У сваім папярэднім артыкуле я даследаваў, як штучны інтэлект можа дапамагчы нам больш эфектыўна ствараць функцыянальныя персанажы. Мы разглядалі стварэнне персанажаў, арыентаваных на тое, што карыстальнікі спрабуюць дасягнуць, а не дэмаграфічныя профілі, якія добра выглядаюць на плакатах, але рэдка змяняюць дызайнерскія рашэнні. Але стварэнне персон - гэта толькі палова справы. Важнейшай праблемай з'яўляецца тое, каб данесці гэтую інфармацыю да людзей, якім яна патрэбна, у той момант, калі яна ім патрэбна. Кожны дзень людзі ў вашай арганізацыі прымаюць рашэнні, якія ўплываюць на карыстацкі досвед. Каманды па прадуктах вырашаюць, якім функцыям аддаць перавагу. Маркетынгавыя каманды ствараюць кампаніі. Фінансавыя групы распрацоўваюць працэсы выстаўлення рахункаў. Каманды падтрымкі кліентаў пішуць шаблоны адказаў. Усе гэтыя рашэнні вызначаюць тое, як карыстальнікі ўспрымаюць ваш прадукт ці паслугу. І большасць з іх адбываюцца без удзелу рэальных карыстальнікаў. Праблема з тым, як мы дзелімся даследаваннямі карыстальнікаў Вы робіце даследаванне. Вы ствараеце персоны. Вы пішаце справаздачы. Вы праводзіце прэзентацыі. Вы нават робіце шыкоўную інфаграфіку. А далей што адбываецца? Даследаванне знаходзіцца дзесьці на агульным дыску, павольна збіраючы лічбавы пыл. Персоны спасылаюцца на стартавых сустрэчах, а потым забываюцца. Справаздачы праглядаюцца адзін раз і больш ніколі не адкрываюцца. Калі менеджэр па прадуктах вырашае, ці дадаваць новую функцыю, яны, верагодна, не капаюцца ў сховішчы даследаванняў мінулага года. Калі фінансавая каманда перапрацоўвае электронную пошту з рахункамі-фактурамі, яны амаль напэўна не звяртаюцца да асоб карыстальнікаў. Яны робяць лепшыя здагадкі і ідуць далей. Гэта не крытыка гэтых каманд. Яны занятыя. У іх ёсць тэрміны. І, шчыра кажучы, нават калі б яны захацелі пракансультавацца з даследаваннем, яны, верагодна, не ведалі б, дзе яго знайсці або як інтэрпрэтаваць гэта для іх канкрэтнага пытання. Веды застаюцца зачыненымі ў кіраўнікоў каманды UX, якія не могуць прысутнічаць пры кожным рашэнні, якое прымаецца ў арганізацыі. Што рабіць, калі б карыстальнікі маглі размаўляць? Што, калі замест таго, каб ствараць статычныя дакументы, якія людзі павінны знаходзіць і інтэрпрэтаваць, мы маглі б даць зацікаўленым бакам магчымасць пракансультавацца з усімі вашымі карыстальнікамі адначасова?
Уявіце, што менеджэр па маркетынгу працуе над новай кампаніяй. Замест таго, каб спрабаваць успомніць, што персоны сказалі пра перавагі абмену паведамленнямі, яны маглі б проста спытаць: "Я думаю аб тым, каб стаць лідэрам са зніжкай у гэтым электронным лісце. Што падумаюць нашы карыстальнікі?" І штучны інтэлект, абапіраючыся на ўсе вашы даследчыя дадзеныя і асобы, можа адказаць кансалідаваным поглядам: як кожная асоба, хутчэй за ўсё, адрэагуе, дзе яны згодныя, дзе адрозніваюцца, і набор рэкамендацый, заснаваных на іх калектыўных пунктах гледжання. Адно пытанне, сінтэзаванае разуменне ўсёй вашай базы карыстальнікаў.
