Ускорение пользовательских исследований с помощью ИИ

Нас часто пугают, что ИИ скоро заменит все профессии. Но что насчёт исследователей UX? Пока всё не так просто. Я собрал материал от NNGroup и добавил свой опыт, чтобы показать, как можно ускорить работу и использовать бездушные машины себе на пользу.

Если интересно копнуть глубже и погрузиться в мир UX ещё больше, подписывайтесь на мой канал Drive UX. Там много другого интересного. Кстати, эта статья родилась из одной из тем, которые я там освещал. Так что, если захочется почитать что-то ещё или обсудить последние тренды — заглядывайте, будем разбираться в UX вместе!

В основе данного материала лежит статья от NNGroup “Accelerating Research with AI”, посвящённая тому, как современные инструменты искусственного интеллекта могут ускорить работу UX-исследователей. Главные аспекты статьи можно разделить на три ключевых раздела.

Планирование исследований

ИИ пока не может полноценно понять бизнес-задачу и выбрать правильный тип исследования — с контекстом у него всё ещё не так хорошо, как хотелось бы. Но, будучи отличным писателем, ИИ может помочь оформить текст, лучше сформулировать мысли, если вы чётко объясните, что хотите узнать.

- Генерация целей: Вместе с ИИ можно финализировать цель исследования. Но важно самому понимать, чего вы хотите достичь, потому что ИИ не подскажет, что нужно получить от исследования. Зато он отлично поможет с формулировкой целей и гипотез. Почему это важно, я уже писал в прошлой статье.

- Вопросы для интервью: ИИ может сделать ревью ваших вопросов для интервью, дополнить их там, где есть затыки или сложные переходы. Но только опыт поможет понять, сделаны ли эти переходы хорошо или плохо.

- Вопросы для опросов: На основе целей и гипотез ИИ может предложить методы, анкеты и конкретные вопросы, с помощью которых можно собрать точные данные у пользователей. Здесь процент ошибок ИИ будет меньше всего, но всё равно не стоит оставлять машину без контроля.

Проведение исследований

Несмотря на появление синтетических исследователей и даже пользователей (о которых я говорил в статье про анализ интервью), в большинстве случаев исследование всё ещё проводит человек. Но как же здесь может помочь ИИ?

Транскрипт и быстрый анализ: В качественных исследованиях ИИ может сразу сделать транскрипт записи, а потом провести быстрый контент-анализ. Полностью на это рассчитывать не стоит, но можно использовать для корректировки исследования или, если нужен быстрый результат, сообщить об этом заказчику.

Дневниковые исследования: Если вам нужно много анкет и разных шаблонов, кастомизированных под каждого пользователя, здесь тоже пригодится помощь ИИ.

Формальные документы: Адаптация NDA или других формальных документов под каждое исследование — тоже задача для ИИ. Пусть машина поработает с бюрократией, а вы займётесь более интересными вещами.

Анализ результатов

Вот здесь ИИ можно использовать по максимуму. При анализе практически любого типа исследований найдётся место для его применения.

Обработка больших объёмов информации: UX-исследования часто включают интервью, опросы, юзабилити-тесты, где собирается масса данных. ИИ может быстро их проанализировать, сгруппировать и выявить ключевые тенденции. Например, определить самые частые проблемы, о которых говорят пользователи, или найти скрытые закономерности, которые сложно заметить вручную.

Кластеризация и выявление паттернов: Алгоритмы ИИ могут автоматически группировать пользователей по схожим характеристикам и действиям. Это помогает лучше понять разные сегменты аудитории и их потребности. Например, ИИ может обнаружить, что пользователи определённого возраста чаще сталкиваются с одной и той же проблемой в продукте.

Анализ тональности и эмоций: При работе с текстовыми данными, такими как отзывы или результаты интервью, ИИ может определить, какие эмоции преобладают в текстах. Это помогает быстро понять, где пользователи испытывают разочарование, а где — радость.

Автоматизация отчётов: ИИ может генерировать предварительные отчёты на основе обработанных данных, включая визуализации и основные выводы. Это экономит время исследователя, который может сосредоточиться на интерпретации результатов.

Отсутствие контекста

ИИ хорошо работает с числами и текстами, но не понимает контекст, в котором были собраны данные. Например, алгоритм может выделить частое упоминание слова «сложно», но не всегда поймёт, к чему оно относится.

Риск ошибок в интерпретации

Автоматическое выявление паттернов или тональности может быть ошибочным. Сарказм в отзывах ИИ может принять за чистую монету, что приведёт к некорректным выводам.

Зависимость от качества исходных данных

Если данные, с которыми работает ИИ, неполные или содержат ошибки, это напрямую повлияет на результаты анализа. ИИ не способен «догадаться», если исходная информация была неправильно структурирована или собрана.

ИИ делает рутинную работу быстрее и точнее, но не заменяет исследователя, а помогает ему. UX-специалист всё ещё остаётся главным интерпретатором данных. Задача исследователя — понять контекст, проверить результаты ИИ и превратить их в осмысленные инсайты для команды.

Например:

После того как ИИ выявил ключевые паттерны, исследователь детально рассматривает эти данные, чтобы понять, как они влияют на пользовательский опыт.

Исследователь интерпретирует эмоции, выявленные ИИ, опираясь на свои знания о продукте и аудитории.

Заключение

ИИ — отличный инструмент, который дополняет работу UX-исследователя, помогая быстрее справляться с рутинными задачами и сосредотачиваться на стратегических аспектах. Но технология требует умелого использования: нужно учитывать ограничения ИИ и не полагаться на него в вопросах, требующих человеческого понимания и эмпатии.

В будущем роль ИИ в UX-исследованиях будет только расти, но его задачи останутся вспомогательными. Ведь главная цель исследований — понять пользователя, а это всё ещё работа для человека.

Используйте ИИ как помощника, но не забывайте про собственный опыт и интуицию. В сочетании технологий и человеческого мышления рождаются лучшие решения.

Было интересно? тогда подписывайся на мой телеграм канал Drive UX.