У моїй попередній статті я дослідив, як штучний інтелект може допомогти нам створювати функціональних персонажів більш ефективно. Ми розглянули створення персонажів, які зосереджені на тому, що користувачі намагаються досягти, а не демографічні профілі, які добре виглядають на плакатах, але рідко змінюють дизайнерські рішення. Але створення персонажів – це лише половина справи. Більший виклик полягає в тому, щоб отримати ці знання в руки людей, яким вони потрібні, саме в той момент, коли вони їм потрібні. Щодня люди у вашій організації приймають рішення, які впливають на взаємодію з користувачами. Команди продуктів вирішують, яким функціям віддавати пріоритет. Маркетингові групи створюють кампанії. Фінансові групи розробляють процеси виставлення рахунків. Команди підтримки клієнтів пишуть шаблони відповідей. Усі ці рішення впливають на сприйняття користувачами вашого продукту чи послуги. І більшість із них відбуваються без участі реальних користувачів. Проблема в тому, як ми ділимося дослідженнями користувачів Ви проводите дослідження. Ви створюєте персонажів. Ви пишете звіти. Ви проводите презентації. Ви навіть робите дивовижну інфографіку. А потім що відбувається? Дослідження сидить десь на спільному диску, повільно збираючи цифровий пил. Персони згадуються на стартових зустрічах, а потім забуваються. Звіти переглядаються один раз і більше ніколи не відкриваються. Коли менеджер із продуктів вирішує, чи додавати нову функцію, він, ймовірно, не копається в сховищі минулорічних досліджень. Коли фінансова команда змінює дизайн електронної пошти з рахунком-фактурою, вона майже напевно не консультується з особами користувача. Вони роблять найкращі припущення та йдуть далі. Це не критика цих команд. Вони зайняті. У них є терміни. І чесно кажучи, навіть якби вони хотіли ознайомитися з результатами дослідження, вони, ймовірно, не знали б, де їх знайти або як інтерпретувати це для свого конкретного запитання. Знання залишаються заблокованими всередині команди UX, яка не може бути присутня при кожному рішенні, яке приймається в організації. Що, якби користувачі дійсно могли говорити? Що, якби замість створення статичних документів, які люди повинні знаходити та інтерпретувати, ми могли б надати зацікавленим сторонам можливість ознайомитися з усіма вашими користувачами одночасно?
Уявіть собі менеджера з маркетингу, який працює над новою кампанією. Замість того, щоб намагатися пригадати, що люди сказали про налаштування обміну повідомленнями, вони могли просто запитати: "Я думаю про лідирування з пропозицією знижки в цьому електронному листі. Що подумають наші користувачі?" А штучний інтелект, спираючись на всі ваші дослідницькі дані та особи, міг би відповісти консолідованою точкою зору: як кожна особа, ймовірно, відреагувала б, де вони згодні, де вони відрізняються, і набір рекомендацій, заснованих на їхніх колективних точках зору. Одне запитання, синтезована інформація про всю вашу базу користувачів.
Це не наукова фантастика. За допомогою ШІ ми можемо створити саме таку систему. Ми можемо взяти всі ці розрізнені дослідження (опитування, інтерв’ю, запити в службу підтримки, аналітику, самі персони) і перетворити їх на інтерактивний ресурс, до якого будь-хто може запитати багатосторонній відгук. Створення репозиторію досліджень користувачів Основою цього підходу є централізоване сховище всього, що ви знаєте про своїх користувачів. Думайте про це як про єдине джерело правди, до якого ШІ може отримати доступ і черпати з нього. Якщо ви тривалий час проводили дослідження користувачів, можливо, у вас є більше даних, ніж ви думаєте. Він просто розкиданий по різних інструментах і форматах:
Результати опитування на вашій платформі опитування, Стенограми інтерв’ю в Google Docs, Квитки підтримки клієнтів у вашій системі служби підтримки, Аналітичні дані на різних інформаційних панелях, Згадки та відгуки в соціальних мережах, Старі персонажі з попередніх проектів, Записи тестів юзабіліті та примітки.
Перший крок — зібрати все це в одному місці. Не обов’язково бути ідеально організованим. ШІ надзвичайно добре розбирає безладні введення. Якщо ви починаєте з нуля і не маєте багато існуючих досліджень, ви можете використовувати інструменти глибокого дослідження ШІ, щоб встановити базову лінію.
