Automatizar lo cotidiano: 4 herramientas de IA para mejorar la investigación de UX

El enfoque de los líderes de producto y UX en la investigación de usuarios es ahora más fuerte que nunca. Y todos reconocemos el papel fundamental que desempeña la investigación de UX en la creación de experiencias de usuario excepcionales que realmente satisfagan las necesidades del cliente.

Sin embargo, los diseñadores de UX suelen encontrarse con grandes obstáculos durante el proceso de investigación. Las tareas repetitivas y los análisis que requieren mucho tiempo pueden complicar aún más el proceso.

Ante estos desafíos, se han desarrollado potentes herramientas de IA para optimizar la investigación de UX y lograr mayor facilidad, escalabilidad y precisión. Estas herramientas ofrecen una solución al automatizar algunos de los principales obstáculos en la investigación de UX.

En este artículo, analizamos estos cuellos de botella comunes, examinamos el papel de la IA para la investigación de UX y exploramos las mejores herramientas de IA para mejorar la investigación de UX.

Desafíos en la investigación de UX

Exploremos los desafíos más comunes que enfrentan los UXers al realizar investigaciones:

Elegir el método de investigación adecuado para sus necesidades

Seleccionar el método de investigación más adecuado puede ser un gran obstáculo para los diseñadores de UX. El atractivo de las nuevas metodologías de moda a menudo eclipsa los métodos probados que mejor se adaptan a la pregunta de investigación en cuestión.

Un error común al realizar una investigación de UX es confiar únicamente en encuestas para obtener información cuantitativa cuando las entrevistas a usuarios o las pruebas de usabilidad podrían proporcionar datos más ricos y contextuales.

La clave está en comprender las fortalezas y limitaciones de los diferentes métodos.

La IA puede ayudarte a identificar el método de investigación adecuado según los requisitos y limitaciones de tu proyecto. También puede comparar distintos métodos de investigación y ayudarte a saber cuál se adapta mejor a tus necesidades.

Por ejemplo, las encuestas son excelentes para recopilar datos cuantitativos de muestras grandes, mientras que las entrevistas a usuarios profundizan en sus necesidades y motivaciones. Las pruebas de usabilidad, por otro lado, proporcionan información invaluable sobre el comportamiento del usuario en un contexto de producto específico.

Redactar preguntas perfectas para encuestas y entrevistas con sesgos mínimos

La forma en que formula las preguntas o interactúa con los participantes en las entrevistas de UX puede influir en sus respuestas. Para mitigar este sesgo, es necesario diseñar cuidadosamente las preguntas de investigación y un enfoque de facilitación neutral.

Si bien esto normalmente puede ser bastante complicado, la IA puede ayudarlo a desarrollar preguntas neutrales para encuestas y entrevistas que limiten los sesgos.

Transcripción de entrevistas extensas y codificación de datos cualitativos

Una de las tareas que más tiempo consume en la investigación de UX es la transcripción de entrevistas largas y la codificación de datos cualitativos.

Sin embargo, con la llegada de herramientas basadas en IA como Otter.ai, este proceso puede automatizarse. Estas herramientas pueden transcribir grabaciones de audio y ayudar con la codificación de temas y el análisis de sentimientos, liberando tiempo valioso para que los diseñadores se centren en interpretar los datos y extraer información útil.

Analizar grandes conjuntos de datos puede ser complicado y casi sobrehumano.

Interpretar grandes cantidades de datos cualitativos y cuantitativos puede ser abrumador, especialmente para equipos de UX pequeños. Identificar temas e ideas clave requiere sólidas habilidades de análisis de datos, generalmente muy alejadas de las habilidades de un diseñador de UX.

Con la IA, los UXers pueden generar automáticamente información y visualizaciones a partir de conjuntos de datos complejos. Estas pueden utilizarse para identificar rápidamente tendencias y comunicar eficazmente los resultados de las investigaciones, incluso a interesados ​​sin conocimientos técnicos.

Las 4 mejores herramientas de IA para la investigación de UX

Examinemos las mejores herramientas de IA para la investigación de UX y cómo puede usarlas para mejorar el proceso de investigación de UX y superar los desafíos de investigación que hemos destacado.

1. ChatGPT y Gemini para generar ideas de investigación

Herramientas generativas como ChatGPT y Gemini ofrecen una propuesta de valor única para los UXers en las primeras etapas de la planificación de su investigación.

