Siamo finalmente nel 2025! So che questo post è un po' in ritardo per augurarvi un felice anno nuovo, ma lo farò comunque: felice anno nuovo 2025 a tutti! Ma non è tutto. Sono tornato con nuove idee e questa volta parliamo di intelligenza artificiale, ma da una prospettiva di ricerca UX. Sì, vi vedo, ricercatori UX! Oggi esploreremo come l'intelligenza artificiale può migliorare le fasi di ricerca e come i ricercatori UX possono sfruttare questa tecnologia.
Cos'è la ricerca UX?
La maggior parte di voi ha probabilmente già svolto il ruolo di ricercatore UX, volontariamente o meno. Per chi non avesse mai sentito parlare di questo campo, vorrei spiegare brevemente in cosa consiste.
In genere, è facile riconoscere un ricercatore UX: è colui che pone un sacco di domande, in continuazione, per tutto il giorno. Continua a tormentare il cliente o il project manager per ottenere risposte alle sue domande. Ma, cosa ancora più seria, questa è la persona responsabile delle fasi di scoperta, definizione e ideazione.
Ma sappiamo tutti che, a seconda dell'azienda e del suo livello di maturità, la ricerca a volte si limita a un'intervista con il cliente, ad alcune interviste agli utenti, alla creazione di profili, a un rapido benchmark e basta.
Ma in realtà la ricerca è molto più di questo:
- Analizzare i dati
- Conduci interviste
- Eseguire test utente
- Condurre analisi competitive
- Utilizzo dell'eye tracking
- Analizza le mappe di calore
- Creare mappe dell'esperienza e mappe dell'empatia
- Organizzare workshop di focus group con le parti interessate
- Ombreggiatura
- Organizzare studi di progettazione
… E altro ancora !
Come puoi vedere, le azioni sono molteplici e il lavoro del ricercatore UX è molto vario. Si tratta di un ruolo essenziale, ma purtroppo non sempre ben compreso da tutti.
Ricerca UX in ambito aziendale
La ricerca UX è un po' come il supereroe silenzioso dell'azienda. Ottimizza l'esperienza utente ed elimina i punti di attrito. Aiuta a creare prodotti più intuitivi e soddisfacenti. Molto comodo, vero?
Devo pubblicizzare questa professione perché spesso le aziende preferiscono avere una o due persone al loro interno che si occupino di tutti i ruoli relativi all'interfaccia utente e all'esperienza utente.
E credo che si possa dire con certezza: è molto difficile essere esperti in ogni materia.
Grazie al suo approccio continuo, la ricerca UX consente all'azienda di rimanere agile e rilevante in un mercato in continua evoluzione, perché non vogliamo restare bloccati negli anni 2000: sarebbe una macchia.
E poi promuove la collaborazione tra i team, allineando tutti sulle reali esigenze degli utenti e ottimizzando le decisioni strategiche. In breve, la ricerca UX è il nostro miglior alleato per fare di un prodotto un successo.
I vantaggi che l'azienda trae dal lavoro di ricerca UX
La ricerca UX non riguarda solo il miglioramento dell'esperienza di un prodotto o servizio. Genera inoltre risultati aziendali concreti e misurabili. Che si tratti di redditività, fedeltà o performance di mercato, la ricerca UX ha dimostrato la sua efficacia a diversi livelli.
Secondo diversi studi, ogni euro investito nell'esperienza utente può generare un ritorno sull'investimento che va da 2 100 a € €. Questa variazione dipende dagli sforzi profusi e dall'intensità del coinvolgimento degli utenti. Questa cifra evidenzia che le aziende che investono nella ricerca UX ottengono notevoli vantaggi finanziari, migliorando al contempo la soddisfazione del cliente.
Le aziende che danno priorità all'esperienza utente spesso ottengono risultati migliori rispetto ai concorrenti. Secondo uno studio McKinsey, le aziende con le migliori performance in ambito UX hanno superato l'indice S&P (Standard & Poor's) 35%.
Questa differenza di performance dimostra che la ricerca UX non è solo un vantaggio in termini di soddisfazione del cliente, ma anche un fattore differenziante in un mercato sempre più competitivo. Offrendo un'esperienza migliore, queste aziende attraggono più clienti, aumentano la loro fedeltà e rafforzano la loro posizione sul mercato.
