Пайдаланушыларды зерттеу - тамаша өнім дизайны мен тиімді маркетингтің негізі. Бұл тұтынушыларды тыңдау, олардың қажеттіліктерін түсіну және олардың әрекеттерінің артындағы «неге» екенін анықтау процесі. Бірақ шынын айтайық: талдау кезеңі өте маңызды міндет болуы мүмкін. Зерттеушілер көбінесе өздерін сапалы деректер тауларының астында қалдырады - сағаттар бойы сұхбат транскрипттері, мыңдаған сауалнама жауаптары және шексіз кері байланыс жазбалары. Бұл деректерді қолмен сүзу, кодтау және синтездеу процесі тек уақытты қажет етіп қана қоймай, сонымен қатар икемді даму циклінде маңызды кедергі болуы мүмкін.
Генеративті жасанды интеллектке еніңіз. Жасанды интеллект футуристік тұжырымдамадан алыс, енді деректерді талдауға деген көзқарасымызды түбегейлі өзгертуге дайын практикалық құрал болып табылады. Зерттеу процесінің ең ауыр бөліктерін автоматтандыру арқылы жасанды интеллект тек жұмысты жылдамдатуға ғана емес, сонымен қатар оларды тереңірек етуге де уәде береді. Ол командаларға бұрын көзге көрінбейтін, тек адами мүмкіндіктермен шектелген түсініктерді ашуға мүмкіндік бере алады. Бұл мақалада стратегиялық пайдаланудың қалай екендігі қарастырылады. ai пайдаланушыларды зерттеуде талдау жұмыс процесін өзгерте алады, бұл деректерге негізделген шешімдерге және сайып келгенде, өнімдерді жақсартуға әкеледі.
Пайдаланушыларды зерттеуді талдаудың дәстүрлі қиындықтары
Шешімдерге кіріспес бұрын, ондаған жылдар бойы пайдаланушыларды зерттеуді қиындатып келген мәселелерді бағалау өте маңызды. Осы қиындықтарды түсіну жасанды интеллекттің қай жерде ең көп құндылық бере алатынын көрсетеді.
- Қолмен синтездеудің уақытты азайту тәсілі: Ең маңызды қиындық - уақыт. Бір сағаттық пайдаланушы сұхбаты тақырыптарды транскрипциялауға, шолуға және кодтауға бірнеше сағат кетуі мүмкін. Мұны ондаған сұхбатқа көбейткенде, талдау кезеңі бірнеше аптаға созылып, маңызды өнім шешімдерін кейінге қалдыруы мүмкін.
- Деректердің жалпы көлемі: Электрондық коммерция және маркетинг мамандары үшін деректер барлық бағыттан келеді — өнімге шолулар, қолдау билеттері, әлеуметтік желілердегі пікірлер және ашық сауалнама сұрақтары. Маңызды үлгілерді табу үшін ондаған мың деректер нүктелерін қолмен талдау үлкен командасыз және одан да үлкен бюджетсіз мүмкін емес.
- Адамгершіліктің сөзсіздігі: Зерттеушілер де адам. Біз өз болжамдарымыз бен бейімділіктерімізді ортаға саламыз. Растау бейімділігі бізді бейсаналық түрде бар гипотезаларды қолдайтын деректерге артықшылық беруге итермелеуі мүмкін, ал жаңалық бейімділігі біз естіген соңғы кері байланысты асыра бағалауға әкелуі мүмкін.
- Нүктелерді қосудағы қиындықтар: Көбінесе, ең тиімді түсініктер әртүрлі ақпарат бөліктерін байланыстырудан туындайды. Мысалы, пайдаланушы сұхбаттарынан алынған тақырыпты тұтынушыларды қолдау билеттеріндегі үрдіспен және веб-сайт аналитикасындағы төмендеу нүктесімен байланыстыру. Мұны қолмен жасау күрделі және көптеген ұйымдарда жоқ функцияаралық деректерге қол жеткізу деңгейін талап етеді.
Генеративті жасанды интеллектке еніңіз: Жаңа зерттеудің бірлескен пилоттық жобасы
Генеративтік жасанды интеллект пайдаланушы зерттеушілерін алмастыруға арналмаған. Керісінше, оны адамдар ең жақсы істейтін нәрсеге: стратегиялық ойлауға, эмпатияға және күрделі мәселелерді шешуге назар аудара алатындай етіп, қайталанатын, деректерге көп тапсырмаларды орындайтын қуатты қосалқы пилот ретінде қарастырған жөн. Қолданылуы ai пайдаланушыларды зерттеуде толығымен автоматтандыру туралы емес, кеңейту туралы.
Автоматтандырылған транскрипция және интеллектуалды қорытындылау
Бірінші және ең тікелей пайдасы - транскрипцияны автоматтандыру. Заманауи жасанды интеллект құралдары пайдаланушы сұхбаттарынан алынған аудио мен бейнені таңғажайып дәлдікпен, көбінесе бірнеше минут ішінде транскрипциялай алады. Бірақ ақылды қорытындылау революциясы одан әрі алға жылжыды.
