Πώς να καταλάβετε τι θέλουν οι χρήστες, γρήγορα

Και πώς να σκοράρεις ένα Lambo ως αποτέλεσμα - κάπως έτσι.

TL;DR

• Επικεφαλίδα Clickbait ✅
• The Startup Rollercoaster: Κυκλοφόρησε στο AppSumo και—drumroll, παρακαλώ—πωλήθηκε σε ένα τεράστιο πλήθος 12! Μιλήστε για αποτυχία στο πάρτι.
• Λειτουργία ντετέκτιβ: Ξυστάξαμε τα κεφάλια μας και μετά μπήκαμε με το κεφάλι σε κριτικές λογισμικού, αναζητώντας το άπιαστο «γιατί» πίσω από το εντυπωσιακό μας φυτό προσώπου.
• Nugget Hunting: Struck Gold αναλύοντας κριτικές λογισμικού. Αποδεικνύεται ότι οι χρήστες μας έλεγαν ακριβώς τι χρειάζονταν καθ' όλη τη διάρκεια. Η παρέα εξακολουθούσε να ανεβαίνει, κάπως.
• RAG Swag: Διάβασα κυριολεκτικά χιλιάδες κριτικές και μετά έπεσα πάνω σε LLM και OpenAI (δόξα τω Θεώ). Τώρα αυτό το πράγμα δίνει πληροφορίες όπως η υπερβολική παρακολούθηση στο Netflix.
• Γιατί να μπω στον κόπο; 👉 Οι κριτικές είναι γεμάτες intel και μπορούν να ενισχύσουν την κατανόηση των πελατών σας, βοηθώντας να αποφύγετε τις καταστροφές εκκίνησης.
• Η μεγαλύτερη εικόνα: Δεν είναι μόνο να αποφεύγουμε τις σφαίρες. έχει να κάνει με την επιτάχυνση προς την επιτυχία - σκεφτείτε ιδέες που ανοίγουν το δρόμο για την προσαρμογή του προβλήματος στη λύση, ίσως ακόμη και για την προσαρμογή του προϊόντος στην αγορά και ενδεχομένως ότι ο Lambo περιμένει στη γραμμή του τερματισμού.

Η εμπειρία διδάσκει σκληρά, αλλά διδάσκει καλύτερα.

Πίσω στις αρχές του 2022, βρέθηκα σε μια πραγματικά μοναδική και άβολη θέση. Μόλις μπήκα σε μια startup που βρισκόταν στη μέση της ανάπτυξης μιας νέας γενιάς της πλατφόρμας αυτοματισμού διαδικασιών της. Όταν ανέλαβα να ηγούμαι του τμήματος μάρκετινγκ τους, είχαν ήδη περάσει περισσότερο από ένα χρόνο για να το φτιάξουν, επενδύοντας σημαντικό χρόνο και πόρους σε αυτό που αναμενόταν να είναι ένα πρωτοποριακό προϊόν. Στην αρχή, φαινόταν πολλά υποσχόμενο - το UX ήταν πολύ ανώτερο σε σύγκριση με την παλαιού τύπου πλατφόρμα και ιδιαίτερα πιο εύκολο για noobs όπως εγώ να δημιουργήσουν λειτουργικές ροές εργασίας χωρίς κώδικα. Στη συνέχεια, μετά από πολλούς μήνες σκληρής δουλειάς, ξεκινήσαμε επιτέλους το AppSumo. 12 άτομα το αγόρασαν - ωχ! Έμοιαζε σαν να διοργανώνεις ένα πάρτι όπου όλοι απαντούν «ναι» και μετά καταλήγεις να χορεύεις μόνος με τη γάτα σου.

