Sentetik Görüşmeler: Kullanıcı Araştırması için Evet mi Hayır mı?

Sentetik kullanıcılarla yapılan mülakatlar. LinkedIn ve Reddit gibi sosyal medya platformlarında bu konu hakkında, özellikle artıları ve eksileri konusunda çok fazla heyecan var.

Peki gerçekten UX ve pazarlama profesyonelleri için söylendiği kadar aldatıcı mı? Yoksa fikrin arkasında gerçekten bir şeyler mi var? Sonuçta, UX araştırmasının tüm amacı gerçek kullanıcıları gözlemlemek ve onlarla görüşmek, sorunlarını öğrenmek ve deneyimlerini benzersiz kılan faktörleri tespit etmek.

Geleneksel mülakatlar pahalı, evet, ama sonuçta insan etkileşimleri ve duygularının arkasındaki nüansları ve karmaşıklıkları keşfetmeye olanak sağlıyor.

ChatGPT gibi ileri düzey büyük dil modellerinde çalışan jeneratif AI araçları, sadece ortak demografide bulunan çeşitli kişilikler ve kendine özgü özelliklerden yoksun, toplu ortalamanın yansıması olan AI katılımcıları oluşturabilir.

Yine de, boş sayfa sorununu aşmak isteyen araştırmacılar veya organizasyonel sürtüşmelerle karşılaşan çokuluslu şirketler için sentetik araştırma gerçekten işleri harekete geçiren katalizör olabilir. Geleneksel alternatiflere kıyasla gereken maliyet ve zaman da oldukça minimal.

Peki bu, pazar araştırması çalışmalarınızda gerçek insanları AI ile oluşturulan kullanıcılarla değiştirebileceğiniz anlamına mı geliyor? Ya da önemli kararlar vermek için sentetik mülakatlara güvenebilir misiniz; işletmeniz üzerinde büyük bir etkisi olabilecek kararlar? Inceleyelim.

Sentetik Veri ve Sentetik Kullanıcılar

Sentetik görüşmelere veya sentetik personas'lara girmeden önce, sentetik veriye değinmemiz gerekiyor. Sentetik veri yeni bir şey değil; orijinal eğitim verisi tükendiğinde büyük dil modellerini eğitmek için yaygın olarak kullanılıyor.

İsminden de anlaşılacağı gibi, sentetik veri yapay zeka (AI) kullanılarak üretilen yapay veridir. Gerçek kaynaklardan toplanmaz veya gerçek dünya verisini temsil etmez, ancak gerçek dünyada bulunan kalıplardan türetilir.

Peki, bunun çekiciliği nedir? Üretilmesi ucuz ve nispeten daha kolay.

Gerçek dünya verisi genellikle hatalara ve önyargılara açıktır, ancak sentetik veri bu hataları en aza indirecek şekilde tasarlanabilir. Hassas veya kişisel olarak tanımlanabilir bilgileri paylaşmadan orijinal veri setinize benzeyen veriler üretebilirsiniz, böylece kullanıcı gizlilik yasalarını dert etmenize gerek kalmaz.

Ayrıca, niş hedef kitlelerde veya mevcut verilerin eksik veya sınırlı olduğu durumlarda işe yarar.

Kullanıcılardan ve müşterilerden orijinal pazar araştırması derlemenin çok para ve zaman aldığını herkes bilir. Bu, büyük markaların ve küçük işletmelerin bugün hedef kitleleri hakkında değerli bilgiler toplamak için sentetik veri kullanmalarının başlıca nedenlerinden biridir.

Bu bizi sentetik kullanıcılara getiriyor...

Sentetik katılımcılar pazarlama ve tasarım araştırmalarında trend oluyor. Üretken AI her yerde kullanılıyor, bu yüzden bu alanlardaki kişilerin (hepsi değil) sentetik kullanıcılar oluşturmak için bunu kullanması şaşırtıcı değil.

