Ондаған жылдар бойы пайдаланушыларды зерттеу керемет өнім дизайнының негізі болды. Сұхбат жүргізудің, пайдалану ыңғайлылығына арналған сынақтарды жүргізудің және сауалнамаларды талдаудың күрделі процесі бізге адамдар жақсы көретін өнімдерді жасау үшін қажетті баға жетпес адами түсініктер берді. Бірақ шынын айтайық: бұл көбінесе баяу, қымбат және масштабтау қиын. Бір команда пікірлердің алтын кесектерін табу үшін бірнеше апта бойы он екі сұхбат транскриптін талдауы мүмкін.
Қазір жасанды интеллекттің көмегімен үнсіз революция жүріп жатыр. Жасанды интеллект жанашыр, қызығушылық танытатын пайдаланушы зерттеушісін алмастыруға арналған жоқ. Керісінше, ол бұрын елестете алмайтын ауқымда және жылдамдықта деректерді өңдей алатын қуатты серіктес, ақылды көмекші ретінде пайда болуда. Бұл жалықтыратын әрекеттерді автоматтандыратын, жасырын үлгілерді ашатын және адами сарапшыларды ең жақсы істейтін нәрселеріне: стратегиялық ойлауға және терең, жанашырлықпен түсінуге назар аударуға мүмкіндік беретін күш көбейткіші.
Электрондық коммерция брендтері мен маркетинг мамандары үшін бұл трансформация тек техникалық қызығушылық емес; бұл бәсекелестік артықшылық. Жасанды интеллектті өнімді әзірлеу цикліне біріктіру арқылы бизнес өз тұтынушыларын тереңірек түсіне алады, интуитивті тәжірибелерді жасай алады және сайып келгенде, конверсиялар мен адалдықты арттыра алады. Бұл мақалада жасанды интеллект пайдаланушыларды зерттеудің болашағын және, кеңінен алғанда, өнім дизайнының құрылымын қалай түбегейлі өзгертетіні қарастырылады.
Дәстүрлі пайдаланушыларды зерттеу ландшафты: күшті және шектеулі жақтары
Жасанды интеллекттің әсеріне терең үңілмес бұрын, оның негізін бағалау маңызды. Дәстүрлі пайдаланушыларды зерттеу әдістері өте маңызды және маңызды болып қала береді. Тереңдетілген сұхбаттар, контекстік сауалнамалар және модерацияланған пайдалану мүмкіндігін тексеру пайдаланушылардың мотивациясын, қиындықтарын және мінез-құлқын толық, сапалы түсінуге мүмкіндік береді. Олар бізге «не» дегеннің артындағы «неге» дегенді естуге мүмкіндік береді.
Дегенмен, бұл әдістердің өзіндік шектеулері бар:
- Көп уақыт алатын: Қатысушыларды тарту, сессияларды жоспарлау, зерттеу жүргізу, содан кейін деректерді қолмен транскрипциялау және кодтау циклі апталарға немесе тіпті айларға созылуы мүмкін.
- Ресурсты қажет ететін: Бұл іс-шаралар айтарлықтай бюджетті және білікті зерттеушілердің уақытын талап етеді, бұл кейбір шағын топтар үшін сән-салтанатқа айналады.
- Масштабтау қиындықтары: Он екі сұхбат терең түсінік бере алса да, бұл шағын үлгі көлемі. Сапалық талдауды жүздеген немесе мыңдаған пайдаланушыларға дейін масштабтау қолмен жасалатын әдістермен іс жүзінде мүмкін емес.
- Адамның бейімділігінің әлеуеті: Зерттеушілер де адам баласы. Санасыз бейімділік сұрақтардың қалай қойылатынына және ең бастысы, деректердің қалай түсіндірілетініне және синтезделетініне нәзік әсер етуі мүмкін.
