UserTesting улучшает AI-ориентированные исследования опыта для глубокого анализа тенденций.

UserTesting улучшает свою платформу новыми функциями на основе ИИ, которые помогают организациям получать более глубокие инсайты из пользовательских исследований. Как следует из названия, UserTesting специализируется на исследовании и тестировании пользователей для различных продуктов и кампаний. В 2022 году UserTesting была приобретена компанией Thoma Bravo за 1,3 миллиарда долларов, объединившись с UserZoom, известной решениями для тестирования пользовательского опыта.

Сегодня UserTesting представляет Feedback Engine, который использует технологии UserZoom и интегрирует генеративный ИИ для комплексного анализа отзывов на опросы пользователей. Компания расширяет свои возможности генеративного ИИ, предлагая углубленные инсайты через опросы, управляемые ИИ, что улучшает анализ трендов и тем в процессе тестирования пользователей.

«Ранее мы сосредоточились на использовании ИИ для подведения итогов и анализа настроений», — сказал Энди МаКмиллан, генеральный директор UserTesting. «Теперь мы вводим концепцию тематического анализа, которая позволяет нам извлекать темы из открытых ответов на опросы».

Как генеративный ИИ улучшает идентификацию тем в пользовательском тестировании

UserTesting давно предоставляет инструменты для анализа настроений. Теперь с помощью функции генерации тем на основе ИИ платформа стремится раскрыть нюансы тестовых результатов. Используя большие языковые модели (LLM), UserTesting анализирует открытые ответы на опросы для выявления ключевых тем. Эти модели обучены на исследовательских данных, что позволяет им понимать контекст и идентифицировать значимые темы, концепции и настроения для исследователей.

В отличие от простого выделения ключевых слов или категоризации ответов как положительных или отрицательных, ИИ оценивает полный текст и структурирует ответы по общим темам. Это количественно оценивает, сколько ответов относится к каждой теме, предоставляя исследователям обзор актуальных обсуждений перед глубоким анализом индивидуальных комментариев. Такой подход предоставляет более глубокое понимание, чем стандартные поиски по ключевым словам.

В обновлении от августа 2023 года UserTesting представила инсайты на основе ИИ, которые отличаются от новых функций тем. МаКмиллан отметил, что инсайты генерируются по конкретным задачам, выполняемым участниками, таким как покупки на сайте, сосредоточившись на метриках, таких как уровень успеха и точки отключения. Напротив, темы возникают из открытых ответов на опросы, позволяя ИИ категоризировать ответы, обсуждающие похожие концепции, даже если используются разные формулировки. Этот тематический анализ количественно оценивает распространенность каждой темы, предлагая более широкий взгляд за пределами простого анализа настроений.

Различие между генеративным ИИ для суммирования и истинными инсайтами

Создание сумм из текста, аудио или видео является одной из основных возможностей генеративного ИИ, осуществляемых с помощью LLM. МаКмиллан подчеркнул, что подход UserTesting включает больше, чем простое суммирование. Компания обучает свои собственные модели с использованием данных исследований клиентского опыта.

Эта методология предоставляет организациям действенные инсайты, которые обычно потребовали бы усилий экспертных исследователей для их открытия. Модели UserTesting предлагают критически важный контекст, который может быть упущен в процессе обобщения. «Мы инвестировали годы в обучение машинных моделей с акцентом на настроения и намерения, что имеет жизненно важное значение в исследовании опыта», — объяснил он. «Наша обширная база данных контента позволяет эффективно обучать движок».