Пайдаланушы сұхбаттары сапалы деректердің алтын қазынасы болып табылады. Олар сандық аналитика ешқашан толықтай анықтай алмайтын пайдаланушы мінез-құлқының артындағы бай, нәзік «неліктен» тұрады. Ондаған жылдар бойы өнім топтары мен UX зерттеушілері эмпатияны қалыптастыру, гипотезаларды растау және өнім инновациясын алға жылжытатын маңызды түсініктерді ашу үшін осы әдіске сүйеніп келеді. Дегенмен, бұл процесті бастан кешірген кез келген адам сұхбаттардан кейінгі үлкен қиындықты біледі: деректерді талдау тауы.
Дәстүрлі жұмыс процесі өте ауыр жұмыс екені белгілі. Ол мыналарды қамтиды:
- Қолмен транскрипция: Аудио жазбаларды мәтінге көшіруге сағаттап, тіпті күндерді жұмсау.
- Жалықтыратын кодтау: Негізгі дәйексөздерді ерекшелеу және тақырыптық белгілерді немесе кодтарды тағайындау үшін транскрипттерді мұқият оқып шығыңыз.
- Сәйкестік картасын жасау: Қайталанатын тақырыптар мен үлгілерді анықтау үшін жүздеген виртуалды (немесе физикалық) жабысқақ жазбаларды кластерлерге топтастыру.
Бұл қолмен жасалатын процесс тек уақытты ғана емес, сонымен қатар ықтимал қауіптерге де толы. Саналы немесе бейсаналық болсын, адамның бейімділігі қай дәйексөздердің ерекшеленетініне және тақырыптардың қалай топтастырылатынына аздап әсер етуі мүмкін. Бірдей сұхбаттар жиынтығын талдайтын екі зерттеуші сәл басқаша қорытындыға келуі мүмкін. Сонымен қатар, бұл әдіс жай ғана масштабталмайды. Бизнес өсіп, тұтынушыларды түсіну қажеттілігі тереңдеген сайын, 50 немесе 100 сұхбатты қолмен өңдеу идеясы операциялық кедергіге айналады, маңызды шешімдерді кешіктіреді және өнімді әзірлеудің бүкіл циклін баяулатады.
Жасанды интеллект бойынша бірлескен сынаққа қатысыңыз: сұхбатты талдаудағы төңкеріс
Міне, осы жерде жасанды интеллект ойынды өзгертіп жатыр. Зерттеушіні ауыстырудың орнына, жасанды интеллект қуатты қосалқы ұшқыш ретінде әрекет етеді, ең қайталанатын және көп уақытты қажет ететін тапсырмаларды автоматтандырады, сонымен бірге басқаша байқалмайтын үлгілерді ашады. Жасанды интеллект пайдаланушыларды зерттеу жұмыс процесіне біріктіру арқылы топтар жылдамырақ қозғала алады, бейтараптықты азайта алады және әрбір әңгімеден айтарлықтай тереңірек құндылық ала алады. Міне, қалай істеу керек.
Автоматтандырылған транскрипция және сөйлеушінің күнделігі
Жасанды интеллекттің бірінші және ең тікелей артықшылығы - қолмен транскрипцияны жою. Жасанды интеллектпен жұмыс істейтін заманауи транскрипция қызметтері бірнеше минут ішінде сағаттық аудио немесе бейнені өте дәл мәтінге айналдыра алады. Бірақ олар мұнымен тоқтап қалмайды. Жетілдірілген құралдар сонымен қатар сөйлеушінің күнделігін ұсынады - кез келген сәтте кім сөйлеп жатқанын автоматты түрде анықтау және белгілеу мүмкіндігі. Бұл қарапайым мүмкіндік мәтін қабырғасын құрылымдалған, оқылатын сценарийге айналдырады, бұл әңгіме ағынын бақылауды және пайдаланушы немесе сұхбат алушы маңызды ой айтқан нақты сәттерді анықтауды шексіз жеңілдетеді.
Әсер: Бұл негізгі қадам зерттеу жобасына ондаған сағатты үнемдейді, зерттеушінің когнитивті энергиясын әкімшілік жұмыстың орнына жоғары деңгейлі талдау үшін босатады.
