Qu'est-ce que c'est ? GPT-4 ? Ouais, le GPT-3, c'est juste SOOOOOO janvier 2023.
L'IA devient de plus en plus intelligente et, bien que nous attendions patiemment que les robots prennent le contrôle de la société, pensons-nous qu'elle est arrivée à un stade où elle pourrait remplacer complètement le chercheur UX ?
Il n'est pas vraiment facile de travailler avec certains de ces chefs de produit...
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Bien que nous n'essayions pas de mettre qui que ce soit au chômage, avec cette dernière innovation, n'est-il pas temps de commencer à supprimer progressivement le rôle lui-même et de le remplacer par un "rédacteur de messages d'IA pour la recherche UX" ?
Ce n'est un secret pour personne que la recherche UX est vitale pour toute organisation qui crée des produits. Elle permet d'identifier le comportement des utilisateurs, de mettre le doigt sur les problèmes et les solutions, et surtout : elle nous fournit des informations fondées sur des données lorsqu'il s'agit de prendre des décisions en matière de conception de produits.
Cependant, le GPT-3, et maintenant le GPT-4, ont fait parler d'eux pour leur capacité à générer des écrits apparemment cohérents en utilisant le traitement du langage naturel (NLP). Cela pourrait-il remplacer complètement le besoin d'un chercheur UX ?
Il n'y a qu'une seule façon de le savoir. C'est l'heure de la bataille royale !
Qu'est-ce que la recherche UX ?
Le chercheur UX a traditionnellement influencé de nombreux domaines clés concernant les produits. Ces domaines sont les suivants :
Les rondes
Nous allons décomposer chaque section, comparer les avantages et les inconvénients, et déclarer un vainqueur.
À la fin de la bataille, nous ferons le décompte des points, compterons les dents qui gisent sur le champ de bataille et désignerons un vainqueur.
Le chercheur UX devra-t-il se mettre à la recherche d'un nouvel emploi ? (Ou bien l'IA n'est-elle idéale que pour s'amuser en laboratoire et n'est-elle pas tout à fait prête pour le "prime time" ?
Oh, et nous ajouterons même à chaque section des suggestions gratuites de ChatGPT pour les chefs de produit, afin de montrer comment cela peut être fait. Oui, c'est vrai. Aucune réflexion n'est nécessaire. Juste quelques questions ChatGPT pour les chercheurs UX à portée de main.
Plongeons dans le vif du sujet et voyons qui s'en sortira vivant.
Définir la personne
Les personas sont vos personnes. Ce sont vos clients créés sous la forme d'un profil vivant et respirant, bien qu'en 2D. Ils dictent la façon dont vous concevez, commercialisez et même gérez les produits.
😍 UX Researcher Pros : Les UX Researchers sont formés pour élaborer une histoire et un persona à partir des données qui leur sont fournies. Cela permet une représentation précise d'une personne basée sur des faits. De même, dans la vie réelle, les chercheurs UX peuvent apporter une expertise approfondie lors de la définition d'un persona en utilisant leur expérience des méthodes de recherche sur les utilisateurs telles que les enquêtes et les entretiens. Cela signifie qu'en rassemblant tous les types de données et d'informations, les personas construits sont riches et remplis d'expériences du monde réel.
😵 Chercheur UX Inconvénients : les chercheurs UX ne sont pas toujours en mesure de relier les points avec précision. Ils peuvent être blasés par leurs expériences, leurs distractions et leurs expériences vécues. Bien qu'il soit impossible d'être objectif pour les deux, il est beaucoup plus probable qu'un chercheur UX humain soit plus enclin à la partialité. De plus, la collecte des données pour ces personas détaillés prendra probablement plus de deux semaines pour construire une image réelle.
😍 GPT-4 Pros : GPT-4 peut utiliser ses algorithmes d'IA pour aider à générer un personnage cohérent et précis basé sur ce qu'il a appris des données fournies. Cela permet à l'ordinateur de créer un personnage aussi proche de la réalité que possible sans nécessiter beaucoup de travail manuel ou de temps. Le moteur GPT-4 pourrait probablement créer un personnage assez décent en moins de 10 minutes.
