Vereinfachte UX-Optimierung durch Machine Learning
2nd September 2020
Kleine und mittelständische Unternehmen haben gegenüber Big Playern oft den Nachteil, dass sie wenig Ressourcen für die UX-Optimierung ihrer Webanwendungen aufbringen können. Mit Hilfe von Machine Learning Technologien könnte man KMUs einfach zu bedienende Tools für eine kontinuierliche UX-Optimierung an die Hand geben, um dieses Ungleichgewicht vor allem im E-Commerce deutlich zu verbessern.
eMundo begibt sich dazu zusammen mit der OTH Regensburg, ibi Research und der Amadeus Airport IT GmbH in ein Forschungsprojekt, mit dem Ziel eine Softwarelösung zu entwickeln, die die User Experience von Webanwendungen durch maschinelles Lernen in Echtzeit verbessert. Betreibern von Webanwendungen und E-Commerce-Plattformen soll ein cloudbasierter Service zur Verfügung gestellt werden, mit dessen Unterstützung schnell und einfach Optimierungen an der eigenen Website vorgenommen werden können.
Weitere Bestrebungen gehen in Richtung Informationssicherheit und Datenschutz. Auch diesen Anforderungen soll das intelligente System mittels Konzepten aus den Bereichen Privacy-by-Design und Security-by-Design gerecht werden.
Wir freuen uns auf die Herausforderung, kleineren Unternehmen den Zugang zu hochkomplexer und innovativer UX-Technologie zu erleichtern, um ihre Wettbewerbsposition gegenüber Marktführern zu stärken.
