E-ticarette Makine Öğrenimi – UX ve Online Alışverişin Geleceği

“Pazar” terimi hala uğultulu sokakları, geleneksel dükkanları, bağıran yumrukları ve teklifleri, tüm aromalarla karışmış çürük sebzelerin tuhaf kokusunu ve çok daha fazlasını getiriyor. Ama işler artık değişiyor. 2022'den itibaren yaklaşık 3 milyar tüketici çevrimiçi olacak. İnternet bugünün yeni pazar yeri. Böylece, e-ticarette makine öğrenimi kavramı giderek daha yaygın hale geliyor.

E-ticaret her şeyi değiştirdi. E-Ticaret'te pazar fiziksel olarak mevcut değildir, ancak tüm kalabalık sanal olarak sizinle birliktedir. Alışveriş, insanlık tarihinde hiçbir zaman şimdiki kadar rahat olmamıştı. E-ticaret artık iyi tasarlanmış ve geliştirilmiş mobil uygulamalara dönüşmüştür. Ek olarak, mobil uygulama geliştirme alanındaki gelişmeler, pazar kavramını sürekli olarak yeniden şekillendiriyor. Modern pazarın elinizde tutulabilmesi veya cebinizde güvenle saklanabilmesi için onu o kadar yeniden şekillendirdi. Evet, burada mobil e-ticaretten bahsediyoruz.

Gelecekteki alışveriş deneyimi için e-ticarette makine öğreniminin nelere sahip olduğunu keşfetmek için bir yolculuğa çıkıyoruz. Yapay zekanın web geliştirmedeki etkisi, teknolojideki en son gelişmelerle birlikte büyüyor. Ancak, Yapay Zeka ve makine öğreniminin büyüleyici dünyasına atlamadan önce, bir e-Ticaret web sitesini günümüz pazarı için bu kadar kritik yapan şeyin ne olduğunu görmek için kısa bir göz atmak faydalı olacaktır.

Bir e-ticaret sitesinde belirleyici özellik nedir? Eh, dış koşullar aynı kaldığında, bir e-ticaret mağazasının en kritik yönü, o siteyi ziyaret eden bir alıcıya verdiği histir. Teknik terimlerle buna UX veya Kullanıcı Deneyimi diyoruz. Onu böyle yapan şeyin ne olduğunu görelim.

Bir E-Ticaret Sitesi için UX Ne Demektir?

Herhangi bir web sitesinin UX'i (Kullanıcı Deneyimi), bir kullanıcının etkileşimini etkileşimli ve üretken hale getirmek için beklentilerini ve davranış kalıplarını öngörmekle ilgilidir. Bir e-ticaret sitesinde, son kullanıcılarınıza basit, ilgi çekici ve tatmin edici bir alışveriş deneyimi sağlamaya odaklanılmalıdır. UX, bir e-Ticaret uygulamasında dönüşümleri artırmada önemli bir faktördür.

İşte bu noktada UI ve UX'in anlamını açıklamakta fayda var. İkisi genellikle birbirinin yerine kullanılır ve bu kavramsal olarak doğru değildir. UI veya Kullanıcı Arayüzü, tasarımlar ve bunların görsel estetik üzerindeki birleşik etkisi açısından web sitenizin görünümü ile ilgilidir. UX veya Kullanıcı Deneyimi, tamamen kullanıcının kafasına girmekle ilgilidir. Kullanıcının bulmayı beklediği çeşitli öğeleri bir sayfaya yerleştirmeye odaklanır. UX amaç ile ilgilidir ve UI, işlevselliği ve görünümü tanımlar.

Şimdi, dönüşümleri artırmada UX'in neden UI'den daha belirleyici bir faktör olduğunu görelim. Müşterilerden çevrimiçi alışveriş yaparken sepetlerini terk etme nedenlerini belirtmelerinin istendiği küçük bir anketten yararlanacağız.

Arabaları Terk Etme Nedenleri

Anket, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki müşterileri çevrimiçi alışveriş yaparken erteleyen bazı belirli faktörleri özetlemektedir. Yeterince dikkatli olursanız, bunlar çevrimiçi mağazanızı başarıya giden yeni bir yola sokabilecek bilgelik incileridir. Daha yakından bakalım:

Bir alıcı cep telefonunu iki şey için çıkarır: birincisi, yerel mağazasında bulunmayan ancak acilen ihtiyacı olan ürünler için. İkincisi, belirli bir kalitede veya belirli bir markada bir ürüne ihtiyaç duyduğunda ve bu da bir teklif fiyatında. İlk durumda alıcı, e-ticaret platformundan hız beklerken, ikinci durumda ise cebi dar olduğu için ucuz olmasını istiyor.