Ці інструменти можуть сканувати Інтернет для обговорень вашої категорії продукту, відгуків конкурентів і типових запитань, які люди задають. Це дає вам над чим працювати, поки ви будуєте своє первинне дослідження. Створення інтерактивних персон Коли у вас є репозиторій, наступним кроком стане створення персонажів, з якими ШІ зможе консультуватися від імені зацікавлених сторін. Це базується безпосередньо на підході до функціональних персон, який я описав у своїй попередній статті, з однією ключовою відмінністю: ці персони стають лінзами, через які ШІ аналізує питання, а не лише посиланнядокументів. Процес працює так:
Додайте свій репозиторій досліджень до інструменту ШІ. Попросіть його визначити окремі сегменти користувачів на основі цілей, завдань і точок зіткнення. Нехай він генерує детальні персонажі для кожного сегмента. Налаштуйте штучний інтелект на консультації з усіма персонажами, коли зацікавлені сторони ставлять запитання, надаючи консолідований відгук.
Ось де цей підхід суттєво відрізняється від традиційних персон. Оскільки штучний інтелект є основним споживачем цих персональних документів, їх не потрібно сканувати або розміщувати на одній сторінці. Традиційні персонажі обмежені людською читабельністю: вам потрібно розганяти все до маркерів і ключових цитат, які хтось може сприйняти з першого погляду. Але ШІ не має такого обмеження. Це означає, що ваші персонажі можуть бути значно деталізованішими. Ви можете включити тривалі спостереження за поведінкою, суперечливі дані та тонкий контекст, який ніколи не переживе процесу редагування традиційного плаката з персонажем. Штучний інтелект може вмістити всю цю складність і використовувати її, відповідаючи на запитання. Ви також можете створювати різні лінзи або перспективи для кожної персони, пристосовані до конкретних бізнес-функцій. Ваша персона «Воїн вихідного дня» може мати маркетингову позицію (налаштування обміну повідомленнями, звички каналу, відгуки на кампанію), лінзу продукту (пріоритети функцій, шаблони зручності використання, тригери оновлення) та лінзу підтримки (поширені запитання, моменти розчарування, налаштування вирішення). Коли менеджер з маркетингу ставить запитання, ШІ використовує маркетингову інформацію. Коли менеджер із продукту запитує, він виходить із лінзи продукту. Та сама особа, різна глибина залежно від того, хто запитує.
Персони повинні включати всі функціональні елементи, які ми обговорювали раніше: цілі та завдання, запитання та заперечення, больові точки, точки дотику та прогалини в обслуговуванні. Але тепер ці елементи стають основою для того, як ШІ оцінює запитання з точки зору кожного персонажа, синтезуючи їхні погляди в дієві рекомендації. Варіанти реалізації Ви можете налаштувати це з різним рівнем складності залежно від ваших ресурсів і потреб. Простий підхід Більшість платформ AI тепер пропонують функції проектів або робочих областей, які дозволяють завантажувати довідкові документи. У ChatGPT вони називаються проектами. Клод має схожу особливість. Другий пілот і Близнюки називають їх Spaces або Gems. Щоб розпочати, створіть спеціальний проект і завантажте ключові дослідницькі документи та персон. Потім напишіть чіткі інструкції, щоб ШІ звертався до всіх персонажів, відповідаючи на запитання. Щось на зразок: Ви допомагаєте зацікавленим сторонам зрозуміти наших користувачів. Коли вам задають запитання, проконсультуйтеся з усіма особами користувачів у цьому проекті та надайте: (1) короткий підсумок того, як кожна особа, ймовірно, відповість, (2) огляд, у якому висвітлюється, де вони погоджуються, а де відрізняються, і (3) рекомендації, засновані на їхніх колективних точках зору. Скористайтеся всіма дослідницькими документами, щоб інформувати свій аналіз. Якщо дослідження не повністю охоплює тему, знайдіть соціальні платформи, такі як Reddit, Twitter і відповідні форуми, щоб побачити, як люди, які відповідають цим особам, обговорюють подібні проблеми. Якщо ви все ще в чомусь не впевнені, скажіть це відверто та запропонуйте, які додаткові дослідження можуть допомогти.
Цей підхід має деякі обмеження. Існують обмеження щодо кількості файлів, які ви можете завантажити, тому вам може знадобитися визначити пріоритетність найважливіших досліджень або об’єднати свої особи в єдиний вичерпний документ. Більш витончений підхід Для великих організацій або більш постійного використання такий інструмент, як Notion, пропонує переваги, оскільки він може зберігати весь ваш репозиторій досліджень і має вбудовані можливості ШІ. Ви можете створювати бази даних для різних типів досліджень, зв’язувати їх разом, а потім використовувати ШІ для запитів у всьому.
