Í fyrri grein minni kannaði ég hvernig gervigreind getur hjálpað okkur að búa til hagnýtar persónur á skilvirkari hátt. Við skoðuðum að byggja upp persónur sem einblína á það sem notendur eru að reyna að ná frekar en lýðfræðilegum sniðum sem líta vel út á veggspjöldum en breyta sjaldan hönnunarákvörðunum. En að búa til persónur er aðeins hálf baráttan. Stærri áskorunin er að fá þessa innsýn í hendur fólks sem þarf á henni að halda, á því augnabliki sem það þarf á henni að halda. Á hverjum degi tekur fólk í fyrirtækinu þínu ákvarðanir sem hafa áhrif á upplifun notenda. Vörateymi ákveða hvaða eiginleika á að forgangsraða. Markaðsteymi búa til herferðir. Fjármálateymi hanna innheimtuferli. Þjónustudeildir skrifa svarsniðmát. Allar þessar ákvarðanir móta hvernig notendur upplifa vöruna þína eða þjónustu. Og flestir þeirra gerast án inntaks frá raunverulegum notendum. Vandamálið með hvernig við deilum notendarannsóknum Þú gerir rannsóknina. Þú býrð til persónurnar. Þú skrifar skýrslurnar. Þú heldur kynningarnar. Þú gerir meira að segja fínar infografík. Og hvað gerist þá? Rannsóknin situr í sameiginlegum akstri einhvers staðar og safnar hægt og rólega stafrænu ryki. Það er vísað til persónunnar á upphafsfundum og þeim gleymist síðan. Skýrslunum er skimað einu sinni og aldrei opnað aftur. Þegar vörustjóri er að ákveða hvort hann eigi að bæta við nýjum eiginleika, grafa þeir líklega ekki í gegnum rannsóknargeymslu síðasta árs. Þegar fjármálateymið er að endurhanna reikningspóstinn, hafa þeir nánast örugglega ekki samráð við notendapersónur. Þeir gera sitt besta og halda áfram. Þetta er ekki gagnrýni á þessi lið. Þeir eru uppteknir. Þeir hafa fresti. Og satt að segja, jafnvel þótt þeir vildu ráðfæra sig við rannsóknina, myndu þeir líklega ekki vita hvar þeir ættu að finna hana eða hvernig á að túlka hana fyrir sérstaka spurningu þeirra. Þekkingin er lokuð inni í höfðingjum UX teymisins, sem getur ómögulega verið til staðar fyrir hverja ákvörðun sem er tekin í stofnuninni. Hvað ef notendur gætu raunverulega talað? Hvað ef, í stað þess að búa til kyrrstæð skjöl sem fólk þarf að finna og túlka, gætum við gefið hagsmunaaðilum leið til að hafa samráð við alla notendapersónur þínar í einu?
Ímyndaðu þér markaðsstjóra að vinna að nýrri herferð. Í stað þess að reyna að muna hvað persónurnar sögðu um skilaboðavalkosti gætu þeir einfaldlega spurt: "Ég er að hugsa um að leiða með afsláttartilboði í þessum tölvupósti. Hvað myndu notendum okkar finnast?" Og gervigreindin, sem byggir á öllum rannsóknargögnum þínum og persónum, gæti brugðist við með samþættri sýn: hvernig hver persóna myndi líklega bregðast við, hvar hún er sammála, hvar þau eru ólík og sett af ráðleggingum byggðar á sameiginlegum sjónarmiðum þeirra. Ein spurning, samsett innsýn yfir allan notendahópinn þinn.
