Применение чат-ботов с ИИ при решении задач UX-исследователя
Всем привет! Меня зовут Иван, я руковожу UX-исследованиями в VK Play. Более полугода назад я начал активно интегрировать инструменты искусственного интеллекта в свои рабочие процессы.
В этой статье я расскажу о перспективах использования чат-ботов на основе искусственного интеллекта в сфере UX-исследований.
Мы разберем следующие темы:
действительно ли ИИ сейчас актуален для UX, или это просто модный тренд;
конкретный кейс анализа интервью при помощи чат-бота Claude;
для каких задач исследователя подходят чат-боты, а где они пока бессильны.
В общем, это будет максимум полезной практической информации и минимум воды.
Поехали разбираться.
Важны ли чат-боты с ИИ в сфере UX-исследований
Недавно мне попалось исследование от Nielsen Norman Group. Они опросили более 800 UX-специалистов на тему использования инструментов искусственного интеллекта.
Как оказалось, 92% респондентов уже применяют ИИ в работе. Однако следует учитывать, что выборка могла быть предвзятой, так как в опросе участвовали специалисты, уже заинтересованные в ИИ, что способно исказить общую картину.
Чаще всего упоминались чат-боты для генерации текстов и изображений вроде ChatGPT или Midjourney.
При этом 63% опрошенных используют такие инструменты минимум несколько раз в неделю. То есть ИИ активно внедряется в повседневную практику.
Эксперты Nielsen Norman Group также оценили важные эффекты от внедрения ИИ в сфере UX:
рост производительности в UX на 33%;
повышение качества документов на 10%;
выравнивание уровня в команде за счет помощи менее опытным товарищам.
Таким образом, чат-боты с ИИ в нашей сфере — это не просто дань моде, а объективная необходимость для развития. Дальше мы подробнее разберем конкретные кейсы и задачи.
Разберем реальный кейс анализа интервью при помощи ИИ
Предлагаю на конкретном примере посмотреть, как чат-боты справляются с анализом текстовых данных.
Для этой статьи я попросил ChatGPT выступить в роли респондента и дать интервью о проблемах вымышленного сервиса «Турнир.ру» для киберспортсменов.
Полученную расшифровку я загрузил в Claude, указав следующие задачи:
выявить ключевые проблемы сервиса;
понять причины оттока пользователей;
определить барьеры для участия в турнирах.
Для анализа интервью был составлен следующий подробный запрос:
«Привет! Представь, что ты состоишь из команды опытного UX-исследователя и профессионального аналитика текстовой информации. Перед тобой стоит задача:
проанализировать и систематизировать информацию из предоставленной расшифровки интервью. Цель — подготовить исчерпывающий отчет об опыте пользователя на платформе «Турнир.ру».
Проанализируй расшифровку и организуй данные в соответствии со следующей структурой:
Общий профиль пользователя
Описание решаемых задач
Драйверы участия
Барьеры участия
Причины оттока
Проблемы пользователя
В качестве интервьюера выступает участник, помеченный как «Вы». Респондент — «ChatGPT». Помни, что важно опираться исключительно на информацию из интервью, не добавляя ничего от себя».
В результате Claude проанализировал текст, выделил основные темы и сформировал отчет по заданной структуре.
И дополнительно подробный перечень конкретных проблем сервиса.
Как видите, чат-бот с ИИ хорошо структурировал данные интервью в отчет, выделив ключевые темы.
Это лишь малая часть из широчайших возможностей Claude и других ИИ в сфере обработки текстов.
Для каких типов задач в UX-исследованиях можно использовать чат-боты с генеративным искусственным интеллектом
Далее мы разберем конкретные задачи UX-исследователя в контексте их решения с помощью чат-ботов с ИИ. С чем искусственный интеллект справляется лучше других инструментов или UX-исследователей, где может только помочь, а где пока слабее обычных инструментов.
