمومًا للتلعيب هو تطبيق تقنيات تصميم الألعاب في سياق الأنشطة التجارية. بمعنى آخر، التلعيب هو استخدام آليات اللعبة لزيادة مستوى المشاركة الشخصية، ونتيجة لذلك، تحفيز الإجراء/التأثير المطلوب.
RWD (تصميم الويب سريع الاستجابة) هي تقنية تصميم مواقع الويب التي تتيح عرضها بتنسيق يتناسب مع حجم الشاشة. كما أنه يتكيف مع متصفح أرقام هواتف إسرائيل الويب الذي يستخدمه المستخدم. RWD هي أيضًا الصيغة الموصى بها والمفضلة بواسطة Google في سياق نتائج بحث "الجوال".
تجربة المستخدم : الانطباعات العامة للمستخدم واستجاباته عند التفاعل مع منتج أو نظام أو خدمة.
سهولة الاستخدام : السهولة التي يمكن للمستخدم من خلالها استخدام واجهة المستخدم.
واجهة المستخدم : جزء النظام الذي يتفاعل معه المستخدم.
Wireframe : رسم تخطيطي أساسي لواجهة المستخدم، يُستخدم عادةً في تصميم الويب والتطبيقات.
النموذج الأولي : نسخة مبكرة من المنتج تستخدم لاختبار المفاهيم والميزات.
بحث المستخدم : جمع المعلومات عن المستخدمين واحتياجاتهم وسلوكياتهم.
الشخصية : مستخدم وهمي يمثل الجمهور المستهدف للمنتج.
إمكانية الوصول : التأكد من أن المنتجات في متناول الأشخاص ذوي القدرات المختلفة.
رحلة المستخدم : المسار الذي يسلكه المستخدم عند استخدام المنتج.
تصميم التفاعل : إنشاء منتجات تفاعلية لتحسين تجارب المستخدم.
هندسة المعلومات : الطريقة التي يتم بها تنظيم المحتوى في المنتج وهيكلته.
اختبار قابلية الاستخدام : عملية اختبار المنتجات لتقييم قابليتها للاستخدام.
التقييم الإرشادي : طريقة لتقييم قابلية استخدام المنتج بناءً على مبادئ محددة.
التصميم سريع الاستجابة : قم بإنشاء مواقع الويب والتطبيقات التي تعمل بشكل جيد على مجموعة متنوعة من الأجهزة والدقة.
تجربة العملاء : تجربة العميل في التفاعل مع الشركة ومنتجاتها.
تحليل المهام : دراسة أنشطة المستخدم وسلوكياته أثناء أداء مهام محددة.
تتبع العين : تقنية تستخدم لتحليل المكان الذي ينظر فيه المستخدمون على الشاشة.
اختبار A/B : طريقة لاختبار نسختين من موقع ويب أو منتج بشكل مقارن.
قانون فيتس : مبدأ أن الوقت المستغرق للوصول إلى الهدف يعتمد على مسافة الهدف وحجمه.
القدرة على تحمل التكاليف (اقتراح الميزة) : خاصية التصميم التي تشير إلى كيفية استخدامها.
الحمل المعرفي : مقدار الجهد العقلي المطلوب لإكمال المهمة.
تدفق المستخدم : المسار الذي يتبعه المستخدم من خلال تطبيق أو موقع ويب.
الحد الأدنى من المنتج القابل للتطبيق (MVP) : إصدار من المنتج يحتوي على الحد الأدنى من الميزات، وهو ما يكفي فقط لجمع معلومات مفيدة من المستخدمين.
الاستعلام السياقي : طريقة بحث يتم من خلالها ملاحظة المستخدمين في بيئتهم الطبيعية.
مبادئ الجشطالت : نظريات نفسية حول كيفية إدراك الناس للأنماط والأشياء.
قاموس التسويق الرقمي الذكاء الاصطناعي AI
الذكاء الاصطناعي ( AI ) هو مفهوم " تدريب " أجهزة الكمبيوتر لتكون قادرة على "التفكير مثل البشر". بمعنى آخر، تحقيق وضع تكون فيه الخوارزميات قادرة على تنفيذ عمليات مشابهة لتلك التي تحدث في العقل البشري - التفكير والتخطيط والتعلم وفهم اللغة.
يمكن تعريف التعلم الآلي (ML) بدوره على أنه عمليات تتضمن البحث عن الأنماط والتبعيات والثبات في مجموعات البيانات الكبيرة (تاريخيًا وفي المستقبل). الافتراض هو أن الآلة تتعلم بشكل مستقل بناءً على المعلومات ومجموعات البيانات التي تم تنزيلها. يتيح لك ML الإجابة على سؤال حول كيفية حل مشكلة معينة وما هي الخطوات التي يجب اتخاذها للقيام بذلك، بناءً على الأنماط والأمثلة الموجودة.
التعلم العميق (DL) هو جزء من ML. يستخدم تقنيات تعلم الآلة لحل المشكلات باستخدام الشبكات العصبية التي تحاكي عملية اتخاذ القرار البشري. إنه فعال في اكتشاف الاحتيال المالي والبريد العشوائي والكتابة اليدوية والتعرف على الصور والصوت.