İlk anket, alıcıların ödeme sayfasına sepet bırakmasının ana nedenlerinden birinin maliyeti işaret ediyor. Diğer nedenler ise indirim kodu hataları, kargo süresinin uzun olması, ödeme aşamasında ortaya çıkan hata ve yine çok can sıkıcı bir durum. İkinci anket, güvenliği, ürün ayrıntılarının yanlış yerleştirilmesini, ürünlerde gezinme ve ürünleri karşılaştırma yetersizliğini ve son olarak girdi girmedeki zorluğu vurgular. Bu nedenle, aciliyeti ve bütçe kısıtlamaları olan alıcılar, e-ticaret web sitenizden hayal kırıklığına uğrayabilir.

Ama bizim endişemiz kontrol edebileceğimiz şeylerle ilgili. Hindistan'dan Amerika Birleşik Devletleri'ne bir ürünün nakliye sürecini hızlandıramazsınız. Uçağın uçuş hızı sınırlaması var! Temsilcilerinizi de ürün fiyatlarını düşürmeye zorlayamaz mısınız? Bu yüzden enerjinizi geliştirebileceğiniz alanlara kanalize edin.

Kullanıcı Deneyimini İyileştirin

Yukarıdaki ankete ikinci bir göz atarsanız, üzerinde çalışabileceğiniz bir şey olduğunu ve bunun UX (Kullanıcı Deneyimi) olduğunu göreceksiniz. Ürün ayrıntılarını alıcıların görmelerini bekledikleri yerlere yerleştirmek, akıllı UX yapısı meselesidir. Gezinmeyi iyileştirmek, girdileri basitleştirmek, çekici içerik ve bilgi sağlamak vb. iyi bir UX tasarımının temelleridir.

E-Ticaret uygulamalarındaki satışların alt üst olmasına neden olanın zayıf UX olduğunu özetleyebiliriz. Bunun nedeni, yalnızca kullanıcıların doğru ürünlere ulaşmalarına yardımcı olmamalarıdır. Perakende sektöründe terk edilen sepetlerin %70-85'i kaçırılan fırsatlardan başka bir şey değildi. Kapını çaldılar ve sen dinlemedin. Ancak duyarlı bir UX ile çok daha fazlası mümkündür.

Şimdi soru geliyor, ilgi çekici bir UX yapan nedir? Alıcının dikkatini çekmek için mobil uygulama geliştirmedeki en son trendlerle uyum sağlamanıza yardımcı olacak herhangi bir UX tasarım yönergesi ve uygulama mağazası optimizasyon kontrol listesi var mı?

E-ticarette Makine Öğrenimi – Kullanıcı Deneyimini Etkileyici Hale Getirme

Adaptive Path'in kurucusu Jesse James Garrett'e göre, UX'in beş temel unsuru vardır. İlgi çekici bir UX tasarımında bu beş unsurun sinerji bulması ve birbiri ardına gelmesi gerektiğini öne sürüyor. Beş temel bileşenin ne olduğuna bir göz atalım.

1. Strateji – Temel unsurdur, köktür. Bu aşamada iş modeliniz, müşterileriniz, ürün vb. detaylı olarak araştırılır.
2. Kapsam – Burada işlevler ve içerik belirlenir. İşlevsel yönler, ürün özelliklerini ve bu özelliklerin birbiriyle nasıl uyumlu olduğunu içerir. Özellikler, Kullanıcının aradıklarını kapsayacaktır. İçerik kısmı, ürün için bilgi sağlamakla ilgilidir. İlgili açıklamayı, resimleri, sesi, video öğelerini vb. içerir.
3. Yapı – Bir yapıda etkileşim tasarımı ve bilgi mimarisi olmak üzere iki alt öğe vardır. Etkileşim tasarımı, kullanıcının ürünle nasıl etkileşime girdiği ve sistemin buna nasıl tepki verdiği ile ilgilidir. Bilgi mimarisi, insan anlayışını kolaylaştırmak için içeriğin ve organizasyonun düzenlenmesi ile ilgilidir.
4. Skelton – Kullanıcı olarak etkileşimde bulunduğumuz tasarımın görsel kısmıdır. İskelet, kullanıcının web sitesinin işlevselliği ile etkileşime girmesini sağlar. Navigasyon, arayüz öğelerinin tümü bu kategoriye girer. Çok sayıda UX tasarım aracı, bu önemli kısmı geliştirmenize yardımcı olabilir.
5. Yüzey – İşin tamamı yüzeyi temsil eder. Nihai uygulamanın veya web sitesinin görünümü, düzeni, tipografisi, renkleri vb. ile ilgili alınan tüm kararları yansıtır.

