Sentetik Persona Kullanıcı Araştırmasının Yeni Normali mi?

Yapay zeka, içerik oluşturmadan görsel üretmeye ve tüketici araştırmasına kadar pazarlamanın her yönünü dönüştürdü. Artık yapay zeka modellerinin kendilerini eğitmek için yapay zeka tarafından oluşturulan verileri kullandığı bir noktaya geldik. Neden? Çünkü insan verisi tükendi; makineler insanlardan değil, diğer makinelerden öğreniyor. Elbette, yapay zeka asistanları henüz mükemmel değil ama her geçen gün daha da iyileşiyor.

Bu nedenle, büyük dil modellerinin anketlerde, görüşmelerde ve araştırma çalışmalarında gerçek insanların yerini alabilmesi şaşırtıcı değil. Pazar araştırmacıları zaten ChatGPT gibi üretken yapay zeka araçlarını insan davranışını taklit eden, tanımlayan ve (bazen) başarıyla tahmin eden sentetik personalar oluşturmak için kullanıyor. Amaç basit: kullanıcı deneyimlerini iyileştirirken pazarlama maliyetlerini düşürmek.

Sentetik personalar, pazarlamacıların müşterileri anlamak ve ürünlerini satmak için kritik olduğuna inandıkları geleneksel tüketici araştırmasını ortadan kaldırıyor. Ancak bu yöntemler pahalı ve zaman alıcı. Daha da önemlisi, büyük bütçeler ve insan kaynakları gerektiriyor - bir ankete katılmaya ve sorularınızı yanıtlamaya istekli insanlar. Pazarlama maliyetleri artarken ve insanlar paylaştıkları veri türleri konusunda hassaslaşırken, pazar araştırmacıları kaliteli müşteri bilgisi toplamakta genellikle zorlanıyor.

Sentetik personaların çözmeye çalıştığı dar boğaz işte bu - tüketici demografik ve davranışsal verilerini toplama, işleme ve analiz etme. İnsan etkileşimlerini içeren nitel ve nicel araştırmaların yerini alamasalar da, ürünlerinizin veya pazarlama kampanyalarınızın alacağı tepkiler hakkında genel bir fikir edinmenize ve bilinçli kararlar almanıza yardımcı olarak araştırma yöntemlerinizi destekleyebilirler.

Sentetik Persona Nedir?

Sentetik persona, kullanıcı demografisi, psikografisi ve davranışsal verilerine dayalı olarak yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak oluşturulan sanal bir müşteridir. Belirli bir hedef kitlenin beğenilerini, beğenmediklerini, düşüncelerini, tercihlerini, ihtiyaçlarını ve zorluklarını tanımlayarak doğru bir temsilini sunar. Sentetik kullanıcılar müşteri persona'a benzese de, onlarla doğrudan etkileşime geçebilmeniz veya konuşabilmeniz açısından farklıdır.

Şirketlerin model üretimi ve gelişmiş kukla yönetimi kullanarak yarattığı yapay zeka insanlarından farklı değillerdir. Bu avatarlar, insan duygularını anlamak ve yardımcı talimatlar sunmak (veya bazı durumlarda ürün veya hizmetlerini satmak) için göz hareketlerini, yüz ifadelerini ve göz bebeği genişlemesini takip edebilir.

Araştırma çalışmanızın amacına bağlı olarak, ChatGPT veya Delve AI gibi özel AI persona oluşturucuları kullanarak çeşitli sentetik personalar oluşturabilirsiniz. Oluşturulmaları oldukça kolaydır ve gerçek insanlarla araştırma yapmak ve onları işe almaktan daha ekonomiktir. Sisteme beslenen veriler üzerinde tam kontrole sahipsiniz ve görüşmeyi ilerletmek için takip soruları sorabilirsiniz.

Not: ChatGPT'nin doğru müşteri segmentini anlaması ve ilgili kullanıcı personaını benimsemesi için çok fazla yönlendirme gerekir.

Sentetik kullanıcıların çalışması için standartların olması gerekir. Verilerinizin yapay zeka sistemlerine beslenmeden önce doğrulanması gerekir. Ortaya çıkan personaların da kullanılmadan önce gerçek kullanım örnekleriyle karşılaştırılması ve kontrol edilmesi gerekir.

