في مقالتي السابقة، استكشفت كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعدنا في إنشاء شخصيات وظيفية بشكل أكثر كفاءة. لقد نظرنا إلى بناء شخصيات تركز على ما يحاول المستخدمون تحقيقه بدلاً من الملفات الشخصية الديموغرافية التي تبدو جيدة على الملصقات ولكنها نادراً ما تغير قرارات التصميم. لكن خلق الشخصيات هو نصف المعركة فقط. التحدي الأكبر هو إيصال هذه الأفكار إلى أيدي الأشخاص الذين يحتاجون إليها، في الوقت الذي يحتاجون إليها. كل يوم، يتخذ الأشخاص في مؤسستك قرارات تؤثر على تجربة المستخدم. تقرر فرق المنتج الميزات التي يجب تحديد أولوياتها. تقوم فرق التسويق بصياغة الحملات. تقوم فرق الشؤون المالية بتصميم عمليات الفواتير. تقوم فرق دعم العملاء بكتابة قوالب الاستجابة. كل هذه القرارات تشكل كيفية تجربة المستخدمين لمنتجك أو خدمتك. وتحدث معظمها دون أي مدخلات من المستخدمين الفعليين. المشكلة في كيفية مشاركة أبحاث المستخدم أنت تقوم بالبحث. أنت تقوم بإنشاء الشخصيات. أنت تكتب التقارير. أنت تعطي العروض. يمكنك أيضًا إنشاء رسوم بيانية رائعة. ثم ماذا يحدث؟ البحث موجود في مساحة تخزين مشتركة في مكان ما، ويجمع الغبار الرقمي ببطء. تتم الإشارة إلى الشخصيات في الاجتماعات الافتتاحية ثم يتم نسيانها. يتم مسح التقارير مرة واحدة ولا يتم فتحها مرة أخرى. عندما يقرر مدير المنتج ما إذا كان يريد إضافة ميزة جديدة، فمن المحتمل أنه لا يبحث في مستودع أبحاث العام الماضي. عندما يقوم الفريق المالي بإعادة تصميم رسالة البريد الإلكتروني الخاصة بالفاتورة، فمن المؤكد أنهم لا يستشيرون شخصيات المستخدم. إنهم يبذلون قصارى جهدهم للتخمين والمضي قدمًا. وهذا ليس انتقادا لتلك الفرق. إنهم مشغولون. لديهم مواعيد نهائية. وبصراحة، حتى لو أرادوا الرجوع إلى البحث، فمن المحتمل أنهم لن يعرفوا مكان العثور عليه أو كيفية تفسيره لسؤالهم المحدد. تظل المعرفة حبيسة رؤوس فريق تجربة المستخدم، الذين لا يمكن أن يكونوا حاضرين في كل قرار يتم اتخاذه في جميع أنحاء المؤسسة. ماذا لو كان بإمكان المستخدمين التحدث فعليًا؟ ماذا لو، بدلاً من إنشاء مستندات ثابتة يحتاج الأشخاص إلى العثور عليها وتفسيرها، يمكننا أن نمنح أصحاب المصلحة طريقة للتشاور مع جميع شخصيات المستخدمين الخاصة بك في وقت واحد؟
تخيل مدير تسويق يعمل على حملة جديدة. وبدلاً من محاولة تذكر ما قاله الأشخاص بشأن تفضيلات المراسلة، يمكنهم ببساطة أن يسألوا: "أفكر في تقديم عرض خصم في هذه الرسالة الإلكترونية. ما هو رأي مستخدمينا؟" ويمكن للذكاء الاصطناعي، بالاعتماد على جميع بياناتك البحثية وشخصياتك، أن يستجيب بوجهة نظر موحدة: كيف سيكون رد فعل كل شخصية على الأرجح، وأين يتفقون، وأين يختلفون، ومجموعة من التوصيات بناءً على وجهات نظرهم الجماعية. سؤال واحد، نظرة مجمعة عبر قاعدة المستخدمين بأكملها.