Bunlar, temel UX tasarımları oluştururken dikkate alınması gereken şeylerdir. Yine de konu e-ticaret siteleri olduğunda bu temelleri geliştirmeniz gerekir.

E-ticarette Müşteri Davranışı, UX ve Makine Öğrenimi

Sonunda iyi bir UX, müşteri davranışını ne kadar iyi tahmin ettiğinize ve tasarımınızın alıcıları tasarım yolunuzdan kolaylıkla geçirmek için ne kadar sıralı ve sezgisel olduğuna bağlıdır. Ancak, yapmaktan daha kolay söylenir. Müşteri davranışı analizi, analitikteki en zorlu görevlerden biridir ve büyük miktarda veri toplama ve işleme gerektirir. E-Ticaret'te makine öğreniminin odak noktası buradadır. Yapay sinir ağlarının alıcıların alışkanlıklarını, tercihlerini, duygularını, beğenilerini ve hoşlanmadıklarını öğrenme yeteneği, yazılım geliştirme endüstrisi için işleri değiştirebilir.

E-Ticaret uygulamaları, UX ve Yapay Zekanın nasıl bir araya geldiğini merak ediyor olabilirsiniz. Aslında, UX, e-Ticaret ve makine öğrenimi, kendi kendini tetikleyen evrimin kısır döngüsündedir. Aşağıdaki şekil bunu daha etkili bir şekilde açıklamaktadır.

Kullanıcılar e-Ticaret mağazanıza veya uygulamanıza geldiklerinde önce mevcut UX ve UI tasarımlarınızla etkileşime girerler. Sitede gezinme biçimleri, tıklamaları, seçimleri, duraklamalar ve terk etme veya ilerleme vb., sinir ağları tarafından sürekli olarak toplanır. Ayrıca, benzer bir kullanıcı davranışı geçmişten gelen deneyimle başladığında, makine öğrenimi yetenekleri daha iyi yanıt verir. Bu nedenle, ilk deneyimden alınan içgörülerle yeni kullanıcı deneyimi zaman içinde gelişir. Makine ne kadar çok öğrenirse, kullanıcı beklentilerine yanıtı o kadar doğru ve çeşitli olacaktır.

Son olarak, tüketiciler veri toplamak için çevrimiçi olurlar. AI, e-ticarette makine öğrenimi, ANN gibi tüm büyük kelimelerin arasında, hedeflediğiniz müşterilerin kendi zekalarına sahip olduğunu unutmamalısınız. Bir ziyareti dönüşüme dönüştüren şey, bu zekayı etkilemek için uygulamalarınızın gücüdür.

E-ticarette Alışverişin ve Makine Öğreniminin Geleceği

Makine öğrenimi öyle bir heyecan uyandırır ki, bazen gerçek hayatta bize çarpma olasılığını merak etmek zorunda kalırız. Ancak, bir dahaki sefere amazon'da alışveriş yaptığınızda ve sizin için öneriler bulduğunuzda, parmağınızı sola kaydırmak için cazip hale gelirsiniz. E-Ticaret'te Makine öğreniminin hayatla dolup taştığını bilin. Örneğin, Siri, Alexa gibi kişisel asistanlar, tahmine dayalı gezinme, akıllı e-posta filtreleme (istenmeyen postalardan kaçınmak için) artık gerçekleşiyor.

Alışverişin geleceği, yapay zekanın yetenekli ellerinde şekilleniyor. E-Ticaret'te makine öğreniminin alışverişi nasıl benzersiz bir deneyim haline getireceğini görelim.

Sanal Satış Temsilcisini Kullanın

Evet, tabir oldukça klişe, anlaşılabilir. Ancak, sayfayı kaydırmadan önce, uygunsuz olmasına rağmen fiziksel bir mağazayı çevrimiçi mağazadan daha iyi ziyaret başına dönüşüm sağlayan şeyin ne olduğunu düşünün?

