Сапалы пайдаланушы зерттеуі - эмпатикалық, адамға бағытталған дизайнның негізі. Дәл осы жерде біз аналитиканың «не» деген сұрақтан тысқары шығып, пайдаланушы мінез-құлқының артындағы «неге» деген сұрақты анықтаймыз. Біз әңгімелерді тыңдаймыз, көңілсіздіктерді байқаймыз және сұхбаттар, пайдалану ыңғайлылығына арналған тесттер және күнделік зерттеулері арқылы қанағаттандырылмаған қажеттіліктерді анықтаймыз. Бірақ тарихи тұрғыдан алғанда, бұл терең түсінік маңызды кедергімен келді: талдау.
Ондаған жылдар бойы UX зерттеушілері, өнім менеджерлері және дизайнерлері жазбаларды транскрипциялауға, транскрипттерді жол-жол мұқият кодтауға және тақырыптарды анықтау үшін сансыз сағаттарды сансыз уақыт жұмсады. Бұл процесс өте баяу, ресурстарды көп қажет ететін және адами көзқарастарға бейім екені белгілі. Сандық өнімді әзірлеу қарқыны жылдамдаған сайын, сапалық талдаудың дәстүрлі мерзімі көбінесе ілесе алмайды.
Жасанды интеллектке еніңіз. Футуристік тұжырымдамадан алыс, жасанды интеллект UX зерттеушілері үшін тез арада алмастырылмайтын қосалқы пилотқа айналуда, сапалық талдаудың жалықтыратын және көп уақытты қажет ететін аспектілерін жеңілдетілген, тиімді және одан да түсінікті процеске айналдыруда. Бұл өзгеріс зерттеушіні ауыстыру туралы емес; бұл олардың қабілеттерін арттыру, оларды қолмен жұмыс істеуден босатып, адамдардың ең жақсы істейтін нәрсесіне: стратегиялық ойлауға, терең эмпатияға және шығармашылық мәселелерді шешуге назар аудару туралы. Бұл эволюция... Пайдаланушыны зерттеудегі AI пайдаланушыларымызды қалай түсінетінімізді түбегейлі өзгертеді.
Сапалы деректерді талдаудың дәстүрлі ауыртпалығы
Жасанды интеллекттің әсерін толық бағалау үшін алдымен дәстүрлі сапалық талдау жұмыс процесіндегі үйкеліс нүктелерін түсіну маңызды. Сіз бес пайдаланушы сұхбатын немесе елу сұхбатын талдағаныңызға қарамастан, сіз келесі қиындықтарға тап болған боларсыз:
- Транскрипцияның уақытқа тәуелділігі: Бір сағаттық сұхбатты қолмен транскрипциялау төрт-алты сағатты алуы мүмкін. Бұл бастапқы қадам қажет болғанымен, нақты талдау басталғанға дейін көп уақытты алады.
- Қолмен кодтаудың шаршауы: Зерттеушілер транскрипттерді мұқият оқып, негізгі дәйексөздерді белгілеп, деректерді жіктеу үшін «кодтар» немесе тегтер тағайындайды. Бұл процесс, негізгі болғанымен, қайталанатын және шаршау мен бақылауға әкелуі мүмкін.
- Масштабта синтездеудің қиындығы: Бірнеше сұхбаттардағы үлгілер мен тақырыптарды қолмен анықтау оңай. Бірақ ондаған сұхбаттармен немесе мыңдаған ашық сауалнама жауаптарымен жұмыс істегенде, когнитивті жүктеме өте үлкен болады. Нәзік байланыстарды жіберіп алу немесе деректердің көптігіне таң қалу оңай.
- Адамгершіліктің сөзсіздігі: Әрбір зерттеуші өз тәжірибесі мен болжамдарын келтіреді. Растау бейімділігі – бұрыннан бар сенімдерді растайтын ақпаратты қолдауға бейімділік – қандай тақырыптардың анықталып, басымдыққа ие болатынына аздап әсер етуі мүмкін, бұл нәтижелерді бұрмалауы мүмкін.