Basitçe söylemek gerekirse, sentetik persona müşterilerinizin veya kullanıcılarınızın dijital avatarları veya sanal temsilleridir. Bunlar pazarlama veya tasarım alanındaki kişiler tarafından geliştirilen geleneksel personas'lar gibi değil, AI ve makine öğrenimi teknolojileriyle oluşturulur.

Bir tane oluşturmanın en kolay yolu GPT-4 gibi LLM'ler aracılığıyla: hedef müşterilerinizi tanımlayarak başlayın, sonra hedeflerini, zorluklarını ve ihtiyaçlarını belirtin ve son olarak, bu sorunlara çözüm olacak ürün veya hizmet fikrinizi ekleyin. Bu tamamlandığında, bu hedef kitlenin "persona"sını benimsemesi için prompt verin.

Belirli demografik grupları temsil eden ve anketlerinize ve görüşmelerinize doğru şekilde yanıt verebilen yüzlerce hatta binlerce AI tarafından oluşturulmuş persona üretebilirsiniz. ChatGPT gibi araçlar çeşitli kaynaklardan ve sektörlerden yazılı ve sözlü konuşmaları içeren çeşitli veri setleri üzerinde eğitildiğinden, çeşitli kullanıcıların davranışlarını ve tercihlerini taklit edebilirler.

Bu nedenle, sentetik kullanıcıları çeşitli senaryoları simüle etmek ve ürün veya hizmetlerinizi piyasaya sürmeden önce denemeler ve testler yapmak için kullanabilirsiniz. Büyük veri hacimlerini işleyebilir ve tasarım ve kampanya iterasyonlarını desteklemek için geri bildirim sağlayabilirler.

Ancak, tüm kullanımlarına rağmen, sentetik personas'lar temel bir sınırlamayla gelir: yeni bir konseptle uğraşıyorsanız veya Kolombiya'daki plantasyon işçileri gibi yeni bir müşteri türünü anlamaya çalışıyorsanız, yetersiz kalmaları muhtemeldir.

İnsan Odaklı Tasarımın savunucusu Christopher Roosen'in açıkladığı gibi:

"Generatif AI, internetin bir görüntüsüne dayanır... internetin tüm önyargılarının yapısını depolar, bu da insanların tüm renkleri, şekilleri ve fikirleriyle zengin bir şekilde sunulmasından uzak ve insanların çok stereotipik bir sunumuna yönelik önyargıları içerir."

AI, internette yetersiz temsil edilen kişileri temsil etmekte zorlanır, bu yüzden ondan Kolombiya'daki işçiler için persona oluşturmasını istediğinizde, eğitildiği veriler bu tür insanların yüzeysel portrelerini içerdiği için jenerik stereotipler oluşturabilir. Araçlarınız önemli noktaları kaçırabilir, klişelere başvurabilir ve yeni veya marjinal gruplar için hazırlanmış soruları cevaplayacak derinlikten yoksun olabilir.

Sentetik Görüşmeler Nedir?

Sentetik görüşmeler kullanıcı görüşmelerine benzer; ancak gerçek kişilere soru sormak yerine, çeşitli konularda kullanıcı görüşleri toplamak için metin tabanlı diyalog veya anket tabanlı formatlar aracılığıyla sentetik katılımcılarla (diğer adıyla sentetik kullanıcılar) etkileşime girersiniz.

Araştırma yapan herkes, ister görüşme ister odak grupları olsun, bunun ne kadar zaman alıcı ve pahalı olabileceğini bilir. Sonuçta, doğru soruları hazırlamak için bile çok fazla planlama, koordinasyon ve eğitimli profesyoneller gerekir. Ayrıca, doğru hedefleri ve sorun noktalarını belirlemek için birçok kişiyle konuşmanız gerekir.

Bununla karşılaştırıldığında, sentetik görüşmeler kullanıcılarınız veya müşterilerinizle görüşmeler yapmak için daha hızlı ve uygun maliyetli bir alternatif sunuyor gibi görünüyor.

