生成式人工智能:用戶體驗(yàn)研究人員的完美同事

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本文深入探討了如何將生成式人工智能(如ChatGPT)作為用戶體驗(yàn)研究人員的理想同事。分享了利用這些工具加速研究過程、解鎖新方法的實(shí)際經(jīng)驗(yàn),并提出了對使用AI進(jìn)行UX研究的擔(dān)憂。文章不僅提供了實(shí)用的建議和示例,還鼓勵讀者思考如何有效地整合AI技術(shù)以提升研究質(zhì)量和效率。

一、日常對話

我認(rèn)為 ChatGPT 就像一位擁有近乎無限智慧和帶寬的同事。在我的商業(yè)應(yīng)用世界中,領(lǐng)域?qū)<液茈y找到,而且通常時間緊迫。

但 ChatGPT 幾乎是每個領(lǐng)域的專家,無論我的問題多么基本,它總是有時間陪我,而且總是心情愉快。這樣,它通??梢猿洚?dāng) PM,快速洞察我們的產(chǎn)品領(lǐng)域(財務(wù)、供應(yīng)鏈、商業(yè)等)、我們的用戶和我們的競爭對手。

它還可以有點(diǎn)像工程師,用簡單的方式解釋復(fù)雜的技術(shù),幫助我了解我們的產(chǎn)品在技術(shù)上什么是可行的,什么是不可行的。

最后,它還可以充當(dāng)研究同事,我可以和他交流關(guān)于研究方法和計劃的想法,甚至可以圍繞人工智能的含義進(jìn)行更多發(fā)人深省的討論。

當(dāng)然,這些人工智能同事的優(yōu)秀程度取決于你給他們的提示,所以我想討論一下這位研究同事如何幫助加速現(xiàn)有的研究方法和解鎖新方法,然后談及我對其使用的一些擔(dān)憂和注意事項(xiàng)。

二、加速現(xiàn)有方法

1. 規(guī)劃

無論您認(rèn)為自己知道研究的最佳方法,還是不知道從哪里開始,最好向其他研究人員征求意見。在這里,我喜歡給 ChatGPT 提供盡可能多的背景信息,而不會泄露任何敏感信息。

“我是開發(fā) [解釋產(chǎn)品] 的團(tuán)隊(duì)的用戶體驗(yàn)研究員。目前,我們正在研究 [解釋功能或問題]?!?/p>

解釋一下你要做的事情:

我的團(tuán)隊(duì)想知道:

– 人們?nèi)绾?#8230;…(例如,完成某項(xiàng)任務(wù)、對人工智能的感受等)

– 我們應(yīng)該優(yōu)先考慮哪些功能……

告訴它你想要什么:

– 您認(rèn)為我應(yīng)該使用什么方法?

– 你覺得我現(xiàn)在的計劃怎么樣?

我最近進(jìn)行了一項(xiàng)研究,這項(xiàng)研究需要一種新方法,因?yàn)槲覀兿肟纯从脩羧绾闻c兩個不同的人工智能語音助手互動,而實(shí)際上并沒有構(gòu)建兩個不同的版本來獲取反饋。我解釋了我的理想方法及其局限性,ChatGPT 幫助我想出了一個替代計劃。

2. 執(zhí)行

一旦確定了方法和總體計劃,就可以使用生成式人工智能來簡化執(zhí)行。

我的團(tuán)隊(duì)想了解一家中大型公司的制造經(jīng)理需要完成的工作。您能針對該角色的 JTBD 提供一些假設(shè)嗎?

我想與多位制造經(jīng)理一起驗(yàn)證和完善這些 JTBD。您能幫我制作一個篩選器和問卷嗎?

如果您有以前的研究(角色、篩選器等)中的例子可以作為參考附加,則效果會更好,有助于保持一致性。

3. 分析:

完成研究并收集數(shù)據(jù)后,使用生成式 AI 來幫助您分析數(shù)據(jù)!當(dāng)然,您需要特別注意對您的公司和參與者敏感的信息。確保刪除任何個人身份信息 (PII),并以易于復(fù)制/粘貼或上傳的方式組織數(shù)據(jù)。我建議對參與者進(jìn)行編號(P1、P2 等),并提供任何可用的人口統(tǒng)計信息(例如,他們的行業(yè)、職位或工作年限)。然后,如果您以相同的方式對他們的回答進(jìn)行編號(Q1:P1、P2……Q2:P1、P2……),您可以要求回答與人口統(tǒng)計信息之間的相關(guān)性。

我進(jìn)行了一項(xiàng)調(diào)查/一系列采訪,要求人們……您能幫我分析一下回復(fù)嗎?我正在尋找直接來自數(shù)據(jù)的引述支持的關(guān)鍵主題。

Q3 的回答和各參與者的背景有沒有什么關(guān)聯(lián)?

您認(rèn)為我應(yīng)該如何向團(tuán)隊(duì)展示這些見解?您認(rèn)為還有其他見解可能會引起他們的興趣嗎?

