Өнім дизайны мен маркетинг әлемінде пайдаланушыларды зерттеу табыстың негізі болып табылады. Пайдаланушыларыңызды – олардың қажеттіліктерін, көңілсіздіктерін және мотивацияларын – түсіну – сөзсіз. Дегенмен, дәстүрлі зерттеу процесінің белгілі бір кедергісі бар: сапалы деректердің тауларын сүзіп, терең түсініктерді табудың ауыр, уақытты қажет ететін міндеті. Сағаттап созылатын сұхбаттар, мыңдаған сауалнама жауаптары және шексіз бет жазбалар қолмен транскрипцияланып, кодталып, синтезделуі керек. Бұл құндылығы жоғары, бірақ баяу және ресурстарды көп қажет ететін процесс.
Генеративтік жасанды интеллектке еніңіз. Ол тағы бір технологиялық танымал сөз болудан алыс, зерттеушілер, дизайнерлер және маркетологтар үшін қуатты қосалқы пилот ретінде пайда болды. Ауыр жұмысты автоматтандыру және шикі деректерден іс жүзінде қолданылатын стратегияға дейінгі жолды жеделдету арқылы жасанды интеллект тек процесті жеделдетіп қана қоймайды; ол пайдаланушылардың қажеттіліктерін қалай түсінетінімізді және оларға қалай әрекет ететінімізді түбегейлі өзгертеді. Бұл мақалада генеративті жасанды интеллект пайдаланушыларды зерттеу және түсініктерді синтездеу процесінде қалай төңкеріс жасайтыны, сіздің бизнесіңіз үшін практикалық қолданыстар және есте сақтау қажет маңызды мәселелер қарастырылады.
Дәстүрлі зерттеудегі кедергі: деректерден түсінікке дейін
Жасанды интеллекттің әсеріне терең үңілмес бұрын, оның шешуге көмектесетін кедергілерін бағалау маңызды. Әдеттегі пайдаланушыларды зерттеу циклі бірнеше негізгі кезеңдерді қамтиды:
- Жоспарлау және жұмысқа қабылдау: Зерттеу мақсаттарын анықтау және дұрыс қатысушыларды табу.
- Мәліметтер жинау: Сұхбаттар, пайдалану ыңғайлылығына арналған тесттер, фокус-топтар жүргізу және сауалнамалар жүргізу.
- Талдау және синтез: Міне, осы жерде ауыр жұмыстар атқарылады. Оған аудио/бейнежазбаны транскрипциялау, ашық жауаптарды оқу, үлгілерді анықтау, бақылауларды тақырыптарға топтастыру (тақырыптық талдау) және нәтижелерді жеткізетін тартымды әңгімелеу кіреді.
Синтез кезеңі – терең шоғырлануды және мұқият ұйымдастыруды қажет ететін өнер және ғылым. Небәрі он бір сағаттық сұхбаттан тұратын жоба үшін зерттеуші нүктелерді байланыстыра бастамас бұрын транскрипция мен бастапқы талдауға 30-40 сағат жұмсай алады. Деректерді жинау мен түсінік беру арасындағы бұл кідіріс өнімді әзірлеу циклдерін баяулатып, маңызды бизнес шешімдерін кешіктіруі мүмкін, бұл электрондық коммерцияның жылдам қарқынмен дамып келе жатқан әлеміндегі маңызды мәселе.
Генеративті жасанды интеллект: сіздің жаңа зерттеу талдаушыңыз
Генеративтік жасанды интеллект, әсіресе үлкен тіл модельдері (LLM), адамға ұқсас мәтінді өңдеуде, түсінуде және жасауда тамаша. Бұл мүмкіндік зерттеу жұмыс процесінің ең көп уақытты қажет ететін бөліктерін тікелей қамтиды. Қолданылуы мынада: ai пайдаланушыларды зерттеуде ойынды өзгертеді.
