Протягом десятиліть стандартом адаптації користувачів був лінійний, універсальний огляд продукту. Кожен новий користувач, незалежно від його ролі, технічних навичок чи кінцевої мети, був змушений пройти один і той самий жорсткий шлях. Їм показували ті самі функції в одному порядку, що призводило до неприємного та часто нерелевантного першого використання.
Цей традиційний підхід є принципово хибним з кількох причин:
- Когнітивне перевантаження: Бомбардування нового користувача кожною функцією, яку пропонує ваш продукт, – це найшвидший спосіб викликати плутанину та тривогу. Їм не потрібно знати все одразу; їм потрібно знати, що допоможе їм вирішити їхню нагальну проблему.
- Ігнорування намірів користувача: Менеджер з маркетингу, який реєструється в інструменті управління проектами, має зовсім інші потреби, ніж розробник програмного забезпечення. Маркетологу потрібно ознайомитися з функціями відстеження кампаній та звітності, тоді як розробник шукає дошки спринтів та інтеграції з репозиторіями. Загальний огляд не підходить жодному з них.
- Момент «Ага!» втрачається: Момент «Ага!» — той чарівний момент, коли користувач справді усвідомлює цінність вашого продукту — унікальний для кожної людини. Загальний процес адаптації — це спроба натрапити на цей момент у темряві. Найчастіше він повністю промахується, і користувач відмовляється від послуг, ще не відчувши справжньої сили продукту.
Наслідки для бізнесу разючі: низький рівень активації користувачів, високий відтік на ранніх стадіях та марна вартість залучення клієнтів. Ви виконали важку роботу, щоб залучити їх до реєстрації; загальний процес адаптації — це як невдало вгадати м’яч на лінії одного ярда.
Вступ до персоналізованого адаптаційного процесу за допомогою штучного інтелекту: новий стандарт
Уявіть собі процес адаптації, який більше схожий не на суворий посібник, а на розмову з досвідченим гідом. Гідом, який вже знає, чого ви намагаєтеся досягти, і показує вам найшвидший шлях до цього. Це обіцянка... персоналізований адаптаційний процес зі штучним інтелектом системи.
По суті, персоналізований адаптаційний процес за допомогою штучного інтелекту використовує алгоритми машинного навчання для динамічного налаштування першого запуску для кожного окремого користувача в режимі реального часу. Він виходить за рамки простої сегментації (наприклад, «користувачі з великих компаній») та пропонує гіперконтекстуальне розуміння потреб та поведінки користувача.
Як це працює? Це складний процес, який зазвичай включає три етапи:
- Передача даних: Модель штучного інтелекту збирає дані з кількох джерел. Це включає явні дані, надані під час реєстрації (роль, розмір компанії, галузь), та, що важливіше, неявні дані про поведінку (з якої цільової сторінки вони перейшли, на які функції вони натискають першими, де вагається їхня миша).
- Інтелектуальний аналіз: Алгоритми машинного навчання аналізують ці дані, щоб передбачити наміри користувача. Такі методи, як кластеризація, можуть групувати користувачів у динамічні «мікроперсонажі» на основі поведінки, тоді як прогностичні моделі можуть передбачати, які функції нададуть найбільшу цінність конкретному користувачеві.
- Динамічна адаптація: На основі аналізу, процес адаптації змінюється в режимі реального часу. Система може змінити порядок контрольного списку, виділити іншу функцію, активувати контекстну підказку або навіть надіслати своєчасний електронний лист із відповідним навчальним відео.
Йдеться не про просте вставлення імені користувача в вітальне повідомлення. Йдеться про фундаментальне переосмислення початкового шляху користувача, щоб він був максимально ефективним та цінним.
Ключові компоненти ефективної стратегії адаптації персоналізованої за допомогою штучного інтелекту
Побудова справді ефективного процесу адаптації на основі штучного інтелекту вимагає стратегічного підходу, який зосереджується на кількох ключових компонентах, що працюють узгоджено.
Динамічне визначення шляху користувача
Замість єдиного лінійного шляху система створює досвід «оберіть свою власну пригоду», керований штучним інтелектом. Наприклад, якщо користувач реєструється на платформі аналітики даних і одразу намагається підключитися до джерела даних Salesforce, штучний інтелект розпізнає цю дію з високим рівнем наміру. Він відкладе загальний огляд «Ласкаво просимо до вашої інформаційної панелі» та натомість запустить спеціальний посібник з авторизації та імпорту даних Salesforce, що безпосередньо приведе користувача до першого моменту «Ага!».
Прогнозоване виділення функцій
Моделі штучного інтелекту можуть передбачати, які функції найімовірніше призведуть до довгострокового утримання користувачів певного профілю. Аналізуючи поведінку тисяч попередніх користувачів, модель дізнається, що, наприклад, користувачі, які запрошують члена команди протягом перших 24 годин, на 50% рідше залишають роботу. Процес адаптації нового користувача, який відповідає цьому профілю, потім визначить пріоритети та надасть йому чітку спрямованість до функції «Запросити команду», доповнивши її переконливим текстом, що пояснює переваги співпраці.
Адаптивні інструкції в додатку
Це виходить за рамки простих підказок. Система на базі штучного інтелекту може надавати вказівки, які адаптуються до рівня та поведінки користувача.
