Пайдаланушыларды зерттеу - ерекше өнім дизайны мен тиімді маркетингтің негізі. Біз пайдаланушыларымыздың қажеттіліктерін, мотивациясын және қиындықтарын түсіну үшін сұхбаттар жүргіземіз, пайдалануға жарамдылық сынақтарын жүргіземіз және сауалнамалар жүргіземіз. Біз мұқият түрде көптеген деректер жинаймыз - сағаттар бойы бейнежазбалар, транскрипттер беттері және мыңдаған ашық жауаптар. Бірақ парадокс мынада: біз неғұрлым көп деректер жинасақ, іздеген ақпаратымызды алу соғұрлым қиындай түседі.
Бұл сапалы деректерді қолмен сүзудің дәстүрлі процесі өте көп уақытты алады, адамның бейімділігіне бейім және масштабтау қиын. Зерттеушілер үлгілерді транскрипциялауға, кодтауға және іздеуге сансыз сағаттар жұмсайды, көбінесе маңызды байланыстар жіберіп алынады деген сезіммен. Біз айқын «не» деген сұрақты табуымыз мүмкін, бірақ «неге» деген нәзік сұрақ әлі де қолжетімді емес. Міне, осы жерде стратегиялық қолдану... Пайдаланушыны зерттеудегі AI бұл жай ғана жаңарту емес - бұл революция.
Жасанды интеллекттің аналитикалық күшімен адами сараптаманы арттыру арқылы біз беткі деңгейдегі бақылаулардан тысқары шыға аламыз. Жасанды интеллект қуатты линза ретінде әрекет етеді, бізге үлкен деректер жиынтығын адамнан тыс жылдамдықпен өңдеуге, жасырын үлгілерді ашуға және сайып келгенде, маңызды бизнес нәтижелеріне әкелетін тереңірек, іс жүзінде қолдануға болатын түсініктерді алуға көмектеседі.
Жасанды интеллект пайдаланушы зерттеу деректерін талдауды қалай күшейтеді
Жасанды интеллект пайдаланушы зерттеушісін ауыстыру үшін емес, оларды мүмкіндіктермен қамтамасыз ету үшін жасалған. Талдау процесінің ең ауыр бөліктерін автоматтандыру арқылы жасанды интеллект стратегиялық ойлауға, гипотезаларды жасауға және әңгіме айтуға арналған құнды уақытты босатады. Міне, ол жұмыс процесін қалай өзгертеді.
Автоматтандырылған транскрипция және интеллектуалды қорытындылау
Сапалы сұхбаттарды немесе пайдалану тесттерін талдаудағы алғашқы кедергі - транскрипция. Бір сағаттық сұхбатты қолмен транскрипциялау төрт-алты сағатты алуы мүмкін. Жасанды интеллектпен жұмыс істейтін транскрипция қызметтері енді мұны бірнеше минут ішінде керемет дәлдікпен жасай алады, аудио мен бейнені бірден іздеуге болатын мәтінге түрлендіреді.
Бірақ нағыз өзгеріс - келесі нәрсе. Қазіргі заманғы жасанды интеллект құралдары тек транскрипциямен шектелмейді. Олар ақылды қорытындылар жасай алады, негізгі тақырыптарды, әрекет элементтерін бөліп көрсете алады және тіпті пайдаланушылардың әсерлі дәйексөздерін де ала алады. Зерттеуші 10 000 сөзден тұратын транскрипцияны қайта оқудың орнына, негізгі тұжырымдарды бірден түсініп, қай бөлімдерге көбірек мәнмәтін алу керектігін нақты біле отырып, қысқаша қорытындыдан бастай алады. Бұл бастапқы ашылу кезеңін бірнеше күннен бірнеше сағатқа дейін жеделдетеді.
