Pengujian Pengguna Sintetis: Riset UX dengan Persona AI

Pemangku kepentingan sering memerlukan umpan balik pengguna untuk menyetujui antarmuka produk baru. Tapi bagaimana jika Anda tidak punya waktu untuk merekrut panel? Ini adalah jenis tekanan yang familiar yang mendorong tim produk menuju pendekatan yang sangat berbeda untuk pengujian kegunaan – pendekatan tanpa partisipan manusia, yang disebut pengujian pengguna sintetis.

Pengujian pengguna sintetis menggunakan partisipan AI, yang dibangun di atas kumpulan data luas yang mencakup demografi konsumen, psikografi, dan pola perilaku, untuk memperkirakan bagaimana orang sungguhan menavigasi, bereaksi terhadap, dan mengalami produk digital, desain, atau antarmuka. Tidak seperti riset tradisional, hanya butuh beberapa menit untuk mendapatkan umpan balik yang bermakna dan mirip manusia.

Saat ini, pengguna sintetis digunakan untuk menguji prototipe, menandai titik gesekan, dan mensimulasikan interaksi pengguna sesuai permintaan. Dalam artikel ini, kami akan mencantumkan kasus penggunaan, dari validasi konsep hingga pengujian stres pra-peluncuran, dan membahas bagaimana Anda dapat melakukan pengujian pengguna sintetis dengan Delve AI.

Jadi, apa itu pengguna sintetis?

Sebelum kita membahas pengujian pengguna sintetis, kita perlu membicarakan tentang pengguna sintetis. Berdasarkan definisi, pengguna sintetis adalah persona yang dihasilkan AI atau avatar digital, yang dibangun menggunakan kecerdasan buatan dan sistem pembelajaran mesin, yang mereplikasi perilaku pengguna nyata, preferensi, dan proses pengambilan keputusan. Mereka dilatih pada data pelanggan aktual dan dapat menjawab pertanyaan riset, mengikuti wawancara (tidak secara harfiah), dan mengikuti tes kegunaan seperti orang sungguhan.

Saat ini, pengguna simulasi dari platform seperti Delve AI dapat digunakan untuk menjalankan:

• survei kuantitatif cepat
• wawancara kualitatif mendalam
• diskusi kelompok fokus terstruktur
• studi yang sudah dibangun sebelumnya (untuk peringkat influencer, kesadaran merek, pengujian kreatif)

Mereka menjanjikan untuk memotong mimpi buruk pengujian pengguna, termasuk namun tidak terbatas pada rekrutmen partisipan, konflik penjadwalan, pembengkakan anggaran, dan keterbatasan geografis. Anda pada dasarnya mendapatkan umpan balik berkualitas dengan sebagian kecil biaya dan waktu riset pengguna tradisional.

(Panel pengguna sintetis untuk agensi pemasaran yang dihasilkan menggunakan Delve AI)

Tentu saja, sebagian besar peneliti UX, forum, dan komunitas online (seperti r/UXResearch di Reddit) tidak terlalu memikirkannya. Kita akan membahas alasan di balik sentimen ini nanti.

Pengguna sintetis, panel, panel AI, dan kembar digital

Ada beberapa istilah yang sering digunakan dalam ruang riset sintetis. Namun tidak setiap metode pengujian berbasis AI bekerja dengan cara yang sama; Anda perlu tahu apa yang membuat satu berbeda dari yang lain.

Saat ini, kita memiliki:

• GPT kustom
• Pengguna sintetis
• Panel sintetis
• Kembar digital
• Agen AI

Yang paling dasar dari semuanya adalah GPT kustom yang dibangun menggunakan platform seperti ChatGPT. Mereka adalah model AI yang dirancang berdasarkan persona target. Anda mendefinisikan profil, dan model merespons produk Anda seperti yang dilakukan orang tersebut.

Pengguna sintetis, dalam arti yang lebih ketat, adalah model bertenaga LLM yang diprompt untuk bermain peran sebagai persona individu atau kelompok. Mereka berguna untuk mensimulasikan riset kualitatif, seperti umpan balik eksplorasi yang biasanya Anda dapatkan dari studi etnografi. Demikian pula, panel sintetis mencerminkan komposisi demografis audiens riset nyata.

