Цифрлық дәуірде пайдаланушылардың пікірлері өнімді әзірлеудің негізгі көзі болып табылады. Ол ондаған арнадан келеді: қолданба дүкендеріне шолулар, NPS сауалнамасына түсініктемелер, қолдау билеттері, әлеуметтік желілердегі ескертулер, чатбот журналдары және пайдаланушылардың терең сұхбаттары. Деректердің бұл үздіксіз ағыны жоғары конверсия деңгейлерінің, пайдаланушылардың қанағаттанушылығын арттырудың және шынымен де нарықта жетекші өнімнің құпияларын сақтайтын алтын кеніші болып табылады. Бірақ көптеген бизнес үшін бұл олар қазып ала алмайтын алтын кеніші.
Көлемі өте үлкен. Мыңдаған пікірлерді қолмен сүзу өте қиын міндет - баяу, қымбат және өте тиімсіз. Зерттеушілер тобы пікірлерді белгілеу және жіктеу үшін апталар бойы уақыт жұмсай алады, бұл уақытқа дейін нарық өзгеріп кеткен болуы мүмкін. Сонымен қатар, бұл қолмен жасалатын процесс адамның туа біткен қателіктеріне бейім. Зерттеушілер бейсаналық түрде өздерінің бар гипотезаларын растайтын пікірлерге немесе ең эмоционалды (бірақ міндетті түрде ең репрезентативті емес) пікірлерге көбірек мән беруі мүмкін.
Нәтижесі? Сыни түсініктер шу арасында жоғалып кетеді. Өнімнің жол карталары жан-жақты деректерге емес, ішкі сезімдерге немесе «бөлмедегі ең қатты дауысқа» негізделген. Инновация мүмкіндіктері жіберіп алынады, ал пайдаланушы тәжірибесімен байланысты мәселелер күшейіп, тұтынушылардың азаюына әкеледі. Қиындық деректердің жетіспеушілігінде емес; бұл оны түсінудің тиімді, масштабталатын және объективті тәсілінің болмауында. Жасанды интеллект ойынды өзгертіп жатқан дәл осы жерде.
Жасанды интеллектке негізделген талдау: шикі деректерді стратегиялық интеллектке айналдыру
Жасанды интеллект, әсіресе табиғи тілдерді өңдеу (NLP) және машиналық оқытудағы жетістіктер, деректер ағынына қарсы қуатты шешім ұсынады. Адам зерттеушілерін алмастырудың орнына, жасанды интеллект үлкен деректер жиынтығын бірнеше апта ішінде емес, бірнеше минут ішінде талдай алатын шаршамайтын, өте жылдам және бейтарап көмекші ретінде әрекет етеді. Бұл өнім және UX топтарына деректерді жинаудан стратегиялық әрекетке бұрын-соңды болмаған жылдамдықпен өтуге мүмкіндік береді. Міне, жасанды интеллект пайдаланушылардың кері байланысын талдауды қалай өзгертіп жатыр.
Автоматтандырылған тақырыптық талдау және көңіл-күйді бағалау
Негізінде, кері байланысты түсіну пайдаланушылардың не туралы айтып жатқанын және олар бұл туралы қалай ойлайтынын анықтауды білдіреді. Жасанды интеллект бұл тұрғыда екі негізгі функция арқылы жетістікке жетеді:
- Тақырыптық талдау: Жасанды интеллект модельдері мыңдаған мәтіндік түсініктемелерді оқи алады және қайталанатын тақырыптарды автоматты түрде анықтап, топтастыра алады. Ол алдын ала анықталған санаттарды қажет етпей-ақ «кіру мәселелері», «баяу жүктеу уақыты», «қараңғы режимге арналған мүмкіндік сұраулары» немесе «шатастырушы төлем процесі» туралы әңгімелерді тануды үйрене алады. Бұл сапалы деректердің хаотикалық шатасуын бірден құрылымдайды.
- Сезімді талдау: Тек тақырыптардан тыс, жасанды интеллект әрбір кері байланыстың эмоционалды реңкін анықтай алады. Пікір оң, теріс немесе бейтарап болды ма? Қазіргі заманғы алгоритмдер тіпті көңілсіздік, шатасу немесе қуаныш сияқты нәзік эмоцияларды анықтай алады.
Әрекеттегі мысал: Электрондық коммерция платформасы соңғы тұтынушылардың қанағаттанушылығы сауалнамасынан 5,000 ашық жауап алды. Қолмен шолудың орнына, жасанды интеллект құралы деректерді бір сағаттан аз уақыт ішінде өңдейді. Бұл теріс пікірлердің 22%-ы «жеткізу кешігулеріне» байланысты екенін және олардың көңілі қалушылықтың жоғары көрсеткіші бар екенін көрсетеді. Сондай-ақ, маркетинг тобы енді оны екі есеге арттыра алатын «жаңа адалдық бағдарламасының» айналасындағы пайда болатын оң тақырыпты анықтайды.
