Phỏng Vấn Tổng Hợp: Có hay Không cho Nghiên Cứu Người Dùng?

Phỏng vấn với người dùng tổng hợp. Đã có rất nhiều thảo luận sôi nổi trên các nền tảng mạng xã hội như LinkedIn và Reddit về chủ đề này, đặc biệt là về những ưu và nhược điểm của nó.

Nhưng liệu nó có thực sự là thuốc rắn như người ta vẫn nói đối với các chuyên gia UX và marketing? Hay thực sự có điều gì đó đáng giá đằng sau ý tưởng này? Xét cho cùng, toàn bộ mục đích của nghiên cứu UX là quan sát và phỏng vấn người dùng thực, tìm hiểu về những khó khăn của họ, và phát hiện các yếu tố tạo nên trải nghiệm độc đáo của họ.

Phỏng vấn truyền thống tốn kém, đúng vậy, nhưng cuối cùng, chúng cho phép khám phá những sắc thái và sự phức tạp đằng sau tương tác và cảm xúc con người.

Các công cụ AI sinh thành như ChatGPT, vốn chạy trên các mô hình ngôn ngữ lớn cực kỳ tiên tiến, chỉ có thể tạo ra những người tham gia AI phản ánh mức trung bình tập thể, thiếu đi tính cách đa dạng và những đặc điểm riêng biệt thường thấy trong nhóm dân số thông thường.

Tuy nhiên, đối với các nhà nghiên cứu muốn vượt qua vấn đề trang giấy trắng, hoặc đối với các tập đoàn đa quốc gia đang đối mặt với ma sát tổ chức, nghiên cứu tổng hợp thực sự có thể là chất xúc tác thúc đẩy mọi thứ. Chi phí và thời gian cần thiết, so với các phương pháp truyền thống, cũng khá ít.

Vậy điều này có nghĩa là bạn có thể thay thế người thật bằng người dùng được tạo ra bởi AI trong các nghiên cứu thị trường của mình? Hoặc dựa vào các cuộc phỏng vấn tổng hợp để đưa ra quyết định quan trọng; những quyết định có thể có tác động lớn đến doanh nghiệp của bạn? Hãy cùng tìm hiểu.

Dữ Liệu Tổng Hợp & Người Dùng Tổng Hợp

Trước khi đi vào phỏng vấn tổng hợp, hay persona tổng hợp, chúng ta cần tìm hiểu về dữ liệu tổng hợp. Dữ liệu tổng hợp không phải là điều gì mới; nó đã được sử dụng rộng rãi để huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn khi dữ liệu huấn luyện gốc đã cạn kiệt.

Như tên gọi của nó, dữ liệu tổng hợp là dữ liệu nhân tạo được tạo ra bằng trí tuệ nhân tạo (AI). Nó không được thu thập từ nguồn thực tế, cũng không đại diện cho dữ liệu thế giới thực, mà được tạo ra từ các mẫu tìm thấy trong thế giới thực.

Vậy điều gì khiến nó hấp dẫn? Đó là vì nó rẻ và tương đối dễ tạo ra.

Dữ liệu thế giới thực thường dễ bị lỗi và thiên vị, nhưng dữ liệu tổng hợp có thể được thiết kế theo cách giảm thiểu những lỗi này. Bạn có thể tạo ra dữ liệu giống với bộ dữ liệu gốc mà không chia sẻ bất kỳ thông tin nhạy cảm hoặc nhận dạng cá nhân nào, vì vậy bạn không phải lo lắng về luật bảo mật người dùng.

Ngoài ra, nó rất hữu ích khi bạn đang xử lý với đối tượng ngách hoặc trong trường hợp dữ liệu có sẵn không đầy đủ hoặc hạn chế.

Ai cũng biết rằng phải mất nhiều tiền và thời gian để tổng hợp nghiên cứu thị trường gốc từ người dùng và khách hàng. Đây là một trong những lý do chính khiến các thương hiệu lớn và doanh nghiệp nhỏ đang sử dụng dữ liệu tổng hợp để thu thập thông tin giá trị về đối tượng mục tiêu ngày nay.

Điều này dẫn chúng ta đến người dùng tổng hợp...