Зеріктіретінді автоматтандыру: транскрипция және қорытындылау
Бірінші және ең тікелей жеңіс - қолмен орындалатын тапсырмаларды автоматтандыру. Зерттеушілер сұхбатты сөзбе-сөз жазып алуға сағаттап уақыт жұмсаудың орнына, қазір бірнеше минут ішінде жоғары дәлдіктегі транскрипт алу үшін жасанды интеллектпен жұмыс істейтін құралдарды пайдалана алады. Бірақ бұл мұнымен тоқтап қалмайды.
Зерттеуші жасанды интеллектке келесі әрекеттерді орындауды ұсына алады:
- Қысқаша қорытындылар жасаңыз: «Осы бір сағаттық сұхбат транскриптін қорытындылаңыз, пайдаланушының төлем процесіндегі негізгі қиындықтарына назар аударыңыз.»
- Іс-әрекетке бағытталған жазбалар жасаңыз: «Осы пайдаланушы пікірлері сессиясынан негізгі қорытындылар мен іс жүзінде қолдануға болатын ұсыныстарды алыңыз.»
- Негізгі дәйексөздерді анықтаңыз: «Пайдаланушының өнімді ашуға деген көңілі толмауын көрсететін күшті дәйексөздерді алыңыз.»
Бұл автоматтандыру зерттеушілерді іс жүргізу жұмыстарынан босатады, бұл оларға әңгіменің мәнін бірден түсінуге және бағалы уақыттарын жоғары деңгейдегі стратегиялық ойлауға жұмсауға мүмкіндік береді.
Ауқымды сапалық деректерден түсініктерді ашу
Жасанды интеллекттің шынайы күші оның құрылымдалмаған деректердің үлкен көлемін синтездеу қабілетінде жатыр. 5,000 ашық сауалнама жауабын немесе бір жылдық тұтынушыларды қолдау билеттерін талдап жатқаныңызды елестетіп көріңіз. Қолмен бұл тапсырма өте маңызды. Жасанды интеллектпен оны басқаруға болады.
Жасанды интеллект модельдері мыңдаған деректер нүктелерінде қайталанатын тұжырымдамаларды, үлгілерді және сезімдерді анықтау арқылы күрделі тақырыптық талдау жүргізе алады. Электрондық коммерция бренді үшін бұл сізге өнімге шолулардан, сатып алудан кейінгі сауалнамалар мен чатбот журналдарынан жасанды интеллект деректерін бере алатыныңызды білдіреді, бұл келесілерді тез түсінуге мүмкіндік береді:
- Тұтынушылардың ең көп кездесетін қиындықтары: «Күтпеген жеткізу шығындары» қайталанатын тақырып па? Пайдаланушылар өнімді сүзу опцияларының жоқтығына шағымдана ма?
- Мүмкіндік сұраулары: Көптеген пайдаланушылар «қалаулар тізімі» мүмкіндігін немесе көбірек төлем опцияларын сұрай ма?
- Сезімді талдау: Жаңа өнімнің тұсаукесеріне қатысты жалпы пікір қандай? Пайдаланушылар қандай аспектілерді мақтап, қайсысын сынға алып жатыр?
Бұл мүмкіндік сапалы деректерді баяу қозғалатын, жобаға негізделген ресурстан нақты уақыт режиміндегі түсініктер ағынына айналдырады, бұл командаларға тұтынушылардың қажеттіліктеріне икемді және жауап беруге мүмкіндік береді.
Электрондық коммерция және маркетинг мамандарына арналған практикалық қосымшалар
Теориялық артықшылықтар айқын, бірақ бұл қалай бәсекелестік артықшылыққа айналады? Міне, бизнестің пайдаланатын кейбір нақты жолдары. ai пайдаланушыларды зерттеуде.
