هوش مصنوعی برای ایجاد پرسونا (AI for Persona Creation)

فرض کنید تیم طراحی‌تون تازه اول یه پروژه‌ست و باید در زمان کم، مخاطبای محصول رو خوب بشناسه. جمع کردن داده، تحلیل مصاحبه‌ها و نوشتن پرسوناهای دقیق، معمولاً کار زمان‌بریه. اینجاست که هوش مصنوعی می‌تونه مسیر رو کوتاه‌تر کنه. ابزارهایی که با مدل‌های زبانی بزرگ (مثل LLMها) کار می‌کنن، الان می‌تونن خیلی سریع‌تر الگوها رو تشخیص بدن و نقش یه دستیار خوب رو بازی کنن. ولی همون‌طور که خیلی از کارشناس‌ها می‌گن، هوش مصنوعی قرار نیست جای تحقیق رو بگیره، فقط قراره یه ابزار کمکی باشه، نه بیشتر.

هوش مصنوعی چطور می‌تواند در ساخت پرسونا کمک کند؟

پرسوناها درواقع یه‌جور پروفایل‌های خیالی هستن که بر پایه‌ تحقیقات کاربری ساخته می‌شن. هدفشون هم اینه که تیم طراحی بتونه راحت‌تر با کاربران همدلی کنه و تمرکزش رو روی نیازهای واقعی بذاره. وقتی از هوش مصنوعی برای ساخت پرسونا استفاده می‌کنیم، یعنی داریم سراغ الگوریتم‌های یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی می‌ریم تا از دل داده‌های رفتاری، کیفی یا کمی، الگو استخراج کنیم و اون‌ها رو به پرسوناهای پویا تبدیل کنیم.

اگه فقط از یه مدل زبانی بخوایین براتون پرسونا بسازه، معمولا نتیجه‌ش یه خروجی کلی و عمومی می‌شه که ممکنه شباهت چندانی با کاربرای واقعی شما نداشته باشه. برای همین هم باید از هوش مصنوعی هوشمندانه استفاده کرد. این ابزارها می‌تونن در بخش‌هایی مثل طراحی سوالات تحقیق، مرتب‌سازی داده‌ها یا نوشتن گزارش حسابی به درد بخورن، ولی چیزهایی مثل همدلی، شهود یا درک انسانی هنوز قابل جایگزین شدن نیستن.

چه زمانی از هوش مصنوعی برای ساخت پرسونا استفاده می‌شود؟

هوش مصنوعی زمانی موثره که تیم با حجم زیادی داده مواجه می‌شه یا باید خیلی سریع تحلیلشون کنه. مثلا بعضی پلتفرم‌ها مثل Miro ابزارهایی دارن که داده‌های تحقیقاتی، فیدبک‌های مشتری و گزارش‌های تحلیلی رو با هم ترکیب می‌کنن و به‌صورت خودکار پروفایل‌هایی می‌سازن که انگیزه‌ها، اهداف و کانال‌های ارتباطی کاربران رو نشون می‌دن.

در شرکت‌های بزرگ که مخاطبان تنوع زیادی دارن، تیم‌ها می‌تونن با کمک هوش مصنوعی، کاربران رو براساس سیگنال‌های رفتاری و داده‌های مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) دسته‌بندی کنن. در این صورت فرایندی که ممکنه هفته‌ها طول بکشه، در چند دقیقه جلو می‌ره.

همین روش در پروژه‌های استارتاپی هم جواب می‌ده، مخصوصا وقتی داده‌ ثانویه (Desk Research) بسیاری در دسترسه. تیم می‌تونه خیلی سریع یه پروتو-پرسونا بسازه تا کار رو پیش ببره. البته نباید فراموش کنیم که این پرسوناها فقط نقطه‌ شروع‌ هستن؛ باید با تحقیق میدانی کامل‌تر و به واقعیت نزدیک‌تر کنیم.

کاربردها و اهمیت‌های هوش مصنوعی در ساخت پرسونا

• سرعت و بهره‌وری

هوش مصنوعی می‌تونه کاری رو که قبلا هفته‌ها طول می‌کشید، در چند دقیقه انجام بده. با سرعت بالایی الگوهای رفتاری رو از دل داده‌ها درمیاره و کمک می‌کنه تیم زودتر به تصویر واضح‌تری از کاربران برسه.

• بینش واقعی، نه فرضی

وقتی داده‌های کیفی و کمی با هم ترکیب می‌شن، خروجی دیگه یه حدس و گمان نیست. پرسوناهایی ساخته می‌شن که واقعا رفتار کاربران رو نشون می‌دن، نه چیزی که ما فکر می‌کنیم ممکنه درست باشه.

