zenno.club Open in urlscan Pro
2606:4700:20::681a:b2f  Public Scan

Form analysis
4 forms found in the DOM

POST /discussion/search/search

<form action="/discussion/search/search" method="post" class="uix_searchForm" data-xf-init="quick-search">
  <a class="uix_search--close">
							<i class="fa--xf far fa-window-close uix_icon uix_icon--close" aria-hidden="true"></i>
						</a>
  <input type="text" class="input js-uix_syncValue uix_searchInput uix_searchDropdown__trigger" autocomplete="off" data-uixsync="search" name="keywords" placeholder="Поиск..." aria-label="Поиск" data-menu-autofocus="true">
  <a href="/discussion/search/" class="uix_search--settings u-ripple rippleButton" data-xf-key="/" aria-label="Поиск" aria-expanded="false" aria-haspopup="true" title="Поиск">
							<i class="fa--xf far fa-cog uix_icon uix_icon--settings" aria-hidden="true"></i>
						</a>
  <span class="uix_search--submit uix_searchIcon">
    <i class="fa--xf far fa-search uix_icon uix_icon--search" aria-hidden="true"></i>
  </span>
  <input type="hidden" name="_xfToken" value="1719529556,15ab88175931685c0a8fca3634e9b671">
</form>

POST /discussion/search/search

<form action="/discussion/search/search" method="post" class="menu-content" data-xf-init="quick-search">
  <h3 class="menu-header">Поиск</h3>
  <div class="menu-row">
    <div class="inputGroup inputGroup--joined">
      <input type="text" class="input js-uix_syncValue" name="keywords" data-uixsync="search" placeholder="Поиск..." aria-label="Поиск" data-menu-autofocus="true">
      <select name="constraints" class="js-quickSearch-constraint input" aria-label="Поиск в" style="width: 71px; flex-grow: 0; flex-shrink: 0;">
        <option value="">Везде</option>
        <option value="{&quot;search_type&quot;:&quot;post&quot;}">Темы</option>
        <option value="{&quot;search_type&quot;:&quot;post&quot;,&quot;c&quot;:{&quot;nodes&quot;:[291],&quot;child_nodes&quot;:1}}">Этот раздел</option>
        <option value="{&quot;search_type&quot;:&quot;post&quot;,&quot;c&quot;:{&quot;thread&quot;:120933}}">Эта тема</option>
      </select>
    </div>
  </div>
  <div class="menu-row">
    <label class="iconic"><input type="checkbox" name="c[title_only]" value="1"><i aria-hidden="true"></i><span class="iconic-label">Искать только в заголовках</span></label>
  </div>
  <div class="menu-row">
    <div class="inputGroup">
      <span class="inputGroup-text" id="ctrl_search_menu_by_member">Автор:</span>
      <input type="text" class="input" name="c[users]" data-xf-init="auto-complete" placeholder="Пользователь" aria-labelledby="ctrl_search_menu_by_member" autocomplete="off">
    </div>
  </div>
  <div class="menu-footer">
    <span class="menu-footer-controls">
      <div class="buttonGroup">
        <button type="submit" class="button--primary button button--icon button--icon--search rippleButton"><span class="button-text">Найти</span></button>
        <button type="submit" class="button--primary google-search-button button button--icon button--icon--fabfa-google rippleButton" formaction="/discussion/google-search/" data-xf-init="tooltip" style="min-width: 40px;"
          data-original-title="Искать в Google" id="js-XFUniqueId1"><span class="button-text">
            <i class="fa--xf fab fa-google" aria-hidden="true"></i>
          </span></button>
      </div>
      <a href="/discussion/search/" class="button rippleButton"><span class="button-text">Расширенный поиск...</span></a>
    </span>
  </div>
  <input type="hidden" name="_xfToken" value="1719529556,15ab88175931685c0a8fca3634e9b671">
</form>

