Ондаған жылдар бойы пайдаланушыларды зерттеу процесі сәтті өнімдер жасаудың негізі болып келді. Біз сұхбаттар жүргіземіз, сауалнамалар орналастырамыз, пайдалануға жарамдылық сынақтарын жүргіземіз және көптеген құнды деректерді жинаймыз. Бірақ нағыз жұмыс – және ең үлкен кедергі – осы жерден басталады. Шикі деректерден іс жүзінде қолдануға болатын түсінікке дейінгі жол көбінесе ұзақ және қиын болады.
Қол еңбегін қарастырайық: пайдаланушы сұхбаттарының сағаттап транскрипциясын жасау, мыңдаған ашық сауалнама жауаптарын мұқият оқу және виртуалды стикерге дәйексөздерді топтастыру арқылы сапалық деректерді қолмен кодтау. Бұл процесс терең түсіну үшін маңызды болғанымен, айтарлықтай «түсінік беру уақытының алшақтығын» тудырады - деректерді жинау мен дизайнерлерге, өнім менеджерлеріне және инженерлерге анық, әсерлі нәтижелерді жеткізу арасындағы кідіріс.
Бүгінгі қарқынды дамып келе жатқан цифрлық ортада бұл олқылық жай ғана қолайсыздық емес. Ол мыналарға әкелуі мүмкін:
- Кешіктірілген шешімдер: Өнім топтары зерттеу нәтижелерін күтіп, әзірлеу және итерация циклдарын тоқтатады.
- Ескірген түсініктер: Талдау аяқталған кезде пайдаланушылардың мінез-құлқы немесе нарықтық жағдайлар өзгерген болуы мүмкін.
- Зерттеушінің шаршауы: Талантты зерттеушілер уақыттарының көп бөлігін стратегиялық ойлау мен мәселелерді шешуге емес, жалықтыратын әкімшілік міндеттерге жұмсайды.
Дәл осы жерде стратегиялық қолдану қажет Пайдаланушыны зерттеудегі AI зерттеушіні ауыстыру арқылы емес, оларға бұрын елестету мүмкін емес жылдамдықпен, ақылдылықпен және ауқымда жұмыс істеуге мүмкіндік беру арқылы ойынды өзгертеді.
Жасанды интеллект пайдаланушыларды зерттеу процестерін қалай төңкеріске ұшыратады
Жасанды интеллект – біртұтас құрылым емес; бұл зерттеу жұмыс процесінің нақты, көп уақытты қажет ететін бөліктеріне қолдануға болатын технологиялар жиынтығы. Қайталанатын және есептеу тұрғысынан ауыр тапсырмаларды автоматтандыру арқылы жасанды интеллект адам зерттеушілерін ең жақсы істейтін нәрселеріне, яғни деректерге сыни ойлауды, эмпатияны және стратегиялық контекстті қолдануға назар аударуға мүмкіндік береді.
Деректерді транскрипциялауды және талдауды автоматтандыру
Бір сағаттық пайдаланушы сұхбатын қолмен транскрипциялаған кез келген адам төрт-алты сағаттық мақсатты жұмысты қажет ететінін біледі. Жасанды интеллектпен жұмыс істейтін транскрипция қызметтері заманауи зерттеу топтары үшін стандартты құралға айналды, бұл жақсы себеп. Otter.ai, Descript және Trint сияқты платформалар аудио мен бейнені бірнеше минут ішінде керемет дәлдікпен мәтінге түрлендіру үшін кеңейтілген сөйлеуді тануды пайдаланады.
Бірақ шын күші Пайдаланушыны зерттеудегі AI қарапайым транскрипциядан тысқары шығады. Бұл құралдар автоматты түрде:
- Әртүрлі спикерлерді анықтаңыз, диалогты түсінуді жеңілдетеді.
- Қысқаша мазмұн жасау ұзақ әңгімелер, негізгі тақырыптарды атап өту.
- Кілт сөздерді іздеуге рұқсат беру сұхбаттардың толық қоймасы арқылы зерттеушілерге белгілі бір ерекшелік немесе қиындық нүктесі туралы әрбір ескертуді бірден табуға көмектеседі.
Бұл автоматтандыру көп күндік тапсырманы бір сағаттан аз уақыт алатын процеске айналдырады, бұл кез келген сапалық талдаудың алғашқы қадамын бірден жеделдетеді.
NLP көмегімен сапалық деректердегі заңдылықтарды ашу
Тақырыптық талдау – сапалық деректердегі үлгілер мен тақырыптарды анықтау процесі – пайдаланушыларды зерттеудің негізі болып табылады. Дәстүрлі түрде бұл аффиндік картаға түсіруді қамтиды, мұнда зерттеушілер мағына кластерлерін қалыптастыру үшін пайдаланушы дәйексөздерін қолмен топтастырады. Тиімді болғанымен, ол субъективті және өте көп уақытты қажет етеді.