😵 GPT-4 Inconvénients : GPT-4 ne peut pas encore lire entre les lignes et comprendre ce qui pourrait manquer dans les données d'entrée. Il ne peut pas non plus prendre de décisions créatives par lui-même. En outre, il ne peut générer que sur la base de ce qu'il sait grâce à une formation préexistante et à l'entrée de données. Cela signifie que les informations fournies au départ peuvent être limitées. La qualité d'un personnage généré par ordinateur et son degré de réalisme posent également problème. Enfin, l'IA est généralement externe à l'entreprise. Si des menaces de sécurité pèsent sur la base de données externe de l'IA, des informations sensibles de l'entreprise pourraient être divulguées. A bon entendeur !
🏆 Le gagnant : La vitesse, c'est bien, mais la sécurité et la précision sont bien plus importantes. Moins de vitesse, plus de sécurité ! L'humain gagne.
🤖 BONUS AI Prompt: Create a UX persona for me based on {INDUSTRY}
Recherche de concurrents
Rien de tel qu'une bonne vieille analyse de la concurrence pour lancer la machine UX. Une analyse de la concurrence permet aux entreprises de comprendre ce que font les autres sur le marché et comment elles peuvent se différencier ou améliorer les solutions existantes.
😍 UX Researcher Pros : Le chercheur UX a l'habitude d'examiner le secteur et de créer des aperçus détaillés des tendances du marché, de ce que la concurrence offre, et même de la façon dont elle commercialise son produit. Il s'agit d'informations précieuses qui peuvent être utilisées pour éclairer les décisions relatives à la conception du produit.
Chercheur UX Cons : Le chercheur UX peut passer à côté de certaines nuances ou avoir du mal à comprendre un marché ou un produit complexe. Il peut également avoir du mal à suivre l'évolution d'un secteur en pleine mutation, certaines de ses idées devenant rapidement périmées sans qu'il le sache.
😍 GPT-4 Pros : GPT-4 peut être alimenté par de grandes quantités de données pour donner un sens au paysage du marché et générer rapidement des idées sur ce que font les concurrents, leurs modèles de tarification et même des prédictions sur les tendances futures. Cela permet aux entreprises de réagir rapidement et de garder une longueur d'avance sur la concurrence.
GPT-4 Cons : Le GPT-4 est encore limité par son accès aux données d'entraînement et peut passer à côté d'informations importantes qui seraient autrement découvertes par la recherche humaine. Il ne peut pas non plus prendre de décisions créatives ou penser par lui-même et doit être étroitement surveillé pour garantir l'exactitude de ses observations.
Le gagnant : C'est un match nul ! Ce qui est formidable dans cette bataille, c'est que les deux outils ont leur utilité et leurs points forts. En fonction de la recherche requise, l'une ou l'autre peut constituer un atout précieux pour l'équipe. Ils travaillent souvent main dans la main lorsqu'il s'agit de recueillir des informations et de mieux comprendre un marché. Ainsi, même si l'IA l'emporte sur certains aspects, l'humain reste le maître d'œuvre en ce qui concerne la "sensation" de la marque, du produit et du positionnement d'un concurrent.
🤖 BONUS AI Prompts :
Qui sont les principaux concurrents du secteur ?
Quelles sont les forces et les faiblesses de leurs sites web et de leurs applications ?
Quelle est leur présence sur les médias sociaux ?
Quelles sont les forces, faiblesses, opportunités et menaces (SWOT) de vos concurrents ?
Quels sont les points de douleur les plus courants chez leurs clients ?
Comment leurs offres UX se comparent-elles aux normes du secteur ?
Y a-t-il des tendances émergentes en matière de conception UX et de technologie auxquelles vos concurrents s'adaptent ?
Mener des entretiens avec les utilisateurs
Les entretiens avec les utilisateurs sont un excellent moyen d'obtenir un retour d'information et des informations directement de la part des utilisateurs. Il peut être très instructif d'avoir un dialogue ouvert avec eux et de leur poser des questions auxquelles il serait difficile de répondre par le seul biais de l'analyse ou de la recherche.
Chercheur UX Pros : Un chercheur UX a l'avantage d'être capable d'établir une relation avec les participants, de poser des questions de suivi et d'avoir des conversations significatives qui ne semblent pas trop robotisées. Il peut également interpréter les signaux non verbaux et le langage corporel, ce qui permet d'obtenir des réponses honnêtes et de comprendre plus clairement les besoins des personnes.
Chercheur UX Cons : Selon l'endroit où se trouve l'utilisateur, il peut être fastidieux pour un chercheur de se déplacer ou de trouver des participants pour des entretiens sur le site remote . Les entretiens requièrent un engagement actif et peuvent être difficiles à mettre en place sans les ressources adéquates.