John Whalen'ın "Hands on with Synthetic Users: Customer Research's Future" dersinde belirttiği gibi, sentetik görüşmeler şunlar için idealdir:

• Erken aşama fikirleri üretmek.
• Niş kitleleri bulup işe almadan onlarla röportaj yapmak.
• Güvenli, risksiz bir ortamda sondaj veya hassas sorular sormak.
• Hipotetik veya gelecek durumları keşfetmek.

Nasıl sorular sorduğunuz önemli değil; sentetik kullanıcılar asla tereddüt etmez.

Ancak elde ettiğiniz üretilmiş veri veya çıktı her zaman mükemmel değildir. Bu görüşme yanıtları "ne" sorusunu yanıtlayabilir, ancak her zaman "neden" sorusunu yanıtlamaz.

İnsan yüzünün veya sesinin sağlayabileceği ince bağlamı kaçırırsınız – mikro ifadeler, tonlamalar ve beden dili olmadan. Sentetik görüşmeler aynı zamanda insan duygularının derinliğini yakalamakta zorlanır, çünkü yazılı kelimeler genellikle geleneksel araştırma sürecinde bulunan bağlamsal zenginliği içermez.

Bu nedenle sentetik görüşmeleri düzenli olarak insan yanıtlarıyla karşılaştırarak değerlendirmeniz ve doğrulamanız gerekir. Neden hibrit yaklaşım? Çünkü görüşme verileri yapay zeka tarafından üretilmiş olabilir, ancak bunlara dayanarak verdiğiniz kararların gerçek dünyada etkisi olacaktır.

ChatGPT Öncesi Sentetik Görüşmeler

Scott Stevens ve Michael Christel, sentetik görüşmeler konusunu 1998'de "Synthetic Interviews: The Art of Creating a "Dyad" Between Humans and Machine-Based Characters" adlı makalelerinde tartıştılar. Elbette, Carnegie Mellon'dan gelen araştırmacılar üniversite tarafından geliştirilen Synthetic Interviews teknolojisine odaklandılar.

Sentetik Görüşmeleri şu şekilde tanımladılar:

"Bir kişi veya karakterle derinlemesine sohbet etme imkanı sağlayan, kullanıcıların sohbet tarzında sorular sormasına izin veren... ve sorulan sorulara uygun, yerinde cevaplar alma yöntemi."

Teknolojinin, insan düşüncesini ve düşünme süreçlerini yansıtacak şekilde bilgiyi "gerçekçi" bir şekilde aktarması amaçlanmıştı. Kullanıcılar, tercihlerini, davranışlarını ve değerlerini anlamak için bilgisayar tarafından oluşturulan (BT) personas'lara sözlü veya yazılı arayüzler aracılığıyla sorular sorabiliyordu.

Bunu gerçekleştirmek için, binlerce insan aktörünün video klibi kaydedilip bir veritabanında depolandı. Bu aktörler, olası sorulara cevap verirken ve karakterlerin daha insansı hissetmesi için kahve içme, başını kaşıma veya gülümseme gibi sözsüz ek klipler ile birlikte videoya alındı.

Bu yanıtlar daha sonra konuşan kafa formatında sunuldu, böylece kullanıcılar kişilikle yüz yüze olduklarını hissedebiliyorlardı. BT personas'lar ayrıca, onları daha otantik kılmak için Albert Einstein'ınki gibi kişiliklere özgü alışkanlıkları da içeriyordu.

Arayüz, kullanıcıların mikrofona normal şekilde konuşmasına ve görüşmenin akışını belirlemesine olanak tanıyordu. Konuşma tanıma sistemi, mevcut LLM'lerini kullanarak sorularını analiz ediyor ve ilgili sorular için doğru sonuçlar, beklenmedik sorular için kabul edilebilir sonuçlar sağlıyordu (bunun ne anlama geldiğini anlamak için makaleyi okuyun).