Тақырыптық талдау және масштабтағы көңіл-күйді белгілеу
Ең қуатты қолданбалардың бірі Пайдаланушыны зерттеудегі AI тақырыптық талдауда. Табиғи тілді өңдеуді (NLP) пайдалана отырып, жасанды интеллект алгоритмдері мыңдаған тұтынушылардың пікірлерін, сауалнама жауаптарын немесе сұхбат транскрипттерін оқып, адамның араласуынсыз қайталанатын тақырыптар мен тақырыптарды анықтай алады.
Тұтынушылардың қанағаттанушылығы бойынша сауалнамадан 2,000 ашық жауап алдыңыз деп елестетіп көріңіз. Бұл деректерді қолмен кодтау өте қиын міндет болар еді. Жасанды интеллект құралы бұл жауаптарды «тапсырыс беру процесі», «жеткізу құны», «өнім сапасы» және «тұтынушыларды қолдау» сияқты тақырыптарға қысқа мерзімде топтастыра алады.
Сонымен қатар, жасанды интеллект сезім талдауы арқылы күшті сандық қабат қосады. Ол тақырыптың әрбір айтылуын автоматты түрде оң, теріс немесе бейтарап деп белгілей алады. Кенеттен сіз пайдаланушылардың жеткізу құны туралы айтып жатқанын ғана біліп қоймайсыз; сіз бұл айтылымдардың 85%-ы теріс екенін білесіз. «Не» (тақырып) және «олар қалай сезінеді» (сезім) тіркесімі жақсартуға арналған дереу, басымдық берілген салаларды ұсынады.
Жасырын үлгілер мен корреляцияларды ашу
Адам зерттеушілері айқын заңдылықтарды анықтауда өте жақсы, бірақ біздің когнитивті қабілеттеріміздің шегі бар. Біз әртүрлі деректер жиынтығындағы күрделі корреляцияларды көруде қиналамыз. Міне, осы жерде жасанды интеллект ең жоғары деңгейде. Ол басқаша байқалмайтын байланыстарды табу үшін бірнеше деректер көздерін бір уақытта талдай алады.
Мысалы, жасанды интеллект моделі пайдалану ыңғайлылығы сынағының транскрипттерінен алынған деректерді веб-сайтыңыздағы мінез-құлық аналитикасымен байланыстыра алады. Бұл терең түсінік ашуы мүмкін: навигация мәзірін сипаттаған кезде «шатастыратын» сөзін қолданатын пайдаланушылар себеттерінен бас тартуға 40%-ға көбірек бейім. Немесе жаңа мүмкіндік туралы оң пікірлердің басым бөлігі сіздің сайтыңызға белгілі бір маркетинг арнасы арқылы кірген белгілі бір демографиялық топтағы пайдаланушылардан келетінін анықтауы мүмкін. Бұл шынайы өнім инновациясын және конверсия деңгейін оңтайландыруды алға жылжытатын терең, кросс-функционалды түсініктер.
Зерттеушілердің түсіндірудегі бейтараптығын азайту
Тіпті ең тәжірибелі зерттеушілер де когнитивтік қателіктерге, мысалы, растау қателігіне - біздің бұрыннан бар сенімдерімізді растайтын ақпаратты қолдауға бейімділікке бейім. Біз бейсаналық түрде гипотезамызды қолдайтын пайдаланушы дәйексөзіне көбірек мән беріп, қарама-қайшы дәлелдерді елемеуге мәжбүр болуымыз мүмкін.
Жасанды интеллект (ЖИ) толығымен бейтарап болмаса да (өйткені ол оқытылған деректерге байланысты), ол деректердің объективтірек алғашқы өтуін қамтамасыз етеді. Ол тақырыптарды зерттеушінің ішкі сезіміне емес, жиілікке, семантикалық маңыздылыққа және статистикалық маңыздылыққа негіздеп анықтайды. Деректерге негізделген бұл негіз бізді пайдаланушылардың шын мәнінде не айтып жатқанының шындығына бет бұруға мәжбүр етеді, бұл біздің өз болжамдарымызға қарсы маңызды тексеруді қамтамасыз етеді. Содан кейін зерттеушінің рөлі осы объективті тұжырымдарды түсіндіруге ауысады, контекст пен эмпатияның бірегей адами элементін қосады.