Гэта не навуковая фантастыка. З дапамогай штучнага інтэлекту мы можам стварыць менавіта такую сістэму. Мы можам узяць усе гэтыя разрозненыя даследаванні (апытанні, інтэрв'ю, звароты ў службу падтрымкі, аналітыку, самі персоны) і ператварыць іх у інтэрактыўны рэсурс, які любы можа запытаць для атрымання шматаспектнай зваротнай сувязі. Стварэнне рэпазітара даследаванняў карыстальнікаў Асновай гэтага падыходу з'яўляецца цэнтралізаванае сховішча ўсяго, што вы ведаеце пра сваіх карыстальнікаў. Успрымайце гэта як адзіную крыніцу праўды, да якой штучны інтэлект можа атрымаць доступ і з якой можа чэрпаць. Калі вы праводзіце даследаванне карыстальнікаў на працягу доўгага часу, вы, верагодна, маеце больш дадзеных, чым вы думаеце. Ён проста раскіданы па розных інструментах і фарматах:
Вынікі апытання знаходзяцца на вашай платформе апытання, Стэнаграмы інтэрв'ю ў Google Docs, Квіткі падтрымкі кліентаў у сістэме службы падтрымкі, Аналітычныя даныя на розных прыборных панэлях, Згадкі і агляды ў сацыяльных сетках, Старыя асобы з папярэдніх праектаў, Запісы і нататкі праверкі юзабіліці.
Першы крок - сабраць усё гэта ў адно месца. Яе не трэба ідэальна арганізоўваць. ШІ надзвычай добра асэнсоўвае брудныя ўводы. Калі вы пачынаеце з нуля і не маеце шмат існуючых даследаванняў, вы можаце выкарыстоўваць інструменты глыбокіх даследаванняў штучнага інтэлекту, каб вызначыць базавы ўзровень.
Гэтыя інструменты могуць сканаваць Інтэрнэт на прадмет абмеркавання вашай катэгорыі прадукту, водгукаў канкурэнтаў і агульных пытанняў, якія задаюць людзі. Гэта дае вам з чым папрацаваць, пакуль вы будуеце першаснае даследаванне. Стварэнне інтэрактыўных персон Калі ў вас ёсць сховішча, наступным крокам з'яўляецца стварэнне персон, з якімі ІІ можа кансультавацца ад імя зацікаўленых бакоў. Гэта абапіраецца непасрэдна на падыход да функцыянальнай персоны, які я выклаў у маім папярэднім артыкуле, з адным ключавым адрозненнем: гэтыя персоны становяцца лінзамі, праз якія ІІ аналізуе пытанні, а не толькі спасылкідакументаў. Працэс працуе так:
Перадайце свой рэпазітар даследаванняў у інструмент штучнага інтэлекту. Папрасіце яго вызначыць асобныя сегменты карыстальнікаў на аснове мэтаў, задач і кропак трэння. Дайце яму стварыць падрабязныя персанажы для кожнага сегмента. Наладзьце штучны інтэлект для кансультацый з усімі асобамі, калі зацікаўленыя бакі задаюць пытанні, забяспечваючы кансалідаваную зваротную сувязь.
Вось дзе гэты падыход значна разыходзіцца з традыцыйнымі асобамі. Паколькі штучны інтэлект з'яўляецца асноўным спажыўцом гэтых персанальных дакументаў, іх не трэба сканіраваць або змяшчаць на адной старонцы. Традыцыйныя персанажы абмежаваныя чалавечай чытальнасцю: вам трэба развесці ўсё да пунктаў і ключавых цытат, якія хтосьці можа засвоіць з першага погляду. Але ІІ не мае такіх абмежаванняў. Гэта азначае, што вашы асобы могуць быць значна больш дэталёвымі. Вы можаце ўключыць працяглыя назіранні за паводзінамі, супярэчлівыя даныя і нюансы кантэксту, якія ніколі не перажывуць працэс рэдагавання традыцыйнага плаката з персанажамі. AI можа ўтрымліваць усю гэтую складанасць і абапірацца на яе пры адказах на пытанні. Вы таксама можаце ствараць розныя лінзы або перспектывы ў кожнай асобе, прыстасаваныя да канкрэтных бізнес-функцый. Ваша персона «Воін выхаднога дня» можа мець маркетынгавы аб'ектыў (параметры абмену паведамленнямі, звычкі канала, адказы на кампанію), аб'ектыў прадукту (прыярытэтныя функцыі, шаблоны зручнасці выкарыстання, трыгеры абнаўлення) і аб'ектыў падтрымкі (агульныя пытанні, пункты расчаравання, перавагі дазволу). Калі менеджэр па маркетынгу задае пытанне, штучны інтэлект абапіраецца на маркетынгавую інфармацыю. Калі менеджэр па прадуктах пытаецца, ён цягне з лінзы прадукту. Тая ж асоба, розная глыбіня ў залежнасці ад таго, хто пытаецца.
