هوش تجاری

معماری اطلاعات (IA) چیست و چطور می‌توان از آن استفاده کرد؟

ما به‌عنوان مصرف‌کننده، عادت کرده‌ایم دقیقا همان چیزی را که نیاز داریم، در جایی که انتظارش را داریم پیدا کنیم. وقتی به‌راحتی آن را پیدا کنیم، با امری تصادفی روبه‌رو نشده‌ایم. این مسئله معمولا نتیجه تحقیقات و آزمایش‌های گسترده کاربران است. اما چه اتفاقی می‌افتد اگر آن را پیدا نکنیم؟ ظرف چند ثانیه منصرف می‌شویم و جستجو را کنار می‌گذاریم. اینجاست که نقش معماری اطلاعات (Information Architecture) برجسته می‌شود. ما در این مقاله، راهنمای کاملی را برای آشنایی با معماری اطلاعات ارائه خواهیم داد.

معماری اطلاعات (IA) چیست؟

جارد اسپول، طراح معروف UX می‌گوید: “طراحی خوب، وقتی خوب انجام شود، نامرئی می‌گردد. فقط در صورت ضعف است که متوجه آن می‌شویم”. همین مورد برای معماری اطلاعات (IA) نیز صدق می‌کند. وقتی همه چیز مرتب باشد، نامرئی می‌شود. جالب است که این “علم نظم” یک تعریف واحد ندارد که کارشناسان در مورد آن توافق کنند. اما همه آن‌ها توافق دارند که، معماری اطلاعات شیوه سازماندهی محتوا به هر طریق، روشی مؤثر است.

۸ اصل معماری اطلاعات

معماری اطلاعات برای یک وب‌سایت نباید در خلأ انجام شود. از رفتار کاربر گرفته تا برنامه‌ریزی برای آینده، موارد زیادی وجود دارد که باید فراتر از سازماندهی اطلاعات به روشی منطقی، موردتوجه قرار گیرد. در تلاش برای طراحی یک ساختار خوب برای وب‌سایت خود، مهندس اطلاعات دان براون ۸ اصل را ذکر کرد که مدام به آن‌ها بازمی‌گردیم.

  • اصل اشیا: با محتوا باید به‌عنوان یک موجود زنده رفتار کرد. آن‌ها چرخه‌های زندگی، رفتارها و ویژگی‌های خاص خود را دارند.
  • اصل انتخاب‌ها: باید تعداد انتخاب‌ها را به حداقل برسانید.
  • اصل افشای اطلاعات: پیش‌نمایش اطلاعاتی را نشان دهید که به کاربران کمک می‌کند در صورت عمیق شدن اطلاعات، نوع اطلاعات پنهان شده را درک کنند.
  • اصل مثال‌زدنی‌ها: هنگام توصیف محتوای دسته‌بندی شده، نمونه‌هایی از محتوا را نشان دهید.
  • اصل درهای ورودی: فرض کنید حداقل ۵۰٪ از کاربران از یک نقطه ورود متفاوت با صفحه اصلی استفاده خواهند کرد.
  • اصل طبقه‌بندی‌های متعدد: برای مرور مطالب سایت چندین طرح طبقه‌بندی مختلف را به کاربران ارائه دهید.
  • اصل جهت‌یابی متمرکز: جهت‌یابی را ساده نگه دارید و هرگز موارد مختلف را با هم ترکیب نکنید.
  • اصل رشد: در نظر داشته باشید که محتوای وب‌سایت باید رشد کند.

ارزش معماری اطلاعات در چیست؟

ما در جهانی زندگی می‌کنیم که مردم خواستار رضایت فوری هستند. این مسئله، همراه با رشد بیش از حد اطلاعات و وجود گزینه‌های زیاد برای انتخاب، به این معنی است که شما باید محتوای مناسب را در زمان مناسب ارائه دهید. اگر روند یافتن اطلاعات بیش از حد پیچیده یا خیلی کند باشد، کاربر به سادگی فرآیند را رها کرده و کار دیگری را ادامه می‌دهد. پس ضروری است که نیازهای آن‌ها را بشناسید.

نیازهای اصلی کاربران را شناسایی کنید

  • جستجوی موارد شناخته شده: کاربران برای جستجوی مطلوب و شناخته شده به وب‌سایت می‌آیند.
  • جستجوی اکتشافی: کاربران به دنبال الهام به وب‌سایت می‌آیند. آن‌ها به دنبال چیزی مطلوب هستند اما مطمئن نیستند دقیقا چه چیزی را نیاز دارند.
  • جستجوی جامع: کاربران در یک تحقیق گسترده قرار دارند. آن‌ها می‌خواهند اطلاعات بیشتری پیدا کنند.
  • جستجوی مجدد: کاربر مجددا به موارد دلخواه نیاز دارد و در تلاش است تا آن را پیدا کند.