Người trả lời tổng hợp đang là xu hướng trong nghiên cứu marketing và thiết kế. AI tạo sinh đang được sử dụng ở mọi nơi, nên không có gì ngạc nhiên khi người trong các lĩnh vực này (dù không phải tất cả) đang tận dụng nó để tạo ra người dùng tổng hợp.

Nói một cách đơn giản, persona tổng hợp là avatar kỹ thuật số hoặc đại diện ảo của khách hàng hoặc người dùng của bạn. Chúng không giống như persona truyền thống được phát triển bởi những người làm marketing hoặc thiết kế, mà được xây dựng bằng công nghệ AI và máy học.

Cách dễ nhất để tạo ra một persona là thông qua LLMs như GPT-4: bắt đầu bằng cách mô tả khách hàng mục tiêu của bạn, sau đó chỉ định mục tiêu, thách thức và nhu cầu của họ, và cuối cùng, thêm ý tưởng sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn, sẽ đóng vai trò là giải pháp cho những vấn đề đó. Sau khi hoàn thành, nhắc nó để áp dụng "persona" của đối tượng này.

Bạn có thể tạo ra hàng trăm hoặc thậm chí hàng nghìn persona được tạo bởi AI đại diện cho các nhóm nhân khẩu học nhất định và có thể trả lời chính xác các cuộc khảo sát và phỏng vấn của bạn. Vì các công cụ như ChatGPT được đào tạo trên các bộ dữ liệu đa dạng bao gồm các cuộc hội thoại viết và nói từ nhiều nguồn và ngành công nghiệp, chúng có thể bắt chước hành vi và sở thích của nhiều người dùng.

Do đó, bạn có thể sử dụng người dùng tổng hợp để mô phỏng các tình huống khác nhau và chạy thử nghiệm trước khi tung sản phẩm hoặc dịch vụ ra thị trường. Họ có thể xử lý khối lượng dữ liệu lớn và cung cấp phản hồi để hỗ trợ thiết kế và điều chỉnh chiến dịch.

Tuy nhiên, dù có nhiều công dụng, persona tổng hợp vẫn có một hạn chế cơ bản: nếu bạn đang xử lý một khái niệm mới hoặc cố gắng tìm hiểu một loại khách hàng mới, như công nhân đồn điền ở Colombia, chúng có thể không đáp ứng được.

Như Christopher Roosen, một người ủng hộ Thiết kế Lấy Con người làm Trung tâm, giải thích:

"AI tạo sinh dựa trên việc thu thập từ internet... nó lưu trữ cấu trúc của tất cả những định kiến trên internet, bao gồm cả những định kiến xa rời thực tế về con người với đầy đủ màu sắc, hình dạng và ý tưởng của họ, và hướng tới một cách trình bày rập khuôn về con người."

AI gặp khó khăn trong việc thể hiện những người ít được đại diện trực tuyến, vì vậy khi bạn yêu cầu nó tạo persona cho công nhân ở Colombia, nó có thể tạo ra những khuôn mẫu chung chung vì dữ liệu mà nó được đào tạo chỉ chứa những mô tả hời hợt về những người như vậy. Công cụ của bạn có thể bỏ sót những điểm quan trọng, quay lại với khuôn mẫu cũ, và thiếu chiều sâu cần thiết để trả lời các câu hỏi dành cho các nhóm mới hoặc thiểu số.

Vậy, Phỏng Vấn Tổng Hợp Là Gì?

Phỏng vấn tổng hợp tương tự như phỏng vấn người dùng; tuy nhiên, thay vì đặt câu hỏi cho người thật, bạn tương tác với người tham gia tổng hợp (còn gọi là người dùng tổng hợp), thường thông qua đối thoại dựa trên văn bản hoặc định dạng dựa trên khảo sát, để thu thập thông tin chi tiết về nhiều chủ đề khác nhau.

Bây giờ, bất kỳ ai đã từng làm nghiên cứu, dù là phỏng vấn hay thảo luận nhóm, đều biết việc này tốn thời gian và tốn kém như thế nào. Xét cho cùng, cần rất nhiều lập kế hoạch, điều phối và chuyên gia được đào tạo chỉ để chuẩn bị những câu hỏi phù hợp. Ngoài ra, bạn cần nói chuyện với nhiều người để xác định chính xác mục tiêu và điểm khó khăn.