Жасанды интеллекттің бір саласы болып табылатын табиғи тілді өңдеу (NLP) бұл процесті күшейтуде. Dovetail, Condens және EnjoyHQ сияқты зерттеу репозиторий құралдары қазір сұхбаттардан, қолдау билеттерінен және қолданба дүкендерінің шолуларынан алынған мыңдаған сапалы кері байланысты талдай алатын жасанды интеллект мүмкіндіктерін біріктіреді. Бұл жүйелер автоматты түрде:
- Тақырыптар мен тегтерді ұсыныңыз қайталанатын ұғымдар мен сезімдерді анықтау арқылы.
- Ұқсас дәйексөздер мен жазбаларды топтастырыңыз, аффиндік картасының бірінші өтуін жасау.
- Көңіл-күйді талдау белгілі бір тақырып бойынша кері байланыстың оң, теріс немесе бейтарап екенін тез бағалау үшін.
Электрондық коммерция компаниясы үшін бұл жасанды интеллект 5,000 тұтынушының пікірлерін бірден талдап, «баяу жеткізу» және «қайтару процесінің шатастыратындығы» ең көп таралған екі теріс тақырып екенін хабарлай алатынын білдіреді, бұл жақсартуға нақты және дереу назар аударуды қамтамасыз етеді.
Сандық деректерді талдауды масштабтау
Сандық талдау әрқашан деректерге негізделген болса да, жасанды интеллект жаңа деңгейдегі күрделілік пен жылдамдықты енгізеді. Жасанды интеллект не болғанын жай ғана қарастырудың орнына, ол келесіде не болатынын болжауға көмектесе алады. Ол аналитикалық платформалардан, A/B тесттерінен және ауқымды сауалнамалардан алынған үлкен деректер жиынтығын сүзіп, адами талдаушы жіберіп алуы мүмкін корреляцияларды табуда керемет.
Маркетинг мамандары үшін бұл жасанды интеллект веб-сайттың мінез-құлқын талдап, конверсияға немесе тұтынушының жоғалуына ең жоғары бейімділігі бар пайдаланушы сегменттерін анықтай алады дегенді білдіреді. Ол пайдаланушы сапарындағы үйкеліс ең жоғары болатын нақты кезеңді анықтай алады, оны нақты демографиялық немесе мінез-құлық деректерімен байланыстырады. Бұл деңгейдегі егжей-тегжейлі, болжамды түсінік жекелендіру мен конверсия деңгейін оңтайландыру (CRO) стратегияларын тиімдірек жасауға мүмкіндік береді.
Пайдалануға ыңғайлылықты тексеруді және сессияны қайталауды жақсарту
Қолдануға жарамдылық сынақтарынан немесе сессияны қайталаудан сағаттап бейнені қарау - классикалық зерттеу жұмысы. Жасанды интеллект бұл процесті әлдеқайда тиімді етуде. FullStory және LogRocket сияқты құралдар енді осы бейне сессияларды автоматты түрде талдау және маңызды оқиғаларды белгілеу үшін жасанды интеллектті пайдаланады.
Зерттеуші әрбір секундтық кадрларды қараудың орнына, жасанды интеллект анықтаған сәттерге тікелей секіре алады:
- "Ашу шертеді": Ашуланған пайдаланушылар бір жерде қайта-қайта шертеді.
- Қате туралы хабарламалар: Жүйе пайдаланушыны істен шығарған сәттерді атап өту.
- Көңілсіздік сигналдары: Мысалы, тінтуірдің тұрақсыз қозғалыстары немесе шатасуды көрсететін ұзақ үзілістер.
- Тапсырманы орындау көрсеткіштері: Пайдаланушы алдын ала анықталған мақсатты сәтті орындағанын автоматты түрде анықтау.
Бұл функция пассивті жазбаны пайдаланушы мінез-құлқының белсенді, іздеуге болатын дерекқорына айналдырады, бұл командаларға пайдалану мәселелерін тез анықтауға және тексеруге мүмкіндік береді.
Пайдаланушыларды зерттеуде жасанды интеллектті пайдаланудың нақты артықшылықтары
Зерттеу жұмыс процесіне жасанды интеллектті біріктіру тек тиімділік туралы ғана емес; ол өнімді әзірлеудің бүкіл өмірлік цикліне әсер ететін стратегиялық артықшылықтарды береді.
1. Бұрын-соңды болмаған жылдамдық: Ең тікелей пайдасы - түсінік алуға кететін уақыт алшақтығының күрт азаюы. Командалар деректерді жинаудан іс жүзінде қолдануға болатын нәтижелерге апталардың орнына бірнеше күн ішінде ауыса алады, бұл шынымен де икемді және итеративті жобалау процесін қамтамасыз етеді.
2. Үлкен масштаб: Адам басқаратын талдау мүмкіндіктерімен шектеледі. Жасанды интеллект пайдаланушы тәжірибесінің тұтас көрінісін жасау үшін барлық мүмкін арналардан кері байланысты ескере отырып, әлдеқайда үлкен деректер жиынтығын талдай алады.
3. Объективтілікті арттыру: Ешбір жүйе бейтараптықтан арылмаса да, жасанды интеллект бастапқы деректерді сұрыптау және тақырыпты анықтау кезеңдерінде жеке зерттеушілердің бейтараптығының әсерін азайтуға көмектесе алады, бұл талдау үшін объективті негіз бола алады.
