Ондаған жылдар бойы пайдаланушыларды зерттеу тамаша өнім дизайнының негізі болды. Бұл пайдаланушылардың мінез-құлқын, қажеттіліктерін және мотивацияларын түсінудің маңызды, көбінесе ауыр процесі. Өнім топтары дәстүрлі түрде сұхбаттардың, сауалнамалардың және пайдалану ыңғайлылығы сынақтарының құралдар жинағына сүйенді - бұл әдістер күшті, бірақ баяу, қымбат және масштабтау қиын екені белгілі. Сұхбаттарды транскрипциялауға, сапалы деректерді қолмен кодтауға және кері байланыс тауларын сүзуге жұмсалған сағаттар пайдаланушыға бағытталғандықты іздеудегі қажетті кедергі болды.
Бірақ бұл кедергі жойыла бастады. Трансформациялық күш пайдаланушыларды зерттеу саласын қайта құруда, бұл процеске бұрын-соңды болмаған жылдамдық, масштаб және тереңдік енгізуге уәде береді. Бұл күш - жасанды интеллект.
Жасанды интеллект енді футуристік сөз емес; бұл пайдаланушылардың түсініктерін жинау, талдау және олар бойынша әрекет ету тәсілімізді түбегейлі өзгертетін практикалық құралдар жиынтығы. Өнім топтары, электрондық коммерция менеджерлері және маркетинг мамандары үшін рөлін түсіну Пайдаланушыны зерттеудегі AI бұл тек артықшылық қана емес, бәсекеге қабілетті болу үшін қажеттілікке айналуда. Бұл мақалада жасанды интеллекттің пайдаланушыларды зерттеу процесін қалай күшейтіп, оны баяу, қолмен жасалатын жұмыстан динамикалық, деректерге бай пәнге қалай ауыстыратыны қарастырылады.
Қысқаша шолу: Дәстүрлі пайдаланушыларды зерттеудің қиындықтары
Революцияны бағалау үшін алдымен ескі режимді мойындауымыз керек. Дәстүрлі пайдаланушыларды зерттеу баға жетпес болғанымен, оның өзіндік шектеулері бар:
- Уақытты қажет ететін талдау: Ресурстардың ең көп шығындалуы көбінесе зерттеудің өзі емес, талдау болып табылады. Бір сағаттық сұхбатты қолмен транскрипциялау 3-4 сағатты алуы мүмкін. Содан кейін тақырыптық талдау процесі келеді — жүздеген пікірлерді оқу, белгілеу және үлгілерді табу үшін топтастыру. Бұл бірнеше күн немесе тіпті аптаға созылуы мүмкін.
- Шектеулі үлгі өлшемдері: Уақыт пен шығынға байланысты сапалық зерттеулер көбінесе шағын, мақсатты пайдаланушылар тобымен (әдетте әр адамға 5-10 адамнан) жүргізіледі. Бұл тереңдік бергенімен, кейде статистикалық маңыздылық пен нәтижелердің кеңірек қолданылуы туралы сұрақтарға әкелуі мүмкін.
- Адамның бейімділігінің әлеуеті: Зерттеушілер де адам баласы. Санасыз бейімділік сұрақтардың қалай қойылатынына, жауаптардың қалай түсіндірілетініне және қандай деректер нүктелеріне басымдық берілетініне әсер етуі мүмкін. Бірлескен құрал болғанымен, жақындық картасына бөлмедегі ең басым дауыстар әсер етуі мүмкін.
- Реактивті, проактивті емес: Зерттеу циклі аяқталып, түсініктер есепке синтезделген кезде, өнімді әзірлеу мерзімі өтіп кеткен болуы мүмкін, бұл нәтижелердің тиімділігін төмендетеді немесе тіпті ескіреді.
Жаңа нұсқаулық: пайдаланушыларды зерттеудегі жасанды интеллект ойын ережесін өзгертетін нәрсе
Жасанды интеллект зерттеушіні ауыстыру үшін емес, күшті қосалқы ұшқыш ретінде әрекет ету үшін, ауыр тапсырмаларды автоматтандыру және адами масштабта табу мүмкін емес түсініктерді ашу үшін әрекет етеді. Жасанды интеллект бүкіл зерттеу цикліне қалай нақты әсер етіп жатқаны мынау.
1. Ауыр заттарды көтеруді автоматтандыру: машина жылдамдығында деректерді синтездеу
Бұл, мүмкін, ең тікелей және ең әсерлі қолданылуы Пайдаланушыны зерттеудегі AIШикі сапалы деректерді өңдеудің қиын міндеті қазір керемет дәлдікпен автоматтандырылуда.
- Автоматтандырылған транскрипция: Otter.ai немесе Descript сияқты қызметтер бірнеше сағаттық аудио және бейне сұхбаттарды бірнеше минут ішінде, спикерді анықтау және жоғары дәлдікпен транскрипциялай алады. Бұл зерттеушілерді бұрын уақыттарының едәуір бөлігін алған тапсырмадан босатады.
