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Natural User Interface (NUI) e User Interaction design

interagire

verbo intransitivo

  • Comportarsi in modo da provocare e subire reciprocamente una serie di azioni e reazioni; relazionarsi (anche + con )
  •  Di fenomeni naturali, concorrere alla produzione di un identico effetto

Interagiamo costantemente: con le persone,con gli oggetti, con i dispositivi, con le nostre auto e all’interno delle nostre case.

Le interfacce con cui interagiamo utilizzando modalità come tocco, gesti o voce sono spesso chiamate Natural User Interfaces (NUI).

Le nostre interazioni diventano più significative quando provocano emozioni interiori e sono più naturali.
Forse la frase migliore per descrivere NUI è quella di Daniel Wigdor: ”Il contenuto è l’interfaccia”, che suggerisce di rimuovere uno strato dell’interfaccia per accedere al contenuto in modo più diretto e trasparente. Poiché l’utente interagisce direttamente con il contenuto, il contenuto dovrebbe “comportarsi” in modo da guidarlo su come interagire con esso.

Tutti siamo stati i testimoni dell’iper-consapevolezza delle possibili implicazioni delle superfici touch, con conseguenti cambiamenti di comportamento e atteggiamento che sono arrivati con il COVID-19. I milioni di aziende che si affidavano alle tecnologie touch, erano costrette a cambiare approccio. Comunque, il futuro “touchless” era imminente, la pandemia ha solo accelerato la transizione.

Ma come si progettano interfacce self-service contactless adatte a futuri utenti ed esperienze?

La risposta è semplice: utilizzando le tecnologie touchless con Natural User Interface.


Se consideriamo per un momento l’interazione interpersonale (spostandoci dal mondo dei computer), ci renderemo presto conto che utilizziamo un’ampia gamma di gesti nella comunicazione.


I vantaggi delle tecnologie NUI iniziano dal punto di vista sanitario e includendo 0 curva di apprendimento, danno la possibilità a tutti di interagire con la tecnologia e utilizzare i servizi da essa forniti senza necessità di apprendere alcun nuovo gesto. Sono accessibili a chiunque. In NUI, le capacità naturali dell’uomo diventano ispirazione e modello per generare nuove modalità di interazione.

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Ma come progettare l’interazione giusta?

Se gli utenti trovano difficile l’interazione con un’interfaccia, il loro sforzo mentale o carico cognitivo è elevato.

Un carico cognitivo elevato significa che gli utenti devono continuare a pensare a come manipolare l’interfaccia invece di concentrarsi sul raggiungimento di un compito. Il carico cognitivo degli utenti dovrebbe essere minimo per garantire meno sforzo a lungo termine e consentirci di rivolgerci un gruppo di utenti più ampio.

 

Il UX design dovrebbe iniziare dalla comprensione degli oggetti nel mondo fisico.

La NUI dovrebbe essere progettata nel modo in cui l’utente applica principalmente le conoscenze di base e le abilità semplici durante l’interazione. Ciò garantirà che l’interfaccia sia facile da usare e da imparare.

Le attività semplici e utilizzate di frequente dovrebbero avere gesti altrettanto semplici per attivarle.

Le tecnologie NUI, in particolare quelle touchless, dovrebbero essere accessibili ad un pubblico più ampio, progettate per essere comprensibili per tutte le età e abilità. Possono aprire l’informatica a un nuovo pubblico, come i giovanissimi, le persone anziane o le persone con disabilità. Creare una NUI di successo significa che gli utenti decideranno in brevissimo tempo accederanno e utilizzeranno il design proposto.

Progettare una buona NUI significa tenere a mente l’identità, le esigenze e il contesto degli utenti in ogni fase del processo.

E la cosa più importante: il NUI design di eccellenza cerca di soddisfare le esigenze degli utenti, non di essere più ‘intelligente’ di loro.

 
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Come migliorare la soddisfazione nell’esperienza per incrementare le vendite omnicanale?

Alcune tecnologie chiave stanno portando le aziende che investono nel retail al livello successivo della vendita al dettaglio.


Alimentate da l’entusiasmo per la computer vision, il machine learning e dall’Intelligenza Artificiale (AI) le piattaforme per l’omnicanalità si stanno rapidamente evolvendo e oggi la vendita al dettaglio si trova di fronte non solo a un grande potenziale di miglioramento incentrato su un’eccellente esperienza del cliente, quanto ad una scelta potenzialmente esiziale: partecipare a questo cambiamento proattivamente o arroccarsi in una strategia difensiva incentrata sul contenimento dei danni a breve termine.