Kembar digital, seperti yang dibuat oleh Delve AI, adalah replika virtual atau avatar dari persona yang ada. Anda dapat berinteraksi dengan mereka untuk memprediksi bagaimana segmen tertentu akan merespons perubahan dalam produk atau pesan Anda.

(Sampel interaksi kembar digital pelanggan untuk perusahaan telekomunikasi Peru)

Agen AI sedikit lebih kompleks. Mereka adalah entitas otonom yang diprogram untuk melaksanakan tugas, membuat keputusan, dan beradaptasi dengan lingkungan mereka seperti yang mungkin dilakukan orang sungguhan untuk menguji stres alur kerja kompleks atau perjalanan pengguna multi-langkah.

Seperti yang Anda lihat, setiap metode melayani tujuan yang berbeda, dan pilihan yang tepat tergantung pada apakah Anda memerlukan umpan balik cepat atau interaksi audiens yang terperinci.

Apa itu Pengujian Pengguna Sintetis?

Pengujian pengguna sintetis menggunakan pengguna yang disimulasikan untuk mencerminkan orang sungguhan dan menerapkannya di seluruh produk Anda untuk mendapatkan wawasan di setiap tahap siklus hidup, menggantikan studi kegunaan tradisional. Di sini, pengguna sintetis menelusuri alur lengkap, menggulir, mengklik, dan membeli produk, sebagai anggota dari segmen demografis atau perilaku tertentu.

Tim kemudian dapat menggunakan data ini untuk memvalidasi prototipe, mengaudit intuitivitas UI, dan menemukan momen yang tepat di mana pengguna kehilangan momentum. Misalnya, merek e-commerce dapat memetakan jalur lengkap dari penemuan produk hingga checkout dan menemukan langkah-langkah yang memicu pengabaian keranjang dengan responden sintetis.

Platform pengujian AI sederhana melibatkan langkah-langkah berikut, di mana Anda:

1. Pilih audiens sintetis yang Anda inginkan umpan baliknya
2. Tambahkan tujuan dan tugas yang Anda inginkan agar diselesaikan oleh pengguna
3. Unggah prototipe desain Anda atau masukkan URL situs

Setelah selesai, responden sintetis menelusuri desain Anda, menyelesaikan tugas yang diberikan, dan mensimulasikan interaksi lainnya. Mereka tidak mengikuti skrip yang ditetapkan tetapi membuat keputusan dinamis berdasarkan pola perilaku empiris. Output umumnya mencakup transkrip pemikiran lengkap, heatmap, tingkat keberhasilan tugas, dan masalah kegunaan kritis.

Anda dapat mengetahui proses berpikir, tujuan, dan motivasi pengguna Anda di setiap touchpoint dan menemukan masalah kegunaan dan fungsionalitas yang jelas sebelum berkomitmen pada studi penelitian manusia yang menyeluruh.

Tes apa yang dapat Anda jalankan dengan pengguna sintetis?

Dengan perangkat lunak penelitian sintetis yang tepat, Anda dapat menghasilkan ratusan partisipan AI untuk menjawab pertanyaan dan mensimulasikan skenario edge-case. Saat ini, Anda dapat menggunakannya sebagai filter untuk menguji prototipe tahap awal dan melakukan tes A/B, pemeriksaan pemahaman, pengujian tingkat perjalanan, dan banyak lagi.

Sebagai contoh, mari kita ambil kasus Growth Designers. Tim menjalankan tes pengguna sintetis untuk situs web mereka sendiri dan mensimulasikan pengunjung pertama kali yang ingin bergabung dengan komunitas desain. Umpan baliknya langsung:

• Partisipan sintetis menandai bahwa "growth design" tidak pernah didefinisikan di atas lipatan.
• Formulir berlangganan newsletter tidak memberikan konteks tentang apa yang Anda daftarkan.
• Halaman School mengubur harga dan kurikulum di bawah beberapa CTA.

Seperti yang Anda lihat, tidak ada satupun dari masalah ini yang tidak dapat diidentifikasi oleh peneliti UX sendiri. Tetapi pengguna AI melakukannya dalam waktu kurang dari 3 menit, dengan waktu rekrutmen nol. Kesimpulannya di sini? Pengujian sintetis adalah cara yang bagus untuk menangkap masalah yang jelas dan titik gesekan lebih awal. Namun, Anda masih memerlukan orang untuk masalah yang tidak begitu jelas.