Бір сағаттық сұхбат транскриптін жасанды интеллект моделіне енгізіп, негізгі ойлардың қысқаша, реттелген мазмұнын, уақыт белгілері мен тікелей дәйексөздерді алуды елестетіп көріңіз. Бұл мүмкіндік бастапқы деректерді өңдеуге кететін уақытты айтарлықтай қысқартады. Зерттеушілер тереңірек үңілмес бұрын сұхбаттың мәнін тез түсіне алады, бұл оларға көбірек сессияларды аз уақыт ішінде қарастыруға және қолмен қарау үшін басымдықты әңгімелерді анықтауға мүмкіндік береді.
Масштабтағы тақырыптық талдау
Міне, осы жерде генеративті жасанды интеллект шынымен де жарқырайды. Тақырыптарды анықтаудың дәстүрлі әдісі аффиндік картаны қамтиды – стикерге жазбалар жазып, оларды қолмен топтастыру. Бұл құнды жаттығу, бірақ масштабтау жақсы емес.
Жасанды интеллект мыңдаған ашық сауалнама жауаптарын, өнімге шолуларды немесе қолданба дүкенінің пікірлерін талдай алады және қайталанатын тақырыптар мен үлгілерді автоматты түрде анықтай алады. Электрондық коммерция бизнесі үшін бұл соңғы тоқсандағы 5,000 тұтынушы шолуынан ең көп таралған екі шағым «баяу жеткізу» және «шатастырушы төлем процесі» екенін бірден анықтауды білдіруі мүмкін. Бұл пайдалану ai пайдаланушыларды зерттеуде құрылымдалмаған мәтін тауын іс жүзінде қолдануға болатын түсініктердің басымдықты тізіміне айналдырады, бұл командаға мәселелерді тек анықтауға емес, оларды шешуге назар аударуға мүмкіндік береді.
Сезім мен эмоцияны талдау
түсінетін не пайдаланушылар маңызды дейді, бірақ түсіну қалай олар ойын ережесін өзгертеді деп санайды. Генеративті жасанды интеллект модельдері мәтінді оң, теріс немесе бейтарап деп жіктеп, сезімдерді талдауда шебер болып келеді. Жетілдірілген модельдер тіпті көңілсіздік, қуаныш, шатасу немесе көңілсіздік сияқты нәзік эмоцияларды анықтай алады.
Бұл талдауды тұтынушыларды қолдау чаттарына немесе кері байланыс нысандарына қолдану арқылы өнім тобы өздерінің пайдаланушы базасының нақты уақыт режиміндегі «эмоционалдық бақылау тақтасын» жасай алады. Мысалы, олар барлық қолдау өзара әрекеттесулерін UX зерттеушісінің дереу қарауы үшін жоғары көңілсіздік ұпайымен автоматты түрде белгілей алады. Бұл проблемаларды белсенді шешуге және пайдаланушы тәжірибесін тереңірек, эмпатикалық түсінуге мүмкіндік береді.
Деректерге негізделген тұлғалар мен саяхат карталарын жасау
Пайдаланушы бейнелері мен саяхат карталарын жасау UX-тің негізгі әрекеттері болып табылады, бірақ олар субъективті және уақытты қажет етуі мүмкін. Генеративті жасанды интеллект сұхбаттардан, сауалнамалардан және тіпті аналитикадан бастап көптеген зерттеу деректерін синтездеп, осы артефактілердің бастапқы, деректерге негізделген жобаларын жасай алады.
Жасанды интеллект белгілі бір пайдаланушы сегменті арасындағы ортақ мақсаттарды, қиындықтарды және мінез-құлықты анықтау үшін сұхбат транскрипттерін талдай алады, содан кейін бұл ақпаратты үйлесімді тұлғалық профильге құрылымдай алады. Айта кету керек, бұлар... жобаларОлар адам зерттеушісінің өзінің контекстік түсінігі мен эмпатиясымен қайта қарауы, жетілдіруі және байытуы тиіс тамаша бастапқы нүкте ретінде қызмет етеді. Бұл тәсіл жасанды интеллекттің ауқымын адам түсінігінің нюанстарымен біріктіреді.
Пайдаланушыларды зерттеуде жасанды интеллектті енгізудің ең жақсы тәжірибелері
Сәтті біріктіру үшін ai пайдаланушыларды зерттеуде, құралдарды жай ғана қабылдау жеткіліксіз. Командалар нәтижелердің сенімді, этикалық және шынымен құнды болуын қамтамасыз ету үшін ойластырылған, стратегиялық тәсілді ұстануы керек.
- «Адамның қолындағы жағдай» туралы келіссөздер жүргізуге болмайды: Бұл алтын ереже. Жасанды интеллект – қуатты көмекші, бірақ ол қателіктер жіберуі, контекстті жіберіп алуы немесе ақпаратты «галлюцинациялауы» мүмкін. Білікті зерттеуші әрқашан жасанды интеллекттің нәтижелерін тексеріп, оның қорытындыларына күмән келтіріп, адами түсіндірудің маңызды деңгейін қосуы керек.