O zamanlar, bu teknoloji aktörlerle, dini liderlerle ve diğer kamu figürleriyle etkileşimli deneyimler sunmanın bir yolu olarak görülüyordu.

Bu, üretken yapay zeka araçları ortaya çıkmadan önceydi. Şimdi, bir modelden belirli bir kişi gibi "davranmasını" veya bizim durumumuzda, belirli bir müşteri veya kullanıcı grubu gibi davranmasını isteyebilir ve anında gerçekçi yanıtlar üretebilirsiniz, konuşan kafalar hariç tabii.

Yapay zeka ile sentetik görüşmeler oluşturma

İnsanlar olmadan kullanıcı araştırması yapmak zor gibi görünüyor, ama değil. Gerçekten. İhtiyacınız olan tek şey bir üretken yapay zeka aracı, hedef kitlenizin kim olduğuna dair iyi bir fikir ve doğru komut ve sorular seti.

• Konuşma AI araçları: ChatGPT, Gemini veya Claude.
• Hedef kitle/persona: Demografik bilgiler (yaş, cinsiyet, konum), kariyer profili, psikolojik motivasyonlar, yapılacak işler, satın alma davranışı, temel engeller ve daha fazlası gibi müşteri profillerini özetleyen bir Word belgesi veya PDF.

Bunun yanında, araştırma ihtiyaçlarınızı belirleyin. Hedefleriniz ve kullanım senaryolarınız neler? Bu görüşme oturumundan ne öğrenmek istiyorsunuz? Bu, görüşme sorularınızı çerçevelemenize yardımcı olacaktır. Kaç sentetik kullanıcı istediğinize, hangi formatta (metin, anket yanıtları) olacağına ve yanıtlarının ne kadar çeşitli olması gerektiğine karar verin.

Gösterim amacıyla, Delve AI'ın en son ürünü araştırma persona için ChatGPT'nin ücretsiz versiyonunu kullanarak yedi sentetik kullanıcı oluşturacağız.

İlk adım, ideal kullanıcı grubumuz hakkında ayrıntılar içeren bir belge yüklemektir - bu, katılımcıları belirli bir demografik ile sınırlamaya yardımcı olur. Ardından, ürün açıklamasını ekliyor ve iyi yazılmış bir prompt kullanarak sistemin oluşturmasını istediğimiz sentetik katılımcı sayısını belirtiyoruz.

Prompt verildiğinde, ChatGPT anında çeşitli sentetik personalar oluşturdu. İşte bir e-ticaret şirketinde Pazarlama Başkan Yardımcısı olan Dan Miller adlı bir örnek.

Bu personaların her biri için aşağıdaki mülakat sorularını (açık uçlu ve anket tarzı soruların bir karışımını içeren) çalıştırdık.

• Siz veya ekibinizin şu anda kullanıcı personası oluşturma sürecini anlatır mısınız?
• Genellikle ne tür veriler kullanıyorsunuz? (örneğin, mülakat dökümleri, anket sonuçları, web analitikleri, vb.)
• Ekibinizin kullanıcı personası oluşturması veya güncellemesi genellikle ne kadar sürer?
• 1'den 5'e kadar bir ölçekte, mevcut personalarınızın kullanıcılarınızı doğru temsil ettiğinden ne kadar eminsiniz? (1 = Hiç emin değilim, 5 = Son derece eminim)
• kullanıcı personası oluştururken veya yönetirken karşılaştığınız en büyük zorluklar nelerdir?
• Eğer bir araç, mevcut araştırmanızdan sadece dakikalar içinde doğru, veri odaklı persona oluşturmanıza yardımcı olabilseydi, bu sizin veya ekibiniz için ne kadar değerli olurdu?
• Böyle bir araçtan hangi özellikleri beklersiniz veya ihtiyaç duyarsınız?
• Daha önce persona oluşturmak için yapay zeka tabanlı veya otomatik bir araç kullandınız mı? Evet ise, deneyiminiz nasıldı?
• Araştırma verilerinizi kullanarak daha hızlı persona oluşturmanıza yardımcı olacak yeni bir aracı test etmeye açık olur musunuz?
• Sizce bu tür bir ürünü 'olsa iyi olur'dan ziyade 'mutlaka olmalı' yapan şey ne olurdu?