Dalam penelitian UX, Anda dapat lebih lanjut menggunakan pengguna sintetis untuk:

• Menjalankan simulasi untuk mengembangkan hipotesis tentang audiens Anda
• Menguji varian desain dan menelusuri alur yang berbeda pada tahap peninjauan
• Mendapatkan reaksi terhadap urutan onboarding, deskripsi fitur, dan instruksi dalam aplikasi
• Menghasilkan respons sintetis untuk menemukan keberatan, preferensi, dan titik kebingungan

Anda dapat menyaring alur, menandai masalah kejelasan dan navigasi, dan mendapatkan data sentimen arah sebelum melakukan studi formal. Poin plusnya adalah bahwa pengguna sintetis beroperasi pada data anonim dan agregat daripada data pelanggan individual, sehingga tim dapat menjalankan eksperimen yang terukur di seluruh perjalanan pengguna tanpa harus menavigasi overhead kepatuhan yang datang dengan data pengguna pribadi.

Manfaat pengujian pengguna sintetis AI: Kecepatan, biaya, dan loop umpan balik cepat

Manfaat utama yang terlintas adalah kecepatan, biaya, dan loop umpan balik berkelanjutan. Pikirkan tentang ini: tes A/B normal dapat memakan waktu berminggu-minggu sebelum Anda melihat hasil yang berarti, dan mahal untuk diulang. Pengguna sintetis mengurangi garis waktu tersebut dan memberikan wawasan yang sebanding dalam hitungan jam. Tim UX dapat terus menjalankan tes pada setiap variasi dan memperbaiki masalah saat masih mudah diperbaiki.

Panel pengguna sintetis juga dapat diskalakan hingga ratusan partisipan yang disimulasikan dan dimanfaatkan untuk memvalidasi penelitian yang ada dengan biaya marjinal hampir nol. Ini juga murah, biayanya sekitar $99 per seratus partisipan penelitian AI (atau ~ $0,99 per pengguna). Skalabilitas ini, dikombinasikan dengan kemampuan untuk mensimulasikan segala jenis interaksi manusia, membuka pintu untuk menguji edge case dan alur berisiko tinggi yang sebaliknya akan terlalu mahal, lambat, atau tidak mungkin untuk divalidasi.

Responden sintetis juga bebas dari bias yang melekat pada partisipan nyata. Penguji manusia sering membawa keakraban implisit dengan alur UX umum. Tetapi responden sintetis berinteraksi dengan antarmuka Anda persis seperti yang dibangun, yang berarti masalah yang mereka tandai kemungkinan akan menjadi masalah yang juga akan dihadapi oleh pengguna pertama kali Anda.

Secara keseluruhan, pengujian pengguna sintetis cukup skalabel untuk mengurangi risiko keputusan sebelum ditayangkan dan memungkinkan peneliti UX untuk memfokuskan upaya mereka pada masalah yang kompleks. Tidak heran bahwa pasar data sintetis diproyeksikan tumbuh dari $0,4 miliar pada tahun 2025 menjadi $4,4 miliar pada tahun 2035.

Cara Menjalankan Tes Pengguna Sintetis dengan Delve AI

Pengujian sintetis menggabungkan LLM, pembuatan persona, dan otomasi browser di backend untuk mensimulasikan interaksi nyata dalam skala besar. Software Riset Sintetis oleh Delve AI mengikuti proses yang sama.

Ini mencakup tiga langkah dalam urutan berikut:

1. Pembuatan persona: Buat persona yang diperkaya dengan data eksternal dan internal.
2. Pembuatan pengguna sintetis: Hasilkan panel pengguna sintetis berdasarkan persona yang Anda inginkan.
3. Studi riset: Lakukan studi pengujian pengguna (untuk URL langsung atau alur desain).
4. Pertama, buat persona menggunakan Generator Persona AI kami. Mereka akan bertindak sebagai dasar untuk pengguna sintetis Anda.

Langkah 1: Buat AI persona

Untuk pemula, Anda dapat memilih alat persona riset kami untuk menghasilkan persona bertenaga AI dari data riset Anda (transkrip survei, wawancara pengguna, laporan pasar, dll).