Εκείνη την ώρα ήμουν μπερδεμένος. Απλώς δεν κατάλαβα γιατί αυτό δεν θα προσέλκυσε περισσότερο το ενδιαφέρον από τους χρήστες, δεδομένου ότι η συμφωνία διάρκειας ζωής ήταν ένα απόλυτο κλέψιμο (χρόνος ομοιοκαταληξίας)! Τα σχόλια από την κυκλοφορία του AppSumo ήταν ξεκάθαρα: το προϊόν μας δεν ήταν έτοιμο. Οι χρήστες το περιέγραψαν ως «ελλιπές» ή « ένα ωραίο μικρό παιχνίδι ». Ήταν το ισοδύναμο του να σε βάλει σε φίλες ένα χαριτωμένο κορίτσι αφού συγκεντρώσεις όλο σου το θάρρος να της ζητήσεις να βγούμε ραντεβού.

Τώρα εκ των υστέρων, μετά από εκτεταμένη χρήση παρόμοιων πλατφορμών όπως το make.com (πρώην Integromat), καταλαβαίνω γιατί κανείς δεν το ήθελε. Αλλά τότε αυτό δεν ήταν προφανές για μένα. Καθώς το αρχικό τσίμπημα αυτής της απόρριψης εξασθενούσε, ήμασταν όλο και πιο αποφασισμένοι να κατανοήσουμε τι έλειπε για να κάνουμε το προϊόν πραγματικά επιθυμητό.

Αυτό που έκανε την όλη κατάσταση ακόμη πιο δύσκολη ήταν το γεγονός ότι μέχρι τότε, η ομάδα μας είχε ξεπεράσει τους 40 υπαλλήλους και με μόλις 1 εκατομμύριο ευρώ σε ARR από την παλαιού τύπου επιχείρηση, εξαντλούσαμε τη χρηματοδότησή μας με ανησυχητικό ρυθμό. Ο χρόνος τελείωνε.

Σε μια προσπάθεια να προσδιορίσω τα 3-4 βασικά χαρακτηριστικά που απαιτούνται για να το μετατρέψουν σε επιτυχία στο box office, επικοινώνησα με τους χρήστες της παλιάς πλατφόρμας. Αν και μπορούσα να αποκτήσω κάποιες γνώσεις, οι υπάρχοντες πελάτες είχαν συχνά πολύ συγκεκριμένες και προσαρμοσμένες λύσεις, καθιστώντας σχεδόν αδύνατο να περιγράψω ένα σαφές σχέδιο για το «τέλειο προϊόν». Πιεσμένη από οικονομικούς περιορισμούς και περιορισμένη από τη διαθεσιμότητα των πελατών μας, η ικανότητά μου να διεξάγω συνεντεύξεις περιορίστηκε σε περίπου τρεις την ημέρα - όχι αρκετά για να το καταλάβω έγκαιρα.

Ως εκ τούτου, αποφάσισα να στριμώξω και επέλεξα μια εναλλακτική μέθοδο έρευνας που είχα κάπως σκοντάψει νωρίτερα: αναλύοντας κριτικές λογισμικού για άμεσους ανταγωνιστές και παρακείμενα προϊόντα. Αυτό που ανακάλυψα ήταν ένα απόλυτο χρυσωρυχείο - ένας θησαυρός συμπαθειών, αντιπαθειών, προσδοκιών, περιπτώσεων χρήσης και αιτημάτων χαρακτηριστικών. Πέρασα μια εβδομάδα, ίσως και περισσότερο, εξετάζοντας σχολαστικά αυτά τα σχόλια, συλλέγοντας κάθε μικροσκοπική χρήσιμη πληροφορία σε ένα υπολογιστικό φύλλο και τελικά δημιουργώντας έναν ολοκληρωμένο οδικό χάρτη για τους προγραμματιστές μας για αποστολή το συντομότερο δυνατό.