Тақырыптық модельдеу арқылы «Белгісіз белгісіздерді» ашу
Тақырыптық талдау белгілі мәселелерді бақылау үшін өте жақсы болғанымен, ең қызықты қолданбалардың бірі Пайдаланушыны зерттеудегі AI оның «белгісіз белгісіздерді» — адам аналитиктері байқамай қалуы мүмкін жасырын заңдылықтар мен корреляцияларды табу қабілеті. Бұған көбінесе тақырыптық модельдеу деп аталатын әдіс арқылы қол жеткізіледі.
Қарапайым кілт сөздерді белгілеуден айырмашылығы, тақырыптық модельдеу жасырын, негізгі тақырыптарды анықтау үшін бүкіл деректер жиынтығындағы сөздердің бірге пайда болуын талдайды. Ол жиі бірге кездесетін сөздерді топтастырып, біртұтас ұғымды білдіретін кластерлерді жасайды. Бұл күтпеген қиындықтарды немесе пайдаланушылардың мінез-құлқын анықтай алады.
Әрекеттегі мысал: SaaS компаниясы қолдау чат журналдарын талдайды. Жасанды интеллект моделі «шот-фактура», «экспорттау», «PDF» және «шолғыштың істен шығуы» сөздерін жиі айтатын әңгімелердің таңқаларлық тобын анықтайды. Басқару тақтасын жақсартуға бағытталған өнім тобы пайдаланушылардың көпшілігі шот-фактураларын белгілі бір веб-шолғыштан PDF ретінде экспорттауға тырысқан кезде маңызды қатеге тап болғанын мүлдем білмеді. Әртүрлі қолдау билеттерінде көмілген бұл түсінік бірден жоғары басымдықты қатені түзетуге дейін көтеріледі.
Деректерге негізделген жол картасын жүргізу үшін сапалық деректерді сандық бағалау
Өнімді басқарудағы ең үлкен қиындықтардың бірі - келесіде не жасау керектігіне басымдық беру. Кері байланыс көбінесе сапалық сипатта болады, ал жол картасы бойынша шешімдер сандық негіздеуді талап етеді. Жасанды интеллект сапалық пікірлерді нақты сандарға айналдыру арқылы бұл алшақтықты жояды.
Тақырыптардың жиілігін және олармен байланысты пікірлерді анықтау және санау арқылы жасанды интеллект пайдаланушы қажеттіліктері мен қиындықтарының нақты, деректерге негізделген иерархиясын ұсынады. Өнім менеджерлері енді «іздеу сүзгісі жұмыс істемейді» қатесі біздің пайдаланушы базамыздың 15%-ына әсер етіп жатыр және осы тоқсандағы барлық теріс пікірлердің 30%-ының көзі болып табылады» деп нақты айта алады, керісінше, «мен бірнеше адамның іздеуге шағымданғанын естідім» деп.
Бұл сандық деңгей басымдық беру процесінен болжамдар мен ішкі саясатты алып тастайды. Өнімнің жол картасы пайдаланушы деректерінен анықталған ең әсерлі мәселелер мен мүмкіндіктердің тікелей көрінісіне айналады, бұл әзірлеу ресурстарының шынымен маңызды нәрселерге бөлінуін қамтамасыз етеді.
Кері байланыс жұмыс процесіне жасанды интеллектті біріктірудің практикалық қадамдары
Жасанды интеллектті енгізу үшін деректер ғалымдары тобы қажет емес. Пайдаланушыға ыңғайлы құралдардың жаңа буыны бұл технологияны барлық көлемдегі өнім, маркетинг және UX топтары үшін қолжетімді етті. Міне, бастаудың практикалық тәсілі.
1. Кері байланыс көздерін орталықтандырыңыз
Жасанды интеллект кешенді деректермен жақсы жұмыс істейді. Бірінші қадам - деректер силостарын бөлу. Zendesk, Intercom, App Store Connect, Twitter, SurveyMonkey сияқты сауалнама құралдары және т.б. сияқты барлық арналарыңыздан кері байланыс алу үшін интеграцияларды немесе API интерфейстерін пайдаланыңыз. Бұл жасанды интеллект талдауы үшін бірыңғай «тұтынушы дауысы» деректер жиынтығын жасайды.
