Ондаған жылдар бойы пайдаланушыларды зерттеу тамаша өнім дизайны мен тиімді маркетингтің негізі болды. Бұл процесс баға жетпес болғанымен, дәстүрлі түрде көп еңбекті қажет етті. Зерттеушілер сұхбат жүргізуге, жазбаларды транскрипциялауға, сауалнама жауаптарының тауларын сүзуге және бірыңғай, іс жүзінде қолдануға болатын түсінік табу үшін сапалы деректерді мұқият кодтауға сансыз сағаттар жұмсайды. Бұл ғылыми дәлдікті адам интуициясымен үйлестіретін шеберлік, бірақ ол әрқашан уақытпен, бюджетпен және қажетті қол еңбегінің көлемімен шектеліп келді.
Жасанды интеллект дәуіріне еніңіз. Жасанды интеллект жанашыр, қызығушылық танытатын адам зерттеушісін алмастыруға келмейді. Керісінше, ол олардың арсеналындағы ең қуатты құрал - олардың қабілеттерін арттыра алатын, күнделікті істерді автоматтандыратын және күрделі деректер жиынтығының тереңінде жасырынған үлгілерді аша алатын ақылды серіктес ретінде пайда болуда. Интеграция Пайдаланушыны зерттеудегі AI бизнестің өз тұтынушыларын түсіну тәсілін түбегейлі өзгертіп, білімді болжамдардан деректерге негізделген эмпатияға бұрын-соңды болмаған көлемде көшуде.
Бұл өзгеріс командаларға жылдамырақ қозғалуға, тереңірек зерттеуге және сенімдірек шешімдер қабылдауға мүмкіндік береді. Бұл мақалада біз жасанды интеллекттің деректерді жинау мен талдаудан бастап, түсініктерді генерациялаудың өзіне дейінгі пайдаланушыларды зерттеу саласында қалай төңкеріс жасап жатқанын қарастырамыз.
Дәстүрлі зерттеу ландшафты: Ауырсыну нүктелерін мойындау
Жасанды интеллекттің әсерін бағалау үшін алдымен дәстүрлі пайдаланушыларды зерттеу әдістерінің ішкі қиындықтарын мойындау маңызды. Терең сұхбаттар жүргізу, фокус-топтарды жүргізу немесе кең көлемді сауалнамаларды жүргізу кезінде зерттеушілер үнемі бірнеше кедергілерге тап болады:
- Деректердің шамадан тыс жүктелуі: Бір сағаттық сұхбат 10 000 сөзден тұратын транскрипт жасауға мүмкіндік береді. Оны он екі қатысушыға көбейтсеңіз, зерттеушіде талдауға арналған романның мәтіні қалады. Көлемі шамадан тыс көп болуы мүмкін, бұл түсініктердің жоғалуына әкелуі мүмкін.
- Уақытты қажет ететін талдау: Тақырыптық талдау процесі – сапалық деректердегі қайталанатын тақырыптар мен үлгілерді анықтау – өте көп уақытты қажет етеді. Зерттеу нәтижелерін қолмен белгілеу, топтастыру және синтездеу бірнеше күн немесе тіпті аптаға созылуы мүмкін.
- Адамның бейімділігінің әлеуеті: Зерттеушілер де адам. Оларға растау бейімділігі (бар сенімдерді растайтын деректерді іздеу) немесе жаңалық бейімділігі (соңғы естіген ақпаратқа көбірек мән беру) әсер етуі мүмкін.
- Масштабтау мәселелері: Терең сапалы зерттеуді масштабтау қиын. Мыңдаған адамдардан сауалнама алуға болатынымен, соншама адаммен мағыналы сұхбат жүргізу мүмкін емес, бұл тереңдік пен кеңдік арасында ымыраға келуге мүмкіндік береді.
Бұл қиындықтар деректерді жинау мен іс-қимыл арасындағы кідіріс тудырады, бұл бүгінгі жылдам даму циклдеріндегі маңызды кедергі. Дәл осы жерде жасанды интеллект трансформациялық шешім ұсынады.
