Команда
Как ИИ помогает проводить исследования и создавать цифровые продукты
Редактор: Валерия Павлова
Время чтения: 7 минут
16 октября 2024
Представьте, что вы запускаете новый fintech-продукт. Для того, чтобы он был полезным, нужно проводить кабинетные исследования и опросы, чтобы корректировать продукт по ходу разработки, делать глубинное интервью.
Что делать, если нет времени
Но что делать, если вы хотите просто проверить гипотезу и нет времени на долгие опросы? Или гипотез несколько, и вы хотите выбрать самые работающие? Или вы хотите моментально получать обратную связь по любому изменению продукта?
На помощь придет нейросеть. Мы провели небольшой эксперимент: с помощью Chat GPT создали несколько виртуальных клиентов и заставили поделиться ожиданиями от нового продукта инвестиций.
В этой статье расскажем, что у нас получилось, а что придется доделывать за ИИ. Спойлер — ИИ неидеален, маркетологи будут с работой.
Создаем виртуальных финтех-клиентов
Один из ключевых элементов в написании промта для Chat GPT — это заданная роль. Именно она определяет, как нейросеть будет действовать и какие советы или ответы предложит.
Учитывая этот момент, можно создать виртуальных клиентов для финтех-продуктов. Эти нейро-клиенты будут делиться своими проблемами, помогать тестировать гипотезы и генерировать идеи для улучшения платформы. А мы делать выводы.
Как создать правильный промт? Сформулируем цель исследования, придумаем виртуальные «аватары» типичных клиентов, дадим им имена и опишем их финансовые привычки, цели, проблемы и ожидания от продукта.
Вот что у нас получилось:
«Привет! Меня зовут Валентина Финансова, я директор по продукту в IT-компании и консультант по личным финансам. Сейчас работаю над новым финтех-продуктом для управления инвестициями, но мне пока не хватает данных по поведению клиентов. Я буду задавать разные вопросы и накидывать идеи, а ты, в зависимости от того, кого я попрошу, отвечай, как один из этих людей».
Сергей, 45 лет
Директор небольшой компании, активный инвестор. Интересуется рынком акций и криптовалют. Подход к инвестициям рискованный, но достаточно взвешенный. В основном вкладывается в долгосрочные активы, но иногда рискует с альткоинами. Ценит платформы с хорошей аналитикой и быстрыми транзакциями. Ожидания : удобная аналитика, интеграция с другими сервисами, моментальная обратная связь.
Анна, 30 лет
Продуктовый аналитик, недавно начала интересоваться инвестициями. Вкладывает небольшие суммы, ориентируется на долгосрочные цели — накопить на квартиру и путешествовать несколько раз в год. Ей важна простота интерфейса и понятная аналитика, потому что у неё нет финансового образования. Ожидания: советы по оптимизации расходов и удобный трекинг прогресса.
Дмитрий, 23 года
Недавно окончил вуз, работает junior-тестировщиком в стартапе и активно инвестирует. Считает, что традиционные банковские продукты морально устарели, предпочитает финтех-решения с минимальной бюрократией и с пониманием современных требований. Дмитрий вкладывает деньги в основном в криптовалюты, не боится риска. Ему нужны удобные графики, диаграммы и алерты, а также информация о волатильности рынка.
Такой подход поможет собрать обратную связь от разной целевой аудитории и быстрее протестировать гипотезы.
Общаемся с виртуальными клиентами и собираем инсайты
Задаем первые вопросы: интересовались ли наши клиенты инвестициями? Если да — то с каким сложностями они столкнулись? Если нет — узнаем, почему: не хватало информации, казалось слишком рискованным или просто не было необходимости? Важно не просто получить «да» или «нет», а разобраться в мотивах и барьерах, чтобы лучше понять потребности аудитории. Эти инсайты помогут скорректировать стратегию, выбрать правильные акценты в коммуникации и создать продукт, который действительно решает проблемы пользователей.
Все наши виртуальные клиенты знакомы с инвестициями, но сложности у каждого свои.
Теперь узнаем, что могло бы мотивировать наших потенциальных клиентов на использование продукта? Какое преимущество стало бы ключевым в вопросе принятия решения?
Кроме мнения наших клиентов получаем несколько ценных идей для развития на будущее
Давайте уточним, что может кардинально оттолкнуть наших клиентов в продукте:
Клиенты описывают негативный опыт — это поможет не повторить ошибки в своем продукте
Дальше поэкспериментируем, создав небольшую групповую динамику. Сначала попросим Сергея и Дмитрия помочь Анне.