Cukup masuk ke Delve AI, kunjungi dashboard Persona Riset, tentukan segmen Anda, dan unggah file riset Anda. Selain deskripsi audiens Anda, Anda juga mendapatkan opsi untuk mengatur distribusi di berbagai faktor seperti jenis kelamin dan lokasi (misalnya, Jenis Kelamin: Perempuan, 30%).

Alat ini kemudian akan menghasilkan persona pengguna untuk merek Anda menggunakan sistem AI dan machine learning. Sebagai referensi, kami telah menghasilkan persona pengguna untuk Nike.

Setiap persona memberi Anda pandangan 360 derajat tentang segmen audiens target Anda dan menawarkan wawasan kuantitatif dan kualitatif tentang demografi pengguna (usia, jenis kelamin, lokasi, profil karier), psikografis (tujuan, kebutuhan, motivasi, tantangan), perilaku (pemicu pembelian, hambatan), preferensi (saluran, jaringan sosial, merek), dan lainnya.

Anda dapat menemukan daftar lengkap atribut persona di sini.

Langkah 2: Hasilkan pengguna sintetis

Langkah kedua setelah pembuatan persona adalah pembuatan pengguna sintetis. Jadi, setelah membuat persona Anda, kunjungi software Riset Sintetis dan pilih Panels dari menu sidebar.

Setelah di sana, ikuti langkah-langkah berikut untuk membuat panel sintetis:

• Beri nama panel pengguna sintetis Anda, misalnya, Panel Pengujian Pengguna.
• Pilih persona yang ingin Anda gunakan untuk menghasilkan panel sintetis, yaitu, persona riset > Semua segmen.
• Pilih jumlah pengguna dan klik "Generate users."

Software riset sintetis kemudian akan membuat responden sintetis untuk Anda dalam hitungan menit. Anda dapat melihat detail demografis dasar mereka – misalnya, nama, usia, generasi marketing, lokasi untuk pengguna B2C, ditambah jabatan dan nama perusahaan untuk pengguna B2B – dan juga mengobrol dengan mereka secara individual jika inspirasi datang.

Karena pengguna ini berasal dari persona Anda, yang diinformasikan oleh data pengguna dan umpan balik pelanggan, mereka dapat meniru perilaku manusia (yaitu, pengguna dan pembeli Anda) seperti tidak ada yang lain. Panel ini dapat digunakan untuk menjalankan:

• Survei + wawancara
• Diskusi kelompok fokus (manusia atau berbantuan AI)
• Studi pengujian pengguna

Langkah 3: Jalankan tes pengguna sintetis

Sebelum Anda memulai, Anda perlu memastikan apa tujuan Anda untuk latihan ini. Misalnya, apakah Anda ingin menguji navigasi situs, menyempurnakan corong konversi, atau meningkatkan seluruh pengalaman pengguna? Untuk menunjukkan kepada Anda bagaimana prosesnya bekerja, kami akan membuat studi untuk menentukan friksi UI terkait penyaringan dan beban kognitif berat SKU untuk Nike.

Di dashboard Riset Sintetis, buka Studies dan klik "Create a new study." Anda akan melihat tiga langkah yang harus diselesaikan: Panel, Questions, dan File Upload.

Untuk memulai, di Panels:

• Pilih jenis studi dari menu drop-down, yaitu, User Testing.
• Tentukan nama studi Anda, jumlah pengguna, panel, dan tujuan studi.
• Tambahkan tugas atau langkah yang ingin Anda selesaikan oleh pengguna.

Dalam tugas, Anda dapat menambahkan URL situs/halaman yang ingin Anda uji, atau mengunggah file desain yang relevan melalui File Upload. Catatan: Sepenuhnya opsional untuk menambahkan skenario tugas dan kondisi berhenti (yaitu, kapan Anda ingin pengguna menghentikan tes).

Anda juga dapat menambahkan pertanyaan pasca-tes yang ingin Anda tanyakan kepada pengguna Anda setelah mereka menyelesaikan latihan (Anda akan mendapatkan transkrip wawancara di akhir).

Responden sintetis akan terhubung ke lingkungan browser nyata untuk berinteraksi dengan halaman yang sebenarnya dirender dan melakukan tindakan nyata. Mereka menerapkan penalaran dan logika untuk menyelesaikan tugas seperti yang dilakukan pengguna nyata. Sistem kami menangkap semua data ini dan menampilkannya di dashboard setelah tes selesai.