Негізгі қолданылуы: Жасанды интеллект өзінің ізін қалдыратын жер
Жасанды интеллекттің әсері бір ғана өзгеріс емес; бұл бүкіл зерттеу жұмыс процесіне біріктірілген қуатты қолданбалар жиынтығы. Міне, жасанды интеллекттің зерттеу процесін күшейтуінің ең маңызды жолдары.
Ауыр көтеруді автоматтандыру: сапалы деректерді талдау
Мүмкін, ең әсерлі қолданылуы Пайдаланушыны зерттеудегі AI құрылымдалмаған, сапалы деректерді талдауда жатыр. Адам тілін түсінетін және түсіндіретін жасанды интеллекттің бір саласы болып табылатын табиғи тілді өңдеу (NLP) ойын ережесін өзгертеді.
Жүздеген пайдаланушы сұхбатының транскрипттерін, ашық сауалнама жауаптарын және тұтынушыларды қолдау чаттарын жасанды интеллектпен жұмыс істейтін платформаға енгізіп жатқаныңызды елестетіп көріңізші. Жүйе бірнеше минут ішінде адам зерттеушісіне бірнеше апта кететін тапсырмаларды орындай алады:
- Сезімді талдау: Жасанды интеллект кері байланысты автоматты түрде оң, теріс немесе бейтарап деп жіктей алады, бұл белгілі бір мүмкіндік немесе тәжірибе бойынша тұтынушы пікірінің жоғары деңгейлі шолуын қамтамасыз етеді. Мысалы, ол «шатастыратын төлем» туралы барлық ескертулерді бірден белгілеп, оларды теріс пікірмен белгілей алады.
- Тақырыпты модельдеу және тақырыпты шығару: Жасанды интеллект алгоритмдері адамның басшылығынсыз қайталанатын тақырыптар мен тақырыптарды анықтап, топтастыра алады. Ол мыңдаған пікірлерді сүзіп алып, «баяу жүктеу уақыты», «төлем мәселелері» және «нашар навигация» ең жиі айтылатын үш қиындық тудыратын мәселе екенін хабарлай алады.
- Кілт сөзді және нысанды тану: Жасанды интеллект пайдаланушылардың пікірлерінде айтылған негізгі терминдерді, өнім атауларын немесе нақты мүмкіндіктерді ажырата алады, бұл зерттеушілерге пайдаланушылардың ең көп не туралы айтып жатқанын тез анықтауға көмектеседі.
Бұл автоматтандыру зерттеушіні алмастырмайды; ол оларға мүмкіндік береді. Уақытының 80%-ын қолмен сұрыптауға және 20%-ын стратегиялық ойлауға жұмсаудың орнына, бұл арақатынас өзгереді. Жасанды интеллект «не» мәселесін шешеді, бұл зерттеушіні маңызды «неге» назар аударуға мүмкіндік береді.
Болжамдық түсініктермен сандық талдауды жақсарту
Біз көбінесе пайдаланушыларды зерттеуді сапалық әдістермен байланыстырсақ та, жасанды интеллект веб-аналитика, A/B тесттері және пайдаланушылардың мінез-құлқын бақылау сияқты көздерден алынған сандық деректерді талдауда бірдей күшті.
Машиналық оқыту модельдері адам көзіне көрінбейтін нәзік корреляцияларды анықтау үшін миллиондаған деректер нүктелерін талдай алады. Мысалы, электрондық коммерция платформасы жасанды интеллектті келесі мақсаттарда пайдалана алады:
- Тәуекел тобындағы пайдаланушыларды анықтаңыз: Мінез-құлық үлгілерін талдау арқылы (мысалы, кіру жиілігінің төмендеуі, баға белгілеу бетіндегі кідірістер), жасанды интеллект қай пайдаланушылардың бас тартуы мүмкін екенін болжай алады, бұл маркетингтік топқа алдын ала араласуға мүмкіндік береді.