چگونه می‌توان رفتارهای مختلف آنلاین را از طریق معماری اطلاعات درک کرد؟

وقتی به معماری اطلاعات فکر می‌کنید، مهم است که کاربران مختلف و نحوه حرکت، جستجو یا استفاده از فیلترها توسط آن‌ها را در نظر بگیرید. یک وب‌سایت تجارت الکترونیک را در نظر داشته باشید. اگر به دنبال کفش‌های جدید برای عروسی هستید، ممکن است بخواهید بر اساس سبک و رنگ آن را فیلتر کنید. اما اگر دنبال یک هدیه هستید، ممکن است بخواهید برخی از ایده‌های پیشنهادی را ببینید. اگر می‌دانید دقیقا چه می‌خواهید، بدون مرور موارد دیگر، آن را پیدا می‌کنید.

معماری اطلاعات خوب، طراحی تجربه کاربر را بسیار تحت تأثیر قرار می‌دهد. هرچه کاربران سریع‌تر به مقصد نهایی خود برسند، حتی اگر آن مقصد شامل چندین گزینه باشد، رضایت آن‌ها بیشتر خواهد بود؛ بنابراین، هرگز نباید فراموش کنیم که شناختن کاربران و رفتارهای جستجوی اطلاعات آن‌ها چه تأثیری در کار ما خواهد داشت. پس از دانستن نیازهای کاربران، می‌توانیم اولویت‌بندی کنیم که کدام‌یک از اجزای معماری را باید بهتر ساخت.

اُفت ارزش کسب‌وکار با بی‌توجهی به معماری اطلاعات

اگر کاربران و مشتریان نتوانند اطلاعات مهم را پیدا کنند یا وظایف خود را انجام دهند، کسب‌وکارها می‌توانند از بسیاری جهات ضرر کنند. معماری اطلاعات می‌تواند در موارد زیر نقشی اساسی داشته باشد.

نتیجه سخن

همان‌طور که اشاره شد، معماری اطلاعات مسئله مهمی در ساخت یک وب‌سایت است. در متن حاضر سعی کردیم این موضوع را بررسی کرده و نحوه انجام آن را توضیح دهیم. برای موفقیت در کار خود، خوب است که این نکات را در نظر داشته باشید.


مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  2. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  3. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  4. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  5. کلان داده (Big Data) چیست؟
  6. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  8. حاکمیت داده (Data Governance) چیست و چه اهمیتی دارد؟
  9. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  10. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  11. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  12. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  13. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  14. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  15. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  16. تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟
  17. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  18. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  19. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  20. ۱۰ اصل طراحی داشبورد هوش تجاری
  21. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  22. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  23. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  24. چگونه نرم‌افزار مناسب هوش تجاری را انتخاب کنیم؟
  25. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  26. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  27. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  28. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  29. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  30. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  31. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  32. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  33. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  34. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  35. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  36. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  37. آموزش Power BI Report Server
  38. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  39. AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟
  40. مسیر شغلی در هوش تجاری
  41. مهندسی داده چیست؟
  42. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  43. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  44. ۸ مهارت‌ مهم که هر تحلیل‌گر داده برای موفقیت به آن‌ها نیاز دارد
  45. معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده
  46. آیا داشتن مدرک SQL ضروری است؟ معرفی انواع و اهمیت مدرک SQL
  47. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  48. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  49. نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان
  50. معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها
  51. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  52. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  53. معرفی معتبرترین مدارک و گواهینامه‌های علم داده
  54. معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی
  55. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  56. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  57. آسان ترین زبان برنامه‌نویسی برای یادگیری کدام است؟
  58. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  59. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  60. یادگیری ماشین چیست؟
  61. SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟
  62. SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  63. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  64. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟
  65. تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟
  66. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  67. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  68. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  69. مروری بر نحوه یادگیری زبان R
  70. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  71. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  72. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  73. انبار داده چیست؟
  74. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  75. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  76. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  77. مدل‌سازی داده چیست؟
  78. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  79. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  80. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  81. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  82. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  83. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  84. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  85. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  86. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی
  87. معماری اطلاعات (IA) چیست و چطور می‌توان از آن استفاده کرد؟

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

بستن