Жылдам тұлға және саяхат картасын жасау
Пайдаланушы бейнелері мен сапар карталарын әзірлеу эмпатияны қалыптастыру және командаларды біріктіру үшін өте маңызды. Дәстүрлі түрде бұл семинарларды көп қажет ететін процесс. Жасанды интеллект қуатты үдеткіш ретінде әрекет ете алады. Жасанды интеллект моделін сұхбат транскрипттерімен, сауалнама деректерімен және веб-аналитикамен қамтамасыз ету арқылы сіз мақсаттармен, көңілсіздіктермен және негізгі мінез-құлықтармен толықтырылған пайдаланушы бейнесінің сенімді алғашқы жобасын жасай аласыз. Сол сияқты, жасанды интеллект әртүрлі деректер көздерінде айтылған ортақ қадамдар мен қиындықтарды анықтау арқылы тұтынушы сапарының негізгі кезеңдерін картаға түсіруге көмектесе алады. Жасанды интеллект жасаған бұл артефактілер түпкілікті емес - оларды команда қарап шығуы, растауы және байытуы керек - бірақ олар керемет бастапқы нүктені қамтамасыз етеді, жасау уақытын апталардан күндерге дейін қысқартады.
Нақты уақыт режиміндегі бәсекелестер мен нарықты талдау
Пайдаланушыларды зерттеу тек өз пайдаланушыларыңызға ғана емес; бұл сонымен қатар кеңірек нарықты түсінуге де қатысты. Генеративтік жасанды интеллектке Amazon, G2 немесе App Store сияқты платформалардағы бәсекелестің өніміне мыңдаған қоғамдық шолуларды жинау және талдау тапсырылуы мүмкін. Бірнеше минут ішінде сіз бәсекелесіңіздің негізгі күшті және әлсіз жақтарының қысқаша мазмұнын олардың тұтынушыларының көзқарасы тұрғысынан ала аласыз. Бұл өнімді орналастыру және сіз пайдалана алатын нарықтағы олқылықтарды анықтау үшін баға жетпес стратегиялық ақпарат береді.
CRO үшін деректерге негізделген гипотезаны құру
Конверсия жылдамдығын оңтайландыру (CRO) күшті гипотезаларға негізделген. Тек интуицияға сүйенудің орнына, жасанды интеллект пайдаланушы деректеріне негізделген гипотезаларды жасауға көмектесе алады. Мысалы, пайдаланушы сессиясының жазбалары мен кері байланысын талдағаннан кейін, жасанды интеллект келесі үлгіні анықтауы мүмкін: «Мобильді құрылғылардағы пайдаланушылар жеткізу туралы ақпарат бетінде жиі тартынады және айтарлықтай бөлігі жоғалып кетеді». Осыған сүйене отырып, ол келесі гипотезаны ұсынуы мүмкін: «Жеткізу формасын жеңілдету және мобильді құрылғыларда прогресс жолағын көрсету арқылы біз төлемнен бас тартуды 15%-ға азайта аламыз». Бұл пайдаланушыларды зерттеу мен бизнестің өсуі арасында тікелей, іс жүзінде қолданылатын байланысты жасайды.
Қиындықтар мен этикалық ойларды шарлау
Жасанды интеллекттің әлеуеті зор болғанымен, ол күмәнсіз емес. Оны жауапкершілікпен қабылдау оның шектеулері мен қауіптерін түсінуді талап етеді.
- Қателік және галлюцинациялар: Жасанды интеллект модельдері интернеттен алынған үлкен деректер жиынтығында оқытылады және сол деректердегі ауытқуларды көрсете алады. Сонымен қатар, олар кейде «галлюцинация» жасай алады немесе дұрыс емес ақпаратты сенімді түрде айта алады. Адамның бақылауы талқыланбайды. Зерттеушілер жасанды интеллект жасаған нәтижелерді сыни тұрғыдан бағалауы, оларды бастапқы деректермен салыстыруы және түсініктерді растау үшін өз тәжірибелерін пайдалануы керек.