• مقیاس‌پذیری بالا

تیم می‌تونه برای بخش‌های مختلف بازار، هم‌زمان چندتا پرسونا در زمان خیلی کوتاه بسازه.

• پویایی و آپدیت مداوم

پرسوناهای ساخته‌شده با AI می‌تونن با ورود داده‌های جدید خودشون رو به‌روز کنن. این یعنی همیشه با تغییرات بازار هماهنگ می‌مونن و نیاز به بازسازی کامل نیست.

• ترکیب دقت ماشین با درک انسانی

ابزارهایی مثل Basis AI Personas، پروفایل‌هایی می‌سازن که از سیگنال‌های زنده‌ رفتاری، داده‌های CRM (مدیریت ارتباط با مشتری) و مدل‌های پیش‌بینی‌کننده تغذیه می‌شن. این ابزارها فقط بر روی عمل کاربر تمرکز نمی‌کنن بلکه رفتارهای اون رو هم تحلیل می‌کنن.

نحوه‌ اجرای ساخت پرسونا با هوش مصنوعی در فرآیند

۱. جمع‌آوری داده‌ها

قبل از این‌که به سراغ ابزارهای هوش مصنوعی برید، باید داده‌هایی که بهش نیاز دارید رو جمع کنید. این داده‌ها می‌تونن از مصاحبه‌ها، پرسش‌نامه‌ها، آمارهای وب‌سایت، بازخوردهای مشتری یا گزارش‌های تحقیقات بازار بیان. همه‌چی از همین‌جا شروع می‌شه. خروجی که بعدا می‌گیرید، کاملا به کیفیت این ورودی‌ها بستگی داره.

۲. انتخاب ساختار مناسب برای پرسونا

قبل از ساخت پرسونا، مشخص کنید دقیقا دنبال چه ساختاری هستید. لازم نیست هر اطلاعاتی رو داخل پرسونا بیارید، فقط چیزهایی که واقعا به درک بهتر کاربر کمک می‌کنن. مثلا ارزش‌ها، انگیزه‌ها، نیازها، اهداف، دردها، رفتارها و شیوه‌ ارتباطش با محصول. این بخش‌بندی باعث می‌شه بدونید باید چه چیزی رو از هوش مصنوعی بخواید.

۳. بارگذاری داده‌ها در ابزار AI

حالا وقتشه داده‌هایی که جمع کردید رو به ابزار موردنظرتون بدید. مثلا ابزارهایی مثل ChatGPT یا HeyMarvin. فقط حواستون باشه که این ابزارها قوانین خودشون رو برای حفظ حریم خصوصی دارن. پس اطلاعات حساس رو بدون هماهنگی با تیم فناوری اطلاعات آپلود نکنید.

۴. نوشتن پرامپت مناسب

برای اینکه خروجی درستی بگیرید، باید دقیق توضیح بدید چی می‌خواید. در دستور باید مشخص کنید شرکت شما چیه، مخاطب هدف کیه، اهدافش چیه و دقیقا چه بخش‌هایی رو می‌خواید در پرسونا بیارید. اگه لازم شد، از مدل بخواید که یه بخش خاص رو با جزئیات رفتاری بیشتری بازنویسی یا تکمیل کنه.

۵. بررسی و اصلاح خروجی

وقتی هوش مصنوعی یه پرسونا تحویل میده، کار تموم نشده. تیم طراحی و تحقیق باید خروجی رو بررسی و اصلاحش کنه و مطمئن شه با داده‌های واقعی هم‌خوانی داره. پرسوناهایی که با AI ساخته می‌شن، بیشتر نقش یه نقطه شروع رو دارن. با اضافه کردن نتایج تست‌های کاربری و بازخوردهای تازه، می‌تونید دقیق‌ترشون کنید.

۶. هم‌ترازی و به اشتراک‌گذاری در تیم

پرسونا فقط برای طراح نیست. باید همه‌ تیم‌های محصول، از توسعه تا بازاریابی، بهش دسترسی داشته باشن. بعضی ابزارها مثل Miro این امکان رو می‌دن که اعضای تیم به‌صورت گروهی پرسونا رو ویرایش کنن و اونو به نقشه سفر کاربر یا نقشه راه محصول وصل کنن. در این صورت پروفایل‌ها فقط یه سند ثابت نمی‌مونن، بلکه تبدیل می‌شن به یه ابزار فعال برای تصمیم‌گیری.

۷. به‌روزرسانی و نگهداری

یکی از بزرگ‌ترین مزایای پرسوناهای AI این هستش که همیشه می‌تونن آپدیت بشن. هر وقت داده‌ جدیدی از رفتار کاربرها، بازار یا بازخوردها به‌دست بیاد، می‌تونید خیلی راحت پرسونا رو به‌روز کنید. این ویژگی باعث می‌شه تیم همیشه با اطلاعات زنده کار کنه، نه با چیزی که ماه‌ها پیش درست شده بوده.

