QFD С ПОДДЕРЖКОЙ ИИ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКОГО ОПЫТА НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ПОВЕДЕНИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ В ЦИФРОВЫХ СЕРВИСАХ

В условиях цифровизации экономики и роста конкуренции на рынке веб-приложений обеспечение высокого уровня пользовательского опыта (UX) становится ключевым фактором успеха продуктов и услуг. Традиционные методы оценки качества, такие как Quality Function Deployment (QFD), позволяют структурировать требования пользователей и переводить их в технические характеристики, однако их эффективность ограничена при обработке больших объемов неструктурированных данных обратной связи. Интеграция QFD с технологиями искусственного интеллекта (ИИ), включая обработку естественного языка (NLP), анализ тональности и машинное обучение, открывает новые возможности для автоматизированной идентификации приоритетов пользователей, прогнозирования их предпочтений и оперативного улучшения интерфейсов. В настоящей статье рассмотрены теоретические основы QFD и ИИ, специфика их совместного применения в разработке веб-приложений, а также практические примеры использования нейросетей для анализа отзывов и структурирования «Дома качества». Выявлены преимущества интеграции (повышение точности оценки UX, сокращение времени на итерации разработки) и потенциальные риски (зависимость от качества данных, этические аспекты обработки пользовательской информации). В заключение делается вывод о том, что синергия QFD и ИИ представляет собой перспективный инструмент для создания пользовательски ориентированных веб-приложений, способствующий повышению удовлетворенности клиентов и конкурентоспособности продуктов. Дальнейшее развитие данного подхода требует стандартизации методик и учета баланса между автоматизацией и человеческим фактором в дизайне UX.