Intelligenza artificiale e ricerca
Infine, parleremo di intelligenza artificiale, perché so che è il motivo per cui stai leggendo questo articolo. Ma dovevo riportare la ricerca UX al suo antico splendore: questa professione è troppo entusiasmante per non essere messa in risalto.
Ma cos'è l'intelligenza artificiale?
Per evitare di dover copiare e incollare la mia definizione di IA nel mio articolo precedente "L'intelligenza artificiale sta uccidendo i test utente tradizionali o li sta ottimizzando?" Ecco un breve riassunto di cosa è l'IA: l'IA (intelligenza artificiale) mira a imitare alcune capacità umane, come la comprensione del linguaggio, il riconoscimento delle immagini, il processo decisionale e l'apprendimento dai dati. È onnipresente nella vita quotidiana, dagli assistenti vocali (Siri, Alexa) agli smartphone (riconoscimento facciale), fino all'assistenza nella diagnosi medica e alla personalizzazione del trattamento.
L'intelligenza artificiale viene utilizzata anche nelle auto a guida autonoma, nei sistemi di navigazione come Waze e perfino nell'intrattenimento per generare opere d'arte o assistere nella creazione visiva. In breve, l'intelligenza artificiale è diventata un'estensione della nostra vita quotidiana, un po' come lo è lo smartphone.
L'intelligenza artificiale può fare ricerca?
L'intelligenza artificiale è un po' come il nostro compagno di squadra super efficiente: è il nostro R2-D2.
Serve ad automatizzare le attività, analizzare i dati e scoprire modelli, consentendo ai ricercatori di concentrarsi su intuizioni più approfondite e decisioni strategiche (in pratica, fa tutto il lavoro noioso mentre noi possiamo essere creativi, pensare a idee brillanti...).
Ma attenzione, l'intelligenza artificiale non è qui per prendere il nostro posto! Dovrebbe essere visto come un punto di partenza e non come un sostituto delle nostre competenze umane.
Ecco come l'intelligenza artificiale aiuta i nostri ricercatori UX:
- Automazione delle attività di ricerca : Semplifica il reclutamento dei partecipanti, la pianificazione della ricerca e l'organizzazione dei dati, riducendo lo sforzo manuale.
- Trascrizione e analisi delle interviste : Trascrive le interviste in tempo reale, evidenzia i temi chiave e genera riassunti.
- Migliorare l'accessibilità dei dati : Organizza grandi volumi di dati, rendendoli facilmente ricercabili e recuperabili.
- Generazione di report di ricerca : Riassume le informazioni in report e presentazioni visive per una migliore comunicazione dei risultati.
- Elaborazione delle risposte al sondaggio : Accelera l'analisi categorizzando le risposte aperte, identificando i sentimenti e riassumendo i punti chiave.
Strumenti di intelligenza artificiale che possono essere utilizzati nella ricerca
Ecco un elenco non esaustivo degli strumenti disponibili sul mercato per migliorare la ricerca UX.
vantaggi:
- Generazione di contenuti : ChatGPT può creare personaggi, dichiarazioni di problemi e storie utente, accelerando le fasi di scoperta e specifica.
- Assistenza alla redazione : Aiuta a scrivere copie di supporto per l'utente e a generare dati realistici per i prototipi.
Confini :
- Comprensione contestuale : ChatGPT potrebbe non essere sufficientemente preciso nell'interpretazione di contesti specifici, il che potrebbe influire sulla pertinenza del contenuto generato.
- Dipendenza dai dati di input : La qualità delle risposte dipende in larga misura dalle richieste fornite, che richiedono una formulazione precisa per ottenere risultati utili.
vantaggi:
- Test utente automatizzati : Maze facilita i test online non moderati, consentendo ai ricercatori di raccogliere feedback sui prototipi senza supervisione diretta.
- Analisi approfondite : Lo strumento genera mappe di calore e analisi dei sentimenti, aiutando a identificare i punti di attrito e le emozioni degli utenti.
Confini :
- Mancanza di moderazione umana : La mancanza di supervisione può portare a interpretazioni errate dei compiti da parte degli utenti, influendo sulla qualità dei dati raccolti.
