Өнім мен нарықтың үйлесімділігін үздіксіз іздеуде пайдаланушыларды зерттеу әрқашан өнім менеджерлері, UX дизайнерлері және маркетологтар үшін солтүстік жұлдыз болды. Адамдар сүйетін және пайдаланатын өнімдерді жасау үшін пайдаланушылардың қажеттіліктерін, қиындықтарын және мінез-құлқын түсіну сөзсіз. Дегенмен, дәстүрлі пайдаланушыларды зерттеу әдістері баға жетпес болғанымен, көбінесе баяу, қымбат және масштабтау қиын. Қатысушыларды тарту, сұхбаттар жүргізу, сағаттап аудиожазбаларды транскрипциялау және сапалы деректердің тауларын қолмен сүзу процесі деректерді жинау мен іс жүзінде қолдануға болатын түсініктер арасында айтарлықтай кідіріс тудыруы мүмкін. Міне, осы жерде жағдай күрт өзгереді.
Жасанды интеллекттің интеграциясы жай ғана тағы бір үрдіс емес; бұл бүкіл зерттеу циклін күшейтетін парадигманың ауысуы. Ауыр міндеттерді автоматтандыру және адам көзіне көрінбейтін үлгілерді ашу арқылы жасанды интеллект командаларға жылдамырақ, деректерге негізделген және сайып келгенде ақылды өнім шешімдерін қабылдауға мүмкіндік береді. Бұл мақалада трансформациялық әсер қарастырылады Пайдаланушыны зерттеудегі AIтеориялықтан практикалыққа көшу және бәсекеге қабілеттілік артықшылығына қол жеткізу үшін осы технологияны пайдаланудың жол картасын ұсыну.
Пайдаланушыларды зерттеудің дәстүрлі көрінісі: қиындықтар мен шектеулер
Революцияны бағалау үшін алдымен ескі режимді түсінуіміз керек. Ондаған жылдар бойы пайдаланушы зерттеушілері пайдаланушылармен сұхбат, фокус-топтар, сауалнамалар және пайдалану ыңғайлылығын тексеру сияқты дәлелденген әдістердің құралдар жинағына сүйеніп келді. Тиімді болғанымен, бұл әдістердің өзіндік қиындықтары бар:
- Уақыт пен ресурстарды қажет ететін: Қолмен жұмсалатын күш өте көп. Бір сағаттық сұхбатты транскрипциялау екі-үш сағатты, ал талдау үшін тағы бірнеше сағатты алуы мүмкін. Мұны ондаған сұхбатқа масштабтау үлкен кедергіге айналады.
- Масштаб мәселесі: 10 000 ашық сауалнама жауабын немесе мыңдаған тұтынушыларды қолдау билеттерін қалай тиімді талдайсыз? Қолмен бұл мүмкін емес дерлік. Бұл көбінесе құнды сапалы деректердің толық пайдаланылмауына немесе мүлдем еленбеуіне әкеледі.
- Адамның бейімділігінің көрінісі: Зерттеушілер, қаншалықты күш салғанына қарамастан, адам баласы. Растау бейімділігі – бұрыннан бар сенімдерді растайтын ақпаратты қолдауға бейімділік – қандай деректер нүктелерінің ерекшеленетініне және олардың қалай түсіндірілетініне санадан тыс әсер етуі мүмкін.
- Түсініктемелерге кешігу уақыты: Зерттеу деректерін өңдеуге кететін уақыт, түсініктемелер берілген кезде нарықтың ауысып кеткенін немесе әзірлеушілер тобының басқа жаққа ауысып кеткенін білдіреді. Бұл алшақтық зерттеу нәтижелерінің әсерін азайтады.