Þetta er ekki vísindaskáldskapur. Með gervigreind getum við smíðað nákvæmlega svona kerfi. Við getum tekið allar þessar dreifðu rannsóknir (kannanir, viðtöl, stuðningsmiðar, greiningar, persónurnar sjálfar) og breytt því í gagnvirkt úrræði sem hver sem er getur spurt um endurgjöf á mörgum sjónarhornum. Að byggja upp notendarannsóknargeymsluna Grunnurinn að þessari nálgun er miðlæg geymsla með öllu sem þú veist um notendur þína. Hugsaðu um það sem eina uppsprettu sannleikans sem gervigreind getur nálgast og dregið úr. Ef þú hefur stundað notendarannsóknir í langan tíma, hefur þú líklega meiri gögn en þú gerir þér grein fyrir. Það er bara dreift um mismunandi verkfæri og snið:
Niðurstöður könnunar á könnunarvettvangi þínum, Viðtalsafrit í Google skjölum, Þjónustumiðar í þjónustuveri þínu, Greiningargögn í ýmsum mælaborðum, Umsagnir og umsagnir á samfélagsmiðlum, Gamlar persónur úr fyrri verkefnum, Nothæfispróf upptökur og athugasemdir.
Fyrsta skrefið er að safna þessu öllu saman á einn stað. Það þarf ekki að vera fullkomlega skipulagt. Gervigreind er ótrúlega góð í að gera vit í sóðalegum inntakum. Ef þú ert að byrja frá grunni og hefur ekki miklar rannsóknir fyrir hendi, geturðu notað djúprannsóknarverkfæri gervigreindar til að koma á grunnlínu.
Þessi verkfæri geta skannað vefinn eftir umræðum um vöruflokkinn þinn, dóma samkeppnisaðila og algengar spurningar sem fólk spyr. Þetta gefur þér eitthvað til að vinna með á meðan þú byggir upp grunnrannsóknir þínar. Að búa til gagnvirkar persónur Þegar þú hefur geymsluna þína er næsta skref að búa til persónur sem gervigreind getur ráðfært þig við fyrir hönd hagsmunaaðila. Þetta byggir beint á hagnýtu persónunálguninni sem ég lýsti í fyrri grein minni, með einum lykilmun: þessar persónur verða linsur þar sem gervigreindin greinir spurningar, ekki bara tilvísunskjöl. Ferlið virkar svona:
Færðu rannsóknargeymsluna þína í gervigreindarverkfæri. Biddu það um að bera kennsl á mismunandi notendahluta út frá markmiðum, verkefnum og núningspunktum. Láttu það búa til nákvæmar persónur fyrir hvern hluta. Stilltu gervigreind til að hafa samráð við alla persónuleika þegar hagsmunaaðilar spyrja spurninga og veita samþætt endurgjöf.
Hér er þessi nálgun verulega frábrugðin hefðbundnum persónum. Vegna þess að gervigreind er aðalneytandi þessara persónuskjala, þurfa þau ekki að vera skannaleg eða passa á einni síðu. Hefðbundnar persónur eru takmarkaðar af læsileika mannsins: þú verður að eima allt niður í punktapunkta og lykiltilvitnanir sem einhver getur tekið í gegn í fljótu bragði. En gervigreind hefur engar slíkar takmarkanir. Þetta þýðir að persónurnar þínar geta verið töluvert ítarlegri. Þú getur látið fylgja með langar atferlisathuganir, misvísandi gagnapunkta og blæbrigðaríkt samhengi sem myndi aldrei lifa af klippingarferlið fyrir hefðbundið persónuplakat. Gervigreindin getur haldið öllu þessu margbreytileika og byggt á því þegar spurningum er svarað. Þú getur líka búið til mismunandi linsur eða sjónarhorn innan hverrar persónu, sniðin að sérstökum viðskiptaaðgerðum. „Weekend Warrior“ persónan þín gæti verið með markaðslinsu (skilaboðastillingar, rásvenjur, viðbrögð herferðar), vörulinsu (eiginleikaforgangsröðun, nothæfismynstur, uppfærslukveikjur) og stuðningslinsu (algengar spurningar, gremjupunktar, upplausnarvalkostir). Þegar markaðsstjóri spyr spurningar, byggir gervigreindin á þær upplýsingar sem skipta máli fyrir markaðssetningu. Þegar vörustjóri spyr, togar hann frá vörulinsunni. Sama persóna, mismunandi dýpt eftir því hver er að spyrja.