4. Терең түсініктер: «Не» мәселесін шешу арқылы жасанды интеллект зерттеушілерге «неге» назар аударуға мүмкіндік береді. Анықталған заңдылықтар арқылы зерттеушілер өздерінің когнитивті энергиясын зерттеу нәтижелерін түсіндіруге, нюанстарды түсінуге және стратегиялық ұсыныстар жасауға арнай алады.
Қиындықтар мен этикалық ойларды шарлау
Қабылдау Пайдаланушыны зерттеудегі AI қиындықтарсыз емес. Оны жауапкершілікпен пайдалану үшін топтар оның шектеулерін білуі керек.
«Қара жәшік» мәселесі: Кейбір жасанды интеллект модельдері түсініксіз болуы мүмкін, бұл олардың нақты қорытындыға қалай келгенін түсінуді қиындатады. Зерттеушілер салауатты скептицизмді сақтап, жасанды интеллект жасаған нәтижелерді сыни тұрғыдан бағалауы керек.
Қоқыс кірді, қоқыс шығару: Жасанды интеллект тек ол оқытылған деректермен ғана жақсы. Егер кіріс деректері біржақты, толық емес немесе сапасыз болса, түсініктер ақаулы болады. Жақсы зерттеу дизайнының негіздері бұрынғыдан да маңызды.
Нәтиже мен контекстті жоғалту: Жасанды интеллект тілдегі заңдылықтарды анықтауда өте жақсы, бірақ сарказммен, мәдени контекстпен және күрделі адами эмоциялармен күресе алады. Ол пайдаланушылардың *не* айтып жатқанын айта алады, бірақ олардың сөздерінің артындағы терең, айтылмаған қажеттіліктерді түсіну үшін адам зерттеушісі қажет.
Этикалық жауапкершілік: Командалар деректердің құпиялылығына, пайдаланушы келісіміне және жасанды интеллект модельдерінің деректердегі зиянды стереотиптерді сақтамауына мұқият болуы керек. Жауапты жасанды интеллектті енгізу туралы келіссөздер жүргізілмейді.
Зерттеу жұмыс процесіне жасанды интеллектті біріктірудің ең жақсы тәжірибелері
Жасанды интеллекттің күшін сәтті пайдалану үшін ойластырылған және стратегиялық тәсіл өте маңызды.
- Шағын және нақты бастаңыз: Барлығын бірден автоматтандыруға тырыспаңыз. Сұхбаттарды транскрипциялау немесе сауалнама жауаптарын талдау сияқты бір ғана, нақты анықталған тапсырма үшін жасанды интеллект құралын пайдаланудан бастаңыз.
- «Адамның циклдегі» моделін қабылдаңыз: Жасанды интеллектке оның орнын басатын құрал емес, қуатты зерттеуші көмекшісі ретінде қараңыз. Зерттеушінің рөлі - жасанды интеллекттің нәтижелерін бағыттау, растау және түсіндіру, адами түсінік пен эмпатияның маңызды қабатын қосу.
- Жұмысқа арналған дұрыс құралдарды таңдаңыз: Командаңыздың нақты қажеттіліктеріне негізделген әртүрлі жасанды интеллект платформаларын мұқият бағалаңыз. Сіз жұмыс істейтін деректер түрлерін, қауіпсіздік талаптарыңызды және құралдың бар жұмыс процесіңізбен қаншалықты жақсы интеграцияланғанын ескеріңіз.
- «Неліктен» деген сұраққа назар аударыңыз: Жасанды интеллектті автоматтандыру үнемдеген уақытты тереңірек зерттеуге пайдаланыңыз. Қосымша сұхбаттар өткізіңіз, түсініктердің түсінікті болуын қамтамасыз ету үшін мүдделі тараптармен көбірек уақыт өткізіңіз және зерттеу нәтижелеріңіздің стратегиялық салдарына назар аударыңыз.
Болашақ – адам мен жасанды интеллекттің бірлескен жұмысы
Өсуі Пайдаланушыны зерттеудегі AI пайдаланушы зерттеушісінің жұмысының аяқталуын білдірмейді. Керісінше, бұл қызықты жаңа дәуірдің басталуын білдіреді. Жұмыстың ең жалықтыратын және көп уақытты қажет ететін аспектілерін автоматтандыру арқылы жасанды интеллект зерттеушінің рөлін деректерді өңдеушіден стратегиялық серіктеске дейін көтеруде.
Пайдаланушы зерттеулерінің болашағы - адамның эмпатиясы мен машиналық интеллект арасындағы күшті ынтымақтастық. Бұл синергия командаларға түсінік алуға уақыт аралығын жабуға, жылдамырақ және сенімдірек шешімдер қабылдауға және сайып келгенде пайдаланушыларына шынымен әсер ететін жақсы өнімдер мен тәжірибелер жасауға мүмкіндік береді. Бұл құралдарды ойластырылған және жауапкершілікпен қабылдау арқылы біз түсіну мен әсер етудің жаңа деңгейін аша аламыз.