Οι γνώσεις από την έρευνά μας ήταν διαφωτιστικές, αλλά ο χρόνος ήταν εναντίον μας. Η τελευταία μας προσπάθεια έμοιαζε με Hail Mary και στο τέλος, δεν τα κατάφερε. Απλώς δεν υπήρχε αρκετός χρόνος για να εφαρμόσουμε όσα μάθαμε από τις αξιολογήσεις και δεν μπορέσαμε να εξασφαλίσουμε τα απαραίτητα κεφάλαια για να γεφυρωθεί αυτή η φάση υλοποίησης. Επίσης, τα αρχικά αρνητικά σχόλια από το λανσάρισμα του AppSumo είχαν βαρύνει, το ηθικό έπεσε κατακόρυφα και έπρεπε να απολύσουμε το 90% του προσωπικού μας. Δεν ήταν μια ευχάριστη εμπειρία, τουλάχιστον.

Αλλά αυτό που με έχει κολλήσει από τότε είναι το εξής: Η ανάλυση των κριτικών λογισμικού μπορεί να παρέχει γρήγορες πληροφορίες για το τι πραγματικά σκέφτονται και θέλουν οι χρήστες – πληροφορίες που οι παραδοσιακές μέθοδοι δεν μπορούσαν να προσφέρουν, τουλάχιστον όχι για μένα, και σίγουρα όχι τόσο γρήγορα.

Το νεκροταφείο των startup

Η θλιβερή αλήθεια είναι ότι το 90% των startups αποτυγχάνουν. Ενώ το ποσοστό αποτυχίας για το πρώτο έτος είναι περίπου 10%, ο αριθμός αυτός εκτινάσσεται στο εκπληκτικό 70% τα έτη δύο έως πέντε. Μέχρι το δέκατο έτος, το 90% από αυτά έχουν εξαφανιστεί, σύμφωνα με το Γραφείο Στατιστικών Εργασίας των Ηνωμένων Πολιτειών. Έτσι, είναι ασφαλές να πούμε ότι ο δρόμος μιας startup δεν είναι για τους αδύναμους.

Τώρα τίθεται το ερώτημα: γιατί τόσοι πολλοί αποτυγχάνουν; Ποιοι είναι οι συγκεκριμένοι λόγοι που κλείνουν; Σπάνια η αποτυχία μπορεί να αποδοθεί σε ένα μόνο ζήτημα. Αντίθετα, είναι συνήθως ένας συνδυασμός πολλών παραγόντων. Ωστόσο, αυτό που ξεχωρίζει σταθερά σε αυτά τα στατιστικά στοιχεία είναι η έλλειψη προσαρμογής προϊόντος-αγοράς, η οποία φαίνεται να είναι ο κύριος παράγοντας αποτυχίας.

Όμως, η αποτυχία να εξασφαλιστεί η προσαρμογή του προϊόντος στην αγορά δεν είναι απλώς η εσφαλμένη αναγνώριση της ανάγκης. συχνά προέρχεται από τη μη κατανόηση των πελατών αρκετά βαθιά. Οι νεοσύστατες εταιρείες τυλίγονται τόσο πολύ στις λαμπρές λύσεις τους που ξεχνούν τον βασικό κανόνα: δεν έχει σημασία πόσο καλό είναι το προϊόν σας αν κανείς δεν το θέλει. Και η ανακάλυψη πελατών δεν είναι απλώς ένα βήμα στην αρχή, είναι ένας συνεχής βρόχος ανατροφοδότησης και επανάληψης, που, αν παραβλεφθεί, οδηγεί στη δημιουργία προϊόντων που κανείς δεν ζήτησε.

Η Γη της Επαγγελίας: Ταίριασμα προϊόντος-αγοράς

Η αγορά προϊόντων μπορεί να περιγραφεί ως το Άγιο Δισκοπότηρο που κάθε startup φιλοδοξεί να ανακαλύψει. Για τις νεοφυείς επιχειρήσεις είναι ό,τι είναι το Wimbledon για τους παίκτες του τένις—ένα σημαντικό ορόσημο που όχι μόνο επικυρώνει την ικανότητα και την επιμονή, αλλά σηματοδοτεί επίσης μια κομβική στιγμή προς την επιτυχία. Για πολλούς, η επίτευξη αυτού του στόχου είναι σαν να φτάνουν στον Όλυμπο, όπου τα πιο επιτυχημένα εγχειρήματα ανταμείβονται για την τέλεια ευθυγράμμιση των προϊόντων τους με τις απαιτήσεις της αγοράς.