Bir kuruyemiş dükkânına girersiniz, çünkü tüm ışık renkleriyle çok güzel görünüyordu. Satış elemanıyla tanışıyorsunuz, güvenli bir mesafeden ve ayağınız ne zaman böğürtlenli kuru meyve kavanozunun önünde dursa sizi takip ediyor. Size bir deneme sunuyor. Kuru meyveyi çiğniyorsunuz ve o şu cümleyi kuruyor: “böğürtlen bağışıklığa çok iyi geliyor, birçok doktor bizden satın alıyor.”

Ve dükkânı dolaşıyorsunuz ve onunla birlikte 50$ artı alışveriş yapıyorsunuz. Sepetinizi sıcak bir şekilde devralır, bir gülümsemeyle işler ve sıradan sohbetler yapar ve siz mutlu ve gerçekten her kuruşuna değdiğine ikna olmuş hissederek dışarı çıkarsınız.

Az önce ne oldu? Değerlilik sorusunu dışarıda bırakırsanız, ilgi çekici bir şirketin size neler yaptırabileceğini gördünüz mü? Fikrinizi ince ve ikna edici bir şekilde nasıl etkiliyorlar?

Şimdi, geleneksel bir e-ticaret sitesine girdiğinizi hayal edin. Kendi başınızasınız ve kuru meyvelerin ekran görüntülerini kimse size bonus puan vermeden geçiyorsunuz. Sonuç olarak, siteyi kapatır ve yapacak daha iyi bir şey bulursunuz. Veya maksimumda birkaç dolar değerinde bir satın alma işlemi yaparsınız.

Dolayısıyla, ilgi çekici bir web sitesi ile pasif bir web sitesi arasında büyük bir fark vardır. Bir satış görevlisi, fiziksel bir mağazada etkili bir aracıdır ve sanal bir aracı, e-ticarette makine öğrenimini başarılı kılacak öne çıkan bir özellik olacaktır.

Sanal Asistan – E-ticarette Makine Öğrenimi Örneği

Örneğin, ShopBot adını verdiği eBay'den bu harika sanal aracıya göz atın. ShopBot gibi bir asistan, eBay'in bir milyardan fazla listesinden doğru ürünü bulmanıza yardımcı olur.

ShopBot ile alışveriş deneyiminiz tamamen lükstür. Tek yapmanız gereken eBay'i açmak ve temsilciye ne aradığınızı söylemek ve ShopBot gerisini sizin için halledecek. Alıcıya en alakalı bilgileri vermek için aramayı optimize etmek ve ince ayar yapmak için özel sorular soracaktır.

Bununla birlikte, sanal bir aracının, kullanıcı sorgularına en az bir hizmet sağlayabilecek bir şey olduğunu ve sohbet robotlarının bunu yapmasına gerek olmadığını unutmayın.

Ürün Önerileri sunun

Çevrimiçi alışveriş yapanlar, ziyaret ettikleri web siteleri yakın zamanda getirdikleri şeylerle dolu olduğunda genellikle bu duyguyu yaşarlar. Pekala, bu tamamen tesadüf değil. Arkasında çalışan mükemmel bir makine öğrenme sistemi var. Aslında, birkaç yıl önce algoritmalar, kullanıcıları eşleştirmek için manuel olarak yapıldı. Daha sonra, genellikle hatalıydı ve uygulanması çok zaman aldı.

Bununla birlikte, modern tavsiyeciler ya işbirlikçi bir algoritmayı ya da içerik tabanlı filtreleme algoritmasını takip eder. Ortak filtreleme, belirli öğeler için benzer bir zevke sahip kullanıcıları inceleyerek çalışır ve ardından kullanıcılar tarafından verilen derecelendirmeleri birleştirerek bir öğe listesi oluşturur.

İçerik tabanlı filtreleme ise belirli bir ürünün içeriğini alır ve kullanıcı profilindeki içerikle eşleştirmeye çalışır. Belirli bir korelasyon oluşturmak için içerikleri permütasyonlar ve kombinasyonlar yoluyla bağlamaya çalışır. Bu nedenle, bunu uygulamak için UX tasarımlarının müşterilerden gelen temel bilgileri fiyatlandırması gerekir.

Ayrıca, bu özelliğin e-ticarette makine öğreniminde yeni oranlarda devrim yaratması için her türlü olasılık vardır.