Sentetik müşteriler nasıl çalışır

Sentetik persona, seçilmiş miktarda müşteri verisini GPT-3 gibi büyük dil modellerine (LLM'ler) beslediğiniz ve sağladığınız verilere dayanarak gerçek bir müşterinin "persona" benimsemesi için yönlendirdiğiniz bir metodolojidir. Bu veriler çoğunlukla yaş, cinsiyet ve konum gibi demografik bilgilerin yanı sıra kişilik özellikleri, tutumlar, yaşam tarzları ve ilgi alanları gibi psikografik özellikleri içerir. Oluşturulan persona daha sonra müşteri anketlerinde insan benzeri yanıtlar vermek için kullanılır.

Şimdi, sentetik personaların doğruluğu, eğitim verilerinin kalitesiyle doğru orantılıdır. Kalite ne kadar yüksekse, personalarınız o kadar iyi olur. Girdi verileriniz genel ve hatalıysa, çıktı da aynı olacaktır.

Veri endişeleri bir yana, sentetik kullanıcıları çeşitli müşterileri simüle etmek ve ürün veya hizmetinizle ilgili ihtiyaçları, sorunları ve zorlukları hakkında soru sormak için kullanabilirsiniz. Kullanıcı içgörüleri elde etmek, ürün tasarımları oluşturmak ve birden çok hedef kitle genelinde reklam yaratıcılığını test etmek için nitel araştırmalarda kullanabilirsiniz.

Sentetik veri ve kullanıcı araştırması

Geçmişte, telefon anketler, görüşmeler ve iş konuşmaları yapmak için vazgeçilmez bir araçtı. Telefon anketleri, insanlardan içgörü toplama konusunda harika bir yöntem haline geldi. Teknolojinin ilerlemesi ve İnternetin gelişiyle birlikte, artık çevrimiçi anketler yapabilir hale geldiniz.

21. yüzyıla geldiğimizde, AI ve ML algoritmaları tarafından üretilen sentetik tüketici verilerine sahibiz. LLM'lerin metin tabanlı formatta insan benzeri yanıtlar sentezlemek için kitaplar, akademik dergiler, gazeteler ve daha fazlasından büyük miktarda eğitim verisini sindirdiğini biliyorsunuz. Metinleri özetleyebilir, soruları yanıtlayabilir ve hatta şiir yazabilirler. LLM'ler sürekli öğrenen varlıklardır—hatalarından öğrenirler.

Bu veri işleme ve öğrenme yeteneği, tüketici verilerini analiz etmelerine, sentetik kullanıcılar oluşturmalarına ve yanıtlar üreterek kullanıcı araştırmalarına yardımcı olmalarına olanak tanır. Sentetik veri gerçek dünya olaylarından türetilmiş olsa da, insan anket katılımcılarından toplanan verilerle aynı değildir. Günümüzde şirketler arasında popülerlik kazanıyor çünkü veri gizliliği yasalarını düşünmeden senaryoları test edebilir ve görüşmeler yapabilirler.

Maliyet ve zaman da büyük rol oynuyor. Daha önce açıklandığı gibi, nicel ve nitel araştırmaların yüksek maliyetleri var - tüketici davranışlarındaki eğilimleri ve kalıpları keşfetmek için veri işlemesi yapmanız, katılımcıları toplamanız, zaman ayarlamanız ve görüşmeler yapmanız gerekiyor. Sentetik veri, araştırmacıların kolayca yeni iş akışları geliştirmesine ve çeşitli senaryoları simüle etmesine yardımcı olur.

AI destekli sanal asistanlar, sizin adınıza insanlarla görüşme yaparak - bazen birden fazla dilde, 7/24 kullanıcı araştırması yürütebilir. Kişiselleştirilmiş takip soruları sormak için tüketici yanıtlarını analiz edebilirler. Sentetik persona ayrıca nicel araştırmacıların ulaşılamayan demografileri incelemelerine ve gelişmiş tahmin yetenekleri kullanarak eksik veri ve anketleri doldurmalarına yardımcı olur. Hiçbir ek maliyet olmadan niş hedef kitlesi segmentleri analiz edilebilir.