Αλλά τι ακριβώς είναι η προσαρμογή προϊόντος-αγοράς; Με τα χρόνια, συνειδητοποίησα ότι υπάρχει κάποια ασάφεια ή ασάφεια γύρω από τον όρο. Συχνά κυκλοφορεί στον κόσμο του SaaS και η εντύπωσή μου είναι ότι πολλοί, αν ερωτηθούν, δεν θα μπορούσαν να το ορίσουν με ακρίβεια. Κάποιοι απλώς το εξισώνουν με την κατασκευή κάτι που θέλει η αγορά και θεωρούν ότι επιτυγχάνεται όταν οι πελάτες αγοράζουν, χρησιμοποιούν και προωθούν ιδανικά το προϊόν της εταιρείας.

Σύμφωνα με τον επιχειρηματία και επενδυτή Marc Andreessen, ο οποίος βοήθησε στη διάδοση αυτής της ιδέας, η προσαρμογή προϊόντος-αγοράς περιγράφεται καλύτερα ως ένα σενάριο όπου:

" Οι πελάτες αγοράζουν το προϊόν τόσο γρήγορα όσο μπορείτε να το φτιάξετε—ή η χρήση αυξάνεται τόσο γρήγορα όσο μπορείτε να προσθέσετε περισσότερους διακομιστές. Τα χρήματα από τους πελάτες συσσωρεύονται στον λογαριασμό ελέγχου της εταιρείας σας. Προσλαμβάνετε πωλήσεις και υποστήριξη πελατών προσωπικό όσο πιο γρήγορα μπορείτε […]».

Ακούγεται φοβερό, σωστά; Αυτό το επίπεδο επιτυχίας, όπως απεικονίζεται από τον Andreessen, είναι ένα σπάνιο επίτευγμα για τις περισσότερες νεοφυείς επιχειρήσεις. Αλλά πριν καν ονειρευτεί μια τέτοια εκρηκτική ανάπτυξη και χτυπήσει το μεταφορικό καρφί στο κεφάλι , κάθε startup πρέπει πρώτα να αντιμετωπίσει την αρχική πρόκληση αυτού που συχνά αναφέρεται ως ταίριασμα προβλημάτων.

Όπως υποδηλώνει το όνομα, αυτό σημαίνει ότι πρώτα έχετε εντοπίσει το πρόβλημα (ιδανικά επείγον και σημαντικό) και στη συνέχεια προσφέρετε μια λύση που αντιμετωπίζει αποτελεσματικά το πρόβλημα.

Όπως το έθεσε εύγλωττα ο Μίκαελ Σόιμπλε:

«Αν ο φίλος σου στεκόταν δίπλα σου και τα μαλλιά του φλεγόταν, αυτή η φωτιά θα ήταν το μόνο πράγμα που τους ένοιαζε πραγματικά σε αυτόν τον κόσμο. Δεν θα είχε σημασία αν ήταν πεινασμένοι, απλώς είχαν έναν άσχημο χωρισμό ή καθυστερούσαν σε μια συνάντηση - θα έδιναν προτεραιότητα στο να σβήσουν τη φωτιά. Αν τους έδινες ένα λάστιχο—το τέλειο προϊόν/λύση—θα έσβηναν αμέσως τη φωτιά και θα συνέχιζαν το δρόμο τους. Αν τους έδινες ένα τούβλο, θα το άρπαζαν και θα προσπαθούσαν να χτυπηθούν στο κεφάλι για να σβήσουν τη φωτιά. Πρέπει να βρείτε τόσο σοβαρά προβλήματα, ώστε οι χρήστες να είναι πρόθυμοι να δοκιμάσουν μισοψιμένες, v1, ατελείς λύσεις.»