چالش‌ها و اشتباهات رایج

• پرسوناهای سطحی یا خیلی عمومی: اگه فقط به مدل زبانی تکیه کنید، معمولا خروجی‌ها بر اساس داده‌های عمومی تولید می‌شن. این یعنی پرسوناها احتمالا اون‌قدری که باید، با نیازها و رفتارهای خاص کاربران شما هم‌راستا نیستن.
• کمبود عمق و همدلی: هوش مصنوعی نمی‌تونه مثل یه مصاحبه‌کننده واقعی، احساسات، انگیزه‌های درونی یا بافت فرهنگی کاربر رو درک کنه. برای همین لازمه که پرسوناها رو با تحقیق‌های میدانی، مشاهده و مصاحبه کامل‌تر کنید.
• چالش‌های اخلاقی و حریم خصوصی: برای ساخت پرسونا با هوش مصنوعی، معمولا یک ‌سری اطلاعات از کاربران استفاده می‌کنید. اگه این داده‌ها شامل اطلاعات حساس مثل اسم، ایمیل یا جزئیات شخصی باشه، ممکنه به حریم خصوصی افراد آسیب بزنه، مخصوصا اگه اون داده‌ها رو وارد یه ابزار آنلاین بکنید. پس قبل از استفاده، اطلاعات حساس رو حذف کنید و مطمئن بشید استفاده از داده‌ها با قوانین شرکت یا قوانین حریم خصوصی همخوانی داره.
• وابستگی بیش از حد به AI: گاهی تیم‌ها فقط نتیجه‌ای که مدل AI می‌ده رو قبول می‌کنن، بدون اینکه خودشون بررسی یا اصلاحش کنن. این کار می‌تونه باعث تصمیم‌های اشتباه بشه. یادتون باشه که هوش مصنوعی قراره بهتون کمک کنه، نه اینکه خودش به‌جای شما تصمیم بگیره.

چند ابزار کاربردی برای ساخت پرسونا با کمک هوش مصنوعی

• Create with AI در Miro

این ابزار در پلتفرم Miro به تیم‌ها کمک می‌کنه تا یادداشت‌های مصاحبه، داده‌های نظرسنجی و بازخوردهای کاربران رو به پرسوناهای جامع تبدیل کنن. این ابزار فقط اطلاعات دموگرافیک نمی‌ده؛ بلکه انگیزه‌ها، ناامیدی‌ها، اهداف و حتی الگوهای تصمیم‌گیری کاربران رو هم استخراج می‌کنه. اعضای تیم هم می‌تونن به‌صورت مشارکتی این پرسوناها رو ویرایش کنن و به نقشه سفر کاربر یا نقشه راه محصول وصلش کنن.

• پرسوناهای پویا در Basis Global

شرکت Basis Global از سیگنال‌های رفتاری زنده، داده‌های کمی و کیفی، و مدل‌های پیش‌بینی‌کننده استفاده می‌کنه تا پرسوناهایی پویا بسازه. این پرسوناها فقط یه سند ثابت نیستن؛ می‌شه حتی به‌صورت لحظه‌ای ازشون سوال پرسید و بینش‌های جدید گرفت. کاربردشون هم فراتر از طراحی تجربه کاربره، در بازاریابی، نوآوری محصول و برنامه‌ریزی استراتژیک هم استفاده می‌شن.

نتیجه‌گیری

هوش مصنوعی روند ساخت پرسوناهای کاربر رو کاملا تغییر داده. حالا می‌تونیم با ترکیب الگوریتم‌های پیشرفته و داده‌های واقعی، پروفایل‌هایی بسازیم که هم سریع تولید می‌شن، هم دقیق‌ هستن و هم می‌تونن هر زمان به‌روز بشن. البته هیچ‌کدوم از این ابزارها نمی‌تونن جای تحقیق‌های کیفی یا مهارت‌های انسانی مثل همدلی و شهود رو بگیرن. بهترین کار اینه که به AI به چشم یه دستیار نگاه کنیم.

قدم اول داده‌های درست و قابل اعتماد رو جمع کنیم، بعد با کمک مدل‌های زبانی الگوها رو دربیاریم، و در آخر، این پرسوناها رو با تحقیق‌های میدانی و بازخورد واقعی کاربران کامل و دقیق‌تر کنیم.

شما تا به حال از هوش مصنوعی برای ساخت پرسونا استفاده کردین؟ تجربه‌تون رو با بقیه به اشتراک بذارید.

منابع

• Idxf
• Medium
• Miro
• UXpin.Studio
• BasisGlobal