अपने पिछले लेख में, मैंने पता लगाया कि एआई हमें कार्यात्मक व्यक्तित्व को अधिक कुशलता से बनाने में कैसे मदद कर सकता है। हमने ऐसे व्यक्तित्वों के निर्माण पर ध्यान दिया जो इस बात पर ध्यान केंद्रित करते हैं कि उपयोगकर्ता जनसांख्यिकीय प्रोफाइल के बजाय क्या हासिल करने की कोशिश कर रहे हैं जो पोस्टर पर अच्छे लगते हैं लेकिन शायद ही कभी डिज़ाइन निर्णय बदलते हैं। लेकिन व्यक्तित्व बनाना केवल आधी लड़ाई है। बड़ी चुनौती उन अंतर्दृष्टियों को उन लोगों तक पहुंचाना है जिन्हें उनकी जरूरत है, इस समय उन्हें उनकी जरूरत है। हर दिन, आपके संगठन के लोग ऐसे निर्णय लेते हैं जो उपयोगकर्ता अनुभव को प्रभावित करते हैं। उत्पाद टीमें तय करती हैं कि किन सुविधाओं को प्राथमिकता देनी है। मार्केटिंग टीमें अभियान तैयार करती हैं। वित्त टीमें चालान प्रक्रियाएँ डिज़ाइन करती हैं। ग्राहक सहायता टीमें प्रतिक्रिया टेम्पलेट लिखती हैं। ये सभी निर्णय यह निर्धारित करते हैं कि उपयोगकर्ता आपके उत्पाद या सेवा का अनुभव कैसे करते हैं। और उनमें से अधिकांश वास्तविक उपयोगकर्ताओं के इनपुट के बिना घटित होते हैं। समस्या यह है कि हम उपयोगकर्ता अनुसंधान कैसे साझा करते हैं आप शोध करें. आप व्यक्तित्व बनाते हैं. आप रिपोर्ट लिखें. आप प्रेजेंटेशन दीजिए. आप फैंसी इन्फोग्राफिक्स भी बनाते हैं। और फिर क्या होता है? शोध कहीं साझा अभियान में है, धीरे-धीरे डिजिटल धूल इकट्ठा कर रहा है। शुरुआती बैठकों में व्यक्तित्वों का संदर्भ दिया जाता है और फिर भुला दिया जाता है। रिपोर्टें एक बार स्किम्ड हो जाती हैं और फिर कभी नहीं खुलतीं। जब कोई उत्पाद प्रबंधक यह तय कर रहा है कि कोई नई सुविधा जोड़नी है या नहीं, तो वे शायद पिछले साल के शोध भंडार को नहीं खंगालते हैं। जब वित्त टीम इनवॉइस ईमेल को फिर से डिज़ाइन कर रही है, तो वे निश्चित रूप से उपयोगकर्ता व्यक्तियों से परामर्श नहीं करते हैं। वे अपना सर्वश्रेष्ठ अनुमान लगाते हैं और आगे बढ़ जाते हैं। यह उन टीमों की आलोचना नहीं है. वे व्यस्त हैं. उनके पास समय सीमा है. और ईमानदारी से कहें तो, भले ही वे शोध से परामर्श लेना चाहें, उन्हें शायद यह नहीं पता होगा कि इसे कहां पाया जाए या अपने विशिष्ट प्रश्न के लिए इसकी व्याख्या कैसे की जाए। ज्ञान यूएक्स टीम के प्रमुखों के अंदर बंद रहता है, जो संभवतः संगठन में होने वाले हर निर्णय के लिए उपस्थित नहीं हो सकते हैं। यदि उपयोगकर्ता वास्तव में बोल सकें तो क्या होगा? क्या होगा यदि, लोगों को खोजने और व्याख्या करने के लिए आवश्यक स्थिर दस्तावेज़ बनाने के बजाय, हम हितधारकों को आपके सभी उपयोगकर्ता व्यक्तित्वों से एक ही बार में परामर्श करने का एक तरीका दे सकें?