Τώρα αυτό συνεπάγεται τη γνώση των πελατών σας από μέσα και την κατανόηση των αναγκών τους τόσο διεξοδικά ώστε να μπορείτε να διατυπώσετε τα προβλήματά τους πιθανώς καλύτερα από ό,τι μπορούν οι ίδιοι. Αυτό το επίπεδο κατανόησης είναι σχεδόν βέβαιο ότι θα οδηγήσει σε εφαρμογή λύσης προβλήματος και ουσιαστικά θέτει τις βάσεις για προσαρμογή προϊόντος-αγοράς, όπου η λύση σας όχι μόνο αντιμετωπίζει το πρόβλημα αλλά έχει επίσης έντονη απήχηση στο κοινό σας, ανοίγοντας το δρόμο για μελλοντική ανάπτυξη και επιτυχία.

Γνωρίστε τον Πελάτη σας

Δεν πρέπει να προκαλεί έκπληξη το γεγονός ότι για να κατανοήσουμε τα προβλήματα των πελατών μας και να αναπτύξουμε λύσεις που τα λύνουν κομψά, πρέπει να εμπλακούμε σε κάποια μορφή έρευνας αγοράς. Ωστόσο, όσον αφορά τη δημοτικότητα, η έρευνα συνήθως κατατάσσεται κάπου μεταξύ της παρακολούθησης της βαφής στεγνής και της καθής μέσα από μια μακρά, μονότονη παρουσίαση PowerPoint (με πολύ κείμενο σε κάθε διαφάνεια).

Ενώ οι παραδοσιακές μεθοδολογίες έρευνας είναι απαραίτητες, μπορεί επίσης να είναι επίπονες και χρονοβόρες. Η κλιμάκωση αυτών των μεθόδων για μεγαλύτερες μελέτες αποδεικνύεται συχνά προκλητική και η ακριβής αξιολόγηση των αποχρώσεων στο συναίσθημα απαιτεί σημαντική ικανότητα.

Αλλά ας εξερευνήσουμε γρήγορα τις πιο κοινές επιλογές που έχουμε στη διάθεσή μας και ας δούμε πόσο καλά είναι κατάλληλες για να ακονίσουμε τις προσδοκίες, τις προτιμήσεις και τα προβλήματα των πελατών.

Διάλεξε το όπλο σου φίλε.

• Η έρευνα γραφείου, ή όπως οι περισσότεροι από εμάς θα μπορούσαμε να την αποκαλέσουμε, το Googling, είναι μια προφανής επιλογή για πολλούς - είναι γρήγορη, αποτελεσματική και δεν απαιτεί ουσιαστικά καμία προετοιμασία. Το μόνο που χρειάζεται να κάνετε είναι να διαβάσετε μια δέσμη αναρτήσεων ιστολογίου, να παρακολουθήσετε βίντεο στο YouTube ή να σαρώσετε διάφορες αναφορές του κλάδου. Αλλά, όπως συμβαίνει με πολλά πράγματα, εάν τα δεδομένα πηγής είναι φτωχά, θα αντιμετωπίσετε το κλασικό δίλημμα «σκουπίδια μέσα, σκουπίδια έξω».