2. Жұмысқа арналған дұрыс құралдарды таңдаңыз
Жасанды интеллект талдау құралдары нарығы тез дамып келеді. Олар әдетте бірнеше санатқа бөлінеді:
- Барлығы бір жерде түсінік платформалары: Dovetail, Sprig немесе EnjoyHQ сияқты құралдар зерттеушілер үшін арнайы жасалған. Олар транскрипция, тегтеу және тақырыпты анықтауға арналған қуатты жасанды интеллект мүмкіндіктерімен кері байланысты орталықтандыруға, талдауға және бөлісуге көмектеседі.
- Тұтынушыларды қолдау және CX платформалары: Zendesk және Medallia сияқты көптеген қолданыстағы платформалар билеттерді автоматты түрде белгілеу және тұтынушылардың пікірлерін тікелей экожүйесінде талдау үшін күрделі жасанды интеллектті біріктіруде.
- Мамандандырылған NLP API-лары: Техникалық ресурстары көбірек топтар үшін OpenAI, Google Cloud Natural Language немесе Cohere сияқты провайдерлердің API интерфейстерін пайдалану сіздің нақты қажеттіліктеріңізге бейімделген арнайы талдау шешімін құру үшін максималды икемділікті ұсынады.
Бар технологиялық жинақпен оңай біріктірілетін құралдарды бағалаудан бастаңыз.
3. Тексеру және нақтылау: Циклдегі адам тәсілі
Жасанды интеллект – адам тәжірибесінің орнын басатын қуатты үдеткіш, олай емес. Ең тиімді тәсіл – «адамның жұмыс істеу циклі», мұнда жасанды интеллект ауыр жұмысты атқарады, ал зерттеушілер нәтижелерді тексеріп, жетілдіреді.
Жасанды интеллект «махаббат» сөзіне негізделген «қолданба төлем кезінде істен шыққан кезде мен жай ғана *жақсы көремін*» сияқты саркастикалық пікірді оң деп белгілеуі мүмкін. Адами талдаушы мұны тез түзете алады, бұл өз кезегінде модельді уақыт өте келе дәлірек болуға үйретуге көмектеседі. Машина масштабы мен адами нюанс арасындағы осы синергия нағыз сиқырдың пайда болатын жері. Ойластырылған қолдану Пайдаланушыны зерттеудегі AI тек автоматтандыру туралы емес, кеңейту туралы.
Қиындықтарды шарлау: табысқа жету үшін ең жақсы тәжірибелер
Әлеует өте зор болғанымен, жасанды интеллектті енгізуде қиындықтар жоқ емес. Оларды білу - оларды азайтудың алғашқы қадамы.
- Қоқыс кірді, қоқыс шығару: Жасанды интеллект туралы ақпараттың сапасы толығымен енгізілген деректердің сапасына байланысты. Деректеріңіздің таза және жақсы құрылымдалғанына көз жеткізіңіз.
- Мәтінмән - патша: Жасанды интеллект модельдері контекстті қажет етеді. Олар сіздің компанияңызға тән жаргонды немесе аббревиатураларды бірден түсінбеуі мүмкін. Модельді өзіңіздің ерекше бизнес контекстіңізге сәйкес оқытуға немесе конфигурациялауға уақыт бөліңіз.
- «Неліктен» екенін ұмытып кетпеңіз: Жасанды интеллект «не» болып жатқанын және «қанша адамға» әсер ететінін анықтауда өте шебер. Дегенмен, ол әрқашан «неге» екенін айта алмайды. Пайдаланушы мінез-құлқының түпкі себептерін түсіну үшін жасанды интеллектке негізделген сандық түсініктерді пайдаланушы сұхбаттары сияқты терең, сапалы зерттеу әдістерімен біріктіру өте маңызды.
Болашақ – кең ауқымды түсінік
Өнімді әзірлеудің ескі парадигмасы мерзімді, көп еңбекті қажет ететін зерттеу циклдарын қамтыды, бұл көбінесе топтардың ескірген ақпаратқа сүйенуіне әкелді. Жасанды интеллектпен жұмыс істейтін жаңа парадигма үздіксіз, нақты уақыттағы түсінік беру парадигмасы болып табылады. Ол пайдаланушының пікірі мен өнім әрекеті арасындағы циклды жауып, тыңдаудың, түсінудің және қайталаудың динамикалық циклін жасайды.
Пайдаланушылардың пікірлерін талдау үшін жасанды интеллектті пайдалану арқылы бизнестер жай ғана деректер жинаудан тыс, бұрын елестету мүмкін емес ауқымда және тереңдікте тұтынушыларын шынымен түсінуге көше алады. Анекдоттық дәлелдерден деректерге негізделген шешім қабылдауға ауысу тек операциялық тиімділік қана емес; бұл терең бәсекелестік артықшылық. Пайдаланушыны зерттеудегі AI тек жұмыс істеп қана қоймай, сонымен қатар қуаныш сыйлайтын өнімдер жасауға міндеттенген кез келген ұйым үшін өте маңызды.