Перевага тут полягає в тому, що ШІ має доступ до набагато більшого контексту. Коли зацікавлена сторона ставить запитання, вона може спиратися на опитування, запити в службу підтримки, стенограми інтерв’ю та аналітичні дані одночасно. Це робить відповіді багатшими та детальнішими. Що це не замінює Я повинен чітко розуміти обмеження. Віртуальні персони не замінять спілкування з реальними користувачами. Це спосіб зробити наявні дослідження більш доступними та ефективними. Є кілька сценаріїв, коли вам все ж потрібно первинне дослідження:
Коли запускаєте щось справді нове, що не охоплює ваше поточне дослідження; Коли вам потрібно перевірити конкретні проекти чи прототипи; Коли дані вашого сховища застаріють; Коли зацікавлені сторонипотрібно почути безпосередньо від справжніх людей, щоб розвинути співчуття.
Фактично, ви можете налаштувати AI для розпізнавання таких ситуацій. Коли хтось ставить запитання, яке виходить за рамки того, на що може дати відповідь дослідження, ШІ може відповісти приблизно так: "У мене недостатньо інформації, щоб відповісти на це впевнено. Це може бути хорошим запитанням для короткого інтерв’ю чи опитування". І коли ви проводите нове дослідження, ці дані повертаються в сховище. Персони еволюціонують з часом у міру поглиблення вашого розуміння. Це набагато краще, ніж традиційний підхід, коли персонажі створюються один раз, а потім повільно застарівають. Організаційний зсув Якщо такий підхід приживеться у вашій організації, станеться щось цікаве. Роль команди UX зміщується від захисників користувацьких знань до кураторів і супроводжувачів сховища. Замість того, щоб витрачати час на створення звітів, які можуть або не можуть бути прочитані, ви витрачаєте час на те, щоб сховище залишалося актуальним, а штучний інтелект налаштовано на надання корисних відповідей. Дослідницька комунікація змінюється від push (презентації, звіти, електронні листи) до pull (зацікавлені сторони ставлять запитання, коли їм потрібні відповіді). Мислення, орієнтоване на користувача, стає розподіленим по всій організації, а не концентрується в одній команді. Це не робить дослідників UX менш цінними. У всякому разі, це робить їх більш цінними, оскільки тепер їхня робота має ширший охоплення та більший вплив. Але це змінює характер роботи. Початок роботи Якщо ви хочете спробувати цей підхід, почніть з малого. Якщо вам потрібна підготовка до функціональних персонажів, перш ніж занурюватися, я написав докладний посібник із їх створення. Виберіть один проект або команду та налаштуйте просту реалізацію за допомогою ChatGPT Projects або подібного інструменту. Зберіть будь-яке дослідження, яке у вас є (навіть якщо воно здається незавершеним), створіть одну або дві особистості та подивіться, як на це відреагують зацікавлені сторони. Зверніть увагу на те, які питання вони задають. Вони покажуть вам, де у вашому дослідженні є прогалини та які додаткові дані будуть найбільш цінними. Удосконалюючи підхід, ви можете розширюватися до більшої кількості команд і більш складних інструментів. Але основний принцип залишається незмінним: візьміть усі ці розрізнені знання користувачів і дайте їм голос, який може почути кожен у вашій організації. У моїй попередній статті я стверджував, що ми повинні переходити від демографічних персонажів до функціональних персонажів, які зосереджені на тому, що користувачі намагаються зробити. Тепер я пропоную нам зробити наступний крок: від статичних персонажів до інтерактивних, які можуть фактично брати участь у розмовах, де приймаються рішення. Оскільки кожен день у вашій організації люди приймають рішення, які впливають на ваших користувачів. І ваші користувачі заслуговують на місце за столом, навіть якщо він віртуальний. Додаткова інформація про SmashingMag
«Ближчий погляд на персон: що це таке і як вони працюють | 1», Шломо Гольц «Як покращити процес проектування за допомогою персонажів на основі даних», Тім Ноцель «Як зробити так, щоб ваше дослідження UX було важко ігнорувати», Віталій Фрідман «Як побудувати міцні стосунки з клієнтами для дослідження користувачів», Renaissance Rachel
