Oma eelmises artiklis uurisin, kuidas AI saab aidata meil tõhusamalt luua toimivaid isikuid. Vaatlesime isiksuste loomist, mis keskenduvad pigem sellele, mida kasutajad üritavad saavutada, mitte demograafilistele profiilidele, mis näevad plakatitel head välja, kuid muudavad kujundusotsuseid harva. Kuid persoonide loomine on vaid pool võitu. Suurem väljakutse on saada need teadmised nende inimeste kätte, kes neid vajavad hetkel, mil nad neid vajavad. Iga päev teevad teie organisatsiooni inimesed otsuseid, mis mõjutavad kasutajakogemust. Tootemeeskonnad otsustavad, milliseid funktsioone eelistada. Turundusmeeskonnad koostavad kampaaniaid. Finantsmeeskonnad kujundavad arveldusprotsesse. Klienditoe meeskonnad kirjutavad vastusemalle. Kõik need otsused kujundavad seda, kuidas kasutajad teie toodet või teenust kogevad. Ja enamik neist juhtub ilma tegelike kasutajate sekkumiseta. Probleem seoses sellega, kuidas me kasutajauuringuid jagame Te teete uurimistööd. Loote isiksused. Sina kirjutad aruandeid. Peate ettekandeid. Teete isegi uhkeid infograafikuid. Ja mis siis saab? Uurimistöö istub kuskil ühissõidukil ja kogub aeglaselt digitaalset tolmu. Isikutele viidatakse avakoosolekutel ja seejärel unustatakse. Aruanded jäetakse üle ühe korra ja neid ei avata enam. Kui tootejuht otsustab, kas lisada uus funktsioon, ei uuri ta tõenäoliselt eelmise aasta uuringute hoidlast. Kui finantsmeeskond arvemeili ümber kujundab, ei pea nad peaaegu kindlasti kasutajate isikutega nõu. Nad teevad oma parima oletuse ja liiguvad edasi. See ei ole nende meeskondade kriitika. Nad on hõivatud. Neil on tähtajad. Ja ausalt öeldes, isegi kui nad tahaksid uuringuga tutvuda, ei tea nad tõenäoliselt, kust seda leida või kuidas seda oma konkreetse küsimuse jaoks tõlgendada. Teadmised jäävad lukustatuna UX-meeskonna peadesse, kes ei saa olla iga organisatsioonis tehtava otsuse juures. Mis siis, kui kasutajad võiksid tegelikult rääkida? Mis siis, kui selle asemel, et luua staatilisi dokumente, mida inimesed peavad leidma ja tõlgendama, võiksime anda sidusrühmadele võimaluse kõigi teie kasutajate isikutega korraga konsulteerida?
Kujutage ette, et turundusjuht töötab uue kampaania kallal. Selle asemel, et püüda meeles pidada, mida persoonid sõnumieelistuste kohta ütlesid, võiksid nad lihtsalt küsida: "Mõtlen selles e-kirjas sooduspakkumisega juhtimisest. Mida meie kasutajad arvaks?" Ja tehisintellekt, tuginedes kõigile teie uurimisandmetele ja isikutele, võib vastata koondatud vaatega: kuidas iga isik tõenäoliselt reageerib, kus nad nõustuvad, kus nad erinevad, ja soovituste kogum, mis põhineb nende kollektiivsetel vaatenurkadel. Üks küsimus, sünteesitud ülevaade kogu teie kasutajabaasi kohta.
See ei ole ulme. AI abil saame ehitada täpselt sellise süsteemi. Saame võtta kõik need hajutatud uuringud (küsitlused, intervjuud, tugipiletid, analüütika, isikud ise) ja muuta selle interaktiivseks ressursiks, kust igaüks saab küsida mitmeperspektiivilist tagasisidet. Kasutajauuringute hoidla loomine Selle lähenemisviisi aluseks on tsentraliseeritud hoidla kõigele, mida oma kasutajate kohta teate. Mõelge sellest kui ühest tõeallikast, millele AI pääseb juurde ja millest saab ammutada. Kui olete mõnda aega kasutajauuringuid teinud, on teil tõenäoliselt rohkem andmeid, kui arvate. See on lihtsalt hajutatud erinevate tööriistade ja vormingute vahel:
Uuringutulemused asuvad teie küsitlusplatvormil, Intervjuu ärakirjad Google Docsis, Klienditoe piletid teie kasutajatoe süsteemis, Analyticsi andmed erinevatel armatuurlaudadel, Sotsiaalmeedia mainimised ja arvustused, Vanad persoonid eelmistest projektidest, Kasutustesti salvestised ja märkmed.
Esimene samm on koguda see kõik ühte kohta. See ei pea olema täiuslikult organiseeritud. AI suudab räpane sisendi mõtestada märkimisväärselt. Kui alustate nullist ja teil pole palju olemasolevaid uuringuid, saate lähtealuse loomiseks kasutada tehisintellekti süvauuringute tööriistu.