Опираясь на личный опыт применения разнообразных ИИ-инструментов, я предлагаю оценку возможностей ИИ для решения задач UX-исследователя:
идеально подходит (да) — ИИ берет на себя решение задачи, требуя только небольших доработок;
подходит частично (частично) — ИИ может взять на себя только часть задачи;
пока не подходит — ИИ пока не способен полноценно решать этот тип задач.
Теперь мы рассмотрим конкретные задачи исследователей на разных этапах работы и узнаем, как чат-боты с ИИ могут помочь в их решении.
1. Планирование исследования
Планирование UX исследования –один из наиболее творческих и ответственных этапов, определяющий вектор всей дальнейшей работы. Рассмотрим, как ИИ способен помочь исследователю на этом этапе.
Задача | Применимость ИИ | Возможности ИИ | Инструмент |
Анализ и дополнение брифа от заказчика | Частично | Способен генерировать дополнительные идеи, помогает в унификации формулировок и создании структуры документа | GPT 3.5 и 4, Claude 2.1, Bard |
Выбор наиболее подходящего метода исследования | Частично | Анализирует и сравнивает различные методологии, предлагая оптимальные решения, требует подтверждения исследователем | GPT 3.5 и 4, Claude 2.1, Bard |
Заполнение дизайна исследования | Частично | Создает дизайн исследования по заданной структуре, но требует корректировок | GPT 3.5 и 4, Claude 2.1, Bard |
Ревью дизайна исследования | Частично | Производит первичный анализ качества документов, выявляя очевидные недостатки и предлагая улучшения | GPT 3.5 и 4, Claude 2.1, Bard |
Чат-боты с ИИ полезны для генерации идей и шаблонов. Но ключевые решения и финализация документации по-прежнему за человеком.
2. Подготовка к исследованию
На этапе подготовки к исследованию (разработка сценария, опросника) искусственный интеллект поможет существенно ускорить работу с документацией за счет генерации черновиков, шаблонов, первичного анализа подготовленных материалов.
Задача | Применимость ИИ | Возможности ИИ | Инструмент |
Разработка сценария интервью | Частично | Генерирует базовые вопросы для интервью, требующие последующей детализации исследователем | GPT 3.5 и 4, Claude 2.1, Bard |
Разработка сценария UX-теста | Нет | Не умеет профессионально работать с макетами и прототипами. Максимум может считать текст с картинки | - |
Создание опросников с закрытыми и открытыми вопросами | Частично | Формирует первоначальные версии опросников, которые нуждаются в дальнейшей корректировке | GPT 3.5 и 4, Claude 2.1, Bard |
Ревью сценария | Частично | Может предложить ценные рекомендации по улучшению сценария, основываясь на заданных критериях качества | GPT 3.5 и 4, Claude 2.1, Bard |
Рекрутинг респондентов | Частично | Создает тексты постов, скрининг-опросников, хотя и требует дополнительной проверки | GPT 3.5 и 4, Claude 2.1, Bard |
Использование ИИ больше подходит для генерации контента и предварительного анализа. Финальная доработка и утверждение документов остаются за исследователем. Но даже такая помощь чат-ботов с ИИ экономит время и снижает рутинную нагрузку при разработке материалов.
3. Сбор данных
На этапе сбора данных основная работа с респондентами по-прежнему целиком ложится на плечи исследователя. ИИ пока не готов полноценно заменить живое общение.
Однако в перспективе чат-боты смогут хотя бы частично нам помочь. Например, отвечая на простые организационные вопросы участников или собирая дополнительные данные по заранее заданным шаблонам.
Проведение же основных сессий сбора данных — интервью, фокус-групп, юзабилити-тестирований — останется за исследователем как минимум ближайшие несколько лет.
4. Анализ результатов
На этапе анализа собранных в исследовании данных возможности ИИ раскрываются по-настоящему, особенно это касается обработки транскриптов интервью. Чат-боты с ИИ отлично справляются с выявлением ключевых тем, группировкой мнений, формированием логичных выводов. В то же время анализ видео или аудио по-прежнему остаются за человеком.
