Использование чат-ботов с ИИ в UX-исследованиях

Всем привет! Меня зовут Иван, я Lead UX-исследований и 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.

Это будет максимум полезной практической информации и минимум воды.

Поехали разбираться.

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:

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.

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:

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:

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.

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:

Теперь мы рассмотрим конкретные задачи исследователей на разных этапах работы и узнаем, как чат-боты с ИИ могут помочь в их решении.

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.

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.

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.

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.

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.

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.