- «Аха!» сәттерін ашыңыз: Жасанды интеллект белсенді пайдаланушылар сапарының басында жасайтын әрекеттердің нақты тізбегін анықтай алады. Бұл түсінікті барлық жаңа пайдаланушылар үшін бейімделу ағынын оңтайландыру үшін пайдалануға болады.
- Сегмент пайдаланушылары динамикалық түрде: Статикалық тұлғалардың орнына, жасанды интеллект динамикалық, мінез-құлыққа негізделген пайдаланушы сегменттерін жасай алады. Ол себетке заттар қосатын, бірақ сирек сатып алуды аяқтайтын «тартыншақ сатып алушылар» тобын анықтауы мүмкін, бұл CRO бастамасы үшін нақты мақсатты қамтамасыз етеді.
Зерттеу жұмыстарын және жұмысқа қабылдауды жеңілдету
Пайдаланушыларды зерттеудің әкімшілік жағы көбінесе уақытты қажет етеді. Жасанды интеллект бұл операциялық міндеттерге жаңа тиімділік әкелуде.
- Ақылды қатысушыларды тарту: Жасанды интеллект құралдары қарапайым демографиялық көрсеткіштерге емес, күрделі мінез-құлық критерийлеріне негізделген зерттеуге арналған мінсіз қатысушыларды табу үшін тұтынушылардың дерекқорын немесе пайдаланушылар панелін сканерлей алады. Бұл тиісті пайдаланушылардан жоғары сапалы кері байланысты қамтамасыз етеді.
- Автоматтандырылған транскрипция және қорытындылау: Otter.ai немесе Descript сияқты қызметтер аудио және бейне жазбалардың лезде, жоғары дәлдіктегі транскрипцияларын қамтамасыз ету үшін жасанды интеллектті пайдаланады. Жаңа құралдар тіпті жасанды интеллектпен жұмыс істейтін қысқаша мазмұндамаларды жасай алады, сұхбаттан алынған негізгі дәйексөздер мен іс-қимыл элементтерін ерекшелейді.
- Зерттеуді жоспарлауға арналған генеративті жасанды интеллект: Мұқият бақылауды қажет етсе де, генеративті жасанды интеллект модельдері зерттеу сұрақтарын ойластыруға, сауалнама жоспарларын жасауға немесе зерттеу мақсаттары жиынтығына негізделген алғашқы талқылау нұсқаулықтарын жасауға көмектесе алады. Бұл пайдалы бастапқы нүкте ретінде қызмет етеді, құнды дайындық уақытын үнемдейді.
Жасанды интеллектпен жұмыс істейтін зерттеулердің материалдық бизнес артықшылықтары
Зерттеу жұмыс процесіне жасанды интеллектті біріктіру тек зерттеушілердің өмірін жеңілдету ғана емес; ол бүкіл ұйымға нақты құндылық береді.
1. Түсініктілікке жетудің бұрын-соңды болмаған жылдамдығы: Ең тікелей пайдасы - жылдамдық. Бұрын апталарға созылған талдауды қазір бірнеше сағат ішінде аяқтауға болады, бұл пайдаланушылар мен өнім топтары арасындағы кері байланыс циклін қысқартады және икемді шешім қабылдауға мүмкіндік береді.
2. Тереңірек, егжей-тегжейлі түсіну: Ешбір адам тобы басқара алмайтын ауқымда деректерді өңдеу арқылы жасанды интеллект тереңірек түсініктерге әкелетін үлгілер мен байланыстарды ашады. Ол пайдаланушы мінез-құлқы мен мотивациясының күрделі өзара әрекеттесуін түсіну үшін беткі деңгейдегі кері байланыстан тысқары шығуға көмектеседі.