Need tööriistad võivad otsida veebist arutelusid teie tootekategooria kohta, konkurentide arvustusi ja levinud küsimusi, mida inimesed küsivad. See annab teile esmase uurimistöö väljatöötamise ajal midagi, millega töötada. Interaktiivsete persoonide loomine Kui teil on hoidla olemas, on järgmise sammuna luua isikud, kellega tehisintellekt saab sidusrühmade nimel nõu pidada. See tugineb otseselt oma eelmises artiklis kirjeldatud funktsionaalsele isikule lähenemisele, millel on üks oluline erinevus: need isikud muutuvad objektiivideks, mille kaudu tehisintellekt analüüsib küsimusi, mitte ainult viiteid.dokumente. Protsess toimib järgmiselt:
Sisestage oma uurimisvaramu AI-tööriista. Paluge tal eesmärkide, ülesannete ja hõõrdepunktide põhjal tuvastada erinevad kasutajasegmendid. Laske tal luua iga segmendi jaoks üksikasjalikud isiksused. Seadistage tehisintellekt konsulteerima kõigi isikutega, kui sidusrühmad esitavad küsimusi, andes konsolideeritud tagasisidet.
Siin erineb see lähenemine oluliselt traditsioonilistest isikutest. Kuna tehisintellekt on nende isikudokumentide peamine tarbija, ei pea need olema skannitavad ega mahtuma ühele lehele. Traditsioonilisi isiksusi piirab inimeste loetavus: peate destilleerima kõik kuni täppide ja võtmetsitaatideni, mida keegi võib ühe pilguga omastada. Kuid tehisintellektil pole sellist piirangut. See tähendab, et teie isikud võivad olla palju üksikasjalikumad. Saate lisada pikki käitumisvaatlusi, vastuolulisi andmepunkte ja nüansirikast konteksti, mis traditsioonilise persooniplakati redigeerimisprotsessi kunagi üle ei elaks. AI suudab kogu seda keerukust endas hoida ja küsimustele vastates toetuda. Samuti saate luua iga inimese jaoks erinevaid objektiive või vaatenurki, mis on kohandatud konkreetsete ärifunktsioonide jaoks. Teie „Weekend Warriori“ isikul võib olla turundusobjektiiv (sõnumieelistused, kanaliharjumused, kampaania vastused), tooteobjektiiv (funktsioonide prioriteedid, kasutatavuse mustrid, versiooniuuenduse käivitajad) ja tugiobjektiiv (levinud küsimused, pettumuse punktid, eraldusvõime eelistused). Kui turundusjuht esitab küsimuse, kasutab tehisintellekt turundusega seotud teavet. Kui tootejuht küsib, tõmbab see toote objektiivist välja. Sama isik, erinev sügavus olenevalt sellest, kes küsib.
Isikud peaksid siiski sisaldama kõiki funktsionaalseid elemente, mida me varem arutasime: eesmärgid ja ülesanded, küsimused ja vastuväited, valupunktid, puutepunktid ja teeninduslüngad. Kuid nüüd saavad need elemendid aluseks sellele, kuidas tehisintellekt hindab küsimusi iga inimese vaatenurgast, sünteesides nende vaated praktilisteks soovitusteks. Rakendusvalikud Saate selle seadistada erineva keerukuse tasemega, sõltuvalt teie ressurssidest ja vajadustest. Lihtne lähenemine Enamik AI platvorme pakub nüüd projekti või tööruumi funktsioone, mis võimaldavad teil viitedokumente üles laadida. ChatGPT-s nimetatakse neid projektideks. Claude'il on sarnane omadus. Kaaspiloot ja Kaksikud kutsuvad neid ruumideks või kalliskivideks. Alustamiseks looge spetsiaalne projekt ja laadige üles oma peamised uurimisdokumendid ja isikud. Seejärel kirjutage selged juhised, mis ütlevad tehisintellektile, et ta peab küsimustele vastamisel kõigi isikutega nõu. Midagi sellist: Aitate sidusrühmadel meie kasutajaid mõista. Küsimuste korral konsulteerige kõigi selles projektis osalevate kasutajatega ja esitage: (1) lühike kokkuvõte sellest, kuidas iga isik tõenäoliselt reageeriks, (2) ülevaade, milles tuuakse esile, milles nad nõustuvad ja milles nad erinevad, ja (3) soovitused, mis põhinevad nende kollektiivsetel vaatenurkadel. Kasutage oma analüüsi tegemiseks kõiki uurimisdokumente. Kui uurimus ei hõlma teemat täielikult, otsige sotsiaalseid platvorme, nagu Reddit, Twitter ja asjakohaseid foorumeid, et näha, kuidas nendele isikutele vastavad inimesed sarnaseid probleeme arutavad. Kui te pole veel milleski kindel, öelge see ausalt ja soovitage, millised täiendavad uuringud võiksid aidata.
Sellel lähenemisviisil on mõned piirangud. Üleslaaditavate failide arvule on kehtestatud piirangud, nii et peate võib-olla seadma tähtsuse järjekorda oma kõige olulisemad uuringud või koondama oma isikud üheks terviklikuks dokumendiks. Keerulisem lähenemine Suuremate organisatsioonide või pideva kasutuse jaoks pakub selline tööriist nagu Notion eeliseid, kuna see mahutab kogu teie uurimisvaramu ja sellel on sisseehitatud tehisintellekti võimalused. Saate luua andmebaase erinevat tüüpi uuringute jaoks, linkida need omavahel ja seejärel kasutada tehisintellekti kõigi kohta päringute tegemiseks.
