В предишната си статия проучих как AI може да ни помогне да създаваме функционални персони по-ефективно. Разгледахме изграждането на личности, които се фокусират върху това, което потребителите се опитват да постигнат, а не демографски профили, които изглеждат добре на плакати, но рядко променят дизайнерските решения. Но създаването на личности е само половината от битката. По-голямото предизвикателство е тези прозрения да попаднат в ръцете на хората, които се нуждаят от тях, в момента, в който имат нужда от тях. Всеки ден хората във вашата организация вземат решения, които влияят на потребителското изживяване. Продуктовите екипи решават кои функции да дадат приоритет. Маркетинговите екипи създават кампании. Финансовите екипи проектират процеси за фактуриране. Екипите за поддръжка на клиенти пишат шаблони за отговори. Всички тези решения оформят начина, по който потребителите преживяват вашия продукт или услуга. И повечето от тях се случват без никакъв принос от действителните потребители. Проблемът с това как споделяме потребителски изследвания Вие правите проучването. Вие създавате личностите. Вие пишете докладите. Вие правите презентациите. Вие дори правите фантастични инфографики. И тогава какво става? Изследването се намира някъде в споделено устройство и бавно събира дигитален прах. Персоните се споменават в началните срещи и след това се забравят. Докладите се преглеждат веднъж и никога повече не се отварят. Когато продуктовият мениджър решава дали да добави нова функция, той вероятно не рови в миналогодишното хранилище за изследвания. Когато финансовият екип преработва имейла с фактурата, почти сигурно не се консултира с лицата на потребителя. Те правят най-доброто предположение и продължават напред. Това не е критика към тези отбори. Те са заети. Имат срокове. И честно казано, дори и да искат да се консултират с изследването, вероятно няма да знаят къде да го намерят или как да го тълкуват за своя конкретен въпрос. Знанието остава заключено в главите на UX екипа, който не може да присъства при всяко решение, взето в цялата организация. Какво ще стане, ако потребителите наистина могат да говорят? Какво ще стане, ако вместо да създаваме статични документи, които хората трябва да намерят и интерпретират, бихме могли да дадем на заинтересованите страни начин да се консултират с всички ваши потребителски персони наведнъж?
Представете си маркетинг мениджър, работещ върху нова кампания. Вместо да се опитват да си спомнят какво казаха персоните за предпочитанията за съобщения, те биха могли просто да попитат: "Мисля да водя с оферта за отстъпка в този имейл. Какво биха си помислили нашите потребители?" И AI, черпейки от всички ваши изследователски данни и лица, може да отговори с консолидиран изглед: как всяка личност вероятно би реагирала, къде са съгласни, къде се различават и набор от препоръки, базирани на техните колективни гледни точки. Един въпрос, синтезирана информация за цялата ви потребителска база.
Това не е научна фантастика. С AI можем да изградим точно такъв вид система. Можем да вземем всички тези разпръснати изследвания (проучванията, интервютата, билетите за поддръжка, анализите, самите персони) и да ги превърнем в интерактивен ресурс, който всеки може да търси за многогледна обратна връзка. Изграждане на потребителско хранилище за изследвания Основата на този подход е централизирано хранилище на всичко, което знаете за вашите потребители. Мислете за него като за единствен източник на истина, до който AI може да има достъп и да черпи от него. Ако сте правили потребителско проучване от известно време, вероятно имате повече данни, отколкото предполагате. Просто е разпръснат в различни инструменти и формати:
Резултатите от проучването, разположени във вашата платформа за проучване, Преписи от интервюта в Google Документи, Билети за поддръжка на клиенти във вашата система за помощ, Аналитични данни в различни табла за управление, Споменавания и отзиви в социалните медии, Стари лица от предишни проекти, Записи и бележки от тестове за използваемост.
Първата стъпка е да съберете всичко това на едно място. Не е необходимо да е идеално организиран. AI е забележително добър в осмислянето на объркани входове. Ако започвате от нулата и нямате много съществуващи изследвания, можете да използвате инструменти за дълбоко изследване на AI, за да установите базова линия.