Практикалық мысалдар: Пайдаланушы зерттеулерінде жасанды интеллектті іс жүзінде қолдану
Теория өте тартымды, бірақ бұл электрондық коммерция және маркетинг мамандары үшін нақты әлемде қалай жүзеге асады? Бірнеше нақты сценарийді қарастырайық.
1-сценарий: Электрондық коммерция өнімінің бетін оңтайландыру
- Қоңырау: Өнім бетінің қайтару көрсеткіші жоғары, және команда неге екенін білмейді. Олар пайдаланушының мінез-құлқын бақылау үшін бірқатар модерацияланған пайдалану мүмкіндігін тексерулер жүргізеді.
- Жасанды интеллектпен жұмыс істейтін шешім: Бейнесеанстар жасанды интеллект талдау платформасына енгізіледі. Құрал аудионы автоматты түрде транскрипциялайды, пайдаланушылардың наразылығын білдіретін сәттерді анықтайды («тұрып қалды», «қайда», «таба алмаймын» сияқты сөздер арқылы) және тиісті бейнеклиптерді белгілейді. Сондай-ақ, ол «ашу шертетін» немесе ұзақ үзілістер аймақтарын анықтау үшін экран жазбаларын талдайды. Жасанды интеллект жасаған есепте «өнім сипаттамалары» қойындысы негізгі үйкеліс нүктесі болып табылатыны, пайдаланушының наразылығын өлшем туралы нақты ақпараттың болмауымен байланыстыратыны атап көрсетілген. Бұл жобалау тобына шешуге болатын дәл, дәлелдерге негізделген мәселені береді.
2-сценарий: Тұтынушы пікірі (VoC) деректерін талдау
- Қоңырау: Маркетинг тобы тұтынушылардың адалдығының негізгі қозғаушы күштерін түсінгісі келеді, бірақ шолулардан, қолдау билеттерінен және әлеуметтік желілерден алынған деректердің көптігінен таң қалады.
- Жасанды интеллектпен жұмыс істейтін шешім: Барлық құрылымдалмаған мәтіндік деректер NLP моделімен біріктіріліп, талданады. Жасанды интеллект негізгі тақырыптарды анықтайды және олардың уақыт өте келе көңіл-күйін бақылайды. Бұл «баға» кең таралған тақырып болғанымен, ең күшті оң көңіл-күй «жылдам жеткізу» және «қиындықсыз қайтарумен» байланысты екенін көрсетеді. Сондай-ақ, ол «қаптама қалдықтарымен» байланысты пайда болып келе жатқан теріс үрдісті анықтайды. Бұл ақпарат маркетинг тобына хабарламаларын логистикаға, ал операциялар тобына бренд беделінің ықтимал мәселесін шешуге бағыттауға мүмкіндік береді. Бұл стратегиялық пайдалану үшін айқын жеңіс. Пайдаланушыны зерттеудегі AI.
3-сценарий: Дәлірек пайдаланушы бейнелерін әзірлеу
- Қоңырау: Компанияның қолданыстағы пайдаланушы бейнелері жалпы болып көрінеді және тиімді өнім шешімдерін қабылдамайды.