Chatbot'tan mülakat yanıtlarını temiz, profesyonel bir raporda özetlemesini, ürünle ilgili sorunları veya endişeleri, beğendikleri yönleri ve destekleyici alıntıları vurgulamasını istedik.

Beklendiği gibi, sistem kullanıcıların bu tür persona oluşturmayla ilişkilendirebileceği yaygın sorunların çoğunu yakaladı - genel çıktı, gizlilik endişeleri, vb. Bunu, yine fena olmayan, ürünün beğendikleri yönlerin bir özeti takip etti.

Bu mülakat süreci bize potansiyel kullanıcılarımızın önemseyebileceği şeyleri bıraktı, ancak olağandışı bir şey yoktu. Yanıtlar hızlıydı - tüm alıştırma yaklaşık 15 dakika sürdü - ancak bu veriler yalnızca gerçek kullanıcılarınız için daha iyi, daha spesifik sorular oluşturmak için kullanılabilir.

Tam sonuçları, kullanılan komutlar ve sorularla birlikte buradan görüntüleyebilirsiniz.

Görüşme verileriniz, sistemin oluşturduğu sentetik kullanıcılar kadar iyidir. Bu şekilde sentetik görüşmeler oluşturmak istiyorsanız, modele beslediğiniz müşteri verilerinin kalitesini detaylı bir şekilde gözden geçirin. Herhangi bir önyargı veya boşluk var mı? En başından doğru verileri dahil ediyor musunuz? Sistemi bir şeyi taklit etmek üzere eğitiyorsunuz, bu yüzden o "şey"in gerçekten istediğiniz şey olduğundan emin olun.

LLM'lerin gerçek insan yanıtlarının karmaşıklığını ve nüansını yansıtan veriler üretmesi için iyi komutlara ihtiyacınız var.

Unutmayın: İyi giriş verisi + iyi hazırlanmış komutlar = Kaliteli görüşme çıktısı.

Sentetik veri oluşturulduktan sonra, kullanmadan önce doğrulayın. Kalite, tutarlılık ve doğruluğu değerlendirmek için manuel kontroller yapın ve doğrulama araçlarını kullanın. Paydaşlar sentetik veriler konusunda şüpheciler (haklı olarak), bu yüzden kullanıcı araştırma raporlarınızda yapay zeka tarafından üretilen verileri kullanıyorsanız şeffaf olun.

Sentetik görüşmelerin potansiyel sorunları

Michael Mace, müşteri görüşmelerini simüle etmek için üretken yapay zeka kullanan bir araç olan Synthetic Users'ı gerçek kişilerle yapılan görüşmelerle "Yapay zeka keşif görüşmelerinin yerini alabilir mi? Rekabetçi bir karşılaştırma" makalesinde karşılaştırıyor.

Sentetik katılımcıların ve dolayısıyla sentetik görüşmelerin dezavantajlarını tartışmamız gerekirse, onun yazısı harika bir başlangıç noktası sunuyor.

Mace, Synthetic Users ve UserTesting (çevrimiçi bir panelden gerçek kişilere sorular sormanıza olanak tanıyan) arasında yeni bir fikir kullanarak – uçan arabalar kullanan bir yolculuk paylaşım hizmeti – bir çalışma yürüttü.

Bu çalışmanın sonuçları sentetik kullanıcıların lehine değildi.

Synthetic Users kesinlikle hızlıydı. Kullanıcıları oluşturuyorsunuz, soruları ekliyorsunuz ve yanıtlar dakikalar içinde oluşturuluyor. Buna karşılık, UserTesting'i kullanmak bir tam gün gerektirdi – plan yazma, tarama kriterleri oluşturma, yanıtları bekleme ve sonuçları analiz etme. Ve o zaman bile, istediğiniz özelliklere sahip doğru kişileri bulmak zordu.