POST /discussion/search/search

<form action="/discussion/search/search" method="post" class="menu-content" data-xf-init="quick-search">
  <div class="menu-row">
    <div class="inputGroup">
      <input name="keywords" class="js-uix_syncValue" data-uixsync="search" placeholder="Поиск..." aria-label="Поиск" type="hidden">
      <select name="constraints" class="js-quickSearch-constraint input" aria-label="Поиск в" style="width: 71px; flex-grow: 0; flex-shrink: 0;">
        <option value="">Везде</option>
        <option value="{&quot;search_type&quot;:&quot;post&quot;}">Темы</option>
        <option value="{&quot;search_type&quot;:&quot;post&quot;,&quot;c&quot;:{&quot;nodes&quot;:[291],&quot;child_nodes&quot;:1}}">Этот раздел</option>
        <option value="{&quot;search_type&quot;:&quot;post&quot;,&quot;c&quot;:{&quot;thread&quot;:120933}}">Эта тема</option>
      </select>
    </div>
  </div>
  <div class="menu-row">
    <label class="iconic"><input type="checkbox" name="c[title_only]" value="1"><i aria-hidden="true"></i><span class="iconic-label">Искать только в заголовках</span></label>
  </div>
  <div class="menu-row">
    <div class="inputGroup">
      <span class="inputGroup-text">Автор:</span>
      <input class="input" name="c[users]" data-xf-init="auto-complete" placeholder="Пользователь" autocomplete="off">
    </div>
  </div>
  <div class="menu-footer">
    <span class="menu-footer-controls">
      <div class="buttonGroup">
        <button type="submit" class="button--primary button button--icon button--icon--search rippleButton"><span class="button-text">Найти</span></button>
        <button type="submit" class="button--primary google-search-button button button--icon button--icon--fabfa-google rippleButton" formaction="/discussion/google-search/" data-xf-init="tooltip" style="min-width: 40px;"
          data-original-title="Искать в Google" id="js-XFUniqueId2"><span class="button-text">
            <i class="fa--xf fab fa-google" aria-hidden="true"></i>
          </span></button>
      </div>
      <a href="/discussion/search/" class="button rippleButton" rel="nofollow"><span class="button-text">Расширенный...</span></a>
    </span>
  </div>
  <input type="hidden" name="_xfToken" value="1719529556,15ab88175931685c0a8fca3634e9b671">
</form>

<form style="display:none" hidden="hidden">
  <input type="text" name="_xfClientLoadTime" value="" id="_xfClientLoadTime" title="_xfClientLoadTime" tabindex="-1">
</form>

Text Content

Меню

 * Форум
   Новые сообщения Поиск по форуму Пользователи Сейчас на форуме
   
   --------------------------------------------------------------------------------

 * Перейти на сайт
 * ZennoPoster
   Автоматизируйте любые веб-задачи и зарабатывайте $$$ не напрягаясь!
   Возможности Справка Купить Скачать демо
 * CapMonster
   Хватит платить за каждую капчу! Автоматическое распознавание свыше 25 000
   видов капч Возможности Справка Купить Попробовать бесплатно
 * ZennoDroid
   Автоматизируйте Android приложения Возможности Справка Купить Скачать демо
 * ZennoProxyChecker
   Мощный прокси-чекер с функцией автопоиска бесплатных прокси Возможности
   Справка Купить Скачать демо
 * Реклама
 * Что нового
   Новые сообщения Недавняя активность

Форум
Вход

Регистрация


ПОИСК

Везде Темы Этот раздел Эта тема
Искать только в заголовках
Автор:
Найти
Расширенный поиск...
Везде Темы Этот раздел Эта тема
Искать только в заголовках
Автор:
Найти
Расширенный...
 * Новые сообщения
 * Поиск по форуму
 * Пользователи
   Сейчас на форуме


Меню

JavaScript отключен. Для полноценно использования нашего сайта, пожалуйста,
включите JavaScript в своем браузере.
 * Форум
 * Русский форум
 * Полезные статьи. Истории успеха
 * Блоги пользователей
 * Редакция Zennolab

 * 
 * 
 * 
 * 
 * 

 * 1
 * 2
 * 3


AI ДЛЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ CUSTOMER ИНТЕРВЬЮ: КАК НЕЙРОНКИ ПОМОГАЮТ ЭКОНОМИТЬ ВРЕМЯ,
СИЛЫ И ДЕНЬГИ КОМПАНИИ

 * Автор темы ZennoLab Team
 * Дата начала 21.06.2024

ZENNOLAB TEAM

SUPER MODERATOR


Команда форума
Регистрация 22.01.2019 Сообщения 1 322 Благодарностей 3 481 Баллы 113
21.06.2024
 * 
 * #1




Продакт-менеджер ZennoDroid Кирилл Демочкин рассказал Яндекс Практикуму о том,
как современные нейросети помогают проводить и анализировать интервью с
кастомерами, а также управлять продуктами, экономить время и ресурсы компании.
Читайте статью по ссылке или ниже.