Anda dapat melihat tab Journey berdasarkan responden atau master journey (di mana semua langkah pengguna dipetakan menjadi satu perjalanan pengguna yang kohesif).

Tampilan Responden akan menunjukkan kepada Anda titik sentuh individual, bersama dengan sentimen pengguna (misalnya, senang, tenang, frustrasi), tindakan, dan pikiran (komentar berpikir keras yang biasanya Anda ekstrak dalam sesi yang dimoderasi). Anda juga mendapatkan tangkapan layar yang menunjukkan di mana mereka mengklik dan area yang mereka sukai atau tidak sukai.

Dalam tampilan Master Journey, Anda mendapatkan heatmap, selain tangkapan layar, di setiap tahap perjalanan. Karena heatmap mengagregasi perhatian dan aktivitas klik di seluruh panel, mereka menunjukkan kepada Anda apa yang tidak dapat ditunjukkan oleh sesi individual: elemen mana yang menarik fokus, mana yang diabaikan, dan di mana pengguna berkumpul.

Dalam studi Nike, misalnya, heatmap pada halaman daftar sepatu Anak-anak menunjukkan perhatian berat pada dua titik di sidebar filter sisi kiri, mengonfirmasi bahwa pengguna sedang memfilter opsi, bukan menelusurinya.

Tab Report mencakup ringkasan eksekutif dari tes pengguna, yang menyimpan wawasan sintetis kunci, umpan balik kegunaan dan aksesibilitas, evaluasi heuristik dari antarmuka pengguna, dan tindak lanjut yang direkomendasikan.

• Wawasan kunci: Pola dan kesimpulan yang disintesis di semua sesi peserta, didukung oleh kutipan verbatim.

Dalam studi Nike, kami memiliki tiga tema berulang: hasil filter yang tidak relevan, deskripsi produk yang samar yang memaksa pengguna masuk ke 'View Product Details' hanya untuk mengonfirmasi jenis penutupan, dan gangguan teknis termasuk gambar produk yang hilang dan kesalahan keamanan pada 'Add to Bag'.

• Umpan balik kegunaan: Titik friksi dan kebingungan spesifik yang dihadapi peserta saat menyelesaikan tugas.

Itu termasuk sidebar filter dengan scrolling ekstensif untuk melewati ukuran balita, dan loop berulang mengklik ke produk, scrolling, membuka detail, dan menavigasi kembali karena baik daftar hasil maupun halaman produk awal tidak membedakan tali Velcro dari tali elastis.

• Umpan balik aksesibilitas: Hambatan yang ditandai terhadap standar aksesibilitas.

Laporan Nike menimbulkan beban kognitif berlebihan dari item yang tidak relevan yang muncul meskipun ada filter (kekhawatiran WCAG seputar navigasi yang dapat diprediksi dan identifikasi konten yang jelas), dan gambar produk yang hilang yang menghentikan pengguna mengandalkan isyarat visual.

• Evaluasi heuristik: Penilaian antarmuka terhadap prinsip kegunaan yang mapan. Ini menandai di mana desain selaras dengan atau melanggar praktik terbaik, terlepas dari perilaku peserta.

Studi kami mengutip kegagalan kecocokan antara sistem dan dunia nyata (pengguna mencari 'Velcro', sistem mengatakan 'Hook-and-loop' atau 'EasyOn'), masalah fleksibilitas dan efisiensi (scrolling melewati ukuran bayi/balita untuk mencapai 3Y), dan kerusakan pencegahan kesalahan (kesalahan keamanan mengganggu corong konversi).

• Item tindakan untuk tindak lanjut: Perbaikan yang diprioritaskan yang mengikuti dari temuan.

Untuk Nike, itu berarti mengaudit penandaan produk sehingga filter ukuran dan gaya hanya mengembalikan hasil yang relevan, menambahkan lencana jenis penutupan ke kartu produk halaman daftar sehingga pengguna tidak harus membuka setiap produk untuk memverifikasi, dan menyelidiki pemicu keamanan 'Add to Bag' bersama dengan lazy-loading atau masalah CDN yang menyebabkan gambar produk kosong.