Synthetic Users ile ilgili şey şu ki, belirli bir sorunu olan bir kullanıcı tanımlarsanız, o sorunun var olup olmadığını sorgulamaz. Sadece var olduğunu varsayar. Böylece, gerçekte var olmayan varsayımsal kullanıcılarla karşılaşırsınız.

Ki bu bir sorun.

Üretilen transkriptler bile biraz fazla mükemmeldi, dolgu kelimeleri, tekrarlar veya tamamlanmamış cümleler yoktu. UserTesting'in sunduğu duygusal ipuçlarından yoksundu, çünkü analiz edilecek video veya ifadeler yoktu.

Ayrıca, sentetik katılımcılar birbirlerine benziyordu, neredeyse aynı yanıtları veriyorlardı.

Yapay olarak üretilmiş analiz sonuçları basit, sıradan ve gerçek yaşamdan kopuk geldi. Gerçek kullanıcılar, her ne kadar düzensiz yanıtlar verseler de, daha fazla çeşitlilik ve detay sağladı.

Hedef kitleniz hakkında hızlı ve temel bir genel bakış sunmanın dışında, bu araç müşterilerinizin düşünme ve tepki verme biçimleri hakkında daha fazla bilgi edinmenize yardımcı olmadı. Ne yazık ki bu durum, çoğu sentetik araştırma metodolojisinin problemidir.

Sentetik Araştırma: Delve AI ile Simüle Edilmiş Kullanıcılar, Anketler ve Görüşmeler Oluşturun

Sentetik araştırma yapmanın manuel yollarına baktık; şimdi yapay zeka destekli yolları inceleyelim. Delve AI'ın Sentetik Araştırma Yazılımı, kullanıcılarınız veya müşterileriniz için yapay zeka personaları oluşturmanıza ve bunları anket ve görüşmeler yapmak için kullanmanıza yardımcı olan araçlardan biridir.

Şu anda, araştırma yazılımı üç işlevsellik içermektedir:

• Simüle edilmiş kullanıcılar
• Anketler
• Görüşmeler

Birinci taraf ve halka açık veri kaynaklarından oluşturulan bu sanal personalar ölçeklenebilir ve çeşitlidir. İstediğiniz sayıda kullanıcı oluşturabilir ve istediğiniz kadar nicel ve nitel görüşme yapabilirsiniz.

Adım 1: Personalar

Simüle edilmiş kullanıcılar geliştirmeden önce temel personalar oluşturmanız gerekir. Bunun için persona ürünlerimizden birine abone olmanız gerekiyor.

Şu anda yapay zeka persona üreticimiz altı tane sunuyor:

• Customer persona (CRM verilerinize dayalı)
• Website persona (web sitesi ziyaretçileriniz/alıcılarınız için)
• Social persona (sosyal medya kitleleriniz için)
• Competitor persona (rakipler için)
• Research persona (kullanıcılarınız için)
• Audience persona (kitle tanımınıza dayalı)
• Employee persona (işyeri için)

Bu durumda, daha önce bahsedilen araştırma persona aracını kullanarak personalar oluşturacağız.

Delve AI'a kaydolun veya giriş yapın, Research Persona'ya gidin ve belgelerinizi yükleyin. Görüşme kayıtları, anket raporları, sektör haberleri veya geçmiş kullanıcı profilleri gibi ilgili her şeyi ekleyebilirsiniz.

"Persona Oluştur"a tıklayın ve Delve AI sağladığınız verilere dayanarak personalar geliştirecektir. Araştırma materyaliniz yoksa endişelenmeyin; sadece hedef kitlenizin kısa bir tanımını ve ürününüz veya işletmeniz hakkında bazı detayları (isteğe bağlı) ekleyin, gerisini biz hallederiz.