AI для анализа данных customer интервью: как нейронки помогают экономить время,
силы и деньги компании

Всем привет, я Кирилл Дёмочкин, продакт-менеджер ZennoDroid, ZennoLab. В этой
статье я расскажу, как современные нейросети помогают проводить и анализировать
интервью с кастомерами, а также управлять продуктами, экономить время и ресурсы
компании.

Я работаю в компании ZennoLab с 2017 года и успел поработать над разными
продуктами. Сначала создавал и выстраивал работу команды Customer Success, затем
развивал внутренние продукты — лендинги и личный кабинет пользователей. А сейчас
занимаюсь программой для автоматизации Android устройств. Я увлекаюсь нейронными
сетями, особенно генеративными — и до того, как они стали популярны, вел блог
про генеративные сети в AI. Сейчас у меня есть сайд-проект, который связан с
аналитикой GPT в GPT Store.

Customer interview: зачем проводить

Продакт-менеджер формирует видение и объединяет контрагентов разных команд.
Причём, видение на одной интуиции не построить. Нужно опираться на данные,
которые проще всего собрать у клиентов на кастомер интервью.

Этот инструмент объясняет, почему люди выбирают ваш продукт, для каких целей они
его используют, и как привлечь больше подобных пользователей, которым он будет
полезен.

Когда мы только начинали проводить интервью с пользователями, мы думали, что
наши пользователи достаточно скрытные и не захотят делиться информацией. Они
использовали форматы, которые остаются прибыльными до тех пор, пока про них
почти никто не знает. Но оказалось, что пользователи более открытые, чем мы
думали, и готовы делиться опытом. Даже вознаграждение за интервью было не так
важно, как возможность пообщаться с продакт-менеджером продукта, которым они
пользуются, и поделиться идеями по улучшению.

Отсюда первый совет начинающим продакт-менеджерам:



не стесняйтесь писать своим клиентам — они, скорее всего, более открыты, чем вы
думаете.



Как проходит customer interview

Обычно я собираю список заинтересованных и лояльных клиентов, у которых есть
активная лицензия на продукт. Их можно определить по активности на форуме, в
коммьюнити и частоте обращений в техподдержку. Если у вас настроена продуктовая
аналитика, то вы, скорее всего, можете вытащить информацию ещё и оттуда.

Интервью проводилось довольно много и плотно, поэтому я использовал
тайм-менеджмент — выделял один день в неделю, обычно пятницу. Бронировал
четырехчасовой блок времени в Calendly, оставляя по 15 минут на созвон и 15
минут на перерыв на случай, если разговор затягивается или кто-то опаздывает.
Люди записывались на удобное время, однако без напоминаний около половины из них
пропускали встречи, вероятно, забывая или не считая приоритетными. Поэтому я
начал за пару часов до созвона отправлять напоминания, что значительно повысило
конверсию.



Научитесь говорить на языке ваших пользователей, понимать их проблемы и то, как
они их решают.



Полученную информацию можно использовать для, например, обновления лендинга и
запуска рекламных кампаний, чтобы решить задачи или проблемы, о которых узнали
на интервью. Важно формулировать сообщения теми словами, которыми разговаривают
ваши пользователи — у них часто есть свой сленг, сложившийся в коммьюнити. Люди,
которые пользуются вашим продуктом, привыкли к определенным терминам, нужно
адаптироваться к этому, даже если это не всегда совпадает с вашим пониманием
правильной терминологии.

Как мы используем ИИ во время customer interview

Раньше я записывал все вручную во время интервью, но это мешало слушать клиента
и замечать невербальную коммуникацию. Важно учитывать, что клиенты могут
невербально выражать эмоции, и обращать внимание на мимику. Поэтому мы начали
использовать ИИ для записи и расшифровки встреч. Я пользовался инструментами от
Сбера, которые преобразуют аудиотрек в текст. Затем обрабатывал этот текст с
помощью языковых моделей, таких как ChatGPT или Yandex GPT, чтобы извлечь
инсайты. Это позволяет описать формат выводов и загрузить транскрипты в базу
знаний. Если возникают вопросы, обращаюсь к LLM, которая быстро синтезирует
ответ на основе данных, вместо пересмотра старых записей.



