Ондаған жылдар бойы пайдаланушы бейнелері тиімді өнім дизайны мен маркетингінің негізі болып келді. Олар пайдаланушы деректерінің абстрактілі көрінісіне нақты, адами келбет береді, командаларға эмпатияны дамытуға және пайдаланушыға бағытталған шешімдер қабылдауға көмектеседі. Дегенмен, бұл бейнелерді жасаудың дәстүрлі процесі көбінесе қиындықтарға толы. Бұл сағаттар бойы сұхбат транскрипттерін сүзіп алуды, семинар сабақтарынан алынған стикер жазбаларды түрлі-түсті кодтауды және сауалнама жауаптарын қолмен белгілеуді қамтитын ауыр, қолмен жасалатын жұмыс.
Бұл процесс тек өте көп уақытты қажет етіп қана қоймай, сонымен қатар адамның туа біткен қателіктеріне де бейім. Зерттеушілер, ең жақсы ниетпен, бейсаналық түрде өздерінің бар гипотезаларын растайтын деректерге тартылуы мүмкін, бұл пайдаланушылардың шындығынан гөрі команданың болжамдарын көбірек көрсететін тұлғаларға әкеледі. Сонымен қатар, бүгінгі таңда қолжетімді сапалы деректердің көлемі - қолдау билеттері мен қолданба шолуларынан бастап әлеуметтік желілердегі түсініктемелер мен чат журналдарына дейін - қолмен синтездеуді мүмкін емес міндетке айналдырады. Нәтижесі? Көбінесе шағын үлгі көлеміне негізделген тұлғалар тез ескіреді және пайдаланушы базасының шынайы әртүрлілігі мен күрделілігін көрсете алмайды.
Жасанды интеллектке кіру: Зерттеу синтезін аса қуаттандырады
Міне, осы жерде жасанды интеллект адам зерттеушілерінің орнын басатын құрал ретінде емес, қуатты серіктес ретінде әрекет етеді. Күрделі алгоритмдерді пайдалану арқылы жасанды интеллект адами топтар үшін қол жетпейтін жылдамдық пен масштабтағы кең ауқымды, құрылымдалмаған деректер жиынтығын талдай алады. Ол ақпаратты объективті түрде өңдеп, басқаша жасырын болып қалуы мүмкін үлгілерді ашатын талмайтын зерттеуші көмекшісі ретінде әрекет етеді.
Қолдану ai пайдаланушыларды зерттеуде пайдаланушылардың пікірлерін түсіну тәсілімізді өзгертіп жатыр. Негізгі технологиялардың қалай әсер ететіні мынада:
- Табиғи тілді өңдеу (NLP): Негізінде, НЛБ машиналарға адам тілін түсіну мүмкіндігін береді. Жеке тұлғаны дамыту үшін бұл жасанды интеллект мыңдаған дереккөздерден - мысалы, сұхбат транскрипттерінен немесе ашық сауалнама жауаптарынан - мәтінді оқи, түсіндіре және құрылымдай алады, негізгі зат есімдерді, етістіктерді және сезімдерді анықтай алады дегенді білдіреді.
- Сезімді талдау: Қарапайым кілт сөздерді сәйкестендіруден тыс, көңіл-күйді талдау құралдары пайдаланушының сөздерінің артындағы эмоционалды реңкті бағалай алады. Тұтынушы көңілсіз бе, қуанып қалды ма немесе шатасып қалды ма? Мыңдаған шолулар немесе қолдау өзара әрекеттесулері арқылы көңіл-күйді талдау арқылы сіз сапалық сезімдерді сандық тұрғыдан түсініп, кейіпкерлеріңізге маңызды эмоционалды қабат қоса аласыз.
- Тақырыпты модельдеу және кластерлеу: Бұл, мүмкін, зерттеу синтезіне арналған ең қуатты жасанды интеллект мүмкіндіктерінің бірі. Жасанды интеллект не іздеу керектігін айтпай-ақ, байланысты пікірлер мен кері байланысты тақырыптық кластерлерге автоматты түрде топтастыра алады. Ол «баяу тексеру процесі» немесе «шатастыратын навигация» туралы қайталанатын пікірлер тобын анықтай алады, пайдаланушының қиындықтары мен мақсаттарын шикі деректерден тікелей көрсете алады.
Осы технологияларды қолдану арқылы топтар бірнеше ондаған сауалнама жауаптарын қолмен оқудан бастап, әртүрлі арналардан алынған ондаған мың деректер нүктелерін талдауға өте қысқа мерзімде көшіп, өз тұлғалары үшін әлдеқайда бай және сенімді негіз құра алады.
Практикалық жұмыс процесі: деректерге негізделген тұлғаларды құру үшін жасанды интеллектті пайдалану
Жасанды интеллектті тұлға құру процесіне біріктіру сізден зерттеу принциптеріңізден бас тартуды талап етпейді. Керісінше, ол сіздің бар жұмыс процесіңізді кеңейтеді, әр кезеңді тиімдірек және түсінікті етеді. Міне, тұлғаны жақсарту үшін жасанды интеллектті пайдалану бойынша практикалық, қадамдық нұсқаулық.