Бұл қиындықтар бай сапалы деректердің кейде пайдаланылмай қалуы немесе түсініктердің даму циклінде маңызды әсер ету үшін тым кеш берілуі мүмкін екенін білдіреді. Бұл қазіргі уақытта жасанды интеллект шешуге дайын тұрған мәселе.
Жасанды интеллект UX зерттеушісінің құралдар жинағын қалай толықтырады
Жасанды интеллект – бұл бір ғана сиқырлы таяқша емес; бұл талдау процесінің әртүрлі кезеңдеріне қолдануға болатын қуатты технологиялардың жиынтығы. Қазіргі заманғы UX зерттеулері үшін олардың ішіндегі ең әсерлісі – табиғи тілді өңдеу (NLP), машиналық оқыту және сезімді талдау. Олар қуатты жаңа жұмыс процесін жасау үшін бірге жұмыс істейді.
Автоматтандырылған транскрипция және интеллектуалды қорытындылау
Ең жедел және нақты пайдасы Пайдаланушыны зерттеудегі AI аудио және бейне жазбалардың лезде транскрипциялануы. Бұрын бірнеше күн кететін нәрсе қазір жоғары дәлдікпен бірнеше минутқа созылады.
Қазіргі заманғы жасанды интеллектпен жұмыс істейтін транскрипция құралдары тек сөйлеуді мәтінге түрлендірумен шектелмейді. Олар:
- Әр түрлі динамиктерді анықтаңыз және белгілеңіз.
- Мәтінді жазбадағы тиісті сәтпен тікелей байланыстыратын уақыт белгілерін көрсетіңіз.
- Тек мәтін үзінділерін таңдау арқылы бейненің негізгі сәттерін жасауға мүмкіндік беріңіз.
Сонымен қатар, генеративті жасанды интеллект модельдері бүкіл сұхбаттардың қысқаша, үйлесімді қорытындыларын жасай алады. Зерттеуші 60 минуттық сессиядан негізгі қорытындыларды бірнеше абзацта ала алады, бұл оларға ақпаратты тез сұрыптауға және терең талдауды қайда бағыттау керектігін шешуге мүмкіндік береді. Бұл жылдамдық топтарға көбірек кері байланысты тез өңдеуге мүмкіндік береді, бұл зерттеу циклдерінің көлемі мен жылдамдығын арттырады.
Тақырыптық талдау арқылы тереңірек түсініктерді ашу
Міне, осы жерде жасанды интеллект уақытты үнемдейтін құралдан шынайы түсінік беру механизміне ауысады. Қолмен жүргізілетін тақырыптық талдау зерттеушінің үлгілерді анықтау қабілетіне негізделген. Дегенмен, жасанды интеллект үлкен көлемдегі мәтінді өңдеп, байланыстарды адамдар үшін мүмкін емес масштабта және жылдамдықта анықтай алады.
Тақырыпты модельдеу және кластерлеу сияқты әдістерді қолдана отырып, жасанды интеллект платформалары жүздеген пайдаланушы пікірлерін, қолдау билеттерін немесе сұхбат транскрипттерін автоматты түрде сүзіп, оларды жаңа тақырыптарға топтастыра алады. Электрондық коммерция бизнесі үшін бұл пайдаланушы пікірлерінің 15%-ы «жеткізу құны туралы шатасушылыққа», 10%-ы «көбірек төлем опцияларына деген ұмтылысқа» және 8%-ы «мобильді құрылғыларда іздеу сүзгісін пайдалану қиындығына» қатысты екенін автоматты түрде анықтауды білдіруі мүмкін.
Жасанды интеллект тек тақырыпты ұсынып қана қоймайды; ол сол тақырыпқа қатысты әрбір пайдаланушы дәйексөзіне сілтеме жасау арқылы қосымша дәлелдер келтіреді. Бұл зерттеушіге жасанды интеллект жасаған тақырыпты тез тексеруге және оның ішіндегі нюанстарды зерттеуге мүмкіндік береді, шикі деректерді ұйымдасқан, дәлелдерге негізделген әңгімеге айналдырады.
