Ондаған жылдар бойы пайдаланушыларды зерттеу интеллектуалды өнім дизайнының негізі болды. Бұл пайдаланушының орнына тұрудың, олардың қиындықтарын түсінудің және қажеттіліктерін анықтаудың маңызды процесі. Дәстүрлі түрде бұл мұқият, қолмен жұмыс істеуді қажет ететін тәсілді қамтыды: сұхбат жүргізуге сағаттар, жазбаларды көшіруге күндер және бірнеше іс жүзінде қолдануға болатын түсініктерді табу үшін сапалы деректерді мұқият кодтауға апталар жұмсалды. Баға жетпес болғанымен, бұл процесс әрқашан уақытпен, бюджетпен және адами талдаудың ішкі шектеулерімен шектелді.
Сауалнамалар мен аналитика сияқты сандық әдістер масштабты қамтамасыз етті, бірақ көбінесе пайдаланушы әрекеттерінің артындағы «неге» негізделмеді. Біз көре алдық не пайдаланушылар солай істеді, бірақ олардың мотивациясын түсіну масштабтау қиын болатын сапалы терең зерттеуді қажет етті. Бұл біздегі деректер мен шынымен пайдаланушыға бағытталған шешімдер қабылдау үшін қажетті терең, эмпатикалық түсінік арасында алшақтық тудырды. Бірақ бүгін біз жаңа шекарада тұрмыз. Интеграция Пайдаланушыны зерттеудегі AI бұл жай ғана біртіндеп жақсару емес; бұл біздің пайдаланушыларымыздан үйрену тәсілімізді түбегейлі өзгертетін парадигманың өзгеруі.
Жасанды интеллект қай жерде өз орнын табуда: пайдаланушыларды зерттеудегі негізгі өзгерістер
Жасанды интеллект пайдаланушы зерттеушісін алмастыруға арналмаған. Керісінше, ол қуатты қосалқы пилот ретінде әрекет етеді, жалықтыратын жұмыстарды автоматтандырады және стратегияны күшейтеді. Деректерді өңдеу мен үлгіні танудың ауыр жұмыстарын жүргізу арқылы жасанды интеллект өнім топтарын ең жақсы істейтін нәрселеріне, яғни күрделі пайдаланушы мәселелерін шешу үшін сыни ойлауды, эмпатияны және шығармашылықты қолдануға назар аударуға мүмкіндік береді. Бұл революцияның дамып келе жатқан негізгі салаларын қарастырайық.
1. Сапалы деректерді синтездеуді күшейту
Жасанды интеллекттің ең маңызды әсері құрылымдалмаған, сапалы деректерді талдауда болуы мүмкін. Бір сағаттық пайдаланушы сұхбаты мыңдаған сөзден тұратын мәтінді жасай алады. Оны он екі сұхбатқа көбейтсеңіз, зерттеушілерге қарап шығуға тура келетін транскрипттер тауы қалады. Жасанды интеллект, әсіресе табиғи тілді өңдеу (NLP), дәл осы жерде жарқырайды.
- Автоматтандырылған транскрипция және тақырыптық талдау: Жасанды интеллектпен жұмыс істейтін құралдар енді аудио және бейне жазбаларды сағаттармен емес, минуттармен керемет дәлдікпен транскрипциялай алады. Бірақ олар одан әрі қарай жүреді. Бұл жүйелер тақырыптық талдау жүргізе алады, бірнеше сұхбаттардағы негізгі тақырыптарды, пайдаланушылардың пікірлерін және қайталанатын тақырыптарды автоматты түрде анықтап, белгілейді. Зерттеуші «қиын тексеру процесі» туралы әрбір ескертуді қолмен белгілеудің орнына, жасанды интеллект барлық қатысты пікірлерді бірден топтастыра алады, бұл ондаған сағатты үнемдейді.
- Масштабтағы көңіл-күйді талдау: Жасанды интеллект алгоритмдері пайдаланушылардың пікірлерінен, қолдау билеттерінен және ашық сауалнама жауаптарынан алынған мәтінді талдап, көңіл-күйді (оң, теріс, бейтарап) кең ауқымда бағалай алады. Бұл сапалық кері байланысты сандық тұрғыдан қарастыруға мүмкіндік береді, бұл командаларға басқаша байқалмауы мүмкін кең таралған көңілсіздік немесе қуаныш салаларын тез анықтауға көмектеседі.