تستخدم معالجة اللغات الطبيعية (NLP) تقنيات تعلم الآلة للبحث عن الأنماط في مستودعات المعلومات من أجل التعرف على معنى اللغة الطبيعية ( المنطوقة ). ومن الأمثلة على ذلك التعرف على مشاعر مستخدمي وسائل التواصل الاجتماعي تجاه منتج أو علامة تجارية معينة.
البيانات الضخمة، بدورها، هي قاعدة بيانات تحتوي على كميات كبيرة من البيانات والمعلومات المنظمة وغير المنظمة، والتي بفضلها يستطيع الذكاء الاصطناعي بناء نماذج تنبؤية باستخدام الأنماط.
اختبار تورينج - اختبار ذكاء قياسي يستخدم لاختبار الخوارزميات الذكية والذكاء الاصطناعي. يعتمد ذلك على حقيقة أن القاضي لا يكتشف أن الأسئلة التي يطرحها يتم الرد عليها بواسطة خوارزمية وآلة وليس إنسان. يتم إجراء اختبار تورينج في الظروف التي يكون فيها القاضي غير قادر على استخدام المحفزات البصرية والسمعية. يعتمد التقييم على الإجابات على الأسئلة المطروحة.
تقييم الذكاء الاصطناعي – يتم حاليًا اعتماد نموذج بسيط لتقييم الذكاء الاصطناعي. يبدأ المقياس من المستوى الأمثل بمعنى أنه من المستحيل تحقيق نتائج أفضل، بالتأكيد أفضل من الإنسان، أداء أقل من أي إنسان، أفضل من إنسان، أداء أكبر من معظم الناس، وأدنى مستوى، أسوأ من أداء الإنسان أسوأ من معظم الناس.
TPR (المعدل الإيجابي الحقيقي) - معلمة تقيم خوارزميات التنبؤ، العدد الإجمالي للتنبؤات الإيجابية الحقيقية مقسومًا على العدد الإجمالي للقيم الإيجابية في مجموعة البيانات بأكملها. وتسمى أيضًا الحساسية (الاستدعاء).
T NR(المعدل السلبي الحقيقي) - هذه معلمة تحدد عدد التنبؤات السلبية الحقيقية مقسومًا على إجمالي عدد القيم السلبية في المجموعة بأكملها.
FPR (معدل إيجابي كاذب) – هو 1 ناقص TNR
FNR (المعدل السلبي الكاذب) - يساوي 1 ناقص TPR
الذكاء الجماعي - المفهوم القائل بأن مجتمعًا أو مجموعة من الأشخاص ينفذون عمليات فكرية أكبر بشكل أكثر فعالية من الفرد. من أفضل الأمثلة على فكرة الذكاء الجماعي هي ويكيبيديا.
توليف البرنامج البايزي (BPS) – تقنية تنبؤ قائمة على الاحتمالات تستخدم لتدريب الأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي (AI) باستخدام أقل عدد ممكن من الأمثلة. لقد اخترعه جمالون . إنه أكثر كفاءة من حل التعلم العميق (DL) من Google.
التحليلات التنبؤية ، من ناحية أخرى، هي عملية تحليل تسمح لك بإنشاء صورة للأحداث المستقبلية بناءً على البيانات والأمثلة التاريخية. وبفضل ذلك نعرف، على سبيل المثال، كيفية إعداد عمليات التواصل مع العملاء بالشكل الأمثل لهم. ومن حيث تعريف أكسفورد، التحليل المنهجي للبيانات أو الإحصائيات من أجل إنشاء نماذج تنبؤية.
الذكاء الاصطناعي (AI) : محاكاة العمليات المعرفية البشرية بواسطة الآلات، وخاصة أنظمة الكمبيوتر.
التعلم العميق : شكل متقدم من التعلم الآلي يستخدم الشبكات العصبية.
الخوارزمية : مجموعة من القواعد والتعليمات التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي لحل المشكلات وإجراء العمليات الحسابية.
معالجة اللغات الطبيعية (NLP) : فرع من الذكاء الاصطناعي يمكّن الآلات من فهم اللغة البشرية وتفسيرها والاستجابة لها.
Chatbot : برنامج كمبيوتر يستخدم الذكاء الاصطناعي لإجراء محادثات مع المستخدمين.
التحليلات التنبؤية : استخدام البيانات والخوارزميات وتقنيات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالأحداث المستقبلية.
التنقيب في البيانات : عملية تحليل مجموعات كبيرة من البيانات للعثور على الأنماط والعلاقات.
تحليل المشاعر : استخدام البرمجة اللغوية العصبية لتحليل المشاعر والعواطف في النص.
الرؤية الحاسوبية : مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي يسمح للآلات بتفسير ومعالجة الصور المرئية.
التعلم المعزز : طريقة للتعلم الآلي تتعلم فيها الآلات من خلال المكافآت والعقوبات.
الشبكة العصبية : سلسلة من الخوارزميات التي تمثل الدماغ البشري وتستخدم في التعلم العميق.