Пайдаланушының эмоциясын сезім және эмоцияны талдау арқылы өлшеу
Пайдаланушының сөздері оқиғаның тек бір бөлігін ғана баяндайды. Олардың дауыс ырғағы, тартыншақтықтары және сөз таңдаулары эмоционалды деректердің бай қабатын жеткізеді. Жасанды интеллектпен жұмыс істейтін көңіл-күйді талдау мәлімдемелерді автоматты түрде оң, теріс немесе бейтарап деп белгілей алады, бұл пайдаланушы тәжірибесінің жылдам, жоғары деңгейлі шолуын қамтамасыз етеді.
Қазіргі кезде неғұрлым озық модельдер эмоцияларды анықтауға, көңілсіздік, шатасу, қуаныш немесе тосынсый сәттерін анықтауға қабілетті. Касса процесі үшін пайдалану мүмкіндігін тексеруді елестетіп көріңіз. Жасанды интеллект құралы пайдаланушының тонусы сенімділіктен көңілсіздікке ауысқан дәл сәтті автоматты түрде белгілей алады, зерттеуші жазбаның әрбір секундын қайта қараудың қажеті жоқ, пайдаланушы сапарындағы маңызды үйкеліс нүктесін анықтайды. Бұл мүмкіндік конверсия жылдамдығын оңтайландыру үшін баға жетпес, себебі ол командаларға пайдаланушының ауырсынуының ең маңызды нүктелерін шешетін түзетулерге басымдық беруге көмектеседі.
Жасанды интеллектті тәжірибеге енгізу: құралдар мен жұмыс процестері
Қолдану Пайдаланушыны зерттеудегі AI енді теориялық емес. Командаларға осы мүмкіндіктерді жұмыс процестеріне біріктіруге көмектесетін құралдардың өсіп келе жатқан экожүйесі қолжетімді.
- Зерттеу қоймалары (мысалы, Dovetail, Condens): Бұл платформалар барлық пайдаланушы зерттеу деректері үшін орталық хаб ретінде қызмет етеді. Қазір көпшілігі өздерінде сақталған сұхбаттар мен жазбаларды автоматты түрде транскрипциялау, белгілеу және тақырыптық талдау үшін жасанды интеллект мүмкіндіктерін біріктіруде.
- Жасанды интеллектпен жұмыс істейтін талдау құралдары (мысалы, Looppanel, Reduct.video): Бұл мамандандырылған құралдар талдау үшін жасанды интеллектті пайдалану үшін нөлден бастап жасалған. Олар ортақ пайдаланылатын бейнеклиптер жасауда, қысқаша мазмұн жасауда және пайдаланушы қоңырауларының жазбаларынан тікелей негізгі тақырыптарды анықтауда тамаша.
- Генеративтік жасанды интеллект көмекшілері (мысалы, ChatGPT-4, Claude): Деректердің құпиялылығына қатысты аса сақ болу өте маңызды болғанымен, зерттеушілер бұл құралдарды анонимді транскрипттерді қорытындылау немесе пайдаланушы дәйексөздерінен әлеуетті тақырыптарды ойластыру сияқты нақты тапсырмалар үшін пайдалана алады. Деректердің құпиялылығын қорғаумен кәсіпорын деңгейіндегі нұсқаларды пайдалану және ешқашан жеке басты анықтайтын ақпаратты (PII) енгізбеу өте маңызды.