Ойын ережесін өзгертетін нәрсеге еніңіз: жасанды интеллект зерттеу процесін қалай жақсартады
Жасанды интеллект бұл шектеулерді жою үшін процесті ауыстыру арқылы емес, оны күшейту арқылы қадам жасайды. Деректерді талдау мен процестерді автоматтандырудың ауыр жұмыстарын жүргізу арқылы жасанды интеллект зерттеу топтарына жылдамырақ, ақылдырақ және кең ауқымда жұмыс істеуге мүмкіндік береді. Іс жүзінде қолданылуы Пайдаланушыны зерттеудегі AI қазірдің өзінде бірнеше негізгі салада айтарлықтай әсер етуде.
Сапалық деректерді талдауды автоматтандыру және масштабтау
Жасанды интеллекттің ең тікелей пайдасы, бәлкім, құрылымдалмаған, сапалы деректердің үлкен көлемін талдау мүмкіндігі шығар. Компания жинайтын барлық мәтіндік кері байланыс туралы ойланыңыз: сұхбат транскрипттері, ашық сауалнама жауаптары, қолдау билеттері, қолданбалар дүкенінің шолулары және әлеуметтік желілердегі пікірлер. Деректердің бұл тауын қолмен сүзу - өте қиын міндет.
Табиғи тілді өңдеуді (NLP) қолдана отырып, жасанды интеллект құралдары:
- Көңіл-күйді талдауды орындаңыз: Пікірдің оң, теріс немесе бейтарап екенін тез бағалаңыз, бұл топтарға алаңдаушылық тудыратын салаларға басымдық беруге көмектеседі.
- Тақырыпты модельдеу арқылы негізгі тақырыптарды анықтаңыз: Зерттеуші тақырыптарды қолмен белгілеп, белгілеудің орнына, жасанды интеллект мыңдаған пікірлерді «кіру мәселелері», «бағаның шатасуы» немесе «X үшін мүмкіндік сұраулары» сияқты кластерлерге автоматты түрде топтастыра алады.
- Іс-әрекетке негізделген түсініктерді бөліп алыңыз: Сигналды шуылдан бөліп, зерттеушілерге синтезделген шолуды ұсына отырып, нақты ұсыныстарды немесе шағымдарды анықтаңыз.
Мысал: Электрондық коммерция компаниясы жаңа төлем ағынын іске қосты. Олар 5,000 кері байланыс сауалнамасының жауабын қолмен оқудың орнына, жасанды интеллект құралын пайдаланады. Бірнеше минут ішінде құрал теріс пікірлердің 15%-ында «күтпеген жеткізу шығындары» туралы айтылғанын және тағы 10%-ында «қонақтардың төлем опциясы» туралы шатасқанын анықтап, түзету қажет екі үлкен келіспеушілікті бірден көрсетеді.
Сандық деректерден тереңірек түсініктерді ашу
Стандартты аналитикалық құралдар пайдаланушылардың *не* істеп жатқанын (мысалы, бетті қарау, қайтару көрсеткіштері) көрсету үшін тамаша болғанымен, жасанды интеллект жасырын *неліктен* екенін анықтауға және *олардың келесіде не істейтінін* болжауға көмектеседі. Жасанды интеллект алгоритмдері пайдаланушының мінез-құлқынан — шерту ағындарынан, сессия жазбаларынан және сатып алу тарихынан — миллиардтаған деректер нүктелерін талдай алады, бұл адам аналитигі жіберіп алуы мүмкін күрделі үлгілерді анықтайды.
Бұл келесідей мүмкіндіктерге әкеледі:
- Болжамдық талдау: Алып кету қаупі жоғары пайдаланушыларды анықтау, алдын ала араласуға мүмкіндік беру.
- Мінез-құлық кластері: Пайдаланушыларды тек демографиялық көрсеткіштеріне ғана емес, мінез-құлқына қарай маңызды топтарға автоматты түрде бөлу. Мысалы, себетке бірнеше рет тауарлар қосатын, бірақ ешқашан сатып алмайтын «тартыншақ сатып алушылар» сегментін анықтау.