1-қадам: Деректерді біріктіріп, дайындаңыз
Жасанды интеллектпен басқарылатын кез келген процестің бірінші ережесі - GIGO: Қоқыс кіреді, Қоқыс шығады. Жасанды интеллектпен жасалған түсініктеріңіздің сапасы деректеріңіздің сапасы мен кеңдігіне толығымен байланысты. Әртүрлі көздерден мүмкіндігінше көп тиісті пайдаланушы деректерін жинаудан бастаңыз:
- Сапалық деректер: Пайдаланушы сұхбатының транскрипттері, қолдануға ыңғайлылық тестінің жазбалары, ашық сауалнама жауаптары.
- Қолдау деректері: Қолдау билеттері, тікелей чат журналдары, байланыс орталығының транскрипттері.
- Қоғамдық пікір: Қолданба дүкендеріне шолулар, G2 немесе Capterra шолулары, әлеуметтік желілердегі пікірлер, форум жазбалары.
- Сандық деректер: Аналитикалық платформалардан алынған пайдаланушының мінез-құлқы туралы деректер (мысалы, жалпы пайдаланушы ағындары, төмендеу нүктелері).
Жиналған деректерді тазалап, үнемі пішімдеу қажет, осылайша жасанды интеллект құралы оны тиімді өңдей алады. Бұл маңызды емес ақпаратты алып тастауды, транскрипция қателерін түзетуді және күн форматтарын стандарттауды қамтуы мүмкін.
2-қадам: Жасанды интеллект арқылы талдау және синтездеу
Деректеріңіз дайындалғаннан кейін, жасанды интеллекттің ауыр жұмысты атқару уақыты келді. Заманауи жасанды интеллект зерттеу платформасын пайдаланып, деректер жиынтығын жүктеп, алгоритмдердің жұмыс істеуіне мүмкіндік бере аласыз. Жасанды интеллект ақпаратты өңдеуді бастайды, бір уақытта бірнеше талдау жүргізеді:
- Ол аудио немесе бейне сұхбаттарды транскрипциялап, талдайды.
- Ол ең жиі талқыланатын тақырыптарды, мақсаттарды және қиындықтарды анықтау үшін тақырыптық модельдеуді орындайды.
- Әрбір тақырыппен байланысты эмоцияларды түсіну үшін сезім талдауын жүргізеді.
- Ол пайдаланушыларды ортақ мінез-құлық, көзқарас және демографиялық деректер негізінде топтастырады.
Міне, нағыз күш осында ai пайдаланушыларды зерттеуде айқын болады. Шикі деректердің таудай ағынын алудың орнына, сізге негізгі түсініктердің синтезделген қысқаша мазмұны ұсынылады, оған қоса дәлелдемелер мен пайдаланушылардың тікелей дәйексөздері келтірілген. Мысалы, құрал теріс пікірлердің 35%-ы «тіркелгі құпия сөзін қалпына келтіру» тақырыбының айналасында шоғырланғанын көрсетуі мүмкін және бұл көңілсіздікті көрсететін дәл дәйексөздерді анықтай алады.
3-қадам: Түсініктерден тұлғаларға дейін (адамдық сезім)
Жасанды интеллект «не» деген сұрақты береді, бірақ адами зерттеуші «неге» деген сұрақты түсіну үшін әлі де маңызды. Сіздің рөліңіз деректерді өңдеушіден талдау стратегіне ауысады. Жасанды интеллект жасаған кластерлер мен тақырыптарды негізге ала отырып, енді сіз кейіпкерлерді сенімді түрде құра аласыз.
Жасанды интеллект анықтаған пайдаланушы сегменттерін тексеріңіз. Бұл сіздің жеке кандидаттарыңыз. Олардың мақсаттары мен қиындықтарын ойлап табудың орнына, оларды тікелей деректерден алуға болады. Мысалы:
- Жеке есімі: «Проактивті жоспарлаушы Пенелопа»
- мақсаты: Тікелей жасанды интеллектпен анықталған тақырыптан алынған: "Уақытты үнемдеу үшін қайталанатын тапсырыстарды жоспарлап, автоматтандырғысы келеді."
- Көңілсіздік: Пікірлер кластерінен алынған: "Болашақ жөнелтімді өңдеудің көп сатылы процесіне ашуланады."
- Цитата: Жасанды интеллект ұсынған нақты дәйексөзді пайдаланып, кейіпкердің бейнесін жандандырыңыз: "Мен оны орнатып, ұмытып кеткім келеді. Неліктен жазылымдағы күнді өзгерту үшін алты рет басуым керек?"
Бұл деректерге негізделген тәсіл сіздің кейіпкерлеріңіздің ойдан шығарылған кейіпкерлер емес, нақты пайдаланушы сегменттерінің шынайы көрінісі болуын қамтамасыз етеді.