Delve AI ile Sentetik Kullanıcılar Oluşturma: Artı Diğer ChatGPT Komutları

Müşterileri anlamanın iyi bir yolu onları dinlemektir – kaba bir müşteri profili oluşturmak ve onlarla empati kurmaya çalışmak. Peki bu üç süreç nasıl işler? Dinlemek için insan geri bildirimi alırsınız, karakterize etmek için alıcı persona oluşturursunuz ve empati kurmak için müşteri yolculuğu haritası geliştirirsiniz. Dördüncü adım olan etkileşim, sohbet personaları ile çalışır.

Delve AI tarafından Persona, web siteniz, rakipleriniz ve sosyal medya kitleniz için persona oluşturmanıza yardımcı olan persona tabanlı bir pazarlama yazılımıdır. Daha önce bahsedilen dört yönü de kapsar – tüketici verileri, persona, kullanıcı yolculukları ve interaktif kullanıcı chatbotları.

İşte nasıl çalışıyor: yazılımımız, birinci taraf (web analitiği, arama konsolu ve CRM verileri) ve ikinci taraf (sosyal analitik ve rakip istihbaratı) verilerinizi toplar, ardından bunları size veri odaklı persona oluşturmak için 40+ genel veri kaynağı (örn. yorumlar, değerlendirmeler, geri bildirimler, çevrimiçi forumlar ve gazetelerden Müşteri Sesi verileri) ile zenginleştirir.

İşletmenize bağlı olarak, yeşille vurgulanan B2B persona segmentleri ve maviyle vurgulanan B2C persona olmak üzere üç ila yedi persona oluşturulur.

Her persona, istenen ve istenmeyen kitle segmentlerinin özelliklerini, karakteristiklerini ve davranışlarını belirlemek için persona detayları, dağılım ve örnek kullanıcı yolculukları sunar. Örneğin, bir e-ticaret işletmesi, sırasıyla mavi ve kırmızı ile işaretlenmiş hemen çıkanları, pasif gezinenleri, sepet terk edenleri ve yüksek değerli alıcı segmentlerini tanımlayabilecektir.

PERSONA DETAYLARI belirli bir segmentin yaş, cinsiyet, konum, iş profili, hedefler, motivasyonlar, acı noktaları, değerler, ilgi alanları, yapılacak işler ve hobileri hakkında bilgi sunar. Ek olarak, favori sosyal ağları, markalar, e-ticaret siteleri, araçlar, TV programları, filmler, YouTube kanalları, podcastler, etkinlikler ve daha fazlası hakkında içgörüler elde edersiniz.

DAĞILIM SEKMESİ segmenti yaş, cinsiyet, konum, dil, pazarlama kanalları, çevrimiçi aktivite zamanlamaları, eylemler ve karar verme aşamasına göre gruplar. ÖRNEK YOLCULUKLAR toplam ziyaretçi sayısını, oturumlarını, sayfa görüntülemelerini, dönüşümlerini ve kullanıcının bulunduğu karar verme aşamasını gösterir. En iyi yanı? AI persona ve kullanıcı yolculuklarınız gerçek zamanlı müşteri verileriyle otomatik olarak güncellenir.

Şimdi, yakında piyasaya süreceğimiz personalar ile sohbet özelliğine geçelim. Kullanıcılara çevrimiçi olarak yüksek değerli müşteri segmentleriyle etkileşim kurma imkanı sunar. Dashboard WhatsApp veya diğer mesajlaşma uygulamalarına benzer. Yeni ürününüz veya pazarlama metninizle ilgili şüpheleriniz mi var? Platformumuzu ziyaret edin, hedef personanızı seçin ve sorunuzu sorun. Slack üzerinden doğrudan soru da sorabilirsiniz - tek yapmanız gereken Slack çalışma alanınızı Delve AI ile entegre etmek.

Sentetik persona oluşturmak için ChatGPT komutları

ChatGPT, yapılandırılmamış büyük miktarda veriyi - sayısal veriler, iş profilleri, literatür, araştırma makaleleri, forumlar, incelemeler ve web siteleri - işleyebilir ve mantıksal olarak sunabilir. Bu nedenle, tüketici araştırmasında kullanabileceğiniz interaktif persona oluşturmak için ücretsiz bir alternatiftir.

