Өнім дизайны мен пайдаланушы тәжірибесі әлемінде деректер маңызды рөл атқарады. Біз оларды сұхбаттар, сауалнамалар, пайдалану тесттері және аналитика арқылы мұқият жинаймыз, құнды ақпарат тауларын жинаймыз. Дегенмен, көптеген өнім топтарына ортақ парадокс әсер етеді: олар шикі деректерге батып кетеді, бірақ айқын, іс жүзінде қолдануға болатын түсініктерге құмар. Сағаттап сұхбаттарды транскрипциялау, сапалық кері байланысты кодтау және пайдаланушы мінез-құлқындағы маңызды үлгілерді табу процесі өте ауыр, көп уақытты қажет ететін міндет болуы мүмкін. Бұл инновацияны баяулататын және дәлелдерге емес, ішкі сезімдерге негізделген шешімдерге әкелуі мүмкін кедергі.
Міне, осы жерде жасанды интеллекттің трансформациялық әлеуеті рөл атқарады. Футуристік тұжырымдама емес, Пайдаланушыны зерттеудегі AI шикі деректер мен стратегиялық өнім шешімдері арасындағы алшақтықты жоюға арналған қуатты құралдар жинағын ұсынатын практикалық шындық. Жалықтыратын тапсырмаларды автоматтандыру, жасырын үлгілерді ашу және күрделі ақпаратты ауқымды түрде синтездеу арқылы жасанды интеллект командаларға бұрынғыдан да ақылды, жылдам және пайдаланушыларын тереңірек түсіну арқылы жұмыс істеуге мүмкіндік береді.
Бұл мақалада жасанды интеллекттің пайдаланушы зерттеу деректерін өнімнің өсуіне ықпал ететін, пайдаланушылардың қанағаттанушылығын арттыратын және бәсекелестік артықшылықты қамтамасыз ететін іс жүзінде қолданылатын түсініктерге қалай түрлендіре алатыны қарастырылады.
Пайдаланушыларды зерттеуді талдаудың дәстүрлі қиындықтары
Жасанды интеллект ұсынатын шешімдерге терең үңілмес бұрын, өнім топтарының дәстүрлі зерттеу талдау әдістерімен кездесетін қиындықтарын мойындау өте маңызды. Бұл қиындықтар технологиялық өзгерістің тек пайдалы ғана емес, сонымен қатар қажет екенін нақты көрсетеді.
- Қол еңбегінің уақытты созуы: Ең үлкен қиындық - қажетті уақыттың көптігі. Бір сағаттық пайдаланушы сұхбатын қолмен транскрипциялау төрт-алты сағатты алуы мүмкін. Транскрипциядан кейін зерттеушілер тақырыптарды анықтау үшін кері байланысты оқуға, белгілеуге және кластерлеуге ондаған сағат жұмсайды - бұл процесс тақырыптық талдау деп аталады. Он қатысушы ғана бар зерттеу үшін бұл зерттеушінің бірнеше апта уақытын алуы мүмкін.
- Адамның бейтараптылық қаупі: Әрбір зерттеуші, қаншалықты тәжірибелі болса да, өзінің ішкі қателіктеріне ие. Растау қателігі біздің бар гипотезаларды қолдайтын кері байланысқа бейсаналық түрде көбірек мән беруімізге әкелуі мүмкін. Жақында болған қателік бізді соңғы сұхбатымызды асыра бағалауға мәжбүр етуі мүмкін. Бұл когнитивтік қысқартулар нәтижелерді бұрмалап, өнім топтарын дұрыс емес жолға түсіруі мүмкін.
- Масштаб мәселесі: Қолмен талдау жай ғана масштабталмайды. Бес пайдаланушы сұхбаты үшін басқаруға болатын болса, елу немесе он мың ашық сауалнама жауаптарын талдау мүмкін емес дерлік. Бұл шектеу топтарды кішірек, онша репрезентативті емес үлгі өлшемдерімен жұмыс істеуге мәжбүр етеді, бұл кеңірек пайдаланушы базасынан алынған түсініктерді жіберіп алуы мүмкін.
- Әртүрлі деректер көздерін синтездеу: Пайдаланушылар барлық жерде — қолдау билеттерінде, қолданба шолуларында, аналитикалық деректерде және сауалнама түсініктемелерінде — анықтамалар қалдырады. Маңызды қиындық - осы әртүрлі дереккөздер арасындағы нүктелерді байланыстыру. Мысалы, «шатастыратын төлем процесі» туралы сапалық түсініктеме белгілі бір беттегі сандық төмендеу көрсеткішімен қалай байланысты? Бұл бірыңғай көріністі қолмен жасау өте қиын.