Platformumuz, girişlerinize ek olarak, benzersiz müşteri profilleri oluşturmak için daha önce oluşturulmuş binlerce personadan elde edilen öğrenimlerden yararlanır. Çıktı, kitlenize ve kullanım durumunuza bağlı olarak bir veya birden fazla persona olabilir. Bu segmentlerin her biri persona detaylarını, dağılımı ve yolculuk haritalarını içerir.

PERSONA DETAYLARI'na tıkladığınızda kullanıcı demografisi, yaşam tarzı, kariyer durumu, istekler, satın alma kararlarını etkileyen faktörler, psikolojik etkenler (hedefler, motivasyonlar, ihtiyaçlar) ve temel zorlukları göreceksiniz.

Bunu tercih ettikleri iletişim kanalları, sosyal ağlar, markalar, alışveriş siteleri, müzik, TV programları, filmler, YouTube kanalları, podcastler, subredditler, etkili kaynaklar ve daha fazlası hakkında bilgiler takip eder.

DAĞILIM sekmesi, kitlenizin belirli bir segment içindeki dağılımını kanal, sosyal ağ, yaş, cinsiyet, dil, konum, aktivite seviyeleri ve konular (hem yankı uyandıran hem de genel) bazında gösterir.

Son sekme olan MÜŞTERİ YOLCULUKLARı, kullanıcılarınızın hedeflerini, eylemlerini, sorunlarını ve düşünce süreçlerini keşfeden farklı aşamalara bölünmüş kullanıcı yolculuğu haritalarını içerir.

Not: Personalarınız her ay yeni verilerle otomatik olarak güncellenir ve ek araştırma verileriyle de destekleyebilirsiniz.

Adım 2: Simüle Edilmiş Kullanıcılar

Personaları oluşturduktan sonra, bir sonraki adıma, yani sentetik kullanıcılar oluşturmaya geçelim. Bu neden gerekli? Çünkü görüşmeleri onlar olmadan yapamazsınız.

Başlamak için Sentetik Araştırma panosuna gidin ve ihtiyacınız olan kullanıcı sayısını - örneğin 100 - satın alın. Ardından, bu grupla bir panel oluşturun ve Marketing Insights Group gibi bir isim verin. Bu, daha sonra kitlelerinizi düzenlemenize ve yönetmenize yardımcı olacaktır.

Sentetik kullanıcılar oluşturmak için kullanmak istediğiniz persona(s) veya persona ürününü seçebileceğiniz bir ekrana yönlendirileceksiniz. Burada, Edward Collins adlı Research Persona'dan bir segment seçeceğiz.

Aşağıda gösterildiği gibi, yazılım bu belirli kullanıcı persona segmentine dayalı olarak 100 sentetik kullanıcı oluşturdu. Her kullanıcı, onlarla etkileşim kurmak için kullanabileceğiniz bir "Sohbeti Başlat" seçeneği içerir (daha fazla bilgi için Digital Twin'e bakın).

Adım 3: Anketler + Görüşmeler

Simüle edilmiş personalarımız hazır; kullanıcı araştırma anketleri ve görüşmeleri yapma zamanı.

Kenar çubuğunda Marketing Insights Group'a tıklayın, ardından açılır menüden Anketler'i seçin. Gösterge panelinde "Anket Oluştur" düğmesine tıklayın. Anket adınızı (örneğin, Ürün pazar uyum anketi), kullanıcı sayısını (örneğin, 100) girmeniz ve anket sorularınızı içeren bir CSV dosyası yüklemeniz istenecektir.

Dosyanız çoktan seçmeli, derecelendirme ölçeği, Likert ölçeği, açık uçlu ve sıralama soruları gibi çeşitli soru türleri içerebilir. Yanıtlarınızın oluşturulması yalnızca kısa bir süre alacaktır.