Персоны па-ранейшаму павінны ўключаць у сябе ўсе функцыянальныя элементы, якія мы абмяркоўвалі раней: мэты і задачы, пытанні і пярэчанні, балючыя кропкі, кропкі дотыку і прабелы ў абслугоўванні. Але цяпер гэтыя элементы становяцца асновай таго, як штучны інтэлект ацэньвае пытанні з пункту гледжання кожнага чалавека, сінтэзуючы іх погляды ў дзейсныя рэкамендацыі. Варыянты рэалізацыі Вы можаце наладзіць гэта з рознымі ўзроўнямі складанасці ў залежнасці ад вашых рэсурсаў і патрэбаў. Просты падыход Большасць платформаў штучнага інтэлекту цяпер прапануюць функцыі праектаў або працоўных прастор, якія дазваляюць загружаць даведачныя дакументы. У ChatGPT яны называюцца праектамі. Падобнай асаблівасцю валодае і Клод. Другі пілот і Блізняты называюць іх Spaces або Gems. Каб пачаць, стварыце спецыяльны праект і загрузіце ключавыя даследчыя дакументы і персаналіі. Затым напішыце выразныя інструкцыі, якія загадваюць ІІ кансультавацца з усімі асобамі пры адказах на пытанні. Нешта накшталт: Вы дапамагаеце зацікаўленым бакам зразумець нашых карыстальнікаў. Калі задаюць пытанні, пракансультуйцеся з усімі асобамі карыстальнікаў у гэтым праекце і дайце: (1) кароткае рэзюмэ таго, як кожная асоба магла б адказаць, (2) агляд, у якім падкрэсліваецца, у чым яны згодныя, а ў чым адрозніваюцца, і (3) рэкамендацыі, заснаваныя на іх агульных пунктах гледжання. Абапірайцеся на ўсе даследчыя дакументы, каб праінфармаваць свой аналіз. Калі даследаванне не цалкам ахоплівае тэму, знайдзіце сацыяльныя платформы, такія як Reddit, Twitter і адпаведныя форумы, каб убачыць, як людзі, якія падыходзяць гэтым асобам, абмяркоўваюць падобныя праблемы. Калі вы ўсё яшчэ ў нечым не ўпэўненыя, скажыце пра гэта шчыра і парайце, якія дадатковыя даследаванні могуць дапамагчы.
Гэты падыход мае некаторыя абмежаванні. Існуюць абмежаванні на колькасць файлаў, якія вы можаце запампаваць, таму вам можа спатрэбіцца расставіць прыярытэты для найбольш важных даследаванняў або аб'яднаць свае асобы ў адзін поўны дакумент. Больш дасканалы падыход Для больш буйных арганізацый або больш пастаяннага выкарыстання такі інструмент, як Notion, прапануе перавагі, таму што ён можа захоўваць увесь ваш рэпазітар даследаванняў і мае ўбудаваныя магчымасці AI. Вы можаце ствараць базы дадзеных для розных тыпаў даследаванняў, звязваць іх разам, а затым выкарыстоўваць AI для запытаў ва ўсім.
Перавага тут у тым, што ІІ мае доступ да значна большага кантэксту. Калі зацікаўленая асоба задае пытанне, яна можа абапірацца на апытанні, квіткі ў службу падтрымкі, стэнаграмы інтэрв'ю і аналітычныя дадзеныя адразу. Гэта робіць адказы больш багатымі і тонкімі. Што гэта не замяняе Я павінен дакладна ведаць абмежаванні. Віртуальныя персоны не заменяць размовы з рэальнымі карыстальнікамі. Гэта спосаб зрабіць існуючыя даследаванні больш даступнымі і эфектыўнымі. Ёсць некалькі сцэнарыяў, калі вам усё яшчэ спатрэбіцца першаснае даследаванне:
Калі вы запускаеце нешта сапраўды новае, што не ахопліваецца вашымі існуючымі даследаваннямі; Калі вам трэба праверыць канкрэтныя праекты або прататыпы; Калі дадзеныя вашага рэпазітара састарваюцца; Калі зацікаўленыя бакітрэба пачуць непасрэдна ад рэальных людзей, каб пабудаваць суперажыванне.