3. Бейтараптықтың азаюы, объективтіліктің артуы: Жасанды интеллект модельдерінің өзіндік ауытқулары болуы мүмкін болса да (біз қарастыратын маңызды мәселе), олар адамдар сияқты когнитивті ауытқуларға, мысалы, растау ауытқуларына ұшырамайды. Бұл деректерді бастапқыда объективтірек талдауға әкелуі мүмкін.
4. Жетілдірілген масштабтау: Қуаты Пайдаланушыны зерттеудегі AI компанияларға барлық арналардан – сауалнамалар, қолдау билеттері, қолданбаларға шолулар, әлеуметтік желілерден – кері байланысты үздіксіз талдауға мүмкіндік береді, бұл мерзімді, шағын үлгілік зерттеулерге сүйенудің орнына пайдаланушы тәжірибесінің тірі, тыныс алатын көрінісін жасайды.
Қиындықтар мен этикалық ойларды шарлау
Пайдаланушыларды зерттеуде жасанды интеллектті қолдану қиындықтарсыз емес. Мұны жауапкершілікпен жасау үшін топтар ықтимал қауіптер туралы білуі керек.
- «Қара жәшік» мәселесі: Кейбір күрделі жасанды интеллект модельдері мөлдір болмауы мүмкін, бұл олардың белгілі бір қорытындыға *қалай* келгенін түсінуді қиындатады. Зерттеушілер ашықтықты қамтамасыз ететін құралдарды талап етуі және таңдауы керек.
- Қоқыс кірді, қоқыс шығару: Жасанды интеллект моделі тек ол оқытылған деректер сияқты жақсы. Егер кіріс деректері біржақты болса (мысалы, негізінен бір демографиялық топтан кері байланыс), жасанды интеллект шығысы сол біржақтылықты күшейтеді.
- Деректердің құпиялығы: Жасанды интеллект көмегімен пайдаланушы деректерін, әсіресе құпия сұхбат мазмұнын өңдеу сенімді қауіпсіздік хаттамаларын және GDPR сияқты құпиялылық ережелерін қатаң сақтауды талап етеді.
- Шамадан тыс тәуелділік қаупі: Ең үлкен қауіп - жасанды интеллектті сыни ойлауды алмастыратын «түсінік машинасы» ретінде қарастыру. Жасанды интеллект жасаған тұжырымдар корреляциялар мен үлгілер болып табылады; олар табиғатынан түсінік емес. Нәтижелерді түсіндіру, «неге» деп сұрау және оларды бизнес стратегиясымен байланыстыру үшін білікті адам зерттеушісі қажет.
Болашақ бірлескен: зерттеуші + AI
Өсуі Пайдаланушыны зерттеудегі AI пайдаланушы зерттеушісінің жұмысының аяқталуын білдірмейді. Керісінше, бұл рөлді арттырады. Механикалық және қайталанатын тапсырмаларды жеңілдету арқылы жасанды интеллект зерттеушілерді ең жақсы істейтін нәрселеріне назар аударуға мүмкіндік береді: эмпатияны көрсету, стратегиялық ойлау, деректермен қызықты әңгімелер айту және ұйым ішінде адамға бағытталған шешімдер қабылдауды жеңілдету.
Пайдаланушы зерттеулерінің болашағы - қуатты синергия. Жасанды интеллект үлкен көлемдегі деректерді өңдеуге арналған масштабты, жылдамдықты және аналитикалық күшті қамтамасыз етеді, ал адами зерттеушілер сол деректерді мағыналы даналыққа айналдыру үшін контекстті, интуицияны және этикалық бақылауды қамтамасыз етеді.
Осы ынтымақтастықты қабылдау арқылы бизнестер тұтынушыларын жай ғана тыңдаудан тыс, оларды бір кездері ғылыми фантастика болған тереңдікте және ауқымда шынымен түсінуге көше алады. Нәтижесінде тұтынушыларға көбірек тәуелді болып бара жатқан әлемде жақсырақ өнімдер, тартымды тәжірибелер және шынайы бәсекелестік артықшылық пайда болады.