Тези инструменти могат да сканират мрежата за дискусии относно вашата продуктова категория, отзиви на конкуренти и често задавани въпроси. Това ви дава нещо, с което да работите, докато изграждате основното си изследване. Създаване на интерактивни персони След като имате своето хранилище, следващата стъпка е създаването на персони, с които AI да може да се консултира от името на заинтересованите страни. Това се основава директно на подхода на функционалната персона, който очертах в предишната си статия, с една ключова разлика: тези персони се превръщат в лещи, през които AI анализира въпроси, а не само справкадокументи. Процесът работи по следния начин:
Захранете вашето изследователско хранилище с AI инструмент. Помолете го да идентифицира отделни потребителски сегменти въз основа на цели, задачи и точки на триене. Накарайте го да генерира подробни личности за всеки сегмент. Конфигурирайте AI да се консултира с всички лица, когато заинтересованите страни задават въпроси, предоставяйки консолидирана обратна връзка.
Тук този подход се отклонява значително от традиционните личности. Тъй като AI е основният потребител на тези лични документи, не е необходимо те да могат да се сканират или да се побират на една страница. Традиционните персонажи са ограничени от човешката четливост: трябва да дестилирате всичко до точки и ключови цитати, които някой може да усвои с един поглед. Но AI няма такова ограничение. Това означава, че вашите персони могат да бъдат значително по-подробни. Можете да включите дълги поведенчески наблюдения, противоречиви точки от данни и нюансиран контекст, които никога не биха оцелели в процеса на редактиране на традиционен плакат с персони. AI може да поеме цялата тази сложност и да се възползва от нея, когато отговаря на въпроси. Можете също така да създадете различни лещи или перспективи в рамките на всяка личност, съобразени с конкретни бизнес функции. Вашата персона „Войн през уикенда“ може да има маркетингова гледна точка (предпочитания за съобщения, навици на канали, отговори на кампанията), продуктова гледна точка (приоритети на функциите, модели на използваемост, задействания за надграждане) и леща за поддръжка (често срещани въпроси, точки на разочарование, предпочитания за резолюция). Когато маркетинг мениджър зададе въпрос, AI черпи от информацията, свързана с маркетинга. Когато продуктовият мениджър пита, той дърпа от продуктовата леща. Една и съща личност, различна дълбочина в зависимост от това кой пита.
Персоните все още трябва да включват всички функционални елементи, които обсъдихме преди: цели и задачи, въпроси и възражения, болезнени точки, допирни точки и пропуски в услугите. Но сега тези елементи се превръщат в основата за това как AI оценява въпросите от гледна точка на всеки човек, синтезирайки техните възгледи в приложими препоръки. Опции за внедряване Можете да настроите това с различни нива на сложност в зависимост от вашите ресурси и нужди. Простият подход Повечето AI платформи вече предлагат функции за проект или работно пространство, които ви позволяват да качвате справочни документи. В ChatGPT те се наричат проекти. Клод има подобна характеристика. Вторият пилот и Близнаците ги наричат Пространства или Скъпоценни камъни. За да започнете, създайте специален проект и качете вашите ключови изследователски документи и лица. След това напишете ясни инструкции, казвайки на AI да се консултира с всички персони, когато отговаря на въпроси. Нещо като: Вие помагате на заинтересованите страни да разберат нашите потребители. Когато ви бъдат зададени въпроси, консултирайте се с всички потребителски персони в този проект и предоставете: (1) кратко резюме на това как всяка персона вероятно би реагирала, (2) общ преглед, подчертаващ къде са съгласни и къде се различават, и (3) препоръки въз основа на техните колективни гледни точки. Възползвайте се от всички изследователски документи, за да информирате своя анализ. Ако изследването не покрива изцяло дадена тема, потърсете в социални платформи като Reddit, Twitter и подходящи форуми, за да видите как хората, отговарящи на тези личности, обсъждат подобни проблеми. Ако все още не сте сигурни в нещо, кажете го честно и предложете какво допълнително изследване може да помогне.