Қазіргі заманғы жұмыс процесі келесідей болуы мүмкін: электрондық коммерция тобы пайдаланушылардың неліктен сауда арбаларынан бас тартатынын түсіну үшін 20 сұхбат жүргізеді. Бейнежазбалар жасанды интеллект талдау платформасына жүктеледі. Бір сағат ішінде оларда толық транскрипттер, әрбір сұхбат үшін жасанды интеллект жасаған қысқаша мазмұндар және «күтпеген жеткізу ақысы», «мәжбүрлі тіркелгі жасау» және «жеңілдік коды жұмыс істемеуі» сияқты ең көп таралған тақырыптарды көрсететін басқару тақтасы болады. Топ тақырыпты бірден басып, сол мәселеге қатысты барлық 20 қатысушының әрбір дәйексөзі мен бейнеклипін көре алады, бұл дизайнды өзгертуге ықпал ететін қуатты, біріктірілген дәлелдерді ұсынады.
Қиындықтар мен этикалық ойларды шарлау
Артықшылықтары айқын болғанымен, сапалық талдауда жасанды интеллектті қолдану саналы және сындарлы тәсілді қажет етеді. Бұл қуатты құрал, бірақ қатесіз емес.
Шамадан тыс тәуелділік қаупі
Жасанды интеллект үлгілерді анықтауда өте жақсы, бірақ оған адамның контекстті, сарказмды және мәдени нюансты түсіну қабілеті жетіспеуі мүмкін. «Керемет, толтыруға тағы бір форма» сияқты мәлімдеме қарапайым сезім моделі бойынша оң деп жіктелуі мүмкін, егер адам зерттеушісі сарказмды бірден танитын болса. Зерттеушінің рөлі - жасанды интеллекттің нәтижесін растау, сұрақ қою және түсіндіру, оны соқыр түрде қабылдау емес. Жасанды интеллект «не» дегенді береді; адам «сонымен не» дегенді береді.
Деректер құпиялылығы және қауіпсіздігі
Пайдаланушының зерттеу деректері өте жеке және көбінесе жеке ақпараттан тұрады. GDPR және CCPA сияқты ережелерге сәйкес келетін жасанды интеллект құралдарын пайдалану өте маңызды. Сізбен жұмыс істейтін кез келген жеткізушінің нақты деректер қауіпсіздігі саясаты бар екеніне көз жеткізіңіз және талдау алдында мүмкіндігінше деректерді жасырын етіңіз.
«Адамның шеңбердегі» бұйрығы
Ең тиімді пайдалану Пайдаланушыны зерттеудегі AI бірлескен жұмыс. Болашақ адамның бақылауынсыз жасалған автоматтандырылған зерттеу есептері туралы емес. Бұл жасанды интеллект деректерді өңдеудің ауыр жұмыстарын атқаратын серіктестік туралы, бұл зерттеушіге мүдделі тараптармен көбірек уақыт өткізуге, стратегиялық ұсыныстар әзірлеуге және ұйым ішінде пайдаланушының дауысын қорғауға мүмкіндік береді.
Қорытынды: Стратегиялық UX зерттеулерінің жаңа дәуірі
Жасанды интеллект сапалы зерттеулердің құндылығын төмендетпейді; ол оны күшейтеді. Талдау процесінің ең ауыр бөліктерін автоматтандыру арқылы ол пайдаланушылардың терең түсініктеріне қол жеткізуді демократияландырады. Енді топтар көбірек зерттеулер жүргізе алады, оны жылдамырақ талдай алады және нәтижелерді бизнес нәтижелерімен сенімділік пен анықтықпен байланыстыра алады.
UX зерттеушісінің рөлі деректерді өңдеушіден стратегиялық түсініктер бойынша серіктеске айналуда. Қолмен белгілеудің ауыр жұмысынан босатылған олар енді уақыттарын құндырақ әрекеттерге жұмсай алады: жақсы зерттеу сұрақтарын қою, пайдаланушылармен тиімдірек әңгімелесуді жеңілдету және күрделі адами қажеттіліктерді іс жүзінде қолдануға болатын дизайн мен бизнес стратегияларына айналдыру. Электрондық коммерция және маркетинг саласындағы кез келген адам үшін, ... пайдалану Пайдаланушыны зерттеудегі AI енді бәсекелестік артықшылық емес — ол шынымен тұтынушыға бағытталған өнімдер мен тәжірибелерді құрудың негізгі элементіне айналуда.
