Ондаған жылдар бойы пайдаланушы тұлғалары UX дизайнының, маркетингтік стратегияның және өнімді әзірлеудің негізі болды. Олар дерексіз деректерге адам бейнесін береді, командаларға эмпатияны қалыптастыруға және тұтынушыға бағытталған шешімдер қабылдауға көмектеседі. Дегенмен, бұл тұлғаларды жасаудың дәстүрлі процесі әрқашан қиындықтарға толы болды. Бұл көбінесе шағын үлгі өлшемдеріне негізделген қолмен жасалатын, көп уақытты қажет ететін күш, бұл шындықтан гөрі архетипті тұлғаларға әкеледі - статикалық, біржақтылыққа бейім және тез ескірген.
Бірақ мыңдаған, тіпті миллиондаған пайдаланушыларыңыздың мінез-құлқын, мотивациясын және ауырсыну нүктелерін бір уақытта талдай алсаңыз ше? Егер сіз нақты уақыт режимінде тұтынушылар базасымен бірге дамып келе жатқан динамикалық тұлғаларды жасай алсаңыз ше? Бұл футуристік көзқарас емес; бұл процеске жасанды интеллект енгізу арқылы мүмкін болған шындық. Жасанды интеллектті қолдана отырып, біз білімді болжамдардан асып, тұтынушыларды түсінудің жаңа деңгейін ашатын және бизнестің маңызды нәтижелерін беретін терең дәл, деректерге негізделген пайдаланушы тұлғаларын жасай аламыз.
Бұл мақалада AI персоналды жасауда төңкеріс жасап, оны өнерден ғылымға айналдыратынын зерттейді. Біз ескі жолдың шектеулерін зерттейміз, осы өзгерісті мүмкін ететін нақты AI технологияларын ашамыз және AI-мен жұмыс істейтін жеке тұлғаларды құрудың практикалық негізін қамтамасыз етеміз.
Негіздегі жарықтар: дәстүрлі тұлғаны құрудағы шектеулер
Прогрессті бағалай алмас бұрын, алдымен мәселені түсінуіміз керек. Дәстүрлі пайдаланушы тұлғалары, негізінен құнды болғанымен, олардың тиімділігін шектейтін бірнеше тән әлсіз жақтарынан зардап шегеді.
- Уақыт пен ресурстарды қажет ететін: Дәстүрлі әдіс пайдаланушылармен сұхбат жүргізуді, фокус-топтарды жүргізуді, сауалнаманы таратуды, содан кейін сапалы және сандық деректердің тауларын қолмен сүзуді қамтиды. Бұл процесс аптаға, тіпті айларға созылуы мүмкін, бұл уақыт пен қызметкерлерге айтарлықтай инвестицияны қажет етеді.
- Біржақтылыққа бейімділік: Қолмен орындалатын процестің әрбір қадамы адамның бейімділігінің әлеуетін енгізеді. Сұхбатта қоятын сұрақтардан жауаптарды түсіндіру тәсіліне дейін біздің жеке болжамдарымыз соңғы тұлғаны бейсаналық түрде қалыптастыра алады, бұл пайдаланушының шындығынан гөрі өз сенімдеріміздің көрінісіне әкеледі.
- Шағын үлгі өлшемдері: Ресурстардың шектеулілігіне байланысты дәстүрлі зерттеулер көбінесе қатысушылардың аз, шектеулі санына сүйенеді. 15 сұхбаттан жасалған тұлға белгілі бір пайдаланушы түрін түсіруі мүмкін, бірақ ол мыңдаған басқа тұтынушылардың нюансты әрекеттерін оңай жіберіп алады.
- Статикалық және тез ескірген: Қаңтар айында жасалған персона маусымға дейін ескіруі мүмкін. Нарық үрдістері өзгереді, жаңа мүмкіндіктер енгізіледі және пайдаланушының мінез-құлқы өзгереді. Дәстүрлі тұлғалар цифрлық аудиторияның динамикалық сипатына бейімделе алмайтын уақыт бойынша статикалық суреттер болып табылады.
AI революциясы: тұлғаның дамуын деректермен толықтыру
Жасанды интеллект ауқымды және күрделі деректер жиынын талдауды автоматтандыру арқылы бұл шектеулерді тікелей шешеді. Үлгілерді қолмен іздеудің орнына, AI алгоритмдері сансыз дереккөздерден алынған ақпаратты масштабта және ешбір адам командасы жасай алмайтын жылдамдықта өңдей алады. Бұл левередингтің өзегі Пайдаланушыны зерттеудегі AI— өңделмеген деректерді адами түсініктерге айналдыру.
Мәліметтерді масштабта біріктіру
AI жарқырайтын бірінші қадам - бұл әртүрлі көздерден деректерді қабылдау және біріктіру қабілеті. Жасанды интеллектпен жұмыс істейтін жүйе мыналарға қосылып, ақпаратты өңдей алады:
- Веб-сайт пен қолданбаларды талдау: Басулар, сеанс ұзақтығы, шарлау жолдары, мүмкіндікті пайдалану және түрлендіру шұңқырлары (мысалы, Google Analytics, Mixpanel).