• Οι ομάδες εστίασης είναι σαν να διοργανώνετε ένα δείπνο - οικείο, διορατικό και συχνά γεμάτο εκπλήξεις. Περιλαμβάνει τη συγκέντρωση μιας μικρής ομάδας από την αγορά-στόχο σας και τη συζήτηση για το προϊόν ή την υπηρεσία σας εκτενώς, ενώ όλα αυτά έχουν τη γοητεία της παλιάς σχολής της πρόσωπο με πρόσωπο αλληλεπίδρασης. Ωστόσο, η διαχείριση αυτών των συνεδριών μπορεί να είναι σαν να βοσκάς γάτες. είναι δύσκολο να οργανωθούν, να κλιμακωθούν και μερικές φορές μπορεί να οδηγήσουν σε θαλάμους ηχούς αν δεν μετρηθούν επιδέξια. Επιπλέον, η ανατροφοδότηση μπορεί να είναι προκατειλημμένη από κυρίαρχες προσωπικότητες που επηρεάζουν τις απόψεις της ομάδας.
• Οι ομάδες εστίασης είναι σαν να διοργανώνετε ένα δείπνο—οικείο, οξυδερκές και συχνά γεμάτο εκπλήξεις. Προσελκύετε ένα μικρό κοινό-στόχο σε συζητήσεις πρόσωπο με πρόσωπο σχετικά με το προϊόν ή την υπηρεσία σας. Ωστόσο, η διαχείριση αυτών των συνεδριών μπορεί να είναι δύσκολη. είναι δύσκολο να οργανωθούν, είναι δύσκολο να κλιμακωθούν και μπορούν να μετατραπούν σε θαλάμους ηχούς χωρίς επιδέξιο μέτρο. Επιπλέον, κυρίαρχες προσωπικότητες μπορεί να επηρεάσουν τις απόψεις της ομάδας προς μια συγκεκριμένη κατεύθυνση.
• Οι συνεντεύξεις ένας προς έναν είναι σαν βαθιές βουτιές στο μυαλό των πελατών σας. Κάνετε ερωτήσεις, ρίχνουν τα φασόλια και συγκεντρώνετε πλούσιες ιδέες που είναι δύσκολο να αποτυπωθούν σε οποιαδήποτε μορφή έρευνας. Αλλά αυτό απαιτεί να κατακτήσετε την τέχνη να κάνετε τις σωστές ερωτήσεις - όπως και οι αρχές που περιγράφονται στο Mom Test. Η επιτυχία εξαρτάται από έναν ικανό συνεντευκτή και από το αν έχετε αρκετό χρόνο για να πραγματοποιήσετε αυτές τις συνεντεύξεις μία κάθε φορά.
• Οι έρευνες είναι το ελβετικό μαχαίρι της έρευνας αγοράς - ευέλικτο, αποτελεσματικό και ικανό να προσεγγίσει γρήγορα ένα τεράστιο κοινό. Ρυθμίζετε τις ερωτήσεις και οι απαντήσεις αρχίζουν να εμφανίζονται από τις γωνίες και τις γωνίες, βοηθώντας σας να ποσοτικοποιήσετε τις προτιμήσεις, τις απόψεις και τις συμπεριφορές. Ωστόσο, οι έρευνες συχνά στερούνται το βάθος που προσφέρουν οι προσωπικές συνεντεύξεις, καθώς δεν επιτρέπουν περαιτέρω ερωτήσεις που διερευνούν βαθύτερα τις σκέψεις και τα συναισθήματα των ερωτηθέντων.

• Η κοινωνική ακρόαση είναι σαν να έχετε το αυτί σας στο έδαφος σε μια πολυσύχναστη πλατεία της αγοράς - συντονίζεστε στο θόρυβο και τη φλυαρία για το προϊόν, την υπηρεσία ή τα σχετικά hashtags σας. Είναι φανταστικό να βλέπεις πώς οι άνθρωποι μιλούν φυσικά για τον τομέα σου, είτε πρόκειται για άμεσες αναφορές επωνυμίας είτε για ευρύτερα θέματα του κλάδου. Το αλίευμα είναι ότι οι συνομιλίες στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης μπορεί να είναι θορυβώδεις, διάσπαρτες και να μην σχετίζονται πάντα άμεσα με τα συγκεκριμένα ερωτήματά σας.