2. Қатысушыларды іріктеу мен іріктеуді автоматтандыру
Зерттеуге қажетті қатысушыларды табу - зерттеу процесінің ең көп уақытты қажет ететін бөліктерінің бірі. Ол скринингтерді жазуды, жүздеген жауаптарды іріктеуді және кестелерді үйлестіруді қамтиды. Жасанды интеллект бүкіл жұмыс процесін жеңілдетеді.
Жасанды интеллект негізіндегі жалдау платформалары күрделі демографиялық, психографиялық және мінез-құлық критерийлеріне толық сәйкес келетін қатысушыларды табу үшін кең ауқымды пайдаланушы панельдерін талдай алады. Олар іріктеу процесін автоматтандыра алады, сәйкес келмейтін кандидаттарды алып тастай алады және тіпті кесте мен ынталандыруды бөлуді басқара алады. Бұл зерттеу мерзімін жеделдетіп қана қоймай, сонымен қатар әртүрлі және репрезентативті үлгі тобын алгоритмдік түрде анықтау арқылы таңдаудағы қателіктерді азайтуға көмектеседі.
3. Терең мінез-құлық үлгілерін ашу
Стандартты аналитикалық құралдар бізге шертулер мен бет көріністерін көрсетсе, жасанды интеллект пайдаланушының мінез-құлқын әлдеқайда күрделі деңгейде талдай алады. Мыңдаған пайдаланушы сеанстарын өңдеу арқылы жасанды интеллект адам байқай алмайтын нәзік, күрделі үлгілерді анықтай алады.
- Болжамдық талдау: Машиналық оқыту модельдері болашақ әрекеттерді болжау үшін мінез-құлық деректерін талдай алады. Мысалы, жасанды интеллект пайдаланушының компаниядан кету қаупі жоғары екенін көрсететін белгілі бір әрекеттер тізбегін анықтай алады, бұл бизнеске мақсатты ұсыныс немесе қолдау хабарламасымен белсенді түрде араласуға мүмкіндік береді.
- Аномалияны анықтау: Жасанды интеллект ауытқуларды анықтауда өте жақсы. Ол пайдаланушы тәжірибесінің бұзылған немесе шатастыратын бөлігін білдіретін ерекше пайдаланушы сапарларын немесе «ашулы шертулерді» (элементтегі қайталанатын, көңілсіз шертулер) белгілей алады. Бұл командаларға пайдаланушы пікірлерінде хабарланғанға қарағанда маңызды пайдалану мәселелерін әлдеқайда тез анықтауға көмектеседі.
4. Деректерге негізделген тұлғалар мен саяхат карталарын жасау
Пайдаланушы тұлғалары дәстүрлі түрде пайдаланушы сұхбаттарының шағын үлгісіне және белгілі бір дәрежеде білімді болжамға негізделіп жасалған. Пайдалы болғанымен, олар кейде статикалық немесе стереотиптік болуы мүмкін. Пайдаланушыны зерттеудегі AI деректерге негізделген динамикалық тұлғаларды жасауға мүмкіндік береді.
Мыңдаған немесе тіпті миллиондаған пайдаланушылардың мінез-құлық деректерін талдау арқылы жасанды интеллект тек демографиялық көрсеткіштерге ғана емес, нақты мінез-құлыққа негізделген пайдаланушы сегменттерін анықтай алады. Бұл «сандық тұлғалар» пайдаланушы базасының дәлірек және масштабталатын көрінісін қамтамасыз етеді. Сол сияқты, жасанды интеллект пайдаланушылардың мақсаттарына жету үшін жүретін жалпы жолдарын – және ауытқуларын – бақылау, жол бойындағы үйкеліс нүктелері мен мүмкіндіктерді көрсету арқылы пайдаланушылардың егжей-тегжейлі сапар карталарын құруға көмектесе алады.
Қиындықтар мен этикалық ойларды шарлау
Зерттеулердегі жасанды интеллекттің болашағы зор, бірақ оны қолдану қиындықтарсыз емес. Бұл технологияны жауапкершілікпен және тиімді пайдалану үшін біз оның шектеулерін білуіміз керек.
«Қара жәшік» мәселесі
Кейбір озық жасанды интеллект модельдері «қара жәшік» бола алады, яғни олар оның себебін нақты түсіндірмей-ақ нәтиже бере алады (мысалы, «бұл пайдаланушы сегменті түрлендірілуі мүмкін»). Бұл зерттеушілерге жасанды интеллект жасаған түсініктерді «неге» екенін шынымен түсіну үшін әлі де адамның тексеруін және сапалы зерттеуді қажет ететін күшті гипотезалар ретінде қарастыруды маңызды етеді.
