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. In the context of economic digitalization and growing competition in the web application market, ensuring a high level of user experience (UX) is becoming a key success factor for products and services. Traditional quality assessment methods, such as Quality Function Deployment (QFD), make it possible to structure user requirements and translate them into technical specifications; however, their effectiveness is limited when processing large volumes of unstructured feedback data. The integration of QFD with artificial intelligence (AI) technologies, including natural language processing (NLP), sentiment analysis, and machine learning, opens up new opportunities for the automated identification of user priorities, predicting their preferences, and the operational improvement of interfaces. This article examines the theoretical foundations of QFD and AI, the specifics of their joint application in web application development, and practical examples of using neural networks for feedback analysis and structuring the "House of Quality". The advantages of integration (increased accuracy of UX assessment, reduced development iteration time) and potential risks (dependence on data quality, ethical aspects of processing user information) are identified. In conclusion, it is stated that the synergy of QFD and AI represents a promising tool for creating user-oriented web applications, contributing to increased customer satisfaction and product competitiveness. The further development of this approach requires the standardization of techniques and consideration of the balance between automation and the human factor in UX design.