Gerçekten basit bir egzersiz:

• Müşteri verilerinizi ChatGPT'ye yükleyin
• Olası segmentleri listelemesi için yönlendirin
• Hedeflemek istediğiniz kitle segmentini seçin
• ChatGPT'yi o segmentin personaını benimsemesi için yönlendirin

Ardından personadan bir anket oturumuna katılımcı olmasını isteyebilirsiniz. ChatGPT persona'ın yalnızca geniş müşteri profillerine sahip olduğunuzda ve niş bir kitleniz olmadığında yararlı olduğunu unutmayın. Tabii ki, ChatGPT'nin varsayımlar oluşturması için yeterli nitel ve nicel veriniz olmadığı sürece.

İşte komutlarınız nasıl ilerleyebilir:

Komut 1: Sağlanan müşteri verilerini analiz edin ve yapılandırın, temel demografik, davranışsal ve psikografik özelliklere odaklanın. Farklı müşteri özellikleri arasındaki net eğilimleri veya kalıpları özetleyin ve vurgulayın.

Komut 2: Bu yapılandırılmış verileri kullanarak, olası müşteri segmentlerini listeleyin. Her segmenti adlandırın ve ilgi alanları, satın alma davranışları ve diğer önemli demografik detaylar dahil olmak üzere tanımlayıcı özelliklerini kısaca açıklayın.

Komut 3: Bu segmentlerden [Segment Adı]'na odaklanın. Ana motivasyonları, tipik sorunları ve potansiyel marka etkileşimleri hakkında daha fazla detay verin.

Komut 4: [Segment Adı] kitlesinden tipik bir müşterinin personaını benimseyin. Günlük yaşam tarzlarını, ilgi alanlarını, temel değerlerini ve özel ihtiyaçlarını tanımlayın. Daha fazla etkileşim için bu personanın karakterini üstlenin.

ChatGPT anlamı kavrayamaz, bu nedenle sentetik kullanıcıların bir çalışmada size ilettiği anlam kalıplarını oluşturmak için kullanılamaz. İnsanların bir hedefe ulaşmak veya bir görevi tamamlamak için kullandıkları farklı yaklaşımları anlamanıza yardımcı olmaz. Düşünürseniz AI ürünleri kullanamaz - sadece hayal edebilir. Ürün fikirlerinizi doğrulamak için testler yapabilirsiniz ancak her görüş sadece olumlu olabilir - ChatGPT persona görüşmeciye hoş görünmeyi amaçlar.

Emporia Research üç anket yanıt grubu arasında karşılaştırmalı bir çalışma yürüttü: LinkedIn doğrulamalı yanıtlayanlar, hedef LinkedIn profil verilerine dayalı AI tarafından oluşturulan sentetik kullanıcılar ve BT karar vericilerini temsil eden AI tarafından oluşturulan persona'a dayalı kullanıcılar. Yapay zeka tarafından oluşturulan B2B sentetik kullanıcıların gerçek katılımcılara kıyasla güçlü bir pozitif önyargı sergilediğini ortaya çıkardı. Sürü mentalitesini takip ediyorlar; içgörülerin kalitesi de pek iyi değil.

Sentetik Personalar İş Başında: Kullanım Örnekleri ve Örnekler

Marko Sarstedt, sentetik personaların araştırma ve tasarımda kullanımını silikon örnekleri üzerine araştırmasında örneklendiriyor. Bunları anket sorularına geri bildirim almak ve ambalaj tasarımını geliştirmek için kullandı. Onun uygulamalarının yanı sıra, sentetik personalar diğer pazarlama ve ürünle ilgili kullanım örnekleri için de kullanılabilir.