So với điều này, phỏng vấn tổng hợp dường như cung cấp một giải pháp thay thế nhanh hơn, hiệu quả về chi phí hơn để thực hiện các cuộc trò chuyện với người dùng hoặc khách hàng của bạn.

Theo John Whalen trong bài học của ông "Thực hành với Người dùng Tổng hợp: Tương lai của Nghiên cứu Khách hàng," phỏng vấn tổng hợp lý tưởng cho:

• Tạo ra ý tưởng giai đoạn đầu.
• Phỏng vấn đối tượng ngách mà không cần tìm và tuyển dụng họ.
• Đặt câu hỏi thăm dò hoặc nhạy cảm trong môi trường an toàn, không rủi ro.
• Khám phá các tình huống giả định hoặc tương lai.

Không quan trọng loại câu hỏi bạn đặt ra; người dùng tổng hợp không bao giờ do dự.

Nhưng dữ liệu hoặc kết quả đầu ra bạn nhận được không phải lúc nào cũng hoàn hảo. Những câu trả lời phỏng vấn này có thể trả lời "cái gì," nhưng không nhất thiết là "tại sao."

Bạn bỏ lỡ ngữ cảnh tinh tế mà chỉ khuôn mặt hoặc giọng nói con người mới có thể cung cấp – không có biểu cảm nhỏ, giọng điệu và ngôn ngữ cơ thể. Phỏng vấn tổng hợp cũng gặp khó khăn trong việc nắm bắt chiều sâu cảm xúc con người, vì từ ngữ viết thường không bao gồm sự phong phú về ngữ cảnh được tìm thấy thông qua quá trình nghiên cứu truyền thống.

Đó là lý do tại sao bạn phải thường xuyên đánh giá và xác thực phỏng vấn tổng hợp so với phản hồi của con người. Tại sao cần cách tiếp cận kết hợp? Bởi vì dữ liệu phỏng vấn có thể được tạo ra bởi AI, nhưng những quyết định bạn đưa ra dựa trên chúng sẽ có tác động trong thế giới thực.

Phỏng Vấn Tổng Hợp trước ChatGPT

Scott Stevens và Michael Christel đã thảo luận về chủ đề phỏng vấn tổng hợp vào năm 1998, trong bài báo của họ "Phỏng vấn Tổng hợp: Nghệ thuật Tạo ra 'Cặp đôi' Giữa Con người và Nhân vật Dựa trên Máy." Tất nhiên, các nhà nghiên cứu từ Carnegie Mellon tập trung vào Phỏng vấn Tổng hợp, công nghệ được phát triển bởi trường đại học.

Bài báo của họ định nghĩa Cuộc phỏng vấn Tổng hợp là:

"Một phương tiện để trò chuyện sâu với một cá nhân hoặc nhân vật, cho phép người dùng đặt câu hỏi theo cách trò chuyện... và nhận được câu trả lời phù hợp, thích đáng cho các câu hỏi được hỏi."

Công nghệ này được cho là "giống thật" trong việc truyền tải thông tin, theo cách phản ánh tư duy và quá trình suy nghĩ của con người. Người dùng có thể đặt câu hỏi cho persona được tạo bởi máy tính (CG) thông qua giao diện nói hoặc gõ để hiểu sở thích, hành vi và giá trị của họ.

Để thực hiện điều này, hàng nghìn đoạn video của diễn viên thật đã được ghi lại và lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. Các diễn viên này được quay video trả lời các câu hỏi tiềm năng, cùng với các đoạn phi ngôn ngữ bổ sung, như uống cà phê, gãi đầu, hoặc mỉm cười, để làm cho nhân vật cảm thấy giống người thật hơn.

Những phản hồi này sau đó được trình bày dưới dạng khuôn mặt nói chuyện, để người dùng có cảm giác như đang đối mặt trực tiếp với nhân vật. Các persona CG cũng bao gồm những thói quen đặc trưng của nhân vật được thể hiện, như của Albert Einstein, để làm cho họ chân thực hơn.

Giao diện cho phép người dùng nói chuyện bình thường vào micro và thiết lập luồng phỏng vấn. Hệ thống nhận dạng giọng nói sẽ phân tích câu hỏi của họ bằng LLMs hiện có và cung cấp kết quả chính xác cho các câu hỏi liên quan và kết quả chấp nhận được cho các câu hỏi không mong đợi (đọc bài báo để hiểu điều này có nghĩa là gì).