Жасанды интеллект пайдаланушыларды зерттеуді қалай өзгертеді? Жасанды интеллектке кіріңіз
Жасанды интеллект, атап айтқанда, машиналық оқыту және табиғи тілді өңдеу (NLP), осы дәстүрлі мәселелерді тікелей шешеді. Ол зерттеушілер үшін күнделікті жұмысты автоматтандырып, аналитикалық жұмысты күшейтетін қуатты қосалқы пилот ретінде әрекет етеді. Қолданылуы Пайдаланушыны зерттеудегі AI көп қырлы, процестің барлық сатыларына әсер етеді.
Grunt жұмысын автоматтандыру: деректерді транскрипциялау және тақырыптық талдау
Ең жылдам және нақты артықшылықтарының бірі Пайдаланушыны зерттеудегі AI деректерді өңдеуді автоматтандыру болып табылады. Жасанды интеллектпен жұмыс істейтін құралдар енді:
- Дәлдікпен транскрипциялау: Сұхбаттар мен пайдалану сынақтарынан алынған аудио мен бейнені мәтінге ерекше дәлдікпен автоматты түрде түрлендіреді, бұл жүздеген сағаттық қол жұмысын үнемдейді.
- Тақырыптар мен тақырыптарды анықтаңыз: Міне, осы жерде ол шынымен де күшті болады. Дәйексөздерді қолмен белгілеп, оларды тақырыптарға топтастырудың орнына (бұл процесс аффинділік картасын жасау деп аталады), жасанды интеллект транскрипттерден, шолулардан және сауалнама жауаптарынан алынған мыңдаған мәтін жолдарын талдай алады. Ол қайталанатын тақырыптарды, кілт сөздерді және тұжырымдамаларды анықтайды, пайдаланушылардың ең маңызды пікірлерінің қысқаша, жоғары деңгейлі көрінісін апталар емес, минуттар ішінде ұсынады.
Болжамды аналитика көмегімен жасырын үлгілерді ашу
Тақырыптық талдау өткен және қазіргі кері байланысты түсінуге көмектессе, болжамдық аналитика болашаққа көз жүгіртеді. Пайдаланушы мінез-құлқының кең ауқымды деректер жиынтығын – шертулерді, навигация жолдарын, мүмкіндіктерді пайдалануды және сессия жазбаларын талдау арқылы машиналық оқыту модельдері нақты нәтижелерге дейінгі нәзік үлгілерді анықтай алады. Мысалы, жасанды интеллект мінез-құлықтардың үйлесіміне сүйене отырып, қай пайдаланушылардың ауысу қаупі жоғары екенін болжай алады, бұл өнім топтарына проактивті түрде араласуға мүмкіндік береді. Сондай-ақ, ол қандай тұтынушы сегменттерінің жаңа мүмкіндікті қабылдауы ықтимал екенін болжай алады, бұл топтарға даму жоспары мен маркетингтік күш-жігеріне тиімдірек басымдық беруге көмектеседі.
Масштабтағы көңіл-күйді талдау
Соңғы мүмкіндік шығарылымыңызға қатысты жалпы пікіріңіз қандай? Бағаның өзгеруіне пайдаланушылар қалай қарайды? Бұрын бұл сұрақтарға жауап беру көп уақытты алатын сауалнаманы қажет ететін. Енді жасанды интеллектке негізделген пікірлерді талдау пайдаланушының эмоциясын нақты уақыт режимінде анықтай алады.
Қолданба дүкендеріндегі шолуларды, әлеуметтік желілердегі ескертулерді, қолдау билеттерін және форум жазбаларын сканерлеу арқылы бұл алгоритмдер мәтінді оң, теріс немесе бейтарап деп жіктей алады. Бұл командаларға жаңа шығарылымға реакцияны бірден бағалауға, пайда болатын көңілсіздіктерді олар күшейгенге дейін анықтауға және қолмен араласусыз брендтің көңіл-күйін уақыт өте келе бақылауға мүмкіндік береді. Теріс көңіл-күйдің кенеттен күрт өсуі ерте ескерту жүйесі ретінде әрекет ете алады, маңызды қатені немесе маңызды UX мәселесін белгілейді.