La vendita al dettaglio in ambito consumer non può prescindere dalla capacità di evolversi, adattarsi e trasformarsi. Molti dei migliori rivenditori hanno effettuato transizioni nei processi e nelle operazioni aziendali per garantire esperienze del cliente seamless.

Le tecnologie sono state implementate nei negozi fisici per offrire i vantaggi di acquisti online.
Le tecnologie al dettaglio giocano un ruolo fondamentale nella trasformazione dei processi di vendita al dettaglio frammentati in operazioni omnicanale perfettamente integrate. Questo articolo discute brevemente e in forma didascalica il ruolo della computer vision applicata al machine learning in questo nuovo panorama della vendita al dettaglio e diversi tipi di tecnologie che supportano la vendita al dettaglio omnicanale.

Come migliorare la soddisfazione nell’esperienza attraverso la computer vision?

La magia è nei dati.


Come per la maggior parte delle attività umane, le probabilità di avere successo dipendono in buona parte dalla qualità dei dati, vogliamo prendere decisioni razionali basate sui fatti e, se saremo bravi, su patterns e per poterlo fare i nostri dati dovranno essere:


Significativi: i numeri devo saper rappresentare delle situazioni rilevanti per il nostro business, a meno che il nostro business e la nostra value proposition siano molto specifici, concentriamoci inizialmente sulle KPI più rilevanti (tralasciando cose come barba, baffi, colore degli occhi etc…) per formarci un quadro concreto della situazione:

  • I click: qual’è il potenziale della location?
  • Le sessions: quanto “convertiamo” questo potenziale in utenti che entrano?
  • Il bounce rate: quanti di questi utenti escono senza vivere l’esperienza nello store?
  • La duration: quanto tempo resta in negozio, in media, il nostro utente.

A queste KPI di base possiamo aggiungerne altre, mano a mano che prendiamo confidenza con lo strumento e se integriamo nel flusso di dati anche quelli provenienti dai sistemi di cassa.


Consistenti: non è fondamentale sapere con precisione cardinale se sono entrate 97 o 99 persone, o se 62 invece di 64 erano donne, gli strumenti di people counting basati sulla computer vision possono sbagliare estemporaneamente, introducendo piccole aberrazioni, l’importante è che il dato sia consistente nel tempo e capace di far emergere dei trend rilevanti.


Estesi: i numeri devono essere come pezzi di puzzle, messi ciascuno nella posizione corretta devono rappresentare qualcosa di significativo, altrimenti tanto vale non raccoglierli. Se, ad esempio, il sistema non è in grado di rilevare il numero di unique users (come ad esempio nei sistemi people counting a fotocellula di vecchia generazione) e la durata di ciascuna sessione, diviene impossibile creare uno scenario qualitativo di come i nostri utenti si comportano nello store.


Affidabili: non è così scontato come potrebbe sembrare, il sistema di sensori deve essere in grado di funzionare in tutte le condizioni ambientali previste e On Premise per minimizzare il TCO e garantire un ROI positivo, restare operativo senza connettività, capire quando c’è un problema tecnico e cercare di risolverlo in autonomia o segnalarlo, essere spento senza shutdown e ripartire in autonomia al ritorno della corrente.


Aggiornati: più ampio è il ritardo nella ricezione (e nell’elaborazione) dei dati minore sarà la capacità di reagire tempestivamente. Anche se la maggior parte delle analisi strategiche possono (o devono) essere fatte a distanza di settimane o mesi, per le azioni tattiche (ad esempio dei picchi di traffico inaspettati) è importante disporre dei dati entro poche ore dalla loro rilevazione.


I dati sono i pezzi del puzzle della customer journey map, se sono troppi, pochi, tagliati male, rovinati o incoerenti non servirà a molto cercare di metterli assieme per prendere decisioni, ci offriranno comunque una rappresentazione distorta o parziale dalla quale discendono scelte pseudo-razionali.

 

Nel prossimo post inizieremo il percorso di analisi dei dati e cercheremo di identificare con casi pratici quali KPI ci forniscono le informazioni più interessanti per prendere decisioni critiche per il nostro store fisico.