- Тұтынушымен қарым-қатынасты басқару (CRM) жүйелері: Сатып алу тарихы, тұтынушының өмірлік құны, демографиялық деректер және қолдау әрекеті (мысалы, Salesforce, HubSpot).
- Тұтынушыларды қолдау журналдары: Қолдау билеттері, тікелей чат транскрипттері және пайдаланушының реніштері мен сұрақтарына бай чатбот сөйлесулері.
- Пайдаланушы пікірлері және әлеуметтік медиа: Қоғамдық пікірлер, қолданбалар дүкендеріндегі шолулар және сүзгіден өтпеген пайдаланушы көңіл-күйін қамтамасыз ететін әлеуметтік медиа ескертулері.
- Сауалнама жауаптары: Net Promoter Score (NPS) немесе тұтынушылардың қанағаттанушылығы (CSAT) сауалнамаларының ашық мәтіндік жауаптары.
Үлгілерді тану және мінез-құлық кластерленуі
Деректерді біріктіргеннен кейін, AI пайдаланушылардың мінез-құлқына негізделген табиғи топтарын анықтау үшін машиналық оқыту алгоритмдерін, әсіресе кластерлеу сияқты бақыланбайтын оқыту әдістерін пайдаланады. Демографиялық көрсеткіштер бойынша сегменттерді алдын ала анықтаудың орнына (мысалы, «әйелдер, 25-34») AI жеңілдік кодтарын үнемі қолданатын және сату бетіне кіретін «Саудагерлердің» кластерін немесе сатып алу алдында әрбір өнім ерекшелігін және салыстыру шолуын оқитын «Зерттеушілерді» анықтауы мүмкін.
Бұл AI анықталған кластерлер тек деректерге негізделген. Олар біз ойлағандай емес, *адамдардың өзін қалай ұстайтынын* көрсетеді. Бұл біржақтылықты жояды және сіз бұрын-соңды білмеген сегменттерді ашады.
Сезімдерді талдау және табиғи тілді өңдеу (NLP)
Бұл жерде AI деректерге дауыс береді. Табиғи тілді өңдеу (NLP) машиналарға адам тілінің артындағы контекстті, эмоцияны және ниетті түсінуге мүмкіндік береді. Тұтынушы шолуларына, қолдау билеттеріне және сауалнама жауаптарына көңіл-күй талдауын қолдану арқылы AI автоматты түрде анықтай алады:
- Негізгі ауырсыну нүктелері: Пайдаланушылар ең көп айтатын көңілсіз жағдайлар қандай? (мысалы, «баяу жеткізу», «шатастырылған төлем», «жетпеген мүмкіндік»).
- Мотивациялар мен мақсаттар: Пайдаланушылар қандай оң нәтижелерге қол жеткізуге тырысады? (мысалы, «уақытты үнемдеу», «мінсіз сыйлықты табу», «жаңа дағдыны үйрену»).
- Брендті қабылдау: Пайдаланушылар сіздің өніміңіз немесе қызметіңіз туралы қалай айтады? Олар қандай сөздерді қолданады?
Бұл ауқымды сапалы талдау деректер кластерін сенімді, эмпатикалық тұлғаға айналдыратын бай, эмоционалды контекст қосады.
Жасанды интеллектпен жұмыс істейтін тұлғаларды құруға арналған практикалық нұсқаулық
Жасанды интеллектке негізделген тәсілді қабылдау күрделі болып көрінуі мүмкін, бірақ процесті басқарылатын қадамдарға бөлуге болады. Мақсат - AI-ны ауыр жүкті көтеретін қуатты көмекші ретінде пайдалану, ал зерттеушілер мен дизайнерлер түсіндіру мен стратегияның соңғы қабатын қамтамасыз етеді.
1-қадам: Мақсаттарыңызды анықтаңыз және деректеріңізді біріктіріңіз
Нақты мақсаттан бастаңыз. Сіз борттықты жақсартуға тырысасыз ба? Шығуды азайту керек пе? Конверсия жылдамдығын арттыру керек пе? Сіздің мақсатыңыз қай деректер көздері ең маңызды екенін анықтайды. Деректеріңізді жинаңыз және орталықтандырыңыз. Деректер жинағы неғұрлым жан-жақты және таза болса, AI арқылы жасалған түсініктер соғұрлым дәлірек болады. Бұл маңызды қадам; «қоқыс ішке, қоқыс сыртқа» дегендей.
2-қадам: AI құралдарын таңдаңыз
Сізге нөлден бастап теңшелетін AI құрудың қажеті жоқ. Платформалардың саны өсуде Пайдаланушыны зерттеудегі AI қолжетімді. Бұл құралдар келесідей болуы мүмкін:
- Тұтынушы деректерінің платформалары (CDP): Көптеген CDP-де енді аудиторияны автоматты түрде сегменттеу үшін кірістірілген AI/ML мүмкіндіктері бар.