Қатысушыларды іріктеу және тексеруді оңтайландыру
Зерттеуге дұрыс қатысушыларды табу тиісті түсініктерді қалыптастыру үшін өте маңызды. Бұл да қолмен жасалатын және қиын процесс болуы мүмкін. Жасанды интеллект күрделі мінез-құлық және демографиялық критерийлерге толық сәйкес келетін адамдарды анықтау үшін пайдаланушы дерекқорларын немесе панельдерін талдау арқылы жалдауды оңтайландыра алады. Ол «жас» және «орналасқан жер» сияқты қарапайым сүзгілерден асып түсіп, мысалы, «соңғы айда X функциясын кемінде үш рет пайдаланған, бірақ Y функциясын пайдаланбаған» пайдаланушыларды табады. Бұл басынан бастап жоғары сапалы деректерді және тиімді зерттеу процесін қамтамасыз етеді.
Іс жүзінде қолдану: Нақты әлемдегі қолданбалар
Теориядан шындыққа көшейік. Қолдану қалай жүзеге асады Пайдаланушыны зерттеудегі AI бизнес нәтижелерін жақсартуға бола ма?
1-сценарий: Электрондық коммерция компаниясы себеттен бас тарту мәселесімен күресуде
Электрондық коммерция сайты себеттен бас тарту деңгейінің жоғары болуымен күресуде. Дәстүрлі түрде олар сауалнама немесе бірнеше пайдалану мүмкіндігін тексеруі мүмкін. Жасанды интеллект көмегімен олар мыңдаған пайдаланушы сессиясының жазбаларын талдайтын құралды пайдалана алады. Жасанды интеллект бас тартумен аяқталатын сессияларды автоматты түрде белгілейді және оларды жалпы үйкеліс нүктелеріне негіздеп топтастырады - мысалы, бас тартқан пайдаланушылардың 30%-ы жеткізу бетінде 60 секундтан астам уақыт бойы тартынғанын, ал тағы 20%-ы жарамсыз жеңілдік кодын бірнеше рет қолдануға тырысқанын анықтауы мүмкін. Бұл өнім тобына түзетуге тиісті деректерге негізделген UX мәселелерінің басымдықты тізімін береді, бұл тікелей конверсия деңгейін оңтайландыруға әкеледі.
2-сценарий: SaaS платформасының басқару мүмкіндігін енгізу
B2B SaaS компаниясы қуатты жаңа аналитикалық мүмкіндікті іске қосты, бірақ оны қолдану деңгейі төмен. Неліктен екенін болжаудың орнына, олар мүмкіндікке қатысты барлық пайдаланушы пікірлерін — қолдау чаттарынан, электрондық пошталардан және қолданба ішіндегі сауалнамалардан бастап — жасанды интеллект талдау платформасына жібереді. Жасанды интеллект тақырыптық талдау жүргізеді және басым тақырып мүмкіндіктің құндылығында емес, «шатасу», «күрделілік» және «қайдан бастау керек» екенін анықтайды. Түсінігі айқын: мәселе мүмкіндікте емес, бейімделуде. Енді команда өз ресурстарын жақсы оқулықтар мен қолданба ішіндегі нұсқаулықтарды жасауға бағыттай алады, бұл мүмкіндіктің өзін қайта жобалаудан әлдеқайда тиімді шешім.
Адами элемент: Неліктен жасанды интеллект алмастырушы емес, екінші ұшқыш болып табылады
Жалпы қорқыныш - жасанды интеллект пайдаланушы зерттеушілерін ескіреді. Бұл шындықтан мүлдем өзгеше. Жасанды интеллект - құрал - өте күшті құрал, бірақ онда эмпатия, стратегиялық ойлау және контексттік түсіну сияқты ерекше адами дағдылар жетіспейді. Жасанды интеллект сізге айта алады не ауқымды түрде болып жатыр, бірақ оны түсіну үшін көбінесе адами зерттеуші қажет неге.