- Жасанды интеллектпен жұмыс істейтін шешім: Зерттеушілер 30 тұтынушымен терең сұхбат жүргізеді. Транскрипттер тек пайдаланушылардың не істейтінін ғана емес, сонымен қатар олардың негізгі мақсаттарын, мотивациясын және эмоционалдық күйлерін анықтайтын жасанды интеллект құралымен талданады. Жасанды интеллект пайдаланушыларды нақты тіліне негізделген нәзік кластерлерге бөлуге көмектеседі - мысалы, келісімдерге басымдық беретін «бюджетті саналы сатып алушылар» мен ұқсас өнімдерді сатып алса да, ыңғайлылыққа басымдық беретін «уақыты тар мамандарды» ажыратады. Жасанды интеллектпен тексерілген бұл тұлғалар дизайн мен жекешелендіру жұмыстарын басқару үшін бай, шынайы және әлдеқайда пайдалы.
Зерттеу процесінде жасанды интеллектті енгізудің ең жақсы тәжірибелері
Кез келген жаңа технологияны қабылдау ойластырылған тәсілді қажет етеді. Сәтті интеграциялау үшін Пайдаланушыны зерттеудегі AI, келесі ең жақсы тәжірибелерді ескеріңіз:
- Нақты мәселеден бастаңыз: Бірден бүкіл зерттеу тәжірибеңізге жасанды интеллектті енгізуге тырыспаңыз. Бір сауалнаманың немесе пайдаланушылармен жүргізілген сұхбаттардың нәтижелерін талдау сияқты нақты анықталған жобадан бастаңыз. Бұл сізге құралдарды тез үйренуге және құндылығын көрсетуге мүмкіндік береді.
- Жұмысқа арналған дұрыс құралдарды таңдаңыз: Жасанды интеллект зерттеу құралдары нарығы тез дамып келеді. Бейне кері байланысты талдауға арналған арнайы платформалар, сауалнамалар мен шолуларға арналған мәтіндік талдау құралдары және барлығы бір жерде зерттеу репозиторийлері бар. Құралдарды нақты қажеттіліктеріңізге, деректер түрлеріне және командалық жұмыс процесіне негіздеп бағалаңыз.
- «Адамның ілмегін» сақтаңыз: Бұл ең маңызды ереже. Жасанды интеллект – адам интеллекті мен эмпатияның орнын басатын күшті аналитикалық серіктес. Жасанды интеллект жасаған тұжырымдарды әрқашан бастапқы нүкте ретінде қарастырыңыз. Зерттеушінің міндеті – тақырыптарды растау, контекстті түсіндіру, «не» дегеннің артындағы «неге» дегенді түсіну және деректерді әрекетке шабыттандыратын тартымды әңгімеге айналдыру.
- Деректер сапасына назар аударыңыз: «Қоқыс кірсе, қоқыс шығады» деген мақал бұрын-соңды болмағандай шындыққа жанасады. Жасанды интеллект моделі жасаған түсініктер тек оған берілетін деректер сияқты жақсы. Зерттеу әдістеріңіздің сенімді екеніне және жинайтын деректеріңіздің жоғары сапалы және зерттеу сұрақтарыңызға сәйкес келетініне көз жеткізіңіз.
Болашақ – адам мен машинаның бірлескен жұмысы
Бірнеше түсінік табу үшін зерттеу деректерін қолмен бірнеше апта бойы талдау дәуірі аяқталып келеді. Пайдаланушыны зерттеудегі AI еңбекті көп қажет ететін қолөнерден технологиямен жетілдірілген ғылымға ауысатын түбегейлі өзгерісті білдіреді.
Осы құралдарды қолдану арқылы біз деректерді бұрын елестету мүмкін емес ауқымда және тереңдікте талдай аламыз. Біз өнімдер мен қызметтерге әкелетін нәзік заңдылықтарды, айтылмаған қажеттіліктерді және маңызды мәселелерді аша аламыз. Пайдаланушыларды зерттеудің болашағы адам интуициясы мен жасанды интеллект арасында таңдау жасауда емес; бұл екеуінің қуатты синергиясы туралы. Бұл ақылды, эмпатиялық зерттеушілерді шынымен пайдаланушыға бағытталған тәжірибе құру үшін әлемдегі ең озық аналитикалық құралдармен қамтамасыз ету туралы.
