Өнімнің нарыққа сәйкестігін және ерекше пайдаланушы тәжірибесін іздеуде пайдаланушыны түсіну - табыстың негізі. Ондаған жылдар бойы пайдаланушыларды зерттеу мұқият бақылау, терең сұхбаттар және мұқият қолмен талдау саласы болды. Зерттеушілер пайдаланушы қажеттіліктерінің үйлесімді көрінісін қалыптастыру үшін сұхбаттарды транскрипциялауға, сапалық кері байланысты кодтауға және әртүрлі деректер нүктелерін байланыстыруға сансыз сағаттар жұмсады. Тиімді болғанымен, бұл дәстүрлі тәсіл баяу, ресурстарды көп қажет етеді және көбінесе ауқымы шектеулі.
Жасанды интеллектке еніңіз. Жасанды интеллект эмпатиялық, стратегиялық адам зерттеушісін алмастырмайды. Керісінше, ол бұрын жасырын болған үлгілер мен түсініктерді ашатын, бұрын-соңды болмаған жылдамдықпен үлкен көлемдегі деректерді өңдей алатын керемет қуатты қосалқы ұшқыш, күшейткіш ретінде пайда болуда. Жалықтыратын әрекеттерді автоматтандыру және аналитикалық талдауды масштабтау арқылы жасанды интеллект пайдаланушыларды зерттеуді қалай жүргізетінімізді түбегейлі өзгертіп, командаларға жылдамырақ қозғалуға, деректерге негізделген шешімдер қабылдауға және сайып келгенде жақсы өнімдер жасауға мүмкіндік береді. Бұл мақалада дамып келе жатқан ландшафт қарастырылады. Пайдаланушыны зерттеудегі AI, деректерді өңдеуді автоматтандырудан бастап, адам мінез-құлқының нәзік нюанстарын ашуға дейін.
Дәстүрлі пайдаланушыларды зерттеудің кедергілері
Жасанды интеллекттің ойынды қалай өзгертіп жатқанын қарастырмас бұрын, дәстүрлі зерттеу әдіснамаларының ішкі қиындықтарын мойындау маңызды. Дәл осы шектеулер жасанды интеллектке негізделген шешімдерді заманауи өнім және маркетинг топтары үшін соншалықты тартымды етеді.
- Уақыт пен ресурстарды ағызу: Ең маңызды кедергі - уақыт. Бір сағаттық пайдаланушы сұхбатын транскрипциялау 2-4 сағатты, ал талдау және дұрыс кодтау үшін тағы 4-6 сағатты алуы мүмкін. Мұны ондаған сұхбатқа көбейткенде, процесс зерттеушінің бірнеше апталық уақытын тез алады, бұл маңызды түсініктердің дизайн және әзірлеу топтарына жетуін кешіктіреді.
- Масштабтау қиындықтары: 10 000 сауалнама жауабын, 5,000 қолданба дүкенінің шолуын немесе қолдау билеттерінің үздіксіз ағынын қалай тиімді талдайсыз? Қолмен талдау мүмкін емес дерлік. Құрылымдалмаған деректердің бұл байлығы көбінесе пайдаланылмай қалады, бұл ұйымдардың өндіру мүмкіндігі жоқ пайдаланушылардың кері байланысының алтын қазынасы.
- Адамның бейімділігінің көрінісі: Зерттеушілер де адам, және бұл когнитивтік бейімділік қаупін тудырады. Растау бейімділігі зерттеушіні санадан тыс түрде өздерінің бар гипотезаларына сәйкес келетін кері байланысты қолдауға итермелеуі мүмкін. Қолжетімділік эвристикасы олардың ең соңғы немесе есте қаларлық сұхбаттарға шамадан тыс көңіл бөлуіне әкелуі мүмкін. Зерттеушілер бұларды азайтуға үйретілгенімен, бейімділік, әсіресе күмәнді сапалық деректермен жұмыс істеген кезде, байқаусызда еніп кетуі мүмкін.
AI пайдаланушыны зерттеу процесін қалай өзгертеді
Жасанды интеллект – бұл біртұтас шешім емес, керісінше, зерттеу циклінің әрбір кезеңінде қолданыла алатын машиналық оқыту (ML), табиғи тілді өңдеу (NLP) және болжамды аналитика сияқты технологиялардың жиынтығы. Міне, ол қалай әсер етеді.
Іргетастарды автоматтандыру: Деректерді жинау және өңдеу
Жасанды интеллекттің ең тікелей және нақты пайдасы - зерттеу талдауының негізін құрайтын қолмен жасалатын, уақытты қажет ететін тапсырмаларды жою мүмкіндігі. Бұл зерттеушілерге жоғары деңгейдегі стратегиялық ойлауға назар аударуға мүмкіндік береді.