Çünkü mobil uygulamalar derecelendirme kuruluşu Clutch'a göre. com'da tüketicilerin neredeyse %75'i kişiselleştirilmiş tavsiyeleri üzerine çıkan ürünleri satın alıyor. Bunun arkasındaki temel psikoloji, kişiselleştirmenin alıcıları çok yakından meşgul etmesidir. Arkadaş canlısı komşunuzun marketini ziyaret etmek gibi. Her şeyi beklediğiniz yerde buluyorsunuz ve bir kullanıcı olarak gerçekten harika hissediyorsunuz.

E-ticarette Makine Öğrenimi ile Arama Sonuçlarını Kesin ve Tutarlı Hale Getirin

Arama motorları, interneti olabildiğince kullanıcı dostu hale getirme arayışında. Son Google Bert güncellemesi, bu basitleştirici eğilimin bir göstergesidir. Bert güncellemesi, insanlar sesli aramayı kullanmayı sevdikleri için arama motorlarını doğal dile daha yakın yanıt verecek şekilde hizalama eğilimindedir. Bu nedenle, İngiliz literatürünün standartlarına uymak yerine, arama yapan kullanıcının beklentilerine hizmet etmeye açık bir şekilde odaklanılmaktadır. Artık daha çok arama amacını anlamak ve Kullanıcıya en alakalı arama sonuçlarını sağlamakla ilgili.

Makine öğrenimi, Amazon ve eBay gibi e-ticaret sitelerinde arama yapmayı alıcılar için çok rahat hale getirme yolunda ilerliyor. Bir ürün aramasının müşterinizin gerçek ihtiyacıyla ilişkisi, aramaları dönüşümlere dönüştürmek için çok önemlidir. Şu anda Amazon'da "Hint alyans" için arama yaparsanız, Hint kolyelerine uygun arama sonuçları alırsınız. Öte yandan, birisi "Hint evlilik yüzükleri" gibi alışılmadık bir şekilde arama yaparsa, paslanmaz çelik ve ilgili yüzükleri sergiliyor. Hintlilerin düğünlerinde altını tercih ettikleri iyi bilinir.

Makine öğrenimi ile böyle saçma sonuç senaryoları ortaya çıkmayacak. Makine öğrenimi algoritmalarının sitenizi ve metrikleri kullanabilme yeteneği, tıklama oranı önceliğine, satın alma oranlarına, satış sonrası incelemelere vb. dayalı arama sonuçlarını görecektir. Sonuç olarak, yüksek müşteri sıralamasına sahip ürünler, ürünlerin bulunabilirliği, vb. listenin başında gelir.

Akıllı Sohbet Robotlarını Uygulayın

Web siteleri artık sohbet ortamına dönüşüyor. Ve “konuşma” dediğimizde, buradaki asıl mesele budur. Chatbot'lar, sorgularınıza mekanik olarak yanıt veren eski tarz programlanmış sohbetler olmaktan çıktı. Yeni sohbet robotları akıllıdır ve makine öğrenimi bu botlara hayat verir.

Bir e-Ticaret mağazasında her satın aldığınızda canlanır ve size sorular sorar. Kesin korelasyonlar geliştirmek için size sorular sormaya devam ediyor. Farklı ürünler hakkında sohbet etme kapasitesine sahip doğal dilde sohbet robotları eğitimi, e-ticarette bir sonraki trend olacak. Kesin olmak gerekirse, Google, Microsoft ve diğer teknoloji devleri gibi büyük şirketler, interneti basit ve sıradan dönüşümlere uygun hale getirmeye heveslidir. İngilizce dilbilgisinin farklı kültürlerden insanların interneti tamamen kullanmasını engellediği bir dünyada, bu olumlu bir gelişmedir.

Gelecekte e-Ticaret'te makine öğrenimini kullanan bir sohbet robotu ile bir konuşma şöyle görünebilir:

Bot: Hey, yine o pembe yaz şapkalarını mı arıyorsunuz?

Siz: Hayır, geçiyordum. . .

Bot: Jill az önce bir Insta hikayesi yayınladı ve görünüşe göre trekking için hazırlanıyor.

sen: hmmm . .sen akıllısın !!!

Bot: Teşekkürler, önemli değil, ayrıca trekking ayakkabısı aradığınızı da biliyorum ve o da çok kırmızı…

Siz: Vay…olamaz… bu epik. Haklısın.