Persónurnar ættu samt að innihalda alla virkniþættina sem við ræddum áður: markmið og verkefni, spurningar og andmæli, verkjapunkta, snertipunkta og þjónustugalla. En nú verða þessir þættir grunnurinn að því hvernig gervigreind metur spurningar frá sjónarhóli hverrar persónu og sameinar skoðanir þeirra í raunhæfar ráðleggingar. Framkvæmdarvalkostir Þú getur sett þetta upp með mismunandi háþróun eftir auðlindum þínum og þörfum. Einfalda nálgunin Flestir gervigreindarpallar bjóða nú upp á verkefni eða vinnusvæði eiginleika sem gera þér kleift að hlaða upp tilvísunarskjölum. Í ChatGPT eru þetta kölluð verkefni. Claude hefur svipaðan eiginleika. Copilot og Gemini kalla þá Spaces eða Gems. Til að byrja skaltu búa til sérstakt verkefni og hlaða upp helstu rannsóknarskjölum þínum og persónum. Skrifaðu síðan skýrar leiðbeiningar sem segja gervigreindinni að hafa samráð við alla persónuleika þegar þú svarar spurningum. Eitthvað eins og: Þú ert að hjálpa hagsmunaaðilum að skilja notendur okkar. Þegar spurt er spurninga, hafðu samband við alla notendapersónur í þessu verkefni og gefðu: (1) stutta samantekt á því hvernig hver persóna myndi líklega bregðast við, (2) yfirlit sem sýnir hvar þeir eru sammála og hvar þeir eru ólíkir og (3) ráðleggingar byggðar á sameiginlegum sjónarmiðum þeirra. Dragðu á öll rannsóknarskjölin til að upplýsa greiningu þína. Ef rannsóknin nær ekki að fullu yfir efni, leitaðu á samfélagsmiðlum eins og Reddit, Twitter og viðeigandi vettvangi til að sjá hvernig fólk sem passar við þessar persónur ræðir svipuð mál. Ef þú ert enn í vafa um eitthvað, segðu það heiðarlega og stingdu upp á því hvaða viðbótarrannsóknir gætu hjálpað.
Þessi nálgun hefur nokkrar takmarkanir. Það eru takmörk á því hversu mörgum skrám þú getur hlaðið upp, svo þú gætir þurft að forgangsraða mikilvægustu rannsóknum þínum eða sameina persónurnar þínar í eitt yfirgripsmikið skjal. Vandaðari nálgunin Fyrir stærri stofnanir eða áframhaldandi notkun býður tól eins og Notion upp á kosti vegna þess að það getur geymt alla rannsóknargeymsluna þína og hefur gervigreindargetu innbyggða. Þú getur búið til gagnagrunna fyrir mismunandi tegundir rannsókna, tengt þá saman og síðan notað gervigreindina til að spyrjast fyrir um allt.
Ávinningurinn hér er sá að gervigreind hefur aðgang að miklu meira samhengi. Þegar hagsmunaaðili spyr spurningar getur hann nýtt sér kannanir, stuðningsmiða, viðtalsafrit og greiningargögn allt í einu. Þetta gefur ríkari, blæbrigðaríkari svör. Hvað þetta kemur ekki í stað Ég ætti að vera skýr um takmarkanirnar. Sýndarpersónur koma ekki í staðinn fyrir að tala við raunverulega notendur. Þær eru leið til að gera núverandi rannsóknir aðgengilegri og framkvæmanlegri. Það eru nokkrar aðstæður þar sem þú þarft enn frumrannsóknir:
Þegar þú kynnir eitthvað raunverulega nýtt sem núverandi rannsóknir þínar ná ekki yfir; Þegar þú þarft að staðfesta sérstaka hönnun eða frumgerðir; Þegar geymslugögnin þín eru að verða gömul; Þegar hagsmunaaðilarþarf að heyra beint frá raunverulegum mönnum til að byggja upp samkennd.