Khi đó, công nghệ này được xem là cách để cung cấp trải nghiệm tương tác với diễn viên, lãnh đạo tôn giáo và các nhân vật công chúng khác.

Điều này xảy ra trước khi các công cụ AI tạo sinh ra đời. Bây giờ, bạn có thể đơn giản yêu cầu một mô hình "hành xử như" một người cụ thể, hoặc trong trường hợp của chúng ta, một nhóm khách hàng hoặc người dùng cụ thể, và nó sẽ ngay lập tức tạo ra các phản hồi giống thật, tất nhiên là trừ phần khuôn mặt nói chuyện.

Tạo phỏng vấn tổng hợp bằng AI

Thực hiện nghiên cứu người dùng mà không cần người thật nghe có vẻ khó, nhưng không phải vậy. Thật sự. Tất cả những gì bạn cần là một công cụ AI tạo sinh, một ý tưởng tốt về đối tượng mục tiêu của bạn là ai, và bộ câu hỏi gợi ý phù hợp.

• Công cụ AI hội thoại: ChatGPT, Gemini, hoặc Claude.
• Đối tượng mục tiêu/persona: Một tài liệu Word hoặc PDF phác thảo hồ sơ khách hàng, như thông tin nhân khẩu học (tuổi, giới tính, địa điểm), hồ sơ nghề nghiệp, động lực tâm lý, công việc cần hoàn thành, hành vi mua hàng, trở ngại chính và nhiều hơn nữa.

Bên cạnh đó, hãy phác thảo nhu cầu nghiên cứu của bạn. Mục tiêu và trường hợp sử dụng của bạn là gì? Bạn muốn học được gì từ buổi phỏng vấn này? Điều này sẽ giúp bạn định hình câu hỏi phỏng vấn. Quyết định số lượng người dùng tổng hợp bạn muốn, ở định dạng nào (văn bản, phản hồi khảo sát), và mức độ đa dạng của phản hồi nên như thế nào.

Để minh họa, chúng tôi sẽ tạo bảy người dùng tổng hợp cho sản phẩm mới nhất của chúng tôi, persona nghiên cứu by Delve AI, sử dụng phiên bản miễn phí của ChatGPT.

Bước đầu tiên là tải lên tài liệu chứa thông tin chi tiết về nhóm người dùng lý tưởng của chúng tôi - điều này giúp giới hạn người trả lời trong một nhóm nhân khẩu học nhất định. Sau đó, chúng tôi thêm mô tả sản phẩm và chỉ định số lượng người tham gia tổng hợp mà chúng tôi muốn hệ thống tạo ra bằng cách sử dụng một câu lệnh được viết tốt.

Khi được nhắc, ChatGPT ngay lập tức tạo ra các persona tổng hợp đa dạng. Dưới đây là một ví dụ về một người tên Dan Miller, Phó Chủ tịch Marketing tại một công ty thương mại điện tử.

Chúng tôi đã đặt các câu hỏi phỏng vấn sau (bao gồm cả câu hỏi mở và câu hỏi kiểu khảo sát) cho từng persona này.

• Bạn có thể chia sẻ cách bạn hoặc nhóm của bạn hiện đang tạo persona người dùng không?
• Bạn thường sử dụng những loại dữ liệu nào? (ví dụ: bản ghi phỏng vấn, kết quả khảo sát, phân tích web, v.v.)
• Nhóm của bạn thường mất bao lâu để tạo hoặc cập nhật persona người dùng?
• Trên thang điểm từ 1 đến 5, bạn tự tin như thế nào rằng persona hiện tại của bạn đại diện chính xác cho người dùng của bạn? (1 = Hoàn toàn không tự tin, 5 = Cực kỳ tự tin)
• Những thách thức lớn nhất bạn gặp phải khi tạo hoặc duy trì persona người dùng là gì?
• Nếu một công cụ có thể giúp bạn tạo ra persona chính xác, dựa trên dữ liệu chỉ trong vài phút từ nghiên cứu hiện có của bạn, điều đó sẽ có giá trị như thế nào đối với bạn hoặc nhóm của bạn?
• Bạn mong đợi hoặc cần những tính năng gì từ một công cụ như thế này?
• Bạn đã từng sử dụng công cụ dựa trên AI hoặc tự động để tạo persona chưa? Nếu có, trải nghiệm của bạn như thế nào?
• Bạn có sẵn sàng thử nghiệm một công cụ mới giúp bạn tạo persona nhanh hơn bằng dữ liệu nghiên cứu của bạn không?
• Theo ý kiến của bạn, điều gì sẽ khiến loại sản phẩm này trở thành 'must-have' thay vì chỉ là 'nice-to-have'?