- Dipendenza dalla qualità del prototipo : Prototipi mal progettati possono dare origine a feedback inaffidabili, limitando l'efficacia dei test.
vantaggi:
- Trascrizione e analisi delle interviste : Looppanel trascrive le interviste in tempo reale, identifica i temi chiave e genera riassunti, riducendo il tempo dedicato all'analisi manuale.
- Organizzazione dei dati :Lo strumento struttura i dati di ricerca, rendendoli facilmente ricercabili e recuperabili.
Confini :
- Precisione delle trascrizioni :Accenti forti o una scarsa qualità audio possono compromettere l'accuratezza delle trascrizioni.
- Interpretazione contestuale :L'intelligenza artificiale potrebbe avere difficoltà a catturare le sfumature contestuali o le emozioni sottili espresse durante le interviste.
vantaggi:
- Simulazione dei comportamenti : Gli utenti sintetici consentono di modellare vari comportamenti senza la necessità di partecipanti reali, velocizzando così il processo di test.
- Esplorazione di scenari diversi : Consentono di esplorare un'ampia gamma di scenari utente senza vincoli logistici.
Confini :
- Mancanza di autenticità : I comportamenti simulati potrebbero non riflettere accuratamente le azioni degli utenti reali, limitando la validità dei test.
- Mancanza di feedback emotivo : Gli utenti sintetici non forniscono reazioni emotive, essenziali per comprendere l'esperienza utente completa.
vantaggi:
- Facilitazione dell'ideazione : FigJam AI aiuta a generare idee, organizzare sessioni di brainstorming e strutturare sessioni di pianificazione, promuovendo la collaborazione tra i team.
- Visualizzazione delle donne : Trasforma i dati grezzi in visualizzazioni comprensibili, aiutando a identificare tendenze e approfondimenti.
Confini :
- Curva di apprendimento : Gli utenti potrebbero aver bisogno di tempo per padroneggiare appieno le funzionalità dello strumento.
- Dipendenza dalla connettività : Per un utilizzo ottimale è essenziale una connessione Internet stabile, il che può rappresentare uno svantaggio in determinate situazioni.
vantaggi:
- Ricerca rapida delle informazioni : Perplexity.ai fornisce risposte concise in tempo reale, facilitando la raccolta di informazioni durante le fasi di ricerca.
- Affidabilità delle fonti : Cita chiaramente le fonti delle informazioni, consentendo ai ricercatori di verificare e approfondire i dati forniti.
Confini :
- Portata limitata : Lo strumento è progettato principalmente per la ricerca di informazioni generali e potrebbe non coprire argomenti molto specifici o tecnici.
- Dipendenza dalle fonti disponibili : La qualità delle risposte dipende dalle informazioni disponibili online, la cui affidabilità e completezza possono variare.
L'intelligenza artificiale è fantastica, ma non risolverà tutti i nostri problemi, soprattutto quelli che rientrano nella magia umana. È quindi fondamentale utilizzarlo in aggiunta ai metodi tradizionali per ottenere risultati davvero ottimali.
Conclusione
Nella mia ricerca ho scoperto che il 51% dei ricercatori UX utilizza già l'intelligenza artificiale nel proprio lavoro quotidiano. L'intelligenza artificiale è lì per supportarci nella raccolta e nell'analisi dei dati, lasciando al contempo spazio alla nostra competenza per interpretare, mettere in discussione e, soprattutto, fornire soluzioni creative e umane.
L'intelligenza artificiale può analizzare rapidamente grandi quantità di dati degli utenti, individuare tendenze che altrimenti avrebbero richiesto giorni di ricerca e persino generare report con informazioni chiave. Molto comodo, vero?
Può anche automatizzare attività come la trascrizione delle interviste, facendoci risparmiare tempo prezioso (perché sappiamo tutti quanto sia noioso riascoltare ore di discussioni). E poi, quando si tratta di analizzare i comportamenti degli utenti con mappe di calore o eye-tracking, l'intelligenza artificiale può interpretare tutto ciò in un batter d'occhio, aiutandoci a capire come gli utenti interagiscono realmente con i nostri prodotti.
Spero quindi che grazie a questo articolo abbiate potuto scoprire nuovi strumenti e che io sia riuscito ad aprirvi gli occhi sul ruolo e sui vantaggi che l'intelligenza artificiale ha da offrirci.
Erwan Nisa, progettista UX presso UX-Republic