Жасанды интеллект пайдаланушыларды зерттеу деректерін талдауда қалай төңкеріс жасауда
Жасанды интеллект осы дәстүрлі мәселелерді тікелей шешеді. Машиналық оқытуды, табиғи тілді өңдеуді (NLP) және болжамды аналитиканы пайдалану арқылы жасанды интеллект адам зерттеушілерінің дағдыларын арттырып, түсінудің жаңа деңгейлерін ашатын қуатты көмекші ретінде әрекет етеді. Міне, қалай қолданылуы... Пайдаланушыны зерттеудегі AI тікелей әсер етіп келеді.
Масштабты сапалық деректерді талдауды автоматтандыру
Жасанды интеллекттің ең тікелей артықшылығы, бәлкім, сапалық деректерді талдауды автоматтандыру мүмкіндігі шығар — пайдаланушы әрекеттерінің артындағы «неге». Міне, осы жерде NLP құралдары ерекшеленді.
- Автоматтандырылған транскрипция және қорытындылау: Жасанды интеллектпен жұмыс істейтін құралдар енді пайдаланушы сұхбаттарынан алынған аудио мен бейнені адам уақытының аз ғана бөлігінде керемет дәлдікпен транскрипциялай алады. Бірақ олар мұнымен тоқтап қалмайды. Озық платформалар ұзақ әңгімелердің қысқаша мазмұнын жасай алады, негізгі дәйексөздерді алып тастай алады және тіпті іс-қимыл элементтерін анықтай алады, бұл зерттеушілердің сансыз сағаттарын үнемдейді.
- Тақырыптық және көңіл-күйді талдау: Бұл ойын ережесін өзгертеді. Зерттеуші мыңдаған жол мәтінді қолмен оқудың орнына, сұхбат транскрипттерін, сауалнама жауаптарын немесе тұтынушылардың пікірлерін жасанды интеллект моделіне енгізе алады. Жасанды интеллект қайталанатын тақырыптарды, қиындықтарды және функцияларға сұраныстарды автоматты түрде анықтайды және топтастырады. Мысалы, ол барлық теріс пікірлердің 15%-ында «баяу жүктеу уақыты» немесе ең көп сұралатын функция «қараңғы режим» екендігі туралы айтылатынын бірден анықтай алады. Сонымен қатар, пікірлерді талдау пайдаланушы базасының эмоционалды импульсін жылдам тексеруді қамтамасыз ете отырып, кері байланысты оң, теріс немесе бейтарап деп жіктей алады.
Әрекеттегі мысал: Электрондық коммерция компаниясы өздерінің жаңа мобильді қосымшасының рейтингі неге төмен екенін түсінгісі келеді. Олар 5,000 App Store шолуларын жасанды интеллект талдау құралына енгізеді. Бірнеше минут ішінде жасанды интеллект теріс шолулардың үш негізгі тақырыбын анықтайды: 1) ескі құрылғылардағы жиі істен шығулар, 2) шатастыратын навигация мәзірі және 3) төлемдерді өңдеудегі мәселелер. Өнім тобы енді шешуге тиіс мәселелердің айқын, басымдықты тізіміне ие.
Сандық деректердегі жасырын үлгілерді ашу
Google Analytics сияқты құралдар сандық деректердің молдығын қамтамасыз еткенімен, мағыналы үлгілерді анықтау шөп үйіндісінен ине табумен бірдей болуы мүмкін. Жасанды интеллект бұл салада керемет, адам талдаушысы жіберіп алуы мүмкін корреляцияларды анықтау үшін миллиондаған деректер нүктелерін сүзіп алады.
- Болжалды мінез-құлық талдауы: Жасанды интеллект алгоритмдері болашақ әрекеттерді болжау үшін пайдаланушының мінез-құлық деректерін (шерту ағындары, сессия ұзақтығы, мүмкіндіктерді пайдалану) талдай алады. Ол пайдаланушылардың ауысу қаупі жоғары сегменттерін анықтай алады, бұл маркетингтік топтарға мақсатты сақтау науқандарына араласуға мүмкіндік береді. Сол сияқты, ол өмір бойы жоғары құндылықпен өзара байланысты «тәжірибелі пайдаланушының» мінез-құлқын анықтай алады, бұл бейімделу және мүмкіндіктерді әзірлеу үшін құнды кеңестер береді.
- Аномалияны анықтау: Белгілі бір браузердегі қателіктер санының кенеттен өсуі немесе конверсияның төмендеуі маңызды қатенің белгісі болуы мүмкін. Жасанды интеллектпен басқарылатын мониторинг бұл ауытқуларды нақты уақыт режимінде автоматты түрде анықтап, топқа ескерту жасай алады, бұл оларға көптеген пайдаланушыларға әсер етпес бұрын мәселелерді шешуге мүмкіндік береді.
Тұтас көзқарас үшін аралас әдісті деректерді синтездеу
Жасанды интеллекттің шынайы күші оның «не» (сандық деректер) мен «неге» (сапалық деректер) арасындағы байланыстыра алу қабілетінде жатыр. Әртүрлі деректер көздерін біріктіру арқылы жасанды интеллект пайдаланушы тәжірибесінің бірыңғай, 360 градустық көрінісін жасай алады.