Ақылды тақырыптық талдау және үлгіні тану
Шынайы күші ai пайдаланушыларды зерттеуде транскрипцияланған мәтінді ауқымды түрде талдау мүмкіндігімен ерекшеленеді. Адам он сұхбатты оқып, бірнеше негізгі тақырыпты анықтай алса, жасанды интеллект моделі бір уақытта жүздеген транскрипцияларды өңдей алады, қайталанатын кілт сөздерді, тұжырымдамаларды және қатынастарды объективті дәлдікпен анықтай алады. Табиғи тілді өңдеуді (NLP) қолдана отырып, бұл құралдар пайдаланушылар бірдей идеяны әртүрлі сөздерді қолданып білдірсе де, байланысты түсініктемелерді автоматты түрде белгілеп, топтастыра алады.
Мысал: Электрондық коммерция компаниясы кассадағы тәжірибесі туралы сұхбаттарды талдап жатқан болуы мүмкін. Жасанды интеллект «жеткізу құны», «жеткізу ақысы» және «пошта бағасы» сияқты барлық ескертулерді автоматты түрде «Бағаны түсіну» тақырыбына топтастыра алады. Сондай-ақ, бұл тақырыптың «арбадан бас тарту» және «тосынсый төлемдері» сияқты терминдермен қатар жиі айтылатынын анықтап, бизнес кірісіне шығын келтіретін маңызды үйкеліс нүктесін бірден атап өтуі мүмкін.
Сезім мен эмоцияны талдау
Сапалық деректер эмоцияға бай, бірақ оны қолмен сандық бағалау әрқашан субъективті қиындық болды. Жасанды интеллект сезім талдауы арқылы объективтіліктің жаңа деңгейін енгізеді. Ол транскрипциядағы тілді талдап, мәлімдемелерді оң, теріс немесе бейтарап деп жіктей алады. Жетілдірілген модельдер тіпті көңілсіздік, шатасу, қуаныш немесе сенім сияқты нақты эмоцияларды анықтай алады.
Бұл мүмкіндік зерттеушілерге тек түсінуге ғана емес, не пайдаланушылар туралы айтады, бірақ қалай олар бұл туралы ойлайды. Пайдаланушы сапарының әртүрлі бөліктеріндегі немесе нақты мүмкіндіктерді талқылау кезіндегі пікірлерді бақылау арқылы топтар екі есеге арттыру керек қуаныш салаларын және жақсарту үшін басымдық беру керек көңілсіздік нүктелерін тез анықтай алады.
Әсер: Пайдаланушы тіркелгіге тіркелу процесін талқылаған сайын оң пікірдің күрт төмендегенін көрсететін графикті елестетіп көріңіз. Бұл дизайн тобының назарын ең қажет жерге бағыттайтын қуатты, деректерге негізделген сигнал.
Тақырыпты модельдеу арқылы «Белгісіз белгісіздерді» ашу
Жасанды интеллекттің ең қызықты қолданылуы, мүмкін, оның «белгісіз белгісіздерді» - сіз іздемеген жасырын түсініктерді ашу мүмкіндігі. Зерттеушілер көбінесе растау үшін бірқатар гипотезалармен сұхбат жүргізеді. Дегенмен, жасанды интеллекттің алдын ала ойластырылған түсініктері жоқ. Бақылаусыз оқу модельдері тақырыптық модельдеуді орындай алады, мұнда алгоритм бүкіл деректер жиынтығын автоматты түрде сканерлейді және бірден байқалмауы мүмкін тақырыптар мен байланыстарды бетке шығарады. Бұл серпінді жаңалықтарға әкелуі және өнімді инновациялау үшін мүлдем жаңа жолдар ашуы мүмкін.
Жасанды интеллектті тәжірибеге енгізу: құралдар мен жұмыс процестері
Зерттеу процесіне жасанды интеллектті біріктіру толықтай қайта қарауды қажет етпейді. Бұл сіздің жұмыс процесіңізді дұрыс құралдармен толықтыру туралы. Нарық тез дамып келеді, бірақ құралдар әдетте бірнеше санатқа бөлінеді:
- Жасанды интеллектпен жұмыс істейтін транскрипция қызметтері: Otter.ai немесе Descript сияқты құралдар талдаудың бастапқы нүктесі ретінде жылдам және дәл транскрипцияларды қамтамасыз етеді.
- Арнайы зерттеу қоймалары: Dovetail, Condens және EnjoyHQ сияқты платформалар өз платформаларына тікелей қуатты жасанды интеллект мүмкіндіктерін көбірек енгізуде. Бұл «барлығы бір жерде» шешімдер жазбаларды жүктеуге, жасанды интеллект жасаған транскрипттерді, қысқаша мазмұндарды және тақырыптық тегтерді алуға, содан кейін командаңызбен бір жерде бірлесіп жұмыс істеуге мүмкіндік береді.