GPT-4 Pros : GPT-4 peut rapidement générer des questions pour les entretiens avec les utilisateurs, ce qui permet de gagner du temps sur la recherche et permet aux entreprises d'obtenir l'avis des utilisateurs plus rapidement que jamais. GPT-4 commence également à comprendre le sentiment des utilisateurs (Remarque : il s'agit d'une notion différente de la nuance et de la communication non verbale) grâce à la PNL, ce qui permet de mieux comprendre les besoins des clients.
GPT-4 Cons : Le GPT-4 est limité par son accès aux données de formation et peut passer à côté d'informations importantes qui auraient pu être découvertes par le biais d'une conversation humaine. Il ne peut pas non plus, au moment de la rédaction du présent document, interpréter les signaux non verbaux ou détecter les nuances subtiles dans les conversations, ce qui le rend moins fiable lorsqu'il mène des entretiens avec des utilisateurs. En fait, l'IA ne peut pas vraiment lire entre les lignes. Si elle peut être très utile pour recueillir les commentaires des clients, elle ne leur demande pas assez souvent POURQUOI.
Le gagnant : Avez-vous déjà essayé de parler à un chatbot pour ensuite devoir discuter avec un représentant du service client ? Parfois, il est plus facile et plus efficace d'avoir des conversations avec un humain. Il en va de même ici : il est préférable que les entretiens avec les utilisateurs soient menés par des humains. Le GPT-4 peut être utilisé pour formuler des questions, mais il est de loin préférable de faire appel à des chercheurs UX qualifiés pour les entretiens proprement dits. En fin de compte, les enquêteurs humains ont tendance à produire des résultats de meilleure qualité que les chatbots ou les robots alimentés par l'IA.
Cependant, il est possible d'utiliser les deux en harmonie en utilisant l'outil magique AI Note Summarizer de tl;dv. D'un simple clic, il peut aider à résumer un moment spécifique. Cela permet aux chercheurs UX de se concentrer sur l'utilisateur plutôt que de prendre des notes, et de s'assurer que les moments importants sont capturés !
ALSO ! tl;dv prévient le redoutable "UX Researcher Shadow Effect " ( effet d'ombre du chercheur UX ). Vous savez ce que c'est... Ce truc où deux chercheurs UX sont assis sur le même appel, mais où l'un d'entre eux reste là, silencieux, à prendre des notes. Pour être honnête, c'est un peu effrayant et grâce à tl;dv qui transcrit, étiquette et enregistre tout, vous pouvez vous débarrasser de cette troisième roue du carrosse. Résultat.
@tldv.io Au moins, ils n'ont pas remarqué les pellicules. Magic Search disponible GRATUITEMENT #tldv #chatgpt #ai #tech #startup #onlinemeeting #meetings
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🤖 BONUS AI Prompts :
Quels sont les plus grands défis auxquels les utilisateurs sont confrontés ?
Comment aimeraient-ils que ces défis soient relevés ?
Quelles sont les caractéristiques du produit ou du service qu'ils jugent les plus utiles ?
Quel impact ce produit/service a-t-il eu sur leur vie ?
Quels autres produits ou services utilisent-ils et pourquoi ?
Y a-t-il des domaines dans lesquels ils pensent que le produit/service pourrait être amélioré ?
Existe-t-il des caractéristiques ou des solutions que vos concurrents proposent et que vous n'offrez pas encore, mais que vous devriez envisager d'ajouter ?
Analyse d'autres sources de données
L'examen d'autres sources de données, telles que les enquêtes, les sondages et les commentaires des clients, est un autre moyen d'obtenir des informations sur les besoins des clients. Cela peut aider à comprendre le sentiment des utilisateurs et à découvrir des domaines à améliorer ou des tendances émergentes.
😍 Chercheur UX Pour : Les chercheurs UX sont bien équipés pour analyser les réponses aux enquêtes et les données qualitatives issues des commentaires des clients. Ils peuvent élaborer des questions pertinentes qui abordent les sujets qui comptent le plus en fonction du contexte du projet. En outre, un chercheur UX possède les compétences nécessaires pour interpréter les données structurées et non structurées, ce qui facilite l'identification de modèles ou de corrélations entre les variables.
😵 Chercheur UX Inconvénients : Selon la taille du projet, un chercheur UX peut ne pas avoir assez de temps pour exploiter toutes les sources de données disponibles en temps voulu. En outre, l'analyse manuelle des données peut être fastidieuse et demander beaucoup de travail.