Кассалық воронкадағы төмендеуді (аналитикалық деректерден) қолдау билеттерінің күрт өсуімен (CRM жүйесінен) «промокод жұмыс істемейді» деген ескертулермен және «күтпеген жеткізу шығындары» туралы шағымданатын сауалнама жауаптарымен байланыстыратын жасанды интеллект платформасын елестетіп көріңіз. Бұл синтез кез келген жеке деректер нүктесінен әлдеқайда күшті, даусыз, көп қырлы түсінік береді. Ол топтарды оқшауланған бақылаулардан пайдаланушы мәселелерін терең, контекстік түсінуге жылжытады.
Іске асыруға арналған практикалық құралдар мен ең жақсы тәжірибелер
Біріктіру Пайдаланушыны зерттеудегі AI нөлден бастап арнайы модель құруды қажет етпейді. SaaS құралдарының өсіп келе жатқан экожүйесі бұл технологияны барлық өлшемдегі командалар үшін қолжетімді етеді.
- Арнайы зерттеу платформалары: Dovetail, Condens және EnjoyHQ сияқты құралдар зерттеу деректерінің орталық қоймасы ретінде жасалған. Олар сұхбаттар, жазбалар және кері байланыс арқылы тақырыптарды транскрипциялау, белгілеу және табу үшін жасанды интеллектті пайдаланады.
- Жасанды интеллектпен жұмыс істейтін сауалнама құралдары: Thematic және Chattermill сияқты платформалар сауалнамалар мен шолулардан алынған ашық кері байланысты талдауға маманданған, құрылымдалмаған мәтінді автоматты түрде әрекет етуге болатын тақырыптардың бақылау тақтасына айналдырады.
- Жасанды интеллект деңгейлерімен мінез-құлық аналитикасы: Amplitude және Mixpanel сияқты құралдар болжамды аналитика, аномалияларды анықтау және автоматтандырылған сегменттеу үшін жасанды интеллект пен машиналық оқытуды көбірек енгізуде.
Бұл құралдарды енгізген кезде ең жақсы тәжірибелерді ұстану маңызды. Анық зерттеу сұрағынан бастаңыз. Енгізілген деректеріңіздің таза және өзекті екеніне көз жеткізіңіз. Ең бастысы, жасанды интеллект жасаған түсініктерді адами талдаудың бастапқы нүктесі ретінде қарастырыңыз, соңғы қорытынды емес.
Қиындықтар мен этикалық ойлар
Пайдасы орасан зор болғанымен, пайдаланушыларды зерттеуде жасанды интеллектті қолданудың қиындықтары жоқ емес. Оған сыни көзқараспен қарау өте маңызды.
- «Қоқыс кіреді, қоқыс шығарылады» қағидасы: Жасанды интеллект моделі тек ол оқытылған деректермен ғана жақсы. Егер пайдаланушылармен сұхбат нашар жүргізілсе немесе сауалнама сұрақтарыңыз жетекші болса, жасанды интеллект жай ғана ақаулы деректерді талдайды, бұл ақаулы түсініктерге әкелуі мүмкін.
Болашақ кеңейтілген: адам мен жасанды интеллект серіктестігі
Өсуі Пайдаланушыны зерттеудегі AI адам зерттеушісінің аяқталуын білдірмейді. Керісінше, бұл «кеңейтілген зерттеушінің» басталуын білдіреді - деректерді өңдеудің ауыр жұмыстарын жүргізу үшін жасанды интеллектті пайдаланатын маман, осылайша олар адамдардың ең жақсы жасайтын нәрселеріне: стратегиялық ойлауға, эмпатикалық түсіндіруге және шығармашылық мәселелерді шешуге назар аудара алады.
Жалықтыратынды автоматтандыру және масштабталмайтынды масштабтау арқылы жасанды интеллект зерттеушілерге пайдаланушылармен жұмыс істеуге, мүдделі тараптармен бірлесіп жұмыс істеуге және түсініктерді тиімді өнім стратегиясына айналдыруға көбірек уақыт бөлуге мүмкіндік береді. Ол зерттеу процесін баяу, ауыр жұмыстан пайдаланушыларды түсінуге арналған динамикалық, үздіксіз қозғалтқышқа айналдырады.
Өнімді әзірлеудің болашағы пайдаланушыларын тиімді тыңдай алатын топтарға тиесілі. Жасанды интеллектті қуатты серіктес ретінде қабылдау арқылы сіз командаңыздың тек шуды естіп қана қоймай, сигналды шынымен түсінетініне, деректер мұхитын шынымен ерекше өнімдер жасайтын айқын, іс жүзінде қолдануға болатын түсініктерге айналдыратынына көз жеткізе аласыз.