Този подход има някои ограничения. Има ограничения за броя на файловете, които можете да качите, така че може да се наложи да дадете приоритет на най-важните си изследвания или да консолидирате вашите личности в един изчерпателен документ. По-сложният подход За по-големи организации или по-текуща употреба, инструмент като Notion предлага предимства, тъй като може да побере цялото ви хранилище за изследвания и има вградени възможности за AI. Можете да създавате бази данни за различни видове изследвания, да ги свързвате заедно и след това да използвате AI, за да правите заявки във всичко.
Предимството тук е, че AI има достъп до много повече контекст. Когато заинтересована страна зададе въпрос, тя може да се възползва от проучвания, билети за поддръжка, преписи от интервюта и аналитични данни наведнъж. Това прави по-богати, по-нюансирани отговори. Какво не замества Трябва да съм наясно с ограниченията. Виртуалните личности не са заместител на разговорите с реални потребители. Те са начин да направим съществуващите изследвания по-достъпни и приложими. Има няколко сценария, при които все още се нуждаете от първично изследване:
Когато стартирате нещо наистина ново, което вашите съществуващи изследвания не покриват; Когато трябва да валидирате конкретни проекти или прототипи; Когато вашите данни в хранилището остареят; Когато заинтересованите странитрябва да чуете директно от истински хора, за да изградите съпричастност.
Всъщност можете да конфигурирате AI да разпознава тези ситуации. Когато някой зададе въпрос, който надхвърля това, на което изследването може да отговори, AI може да отговори с нещо като: "Нямам достатъчно информация, за да отговоря на това уверено. Това може да е добър въпрос за бързо потребителско интервю или проучване." И когато провеждате ново изследване, тези данни се връщат обратно в хранилището. Персоните се развиват с времето, докато вашето разбиране се задълбочава. Това е много по-добро от традиционния подход, при който персоните се създават веднъж и след това бавно остаряват. Организационната промяна Ако този подход се наложи във вашата организация, се случва нещо интересно. Ролята на UX екипа се измества от пазачи на потребителското знание към куратори и поддържащи хранилището. Вместо да прекарвате време в създаване на отчети, които могат или не могат да бъдат прочетени, вие прекарвате време, за да се уверите, че хранилището остава актуално и че AI е конфигуриран да дава полезни отговори. Проучвателната комуникация се променя от push (презентации, отчети, имейли) към pull (заинтересованите страни задават въпроси, когато имат нужда от отговори). Мисленето, ориентирано към потребителя, се разпределя в организацията, а не се концентрира в един екип. Това не прави UX изследователите по-малко ценни. Ако не друго, това ги прави по-ценни, защото работата им вече има по-широк обхват и по-голямо въздействие. Но това променя естеството на работата. Първи стъпки Ако искате да опитате този подход, започнете с малко. Ако имате нужда от пример за функционални персони, преди да се гмурнете, написах подробно ръководство за създаването им. Изберете един проект или екип и настройте проста реализация с помощта на ChatGPT Projects или подобен инструмент. Съберете каквото и да е изследване, което имате (дори и да ви се струва непълно), създайте една или две личности и вижте как реагират заинтересованите страни. Обърнете внимание какви въпроси задават. Те ще ви кажат къде вашето изследване има пропуски и какви допълнителни данни биха били най-ценни. Докато усъвършенствате подхода, можете да го разширите до повече екипи и по-сложни инструменти. Но основният принцип остава същият: вземете цялото това разпръснато потребителско знание и му дайте глас, който всеки във вашата организация може да чуе. В предишната си статия твърдях, че трябва да преминем от демографски персони към функционални персони, които се фокусират върху това, което потребителите се опитват да направят. Сега предлагам да направим следващата стъпка: от статични личности към интерактивни, които действително могат да участват в разговорите, в които се вземат решения. Защото всеки ден във вашата организация хората вземат решения, които засягат вашите потребители. И вашите потребители заслужават място на масата, дори и да е виртуална. Допълнителна информация за SmashingMag
„По-отблизо към персоните: какво представляват и как работят | 1“, Шломо Голц „Как да подобрите своя процес на проектиране с персони, базирани на данни“, Тим Ноцел „Как да направите вашите UX изследвания трудни за игнориране“, Виталий Фридман „Как да изградим силни взаимоотношения с клиенти за проучване на потребителите“, Renaissance Rachel