هذا ليس خيالا علميا. باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكننا بناء هذا النوع من النظام بالضبط. يمكننا أن نأخذ كل تلك الأبحاث المتفرقة (الدراسات الاستقصائية، والمقابلات، وتذاكر الدعم، والتحليلات، والشخصيات نفسها) وتحويلها إلى مورد تفاعلي يمكن لأي شخص الاستعلام عنه للحصول على تعليقات متعددة وجهات النظر. بناء مستودع أبحاث المستخدم أساس هذا النهج هو مستودع مركزي لكل ما تعرفه عن المستخدمين لديك. فكر في الأمر كمصدر وحيد للحقيقة يمكن للذكاء الاصطناعي الوصول إليه والاستفادة منه. إذا كنت تقوم بإجراء بحث عن المستخدم لأي فترة من الوقت، فمن المحتمل أن يكون لديك بيانات أكثر مما تدرك. إنها منتشرة عبر أدوات وتنسيقات مختلفة:
نتائج الاستطلاع موجودة في منصة الاستطلاع الخاصة بك، نصوص المقابلة في مستندات Google، تذاكر دعم العملاء في نظام مكتب المساعدة الخاص بك، بيانات التحليلات في لوحات المعلومات المختلفة، وسائل الإعلام الاجتماعية يذكر والمراجعات ، شخصيات قديمة من المشاريع السابقة، تسجيلات وملاحظات اختبار قابلية الاستخدام.
الخطوة الأولى هي جمع كل هذا في مكان واحد. ليس من الضروري أن تكون منظمة بشكل مثالي. الذكاء الاصطناعي جيد بشكل ملحوظ في فهم المدخلات الفوضوية. إذا كنت تبدأ من الصفر وليس لديك الكثير من الأبحاث الحالية، فيمكنك استخدام أدوات البحث العميق للذكاء الاصطناعي لإنشاء خط أساس.
يمكن لهذه الأدوات فحص الويب بحثًا عن مناقشات حول فئة منتجك ومراجعات المنافسين والأسئلة الشائعة التي يطرحها الأشخاص. يمنحك هذا شيئًا يمكنك العمل عليه أثناء إنشاء بحثك الأساسي. تكوين شخصيات تفاعلية بمجرد حصولك على المستودع الخاص بك، فإن الخطوة التالية هي إنشاء شخصيات يمكن للذكاء الاصطناعي استشارتها نيابة عن أصحاب المصلحة. يعتمد هذا بشكل مباشر على نهج الشخصية الوظيفية الذي أوضحته في مقالتي السابقة، مع اختلاف رئيسي واحد: تصبح هذه الشخصيات عدسات يحلل الذكاء الاصطناعي من خلالها الأسئلة، وليس مجرد مرجع.وثائق. العملية تعمل مثل هذا:
قم بتغذية مستودع الأبحاث الخاص بك إلى أداة الذكاء الاصطناعي. اطلب منه تحديد شرائح المستخدمين المميزة بناءً على الأهداف والمهام ونقاط الاحتكاك. اطلب منه إنشاء شخصيات مفصلة لكل شريحة. قم بتكوين الذكاء الاصطناعي للتشاور مع جميع الأشخاص عندما يطرح أصحاب المصلحة أسئلة، وتقديم تعليقات موحدة.
وهنا يختلف هذا النهج بشكل كبير عن الشخصيات التقليدية. ونظرًا لأن الذكاء الاصطناعي هو المستهلك الأساسي لهذه المستندات الشخصية، فلا يلزم أن تكون قابلة للمسح الضوئي أو مناسبة في صفحة واحدة. الشخصيات التقليدية مقيدة بقابلية القراءة البشرية: عليك استخلاص كل شيء وصولاً إلى النقاط والاقتباسات الرئيسية التي يمكن لأي شخص استيعابها في لمحة. لكن الذكاء الاصطناعي ليس لديه مثل هذا القيد. هذا يعني أن شخصياتك يمكن أن تكون أكثر تفصيلاً إلى حد كبير. يمكنك تضمين ملاحظات سلوكية مطولة، ونقاط بيانات متناقضة، وسياق دقيق لن ينجو أبدًا من عملية التحرير لملصق شخصي تقليدي. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحمل كل هذا التعقيد ويستفيد منه عند الإجابة على الأسئلة. يمكنك أيضًا إنشاء عدسات أو وجهات نظر مختلفة داخل كل شخصية، ومصممة خصيصًا لوظائف عمل محددة. قد تحتوي شخصية "Weekend Warrior" الخاصة بك على عدسة تسويقية (تفضيلات الرسائل، وعادات القناة، واستجابات الحملة)، وعدسة المنتج (أولويات الميزات، وأنماط سهولة الاستخدام، ومحفزات الترقية)، وعدسة الدعم (الأسئلة الشائعة، ونقاط الإحباط، وتفضيلات الدقة). عندما يطرح مدير التسويق سؤالاً، يعتمد الذكاء الاصطناعي على المعلومات ذات الصلة بالتسويق. عندما يسأل مدير المنتج، فإنه يسحب من عدسة المنتج. نفس الشخصية، وعمق مختلف حسب من يسأل.
