ИИ в поиске продуктов: ожидайте, что эти 3 главных прогноза осуществятся к 2023 году
Многие специалисты по разработке продуктов считают, что искусственный интеллект и машинное обучение получат широкое распространение в следующем году.
Благодаря мощным возможностям обработки данных ИИ, преобразующим операции и возможности многих компаний, то же самое ожидается и в мире продуктов.
В 2022 году мы увидели широкое использование и успех ChatGPT от OpenAI, который подтвердил возможности и приложения ИИ для каждой отрасли.
Ожидается, что в 2023 году каждая отрасль, уделяющая особое внимание открытию новых продуктов, будет стремиться использовать потенциал ИИ для раскрытия новых возможностей.
Вот 3 прогноза ИИ в области обнаружения продуктов, которые станут реальностью раньше, чем вы думаете.
Автоматизировать анализ опросов клиентов
В настоящее время существует множество инструментов для обнаружения продуктов, которые помогают специалистам по данным и исследователям UX проводить анализ интервью с клиентами и генерировать идеи.
Однако, используя возможности ИИ, можно с уверенностью сказать, что этот процесс будет полностью автоматизирован с помощью инструментов на базе ИИ и изменит процесс обнаружения продукта для групп разработчиков. Одним из таких инструментов обнаружения продуктов на базе ИИ является Insight7.
Одной из основных проблем UX-исследователей является количество времени, затрачиваемого на расшифровку интервью с клиентами, а затем на анализ данных из интервью для получения ценной информации.
Благодаря силе ИИ в 2023 году появится полностью автоматизированный процесс исследования клиентов, который сэкономит много времени и денег.
ИИ поможет менеджерам по продуктам автоматизировать больше низкоуровневых задач и позволит им больше сосредоточиться на творческой и стратегической работе.
Увеличение количества искусственных данных при тестировании удобства использования
Синтетические данные — «данные, искусственно сгенерированные с помощью компьютерного моделирования» — в 2023 году, как правило, будут расти в геометрической прогрессии. При открытии продуктов синтетические данные будут все чаще использоваться, особенно при тестировании продуктов на удобство использования. Это связано с тем, что синтетические данные предлагают более экономичный и эффективный способ сбора данных для более интеллектуального ИИ.
Юзабилити-тестирование — это метод, используемый в ориентированном на пользователя взаимодействии для оценки продукта путем его тестирования на пользователях. Он дает непосредственную информацию о том, как реальные пользователи используют продукт. Юзабилити-тестирование необходимо для успеха жизнеспособного конечного продукта. Функционирующее программное обеспечение, которое создает путаницу среди своих пользователей, не будет длиться долго, поэтому необходимо тестирование удобства использования.
Он измеряет простоту использования устройства, а также уделяет внимание измерению способности продукта соответствовать своему прямому назначению. Юзабилити-тестирование — это способ увидеть, насколько легко что-то использовать, протестировав его с реальными пользователями. Пользователей просят выполнять задачи, пока за ними наблюдает исследователь, чтобы увидеть, где могут возникнуть потенциальные проблемы.
Однако умопомрачительная способность Al обрабатывать данные делает его мощным активом для любой формы тестирования удобства использования, поскольку он также устраняет предвзятые подходы в A/B-тестировании. Еще одним преимуществом ИИ перед людьми при тестировании удобства использования является его способность анализировать тысячи различных вариантов дизайна при создании альтернатив.
Это лишь некоторые из признаков, указывающих на то, что в этом году ИИ значительно опередил поиск новых продуктов.
Перейдите по ссылке: https://blog.insight7.io/ для полного сообщения в блоге.