- Тақырыптық талдау және үлгіні тану: Міне, осы жерде жасанды интеллект шынымен де жарқырайды. Dovetail және Condens сияқты платформалар сұхбаттардан, сауалнамалардан және қолдау билеттерінен алынған мыңдаған мәтін жолдарын талдау үшін табиғи тілді өңдеуді (NLP) пайдаланады. Жасанды интеллект қайталанатын тақырыптарды, кілт сөздерді және пайдаланушының пікірін автоматты түрде анықтай алады, оларды зерттеушіге белгіленген, кластерленген түсініктер ретінде ұсынады. Зерттеуші енді 1,000 ашық сауалнама жауабын қолмен оқудың орнына, бақылау тақтасында «баяу тексеру процесі» 247 рет негізінен теріс пікірмен аталғанын көре алады.
Әрекеттегі мысал: Электрондық коммерция компаниясы себеттен бас тартудың неліктен жоғары екенін түсінгісі келеді. Олар өздерінің шығу ниеті бар сауалнамасынан алынған 5,000 пайдаланушы пікірлерін талдайды. Жасанды интеллект құралы пікірлерді негізгі тақырыптарға топтастырады: «күтпеген жеткізу шығындары», «мәжбүрлі тіркелгі жасау» және «веб-сайт өнімділігі мәселелері», әрқайсысы үшін пікір ұпайларымен толықтырылады. Бұл бүкіл процесс бір сағаттан аз уақытты алады, бұл тереңірек зерттеу үшін іс жүзінде қолдануға болатын бастапқы нүктені қамтамасыз етеді.
2. Сапалық-сандық алшақтықты жою
Дәстүрлі түрде сапалық зерттеулердің терең «неге» дегені мен сандық деректердің кең «не» дегені арасында алшақтық болды. Жасанды интеллект – бұл көпір. Ол командаларға кең ауқымды, құрылымдалмаған сапалық деректер жиынтығын сандық дәлдікпен талдауға мүмкіндік береді.
Өніміңізге қатысты әрбір App Store шолуын, қолдау чат журналын және әлеуметтік медиадағы ескертулерді талдай алатыныңызды елестетіп көріңіз. Қолмен бұл мүмкін емес міндет. Жасанды интеллект көмегімен сіз осы деректерді өңдеп, пайда болған үрдістерді анықтай аласыз, жаңа мүмкіндік шыққаннан кейін уақыт өте келе пікірлерді бақылай аласыз және «белгісіз белгісіздерді» - сіз тіпті білмеген мәселелерді немесе мүмкіндіктерді анықтай аласыз. Бұл сандық шкала бойынша сапалы түсініктің байлығын арттырады.
3. Қатысушыларды іріктеу мен іріктеуді жеңілдету
Зерттеуге қажетті қатысушыларды табу тиісті түсініктер алу үшін өте маңызды. Бұл сондай-ақ логистикалық тұрғыдан қиындық тудыруы мүмкін. Жасанды интеллект бұл процесті жылдамдатады және дәлірек етеді.
UserInterviews және Respondent сияқты жұмысқа орналастыру платформалары зерттеушілерді өздерінің кең панельдерінен мінсіз қатысушылармен сәйкестендіру үшін жасанды интеллект алгоритмдерін пайдаланады. Бұл жүйелер күрделі демографиялық, психографиялық және мінез-құлық ерекшеліктерін адамға қарағанда әлдеқайда тиімді түрде анықтай алады. Бұл тек жұмысқа орналастыруды жеделдетіп қана қоймай, сонымен қатар қатысушылар пулының сапасы мен өзектілігін арттырады, бұл зерттеу нәтижелерінің сенімділігін арттырады.
4. Генеративтік жасанды интеллект көмегімен идеялар мен жоспарлауды күшейту
ChatGPT сияқты қуатты генеративті жасанды интеллект модельдерінің пайда болуы зерттеулерді жоспарлау және синтездеу үшін жаңа жолдар ашты. Зерттеушілер бұл құралдарды шығармашылық серіктес ретінде келесі мақсаттарда пайдалана алады:
- Зерттеу жоспарларының жобалары: Мақсаттарды, әдіснамаларды және мерзімдерді қамтитын бастапқы зерттеу жоспарын жасаңыз.
- Ми шабуылы бойынша сұхбат сұрақтары: Зерттеу мақсаты мен пайдаланушының жеке басына негізделген сұхбат сұрақтарының толық тізімін жасаңыз.
- Пайдаланушы бейнелерін әзірлеу: Бастапқы нарықтық зерттеу деректерін егжей-тегжейлі, жақсы құрылымдалған пайдаланушы бейнесіне синтездеңіз.