Чтобы избежать «галлюцинаций», запрашивайте у нейронки ссылку на документ или
выдержку из него и подкрепляйте доказательствами её выводы.



Все записи сохраняются в чате, поэтому к ним можно вернуться позже. Со временем
накапливается много данных, которые дают хорошую аппроксимацию пользователей, и
их можно группировать по персонам. Например, у нас есть пользователи, которые
автоматизируют задачи для себя, и те, кто продает шаблоны. Эти группы можно
разделить на персоны и хранить интервью отдельно для каждой.

При достаточном количестве интервью можно создать персоны для общения с LLM. Вы
можете задать ChatGPT или другой LLM такой промпт: "Ты пользователь такого-то
продукта, вот ответы других пользователей, roleplay этого пользователя". Это
позволяет тестировать гипотезы без нового раунда интервью, чтобы сэкономить
бюджет и время. Например, если нужно выбрать слоган на лендинге — предложить
несколько вариантов кастомерам и спросить, какой откликается больше. Или даже
использовать формулировки пользователей, которые мы получили на интервью.

Современные модели, особенно для преобразования речи в текст, работают хорошо.
Если в записи нет смеси разных языков, они транскрибируют речь четко и с
таймстемпами. Можно попросить LLM показать таймстемпы с ответами на вопросы и
пересмотреть конкретные моменты видео, чтобы увидеть эмоции человека в момент
разговора. Это очень удобно и экономит время.

Также можно адаптировать контент под конкретную аудиторию. Например, вы хотите
сделать из одного блог поста несколько вариантов для разных аудиторий. LLM
создаст перефразированные адаптированные тексты.

Нейросети для тестирования продуктовых гипотез

Я также экспериментирую с созданием быстрых лендингов для тестирования
продуктовых гипотез. Можно создать документ с описанием структуры лендинга,
описать блоки и слайды и попросить LLM сгенерировать шаблон на HTML и CSS.
ChatGPT хорошо справляется с этой задачей, однако код необходимо протестировать
перед передачей разработчикам, так как в нем могут быть ошибки.

Можно генерировать каждый слайд отдельно, а затем их собирать вместе: сначала
создать общий план, а затем детализировать каждый пункт. Еще можно создать
мудборд из референсов и попросить сгенерировать сайт, вдохновленный этими
изображениями. Это работает хорошо, особенно с цветовыми схемами. Единственное,
для чего я не рекомендую использовать генеративные сети — это графический
дизайн. Он часто выглядит низкокачественным и может отпугнуть пользователей.

Использование ИИ существенно экономит время, так как нет необходимости
пересматривать и переслушивать старые записи. Можно быстро задать вопросы и
получить ответы на основе уже собранных данных. Это не заменяет полностью
кастомер интервью, но позволяет проводить их реже и более эффективно.

 
Последнее редактирование: Понедельник в 10:00



NORD

CLIENT

Регистрация 22.03.2012 Сообщения 2 380 Благодарностей 1 438 Баллы 113
Суббота в 00:55
 * 
 * #2

Что это было?
 



NORD

CLIENT

Регистрация 22.03.2012 Сообщения 2 380 Благодарностей 1 438 Баллы 113
Суббота в 00:58
 * 
 * #3

Мы давно подозревали, что ЗП8 пишет один ПиэМ и нейронка))
 


Вам необходимо войти или зарегистрироваться, чтобы здесь отвечать.


КТО ПРОСМАТРИВАЕТ ТЕМУ: (ВСЕГО: 1, ПОЛЬЗОВАТЕЛИ: 0, ГОСТИ: 1)

 * 

Поделиться:
Reddit Pinterest Tumblr WhatsApp Электронная почта Ссылка
 * Форум
 * Русский форум
 * Полезные статьи. Истории успеха
 * Блоги пользователей
 * Редакция Zennolab

 * Русский (RU)

 * Служба поддержки
 * Условия и правила
 * Политика конфиденциальности
 * Документация по форуму
 * 
 * RSS

Forum software by XenForo® © 2010-2019 XenForo Ltd. | Style and add-ons by
ThemeHouse
Верх Низ