UserTesting 強化 AI 驅動的體驗研究，提供深入的趨勢洞察

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UserTesting 正在強化其平台，推出新的 AI 驅動功能，幫助組織從用戶研究中獲得更深入的見解。顧名思義，UserTesting 專注於各類產品和活動的用戶研究及測試。2022 年，UserTesting 被 Thoma Bravo 以 13 億美元收購，並與以用戶體驗測試解決方案聞名的 UserZoom 進行合併。如今，UserTesting 推出了反饋引擎，利用 UserZoom 的技術並整合生成式 AI，全面分析用戶調查反饋。

UserTesting 擴展了其生成式 AI 能力，通過 AI 驅動的調查提供豐富的洞察，增強用戶測試操作中的趨勢和主題分析。UserTesting 的 CEO Andy MacMillan 表示：“過去，我們專注於 AI 提供見解摘要和情感分析。現在，我們引入了一個主題概念，使我們能夠從開放式調查回應中提取主題。”

生成式 AI 如何提升用戶測試主題識別

UserTesting 長期以來提供情感分析工具。如今，隨著 AI 驅動的主題生成功能，該平台旨在揭示測試結果的細微理解。透過大型語言模型 (LLMs)，UserTesting 分析開放式調查回應以提取關鍵主題。這些模型經過研究數據訓練，能理解上下文並識別重要主題、概念和情感。

AI 不僅僅是標記關鍵詞或將回應分類為正面或負面，而是透過評估完整文本並按共同主題組織回應。這樣量化了每個主題下的回應數量，為研究人員提供了主流討論的高層概覽，並在深入個別評論之前提供更深刻的理解，超越了傳統的關鍵字搜索。

在 2023 年 8 月的更新中，UserTesting 推出了與新主題功能不同的 AI 驅動洞察。MacMillan 提到，洞察是基於參與者完成的特定任務生成的，例如在網站上的購買，重點關注成功率和流失點等指標。相比之下，主題則源於開放式調查回應，允許 AI 將討論相似概念的回應進行分類，即使用詞不同。這種主題分析量化了每個主題的普遍性，提供了超越情感的更廣闊視角。

區分生成式 AI 摘要與真正的 AI 洞察

從文本、音頻或視頻創建摘要是生成式 AI 的基本能力，由 LLM 提供支持。MacMillan 強調，UserTesting 的方法不僅僅是生成式 AI 摘要。該公司使用客戶體驗研究數據訓練其專有模型，為組織提供通常需要專家研究人員才能揭示的可行洞察。

這一方法論為組織提供關鍵的上下文，而一般的摘要過程可能會忽視這些重要信息。他解釋說：“我們投入了數年時間訓練專注於情感和意圖的機器學習模型，這在體驗研究中至關重要。我們的內容庫龐大，使我們能有效地訓練引擎。”

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