- Арнайы жеке құралдар: Деректерді қабылдау және жеке нобайларды жасау үшін арнайы әзірленген платформалар.
- Деректерді талдау пакеттері: Деректер ғалымдарына деректер жиындарында кластерлеу және NLP үлгілерін іске қосуға мүмкіндік беретін құралдар.
Дұрыс құрал сіздің командаңыздың техникалық тәжірибесіне, бюджетіне және деректеріңіздің күрделілігіне байланысты.
3-қадам: Кластерлерді талдау және анықтауды іске қосыңыз
Біріктірілген деректеріңізді таңдалған құралға беріңіз. AI ақпаратты өңдейді және әртүрлі пайдаланушы кластерлерінің жиынтығын ұсынады. Ол сізге 4, 5 немесе тіпті 10 маңызды сегменттерді ұсынуы мүмкін, олардың әрқайсысы мінез-құлық, демография және сезімдердің бірегей тіркесімі арқылы анықталады. Шығару әр топтың негізгі сипаттамаларын көрсететін бақылау тақтасы болуы мүмкін.
4-қадам: Тұлғаларды ізгілендіру және байыту
Бұл жерде адамның интеллектісі қайтадан назар аударады. Жасанды интеллект «нені» - тұлғаның деректерге негізделген қаңқасын қамтамасыз етеді. Сіздің міндетіңіз «кім» және «неге» қосу.
- Оларға ат пен бетті беріңіз: «В кластерін» «Прагматикалық Паулаға» айналдырыңыз.
- Әңгіме құрастыру: Деректерге сүйене отырып, олардың мақсаттары, көңіл-күйлері және мотивациялары туралы шағын әңгіме жазыңыз. Мысалы, деректерде пайдаланушы сегменті тасымалдау ақысы жоғары арбалардан жиі бас тартатынын көрсетсе, олардың тұлғасы келесідей тізімделген негізгі көңілсіздікке ие болуы мүмкін: "Төлемдегі жасырын шығындарды таң қалдырады."
- Тікелей тырнақшаларды тартыңыз: Тұлғаның дауысын тамаша түсіретін пайдаланушы пікірінен нақты, анонимді тырнақшаларды табу үшін NLP талдауын пайдаланыңыз.
5-қадам: Тексеру, әлеуметтену және қайталау
Жасанды интеллект арқылы жасалған тұлғаларды дәстүрлі сапалы әдістермен растаңыз. Түсіндіруіңізді растау және тереңдікті қосу үшін белгілі бір кластерге сәйкес келетін пайдаланушылармен бірнеше сұхбат жүргізіңіз. Аяқтағаннан кейін, барлығы бірдей тұтынушы түсінігімен жұмыс істейтініне көз жеткізу үшін тұлғаларды ұйымыңызда бөлісіңіз.
Ең бастысы, бұл тұлғалар тұрақты емес. Пайдаланушы сегменттерінің қалай дамып жатқанын көру үшін жаңа деректермен талдауды мерзімді түрде қайта іске қосу үшін процесті орнатыңыз. Бұл динамикалық тәсіл пайдаланудың басты артықшылығы болып табылады Пайдаланушыны зерттеудегі AI.
Қиындықтар мен этикалық ойлар
Күшті болғанымен, бұл әдіс қиындықтарсыз емес. Барлық деректердің дұрыс анонимделгенін және пайдаланушы келісімімен өңделуін қамтамасыз ете отырып, деректердің құпиялылығы мен GDPR сияқты ережелерді есте сақтау өте маңызды. Сонымен қатар, AI үлгілері кейде «қара жәшік» болуы мүмкін, бұл белгілі бір қорытындыға неліктен келгенін түсінуді қиындатады. Сондықтан адамның бақылауы машинаның өніміне күмән келтіру, түсіндіру және растау үшін өте маңызды. Мақсат адам зерттеушілерін алмастыру емес, оларды олар көре алмайтын үлгілерді көре алатын құралмен қуаттау.
Болашақ – тұтынушыға бағдарланған, AI арқылы қуатталған
Жасанды интеллектті тұлғаны құруға біріктіру арқылы біз болжамға негізделген маркетингтен дәлелді тәжірибе дизайнына түбегейлі ауысамыз. Нәтиже – нақтырақ, түйіршікті және нақты тұтынушы базаңызды көрсететін тірі, тыныс алатын тұлғалардың жиынтығы.
Бұл деректерге негізделген тұлғалар гипер-жекелендірілген маркетингтік науқандардың, өнімнің ақылды жол карталарының және жоғары әсерлі конверсия жылдамдығын оңтайландыру әрекеттерінің стратегиялық негізіне айналады. Олар әрбір іскерлік шешім пайдаланушыны терең және шынайы түсінуге негізделгенін қамтамасыз етеді. -ның саяхаты Пайдаланушыны зерттеудегі AI енді ғана басталып жатыр және оның бизнес мақсаттары мен адам қажеттіліктері арасындағы алшақтықты жою мүмкіндігі оның ең күшті уәдесі болып табылады.