Estas dos herramientas de IA pueden mejorar significativamente la planificación de su investigación y liberar tiempo para centrarse más en la interpretación y la toma de decisiones de diseño. También pueden ayudarle a ofrecer una experiencia de usuario (UX) más conectada con su público objetivo.

A continuación se muestran algunas formas en las que puede utilizar estas dos IA para la investigación de UX:

• Lluvia de ideas y refinar las preguntas de investigación— Si no puede formular una pregunta de investigación clara, simplemente debe proporcionar información de fondo sobre su proyecto y su público objetivo, y herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT o Gemini pueden sugerir preguntas de investigación relevantes.
• Analice sus preguntas de investigación y encuentre formas de refinarlas para mayor claridad y dirección.— El uso de IA para la investigación de UX garantiza que sus preguntas de investigación apunten a los comportamientos de los usuarios más relevantes para recopilar datos que aborden directamente sus objetivos de investigación.
• Descubra la mejor metodología— Puede usar ChatGPT o Gemini para determinar qué método de investigación funciona mejor para ayudarlo a alcanzar sus objetivos de investigación una vez que tenga sus preguntas de investigación.
• Resalte cualquier laguna en su estudio de investigación—Es posible que haya pasado por alto lagunas en su plan de investigación, y el uso de IA para la investigación de UX puede ayudarlo a superar estas lagunas.

2. Otter.ai para la transcripción de entrevistas

La investigación de UX suele implicar la recopilación de información de los usuarios mediante entrevistas, encuestas y sesiones de pruebas. La transcripción manual de grabaciones de audio requiere mucho tiempo y es propensa a errores.

Aquí es donde puedes aprovechar la IA para la investigación de UX. Otter.ai puede unirse automáticamente a tus reuniones para grabar, tomar notas y usar la IA para optimizar la transcripción. Aquí tienes algunas maneras en que Otter.ai lo hace por ti:

• Transcribir automáticamente entrevistas y sesiones de pruebas de usuarios— Otter.ai permite a los investigadores centrarse en observar el comportamiento de los usuarios y tomar notas contextuales durante las entrevistas con sus transcripciones en tiempo real, editables y con capacidad de búsqueda.
• Crear resúmenes de la discusión que puedan compartirse fácilmente con las partes interesadas relevantesAl crear resúmenes de entrevistas, ya sean en vivo o pregrabadas, Otter.ai reduce significativamente la carga de trabajo posterior a la entrevista, lo que le permite dedicar más tiempo al análisis de los datos de los usuarios. También puede resaltar y anotar las transcripciones y compartir notas con las partes interesadas.
• Permitir a los investigadores analizar directamente la transcripción a través del chat de IA— Otter.ai permite a los investigadores interactuar con la transcripción a través de una interfaz de chat de IA, lo que mejora significativamente la precisión de los datos en comparación con los métodos manuales de toma de notas y garantiza la integridad de los comentarios de los usuarios capturados.

3. Typeform para crear formularios más inteligentes

Typeform te ayudará a crear encuestas y formularios que puedes utilizar para obtener mejor información. Cuenta con funciones de IA que optimizan la creación de formularios y la recopilación de datos. Aquí tienes un resumen de las funciones de IA más útiles de Typeform:

• Construye y diseña tu formulario— Simplemente describe tus objetivos para la encuesta y la IA de Typeform te sugerirá tipos de preguntas y opciones de respuesta relevantes. Esto impulsa el proceso de creación del formulario, te ayuda a superar el síndrome de la página en blanco y te asegura recopilar los datos correctos.
• Obtenga opciones contextuales para sus preguntas de opción múltipleLa IA de Typeform puede generar automáticamente opciones de respuesta de opción múltiple y desplegables según las palabras clave que introduzcas en tu pregunta. Esto te ahorra tiempo buscando opciones de respuesta y garantiza que tus preguntas ofrezcan a los usuarios opciones de respuesta claras y relevantes.
• Personalice fácilmente el diseño y la estética de la encuesta.La IA de Typeform puede escanear tu sitio web y sugerir elementos de diseño que se ajusten a tu marca. También puede sugerir una lógica de ramificación personalizada según el contenido del formulario, personalizando la encuesta según las respuestas de los usuarios. Esto garantiza que los usuarios vean solo preguntas relevantes, creando una experiencia más atractiva.
• Obtenga información inteligenteTambién puedes usar la IA de Typeform para la investigación de UX en la fase posterior a la encuesta. Typeform convierte automáticamente las respuestas de la encuesta en gráficos y tablas. Esto te ahorra tiempo en la visualización y manipulación de datos y ayuda a los investigadores a identificar patrones y puntos clave al instante. Además, destaca la opinión del usuario en las respuestas, lo que permite a los expertos en UX evaluar la satisfacción e identificar rápidamente áreas de mejora.