Pazarlama, segmentasyon ve markalaşma

İki tür sentetik persona oluşturabilirsiniz: bireysel müşterileri ve müşteri gruplarını temsil edenler. Her ikisi de özel müşteri verilerine erişmeden kullanıcı davranışları ve tercihleri hakkında bilgi edinmenizi sağlar. Bu, hedef kitlesine aşina olmayan profesyoneller için iyi bir başlangıç noktasıdır. Kampanyalarınızı test etmek ve hangilerinin en iyi yanıt verdiğini belirlemek için farklı müşteri segmentleri geliştirebilirsiniz. Sonuç olarak, pazarlama varlıklarınızı, içeriğinizi ve metninizi hedef kitle segmentlerinizin tercihlerine göre özelleştirebilirsiniz.

Kampanya geliştirme sürecinde geri bildirim almak için pazarlama planlarınızı, grafik tasarımlarınızı, videolarınızı ve reklamlarınızı yükleyin. Materyalinizi modele yükledikten sonra, sentetik kullanıcıdan şu girdileri isteyin:

• Bu video reklamı mutluluk mu yoksa üzüntü mü uyandırıyor (istediğiniz duyguyla değiştirin)?
• Bu reklamı nerede görmek istersiniz? Billboardlarda, Facebook'ta, Instagram'da veya LinkedIn'de mi?
• Reklam metninin iletmeye çalıştığı genel mesajı beğendiniz mi?
• Bu e-posta kampanyasına yanıt verme olasılığınız nedir?

Ayrıca, neyin işe yarayıp neyin yaramadığını kontrol etmek için geçmiş pazarlama kampanyalarının performans verilerini ekleyin - bu, AI modeline çalışılacak daha fazla bağlam sağlar. Verimli çıktılar almak için promptlarınızı ayarlamanız gerekecek, ancak sonuçlar buna değer. Kim bilir, belki de viral olan bir reklam oluşturmanıza yardımcı olabilir!

Ürün geliştirme, tasarım ve test sürecinde

Sentetik kullanıcılar, ürün ekiplerinin kullanıcılarıyla empati kurmasına ve tüketici ihtiyaçları ve beklentileriyle uyumlu yeni ürünler, özellikler ve işlevler oluşturmasına olanak tanır. Potansiyel sorunları belirlemek ve ürününüzün farklı durumlarda iyi çalıştığından emin olmak için kullanım senaryolarını simüle edebilirsiniz.

Şirketler, ürün tasarımlarını halka açmadan önce doğrulamak için bunları kullanabilir. Örneğin, kullanıcı arayüzünün ve etkileşimlerin nispeten risksiz bir ortamda (gerçek müşteriler üzerinde test etmek zorunda kalmayacakları için) ne kadar iyi çalıştığını test edebilirler. Bunu yapmak, genel ürün kullanıcı deneyiminde (UX) iyileştirmeler yapmalarına yardımcı olacak, ürün resmi olarak piyasaya sürüldüğünde sorunların ortaya çıkma olasılığını büyük ölçüde azaltacak, böylece yeni kullanıcılar kazandıracak ve müşteri kayıp oranlarını düşürecektir.

Soru: Araştırma yapamıyorsanız, sentetik persona kullanmak uygun mudur? Belki evet, belki hayır. Hiçbir şey öğrenmemektense, her zaman yeni bir şeyler öğrenebilirsiniz. Ancak, kritik ürün veya pazarlama kararlarını sentetik verilere dayandırmak ideal değildir.

Diyelim ki yeni özelliğiniz sentetik müşterileriniz tarafından beğenildi. Bunu piyasaya sürdünüz ama gerçek kullanıcılarla başarısız oldu. Peki sonra ne olur? Başka yerde daha iyi kullanılabilecek kaynakları ve parayı boşa harcamış olursunuz. Bu nedenle, verdikleri tepkileri her zaman ihtiyatla karşılayın.

Sentetik Kullanıcılarla İlgili Zorluklar

Yapay zeka ne kadar gelişmiş olursa olsun, sentetik kullanıcıların görünenden çok daha fazla kısıtlaması var. Sentetik persona makine öğrenimi modelleri kullanılarak oluşturulur, bu nedenle gerçek müşteri verilerinin kısıtlı veya sınırlı olduğu senaryolarda çok faydalıdırlar. Ancak, bunları iş akışınıza dahil etmeden önce bilmeniz gereken bazı şeyler var.