Chúng tôi yêu cầu chatbot tóm tắt các câu trả lời phỏng vấn thành một báo cáo rõ ràng, chuyên nghiệp, nêu bật các vấn đề hoặc mối quan tâm họ có với sản phẩm, những gì họ thích về nó và các trích dẫn hỗ trợ.

Như dự đoán, hệ thống đã nắm bắt được hầu hết các vấn đề phổ biến mà người dùng sẽ liên kết với loại tạo persona này – kết quả chung chung, lo ngại về quyền riêng tư, v.v. Tiếp theo là tóm tắt những gì họ thích về sản phẩm, điều này, một lần nữa, không quá tệ.

Quá trình phỏng vấn này để lại cho chúng tôi những điều mà người dùng tiềm năng có thể quan tâm, nhưng không có gì khác thường. Các câu trả lời rất nhanh – toàn bộ bài tập mất khoảng 15 phút – tuy nhiên, dữ liệu này chỉ có thể được sử dụng để tạo ra các câu hỏi tốt hơn, cụ thể hơn cho người dùng thực tế của bạn.

Bạn có thể xem kết quả đầy đủ, cùng với các prompt và câu hỏi được sử dụng tại đây.

Dữ liệu phỏng vấn của bạn chỉ tốt như những người dùng tổng hợp mà hệ thống tạo ra. Vì vậy, nếu bạn muốn tạo phỏng vấn tổng hợp theo cách này, hãy xem xét kỹ lưỡng dữ liệu khách hàng mà bạn đã đưa vào mô hình về chất lượng. Có bất kỳ thiên kiến hay khoảng trống nào không? Bạn có đang đưa vào đúng dữ liệu ngay từ đầu không? Bạn đang huấn luyện hệ thống để bắt chước điều gì đó, vì vậy hãy đảm bảo rằng "điều gì đó" thực sự là điều bạn muốn.

Để LLMs tạo ra dữ liệu phản ánh được sự phức tạp và tinh tế của phản hồi con người thực, bạn cần những prompt tốt.

Hãy nhớ: Dữ liệu đầu vào tuyệt vời + prompt được tạo tốt = Đầu ra phỏng vấn chất lượng.

Khi dữ liệu tổng hợp được tạo ra, hãy xác thực nó trước khi sử dụng. Thực hiện kiểm tra thủ công và tận dụng các công cụ xác thực để đánh giá chất lượng, tính nhất quán và độ chính xác. Các bên liên quan thường hoài nghi về dữ liệu tổng hợp (và điều này là đúng), vì vậy hãy minh bạch nếu bạn đang sử dụng dữ liệu được tạo bởi AI trong báo cáo nghiên cứu người dùng của mình.

Những vấn đề tiềm ẩn với phỏng vấn tổng hợp

Michael Mace so sánh Synthetic Users, một công cụ sử dụng AI tạo sinh để mô phỏng phỏng vấn khách hàng, với phỏng vấn với người thật trong bài viết "AI có thể thay thế phỏng vấn khám phá không? Một so sánh cạnh tranh."

Nếu chúng ta phải thảo luận về nhược điểm của người trả lời tổng hợp và, từ đó, phỏng vấn tổng hợp, bài viết của ông cung cấp một điểm khởi đầu tuyệt vời.

Mace đã thực hiện một nghiên cứu giữa Synthetic Users và UserTesting (cho phép bạn đặt câu hỏi cho người thật từ một panel trực tuyến) sử dụng một ý tưởng mới – dịch vụ đi chung xe sử dụng xe bay.

Kết quả của nghiên cứu này không có lợi cho synthetic users.

