În articolul meu anterior, am explorat modul în care AI ne poate ajuta să creăm personaje funcționale mai eficient. Ne-am uitat la crearea de persoane care se concentrează pe ceea ce utilizatorii încearcă să realizeze, mai degrabă decât pe profiluri demografice care arată bine pe afișe, dar care rareori schimbă deciziile de design. Dar crearea de personaje este doar jumătate din luptă. Provocarea mai mare este să puneți aceste informații în mâinile oamenilor care au nevoie de ele, în momentul în care au nevoie de ele. În fiecare zi, oamenii din organizația dvs. iau decizii care afectează experiența utilizatorului. Echipele de produse decid ce caracteristici să acorde prioritate. Echipele de marketing creează campanii. Echipele financiare proiectează procesele de facturare. Echipele de asistență pentru clienți scriu șabloane de răspuns. Toate aceste decizii modelează modul în care utilizatorii experimentează produsul sau serviciul dvs. Și cele mai multe dintre ele se întâmplă fără nicio contribuție din partea utilizatorilor reali. Problema cu modul în care împărtășim cercetarea utilizatorilor Tu faci cercetarea. Tu creezi personajele. Tu scrii rapoartele. Tu faci prezentările. Faci chiar și infografice de lux. Și atunci ce se întâmplă? Cercetarea se află într-o unitate partajată undeva, adunând încet praful digital. Personajele sunt menționate în întâlnirile de lansare și apoi sunt uitate. Rapoartele sunt citite o dată și nu se mai deschide niciodată. Când un manager de produs decide dacă să adauge o nouă caracteristică, probabil că nu caută în depozitul de cercetare de anul trecut. Când echipa financiară reproiectează e-mailul de facturare, aproape sigur că nu consultă persoanele de utilizator. Ei fac cea mai bună ghicire și merg mai departe. Aceasta nu este o critică la adresa acelor echipe. Sunt ocupați. Au termene limită. Și sincer, chiar dacă ar dori să consulte cercetarea, probabil că nu ar ști unde să o găsească sau cum să o interpreteze pentru întrebarea lor specifică. Cunoștințele rămân blocate în șefii echipei UX, care nu pot fi prezente pentru fiecare decizie luată în cadrul organizației. Ce se întâmplă dacă utilizatorii ar putea vorbi cu adevărat? Ce se întâmplă dacă, în loc să creăm documente statice pe care oamenii trebuie să le găsească și să le interpreteze, am putea oferi părților interesate o modalitate de a consulta toți utilizatorii dvs. simultan?
Imaginați-vă un manager de marketing care lucrează la o nouă campanie. În loc să încerce să-și amintească ce au spus persoanele despre preferințele de mesagerie, ar putea să întrebe pur și simplu: „Mă gândesc să conduc cu o ofertă de reducere în acest e-mail. Ce ar crede utilizatorii noștri?” Iar AI, bazându-se pe toate datele și persoanele de cercetare, ar putea răspunde cu o viziune consolidată: cum ar reacționa probabil fiecare persoană, unde este de acord, unde diferă și un set de recomandări bazate pe perspectivele sale colective. O singură întrebare, o perspectivă sintetizată în întreaga dvs. bază de utilizatori.
Aceasta nu este science fiction. Cu AI, putem construi exact acest tip de sistem. Putem lua toate acele cercetări dispersate (sondajele, interviurile, biletele de asistență, analizele, personajele în sine) și să le transformăm într-o resursă interactivă pe care oricine o poate întreba pentru feedback cu mai multe perspective. Construirea magaziei de cercetare a utilizatorilor Fundamentul acestei abordări este un depozit centralizat a tot ceea ce știi despre utilizatorii tăi. Gândiți-vă la ea ca la o singură sursă de adevăr pe care AI o poate accesa și din care poate trage. Dacă ați făcut cercetări pentru utilizatori de mult timp, probabil că aveți mai multe date decât vă dați seama. Este doar împrăștiat în diferite instrumente și formate:
Rezultatele sondajului pe platforma dvs. de sondaj, transcrierea interviurilor în Google Docs, Tichete de asistență pentru clienți în sistemul dvs. de asistență, Date de analiză în diferite tablouri de bord, Mențiuni și recenzii în rețelele sociale, Personaje vechi din proiectele anterioare, Înregistrări și note de testare a utilizării.
Primul pas este să strângi toate acestea într-un singur loc. Nu trebuie să fie perfect organizat. AI este remarcabil de bun în a înțelege intrările dezordonate. Dacă porniți de la zero și nu aveți prea multe cercetări existente, puteți utiliza instrumente de cercetare profundă AI pentru a stabili o linie de bază.