- Түсініктеме қорытындыларын жасау: Шикі жазбалар жиынтығын немесе негізгі тұжырымдарды генеративті жасанды интеллект моделіне енгізіп, одан идеяларды тудыру үшін қысқаша атқарушы қорытынды немесе «Біз қалай істей аламыз» деген тұжырымдар жиынтығын жасауды сұраңыз.
Мұндағы маңызды мәселе - жасанды интеллект алғашқы жобаны, бастапқы блокты қамтамасыз етеді. Адам-зерттеушінің тәжірибесі осы нәтижелерді нақтылау, контекстке келтіру және растау, олардың жобаның стратегиялық мақсаттарына сәйкес келуін қамтамасыз ету үшін әлі де маңызды.
Пайдаланушыларды зерттеудегі жасанды интеллекттің қиындықтары мен этикалық аспектілері
Артықшылықтары түбегейлі өзгергіш болғанымен, қабылдау Пайдаланушыны зерттеудегі AI қиындықтарсыз емес. Бұл ықтимал қауіптерді жеңу үшін жауапкершілікті, адамға бағытталған тәсіл өте маңызды.
Бейтараптық елесі: Жасанды интеллект модельдері бар деректер бойынша оқытылады, ал егер бұл деректерде тарихи ауытқулар болса, жасанды интеллект оларды үйреніп, мәңгілікке сақтайды. Мұны білу және жасанды интеллект нәтижелерін көптеген деректер арасында бір деректер нүктесі ретінде пайдалану, оларды үнемі басқа көздермен салыстыру және сыни адами пікірлерді қолдану өте маңызды.
Нәзіктік пен эмпатияны жоғалту: Жасанды интеллект айтылғандардағы заңдылықтарды анықтауда өте жақсы, бірақ ол маңызды астарлы мәтінді – пайдаланушы дауысындағы кідіріс, сарказмдық тон немесе тәжірибелі адам зерттеушісі бірден байқайтын вербалды емес белгілерді – байқамай қалуы мүмкін. Жеке сұхбат кезінде қалыптасқан эмпатикалық байланыс әзірге алмастырылмайды.
«Қара жәшік» мәселесі: Кейбір күрделі жасанды интеллект модельдері айқын болмауы мүмкін, бұл олардың белгілі бір қорытындыға немесе тақырыпқа *қалай* жеткенін түсінуді қиындатады. Бұл зерттеушілерден жасанды интеллект жасаған түсініктерді абсолютті шындық емес, зерттелетін гипотезалар ретінде қарастыруды талап етеді.
Ең жақсы тәжірибелер: жасанды интеллектті серіктеске айналдыру, оны алмастырушы емес
Ең тиімді өнім топтары зерттеушілерді жасанды интеллектпен алмастырмайды; олар зерттеушілерді жасанды интеллектпен қамтамасыз етеді. Мақсат - әрқайсысы өзінің күшті жақтарымен ойнайтын адам мен жасанды интеллект симбиозын құру.
- «Талдаушы» ретіндегі жасанды интеллект: Жасанды интеллектке кең көлемді деректерді өңдеуді, транскрипцияны және бастапқы үлгіні анықтауды басқаруға мүмкіндік беріңіз.
- Адам «стратег» ретінде: Зерттеушінің рөлі артады. Олар дұрыс сұрақтар қоюға, сенімді зерттеу әдіснамаларын жасауға, жасанды интеллект нәтижелерін контекст пен эмпатиямен түсіндіруге және шикі түсініктерді стратегиялық өнім шешімдеріне айналдыруға назар аударады.
Негізінде, жасанды интеллект зерттеушілерді «не» деген сұрақтан босатады, сондықтан олар «енді не?» және «енді не?» сұрақтарына назар аудара алады.
Қорытынды: Болашақтың кеңейтілген зерттеушісі
Интеграция Пайдаланушыны зерттеудегі AI Өнімді жобалау және әзірлеу үшін шешуші сәт. Бұл саланы шыдамды, қолмен талдау жасау шеберлігінен үздіксіз түсініктің динамикалық қозғалтқышына айналдыратын парадигманың ауысуы. Күнделікті жұмысты автоматтандыру, сапалық кері байланысты талдауды масштабтау және бүкіл зерттеу өмірлік циклін жеделдету арқылы жасанды интеллект өнім топтарына ақылды, жылдам және пайдаланушыға бағытталған шешімдер қабылдауға мүмкіндік береді.
Пайдаланушыларды зерттеудің болашағы зерттеушілерсіз әлем емес. Бұл кеңейтілген зерттеушілер әлемі – машиналардың аналитикалық күшін пайдаланатын мамандар, олар өздерінің ерекше адами қабілеттерін тереңдету үшін эмпатия, стратегиялық ойлау және шығармашылық мәселелерді шешуге пайдаланады. Бұл жаңа серіктестікті қабылдау арқылы біз тек жақсырақ жобаланған ғана емес, сонымен қатар қызмет көрсететін адамдардың шынайы қажеттіліктеріне тереңірек сәйкес келетін өнімдерді жасай аламыз.