Synthetic Users chắc chắn nhanh. Bạn tạo người dùng, thêm câu hỏi, và các phản hồi được tạo ra trong vài phút. Ngược lại, sử dụng UserTesting đòi hỏi cả ngày – viết kế hoạch, thiết lập bộ lọc, chờ đợi phản hồi, sau đó phân tích kết quả. Và ngay cả khi đó, tìm đúng người với những đặc điểm bạn muốn cũng rất khó khăn.

Vấn đề với Synthetic Users là, nếu bạn định nghĩa một người dùng với một vấn đề cụ thể, nó sẽ không đặt câu hỏi liệu vấn đề đó có tồn tại hay không. Nó chỉ giả định là có. Vì vậy, bạn sẽ có những người dùng giả định không tồn tại trong thực tế.

Đó là một vấn đề.

Thậm chí các bản ghi được tạo ra hơi quá hoàn hảo, không có từ đệm, lặp lại, hoặc câu không hoàn chỉnh. Chúng thiếu các dấu hiệu cảm xúc mà UserTesting cung cấp, vì không có video hoặc biểu cảm để phân tích.

Hơn nữa, những người tham gia tổng hợp có vẻ giống nhau, với câu trả lời gần như giống hệt nhau.

Họ cảm thấy sơ sài, bình thường và tách rời khỏi cuộc sống thực. Những người dùng thực tế, mặc dù phản hồi của họ chưa được chau chuốt, nhưng mang lại nhiều sự đa dạng và chi tiết hơn.

Ngoài tốc độ và cái nhìn tổng quan cơ bản về đối tượng của bạn, công cụ này không giúp ích gì trong việc tìm hiểu thêm về cách khách hàng của bạn suy nghĩ và phản ứng. Điều này, đáng tiếc thay, là vấn đề của hầu hết các phương pháp nghiên cứu tổng hợp.

Nghiên Cứu Tổng Hợp: Tạo Người Dùng Mô Phỏng, Khảo Sát & Phỏng Vấn với Delve AI

Chúng ta đã xem xét các cách thực hiện nghiên cứu tổng hợp thủ công; bây giờ, hãy xem xét các cách được hỗ trợ bởi AI. Phần mềm Nghiên Cứu Tổng Hợp của Delve AI là một trong những công cụ giúp bạn tạo persona AI cho người dùng hoặc khách hàng, và tận dụng chúng để thực hiện khảo sát và phỏng vấn.

Hiện tại, phần mềm nghiên cứu bao gồm ba chức năng:

• Người dùng mô phỏng
• Khảo sát
• Phỏng vấn

Được xây dựng từ nguồn dữ liệu trực tiếp và công khai, những persona ảo này có thể mở rộng và đa dạng. Bạn có thể tạo ra bất kỳ số lượng người dùng nào và tiến hành nhiều cuộc phỏng vấn định lượng và định tính theo ý muốn.

Bước 1: persona

Bạn cần tạo persona cơ bản trước khi phát triển người dùng mô phỏng. Để làm điều đó, bạn phải đăng ký một trong các sản phẩm persona của chúng tôi.

Hiện tại, công cụ tạo persona AI của chúng tôi cung cấp sáu loại:

• Customer persona (dựa trên dữ liệu CRM của bạn)
• Website persona (cho khách truy cập/người mua trên website của bạn)
• Social persona (cho đối tượng mạng xã hội của bạn)
• Competitor persona (cho đối thủ cạnh tranh)
• Research persona (cho người dùng của bạn)
• Audience persona (dựa trên mô tả đối tượng của bạn)
• Employee persona (cho nơi làm việc)

Trong trường hợp này, chúng ta sẽ xây dựng persona sử dụng công cụ persona nghiên cứu đã đề cập trước đó.

Đăng ký hoặc đăng nhập vào Delve AI, truy cập Research Persona, và tải lên tài liệu của bạn. Bạn có thể bao gồm bất cứ điều gì liên quan, như bản ghi phỏng vấn, báo cáo khảo sát, tin tức ngành, hoặc hồ sơ người dùng trước đây.

Nhấn "Tạo Personas," và Delve AI sẽ phát triển persona dựa trên dữ liệu bạn đã cung cấp. Đừng lo lắng nếu bạn không có tài liệu nghiên cứu; chỉ cần thêm một mô tả ngắn gọn về đối tượng mục tiêu cùng với một số chi tiết về sản phẩm hoặc doanh nghiệp của bạn (tùy chọn), và chúng tôi sẽ xử lý phần còn lại.