Anda dapat menggunakan informasi ini untuk menyesuaikan alur pengguna, elemen tata letak, dan fitur navigasi. Bagian terbaiknya adalah Anda dapat menjalankan ulang studi setelah setiap iterasi dan terus memperbarui pengguna sintetis Anda dengan data segar. Selain tes kegunaan, platform pengujian pengguna sintetis kami dapat mensimulasikan perjalanan pengguna, memvalidasi perubahan tata letak, dan menguji fitur di berbagai demografi dan profil persona untuk menginformasikan pengembangan produk.

Beberapa Keterbatasan Pengujian Pengguna Sintetis

Menurut postingan oleh Nielsen Norman Group, "Pengguna sintetis... menangkap tren umum dalam perilaku manusia tetapi gagal menangkap besarnya efek atau variabilitas dalam data manusia." Ini adalah salah satu argumen terbesar menentang pengujian sintetis oleh peneliti UX, pemasar, dan pengguna Reddit.

Emosi, kedalaman, dan ketidakpastian.

Perilaku pengguna sintetis didasarkan pada data anonim dan agregat, bukan pada pengalaman hidup individu tertentu. Pengguna tidak memiliki konteks kehidupan nyata, dapat diprediksi dengan cara yang tidak dimiliki orang sebenarnya, dan mengalami kesulitan mewakili kondisi, emosi, dan opini manusia yang sebenarnya.

Selain itu, mereka tidak merasakan kemarahan atau frustrasi dan beroperasi dengan logika. Orang normal tidak logis; mereka membuat keputusan berdasarkan preferensi yang bervariasi menurut suasana hati dan konteks. Anda akan melihat dengan banyak alat penelitian sintetis bahwa meskipun respons kuantitatif memiliki tingkat akurasi 80-90%, pertanyaan subjektif sering kali tidak cocok dengan respons manusia.

Bias, data, dan akurasi.

Pengguna sintetis adalah mesin probabilitas yang biasanya dibangun berdasarkan data masa lalu, yang membatasi kemampuan mereka untuk membentuk opini baru atau memprediksi perilaku pengguna di masa depan. Mereka sangat sensitif terhadap kualitas prompt dan data. Setiap bias atau ketidakakuratan yang sudah ada dalam data pelatihan akan diperkuat dalam hasil penelitian.

Akurasi juga menjadi masalah. Menurut penelitian terbaru, peserta AI cenderung menjawab pertanyaan secara afirmatif, selalu memberikan umpan balik positif bahkan ketika pelanggan nyata akan lebih kritis.

Etika dan transparansi.

Di luar akurasi output, pengujian sintetis menimbulkan pertanyaan etis yang dapat merusak kualitas penelitian itu sendiri. Jika data sintetis menginformasikan keputusan, orang-orang yang terkena dampak berhak untuk mengetahui hal itu; menganggapnya sebagai data dari pengguna nyata, bahkan tanpa disengaja, adalah bentuk misrepresentasi yang perlu diwaspadai oleh perusahaan.

Masa Depan Riset Sintetis dengan AI persona

Saat ini, pengujian pengguna sintetis sangat berguna jika Anda tidak memiliki waktu, anggaran, atau keahlian internal untuk studi kegunaan yang tepat. Ini bisa menjadi titik awal untuk menguji konsep sebelum Anda berkomitmen pada riset yang sebenarnya, tetapi sebaiknya tidak digunakan untuk membuat keputusan berisiko tinggi sendiri.

Bagaimanapun, riset pengguna sintetis dimaksudkan untuk melengkapi riset manusia yang asli. Ini harus menjadi salah satu masukan di antara banyak masukan, dan bukan faktor pengambilan keputusan akhir.

Untuk menjaga keseimbangan ini dalam praktik, selalu:

• Periksa silang temuan sintetis dengan riset manusia yang nyata sebelum bertindak berdasarkan temuan tersebut.
• Ukur kesenjangan kalibrasi: seberapa jauh prediksi berbeda dari apa yang sebenarnya dilakukan orang.
• Akui keterbatasan dan lihat apakah temuan tetap valid di berbagai alat.

Cara terbaik adalah mengadopsi pendekatan riset hibrida, di mana Anda menggunakan AI persona untuk mempersempit apa yang layak divalidasi dengan orang sungguhan. Mulailah dari yang kecil, validasi data sintetis Anda dengan ketat, dan bersikap transparan tentang dari mana data tersebut berasal.

Siap untuk memulai pengujian pengguna sintetis? Daftar untuk perangkat lunak Riset Sintetis dari Delve AI!