Aceste instrumente pot scana web-ul pentru discuții despre categoria dvs. de produse, recenzii ale concurenților și întrebări frecvente pe care le pun oamenii. Acest lucru vă oferă ceva cu care să lucrați în timp ce vă dezvoltați cercetarea principală. Crearea de persoane interactive Odată ce aveți depozitul dvs., următorul pas este crearea unor persoane pe care AI le poate consulta în numele părților interesate. Aceasta se bazează direct pe abordarea personală funcțională pe care am subliniat-o în articolul meu anterior, cu o diferență cheie: aceste persoane devin lentile prin care AI analizează întrebări, nu doar referințe.documente. Procesul funcționează astfel:
Introduceți depozitul dvs. de cercetare într-un instrument AI. Solicitați-i să identifice segmente distincte de utilizatori pe baza obiectivelor, sarcinilor și punctelor de frecare. Pune-l să genereze persoane detaliate pentru fiecare segment. Configurați AI pentru a consulta toate persoanele atunci când părțile interesate pun întrebări, oferind feedback consolidat.
Aici este locul în care această abordare se deosebește semnificativ de persoanele tradiționale. Deoarece AI este consumatorul principal al acestor documente personale, acestea nu trebuie să fie scanate sau să se potrivească pe o singură pagină. Personajele tradiționale sunt constrânse de lizibilitatea umană: trebuie să distilați totul până la puncte și citate cheie pe care cineva le poate absorbi dintr-o privire. Dar AI nu are o astfel de limitare. Aceasta înseamnă că personajele dvs. pot fi considerabil mai detaliate. Puteți include observații comportamentale îndelungate, puncte de date contradictorii și context nuanțat care nu ar supraviețui niciodată procesului de editare pentru un poster tradițional de personalitate. Inteligența artificială poate păstra toată această complexitate și poate folosi ea atunci când răspunde la întrebări. De asemenea, puteți crea lentile sau perspective diferite în cadrul fiecărei persoane, adaptate pentru anumite funcții de afaceri. Personajul tău „Weekend Warrior” poate avea o lentilă de marketing (preferințe de mesaje, obiceiuri de canal, răspunsuri la campanie), o lentilă de produs (priorități de caracteristici, modele de utilizare, declanșatoare de upgrade) și o lentilă de asistență (întrebări frecvente, puncte de frustrare, preferințe de rezoluție). Când un manager de marketing pune o întrebare, AI se bazează pe informațiile relevante pentru marketing. Când un manager de produs întreabă, acesta trage din lentila produsului. Aceeași persoană, profunzime diferită în funcție de cine întreabă.
Personajele ar trebui să includă în continuare toate elementele funcționale pe care le-am discutat înainte: obiective și sarcini, întrebări și obiecții, puncte de durere, puncte de contact și lacune de serviciu. Dar acum aceste elemente devin baza pentru modul în care AI evaluează întrebările din perspectiva fiecărei persoane, sintetizând opiniile lor în recomandări acționabile. Opțiuni de implementare Puteți configura acest lucru cu diferite niveluri de sofisticare, în funcție de resursele și nevoile dvs. Abordarea simplă Majoritatea platformelor AI oferă acum funcții de proiect sau spațiu de lucru care vă permit să încărcați documente de referință. În ChatGPT, acestea se numesc Proiecte. Claude are o caracteristică similară. Copilotul și Gemenii le numesc Spații sau Geme. Pentru a începe, creați un proiect dedicat și încărcați documentele și personajele cheie de cercetare. Apoi scrieți instrucțiuni clare, spunându-i AI să consulte toate persoanele atunci când răspunde la întrebări. Ceva de genul: Ajuți părțile interesate să înțeleagă utilizatorii noștri. Când vi se pun întrebări, consultați toate persoanele din acest proiect și furnizați: (1) un scurt rezumat al modului în care fiecare persoană ar răspunde probabil, (2) o prezentare generală care evidențiază unde sunt de acord și unde diferă și (3) recomandări bazate pe perspectivele lor colective. Rezolvați toate documentele de cercetare pentru a vă informa analiza. Dacă cercetarea nu acoperă pe deplin un subiect, căutați platforme sociale precum Reddit, Twitter și forumuri relevante pentru a vedea cum oamenii care se potrivesc acestor persoane discută probleme similare. Dacă încă nu sunteți sigur despre ceva, spuneți-o sincer și sugerați ce cercetări suplimentare ar putea ajuta.
Această abordare are unele limitări. Există limite pentru numărul de fișiere pe care le puteți încărca, așa că ar putea fi necesar să prioritizați cele mai importante cercetări sau să vă consolidați personajele într-un singur document cuprinzător. Abordarea mai sofisticată Pentru organizații mai mari sau pentru utilizare continuă, un instrument precum Notion oferă avantaje, deoarece vă poate păstra întregul depozit de cercetare și are capabilități AI încorporate. Puteți crea baze de date pentru diferite tipuri de cercetare, le puteți lega împreună și apoi utilizați AI pentru a interoga toate.