Ngoài thông tin đầu vào của bạn, nền tảng của chúng tôi còn dựa vào kiến thức từ hàng nghìn persona đã được tạo trước đó để tạo ra các hồ sơ khách hàng độc đáo. Kết quả có thể là một hoặc nhiều personas, tùy thuộc vào đối tượng và trường hợp sử dụng của bạn. Mỗi phân khúc này chứa chi tiết persona, phân phối và bản đồ hành trình.

Nhấp vào CHI TIẾT PERSONA, và bạn sẽ thấy thông tin nhân khẩu học người dùng, lối sống, tình trạng nghề nghiệp, khát vọng, các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng, động lực tâm lý (mục tiêu, động lực, nhu cầu), và những thách thức cốt lõi.

Tiếp theo là thông tin về các kênh giao tiếp ưa thích, mạng xã hội, thương hiệu, trang web mua sắm, âm nhạc, chương trình TV, phim ảnh, kênh YouTube, podcast, subreddit, nguồn tài nguyên có ảnh hưởng và nhiều thông tin khác.

Tab PHÂN PHỐI cho thấy cách phân bổ khán giả của bạn trong một phân khúc cụ thể, được chia theo kênh, mạng xã hội, độ tuổi, giới tính, ngôn ngữ, vị trí, mức độ hoạt động và chủ đề (cả phù hợp và chung chung).

Tab cuối cùng, HÀNH TRÌNH KHÁCH HÀNG, chứa bản đồ hành trình người dùng được chia thành các giai đoạn riêng biệt, khám phá mục tiêu, hành động, vấn đề và quá trình suy nghĩ của người dùng.

Lưu ý: persona của bạn được tự động cập nhật với dữ liệu mới mỗi tháng, và bạn cũng có thể bổ sung thêm dữ liệu nghiên cứu.

Bước 2: Người dùng mô phỏng

Bây giờ chúng ta đã xây dựng persona, hãy chuyển sang bước tiếp theo, đó là tạo người dùng tổng hợp. Tại sao điều này cần thiết? Bởi vì bạn không thể thực hiện phỏng vấn mà không có họ.

Để bắt đầu, hãy truy cập bảng điều khiển Nghiên cứu Tổng hợp và mua số lượng người dùng bạn cần - ví dụ, 100 người. Sau đó, tạo một panel với nhóm này và đặt tên cho nó, ví dụ như Marketing Insights Group. Điều này sẽ giúp bạn tổ chức và quản lý đối tượng của mình sau này.

Bạn sẽ được dẫn đến một màn hình nơi bạn có thể chọn (các) persona hoặc sản phẩm persona mà bạn muốn sử dụng để tạo người dùng tổng hợp. Ở đây, chúng ta sẽ chọn một phân khúc từ persona nghiên cứu có tên Edward Collins.

Như được hiển thị bên dưới, phần mềm đã tạo ra 100 người dùng tổng hợp dựa trên phân khúc persona người dùng cụ thể đó. Mỗi người dùng có tùy chọn "Bắt đầu trò chuyện", bạn có thể sử dụng để tương tác với họ (xem Digital Twin để biết thêm thông tin).

Bước 3: Khảo sát + Phỏng vấn

Personas mô phỏng của chúng ta đã sẵn sàng; đã đến lúc tiến hành khảo sát và phỏng vấn nghiên cứu người dùng.

Trong thanh bên, nhấp vào Marketing Insights Group, sau đó chọn Khảo sát từ menu thả xuống. Trên bảng điều khiển, nhấp vào nút "Tạo khảo sát". Bạn sẽ được nhắc nhập tên khảo sát (ví dụ: Khảo sát phù hợp thị trường sản phẩm), chỉ định số lượng người dùng (ví dụ: 100), và tải lên tệp CSV chứa các câu hỏi khảo sát của bạn.

Tệp của bạn có thể bao gồm nhiều loại câu hỏi khác nhau, như trắc nghiệm, thang điểm đánh giá, thang đo Likert, câu hỏi mở và câu hỏi xếp hạng. Sẽ chỉ mất một thời gian ngắn để tạo ra các phản hồi của bạn.