- Виявлення труднощів: Якщо штучний інтелект виявляє, що користувач неодноразово натискає на одну й ту саму область або проводить надзвичайно багато часу на певному екрані конфігурації, він може проактивно активувати вікно довідки з посиланням на навчальне відео або статтю підтримки.
Персоналізоване спілкування та підказки
Персоналізація виходить за межі самого застосунку. Штучний інтелект може організувати багатоканальну комунікаційну стратегію, яка покращує взаємодію з застосунком. Якщо користувач успішно створює свій перший проєкт, але не призначає завдання, система може зачекати кілька годин, перш ніж надіслати персоналізований електронний лист: «Привіт, Алексе, чудова робота з налаштуванням «Маркетингової кампанії за 4 квартал»! Наступний крок для 80% успішних керівників проєктів — призначити перше завдання. Ось 30-секундний посібник, як це зробити».
Впровадження власного персоналізованого адаптаційного процесу на основі штучного інтелекту: практична дорожня карта
Перехід на інтелектуальну систему адаптації є значним завданням, але до нього можна підійти систематично. Добре сплановане впровадження має вирішальне значення для успіху.
Крок 1: Визначте та нанесіть на карту етапи активації
Перш ніж ви зможете персоналізувати шлях, вам потрібно визначити пункт призначення. Що означає «активовано» для вашого продукту? Ймовірно, це не окрема подія, а низка ключових дій. Співпрацюйте зі своїми командами з розробки продукту та обробки даних, щоб визначити ці «цінні моменти» для різних сегментів користувачів. Для інструменту соціальних мереж це може бути підключення облікового запису, планування першої публікації та перегляд першого аналітичного звіту.
Крок 2: Консолідація даних користувачів
Штучний інтелект працює на основі даних. Ваша здатність персоналізувати залежить від єдиного уявлення про вашого користувача. Це означає усунення ізоляції даних між вашою CRM (наприклад, Salesforce), інструментами аналітики продуктів (наприклад, Amplitude, Mixpanel) та серверною базою даних вашого застосунку. Платформа даних клієнтів (CDP) може бути тут безцінною, створюючи єдине джерело достовірної інформації про атрибути та поведінку кожного користувача.
Крок 3. Виберіть правильний стек технологій
У вас є два основні варіанти: будувати або купувати.
- Купить: Зростаюча кількість сторонніх платформ цифрового впровадження (таких як Pendo, Appcues або Userpilot) включають функції штучного інтелекту та машинного навчання. Ці інструменти можуть пришвидшити ваше впровадження, пропонуючи візуальні конструктори для турів та попередньо створені моделі для сегментації користувачів. Це часто найкращий шлях для команд без великого власного досвіду в галузі штучного інтелекту.
- Буду: Для компаній з глибокими технічними ресурсами та дуже унікальними потребами може бути кращим індивідуально розроблене рішення. Такий підхід пропонує максимальну гнучкість, але вимагає значних інвестицій у фахівців з обробки даних, інженерів та інфраструктуру.
Крок 4: Почніть з малого, тестуйте та повторюйте
Не намагайтеся кип'ятити океан. Почніть з орієнтації на один сегмент користувачів з високим рівнем впливу або один критичний етап активації. Наприклад, зосередьтеся на персоналізації адаптації для користувачів, які підписалися на ваш план "Pro". Розробіть гіпотезу (наприклад, "Якщо спочатку показати користувачам Pro функцію розширеної звітності, активація збільшиться на 15%), проведіть A/B-тестування щодо вашої існуючої загальної адаптації та ретельно виміряйте результати. Використовуйте знання, отримані в результаті цього першого експерименту, щоб обґрунтувати свою наступну ітерацію.
Подолання викликів
Хоча переваги величезні, важливо знати про потенційні перешкоди. Найпоширенішою є проблема «холодного старту»: як персоналізувати досвід для нового користувача, про якого ви нічого не знаєте? Цю проблему можна пом’якшити, поставивши одне-два ключових запитання під час реєстрації («Яка ваша головна мета з нашим продуктом?») або використовуючи фірмографічні дані на основі їхнього домену електронної пошти. Крім того, конфіденційність даних та прозорість мають першочергове значення. Користувачі повинні знати, як їхні дані використовуються для покращення їхнього досвіду, а ви повинні завжди дотримуватися таких правил, як GDPR та CCPA.
Висновок: Майбутнє залежить від контексту
Ера універсального програмного забезпечення добігає кінця. Користувачі очікують і вимагають продуктів, які розуміють їхні потреби та поважають їхній час. Перехід від статичного огляду продукту до динамічного, персоналізований адаптаційний процес зі штучним інтелектом досвід більше не є розкішшю, а конкурентною необхідністю.
Використовуючи дані та машинне навчання, щоб спрямувати кожного користувача до його унікального моменту «Ага!», ви можете значно покращити показники активації, підвищити довгострокове утримання клієнтів та створити більш лояльну клієнтську базу. Це стратегічна інвестиція в успіх користувачів, яка окупається протягом усього життєвого циклу клієнта, перетворюючи перші кілька кліків користувача з потенційної точки невдачі на ваш найбільший актив для зростання.