Avantajul aici este că AI are acces la mult mai mult context. Când o parte interesată pune o întrebare, se poate baza pe sondaje, bilete de asistență, transcrieri ale interviurilor și date de analiză, toate simultan. Acest lucru face pentru răspunsuri mai bogate, mai nuanțate. Ce nu înlocuiește asta Ar trebui să fiu clar cu privire la limitări. Personajele virtuale nu sunt un substitut pentru a vorbi cu utilizatori reali. Ele sunt o modalitate de a face cercetarea existentă mai accesibilă și mai accesibilă. Există mai multe scenarii în care mai aveți nevoie de cercetare primară:
Când lansați ceva cu adevărat nou pe care cercetarea dvs. existentă nu acoperă; Când trebuie să validați modele sau prototipuri specifice; Când datele din depozit devin învechite; Când părțile interesatetrebuie să auzi direct de la oameni reali pentru a construi empatie.
De fapt, puteți configura AI pentru a recunoaște aceste situații. Când cineva pune o întrebare care depășește ceea ce poate răspunde cercetarea, AI-ul poate răspunde cu ceva de genul: „Nu am suficiente informații pentru a răspunde cu încredere. Aceasta ar putea fi o întrebare bună pentru un interviu sau un sondaj rapid cu utilizatorul.” Și atunci când efectuați noi cercetări, acele date revin în depozit. Personajele evoluează în timp pe măsură ce înțelegerea ta se adâncește. Aceasta este mult mai bună decât abordarea tradițională, în care personajele sunt create o dată și apoi treptat depășesc. Schimbarea Organizațională Dacă această abordare ajunge în organizația ta, se întâmplă ceva interesant. Rolul echipei UX se schimbă de la a fi paznicii cunoștințelor utilizatorilor la a fi curatorii și menținătorii depozitului. În loc să petreceți timp creând rapoarte care pot fi citite sau nu, vă asigurați că depozitul rămâne la zi și că AI este configurat pentru a oferi răspunsuri utile. Comunicarea de cercetare se schimbă de la push (prezentări, rapoarte, e-mailuri) la pull (părți interesate care pun întrebări atunci când au nevoie de răspunsuri). Gândirea centrată pe utilizator devine distribuită în cadrul organizației, mai degrabă decât concentrată într-o singură echipă. Acest lucru nu îi face pe cercetătorii UX mai puțin valoroși. În orice caz, îi face mai valoroși, deoarece munca lor are acum o acoperire mai largă și un impact mai mare. Dar schimbă natura lucrării. Noțiuni introductive Dacă doriți să încercați această abordare, începeți cu puțin. Dacă aveți nevoie de o notă despre persoanele funcționale înainte de a vă scufunda, am scris un ghid detaliat pentru crearea acestora. Alegeți un proiect sau o echipă și configurați o implementare simplă folosind Proiecte ChatGPT sau un instrument similar. Adunați orice cercetare aveți (chiar dacă se pare incompletă), creați una sau două persoane și vedeți cum răspund părțile interesate. Fiți atenți la ce întrebări pun. Acestea vă vor spune unde cercetarea dvs. are lacune și ce date suplimentare ar fi cele mai valoroase. Pe măsură ce perfecționați abordarea, vă puteți extinde la mai multe echipe și instrumente mai sofisticate. Dar principiul de bază rămâne același: luați toate acele cunoștințe dispersate ale utilizatorilor și oferiți-i o voce pe care oricine din organizația dvs. o poate auzi. În articolul meu anterior, am susținut că ar trebui să trecem de la persoane demografice la persoane funcționale care se concentrează pe ceea ce încearcă să facă utilizatorii. Acum sugerez să facem următorul pas: de la personaje statice la cele interactive care pot participa efectiv la conversațiile în care se iau decizii. Pentru că în fiecare zi, în organizația dvs., oamenii iau decizii care vă afectează utilizatorii. Iar utilizatorii tăi merită un loc la masă, chiar dacă este unul virtual. Citiri suplimentare despre SmashingMag
„O privire mai atentă asupra personajului: ce sunt acestea și cum funcționează | 1”, Shlomo Goltz „Cum să vă îmbunătățiți procesul de proiectare cu personaje bazate pe date”, Tim Noetzel „Cum să vă faceți cercetarea UX greu de ignorat”, Vitaly Friedman „Cum să construiți relații puternice cu clienții pentru cercetarea utilizatorilor”, Renaissance Rachel