Sonuçlarla birlikte, hangi katılımcıların her soruya belirli yanıtlar verdiğini inceleyebilecek ve hatta sohbet işlevini kullanarak seçimlerinin arkasındaki nedenleri sorabileceksiniz.

Ayrıca diğer pazarlama ve ürünle ilgili konularda da geri bildirim isteyebilirsiniz. Yukarıdaki örnekte, bir kullanıcıya çevrimiçi alışveriş yaparken satın alma kararını etkileyen faktörlerin neler olduğunu sorduk.

Bu aracı farklı kılan nedir

AI ile oluşturulan araştırmalara yönelik başlıca eleştiri, genellikle gerçek görüşmelerden elde edilen özgünlük, derinlik ve duygusal nüanslardan yoksun olmasıdır. Bu ve eğitim verilerindeki önyargıların potansiyel olarak araştırma bulgularınızı çarpıtabileceği endişesi

Niloufar Salehi sentetik kullanıcılar hakkındaki makalesinde şöyle yazıyor:

"İnsanlarla görüşmek için zaman harcamanın ve sonra... toplanan büyük miktardaki veriyi analiz etmenin tüm amacı, onlarla bağlantı kurmak, güven oluşturmak, derinlemesine incelemek, hikayelerini paylaşmalarını istemek ve duyguları ve hisleri hakkında bilgi edinmektir. Pattern sentez motorlarının bunların hiçbiri yok."

Ancak, özellikle kapsamlı kullanıcı araştırması için zamanı veya bütçesi olmayan, yeni başlayan kişiler veya ekipler için, sentetik görüşmeler çekici ve erişilebilir bir alternatif olabilir.

Delve AI'ın Sentetik Araştırma Yazılımı insan toplamaz. Ya da onlarla görüşme yapmaz.

Ancak kullanıcılarınız hakkında topladığınız bilgileri benzer hedef kitleleri oluşturmak için kullanır. Birinci taraf (CRM, web analitik), ikinci taraf (sosyal medya kitle verileri, rakip istihbaratı) ve Müşteri Sesi verileriniz kullanılarak oluşturulan personas'lardan oluşturulan bu sanal kullanıcılar, ChatGPT'nin oluşturduğu jenerik bir şey değildir.

Bunlar işletmenizin kullanım senaryosuna göre özelleştirilmiştir ve muhtemelen size kullanıcılarınız ve temel ihtiyaçları hakkında daha iyi bir anlayış sağlayacaktır.

İyi Tarafından Bakalım

Sentetik görüşmeler sorunlu olabilir, ancak yalnızca üzerinde çalıştığınız simüle edilmiş kullanıcılar genel, hatalı veya önyargılı olduğunda. Sentetik personaların kalitesi, aldığınız yanıtların kalitesiyle doğrudan ilişkilidir; kalite ne kadar iyi olursa, yanıtlar da o kadar iyi olur.

Bu nedenle, güvenilir bir sentetik araştırma yazılımı seçmek veya yapabiliyorsanız oluşturmak (ki bu kaynak yoğun olacaktır) size bağlıdır.

Bir kez bulduğunuzda, gerçek görüşmeleri yapmadan önce bariz sorunları tespit etmek için bunu kullanabilirsiniz. Sentetik kullanıcılar aynı zamanda yeni fikirler üretmek için de iyidir. Zaten var olan ancak haberdar olmadığınız taze bakış açıları veya görüşler.

Şu anda bulundukları aşamada, sentetik görüşmelerin yalnızca araştırma çalışmalarınızı desteklemesi gerektiğini söylemeye gerek yok. Simüle edilmiş kullanıcılar asla gerçek kullanıcıların önüne geçmemelidir. Bunları çoklu senaryoları test etmek için kullanabilirsiniz, ancak bu sonuçları her zaman gerçek araştırma bulgularınızla doğrulamalısınız.

Günün sonunda, hangi tür kullanıcıları seçtiğiniz önemli değil; önemli olan sorduğunuz veya sormadığınız sorulardır.