kansei

kansei là một nền tảng nghiên cứu tinh vi do AI điều khiển, làm thay đổi cách các nhóm sản phẩm, nhà nghiên cứu UX và nhà thiết kế hiểu người dùng của họ. Nó chuyên phân tích dữ liệu định tính phi cấu trúc, chẳng hạn như phỏng vấn người dùng, câu trả lời khảo sát, đánh giá ứng dụng và các cuộc trò chuyện hỗ trợ khách hàng. Bằng cách tận dụng công nghệ Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) tiên tiến, kansei tự động hóa quy trình tốn thời gian sàng lọc hàng nghìn phản hồi, cho phép các nhóm nhanh chóng xác định các chủ đề chính, xu hướng mới nổi và các điểm yếu quan trọng của người dùng.

Nền tảng này hoạt động như một kho lưu trữ trung tâm cho tất cả dữ liệu định tính của bạn, cung cấp các công cụ mạnh mẽ không chỉ để lưu trữ mà còn để hiểu ý nghĩa của nó. Nó vượt ra ngoài việc tìm kiếm từ khóa đơn giản bằng cách hiểu bối cảnh và cảm xúc đằng sau các bình luận của người dùng. Điều này cho phép các tổ chức đưa ra các quyết định sáng suốt hơn, dựa trên dữ liệu, điều chỉnh lộ trình sản phẩm phù hợp với nhu cầu thực sự của người dùng và cuối cùng là xây dựng các sản phẩm tốt hơn gây được tiếng vang với khán giả của họ.

Cách sử dụng kansei

Sử dụng kansei là một quy trình được sắp xếp hợp lý được thiết kế để mang lại hiệu quả. Đầu tiên, người dùng hợp nhất dữ liệu định tính của họ bằng cách nhập nó vào nền tảng. Điều này có thể được thực hiện bằng cách tải lên các tệp (như CSV hoặc tài liệu văn bản) hoặc kết nối trực tiếp với các dịch vụ khác như Zendesk, Intercom hoặc các công cụ khảo sát. Sau khi dữ liệu được nhập, công cụ AI của kansei sẽ tự động bắt đầu xử lý. Nó phân tích văn bản, thực hiện phân tích cảm xúc và bắt đầu phân cụm các phản hồi liên quan thành các nhóm chủ đề. Sau đó, người dùng có thể khám phá những hiểu biết do AI tạo ra này thông qua một bảng điều khiển trực quan. Họ có thể lọc dữ liệu theo chủ đề, cảm xúc hoặc nguồn dữ liệu, đi sâu vào các phản hồi cụ thể và xác thực các phát hiện của AI. Cuối cùng, người dùng có thể tạo và chia sẻ báo cáo, biểu đồ và tóm tắt để truyền đạt những hiểu biết chính cho các bên liên quan và thúc đẩy hành động trong toàn tổ chức.

Tính năng chính của kansei

• Phân tích chủ đề bằng AI: Tự động xác định và nhóm các phản hồi tương tự thành các chủ đề mạch lạc, tiết kiệm hàng trăm giờ làm việc thủ công.
• Phân tích cảm xúc: Đánh giá giọng điệu cảm xúc (tích cực, tiêu cực, trung tính) của phản hồi người dùng để hiểu người dùng thực sự cảm thấy thế nào.
• Trung tâm phản hồi tập trung: Hợp nhất dữ liệu từ các nguồn khác nhau như phỏng vấn, khảo sát, đánh giá ứng dụng và phiếu hỗ trợ vào một kho lưu trữ duy nhất có thể tìm kiếm.
• Khám phá hiểu biết sâu sắc: Chủ động phát hiện các xu hướng mới nổi, cơ hội tiềm ẩn và các điểm yếu quan trọng có thể bị bỏ lỡ.
• Tìm kiếm và lọc mạnh mẽ: Cho phép người dùng tìm kiếm ngay lập tức trên tất cả dữ liệu của họ và lọc theo chủ đề, cảm xúc, ngày tháng, phân khúc khách hàng, v.v.
• Trực quan hóa dữ liệu: Trình bày dữ liệu phức tạp ở các định dạng dễ hiểu, chẳng hạn như biểu đồ, đồ thị và đám mây thẻ, để giao tiếp rõ ràng.
• Không gian làm việc cộng tác: Cho phép các thành viên trong nhóm cộng tác phân tích, gắn thẻ thông tin chi tiết và chia sẻ kết quả để đảm bảo mọi người đều thống nhất.