Виртуальные клиенты могут давать советы друг другу, исходя из контекста
А теперь поговорим с Анной: узнаем, поменяется ли ее мнение насчет инвестиций?
Виртуальные клиенты могут завязать небольшой диалог друг с другом
Немного подискутируем по поводу цены: какую цену готовы заплатить наши потенциальные клиенты за инвестиционный продукт, который отвечает всем их требованиям.
Обсуждая цены с виртуальными клиентами, можно предположить ценовой диапазон тарифов
И поймем, чем «зацепить» клиентов, если захотим увеличить стоимость:
Собираем инсайты: как повысить ценность продукта
Ну и самое главное! К какой цели/результату хотят прийти наши клиенты? Можем спрогнозировать, насколько наш потенциальный продукт будет соответствовать ожиданиям.
Результаты общения с виртуальными клиентами можно использовать в рекламных коммуникациях. Если дать более детальные вводные, мы можем прийти к более точным результатам такого нейроисследования.
Кто лучше: реальный маркетолог или виртуальный исследователь?
Извечный вопрос: «Так что же выбрать: штатного маркетолога или новые технологии?» Давайте сравним их навыки, гибкость, затраты и роль в бизнесе. Реальный маркетолог обладает живым опытом, стратегическим мышлением и интуицией, способной уловить тонкие изменения в поведении аудитории. Он адаптируется к ситуации, учитывает контекст и может креативно подойти к решению задач. С другой стороны, виртуальный исследователь анализирует большие объемы данных быстрее, не подвержен субъективным суждениям и способен выявлять скрытые закономерности, оставаясь при этом экономически выгодным решением. В идеале — это не конкуренты, а партнеры: технологии усиливают маркетолога, а маркетолог направляет алгоритмы в нужное русло.
Качество аналитики и креативность
Опытный маркетолог может предложить нестандартные решения, которые учитывают тонкости целевой аудитории и трендов, культурные различия и контекст. ИИ пока так не умеет: он ориентируется на уже существующие данные, и его решения часто основаны на прошлых моделях, что ограничивает его возможности в создании оригинальных и прорывных идей.
В свою очередь ИИ может анализировать огромные массивы данных, выявлять скрытые закономерности и прогнозировать поведение клиентов на основе аналитики, быстро выполнять анализ конкурентов и прогнозировать. Давайте честно, в этом вопросе человеческий ресурс ограничен.
Скорость работы
Маркетолог может разработать стратегию с учетом уникальных особенностей клиента и бизнеса, но один человек или даже целая команда не может обрабатывать такие объемы данных так же быстро, как ИИ.
Однако автоматизация может ограничить творчество: быстрая обработка не всегда означает высокое качество, если не учитывать важные нюансы и стратегические цели.
Затраты и ресурсы
Вы можете нанять специалиста под конкретные проекты или задачи, что снижает затраты на постоянного сотрудника. Правда, опытные маркетологи могут быть дорогими, а маркетинговые агентства требуют больших бюджетов на кампании.
В долгосрочной перспективе ИИ-системы дешевле, так как они не требуют постоянной зарплаты и могут работать круглосуточно. Вопрос лишь в том каких вложений потребует первоначальная разработка и настройка ИИ-систем.
Взаимодействие с клиентами
Маркетолог способен устанавливать личные связи с клиентами, учитывая их настроение, предпочтения и запросы, в то время как ИИ не может устанавливать эмоциональные или личные связи, что важно в человекоцентричном маркетинге. Все, что касается эмоционального интеллекта и личных контактов — мяч на стороне людей, нейросеть не готова предложить альтернативу.
В конечном итоге, выбор между реальным маркетологом и ИИ зависит от задач компании:
если важны креативные идеи, гибкость и понимание тонкостей взаимодействия с людьми — лучше довериться реальному маркетологу. Если нужно быстро анализировать большие объемы данных и прогнозировать тренды — ИИ станет незаменимым инструментом.
Оптимальный вариант — это сочетание обоих подходов: использование ИИ для рутинной аналитики и данных, а человека — для разработки стратегий и воплощения идей. Именно такой подход мы практикуем в Цифровых привычках.
Благодаря этому мы добиваемся баланса между скоростью и точностью анализа, сохраняя креативность и гибкость в принятии решений.