Деректер сапасы және ішкі бейімділік
Жасанды интеллект тек оқытылған деректермен ғана жақсы. Егер кіріс деректері біржақты болса (мысалы, әртүрлі емес пайдаланушылар тобынан жиналған), жасанды интеллекттің қорытындылары сол біржақтылықты күшейтіп, жалғастырады. Зерттеу топтарының этикалық міндеті - тең емес өнім тәжірибесін тудырмау үшін осы жүйелерге таза, репрезентативті және әртүрлі деректер жиынтығын беру.
Эмпатияны жоғалту қаупі
Ең үлкен қауіп - автоматизацияға шамадан тыс тәуелділік, тіпті пайдаланушылармен тікелей байланысымызды жоғалту. Жасанды интеллект пайдаланушылардың не айтып, не істейтінін талдай алады, бірақ шынайы әңгімеден туындайтын терең, эмпатикалық байланысты қайталай алмайды. Жасанды интеллект зерттеудің адами элементін ауыстыру үшін емес, ауыр жұмысты жою үшін пайдаланылуы керек.
Зерттеу жұмыс процесіне жасанды интеллектті біріктірудің ең жақсы тәжірибелері
Жасанды интеллектті пайдалануға дайынсыз ба? Міне, мұны қалай ойластырылған және стратегиялық түрде жасау керек.
- Нақты мәселеден бастаңыз: Жасанды интеллектті өз пайдасы үшін қабылдамаңыз. Қазіргі зерттеу процесіңіздегі нақты кедергіні анықтаңыз. Сұхбат транскрипттерін талдауға кететін уақыт па? Тауар саласына қатысушыларды тартудағы қиындық па? Алдымен сол мәселені шешу үшін жасанды интеллект құралын қолданыңыз.
- «Адамның циклдегі» моделін қабылдаңыз: Ең тиімді тәсіл - серіктестік. Деректерді талдаудың алғашқы кезеңін жасау үшін жасанды интеллектті пайдаланыңыз, ықтимал тақырыптар мен үлгілерді анықтаңыз. Содан кейін, адами зерттеушілерге тереңірек зерттеу жүргізуді, нәтижелерді тексеруді және машина жіберіп алған нюанстарды зерттеуді тапсырыңыз.
- Жұмысқа арналған дұрыс құралдарды таңдаңыз: Жасанды интеллект зерттеу құралдарының нарығы қарқынды дамып келеді. Автоматтандырылған жалдау (мысалы, UserInterviews, Respondent), сапалы деректерді талдау (мысалы, Dovetail, Reduct) және мінез-құлық аналитикасы (мысалы, Hotjar, FullStory) платформалары бар. Құралдарды олардың сіздің жұмыс процесіңізге қаншалықты жақсы интеграцияланғанына және нақты мәселелеріңізді шешетініне қарай бағалаңыз.
- Бейтараптықты үнемі тексеріп отырыңыз: Деректер көздеріңіз бен жасанды интеллект модельдеріңіздің нәтижелерін үнемі тексеріп отырыңыз. Түсініктемелердің теңгерімді және инклюзивті болуын қамтамасыз ету үшін аз қамтылған пайдаланушы топтарынан деректерді белсенді түрде іздеңіз.
Қорытынды: Өнім шешімдерінің болашақтағы мүмкіндіктерін кеңейту
Жасанды интеллекттің пайдаланушыларды зерттеуге интеграциялануы өнімді әзірлеу, электрондық коммерция және маркетинг үшін шешуші сәт болып табылады. Ол дәстүрлі түрде баяу және ресурстарды көп қажет ететін саланы бизнестің өсуіне арналған жылдам, масштабталатын және терең түсінікті қозғалтқышқа айналдыруда. Күнделікті жұмысты автоматтандыру арқылы жасанды интеллект зерттеушілерге өз рөлдерін көтеруге мүмкіндік береді, деректер жинаушылардан бизнес талап ететін жылдамдықта бай, нәзік түсініктер бере алатын стратегиялық серіктестерге ауысады.
Болашақ адам зерттеушілері мен жасанды интеллект арасында таңдау жасау туралы емес. Бұл екеуінің күшті синтезі туралы: жасанды интеллекттің ауқымын, жылдамдығын және аналитикалық күшін адам сарапшыларының эмпатиясымен, шығармашылығымен және сыни ойлауымен біріктіру. Бұл жаңа шындықты қабылдауға дайын бизнес үшін нәтиже жақсы өнімдер, бақытты тұтынушылар және қызмет көрсететін адамдарды шынайы түсінуге негізделген тұрақты бәсекелестік артықшылық болады.