當(dāng)然,你需要注意這里的不準(zhǔn)確或夸大。根據(jù)我的經(jīng)驗(yàn),事先清理和組織數(shù)據(jù)的過程應(yīng)該有助于讓你了解生成式人工智能的響應(yīng)中的趨勢和支持引述。

這個數(shù)字好像有點(diǎn)不對,我多算了一點(diǎn)/少算了一點(diǎn)。

我不認(rèn)為該主題在數(shù)據(jù)中非常普遍。您是如何得出這一結(jié)論的?

是否有一些引言雖然不符合主題,但您認(rèn)為對于團(tuán)隊(duì)來說很重要?

內(nèi)容很好,但我希望你改變格式,以便每個主題后面都放上支持引述。

解鎖新方法:

我最近完成了一個項(xiàng)目,我將數(shù)百項(xiàng)產(chǎn)品功能映射到單個用戶任務(wù)和這些任務(wù)所屬的待辦事項(xiàng) (JTBD),以及我們的用戶角色用于完成這些任務(wù)的 D365 應(yīng)用、他們在執(zhí)行任務(wù)時所戴的帽子以及對他們有益的 AI 類型。這使我能夠創(chuàng)建一個 Excel 電子表格,我的團(tuán)隊(duì)可以對其進(jìn)行篩選,以查看哪些類型的 AI 會對我們的用戶產(chǎn)生最大影響,哪些用戶角色和 JTBD 會受到最大影響。

由于涉及的應(yīng)用程序和角色數(shù)量龐大,這種類型的項(xiàng)目通常需要數(shù)小時的研討會和與多位領(lǐng)域?qū)<遥ㄍǔJ?PM)的異步溝通,而且由于信息和意見太多,很可能會失敗。不過,我能夠?qū)⑿畔⑤斎雰?nèi)部生成 AI 工具(類似于 ChatGPT),要求它將所有內(nèi)容映射在一起,然后讓領(lǐng)域?qū)<覍ζ溥M(jìn)行審查。當(dāng)然,找出正確的提示并讓事情持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)需要時間,但通過記錄我的學(xué)習(xí)和提示,其他團(tuán)隊(duì)很可能可以在很短的時間內(nèi)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。

此處提供簡化版本:

[插入客戶成功團(tuán)隊(duì)定義的數(shù)百個 ERP 功能/任務(wù)]。

您能否創(chuàng)建一些用戶在完成這些任務(wù)時可能佩戴的“帽子”(分析師、數(shù)據(jù)編排員等)?

哪些類型的人工智能(自動化、內(nèi)容生成等)可以支持這些功能?

以下是我們已經(jīng)研究過的角色和 JTBD。您能否將每項(xiàng)任務(wù)映射到相關(guān)角色、JTBD 和他們在完成任務(wù)時可能扮演的角色,以及支持他們的 AI 類型?

我提到,我將其轉(zhuǎn)換為 Excel 文件,我的團(tuán)隊(duì)可以輕松操作該文件以做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。

實(shí)際上,該文件最終變得太大且技術(shù)性太強(qiáng),人們無法使用,因此我通常會為他們操作它并提供見解。然而,生成式人工智能也在這方面幫助挽救了局面,因?yàn)槲易罱鼧?gòu)建了一個自定義 GPT,允許團(tuán)隊(duì)用自然語言詢問有關(guān)數(shù)據(jù)的問題。

現(xiàn)在 GPT 了解了每個 Excel 列代表什么以及它們是如何映射在一起的,團(tuán)隊(duì)成員可以簡單地問諸如“我們接下來應(yīng)該關(guān)注哪個人工智能功能?”之類的問題,它會告訴他們,并指導(dǎo)他們在這樣做時要考慮的角色和 JTBD。

據(jù)我所知,人們對 UXR 中的 AI 的擔(dān)憂通常集中在兩個主題上:對我們自身工作安全的擔(dān)憂,以及對生成式 AI 的準(zhǔn)確性和可信度的擔(dān)憂。我相信,AI 取代 UX 研究人員還需要很長時間,甚至永遠(yuǎn)無法實(shí)現(xiàn)。

上述方法是加速現(xiàn)有方法甚至可能解鎖新方法(或不可行)的示例,但核心決策、數(shù)據(jù)收集和解釋仍然非常人性化。至于研究質(zhì)量和準(zhǔn)確性,我理解這些擔(dān)憂。

然而,即使 AI 支持的 UXR 準(zhǔn)確率只有 60-70%,在我看來也比沒有好,尤其是考慮到我們今天需要的運(yùn)作速度。特別是對于定性研究,固有的主觀性使得研究不可能 100% 準(zhǔn)確,所以我寧愿做四五項(xiàng)準(zhǔn)確率達(dá)到 60-70% 的研究,也不愿花時間追求一兩項(xiàng)研究的完美。

翻譯:蔣昌盛

原作者:Michael O’Sullivan

原文鏈接:https://medium.com/uxr-microsoft/generative-ai-the-perfect-colleague-for-ux-researchers-d0ff4a88e4c0

本文由 @蔣昌盛 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)作者許可,禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自Unsplash,基于CC0協(xié)議

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