Reyndar geturðu stillt gervigreind til að þekkja þessar aðstæður. Þegar einhver spyr spurningar sem er lengra en rannsóknin getur svarað, getur gervigreind svarað með einhverju eins og: „Ég hef ekki nægar upplýsingar til að svara því af öryggi. Þetta gæti verið góð spurning fyrir fljótlegt notendaviðtal eða könnun.“ Og þegar þú framkvæmir nýjar rannsóknir, streyma þessi gögn aftur inn í geymsluna. Persónurnar þróast með tímanum eftir því sem skilningur þinn dýpkar. Þetta er miklu betra en hefðbundin nálgun, þar sem persónur verða til einu sinni og fara síðan hægt og rólega úrelt. Skipulagsbreytingin Ef þessi nálgun kemur í ljós í fyrirtækinu þínu gerist eitthvað áhugavert. Hlutverk UX teymisins færist frá því að vera hliðverðir þekkingar notenda yfir í að vera sýningarstjórar og viðhaldsaðilar geymslunnar. Í stað þess að eyða tíma í að búa til skýrslur sem kunna að verða lesnar eða ekki, eyðirðu tíma í að tryggja að geymslan haldist núverandi og að gervigreind sé stillt til að gefa gagnleg svör. Rannsóknarsamskipti breytast frá ýttu (kynningum, skýrslum, tölvupóstum) í að draga (hagsmunaaðilar spyrja spurninga þegar þeir þurfa svör). Notendamiðuð hugsun dreifist um stofnunina frekar en að einbeita sér að einu teymi. Þetta gerir UX vísindamenn ekki minna virði. Ef eitthvað er þá gerir það þau verðmætari vegna þess að verk þeirra hafa nú breiðari svið og meiri áhrif. En það breytir eðli verksins. Að byrja Ef þú vilt prófa þessa nálgun skaltu byrja smátt. Ef þig vantar grunn um hagnýtar persónur áður en þú kafar í, hef ég skrifað ítarlegan leiðbeiningar um að búa þær til. Veldu eitt verkefni eða teymi og settu upp einfalda útfærslu með ChatGPT Projects eða svipuðu tóli. Safnaðu saman hvaða rannsóknum sem þú hefur (jafnvel þótt þær séu ófullkomnar), búðu til eina eða tvær persónur og sjáðu hvernig hagsmunaaðilar bregðast við. Gefðu gaum að hvaða spurningum þeir spyrja. Þetta mun segja þér hvar rannsóknir þínar hafa eyður og hvaða viðbótargögn væru verðmætust. Þegar þú fínpússar nálgunina geturðu stækkað í fleiri teymi og flóknari verkfæri. En meginreglan er sú sama: taktu alla þessa dreifðu notendaþekkingu og gefðu henni rödd sem allir í fyrirtækinu þínu geta heyrt. Í fyrri grein minni hélt ég því fram að við ættum að fara frá lýðfræðilegum persónum yfir í starfrænar persónur sem einbeita sér að því sem notendur eru að reyna að gera. Nú legg ég til að við tökum næsta skref: frá kyrrstæðum persónum til gagnvirkra sem geta í raun tekið þátt í samtölum þar sem ákvarðanir verða teknar. Vegna þess að á hverjum degi, í fyrirtækinu þínu, tekur fólk ákvarðanir sem hafa áhrif á notendur þína. Og notendur þínir eiga skilið sæti við borðið, jafnvel þótt það sé sýndarborð. Frekari lestur á SmashingMag
„Að skoða persónur nánar: hvað þær eru og hvernig þær virka | 1“, Shlomo Goltz „Hvernig á að bæta hönnunarferlið þitt með gagnatengdum persónum“, Tim Noetzel „Hvernig á að gera UX rannsóknir þínar erfiðar að hunsa“, Vitaly Friedman „Hvernig á að byggja upp sterk viðskiptatengsl fyrir notendarannsóknir“, Renaissance Rachel