- Деректер құпиялылығы мен этикаға басымдық беріңіз: Пайдаланушының зерттеу деректері құпия болып табылады. Жасанды интеллект құралдарын, әсіресе үшінші тарап платформаларын пайдаланған кезде, олардың сенімді деректер құпиялылығы мен қауіпсіздік хаттамаларының бар екеніне көз жеткізіңіз. Барлық жеке басын анықтайтын ақпарат (ЖА) модельге енгізілмес бұрын жасырын болуы керек. Қатысушылармен олардың деректері қалай пайдаланылатыны және сақталатыны туралы ашық болыңыз.
- Жедел инженерлік өнерді меңгеріңіз: Жасанды интеллект шығысының сапасы оның енгізілген ақпаратының сапасына тікелей пропорционалды («сұрау»). Зерттеушілер жасанды интеллектті қажетті талдауға бағыттау үшін анық, нақты және контекстке бай сұраулар жасау дағдыларын дамытуы керек. Мысалы, «Осы сұхбатты қорытындылаңыз» дегеннің орнына: «Осы сұхбат транскриптін UX зерттеушісінің көзқарасы тұрғысынан талдаңыз. Пайдаланушының біздің тексеру процесімізге қатысты үш негізгі қиындығын анықтаңыз және әрбір мәселені қолдау үшін тікелей дәйексөздер келтіріңіз» деген жақсырақ сұрау болар еді.
- Кішкентайдан бастаңыз және тексеріңіз: Зерттеу процесіңізді бір түнде толығымен түбегейлі өзгертуге тырыспаңыз. Шағын, тәуекелі төмен жобадан бастаңыз. Мысалы, сауалнама жауаптарының топтамасын талдау үшін жасанды интеллект құралын пайдаланыңыз және оның тақырыптық талдауын командаңыз қолмен жасаған талдаумен салыстырыңыз. Бұл сізге құралдың күшті және әлсіз жақтарын түсінуге көмектеседі және оның мүмкіндіктеріне сенімділікті арттырады.
Есте сақтау керек қиындықтар мен шектеулер
әлеуеті болғанымен ai пайдаланушыларды зерттеуде өте үлкен, оның шектеулерін білу маңызды.
- Қоқыс кірді, қоқыс шығару: Жасанды интеллект нашар жиналған деректерді түзете алмайды. Егер сіздің зерттеу сұрақтарыңыз жетекші болса немесе қатысушы үлгісі біржақты болса, жасанды интеллект тек сол кемшіліктерді талдап, күшейтеді.
- Нюанс алшақтығы: Жасанды интеллект модельдері сарказм, ирония және мәдени контекст сияқты ерекше адами қарым-қатынас түрлерімен күреседі. Олар сондай-ақ пайдаланушы сұхбаттарында жиі маңызды болып табылатын дене тілі немесе дауыс ырғағы сияқты вербалды емес белгілерді түсіндіре алмайды.
- «Қара жәшік» мәселесі: Кейбір күрделі жасанды интеллект модельдерімен олардың белгілі бір қорытындыға қалай келгенін дәл түсіну қиын болуы мүмкін. Бұл ашықтықтың болмауы дәлдік пен бақылауды бағалайтын салада мәселе болуы мүмкін.
- Шамадан тыс тәуелділік қаупі: Әсіресе, жас зерттеушілері бар топтар жасанды интеллект жасаған қорытындыларға тым тәуелді болып, шынайы эмпатияны қалыптастыру үшін шикі деректермен терең жұмыс істеудің маңызды дағдысын жоғалту қаупі бар.
Болашақ – ынтымақтастық
Генеративті жасанды интеллектті пайдаланушыларды зерттеу талдауына біріктіру роботтар зерттеу жүргізетін болашақ құру туралы емес. Бұл зерттеушілер күнделікті өмірден босатылатын, деректермен күш алатын және жұмыстарының терең адами аспектілеріне назар аударуға мүмкіндік беретін болашақ құру туралы: эмпатияны дамыту, терең сұрақтар қою және ұйымдарында стратегиялық өзгерістерді енгізу.
Деректерді синтездеудің ауыр жұмысын өз мойнына алу арқылы жасанды интеллект бізге жылдамырақ қозғалуға, тереңірек талдау жасауға және бүкіл экожүйеміздегі түсініктерді байланыстыруға мүмкіндік береді. Электрондық коммерция брендтері мен маркетингтік топтар үшін бұл тұтынушыларды түсінуге және оларға қызмет көрсетуге икемді, жауапты және деректерге негізделген тәсілді білдіреді. Революция зерттеушіні ауыстыру туралы емес; бұл оларға супердержава беру туралы. Бұл жаңа мүмкіндікті тиімді пайдалануды үйренетін ұйымдар шынымен пайдаланушыға бағытталған өнімдер мен тәжірибелердің келесі буынын құратындар болады.