कल्पना कीजिए कि एक मार्केटिंग मैनेजर एक नए अभियान पर काम कर रहा है। मैसेजिंग प्राथमिकताओं के बारे में व्यक्तियों ने क्या कहा, यह याद रखने की कोशिश करने के बजाय, वे बस पूछ सकते हैं: "मैं इस ईमेल में छूट की पेशकश के बारे में सोच रहा हूं। हमारे उपयोगकर्ता क्या सोचेंगे?" और एआई, आपके सभी शोध डेटा और व्यक्तित्वों पर आधारित, एक समेकित दृष्टिकोण के साथ प्रतिक्रिया दे सकता है: प्रत्येक व्यक्ति कैसे प्रतिक्रिया करेगा, वे कहां सहमत हैं, वे कहां भिन्न हैं, और उनके सामूहिक दृष्टिकोण के आधार पर सिफारिशों का एक सेट। एक प्रश्न, आपके संपूर्ण उपयोगकर्ता आधार में संश्लेषित अंतर्दृष्टि।
यह विज्ञान कथा नहीं है. AI की मदद से हम बिल्कुल इसी तरह का सिस्टम बना सकते हैं। हम उस सभी बिखरे हुए शोध (सर्वेक्षण, साक्षात्कार, समर्थन टिकट, विश्लेषण, स्वयं व्यक्तित्व) को ले सकते हैं और इसे एक इंटरैक्टिव संसाधन में बदल सकते हैं जिसे कोई भी बहु-परिप्रेक्ष्य प्रतिक्रिया के लिए क्वेरी कर सकता है। उपयोगकर्ता अनुसंधान भंडार का निर्माण इस दृष्टिकोण की नींव आपके उपयोगकर्ताओं के बारे में जो कुछ भी आप जानते हैं उसका एक केंद्रीकृत भंडार है। इसे सत्य के एकल स्रोत के रूप में सोचें जिस तक AI पहुँच सकता है और उससे लाभ उठा सकता है। यदि आप लंबे समय से उपयोगकर्ता अनुसंधान कर रहे हैं, तो संभवत: आपके पास अनुमान से अधिक डेटा है। यह बस विभिन्न उपकरणों और प्रारूपों में बिखरा हुआ है:
आपके सर्वेक्षण मंच पर बैठे सर्वेक्षण परिणाम, Google डॉक्स में साक्षात्कार प्रतिलेख, आपके हेल्पडेस्क सिस्टम में ग्राहक सहायता टिकट, विभिन्न डैशबोर्ड में एनालिटिक्स डेटा, सोशल मीडिया उल्लेख और समीक्षा, पिछली परियोजनाओं के पुराने व्यक्तित्व, प्रयोज्यता परीक्षण रिकॉर्डिंग और नोट्स।
पहला कदम यह सब एक जगह इकट्ठा करना है। इसे पूर्णतः व्यवस्थित करने की आवश्यकता नहीं है। एआई अव्यवस्थित इनपुट को समझने में उल्लेखनीय रूप से अच्छा है। यदि आप बिल्कुल नए सिरे से शुरुआत कर रहे हैं और आपके पास बहुत अधिक शोध नहीं है, तो आप आधार रेखा स्थापित करने के लिए एआई गहन शोध टूल का उपयोग कर सकते हैं।
ये उपकरण आपके उत्पाद श्रेणी, प्रतिस्पर्धी समीक्षाओं और लोगों द्वारा पूछे जाने वाले सामान्य प्रश्नों के बारे में चर्चा के लिए वेब को स्कैन कर सकते हैं। इससे आपको अपना प्राथमिक शोध तैयार करते समय काम करने के लिए कुछ मिलता है। इंटरएक्टिव व्यक्तित्व बनाना एक बार जब आपके पास अपना भंडार हो जाए, तो अगला कदम ऐसे व्यक्तियों का निर्माण करना है जिनसे एआई हितधारकों की ओर से परामर्श कर सके। यह सीधे मेरे पिछले लेख में उल्लिखित कार्यात्मक व्यक्तित्व दृष्टिकोण पर आधारित है, एक महत्वपूर्ण अंतर के साथ: ये व्यक्तित्व लेंस बन जाते हैं जिसके माध्यम से एआई प्रश्नों का विश्लेषण करता है, न कि केवल संदर्भ का।दस्तावेज़. प्रक्रिया इस प्रकार काम करती है:
अपने शोध भंडार को एआई टूल में फ़ीड करें। इसे लक्ष्यों, कार्यों और घर्षण बिंदुओं के आधार पर अलग-अलग उपयोगकर्ता खंडों की पहचान करने के लिए कहें। क्या इसने प्रत्येक खंड के लिए विस्तृत व्यक्तित्व तैयार किए हैं। जब हितधारक प्रश्न पूछते हैं, तो समेकित प्रतिक्रिया प्रदान करते हुए सभी व्यक्तियों से परामर्श करने के लिए एआई को कॉन्फ़िगर करें।
यहीं पर यह दृष्टिकोण पारंपरिक व्यक्तित्वों से महत्वपूर्ण रूप से भिन्न होता है। चूँकि AI इन व्यक्तित्व दस्तावेज़ों का प्राथमिक उपभोक्ता है, इसलिए उन्हें स्कैन करने योग्य या एक पृष्ठ पर फ़िट होने की आवश्यकता नहीं है। पारंपरिक व्यक्तित्व मानवीय पठनीयता से बाधित होते हैं: आपको हर चीज़ को बुलेट बिंदुओं और प्रमुख उद्धरणों तक सीमित करना होगा जिन्हें कोई व्यक्ति एक नज़र में आत्मसात कर सकता है। लेकिन AI की ऐसी कोई सीमा नहीं है। इसका मतलब है कि आपका व्यक्तित्व काफी अधिक विस्तृत हो सकता है। आप लंबे व्यवहार संबंधी अवलोकन, विरोधाभासी डेटा बिंदु और सूक्ष्म संदर्भ शामिल कर सकते हैं जो पारंपरिक व्यक्तित्व पोस्टर के लिए संपादन प्रक्रिया में कभी टिक नहीं पाएंगे। एआई इस सारी जटिलता को पकड़ सकता है और प्रश्नों का उत्तर देते समय इसका उपयोग कर सकता है। आप विशिष्ट व्यावसायिक कार्यों के अनुरूप प्रत्येक व्यक्तित्व के भीतर अलग-अलग लेंस या परिप्रेक्ष्य भी बना सकते हैं। आपके "वीकेंड वॉरियर" व्यक्तित्व में एक मार्केटिंग लेंस (मैसेजिंग प्राथमिकताएं, चैनल आदतें, अभियान प्रतिक्रियाएं), एक उत्पाद लेंस (सुविधा प्राथमिकताएं, प्रयोज्य पैटर्न, अपग्रेड ट्रिगर्स), और एक समर्थन लेंस (सामान्य प्रश्न, निराशा बिंदु, समाधान प्राथमिकताएं) हो सकता है। जब कोई मार्केटिंग मैनेजर कोई प्रश्न पूछता है, तो एआई मार्केटिंग-प्रासंगिक जानकारी प्राप्त करता है। जब कोई उत्पाद प्रबंधक पूछता है, तो वह उत्पाद लेंस से दूर हो जाता है। वही व्यक्तित्व, कौन पूछ रहा है उसके आधार पर अलग-अलग गहराई।
व्यक्तित्व में अभी भी वे सभी कार्यात्मक तत्व शामिल होने चाहिए जिन पर हमने पहले चर्चा की थी: लक्ष्य और कार्य, प्रश्न और आपत्तियां, दर्द बिंदु, टचप्वाइंट और सेवा अंतराल। लेकिन अब ये तत्व इस बात का आधार बन गए हैं कि एआई प्रत्येक व्यक्ति के दृष्टिकोण से प्रश्नों का मूल्यांकन कैसे करता है, उनके विचारों को कार्रवाई योग्य अनुशंसाओं में संश्लेषित करता है। कार्यान्वयन विकल्प आप इसे अपने संसाधनों और आवश्यकताओं के आधार पर विभिन्न स्तरों पर परिष्कार के साथ स्थापित कर सकते हैं। सरल दृष्टिकोण अधिकांश AI प्लेटफ़ॉर्म अब प्रोजेक्ट या कार्यक्षेत्र सुविधाएँ प्रदान करते हैं जो आपको संदर्भ दस्तावेज़ अपलोड करने देती हैं। चैटजीपीटी में इन्हें प्रोजेक्ट कहा जाता है। क्लाउड में भी ऐसी ही एक विशेषता है. कोपायलट और जेमिनी उन्हें स्पेस या रत्न कहते हैं। आरंभ करने के लिए, एक समर्पित प्रोजेक्ट बनाएं और अपने प्रमुख शोध दस्तावेज़ और व्यक्तित्व अपलोड करें। फिर प्रश्नों का उत्तर देते समय एआई को सभी व्यक्तियों से परामर्श करने के लिए स्पष्ट निर्देश लिखें। कुछ इस तरह: आप हितधारकों को हमारे उपयोगकर्ताओं को समझने में मदद कर रहे हैं। प्रश्न पूछे जाने पर, इस परियोजना में