يجب أن تتضمن الشخصيات جميع العناصر الوظيفية التي ناقشناها من قبل: الأهداف والمهام، والأسئلة والاعتراضات، ونقاط الضعف، ونقاط الاتصال، وفجوات الخدمة. ولكن الآن أصبحت هذه العناصر هي الأساس لكيفية تقييم الذكاء الاصطناعي للأسئلة من وجهة نظر كل شخصية، وتجميع وجهات نظرهم في توصيات قابلة للتنفيذ. خيارات التنفيذ يمكنك إعداد هذا بمستويات مختلفة من التطور اعتمادًا على مواردك واحتياجاتك. النهج البسيط تقدم معظم منصات الذكاء الاصطناعي الآن ميزات المشروع أو مساحة العمل التي تتيح لك تحميل المستندات المرجعية. في ChatGPT، تسمى هذه المشاريع. كلود لديه ميزة مماثلة. يطلق عليهم مساعد الطيار والجوزاء اسم Spaces أو Gems. للبدء، قم بإنشاء مشروع مخصص وقم بتحميل المستندات والشخصيات البحثية الرئيسية الخاصة بك. ثم اكتب تعليمات واضحة تطلب من الذكاء الاصطناعي استشارة جميع الأشخاص عند الرد على الأسئلة. شيء مثل: أنت تساعد أصحاب المصلحة على فهم مستخدمينا. عند طرح الأسئلة، استشر جميع شخصيات المستخدمين في هذا المشروع وقدم: (1) ملخصًا موجزًا لكيفية إجابة كل شخصية على الأرجح، (2) نظرة عامة تسلط الضوء على نقاط اتفاقهم وأوجه اختلافهم، و(3) توصيات بناءً على وجهات نظرهم الجماعية. اعتمد على جميع الوثائق البحثية لإثراء تحليلك. إذا لم يغطي البحث موضوعًا ما بشكل كامل، فابحث في منصات التواصل الاجتماعي مثل Reddit وTwitter والمنتديات ذات الصلة لترى كيف يناقش الأشخاص المطابقون لهذه الشخصيات قضايا مماثلة. إذا كنت لا تزال غير متأكد من شيء ما، فقل ذلك بصراحة واقترح الأبحاث الإضافية التي قد تساعدك.
هذا النهج لديه بعض القيود. هناك حدود لعدد الملفات التي يمكنك تحميلها، لذلك قد تحتاج إلى إعطاء الأولوية لأبحاثك الأكثر أهمية أو دمج شخصياتك في مستند شامل واحد. النهج الأكثر تطورا بالنسبة للمؤسسات الأكبر حجمًا أو الاستخدام المستمر، توفر أداة مثل Notion مزايا لأنها يمكن أن تحتوي على مستودع الأبحاث الخاص بك بالكامل وتحتوي على إمكانات الذكاء الاصطناعي المضمنة. يمكنك إنشاء قواعد بيانات لأنواع مختلفة من الأبحاث، وربطها معًا، ثم استخدام الذكاء الاصطناعي للاستعلام عبر كل شيء.
الفائدة هنا هي أن الذكاء الاصطناعي لديه إمكانية الوصول إلى المزيد من السياق. عندما يطرح أحد أصحاب المصلحة سؤالاً، يمكنه الاعتماد على الاستطلاعات وتذاكر الدعم ونصوص المقابلات وبيانات التحليلات في وقت واحد. وهذا يؤدي إلى استجابات أكثر ثراءً ودقة. ما هذا لا يحل محل يجب أن أكون واضحا بشأن القيود. الشخصيات الافتراضية ليست بديلاً عن التحدث إلى المستخدمين الحقيقيين. إنها طريقة لجعل الأبحاث الحالية أكثر سهولة وقابلة للتنفيذ. هناك عدة سيناريوهات حيث لا تزال بحاجة إلى بحث أولي:
عند إطلاق شيء جديد حقًا لا يغطيه بحثك الحالي؛ عندما تحتاج إلى التحقق من صحة تصميمات أو نماذج أولية محددة؛ عندما تصبح بيانات المستودع الخاص بك قديمة؛ عندما أصحاب المصلحةبحاجة إلى الاستماع مباشرة من البشر الحقيقيين لبناء التعاطف.