Cùng với kết quả, bạn sẽ có thể đi sâu vào việc những người trả lời nào đã đưa ra câu trả lời cụ thể cho từng câu hỏi và thậm chí hỏi họ lý do đằng sau lựa chọn của họ bằng chức năng trò chuyện.

Bạn cũng có thể hỏi họ phản hồi về các chủ đề tiếp thị và sản phẩm khác. Trong mẫu trên, chúng tôi đã hỏi một người dùng về những yếu tố ảnh hưởng đến quyết định hoàn tất mua hàng khi mua sắm trực tuyến.

Điều gì làm cho công cụ này khác biệt

Một chỉ trích lớn đối với nghiên cứu do AI tạo ra là nó thiếu tính xác thực, độ sâu và các sắc thái cảm xúc mà người ta thường có được từ các cuộc phỏng vấn thực tế. Điều này, và mối lo ngại rằng những thiên kiến trong dữ liệu huấn luyện có thể làm sai lệch kết quả nghiên cứu của bạn

Như Niloufar Salehi viết trong bài viết của mình về người dùng tổng hợp:

"Toàn bộ ý nghĩa của việc dành thời gian phỏng vấn mọi người và sau đó... phân tích lượng lớn dữ liệu thu thập được là khả năng kết nối với họ, xây dựng lòng tin, đào sâu hơn, yêu cầu họ chia sẻ câu chuyện, và tìm hiểu về cảm xúc và cảm giác của họ. Những công cụ tổng hợp mẫu không có những điều đó."

Tuy nhiên, đối với những người hoặc nhóm mới bắt đầu, đặc biệt là những người không có thời gian hoặc ngân sách cho nghiên cứu người dùng chuyên sâu, các cuộc phỏng vấn tổng hợp có thể là một lựa chọn thay thế hấp dẫn và dễ tiếp cận.

Phần mềm Nghiên cứu Tổng hợp của Delve AI không tuyển dụng người. Hoặc phỏng vấn họ.

Nhưng nó sử dụng thông tin bạn đã thu thập về người dùng để tạo ra đối tượng mục tiêu tương tự. Những người dùng ảo này, được xây dựng từ persona được tạo ra bằng cách sử dụng dữ liệu nguồn thứ nhất (CRM, phân tích web), dữ liệu nguồn thứ hai (dữ liệu về đối tượng mạng xã hội, thông tin về đối thủ cạnh tranh), và dữ liệu Tiếng nói Khách hàng, không phải là thứ chung chung mà ChatGPT tạo ra.

Chúng được tùy chỉnh cho trường hợp sử dụng kinh doanh của bạn và có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về người dùng và nhu cầu cốt lõi của họ.

Hãy Nhìn Vào Mặt Tích Cực

Phỏng vấn tổng hợp có thể gây ra vấn đề, nhưng chỉ khi những người dùng mô phỏng mà bạn thực hiện phỏng vấn là chung chung, không chính xác hoặc thiên vị. Chất lượng của persona tổng hợp liên quan trực tiếp đến chất lượng phản hồi bạn nhận được; chất lượng càng tốt thì phản hồi càng tốt.

Vì vậy, trách nhiệm thuộc về bạn trong việc lựa chọn, hoặc nếu bạn sẵn sàng, xây dựng một phần mềm nghiên cứu tổng hợp đáng tin cậy (điều này sẽ tốn nhiều nguồn lực).

Khi tìm được phần mềm phù hợp, bạn có thể tận dụng nó để xác định những vấn đề hiển nhiên trước khi tiến hành phỏng vấn thực tế. Người dùng tổng hợp cũng rất hữu ích cho việc brainstorming ý tưởng mới. Những góc nhìn hoặc ý kiến mới đã tồn tại, nhưng bạn chưa biết về chúng.

Không cần phải nói, ở giai đoạn hiện tại, phỏng vấn tổng hợp chỉ nên bổ sung cho các nghiên cứu của bạn. Người dùng mô phỏng không bao giờ nên được ưu tiên hơn người dùng thực. Bạn có thể sử dụng họ để thử nghiệm nhiều kịch bản, nhưng luôn phải xác thực những kết quả đó với các phát hiện nghiên cứu thực tế của bạn.

Cuối cùng, không quan trọng bạn chọn loại người dùng nào; điều quan trọng là những câu hỏi bạn đặt ra, hoặc không đặt ra.