सभी उपयोगकर्ता व्यक्तित्वों से परामर्श लें और प्रदान करें: (1) प्रत्येक व्यक्ति कैसे प्रतिक्रिया देगा इसका एक संक्षिप्त सारांश, (2) एक सिंहावलोकन जो इस बात पर प्रकाश डालता है कि वे कहां सहमत हैं और कहां भिन्न हैं, और (3) उनके सामूहिक दृष्टिकोण के आधार पर सिफारिशें। अपने विश्लेषण को सूचित करने के लिए सभी शोध दस्तावेज़ तैयार करें। यदि शोध किसी विषय को पूरी तरह से कवर नहीं करता है, तो Reddit, Twitter और प्रासंगिक मंचों जैसे सामाजिक प्लेटफार्मों पर खोजें और देखें कि इन व्यक्तित्वों से मेल खाने वाले लोग समान मुद्दों पर कैसे चर्चा करते हैं। यदि आप अभी भी किसी चीज़ के बारे में अनिश्चित हैं, तो ईमानदारी से कहें और सुझाव दें कि अतिरिक्त शोध से क्या मदद मिल सकती है।
इस दृष्टिकोण की कुछ सीमाएँ हैं। आप कितनी फ़ाइलें अपलोड कर सकते हैं, इसकी कुछ सीमाएँ हैं, इसलिए आपको अपने सबसे महत्वपूर्ण शोध को प्राथमिकता देने या अपने व्यक्तित्व को एक व्यापक दस्तावेज़ में समेकित करने की आवश्यकता हो सकती है। अधिक परिष्कृत दृष्टिकोण बड़े संगठनों या अधिक चल रहे उपयोग के लिए, नोशन जैसा उपकरण लाभ प्रदान करता है क्योंकि यह आपके संपूर्ण शोध भंडार को पकड़ सकता है और इसमें एआई क्षमताएं अंतर्निहित हैं। आप विभिन्न प्रकार के शोध के लिए डेटाबेस बना सकते हैं, उन्हें एक साथ जोड़ सकते हैं, और फिर एआई का उपयोग हर चीज पर क्वेरी करने के लिए कर सकते हैं।
यहां लाभ यह है कि एआई के पास अधिक संदर्भ तक पहुंच है। जब कोई हितधारक कोई प्रश्न पूछता है, तो वह एक ही बार में सर्वेक्षण, समर्थन टिकट, साक्षात्कार प्रतिलेख और विश्लेषण डेटा का उपयोग कर सकता है। इससे अधिक समृद्ध, अधिक सूक्ष्म प्रतिक्रियाएँ प्राप्त होती हैं। यह क्या प्रतिस्थापित नहीं करता मुझे सीमाओं के बारे में स्पष्ट होना चाहिए। आभासी व्यक्तित्व वास्तविक उपयोगकर्ताओं से बात करने का विकल्प नहीं हैं। वे मौजूदा शोध को अधिक सुलभ और कार्रवाई योग्य बनाने का एक तरीका हैं। ऐसे कई परिदृश्य हैं जहां आपको अभी भी प्राथमिक शोध की आवश्यकता है:
कुछ सचमुच नया लॉन्च करते समय जिसे आपके मौजूदा शोध में शामिल नहीं किया गया है; जब आपको विशिष्ट डिज़ाइन या प्रोटोटाइप को मान्य करने की आवश्यकता हो; जब आपका रिपॉजिटरी डेटा पुराना हो रहा हो; जब हितधारकसहानुभूति विकसित करने के लिए वास्तविक मनुष्यों से सीधे सुनने की आवश्यकता है।
वास्तव में, आप इन स्थितियों को पहचानने के लिए एआई को कॉन्फ़िगर कर सकते हैं। जब कोई ऐसा प्रश्न पूछता है जो अनुसंधान के उत्तर से परे है, तो एआई कुछ इस तरह से उत्तर दे सकता है: "मेरे पास आत्मविश्वास से उत्तर देने के लिए पर्याप्त जानकारी नहीं है। त्वरित उपयोगकर्ता साक्षात्कार या सर्वेक्षण के लिए यह एक अच्छा प्रश्न हो सकता है।" और जब आप नया शोध करते हैं, तो वह डेटा वापस रिपॉजिटरी में फीड हो जाता है। जैसे-जैसे आपकी समझ गहरी होती जाती है, समय के साथ व्यक्तित्व विकसित होते जाते हैं। यह पारंपरिक दृष्टिकोण से कहीं बेहतर है, जहां व्यक्तित्व एक बार बनता है और फिर धीरे-धीरे