😍 GPT-4 Avantages : L'IA peut traiter rapidement de grandes quantités de données et analyser les résultats en temps réel. Elle peut également identifier des modèles ou des corrélations entre des variables qui ne seraient pas immédiatement évidentes pour les humains. L'IA élimine le besoin d'analyses manuelles et permet aux entreprises de prendre de meilleures décisions en fonction des commentaires des clients ou des réponses aux enquêtes.
😵 GPT-4 Inconvénients : l'IA est limitée par son accès à sa base de données, ce qui peut fausser les résultats de manière positive ou négative. En outre, pour le moment, l'IA ne peut pas interpréter les indices non verbaux tels que le ton ou le langage corporel, qui sont des facteurs importants pour interpréter les commentaires des clients.
🏆 Le gagnant : Dans ce cas, les chercheurs UX et l'IA ont des avantages et des inconvénients uniques. Alors que les chercheurs UX sont mieux équipés pour l'analyse manuelle, l'IA peut aider à l'exploration de données et à l'analyse rapide de grands ensembles de données. En fin de compte, il serait préférable d'utiliser une combinaison des deux pour obtenir les informations les plus précises à partir des commentaires des clients et des enquêtes. Encore une fois, c'est une autre paire de manches !
🤖 BONUS AI Prompts :
Quels sont les types de commentaires des clients ?
Y a-t-il des thèmes ou des tendances communs dans les réponses des clients ?
Quelles sont les fonctionnalités dont les utilisateurs sont le plus satisfaits ?
Quels sont les domaines à améliorer, d'après les commentaires des utilisateurs ?
Comment le sentiment des utilisateurs varie-t-il en fonction des données démographiques ou des régions ?
Existe-t-il des corrélations inattendues entre les variables qui pourraient faire l'objet d'une étude plus approfondie ?
Élaborer un plan UX
Une fois les informations recueillies, il est temps de créer un plan UX. Ce plan doit prendre en compte les besoins, les comportements et les préférences des utilisateurs, ainsi que la meilleure façon d'utiliser les solutions technologiques pour les satisfaire.
😍 UX Researcher Pros : Un chercheur UX peut apporter une touche humaine inestimable lors de l'élaboration d'un plan UX. Ils sont mieux équipés pour comprendre les perspectives des clients et développer des solutions créatives qui prennent en compte les nuances du comportement des utilisateurs. En outre, ils sont plus susceptibles d'être en mesure de repérer les problèmes potentiels avant qu'ils ne se produisent, car ils comprennent le comportement humain à un niveau plus profond que les systèmes alimentés par l'IA.
😵 Chercheur UX Inconvénients : L'analyse manuelle des données peut être longue et fastidieuse, ce qui limite leur capacité à suivre le rythme des progrès rapides de la technologie. En outre, les chercheurs UX peuvent ne pas avoir les compétences techniques nécessaires pour élaborer un plan qui tire parti de toutes les technologies disponibles. L'élaboration d'un plan peut également prendre quelques semaines.
😍 GPT-4 Pros : L'IA peut rapidement traiter les données et identifier des modèles ou des corrélations entre les variables, ce qui peut être utile pour élaborer un plan UX efficace. Elle élimine également le besoin d'analyses manuelles et permet aux entreprises de prendre des décisions basées sur des insights précis. C'est tellement rapide. En fait, il peut concevoir un plan en une minute. Oui, une minute !
😵 GPT-4 Cons : Vous connaissez l'avantage d'un plan en une seule minute ? Oui, c'est l'un de ces scénarios où l'on obtient ce que l'on met. L'IA ne peut pas entièrement lire ou reproduire tous les facteurs nécessaires lors de la création d'une expérience centrée sur l'utilisateur. En fait, elle ne peut pas interpréter quoi que ce soit qui puisse vous apporter de la valeur. Il existe un risque réel de s'appuyer totalement sur une IA, de lui faire confiance et de lui cracher littéralement un "mauvais" plan.
🏆 Le gagnant : Je veux dire, c'est assez évident, mais ne faites pas confiance à la machine ! Chercheur UX sur toute la ligne, bébé.
Souhaitez-vous vraiment utiliser des messages d'encouragement muets ?