Siin on eeliseks see, et tehisintellektil on juurdepääs palju suuremale kontekstile. Kui sidusrühm esitab küsimuse, saab ta toetuda küsitlustele, tugipiletitele, intervjuude ärakirjadele ja analüütikaandmetele korraga. See annab rikkalikumaid ja nüansirikkamaid vastuseid. Mida see ei asenda Peaksin olema piirangute osas selge. Virtuaalsed isikud ei asenda tõeliste kasutajatega rääkimist. Need on viis olemasolevate uuringute kättesaadavamaks ja teostatavamaks muutmiseks. On mitmeid stsenaariume, mille puhul vajate siiski esmaseid uuringuid:
Kui käivitate midagi tõeliselt uut, mida teie olemasolevad uuringud ei hõlma; Kui teil on vaja kinnitada konkreetsed kujundused või prototüübid; Kui teie hoidla andmed hakkavad aeguma; Kui sidusrühmadempaatiavõime arendamiseks on vaja kuulda otse pärisinimestelt.
Tegelikult saate AI konfigureerida neid olukordi ära tundma. Kui keegi esitab küsimuse, mis läheb kaugemale sellest, mida uurimus suudab vastata, võib AI vastata järgmiselt: "Mul pole piisavalt teavet, et sellele enesekindlalt vastata. See võib olla hea küsimus kiireks kasutajaintervjuuks või küsitluseks." Ja kui teete uusi uuringuid, edastatakse need andmed hoidlasse. Isiksused arenevad aja jooksul, kui teie arusaam süveneb. See on palju parem kui traditsiooniline lähenemine, kus persoonid luuakse üks kord ja siis aeglaselt aeguvad. Organisatsiooniline nihe Kui see lähenemine teie organisatsioonis kohale jõuab, juhtub midagi huvitavat. UX-i meeskonna roll nihkub kasutajate teadmiste väravavalvurilt hoidla kuraatoriks ja hooldajaks. Selle asemel, et kulutada aega aruannete loomisele, mida võidakse lugeda või mitte, kulutate aega sellele, et hoidla püsiks ajakohasena ja et tehisintellekt oleks konfigureeritud andma kasulikke vastuseid. Uurige, kuidas kommunikatsioon muutub push-ist (esitlused, aruanded, meilid) tõmbamiseks (huvirühmad esitavad küsimusi, kui nad vajavad vastuseid). Kasutajakeskne mõtlemine jaotub kogu organisatsioonis, mitte ei koondu ühte meeskonda. See ei muuda UX-i teadlasi vähem väärtuslikuks. Kui midagi, siis see muudab nad väärtuslikumaks, sest nende tööl on nüüd laiem haare ja suurem mõju. Kuid see muudab töö olemust. Alustamine Kui soovite seda lähenemisviisi proovida, alustage väikesest. Kui vajate enne sukeldumist funktsionaalsete persoonide aabitsat, olen koostanud üksikasjaliku juhendi nende loomiseks. Valige üks projekt või meeskond ja seadistage ChatGPT Projectsi või sarnase tööriista abil lihtne rakendus. Koguge kokku mis tahes uurimistöö (isegi kui see tundub olevat puudulik), looge üks või kaks isikut ja vaadake, kuidas sidusrühmad reageerivad. Pöörake tähelepanu sellele, milliseid küsimusi nad küsivad. Need näitavad teile, kus teie uurimistöös on lünki ja millised lisaandmed oleksid kõige väärtuslikumad. Lähenemisviisi täpsustades saate laiendada rohkem meeskondi ja keerukamaid tööriistu. Kuid põhiprintsiip jääb samaks: võtke kõik need hajutatud kasutajateadmised ja andke neile hääl, mida kõik teie organisatsioonis kuulevad. Oma eelmises artiklis väitsin, et peaksime liikuma demograafilistelt isikutelt funktsionaalsetele isikutele, kes keskenduvad sellele, mida kasutajad üritavad teha. Nüüd soovitan astuda järgmine samm: staatilistest isikutest interaktiivsete isikuteni, kes saavad tegelikult osaleda vestlustes, kus otsuseid tehakse. Sest iga päev teevad inimesed teie organisatsioonis otsuseid, mis mõjutavad teie kasutajaid. Ja teie kasutajad väärivad istet laua taga, isegi kui see on virtuaalne. Täiendav lugemine saidil SmashingMag
"Persoonide lähem pilk: mis need on ja kuidas nad töötavad | 1", Shlomo Goltz "Kuidas täiustada oma disainiprotsessi andmepõhiste isikutega", Tim Noetzel "Kuidas muuta oma UX-i uurimistööd raskesti ignoreeritavaks", Vitaly Friedman "Kuidas luua tugevaid kliendisuhteid kasutajauuringute jaoks", Renaissance Rachel