- Деректер құпиялылығы және қауіпсіздігі: Пайдаланушыларды зерттеу көбінесе құпия және жеке басын анықтауға болатын ақпаратпен (PII) айналысады. Шикі сұхбат транскрипттерін жалпыға қолжетімді жасанды интеллект құралына енгізу құпиялылыққа айтарлықтай қауіп төндіреді. Кәсіпорындар деректердің құпиялылығына кепілдік беретін және мүмкіндігінше талдау алдында деректерді жасырын ететін кәсіпорын деңгейіндегі, қауіпсіз жасанды интеллект платформаларын пайдалануы керек.
- Нюанстың жоғалуы: Жасанды интеллект мәтінді талдай алады, бірақ дене тілін оқи алмайды, пайдаланушының дауыс ырғағындағы сарказмды анықтай алмайды немесе қысқаша түсініктеменің терең контекстін түсіне алмайды. Зерттеудің эмпатикалық, адами элементі орны толмас болып қала береді. Зерттеушінің пайдаланушымен адами деңгейде байланыс орнату қабілеті ең терең түсініктерді ашады.
Жұмыс процесіне AI интеграциясының ең жақсы тәжірибелері
Жасанды интеллекттің күшін тиімді пайдалану үшін оны тек құралдарды ауыстыру емес, стратегиялық интеграция ретінде қарастырыңыз.
- Шағын және нақты бастаңыз: Алдымен жасанды интеллектті жақсы анықталған, тәуекелі төмен тапсырма үшін қолданыңыз. Оны құпия тұтынушы деректеріне қолданар алдында бірнеше ішкі сұхбаттарды транскрипциялау және қорытындылау үшін пайдаланыңыз.
- Жасанды интеллектті екінші ұшқыш ретінде қарастырыңыз: Ең сәтті модель - адам мен жасанды интеллекттің бірлескен жұмысы. Жасанды интеллект өңдеу мен үлгіні сәйкестендірудің ауыр жұмыстарын атқарады, ал адам-зерттеуші түсіндіруге, стратегиялық ойлауға және «неге» деген сұраққа назар аударады.
- Жедел инженерияға инвестиция салыңыз: Генеративті жасанды интеллект моделінен алатын нәтиженің сапасы сіздің енгізген ақпаратыңыздың («шақыру») сапасына тікелей байланысты. Жасанды интеллектті ең пайдалы нәтижелерге бағыттау үшін командаңызға анық, нақты және контекстке бай шақыруларды қалай жазу керектігін үйретіңіз.
- Әрқашан адами бақылауды сақтаңыз: Жасанды интеллект жасаған қысқаша мазмұнды немесе тақырыпты ешқашан абсолютті шындық деп қабылдамаңыз. Түсініктің бизнес үшін нені білдіретіні туралы соңғы шешім әрқашан компанияның стратегиялық мақсаттарын және оның пайдаланушы базасының нюанстарын түсінетін адами сарапшыға жүктелуі керек.
Болашақ автоматтандырылған емес, кеңейтілген
Интеграция ai пайдаланушыларды зерттеуде Бұл саладағы түбегейлі өзгерісті білдіреді. Бұл зерттеушілерді ауыстыру туралы емес, олардың мүмкіндіктерін арттыру туралы. Деректерді талдаудың ауыр және көп уақытты қажет ететін аспектілерін шешу арқылы генеративті жасанды интеллект зерттеушілерге, дизайнерлерге және маркетологтарға стратегиялық деңгейде жұмыс істеуге мүмкіндік береді. Ол деректерді жинау мен іс-қимыл арасындағы алшақтықты жояды, бұл ұйымдарға икемді, жауапты және шынымен пайдаланушыға бағытталған болуға мүмкіндік береді.
Пайдаланушыларды зерттеудің болашағы - адамның эмпатиясын машиналық интеллект күшейтетін болашақ. Бұл болашақта біз пайдаланушыларымызды бұрынғыдан да тереңірек және тез түсіне аламыз, бұл жақсы өнімдерге, тиімдірек маркетингке және мағыналы тұтынушы тәжірибесіне әкеледі.