- Жалпы үлкен тіл модельдері (LLM): Техникалық тәжірибесі мол топтар үшін GPT-4 немесе Claude сияқты модельдерден API пайдалану арнайы талдау жасауға мүмкіндік береді, мысалы, модельден транскрипттен негізгі қиындықтарды қорытындылауды немесе сұхбаттар жиынтығына негізделген пайдаланушы бейнелерін жасауды сұрау.
Қазіргі заманғы, жасанды интеллектпен кеңейтілген жұмыс процесі сызықтық процеске емес, адам мен машина арасындағы бірлескен биге ұқсайды. Зерттеуші сұхбат жүргізеді, жасанды интеллект бастапқы өңдеу мен үлгіні анықтауды жүзеге асырады, содан кейін зерттеуші адами контекст пен стратегиялық ойлаудың маңызды қабатын тексеру, түсіндіру және қосу үшін қайта оралады.
Адамның қажетті әсері: Неліктен зерттеушілер әлі де жетекші орында
Жасанды интеллекттің мүмкіндіктері таңқаларлық болғанымен, оның шектеулерін түсіну өте маңызды. Жасанды интеллект - өте қуатты аналитикалық құрал, бірақ ол білікті адам зерттеушісінің эмпатиясын, интуициясын және контекстік түсінігін алмастыра алмайды. Бұл бірлескен тәсіл - табысты пайдаланудың кілті. ai пайдаланушыларды зерттеуде.
Жасанды интеллект келесі мәселелермен күресуі мүмкін:
- Нәзік сөздер және сарказм: Жасанды интеллект саркастикалық «О, мен жай ғана» дегенді білдіруі мүмкін. махаббат «12 қадамдық тіркелу процесі» пайдаланушының шынайы ашуын толығымен жіберіп алып, оң пікір ретінде қарастырылады.
- Вербалды емес белгілер: Ол пайдаланушының түйілген қабағын, жауап бермес бұрын тартыншақтап кідіргенін немесе ашуланған күрсінгенін көре алмайды — бақылаушы инстинктивті түрде түсіріп алатын барлық маңызды деректердің нүктелері.
- Стратегиялық синтез: Жасанды интеллект сізге айта алады не тақырыптар пайда болып жатыр, бірақ бұл сізге айта алмайды неге олар бизнес үшін немесе олардың кеңірек нарықтық үрдістермен және компания мақсаттарымен қалай байланысатыны маңызды.
Пайдаланушы зерттеушісінің рөлі деректерді өңдеушіден стратегиялық синтезаторға дейін дамиды. Олардың міндеті - жасанды интеллектті басқару, оның нәтижелеріне күмән келтіру және ол ашқан түсініктерді әрекетке шабыттандыратын тартымды әңгімеге айналдыру. Олар пайдаланушының не айтқаны, қалай айтқаны және өнімнің болашағы үшін нені білдіретіні арасындағы нүктелерді байланыстыратындар.
Insights болашағы - адам мен жасанды интеллект серіктестігі
Жасанды интеллекттің пайдаланушы сұхбатын талдауға интеграциялануы UX зерттеуі саласындағы маңызды өзгерісті білдіреді. Бұл баяу, қолмен жасалатын процестерден жылдамдық, масштаб және бұрын-соңды болмаған терең түсінікке көшу. Ауыр жұмысты автоматтандыру арқылы жасанды интеллект зерттеушілерге деректерді ұйымдастыруға аз уақыт жұмсауға және сыни ойлауға, стратегия құруға және ұйымдарда пайдаланушының дауысын қорғауға көбірек уақыт жұмсауға мүмкіндік береді.
Қабылдау ai пайдаланушыларды зерттеуде енді футуристік тұжырымдама емес; бұл бизнестің бүгін бәсекеге қабілеттілік артықшылығына ие болу үшін жасай алатын практикалық қадамы. Бұл тұтынушыларыңызды тереңірек түсінуге және сайып келгенде, олар үшін жақсы өнімдер мен тәжірибелер жасауға әкелетін тиімдірек және түсінікті зерттеу тәжірибесін құру туралы. Болашақ адам интеллекті мен жасанды интеллект арасында таңдау жасау туралы емес; бұл ең терең адами шындықтарды ашатын серіктестікте екеуінің де күшін пайдалану туралы.