في الواقع، يمكنك تكوين الذكاء الاصطناعي للتعرف على هذه المواقف. عندما يطرح شخص ما سؤالاً يتجاوز ما يمكن أن يجيب عليه البحث، يمكن للذكاء الاصطناعي الرد بشيء مثل: "ليس لدي معلومات كافية للإجابة على ذلك بثقة. قد يكون هذا سؤالاً جيدًا لإجراء مقابلة سريعة مع المستخدم أو استطلاع رأي". وعندما تقوم بإجراء بحث جديد، يتم إرجاع هذه البيانات مرة أخرى إلى المستودع. تتطور الشخصيات بمرور الوقت مع تعمق فهمك. وهذا أفضل بكثير من النهج التقليدي، حيث يتم إنشاء الشخصيات مرة واحدة ثم تصبح قديمة الطراز ببطء. التحول التنظيمي إذا انتشر هذا النهج في مؤسستك، فسيحدث شيء مثير للاهتمام. يتحول دور فريق تجربة المستخدم من كونه حراس بوابة معرفة المستخدم إلى كونه القيمين والمشرفين على المستودع. بدلاً من قضاء الوقت في إنشاء تقارير يمكن قراءتها أو لا يمكن قراءتها، فإنك تقضي وقتًا في التأكد من بقاء المستودع محدثًا وتكوين الذكاء الاصطناعي لتقديم استجابات مفيدة. تتغير الاتصالات البحثية من الدفع (العروض التقديمية والتقارير ورسائل البريد الإلكتروني) إلى السحب (طرح أصحاب المصلحة أسئلة عندما يحتاجون إلى إجابات). يصبح التفكير الذي يركز على المستخدم موزعًا عبر المؤسسة بدلاً من تركيزه في فريق واحد. هذا لا يجعل الباحثين في مجال تجربة المستخدم أقل قيمة. وإذا كان هناك أي شيء، فهو يجعلهم أكثر قيمة لأن عملهم أصبح الآن له نطاق أوسع وتأثير أكبر. لكنه يغير طبيعة العمل. البدء إذا كنت ترغب في تجربة هذا النهج، ابدأ صغيرًا. إذا كنت بحاجة إلى كتاب تمهيدي عن الشخصيات الوظيفية قبل الغوص فيها، فقد كتبت دليلاً مفصلاً لإنشائها. اختر مشروعًا أو فريقًا واحدًا وقم بإعداد تطبيق بسيط باستخدام مشاريع ChatGPT أو أداة مشابهة. اجمع أي بحث لديك (حتى لو كان يبدو غير مكتمل)، وقم بإنشاء شخصية أو شخصين، وانظر كيف يستجيب أصحاب المصلحة. انتبه إلى الأسئلة التي يطرحونها. ستخبرك هذه بالأماكن التي بها فجوات في بحثك وما هي البيانات الإضافية التي قد تكون ذات قيمة أكبر. ومع تحسين النهج، يمكنك التوسع ليشمل المزيد من الفرق وأدوات أكثر تطورًا. لكن المبدأ الأساسي يظل كما هو: خذ كل معرفة المستخدم المتناثرة وامنحها صوتًا يمكن لأي شخص في مؤسستك سماعه. في مقالتي السابقة، قلت إننا يجب أن ننتقل من الشخصيات الديموغرافية إلى الشخصيات الوظيفية التي تركز على ما يحاول المستخدمون القيام به. الآن أقترح أن نتخذ الخطوة التالية: من الشخصيات الثابتة إلى الشخصيات التفاعلية التي يمكنها المشاركة فعليًا في المحادثات التي يتم فيها اتخاذ القرارات. لأنه كل يوم، عبر مؤسستك، يتخذ الأشخاص قرارات تؤثر على المستخدمين. ويستحق المستخدمون لديك مقعدًا على الطاولة، حتى لو كانت افتراضية. مزيد من القراءة على SmashingMag
"نظرة فاحصة على الشخصيات: ما هي وكيف تعمل | 1"، شلومو غولتز "كيفية تحسين عملية التصميم الخاصة بك باستخدام الشخصيات القائمة على البيانات"، تيم نوتزل "كيف تجعل من الصعب تجاهل أبحاث تجربة المستخدم الخاصة بك"، فيتالي فريدمان "كيفية بناء علاقات قوية مع العملاء لأبحاث المستخدم"، رينيسانس راشيل