4-қадам: Тексеру және үздіксіз итерация
Бұрын кейіпкерлер көбінесе жасалып, содан кейін шаң жинауға қалдырылатын. Жасанды интеллект көмегімен олар тірі, тыныс алатын құжаттарға айнала алады. Сіз жасанды интеллект платформаңызға жаңа деректерді - жаңа қолдау билеттерін, жаңа шолуларды, жаңа сауалнама жауаптарын - үздіксіз енгізу үшін жүйелерді орната аласыз. Бұл пайдаланушылардың қажеттіліктері мен пікірлерінің уақыт өте келе қалай өзгеретінін бақылауға мүмкіндік береді.
Алты ай бұрын шешкен көңілсіздік енді негізгі тақырып емес пе? Жаңа мүмкіндіктерге сұраныс трендте бола бастады ма? Талдауыңызды үнемі жаңартып отыру арқылы сіз өзіңіздің пайдаланушы базаңыздың ағымдағы жағдайын көрсететіндей етіп кейіпкерлеріңізді жаңарта аласыз, бұл сіздің дизайн және маркетингтік күш-жігеріңіздің өзекті және тиімді болып қалуын қамтамасыз етеді.
Қиындықтар мен озық тәжірибелерді шарлау
Артықшылықтары сенімді болғанымен, жасанды интеллектті енгізу қиындықтарсыз емес. Табысты енгізу үшін саналы тәсіл және ықтимал қауіптер туралы хабардар болу қажет.
1-тапсырма: Деректер сапасы және бейтараптық
Жасанды интеллект моделі тек оқытылған деректер сияқты бейтарап болады. Егер деректеріңіз негізінен бір демографиялық немесе пайдаланушы түрінен алынса, жасанды интеллект жасаған түсініктеріңіз бұрмаланады және сіздің тұлғаларыңыз репрезентативті болмайды.
Үздік тәжірибе: Деректерді кең және алуан түрлі пайдаланушылардан алуға басымдық беріңіз. Деректер жинағыңыздың теңгерімді болуын қамтамасыз ету үшін аудиторияңыздың аз ұсынылған сегменттерінен белсенді түрде кері байланыс алыңыз.
2-тапсырма: «Қара жәшік» мәселесі
Кейбір жасанды интеллект құралдары деректер кіретін және түсініктемелер шығатын «қара жәшік» сияқты сезілуі мүмкін, бірақ арасындағы процесс түсініксіз. Бұл нәтижелерге сенуді немесе оларды растауды қиындатуы мүмкін.
Үздік тәжірибе: Ашықтықты қамтамасыз ететін жасанды интеллект құралдарын таңдаңыз. Тақырыпқа шерту арқылы оны құраған нақты деректер нүктелері мен дәйексөздерді көруге мүмкіндік беретін платформаларды іздеңіз. Әрқашан салауатты күмәншілдікті сақтаңыз және жасанды интеллекттің нәтижелеріне сілтеме жасау үшін өз тәжірибеңізді пайдаланыңыз.
3-тапсырма: Адами элементтен айырылу
Жалпы қателік - жасанды интеллекттің сандық нәтижесіне - диаграммалар мен пайыздарға - соншалықты назар аудару, нәтижесінде сіз кейіпкерлердің дамытуға арналған сапалық нюанстар мен эмпатияны жоғалтасыз.
Үздік тәжірибе: Жасанды интеллект адамның интуициясын алмастыратын емес, оны күшейтетін құрал екенін ұмытпаңыз. Мақсат - тек қиындық тудыратын мәселені анықтау ғана емес, сонымен қатар оның артындағы адам тарихын түсіну. Шынайы эмпатияны қалыптастыру үшін жасанды интеллект арқылы алынған негізгі дәйексөздерді оқып, сұхбат үзінділерін тыңдауға уақыт бөліңіз.
Болашақ – ынтымақтастық
Зерттеулерді синтездеу және кейіпкерлерді құру үшін жасанды интеллектті пайдалану пайдаланушыларымызды түсінудегі маңызды эволюцияны білдіреді. Бұл зерттеушілерді жалықтыратын қол жұмысынан босатады, оларға жоғары деңгейдегі стратегиялық ойлауға, эмпатияны қалыптастыруға және әңгіме айтуға назар аударуға мүмкіндік береді. Персоналдарды кең ауқымды, объективті деректер жиынтығына негіздеу арқылы біз аудиториямыздың дәлірек, динамикалық және шынымен пайдаланушыға бағытталған көріністерін жасай аламыз.
Бұл өнімнің жол карталарын жақсырақ хабардар етуге, маркетингтік науқандардың тиімділігін арттыруға және сайып келгенде, пайдаланушы тәжірибесінің жоғары деңгейіне әкеледі. ai пайдаланушыларды зерттеуде автономды машиналардың шешім қабылдауы туралы емес; бұл адамдардың шынымен жақсы көретін өнімдері мен қызметтерін жасау үшін бірлесіп жұмыс істейтін адамның эмпатиясы мен машиналық интеллект арасындағы күшті ынтымақтастық туралы.
