Yapay Zeka ile MaxDiff Özellik Önceliklendirmesi Yapın
Minds, bir özellik listesini eksiksiz bir MaxDiff iş akışına dönüştürür: zorunlu seçim toplama, deterministik en iyi-en kötü puanlaması, tanılama ve sıralanmış bir sonuç. Ürün ekipleri bunu sentetik kitlelerle yol haritası önceliklerini taramak için kullanabilir, ardından gerektiğinde yüksek riskli kararları panel katılımcılarıyla doğrulayabilir.
Minds, MaxDiff yöntemini yalnızca bir anket taslağı hazırlamakla kalmayıp yürütülebilir bir araştırma yöntemi olarak çalıştırabilir. Bir ürün ekibi ögeleri ve hedef kitleyi sağlar, ardından Araştırma zorunlu seçim yanıtlarını toplar, deterministik göreceli puanları hesaplar, tanılamaları kontrol eder ve sıralanmış kanıtları sunar. Sonuç, ekiplerin bir yol haritası taahhüdünden önce hangi özelliklerin daha derin doğrulamayı hak ettiğini belirlemesine yardımcı olur.
MaxDiff, bir ekibin tek bir listeyi önceliklendirmesi gerektiğinde ve sıradan derecelendirme soruları bir sürü önemli yanıtı ürettiğinde kullanışlıdır. İyi girdiler arasında önerilen özellikler, müşteri görevleri, ürün faydaları, konumlandırma iddiaları, oryantasyon iyileştirmeleri veya hizmet nitelikleri yer alır. Yanıtlayıcılar, daha küçük kümelerden en iyi ve en kötü seçenekleri defalarca belirleyerek, beş puanlık bir önem ölçeğinin genellikle kaçındığı takasları yapmaya zorlanır.
Bu durum, yöntemi özellikle kalabalık bir iş listesini dengeleyen ürün yöneticileri, önce hangi sorun noktalarını ele alacağını seçen UX ekipleri, bir müşterinin mesaj mimarisini daraltan ajanslar ve panel katılımcılarıyla yapılacak bir araştırmadan önce ögeleri tarayan profesyonel araştırma ekipleri için ilgili kılar. İş sorusu yalıtılmış ögelerden ziyade kombinasyonlarla ilgiliyse bunun yerine conjoint kullanın. MaxDiff, conjoint ve NPS için Minds kılavuzu, yöntemler arasındaki sınırı açıklamaktadır.
Tek bir karar ve temiz bir öge listesi ile başlayın. Her öge, karşılaştırılabilir bir detay seviyesinde tek bir kavramı açıklamalıdır. Daha hızlı raporlama ile yapay zeka ile tamamen yeniden tasarlanmış bir kurumsal analitik paketi adil bir ikili oluşturmaz. Yinelenen ögeleri kaldırın, bileşik fikirleri ayırın ve sonuçları uygulama detaylarıyla karıştırmaktan kaçının.
Minds içinde, takası yapması gereken kitleyi seçin veya oluşturun, Araştırma planında MaxDiff seçeneğini tercih edin ve ögeleri sağlayın. Sunucu tarafından tasarlanan iş akışı, listeyi zorunlu seçim görevlerine dönüştürür ve yanıt seçeneklerini kalıcı işe bağlı tutar. Bu önemlidir çünkü kitleye gösterilen görev, Araştırma arka planda çalışsa bile hesaplama tarafından kullanılan görev olmalıdır.
Başlatmadan önce üç hususu gözden geçirin:
Kitle uyumu: Minds ürün bağlamını ve kararı anlamalıdır.
Öge kalitesi: etiketler ayrıştırılabilir, tarafsız ve karşılaştırılacak kadar belirli olmalıdır.
Karar kapsamı: liste birkaç ilişkisiz tartışmayı değil, tek bir yol haritası veya mesajlaşma kararını desteklemelidir.
Uygulama sürecinin dört pratik aşaması vardır. İlk olarak Minds, seçilen kitleden en iyi-en kötü seçimlerini toplar. İkinci olarak, kayıtlı MaxDiff hesaplaması bu yanıtları göreceli öge puanlarına dönüştürür. Üçüncü olarak, tanılamalar yanıtı ve tahmin çıktılarını kontrol eder. Son olarak Minds, sıralanmış kanıtları puanları metin içinde yeniden hesaplamak yerine deterministik hesaplamaya bağlı kalan bir açıklamaya dönüştürür.