- Стратегия және эмпатия: Адам зерттеушісі стратегиялық бағытты белгілейді, зерттеу сұрақтарын анықтайды және қатысушылармен қарым-қатынас орнатады, бұл жасанды интеллект түсіне алмайтын терең, нәзік эмоционалды қозғаушы күштерді ашады.
- Контекстік түсіндірме: Жасанды интеллект «баяу жүктеу уақытын» негізгі тақырып ретінде белгілеуі мүмкін. Зерттеуші мұны кеңірек контекстпен байланыстыра алады — мүмкін пайдаланушылар жұмысқа бару кезінде қолданбаға баяу байланыс арқылы кіріп жатқан шығар — және деректерді мүдделі тараптарды әрекетке шабыттандыратын тартымды оқиғаға айналдыра алады.
- Этикалық бақылау: Адамдар этикалық зерттеу тәжірибелерін қамтамасыз ету, пайдаланушылардың құпиялылығын қорғау және жасанды интеллект алгоритмдеріндегі ықтимал қателіктерді анықтау және азайту үшін өте маңызды.
Шынайы күші Пайдаланушыны зерттеудегі AI зерттеушілерді төмен деңгейлі, қайталанатын тапсырмалардан босатып, оларға ең жақсы істейтін нәрселеріне: терең стратегиялық ойлауға, әңгіме айтуға және ұйым ішінде пайдаланушыны қорғауға назар аударуға мүмкіндік берген кезде жүзеге асады.
Бастау: Дұрыс жасанды интеллект құралдарын таңдау
Жасанды интеллектпен жұмыс істейтін зерттеу құралдары нарығы тез дамып келеді. Бастаған кезде ең үлкен кедергіні анықтап, оны тікелей шешетін құралды тапқан дұрыс.
- Сапалық талдау үшін: Автоматтандырылған транскрипцияны, тақырыптық талдауды және түсінік репозиторийлерін (мысалы, Dovetail, Condens) ұсынатын платформаларды іздеңіз.
- Мінез-құлықты талдау үшін: Жасанды интеллектпен жұмыс істейтін үйкелісті анықтау және үлгіні тану мүмкіндігімен сеанс қайталауларын қамтамасыз ететін құралдар баға жетпес (мысалы, FullStory, Contentsquare).
- Сауалнама және кері байланысты талдау үшін: Қазіргі заманғы көптеген сауалнама платформалары қазір ашық жауаптар үшін кіріктірілген пікір талдауын және тақырыптық модельдеуді қамтиды.
Қорытынды: Интеллектке негізделген өнімді әзірлеудің жаңа дәуірі
Интеграция Пайдаланушыны зерттеудегі AI адам интуициясын ауыстыру туралы емес, оны масштаб, жылдамдық және есептеу объективтілігінің күшімен арттыру туралы. Осы технологияларды қолдану арқылы өнім топтары білімді болжамдар жасаудан жан-жақты деректермен қамтамасыз етілген жоғары сенімді шешімдер қабылдауға көше алады. Бұл ұйымдарға көбірек пайдаланушыларды тыңдауға, оларды тереңірек түсінуге және олардың қажеттіліктеріне бұрынғыдан да тезірек жауап беруге мүмкіндік береді.
Өнімді әзірлеудің болашағы адами эмпатияны машиналық интеллектпен тиімді үйлестіре алатындарға тиесілі. Жасанды интеллектті зерттеудің ажырамас бөлігі ретінде қарастыру арқылы сіз пайдаланушы түсінігінің жаңа деңгейін аша аласыз, ақылды өнім стратегиясын жүзеге асыра аласыз және сайып келгенде, бәсекеге қабілетті нарықта жеңіске жететін жақсы өнімдер жасай аласыз.