Các trường hợp sử dụng kansei

kansei rất linh hoạt và có giá trị cho nhiều vai trò khác nhau. Quản lý sản phẩm sử dụng nó để xác thực các giả thuyết, ưu tiên các tính năng trên lộ trình của họ dựa trên bằng chứng trực tiếp từ người dùng và theo dõi cảm xúc sau một bản phát hành mới. Nhà nghiên cứu UX tận dụng nó để tổng hợp nhanh chóng các phát hiện từ hàng chục cuộc phỏng vấn người dùng và các bài kiểm tra khả năng sử dụng, giải phóng họ để tập trung vào tư duy chiến lược. Nhà thiết kế có thể có được sự đồng cảm sâu sắc hơn với người dùng bằng cách hiểu những thất vọng và mong muốn của họ bằng chính lời của họ. Quản lý hỗ trợ khách hàng có thể xác định nguyên nhân gốc rễ của các phiếu hỗ trợ lặp đi lặp lại và làm việc với nhóm sản phẩm để khắc phục chúng. Nhà tiếp thị có thể phân tích phản hồi của khách hàng để tinh chỉnh thông điệp thương hiệu và hiểu tiếng nói của khách hàng.

Ưu điểm của kansei

Ưu điểm chính của kansei là khả năng tăng đáng kể hiệu quả và giảm lao động thủ công liên quan đến nghiên cứu định tính. Nó biến một quy trình mất vài tuần thành một quy trình chỉ mất vài giờ. Bằng cách cung cấp một phân tích khách quan, do AI điều khiển, nó giúp giảm sự thiên vị của con người trong việc tổng hợp nghiên cứu. Nền tảng này làm cho dữ liệu định tính có thể mở rộng, cho phép các nhóm phân tích phản hồi từ hàng nghìn người dùng, chứ không chỉ một mẫu nhỏ. Điều này dẫn đến việc ra quyết định mạnh mẽ hơn, dựa trên bằng chứng, đảm bảo rằng việc phát triển sản phẩm phù hợp chặt chẽ với những gì người dùng thực sự muốn và cần, cuối cùng dẫn đến sự hài lòng và giữ chân người dùng cao hơn.

Giá cả và gói dịch vụ

kansei có khả năng hoạt động theo mô hình freemium hoặc đăng ký theo cấp, được thiết kế để mở rộng theo nhu cầu của các nhóm khác nhau. Mặc dù giá cả cụ thể cần được xác nhận trên trang web chính thức, một cấu trúc điển hình sẽ bao gồm:

• Gói miễn phí: Một gói có tính năng hạn chế dành cho cá nhân hoặc các dự án nhỏ để dùng thử nền tảng, với các hạn chế về lượng dữ liệu có thể được phân tích.
• Gói Pro/Nhóm: Một gói đăng ký trả phí hàng tháng hoặc hàng năm dành cho các nhóm vừa và nhỏ, cung cấp nhiều xử lý dữ liệu hơn, các tính năng nâng cao và các công cụ cộng tác.
• Gói doanh nghiệp: Một gói có giá tùy chỉnh dành cho các tổ chức lớn, cung cấp phân tích dữ liệu không giới hạn, các tính năng bảo mật nâng cao, quyền truy cập API và hỗ trợ chuyên dụng.