UserTesting verbessert seine Plattform mit neuen KI-gesteuerten Funktionen, die Organisationen dazu befähigen, tiefere Einblicke aus der Nutzungsforschung zu gewinnen. Wie der Name schon sagt, spezialisiert sich UserTesting auf Nutzerforschung und -tests für verschiedene Produkte und Kampagnen. Im Jahr 2022 wurde UserTesting für 1,3 Milliarden Dollar von Thoma Bravo übernommen und fusionierte mit UserZoom, einem Unternehmen, das für seine Lösungen zur Benutzererfahrung bekannt ist.
Heute präsentiert UserTesting den Feedback Engine, der Technologien von UserZoom nutzt und generative KI integriert, um das Feedback von Nutzerumfragen umfassend zu analysieren. UserTesting erweitert seine generativen KI-Funktionen, um durch KI-gestützte Umfragen angereicherte Einblicke zu bieten, die die Analyse von Trends und Themen in den Nutzer-Testabläufen verbessern.
„Früher haben wir uns auf KI für Einsichtszusammenfassungen und Sentimentanalyse konzentriert“, sagte Andy MacMillan, CEO von UserTesting. „Jetzt führen wir ein Themenkonzept ein, das es uns ermöglicht, Themen aus offenen Umfrageantworten zu extrahieren.“
Wie Generative KI die Themenidentifizierung in Nutzer-Tests verbessert
UserTesting bietet schon lange Werkzeuge zur Sentimentanalyse an. Mit der KI-gesteuerten Themen-Generierungsfunktion zielt die Plattform darauf ab, nuancierte Einsichten aus Testergebnissen zu gewinnen. Unter Verwendung großer Sprachmodelle (LLMs) analysiert UserTesting offene Umfrageantworten, um zentrale Themen zu extrahieren. Diese Modelle sind auf Forschungsdaten trainiert, wodurch sie den Kontext verstehen und bedeutende Themen, Konzepte und Stimmungen für Forscher identifizieren können.
Anstatt lediglich Schlüsselwörter zu markieren oder Antworten als positiv oder negativ zu kategorisieren, bewertet die KI den vollständigen Text und ordnet die Antworten nach gemeinsamen Themen. Dadurch wird quantifiziert, wie viele Antworten unter jedes Thema fallen, was den Forschern einen Überblick über vorherrschende Diskussionen verschafft, bevor sie einzelne Kommentare im Detail untersuchen. Dieser Ansatz bietet ein tieferes Verständnis als Standard-Schlüsselwortsuchen.
In seinem Update vom August 2023 stellte UserTesting KI-gestützte Einsichten vor, die sich von den neuen Themenfunktionen unterscheiden. MacMillan wies darauf hin, dass die Einsichten aus spezifischen Aufgaben generiert werden, die Teilnehmer ausführen, wie beispielsweise Käufe auf einer Website, und konzentriert sich dabei auf Kennzahlen wie Erfolgsquoten und Abbruchpunkte. Im Gegensatz dazu entstehen Themen aus offenen Umfrageantworten, was der KI ermöglicht, Antworten zu kategorisieren, die ähnliche Konzepte ansprechen, selbst wenn unterschiedliche Formulierungen verwendet werden. Diese thematische Analyse quantifiziert die Häufigkeit jedes Themas und bietet so eine umfassendere Perspektive jenseits des Sentiments.
Unterscheidung zwischen generativer KI-Zusammenfassung und echten KI-Einsichten
Die Erstellung von Zusammenfassungen aus Text, Audio oder Video ist eine grundlegende Fähigkeit der generativen KI, die durch LLMs unterstützt wird. MacMillan betonte, dass der Ansatz von UserTesting mehr umfasst als nur generative KI-Zusammenfassungen. Das Unternehmen trainiert seine proprietären Modelle mit Daten aus der Forschung zur Kundenerfahrung.
Diese Methodik bietet Organisationen umsetzbare Erkenntnisse, die typischerweise von Expertenforschern erarbeitet werden müssten. Die Modelle von UserTesting liefern kritischen Kontext, den generische Zusammenfassungsprozesse möglicherweise übersehen. „Wir haben Jahre in das Training von Machine-Learning-Modellen investiert, die auf Sentiment und Intention fokussiert sind – beides ist entscheidend in der Forschung zur Nutzererfahrung“, erklärte er. „Unser umfangreiches Repository an Inhalten ermöglicht es uns, die Engine effektiv zu trainieren.“
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