Öncelikle, sentetik persona insan davranışları ve eylemlerinin tam kapsamını yakalamakta zorlanır; verdikleri yanıtlar çok basitleştirilmiş, genel veya mantıksal olabilir. İnsanlar her zaman mantıklı değildir – işleyiş ve tepki verme şeklimizi yöneten çeşitli iç ve dış faktörlerden (kişisel deneyimlerimiz, kişiliklerimiz, görüşlerimiz ve değerlerimiz gibi) etkileniriz.

Sentetik persona'ın temeli olan yapay zeka ve makine öğrenimi sistemleri, henüz bu faktörleri kavrayabilecek durumda değil. Örneğin, yapay zeka yanıtlayıcıları her zaman görüşmeciye hoş görünmek ister, verilen görevi eksiksiz tamamlar ve soruları olumlu yanıtlar (dalkavukluk olarak adlandırılan bir fenomen). Tek boyutlu yanıtlar verirler ve her şeyle ilgileniyormuş gibi görünürler; ihtiyaçlar, zorluklar ve ilgi alanlarının uzun bir listesini sunarlar. İnsanlarda böyle listeler yoktur – belirli şeylerle ilgilenirler ve diğer şeyler akıllarına bile gelmez.

"A Manager and an AI Walk into a Bar: Does ChatGPT Make Biased Decisions Like We Do?" başlıklı makalelerinde, Chen ve diğerleri ChatGPT'nin genellikle batık maliyet yanılgısı gibi müşteri davranışını karakterize eden etkileri tekrarlayamadığını buldu. İnsanlar, sadece açık artırmayı kazanmak istedikleri için, fiyat değerinin ötesine geçtikten sonra bile teklif vermeye devam ederler. Ayrıca yanıtlarında hiyerarşi yoktur – neyin önemli neyin önemli olmadığını nasıl anlarsınız?

Bir diğer endişe, sentetik persona oluşturmak için kullanılan verilerdir; eğitim verileri önyargılı ise, yanıtlar kalıp yargıları içerecek ve sürdürecektir. Veri kıtlığı ayrıca yetersiz temsil edilen veya marjinal kullanıcıların temsil edilmesini zorlaştırır. Doğrulama da zordur. Sentetik kullanıcıları gerçek dünya durumları ve sonuçlarına karşı test etmek kolay değildir. Sürekli izlenmeli, güncellenmeli ve gerçek kullanıcı verileriyle doğrulanmalıdırlar. Bahsettiğimiz veriler, anonim hale getirilmiş ve hassas müşteri bilgilerini açığa çıkarmayan verilerdir.

Tüm bu maddeleri kontrol listenizden çıkarmış olsanız bile, sentetik kullanıcıları mevcut sistemlerinize entegre etmek zor olabilir. Teknik ve veri sorunları bir yana, şüpheci paydaşları bunların yararlılığı konusunda ikna etmek en büyük zorluğunuz olabilir. Daha kötüsü, şirketiniz kullanıcı araştırmaları için yapay müşteriler kullanmaya alışabilir ve gerçeğine yatırım yapmak istemeyebilir.

Sentetik Kullanıcı Personalarının Geleceği

Sentetik personalar müşterileriniz hakkında bilinmeyen içgörüleri ortaya çıkarır. Ancak sentetik verilere güvenebilir miyiz? Güvenilir mi, etik mi? Kim bilir. Bazıları bunların kullanıcı araştırmasının geleceği olduğunu söylerken, diğerleri insan katılımcılarda genellikle bulunan nüans ve çeşitlilikten yoksun olduğunu söylüyor. Yine de, pazar araştırmasının çok pahalı olduğu bir dünyada, sentetik personalar müşterilerinizi anlamanın uygun maliyetli bir yoludur.

Yeni bir kullanıcı grubu hakkında bilgi edinebilir, onların ilgi alanlarını ve çevrimiçi davranış biçimlerini öğrenebilir, gerçek kullanıcılarla çalışmanıza yardımcı olabilecek proto-personalar ve kullanıcı yolculukları geliştirebilirsiniz. Her icat gibi, sentetik kullanıcı personaların da artıları ve eksileri vardır, ancak iyi yapıldığında, artıları eksilerinden çok daha ağır basar.