- Корреляцияны ашу: «Бренд» үшін іздеу сүзгісін пайдаланып, содан кейін өнім туралы бейнені көретін пайдаланушылардың сатып алу ықтималдығы 40%-ға жоғары» сияқты айқын емес корреляцияларды табу.
Зерттеу жұмысының барысын жеңілдету
Деректерді талдаудан басқа, жасанды интеллект зерттеудің операциялық жағын да оңтайландыруда. Бұл құнды уақытты үнемдейді және әкімшілік шығындарды азайтады. Жасанды интеллектпен жұмыс істейтін платформалар енді мыңдаған әлеуетті үміткерлерді күрделі критерийлер бойынша бірнеше секунд ішінде іріктеу арқылы қатысушыларды іріктеуге көмектесе алады. Басқа құралдар аудио немесе бейне жазбалардан спикерді анықтаумен бірге лезде, іздеуге болатын транскрипттерді жасай алады. Кейбіреулері тіпті зерттеушінің нақтылауы үшін негізгі дәйексөздер мен деректер нүктелерін бөліп көрсете отырып, зерттеу қорытындыларының бастапқы жобаларын жасай алады.
Зерттеу нәтижелерінен өнім дизайнына дейін: жасанды интеллекттің шығармашылық әсері
Революция зерттеумен ғана шектелмейді. Жасанды интеллектке негізделген түсініктердің жылдамдығы мен тереңдігі өнімді жобалау процесіне тікелей әсер етеді және оны жеделдетеді, бұл икемді және деректерге негізделген тәсілді дамытады.
Идеялар мен зерттеулерге арналған генеративті жасанды интеллект
Генеративтік жасанды интеллект құралдары дизайнерлердің «бос бетке» деген көзқарасын өзгертуде. Қарапайым мәтіндік сұрауларды ұсыну арқылы дизайнерлер ондаған UI макеттерін, орналасу нұсқаларын, пайдаланушы ағын диаграммаларын немесе тіпті бүкіл дизайн жүйелерін бастапқы нүкте ретінде жасай алады. Бұл дизайнерлердің шығармашылығын ауыстыру туралы емес; бұл оны арттыру туралы. Бұл әртүрлі шығармашылық бағыттарды жылдам зерттеуге мүмкіндік береді, командаларға мүмкіндіктерді елестетуге және шығармашылық блоктарды әлдеқайда жылдам жеңуге көмектеседі.
Мысал: Жаңа мобильді банкинг қосымшасымен жұмыс істейтін дизайнер жасанды интеллектке келесі тапсырманы бере алады: «Мыңжылдықтарға бағытталған финтех қосымшасы үшін басқару тақтасын жасаңыз, таза эстетикаға, шығындарға арналған деректерді визуализациялауға және көрнекті «ақша жіберу» түймесіне назар аударыңыз». Жасанды интеллект дизайнерге дамыту үшін бірнеше секунд ішінде бірнеше ерекше визуалды тұжырымдамаларды жасай алады.
Масштабтағы гиперперсонализация
Жасанды интеллект зерттеулері анықтаған егжей-тегжейлі мінез-құлық сегменттері өнім дизайнында жекешелендірудің жаңа деңгейіне мүмкіндік береді. Бір өлшемді тәжірибелерді жобалаудың орнына, өнімдер нақты уақыт режимінде жеке пайдаланушыларға бейімделе алады. Электрондық коммерция сайты пайдаланушының бұрынғы шолу әрекетіне негізделген өнім санаттарын динамикалық түрде қайта реттей алады, ал медиа ағындық қызметі өзінің бүкіл интерфейсін белгілі бір пайдаланушының ұнататын жанрлары мен актерлерін көрсетуге бейімдей алады. Бұл өзектірек, тартымды және сайып келгенде, жоғары конверсиялы пайдаланушы тәжірибесін жасайды.