Bir ürün ekibi için bu, çıktının sohbet niteliğindeki bir fikirden daha fazlası olduğu anlamına gelir. Araştırma; yanıt kümesini, tahmini, tanılamaları ve sıralanmış kanıtları ayrı çıktılar olarak korur. Ekipler genel ve kitle düzeyindeki kalıpları karşılaştırabilir, segmentlerin nerede ayrıştığını inceleyebilir ve sıralamayı hangi fikirlerin prototiplere, konsept testlerine veya panel katılımcılı doğrulama turuna geçeceğine karar vermek için kullanabilir.
Etkili bir sıralama şöyledir: Daha uzun bir iş listesini MaxDiff ile tarayın, öne çıkan ögeleri ürün konsept doğrulamasına alın ve insan sahasını yatırımı önemli ölçüde değiştirecek kısa liste için saklayın. Bu durum araştırmacılara daha net bir bilgi sunar ve paydaşlara takasların açık bir kaydını verir.
Popülasyon kanıtı yönlendirici kalırken hesaplama deterministik olabilir. MaxDiff, bu yapılandırılmış kitle hangi ögeleri göreceli olarak daha sık seçti sorusunu yanıtlar. Uygun bir örneklem olmadan pazar görülme sıklığını, gelir etkisini veya popülasyon düzeyindeki tercihi kanıtlamaz.
Sonuç büyük bir sermaye tahsisini belirlediğinde, harici bir iddiayı desteklediğinde veya tanımlanmış bir pazarı istatistiksel olarak temsil etmesi gerektiğinde panel katılımcılarını kullanın. Küçük farkları yorumlamadan önce kitle tanımını, öge sırasını, maruz kalma dengesini, alt grup büyüklüklerini ve tanılamaları gözden geçirin. Cilalı bir sıralama, dar bir farkı yanlış bir kesinliğe dönüştürmemelidir. Minds sentetik ve gerçek katılımcı kılavuzu, hızlı taramayı insan doğrulamasıyla nasıl birleştireceğinizi kapsar.
Bir Minds Araştırması başlatın, kitleyi tanımlayın, MaxDiff seçeneğini tercih edin ve öge listesini yapıştırın. İlk çalıştırmayı hem kararı hem de alternatifleri iyileştirmek için kullanın: zayıf etiketler, yinelenen kavramlar veya çelişen segment tercihleri mühendislik veya saha çalışması başlamadan önce değerli bulgulardır.
Sıkça sorulan sorular
Minds, MaxDiff araştırmasını uçtan uca yürütebilir mi?
Evet. MaxDiff, Minds içinde kullanılabilir bir araştırma yöntemidir. İş akışı, seçilen yapay zeka kitlesinden zorunlu seçim yanıtlarını toplar, deterministik en iyi-en kötü puanlarını hesaplar, sonucu tanılamalarla doğrular ve sıralanmış kanıtları tek bir Araştırma içinde sentezler.
Ürün ekipleri MaxDiff yöntemini ne zaman kullanmalıdır?
Paydaşların tek bir özellik, fayda, mesaj veya görev listesinde göreceli bir önceliğe ihtiyacı olduğunda MaxDiff kullanın. Her ögenin önemli göründüğü ve kararın açık takaslar gerektirdiği durumlarda bağımsız derecelendirme ölçeklerinden daha kullanışlıdır.
Yapay zeka MaxDiff sonuçları temsil edici pazar kanıtı mıdır?
Otomatik olarak değil. Bir Minds araştırması, yapılandırılmış sentetik kitleyi yansıtır ve yönlendirici kanıt olarak değerlendirilmelidir. Önemli yol haritası, düzenleme veya pazar büyüklüğü kararlarını panel katılımcıları ve uygun bir örnekleme planı ile doğrulayın.
MaxDiff mi yoksa conjoint mi seçmeliyim?
Tek bir öge listesini önceliklendirmek için MaxDiff seçeneğini tercih edin. Karar; fiyat, destek, limitler ve özellikleri birleştiren bir plan gibi birden fazla nitelik ve seviyeden oluşan eksiksiz ürün konfigürasyonlarını ilgilendirdiğinde conjoint seçeneğini tercih edin.
