UserTesting, AI 기반 경험 연구로 깊이 있는 트렌드 통찰력 강화

UserTesting은 사용자 연구에서 더 깊이 있는 통찰력을 얻을 수 있도록 지원하는 새로운 AI 기반 기능을 통해 플랫폼을 강화하고 있습니다. UserTesting은 사용자 연구와 다양한 제품 및 캠페인에 대한 테스트를 전문으로 합니다. 2022년, UserTesting은 13억 달러에 Thoma Bravo에 인수되었으며, 사용자 경험 테스트 솔루션으로 알려진 UserZoom과 합병했습니다. 오늘, UserTesting은 UserZoom의 기술을 활용하고 생성적 AI를 통합하여 사용자 설문 피드백을 종합적으로 분석하는 Feedback Engine을 도입합니다.

UserTesting은 AI 기반 설문 조사를 통해 강화된 통찰력을 제공하기 위해 생성적 AI 기능을 확장하고 있으며, 사용자 테스트 작업의 트렌드 및 주제 분석을 개선하고 있습니다. Andy MacMillan, UserTesting CEO는 "이전에는 통찰력 요약 및 감정 분석을 위한 AI에 집중했습니다. 지금은 개방형 설문 응답에서 주제를 추출할 수 있는 주제화 개념을 도입하고 있습니다"고 말했습니다.

생성적 AI가 사용자 테스트 주제 식별을 향상시키는 방법

UserTesting은 오랫동안 감정 분석 도구를 제공해 왔습니다. 이제 AI 기반의 주제 생성 기능을 통해 플랫폼은 테스트 결과에 대한 미묘한 이해를 발굴하고자 합니다. 대형 언어 모델(LLM)을 활용하여 UserTesting은 개방형 설문 응답을 분석해 주요 주제를 추출합니다. 이러한 모델은 연구 데이터를 통해 훈련되어 맥락을 이해하고 연구자가 중요한 테마, 개념 및 감정을 파악할 수 있도록 합니다.

AI는 단순히 키워드를 표시하거나 응답을 긍정적 또는 부정적으로 분류하는 것이 아니라, 전체 텍스트를 평가하여 공통된 주제에 따라 응답을 정리합니다. 이를 통해 각 주제에 해당하는 응답 수를 수량화하여 연구자가 개별 댓글을 자세히 살펴보기에 앞서 주요 논의 내용을 종합적으로 파악할 수 있도록 합니다. 이러한 접근 방식은 일반적인 키워드 검색보다 더 깊은 이해를 제공합니다.

2023년 8월 업데이트에서 UserTesting은 새로운 주제 기능과는 다른 AI 기반 통찰력을 도입했습니다. MacMillan은 통찰력이 참가자가 웹사이트에서 구매와 같은 특정 작업을 수행하는 데서 생성되며, 성공률과 이탈 지점과 같은 지표에 집중한다고 언급했습니다. 반면, 주제는 개방형 설문 응답에서 발생하여 AI가 유사한 개념에 대해 논의하는 응답을 분류할 수 있게 합니다. 이 주제 분석은 각 주제의 유효성을 수량화하여 감정 분석을 넘어선 폭넓은 관점을 제공합니다.

생성적 AI 요약과 진정한 AI 통찰력 구별하기

텍스트, 오디오 또는 비디오에서 요약을 생성하는 것은 LLM이 수행하는 기본적인 생성적 AI 기능입니다. MacMillan은 UserTesting의 접근 방식이 단순한 생성적 AI 요약에 그치지 않음을 강조했습니다. 이 회사는 고객 경험 연구 데이터를 사용해 독자적인 모델을 훈련하고 있습니다.

이 방법론은 조직이 전문가 연구자가 발견하기 어려운 실행 가능한 통찰력을 제공하는데 기여합니다. UserTesting의 모델은 일반적인 요약 과정이 간과할 수 있는 중요한 맥락을 제공합니다. 그는 "우리는 경험 연구에서 필수적인 감정과 의도에 중점을 두고 머신 러닝 모델 훈련에 수년을 투자했습니다. 우리의 방대한 콘텐츠 저장소는 엔진을 효과적으로 훈련하는 데 도움을 줍니다"고 설명했습니다.

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