Задача | Применимость ИИ | Возможности ИИ | Инструмент |
Транскрибация интервью | Да | Качественно преобразовывает аудио и видео в текст | Riverside |
Обработка и анализ текстовых ответов в опросах | Да | Формирует сводки и проводит анализ качественных данных даже из больших текстовых файлов | Claude 2.1 |
Статистический анализ количественных данных | Частично | Может работать со статистическими данными на простом уровне; при сложном анализе, как правило, выдает ошибки | GPT 4 |
Свод результатов юзабилити-тестирований | Нет | Не может эффективно работать с результатами юзабилити-тестирования из-за ограничений в работе с видео | - |
Анализ расшифровок глубинных интервью | Да | Отлично работает с большими объемами текстовой информации, выдавая качественный результат | Claude 2.1 (отлично) GPT 4, Bard (нормально) |
Таким образом, при анализе собранных данных в UX-исследованиях чат-боты с ИИ демонстрируют отличные результаты в работе с текстом. Это позволяет очень сильно экономить время исследователя.
5. Подготовка отчетности
На финальных этапах подготовки отчетов и презентаций чат-боты с ИИ также могут оказать существенную помощь исследователю за счет возможностей анализа информации, генерации рекомендаций и написания черновиков документов.
Задача | Применимость ИИ | Возможности ИИ | Инструмент |
Написание итоговых отчетов в тексте | Да | Отлично создает текстовые отчеты, используя сырые данные | GPT 4, Claude 2.1, Bard |
Подготовка текстов для слайдов презентации | Частично | Выявляет ключевую информацию из текста и создает структуру слайда, но требует дополнительных корректировок | GPT 3.5 и 4, Claude 2.1, Bard |
Формирование рекомендаций | Частично | Предлагает ценные идеи для улучшения продукта, однако критический анализ и отбор предложений остаются за исследователем | GPT 3.5 и 4, Claude 2.1, Bard |
Использование чат-ботов с искусственным интеллектом в подготовке отчетности открывает новые возможности для UX-исследователей, ускоряя процесс создания документов и улучшая их качество. Однако для достижения наилучших результатов необходимо сочетать возможности чат-ботов с опытом UX-исследователя.
6. Организация процесса исследований и личное развитие
Организация процесса исследований и личное развитие играют важную роль в нашей с вами работе. Чат-боты с искусственным интеллектом могут помочь с созданием документации, анализом трендов, а также с развитием и обучением.
Задача | Применимость ИИ | Возможности ИИ | Инструмент |
Разработка регламентов, стратегий, стандартов | Да | Эффективно создает документы, опираясь на передовые практики и существующие материалы компании | GPT 4, Claude 2.1 |
Разработка шаблона отчетов, брифа, дизайна исследования и др. | Да | Разрабатывает шаблоны или адаптирует их под конкретные задачи, используя доступные примеры лучших практик | GPT 3.5 и 4, Claude 2.1, Bard |
Проектирование процессов исследований | Частично | Предлагает общие процессы, от которых можно оттолкнуться | GPT 3.5 и 4, Claude 2.1, Bard |
Анализ трендов в исследованиях и новых методов | Да | Выявляет актуальные тренды и создает сводки по новым методам и подходам в UX, анализируя информацию из Интернета | GPT 4, Claude 2.1, Bard |
Обучение и тренировка навыков | Частично | Может указывать на ошибки в документах и рекомендовать обучающие материалы | GPT 4, Claude 2.1, Bard |
Итак, теперь вы знаете, для решения каких задач стоит использовать чат-боты с генеративным ИИ, а где пока рано на них полагаться. Чат-боты уже сегодня способны брать на себя рутинные задачи, позволяя исследователям выполнять работу быстрее и качественнее.
Однако важно помнить, что успех применения ИИ в UX-исследованиях во многом зависит от правильного подхода к выбору инструментов и формулировке задач. Не бойтесь экспериментировать с ИИ, ведь именно так вы сможете наиболее полно раскрыть его потенциал.
Если у вас есть вопросы, идеи или собственный опыт использования ИИ в UX-исследованиях, буду рад обсудить это в комментариях.