4. Kraftful para el análisis de opiniones de los usuarios

Kraftful cuenta con capacidades de IA diseñadas específicamente para optimizar el análisis de la opinión de los usuarios para el desarrollo de productos. Solo tiene que seleccionar e integrar la fuente de datos, y Kraftful se encargará del resto. Con Kraftful, puede extraer datos de las reseñas de sus aplicaciones, tickets de soporte, transcripciones de llamadas y reseñas de sitios web.

A continuación, se muestra un desglose de cómo Kraftful utiliza el análisis de texto impulsado por IA:

• Análisis de sentimientos de los comentarios de los usuariosKraftful puede automatizar tareas repetitivas como la categorización y el análisis de sentimientos. La IA puede identificar sentimientos positivos, negativos y neutrales en los comentarios de los usuarios, lo que ayuda a los equipos de producto a comprender más rápidamente la satisfacción general del usuario y las áreas de preocupación.
• Modelado de temas que va más allá de las simples búsquedas de palabras claveLa IA de Kraftful utiliza el modelado de temas para descubrir patrones ocultos y temas recurrentes en los comentarios de los usuarios y los datos de entrevistas. Esto ayuda a los equipos de producto a identificar tendencias inesperadas y problemas de los usuarios que podrían haberse pasado por alto en el análisis tradicional, lo que les permite tomar decisiones basadas en datos.
• Categorización automatizada de los comentarios de los usuariosKraftful también ofrece IA para la investigación de UX, lo que permite categorizar los comentarios de los usuarios en categorías predefinidas, como errores, solicitudes de funciones o problemas de usabilidad. Esto ayuda a los equipos de producto a ahorrar tiempo y esfuerzo al analizar los comentarios.

Bono: Insight7 para un vocabulario personalizado

Aquí tienes una herramienta extra que usa IA para mejorar tu investigación de UX: Insight7. Insight7 ofrece precisión y personalización específicas para cada sector para tu investigación de UX, al igual que Kraftful, pero con un toque extra.

Para usuarios de los sectores legal, financiero y sanitario, donde la precisión de las transcripciones es fundamental, Insight7 ofrece una función de “vocabulario personalizado”. Con esta función, puede cargar terminología específica del dominio para garantizar que las transcripciones reflejen los matices de la jerga de su sector.

Además, Insight7 proporciona plantillas prediseñadas para mejorar la elaboración de conocimientos para diversas áreas de investigación, como investigación de mercado, comunicaciones de marketing e investigación de clientes.

Aspectos a tener en cuenta al utilizar IA para la investigación de UX

El uso de IA para la investigación de UX puede ofrecer enormes beneficios, pero debes tener en cuenta las limitaciones y consideraciones involucradas:

• Si bien la IA es una herramienta poderosa, no puede tomarse al pie de la letra. No puede reemplazar el pensamiento crítico ni la comprensión de las metodologías de investigación que un investigador experto aporta. Siempre revise críticamente las sugerencias y los cálculos de la IA y asegúrese de que se ajusten a sus objetivos de investigación.
• Los algoritmos de IA se entrenan con conjuntos de datos, que a veces pueden estar sesgados. Tenga en cuenta los posibles sesgos en los datos que utilizan las herramientas de IA.
• La calidad de los datos proporcionados a la herramienta de IA impacta directamente en la calidad del análisis de IA. Los equipos de producto deben asegurarse de recopilar comentarios claros, concisos e imparciales de los usuarios para aprovechar al máximo las capacidades de la IA.

Nota final

Si aprovecha estas herramientas de IA estratégicamente y, al mismo tiempo, mantiene su experiencia en investigación, podrá acelerar significativamente su proceso de investigación. Estará capacitado para obtener información más profunda del usuario con mayor rapidez y tomar decisiones basadas en datos que conduzcan a un diseño centrado en el usuario y a experiencias de producto exitosas.

Sin embargo, es importante recordar que la IA es un asistente poderoso, no un reemplazo de su experiencia.

La capacidad de comprender las necesidades de los usuarios, interpretar los resultados de las investigaciones de forma creativa y traducir los conocimientos en soluciones de diseño prácticas sigue siendo el dominio de los investigadores y diseñadores de UX expertos.

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