Автоматтандырылған транскрипция: Жасанды интеллектпен жұмыс істейтін қызметтер енді пайдаланушы сұхбаттарынан алынған аудио мен бейнені мәтінге сағаттармен емес, минуттармен ерекше дәлдікпен транскрипциялай алады. Бұл құралдардың көпшілігі тіпті әртүрлі сөйлеушілерді анықтап, уақыт белгілерін бере алады, бұл деректерді бірден іздеуге және шарлауды жеңілдетеді.
Сезімді талдау: Мыңдаған тұтынушы пікірлерінің эмоционалды реңкін бірден өлшей алатыныңызды елестетіп көріңізші. NLP модельдері көптеген мәтіндерді сканерлеп, оларды оң, теріс немесе бейтарап деп жіктей алады. Жетілдірілген модельдер тіпті көңілсіздік, қуаныш немесе шатасу сияқты нақты эмоцияларды анықтай алады, бұл командаларға негізгі қиындықтарды немесе табыс салаларын тез анықтауға және басымдық беруге көмектесетін жоғары деңгейлі эмоционалды барометрді қамтамасыз етеді.
Ақылды тегтеу және санаттау: Мүмкін, ең қуатты қолданылуы автоматтандырылған тақырыптық талдауда шығар. Зерттеуші кері байланыстың әрбір жолын қолмен оқып, тегтерді қолданудың орнына, жасанды интеллект бүкіл деректер жиынтығындағы қайталанатын кілт сөздерді, тақырыптарды және тақырыптарды анықтай алады. Ол «баяу жүктеу уақыты», «шатастырушы төлем процесі» немесе «пайдалы тұтынушыларды қолдау» сияқты барлық ескертулерді біріктіре алады, құрылымдалмаған мәтін тауын ұйымдастырылған, сандық анықталатын түсініктерге айналдыра алады.
Жасырын үлгілерді ашу: ауқымды деректерді кеңейтілген талдау
Автоматтандырудан басқа, жасанды интеллекттің шынайы күші оның деректерді адамның мүмкіндігінен тыс масштабта және күрделілікте талдау қабілетінде жатыр. Ол үлкейткіш әйнек сияқты әрекет етеді, әйтпесе көрінбейтін болып қалатын үлгілерді ашады.
Деректер жиынтықтары бойынша тақырыптық талдау: Адам тақырыптарды 15 сұхбатта анықтай алса, жасанды интеллект мұны бірнеше көздерден алынған 15 000 деректер нүктесі арқылы жасай алады — сұхбаттар, сауалнамалар, қолдау билеттері және әлеуметтік желілердегі ескертулер. Бұл ұйымдарға пайдаланушы тәжірибесінің шынымен тұтас көрінісін қалыптастыруға, арнааралық үлгілерді анықтауға және әртүрлі байланыс нүктелерінің жалпы қабылдауға қалай әсер ететінін түсінуге мүмкіндік береді.
Болжалды мінез-құлық талдауы: Пайдаланушының мінез-құлық деректерін (мысалы, шертулер, сессия ұзақтығы, мүмкіндіктерді пайдалану) талдау арқылы машиналық оқыту модельдері болашақ әрекеттерді болжай бастайды. Электрондық коммерция сайты үшін бұл себеттен бас тарту қаупі жоғары пайдаланушыларды анықтауды білдіруі мүмкін. SaaS өнімі үшін бұл пайдаланушылардың кетуінің ерте ескерту белгілерін көрсететін тіркелгілерді белгілеуді білдіруі мүмкін. Бұл проактивті түсінік командаларға мәселе ушығып кетпес бұрын мақсатты шешімдермен араласуға мүмкіндік береді.
Жасанды интеллектке негізделген тұлға және сегмент құру: Дәстүрлі тұлғалар көбінесе демографиялық деректер мен сапалық архетиптердің үйлесіміне негізделген. Жасанды интеллект пайдаланушыларды олардың нақты мінез-құлқына қарай сегменттеу үшін кластерлеу алгоритмдерін пайдалану арқылы мұны одан әрі алға жылжыта алады. Ол өніммен ұқсас жолдармен әрекеттесетін пайдаланушылардың нақты топтарын анықтай алады, дәлірек, динамикалық және әрекетке қабілетті деректерге негізделген тұлғаларды жасай алады.
Сапалық түсініктерді жақсарту: «Неліктен» дегенді тереңірек түсіну
Жасанды интеллект тек сандық деректер үшін пайдалы деген жаңсақ түсінік бар. Дегенмен, НЛП-дағы жетістіктер оны сапалы зерттеулерге тереңдік пен нюанс қосудың баға жетпес құралына айналдырып, пайдаланушы әрекеттерінің артындағы «неге» жақындауға көмектеседі.
Жасанды интеллектпен жұмыс істейтін синтез: Көптеген заманауи зерттеу платформалары зерттеушілерге нәтижелерді синтездеуге көмектесу үшін жасанды интеллектті пайдаланады. Бұл құралдар негізгі дәйексөздерді автоматты түрде шығара алады, ұзақ сұхбат транскрипттерін негізгі нүктелерге жинақтай алады немесе пайдалану тесттерінің бейнежазбаларынан маңызды сәттерді жасай алады. Бұл «бірінші өту» талдауы зерттеушілерге деректерде бағдарлануға және негізгі сәттерді тиімдірек анықтауға көмектеседі. Стратегиялық пайдалану Пайдаланушыны зерттеудегі AI мұнда түсінікке жету жылдамдығы туралы айтылып жатыр.