Conseiller la priorisation du MVP
Une fois le plan UX élaboré, il est temps de hiérarchiser les fonctionnalités et de créer un produit minimum viable (MVP). Les MVP sont la version la plus basique d'un produit ou d'un service qui peut être lancée pour recueillir les commentaires des utilisateurs. Ces commentaires peuvent ensuite être utilisés pour améliorer le produit ou le service avant de lancer une version complète.
😍 UX Researcher Pros : Un chercheur UX compétent est bien équipé pour hiérarchiser les besoins des utilisateurs et développer un MVP en fonction de ces besoins. Ils comprennent comment les utilisateurs interagissent avec les produits, les services et les sites web, ce qui les rend mieux équipés pour cette tâche que les systèmes alimentés par l'IA. En outre, ils sont plus susceptibles de repérer les problèmes potentiels ou les domaines d'amélioration avant de lancer le MVP.
😵 Chercheur UX Inconvénients : les chercheurs UX peuvent ne pas connaître les dernières technologies ou les derniers outils pour développer des MVP. En outre, ils peuvent avoir du mal à développer des solutions innovantes basées sur les commentaires des utilisateurs s'ils rencontrent un quelconque "blocage" humain.
😍 GPT-4 Pros : Les systèmes alimentés par l'IA peuvent rapidement traiter et analyser de grands ensembles de données afin d'identifier les domaines à améliorer et de prioriser les fonctionnalités pour un MVP. Ils éliminent également la nécessité d'une analyse manuelle, ce qui permet de gagner du temps et d'économiser des ressources.
😵 GPT-4 Inconvénients : l'IA ne tient pas compte du facteur humain lorsqu'elle interprète les données, ce qui signifie qu'elle ne peut pas comprendre les sentiments ou les préférences des utilisateurs - ce qu'un chercheur UX pourrait faire. En outre, les systèmes alimentés par l'IA ne sont bons qu'en fonction de leurs entrées, ce qui signifie que toute donnée inexacte entraînera des résultats peu fiables.
🏆 Le gagnant : Encore une fois, cette décision est évidente. Le chercheur UX l'emporte également dans cette catégorie ! Ce sont les experts qui comprennent les commentaires des utilisateurs et savent quels éléments de conception doivent être améliorés ou modifiés en fonction de ces commentaires. Les systèmes alimentés par l'IA peuvent être capables de calculer des chiffres rapidement, mais ils manquent de la touche humaine qui est si importante lorsqu'il s'agit de créer un MVP réussi.
🤖 BONUS AI Prompts :
Quels sont les indicateurs clés qui peuvent être utilisés pour évaluer l'efficacité des fonctionnalités MVP ?
Expliquez le processus de hiérarchisation des fonctionnalités MVP en fonction du retour d'information des utilisateurs ?
Comment les chercheurs UX peuvent-ils travailler avec des équipes interfonctionnelles pour s'assurer que l'expérience utilisateur est une priorité dans le développement des MVP ?
Pouvez-vous nous donner quelques bonnes pratiques pour intégrer les commentaires des utilisateurs dans l'établissement des priorités des MVP ?
Quels sont les compromis possibles lors de la hiérarchisation des fonctionnalités d'un MVP et comment prendre des décisions éclairées en conciliant les besoins des utilisateurs, la faisabilité technique et les objectifs de l'entreprise ?
🏆😍 L'ultime gagnant ?
Il s'agit d'un chercheur UX de la vie réelle, bien sûr !
Quel que soit le degré d'avancement de l'IA, il y aura toujours un élément d'incertitude lors de la prise de décisions impliquant des comportements et des préférences humains complexes.
Un chercheur UX compétent peut fournir des informations inestimables sur les besoins et les préférences des utilisateurs, ce qui en fait le choix le plus efficace pour développer un plan UX efficace et prioriser les fonctionnalités pour un MVP.
Si l'IA présente des avantages pour l'analyse des données, elle ne peut pas remplacer le cerveau humain et sa capacité à interpréter les données de manière plus efficace.
Donc, si vous voulez un plan UX efficace ou un MVP réussi, faites appel à un chercheur UX !
Ce sont des experts en matière de retour d'information de la part des utilisateurs, et ils peuvent s'assurer que votre produit ou service est développé en tenant compte de l'utilisateur.
Cependant, même le meilleur chercheur UX peut bénéficier d'une aide basée sur le GPT, et tl;dv utilise le GPT-3 pour aider à transcrire, prendre des notes et produire un contenu très précis. Alors, allez-y, essayez !
