Outset
Outset là một nền tảng nghiên cứu do AI điều hành, cho phép các nhóm tiến hành và …
Outset là một nền tảng nghiên cứu do AI điều hành, cho phép các nhóm tiến hành và tổng hợp nghiên cứu định tính ở quy mô lớn. Nó sử dụng các người phỏng vấn AI để thực hiện các phiên video, âm thanh và kiểm tra khả năng sử dụng, cung cấp chiều sâu của các cuộc phỏng vấn trực tiếp với tốc độ và quy mô của một cuộc khảo sát. Điều này giúp thu được thông tin chi tiết của khách hàng nhanh hơn, tiết kiệm chi phí hơn và sâu sắc hơn.
Về Thử nghiệm người dùng
Công cụ Thử nghiệm người dùng AI là các nền tảng tận dụng trí tuệ nhân tạo để tự động hóa và mở rộng quy mô quá trình thu thập phản hồi về sản phẩm, trang web hoặc ứng dụng từ người dùng thực. Các công cụ này sử dụng AI cho các nhiệm vụ như tuyển dụng người tham gia thông minh, tự động tạo kịch bản thử nghiệm và phân tích sâu dữ liệu định tính như phản hồi video và âm thanh. Giá trị chính của chúng nằm ở việc tăng tốc đáng kể vòng lặp phản hồi, cho phép các nhóm xác định các vấn đề về khả năng sử dụng, xác thực các khái niệm thiết kế và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu nhanh hơn nhiều so với các phương pháp truyền thống. Bằng cách phân tích hành vi và cảm xúc của người dùng ở quy mô lớn, chúng cung cấp những hiểu biết sâu sắc có thể hành động để nâng cao trải nghiệm người dùng tổng thể.
Tính năng Cốt lõi
- Phân tích Phản hồi bằng AI: Tự động ghi lại các phiên của người dùng và sử dụng NLP để xác định các chủ đề chính, tình cảm và các vấn đề nghiêm trọng về khả năng sử dụng từ dữ liệu video và âm thanh.
- Tuyển dụng Người tham gia Thông minh: Sử dụng các thuật toán để sàng lọc và chọn những người tham gia thử nghiệm phù hợp nhất từ một nhóm lớn dựa trên các tiêu chí nhân khẩu học và hành vi phức tạp.
- Tạo Thử nghiệm Tự động: Tạo các nhiệm vụ người dùng, câu hỏi và toàn bộ kịch bản thử nghiệm dựa trên một URL, nguyên mẫu hoặc mô tả sản phẩm được cung cấp.
- Nhận dạng Mẫu hành vi: Phân tích các bản ghi phiên và bản đồ nhiệt để tự động phát hiện các điểm ma sát của người dùng, chẳng hạn như các cú nhấp chuột giận dữ, nhấp chuột chết và sự nhầm lẫn trong điều hướng.
Trường hợp sử dụng
Các công cụ này rất cần thiết cho các nhà quản lý sản phẩm, nhà thiết kế UX/UI, nhà nghiên cứu và nhà tiếp thị. Chúng được sử dụng để xác thực các nguyên mẫu tính năng mới trước khi phát triển, tối ưu hóa các phễu chuyển đổi trên các trang web thương mại điện tử bằng cách xác định các điểm yếu của người dùng và tiến hành các thử nghiệm A/B trên các biến thể thiết kế để thu thập bằng chứng định tính. Các nhóm tiếp thị cũng sử dụng chúng để kiểm tra sự rõ ràng và hiệu quả của văn bản trang đích và các lời kêu gọi hành động.
Cách chọn
Khi chọn một công cụ Thử nghiệm người dùng AI, hãy xem xét chất lượng và khả năng nhắm mục tiêu của nhóm người tham gia để đảm bảo bạn có thể tiếp cận đối tượng cụ thể của mình. Đánh giá độ sâu của phân tích AI của nó; nó chỉ ghi lại hay cung cấp những hiểu biết sâu sắc có thể hành động và phân tích tình cảm? Kiểm tra sự tích hợp với các công cụ quy trình làm việc thiết kế và phát triển hiện tại của bạn như Figma, Adobe XD hoặc Jira. Cuối cùng, đánh giá phạm vi các loại thử nghiệm được hỗ trợ, chẳng hạn như thử nghiệm không kiểm duyệt, phỏng vấn có kiểm duyệt và sắp xếp thẻ.
Thử nghiệm người dùngTrường hợp sử dụng
Thử nghiệm Khả năng sử dụng trước khi ra mắt cho một Tính năng Ứng dụng Mới
Một người quản lý sản phẩm đang chuẩn bị ra mắt một tính năng mới quan trọng trong ứng dụng di động của họ. Để giảm thiểu rủi ro, họ sử dụng một nền tảng thử nghiệm người dùng AI để chạy một thử nghiệm không kiểm duyệt trên nguyên mẫu tính năng với 15 người dùng mục tiêu. AI tuyển dụng những người tham gia phù hợp với các tiêu chí nhân khẩu học và sự am hiểu công nghệ cụ thể trong vòng vài giờ. Sau khi người dùng hoàn thành các nhiệm vụ, công cụ AI sẽ phân tích tất cả các phản hồi video qua đêm, tự động tạo ra một báo cáo nêu bật ba điểm nghẽn về khả năng sử dụng hàng đầu, hoàn chỉnh với phân tích tình cảm và các đoạn video minh họa. Điều này cho phép nhóm phát triển khắc phục các sự cố nghiêm trọng trước khi phát hành công khai, đảm bảo một buổi ra mắt suôn sẻ hơn.