पुराना हो जाता है। संगठनात्मक बदलाव यदि यह दृष्टिकोण आपके संगठन में लागू हो जाता है, तो कुछ दिलचस्प घटित होता है। यूएक्स टीम की भूमिका उपयोगकर्ता ज्ञान के द्वारपाल से हटकर रिपॉजिटरी के क्यूरेटर और रखरखाव करने वाले के रूप में बदल जाती है। ऐसी रिपोर्ट बनाने में समय बर्बाद करने के बजाय जो पढ़ी जा सकती हैं या नहीं, आप यह सुनिश्चित करने में समय बिताते हैं कि रिपॉजिटरी चालू रहे और एआई को उपयोगी प्रतिक्रिया देने के लिए कॉन्फ़िगर किया गया है। अनुसंधान संचार पुश (प्रस्तुतीकरण, रिपोर्ट, ईमेल) से पुल (हितधारकों द्वारा उत्तर की आवश्यकता होने पर प्रश्न पूछने) में बदल जाता है। उपयोगकर्ता-केंद्रित सोच एक टीम में केंद्रित होने के बजाय पूरे संगठन में वितरित हो जाती है। यह यूएक्स शोधकर्ताओं को कम मूल्यवान नहीं बनाता है। यदि कुछ भी हो, तो यह उन्हें और अधिक मूल्यवान बनाता है क्योंकि उनके काम की अब व्यापक पहुंच और अधिक प्रभाव है। लेकिन इससे कार्य की प्रकृति बदल जाती है। आरंभ करना यदि आप इस दृष्टिकोण को आज़माना चाहते हैं, तो छोटी शुरुआत करें। यदि आपको आगे बढ़ने से पहले कार्यात्मक व्यक्तित्व पर एक प्राइमर की आवश्यकता है, तो मैंने उन्हें बनाने के लिए एक विस्तृत मार्गदर्शिका लिखी है। एक प्रोजेक्ट या टीम चुनें और चैटजीपीटी प्रोजेक्ट्स या इसी तरह के टूल का उपयोग करके एक सरल कार्यान्वयन स्थापित करें। आपके पास जो भी शोध है उसे इकट्ठा करें (भले ही वह अधूरा लगे), एक या दो व्यक्तित्व बनाएं और देखें कि हितधारक कैसे प्रतिक्रिया देते हैं। वे क्या प्रश्न पूछते हैं, इस पर ध्यान दें। ये आपको बताएंगे कि आपके शोध में कहां कमियां हैं और कौन सा अतिरिक्त डेटा सबसे मूल्यवान होगा। जैसे-जैसे आप दृष्टिकोण को परिष्कृत करते हैं, आप अधिक टीमों और अधिक परिष्कृत टूलींग तक विस्तार कर सकते हैं। लेकिन मूल सिद्धांत वही रहता है: उपयोगकर्ता का सारा बिखरा हुआ ज्ञान लें और उसे एक ऐसी आवाज़ दें जिसे आपके संगठन में कोई भी सुन सके। अपने पिछले लेख में, मैंने तर्क दिया था कि हमें जनसांख्यिकीय व्यक्तित्व से कार्यात्मक व्यक्तित्व की ओर बढ़ना चाहिए जो इस बात पर ध्यान केंद्रित करता है कि उपयोगकर्ता क्या करने का प्रयास कर रहे हैं। अब मैं सुझाव दे रहा हूं कि हम अगला कदम उठाएं: स्थिर व्यक्तित्व से इंटरैक्टिव व्यक्तित्व तक जो वास्तव में उन वार्तालापों में भाग ले सकते हैं जहां निर्णय लिए जाते हैं। क्योंकि हर दिन, आपके संगठन में, लोग ऐसे निर्णय ले रहे हैं जो आपके उपयोगकर्ताओं को प्रभावित करते हैं। और आपके उपयोगकर्ता मेज़ पर सीट पाने के पात्र हैं, भले ही वह आभासी सीट ही क्यों न हो। स्मैशिंगमैग पर आगे पढ़ें
"व्यक्तित्व पर एक नज़दीकी नज़र: वे क्या हैं और कैसे काम करते हैं | 1", श्लोमो गोल्ट्ज़ "डेटा-आधारित व्यक्तियों के साथ अपनी डिज़ाइन प्रक्रिया को कैसे सुधारें", टिम नोएट्ज़ेल "कैसे अपने यूएक्स रिसर्च को नज़रअंदाज करना कठिन बनाएं", विटाली फ्रीडमैन "उपयोगकर्ता अनुसंधान के लिए मजबूत ग्राहक संबंध कैसे बनाएं", पुनर्जागरण राचेल