Фактычна, вы можаце наладзіць штучны інтэлект, каб распазнаваць гэтыя сітуацыі. Калі нехта задае пытанне, якое выходзіць за рамкі таго, на што можа адказаць даследаванне, штучны інтэлект можа адказаць прыкладна так: "У мяне недастаткова інфармацыі, каб адказаць на гэта ўпэўнена. Гэта можа быць добрым пытаннем для кароткага інтэрв'ю або апытання". І калі вы праводзіце новае даследаванне, гэтыя дадзеныя вяртаюцца ў сховішча. Персоны развіваюцца з цягам часу па меры паглыблення вашага разумення. Гэта нашмат лепш, чым традыцыйны падыход, калі персоны ствараюцца адзін раз, а потым павольна састарэюць. Арганізацыйны зрух Калі гэты падыход прыжываецца ў вашай арганізацыі, адбываецца нешта цікавае. Роля UX-каманды пераходзіць ад захавальнікаў карыстальніцкіх ведаў да куратараў і суправаджэння рэпазіторыя. Замест таго, каб марнаваць час на стварэнне справаздач, якія могуць быць прачытаны або не прачытаны, вы марнуеце час на тое, каб сховішча заставалася актуальным і каб штучны інтэлектуальны інтэлект быў настроены даваць карысныя адказы. Даследчая камунікацыя змяняецца ад push (прэзентацыі, справаздачы, электронныя лісты) да pull (зацікаўленыя бакі задаюць пытанні, калі ім патрэбныя адказы). Мысленне, арыентаванае на карыстальніка, становіцца размеркаваным па ўсёй арганізацыі, а не канцэнтруецца ў адной камандзе. Гэта не робіць даследчыкаў UX менш каштоўнымі. Ва ўсякім выпадку, гэта робіць іх больш каштоўнымі, таму што іх праца цяпер мае больш шырокі ахоп і большы ўплыў. Але гэта мяняе характар працы. Пачатак працы Калі вы хочаце паспрабаваць гэты падыход, пачніце з малога. Калі вам патрэбна падрыхтоўка да функцыянальных персон, перш чым акунуцца, я напісаў падрабязнае кіраўніцтва па іх стварэнні. Выберыце адзін праект або каманду і наладзьце простую рэалізацыю з дапамогай ChatGPT Projects або падобнага інструмента. Збярыце ўсё даследаванне, якое ў вас ёсць (нават калі яно здаецца няпоўным), стварыце адну-дзве персоны і паглядзіце, як адкажуць зацікаўленыя бакі. Звярніце ўвагу на тое, якія пытанні яны задаюць. Яны пакажуць вам, дзе ў вашым даследаванні ёсць прабелы і якія дадатковыя даныя будуць найбольш каштоўнымі. Калі вы ўдасканальваеце падыход, вы можаце пашырыцца да большай колькасці каманд і больш дасканалых інструментаў. Але асноўны прынцып застаецца нязменным: вазьміце ўсе гэтыя разрозненыя веды карыстальнікаў і дайце ім голас, які можа пачуць кожны ў вашай арганізацыі. У сваім папярэднім артыкуле я сцвярджаў, што мы павінны перайсці ад дэмаграфічных асоб да функцыянальных асоб, якія сканцэнтраваны на тым, што спрабуюць зрабіць карыстальнікі. Зараз я прапаную зрабіць наступны крок: ад статычных персон да інтэрактыўных, якія сапраўды могуць удзельнічаць у размовах, дзе прымаюцца рашэнні. Таму што кожны дзень у вашай арганізацыі людзі прымаюць рашэнні, якія ўплываюць на вашых карыстальнікаў. І вашы карыстальнікі заслугоўваюць месца за сталом, нават калі ён віртуальны. Далейшае чытанне на SmashingMag
«Бліжэйшы погляд на персон: што гэта такое і як яны працуюць | 1», Шлома Гольц «Як палепшыць працэс праектавання з персонамі на аснове даных», Цім Ноцэль «Як зрабіць так, каб ваша даследаванне UX было цяжка ігнараваць», Віталь Фрыдман «Як пабудаваць трывалыя адносіны з кліентамі для даследаванняў карыстальнікаў», Рэйчэл Рэнесанс