Tối ưu hóa Phễu Thanh toán Thương mại điện tử
Một người quản lý thương mại điện tử nhận thấy tỷ lệ bỏ giỏ hàng cao trên trang web của họ. Để chẩn đoán vấn đề, họ thiết lập một bài kiểm tra người dùng trong đó người tham gia được yêu cầu mua một mặt hàng cụ thể. Công cụ AI ghi lại màn hình và phản hồi bằng lời nói của họ. AI của nền tảng sau đó phân tích hàng chục bản ghi phiên, xác định một khuôn mẫu nơi người dùng do dự và rời đi ở giai đoạn thông tin vận chuyển. Bản tóm tắt do AI tạo ra chỉ ra một trường biểu mẫu khó hiểu là nguyên nhân chính, cho phép nhóm thiết kế nhanh chóng lặp lại và triển khai bản sửa lỗi, dẫn đến sự gia tăng có thể đo lường được trong các lần thanh toán hoàn tất.
Xác thực một Khái niệm Thiết kế lại Trang web
Một nhà thiết kế UX đã tạo ra hai khái niệm riêng biệt để thiết kế lại trang chủ. Thay vì dựa vào ý kiến nội bộ, họ sử dụng một công cụ thử nghiệm người dùng AI để chạy một bài kiểm tra sở thích. Công cụ này tuyển dụng 50 người tham gia từ nhân khẩu học mục tiêu của họ và trình bày cả hai thiết kế cạnh nhau, hỏi về sở thích của họ và lý do đằng sau nó. AI phân tích các phản hồi định tính, nhóm các bình luận thành các chủ đề như 'Độ rõ ràng của Điều hướng', 'Sự hấp dẫn về mặt hình ảnh' và 'Độ tin cậy'. Báo cáo kết quả cung cấp bằng chứng rõ ràng, có dữ liệu chứng minh rằng 'Khái niệm B' được ưa thích hơn vì bố cục đơn giản hơn, hướng dẫn quyết định thiết kế cuối cùng của nhóm.
Kiểm tra Hiệu quả của Nội dung Tiếp thị
Một nhóm tiếp thị muốn đảm bảo thông điệp trên một trang đích mới rõ ràng và thuyết phục. Họ sử dụng một công cụ thử nghiệm người dùng AI để chạy một bài kiểm tra 5 giây. Người tham gia xem trang trong năm giây và sau đó được hỏi các câu hỏi như 'Sản phẩm nào đang được cung cấp?' và 'Thông điệp chính là gì?'. Nền tảng AI thu thập và tổng hợp các câu trả lời, tiết lộ rằng 40% người dùng đã hiểu sai đề xuất giá trị cốt lõi. Phản hồi tức thì, có thể định lượng này cho phép các nhà viết quảng cáo tinh chỉnh tiêu đề và các gạch đầu dòng chính để rõ ràng hơn trước khi khởi động một chiến dịch quảng cáo lớn.
Tiến hành Nghiên cứu Người dùng Quốc tế
Một công ty phần mềm có kế hoạch mở rộng sang thị trường Đức. Để đảm bảo sản phẩm của họ gây được tiếng vang với người dùng địa phương, họ sử dụng một nền tảng thử nghiệm người dùng AI với một nhóm người tham gia toàn cầu. Họ tuyển dụng 10 người dùng nói tiếng Đức để thử nghiệm phiên bản địa phương hóa của phần mềm. Người dùng cung cấp phản hồi bằng tiếng Đức, và AI của nền tảng không chỉ ghi lại âm thanh mà còn cung cấp bản dịch tiếng Anh chính xác. Điều này cho phép nhóm sản phẩm nói tiếng Anh trực tiếp hiểu được các sắc thái của phản hồi mà không cần một người phiên dịch chuyên dụng, giúp tiết kiệm thời gian và giảm nguy cơ hiểu sai.
Tự động hóa Kiểm tra Khả năng Tiếp cận
Một nhóm phát triển cam kết làm cho ứng dụng web của họ có thể truy cập được cho người dùng khuyết tật. Họ tích hợp một công cụ thử nghiệm người dùng AI vào quy trình làm việc của mình để kiểm tra cụ thể các vấn đề về khả năng tiếp cận. AI thu thập dữ liệu ứng dụng và tự động xác định các vấn đề như độ tương phản màu kém, thiếu văn bản thay thế cho hình ảnh và các yếu tố không thể điều hướng cho trình đọc màn hình. Công cụ này không chỉ gắn cờ các vấn đề này mà còn cung cấp các đoạn mã và khuyến nghị để khắc phục chúng, cho phép các nhà phát triển chủ động giải quyết khả năng tiếp cận và đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn WCAG mà không cần kiểm tra thủ công rộng rãi.