Etkileşimli Chatbot – E-ticarette Makine Öğrenimi Örneği

Kullanıcılara UX ve mükemmel alışveriş deneyimi açısından en iyi hissi vermek için AI'dan yararlanan birçok sohbet robotu zaten var.

SnapTravel, seyahatinizle ilgili ayrıntıları toplayan etkileşimli bir sohbet robotu kullanır. Konuşmalar yoluyla yolculuğunuz hakkında bilgi toplar. Ve konuşmaların sonunda size yolculuk rotanıza düşen tüm otel, han ve restoranların isimlerini verecek. Gezginler bu uygulamaya bayılacaklar çünkü seyahatlerdeki en karışık şey plan yapmaktır. Snap Travel teknesiyle iki veya üç konuşma yaptığınızda, büyük olasılıkla aklınıza uyan bir plan bulursunuz.

Akıllı Push-Bildirimler

Anında iletme bildirimlerinin herhangi bir e-ticaret uygulamasının önemli bir özelliği olduğunu çok iyi biliyordu. Amazon'un en son kış indirimi tekliflerinden bir tane alıyor olabilirsiniz. Ancak akıllı itme bunun ötesine geçer.

Akıllı anında iletme bildirimleri, kullanıcı davranışını, alışkanlıklarını öğrenmek ve sosyal medya içeriklerini ve kullanıcı planlarını ayrıştırmakla ilgilidir. Clari, e-Ticaret için mağazada ne olduğuna dair mükemmel bir gerçek hayat örneğidir.

Clari, bu çeyreğin sonunda satın alımlarınızın nerede olacağını tahmin etmek için yapay zeka kullanarak satışları tahmin edebilir. Akıllı push bildirimleri ağırlıklı olarak mal stokunun, son kullanma tarihinin analiz edilmesini ve festivaller, mevsimsel alışkanlıklar ve tüketicilerin genel eğilimleri ile satışların planlanmasını içerecektir. Örneğin, geçen kış olduğu gibi bu kış da anne-babanızı ziyaret etmeyi planlıyorsanız, smart push battaniye teklifleri geldiğinde sizi bilgilendirecektir. (Yeni yorgan aradığınızı son sohbet robotu konuşmanızdan hatırlar ve yıllık programınız ile birlikte teklif sizi doğru zamanda bulur.)

E-ticarette Makine Öğrenimi Olarak Görsel Arama

Bu kurul konferanslarından birinde klasik bir saat görmüşsünüzdür. Ama sormanın bir yolu yok. Hikaye burada bitmiyor.

E-ticarette makine öğreniminin web sitelerinin görünümünü ve verdiği hissi değiştirdiği bir dünyada, hikaye asla bitmez. Grup fotoğrafı oturumunu inceler, saati yakınlaştırır ve sanal arama çubuğuna koyarsınız. Ve saniyeler içinde, bu tür saatleri yapan tüm olası markalar, sadece bir tık uzağınızda.

Görsel arama size Ütopik görünebilir, ancak o zaman bir şok için buradasınız.

GrokStyle'ın görsel araması üzerinde çalışan IKEA mükemmel bir örnek. Nokta ve arama işlevi burada öne çıkan şeydir.

Bu özellik, iOS uygulamasında mevcuttur ve gelecekte neler bekleyebileceğimizin bir beyanıdır. Tek yapmanız gereken en sevdiğiniz mobilyalarla bir resmi tarayıp uygulamaya yüklemek. Ayrıca galeriden fotoğraf ekleyebilir ve arama yapabilirsiniz. Ve size tüm benzer ürünleri getirir.

E-ticarette Kullanıcı Deneyimi ve Makine Öğrenimi – Sonuç

Yapay zeka, makine öğrenimi ve diğer ilgili teknolojilerde kaydettiğimiz ilerleme, alışverişin olası geleceğinin açık bir göstergesidir. Kişiselleştirilmiş bir UX'i benimsemeye istekliyse, mobil veya web'deki bir e-ticaret mağazası, zayıf kullanıcı amacı düşünülen çiçekli tasarımlara kıyasla kesin bir başarıya sahip olacaktır. Makine öğrenimi, tasarımcıların chatbot geri bildirimleri ve kullanıcı davranışı analitiği aracılığıyla daha iyi kullanıcı algısı geliştirmelerine yardımcı olmak için burada. Şekillendirmenin geleceği gerçekten de yapım aşamasında ve önümüzdeki günlerde pek çok harikalar bekleyebiliriz.