Тілдік нюанстарды анықтау: Адамдардың сөйлеу тәсілі көбінесе олардың не айтатыны сияқты маңызды. Жетілдірілген NLP модельдері сарказм, тартыншақтық немесе пайдаланушының дауысына немесе мәтініне сенімсіздік сияқты нәзіктіктерді анықтауда жақсырақ болып келеді. Бұл зерттеушіге пайдалану жарамдылығын тексеру кезінде анық айтылмауы мүмкін белгісіздік немесе көңілсіздік сәттерін анықтауға көмектеседі.
Зерттеу үшін жаңа жолдар жасау: Қолданыстағы зерттеулерді талдау арқылы жасанды интеллект деректердегі олқылықтарды немесе қарама-қайшылықтарды анықтай алады, зерттеуге жаңа зерттеу сұрақтарын немесе гипотезаларды ұсынады. Бұл зерттеушілерге өздерінің жаңғырық камераларынан шығуға және олардың болжамдарына күмән келтіруге көмектеседі, бұл сенімдірек және жан-жақты нәтижелерге әкеледі.
Қиындықтар мен этикалық ойларды шарлау
Жасанды интеллекттің әлеуеті зор болғанымен, оны енгізуде қиындықтар жоқ емес. Жауапкершілікті және тиімді енгізу оның шектеулері мен этикалық салдарын айқын көруді талап етеді.
- Деректердің құпиялығы: Пайдаланушыларды зерттеу көбінесе құпия ақпаратпен айналысады. Ұйымдар GDPR және CCPA сияқты деректердің құпиялылығы туралы ережелерге сәйкес келетін жасанды интеллект құралдарын пайдаланып жатқанына көз жеткізуі керек және қатысушыларға олардың деректерінің қалай пайдаланылатыны және жасырын түрде сақталатыны туралы ашық болуы керек.
- Алгоритмдік ауытқу: Жасанды интеллект моделі тек ол оқытылған деректер сияқты жақсы. Егер оқыту деректері қоғамдағы қалыптасқан бейімділіктерді көрсетсе, жасанды интеллекттің нәтижесі оларды күшейтеді. Адам зерттеушілері үшін жасанды интеллект тудырған түсініктерді сыни тұрғыдан бағалау, олардың шығу тегіне күмән келтіру және олардың зиянды стереотиптерді күшейтпейтініне көз жеткізу өте маңызды.
- «Қара жәшік» мәселесі: Кейбір күрделі жасанды интеллект модельдері «қара жәшік» бола алады, яғни олардың белгілі бір қорытындыға қалай келгенін нақты түсіну қиын. Бұл адамның бақылауын маңызды етеді. Зерттеушінің рөлі жасанды интеллект жасаған түсініктерді даусыз шындық ретінде емес, зерттеудің бастапқы нүктесі ретінде қарастыру болып табылады.
Болашақ – бұл адам мен AI серіктестігі
Жасанды интеллекттің пайдаланушыларды зерттеуге интеграциялануы – бұл ауыстыру туралы әңгіме емес; бұл ынтымақтастық туралы әңгіме. Жасанды интеллект қазіргі заманғы деректердің ауқымын, жылдамдығын және күрделілігін басқаруға, адамдардың жалғыз өзі жасай алмайтын тиімсіз, қайталанатын немесе мүмкін емес тапсырмаларды орындауға ерекше бейімделген. Бұл адам-зерттеушіні ескірмейді – оны құнды етеді.
Аналитикалық ауыр жұмысты машиналарға тапсыру арқылы зерттеушілер өздерінің ерекше адами күшті жақтарына: эмпатияға, пайдаланушылармен қарым-қатынас орнатуға, стратегиялық ойлауға, шығармашылық мәселелерді шешуге және әңгіме айтуға назар аударуға мүмкіндік алады. Өнімді әзірлеудің болашағы осы қуатты серіктестіктің арқасында болады. Жасанды интеллект пайдаланушылардың 70%-ы төлем процесінің белгілі бір кезеңінде жұмыстан шығып кететінін анықтай алады, бірақ сол пайдаланушылармен отырып, олардың алаңдаушылығы мен мотивациясын түсіну және сол эмпатикалық түсінікті тамаша дизайн шешіміне айналдыру үшін адам зерттеушісі қажет.
Түптеп келгенде, мақсат өзгеріссіз қалады: біз құрып жатқан адамдарды терең түсіну. Пайдаланушыны зерттеудегі AI бізге сол мақсатқа жету үшін қуаттырақ, масштабталатын және түсінікті құралдар жинағын береді, бұл тек табысты ғана емес, сонымен қатар адамға тереңірек бағытталған өнімдер мен тәжірибелерге жол ашады.