Стероидтарды A/B тестілеу және оңтайландыру
Дәстүрлі A/B тестілеуі күшті, бірақ шектеулі. Жасанды интеллект оны келесі деңгейге көтереді. Жасанды интеллектке негізделген оңтайландыру платформалары күрделі көп айнымалы тесттерді жүргізе алады, бір уақытта тақырыптардың, кескіндердің және әрекетке шақыру түймелерінің ондаған комбинацияларын тексере алады. Ең бастысы, олар нақты уақыт режимінде ең жақсы нәтиже көрсететін вариацияларға автоматты түрде көбірек трафик бөлу үшін күшейтілген оқытуды пайдаланады, бұл статистикалық тұрғыдан маңызды, оңтайландырылған дизайнға жету жолын қолмен жасалатын әдістерге қарағанда әлдеқайда жылдамдатады.
Қиындықтарды жеңу: Адами фактор маңызды болып қала береді
Жасанды интеллектті қабылдау қиындықтарсыз емес. Бұл технологияға сыни және этикалық көзқараспен қарау өте маңызды. Күші Пайдаланушыны зерттеудегі AI жауапкершілікпен қарауы керек.
- Жалғау мәселесі: Жасанды интеллект модельдері деректер бойынша оқытылады. Егер бұл деректерде тарихи қателіктер болса (мысалы, әртүрлі емес пайдаланушы базасын көрсететін), жасанды интеллекттің нәтижесі сол қателіктерді күшейтеді және жалғастырады. Жасанды интеллект жасаған нәтижелерге күмән келтіру және оларды растау үшін адамның бақылауы өте маңызды.
- Нәтижені жоғалту: Жасанды интеллект адамдардың айтқан немесе істеген әрекеттеріндегі заңдылықтарды анықтауда өте шебер. Дегенмен, ол сұхбаттағы нәзік, вербалды емес белгілерді – күрсінуді, бір сәтке күмәндануды, қуаныш сезімін түсіне алмайды. Ол шынайы адами эмпатияны қайталай алмайды. Деректердің артындағы «неге» деген сұрақ көбінесе адамның түсіндірмесін қажет етеді.
- Этикалық ойлар: Пайдаланушы деректерін талдау үшін жасанды интеллектті пайдалану құпиялылық пен келісім туралы маңызды сұрақтар туғызады. Пайдаланушылармен олардың деректерінің қалай пайдаланылып жатқаны туралы ашықтық талқыланбайды.
Пайдаланушы зерттеушісінің рөлі жоғалып кетпейді; ол дамып келеді. Болашақ зерттеуші стратег, дұрыс сұрақтар қоюды, жасанды интеллекттің нәтижелерін сыни тұрғыдан бағалауды және машинадан алынған сандық түсініктерді тек адам ғана бере алатын терең, сапалық түсінікпен біріктіруді білетін «жасанды интеллект туралы сыбырлаушы» болады.
Болашақ – бұл адам мен AI серіктестігі
Жасанды интеллекттің пайдаланушыларды зерттеуге және өнім дизайнына интеграциялануы енді алыс болжам емес - бұл қазір болып жатыр. Бұл біздің пайдаланушыларды түсінуіміз бен өнімдерді жасау тәсілімізді түбегейлі өзгертеді. Қолмен орындалатын тапсырмаларды автоматтандыру, деректердегі терең орналасқан үлгілерді ашу және шығармашылық процесті жеделдету арқылы жасанды интеллект командаларға бұрынғыдан да тиімді, жекелендірілген және пайдаланушыға бағытталған тәжірибелер жасауға мүмкіндік береді.
Түпкі мақсат - машиналар барлық шешімдерді қабылдайтын әлем құру емес. Бұл - жасанды интеллект масштабты, жылдамдықты және есептеу күрделілігін басқаратын, адам талантын стратегияға, этикаға және эмпатияға шоғырландыруға мүмкіндік беретін үздіксіз серіктестік құру. Switas компаниясында біз адам мен жасанды интеллект арасындағы бұл ынтымақтастық тек жақсы жұмыс істеп қана қоймай, сонымен қатар олар үшін жасалған адамдармен шынымен үйлесетін келесі буынды цифрлық өнімдерді ашудың кілті деп санаймыз.