Τώρα έχουμε μια σταθερή σειρά παραδοσιακών μεθόδων έρευνας - καλό Google, ομάδες εστίασης, έρευνες και συνεντεύξεις ένας προς έναν. Είναι υπέροχα, μην με παρεξηγείτε. Είναι σαν τα αξιόπιστα εργαλεία στη ζώνη ενός τεχνίτη. Αλλά στον γρήγορο κόσμο των startup, μερικές φορές χρειάζεται να το καλέσετε λίγο…

Η αλλαγή παραδείγματος

Εκεί μπαίνει το Reviewradar . Αυτό το εργαλείο δεν είναι απλώς πιο γρήγορο. απλοποιεί τα πάντα. Μας επιτρέπει να διερευνήσουμε εκατομμύρια κριτικές γρήγορα και με ελάχιστη προσπάθεια. Είναι σαν να έχετε ένα κουμπί γρήγορης προώθησης για έρευνα αγοράς. Δεν χρειάζεται πλέον να προγραμματίζετε συνεντεύξεις ή - θεός να το κάνει - να οργανώνετε ομάδες εστίασης. Δεν χρειάζεται πλέον να κυνηγάμε ανθρώπους για να συμπληρώσουν έρευνες ή να ψάχνουμε ατελείωτα αναρτήσεις ιστολογίου για να συγκεντρώσουμε πληροφορίες (και μετά να πρέπει να τα αναλύσουμε όλα). Απλώς ρωτήστε το chatbot και θα σας πει τι είπαν οι χρήστες για παρόμοια προϊόντα, ποιες προτιμήσεις έχουν, τι τους τρελαίνει και ποιες δυνατότητες θέλουν.

Γι' αυτό το δημιουργήσαμε - για να κάνουμε την όλη διαδικασία γρήγορη και αβίαστη. Επειδή ας είμαστε ειλικρινείς, αν και είναι απαραίτητο, η έρευνα δεν είναι το κομμάτι για το οποίο οι περισσότεροι από εμάς αγαπάμε. Προτιμούμε να στέλνουμε προϊόντα.

Με την έλευση των LLM (Μοντέλα Μεγάλων Γλωσσών για όσους μπορεί να έχουν χάσει το σημείωμα), η ανάλυση μεγάλων τμημάτων κειμένου είναι πλέον τόσο εύκολη όσο η κλοπή γλυκών από ένα μωρό. Είναι μια απόλυτη υπερδύναμη για ποιοτική έρευνα που λειτουργεί σε πρωτοφανή κλίμακα. Γιατί λοιπόν να μην τροφοδοτείτε απλώς τις κριτικές προϊόντων για να ολοκληρώσετε τη δουλειά;

Προηγουμένως, ο τεράστιος όγκος των δεδομένων ήταν συντριπτικός - σαν να προσπαθείς να πιεις από έναν πυροσβεστικό σωλήνα. Αλλά τώρα, μπορούμε να πιούμε και να απολαύσουμε κάθε λεπτομέρεια, εντοπίζοντας μοτίβα, αξιολογώντας τα συναισθήματα και πιάνοντας τις αναδυόμενες τάσεις καθώς αυτές ξεδιπλώνονται. Αυτά τα μοντέλα παραγωγής ισχύος κάνουν περισσότερα από το να διαβάζουν. κατανοούν το πλαίσιο, περιορίζουν τον θόρυβο και εντοπίζουν τι πραγματικά έχει σημασία. Αυτό δεν είναι απλώς ένα βήμα μπροστά. είναι ένα τεράστιο άλμα στον τρόπο με τον οποίο προσεγγίζουμε την έρευνα αγοράς και συλλέγουμε πληροφορίες.

Εξοπλισμένο με μια βάση δεδομένων που περιέχει 3 εκατομμύρια κριτικές από περισσότερα από 100.000 προϊόντα, το Reviewradar γνωρίζει την αγορά λογισμικού μέσα και έξω και είναι εξοπλισμένο με ενσωματωμένη ανάλυση συναισθημάτων για να μετρήσει αποτελεσματικά τα συναισθήματα. Φανταστείτε να έχετε στη διάθεσή σας ένα εξαιρετικά έξυπνο bot, να χτενίζει τα βουνά των σχολίων των χρηστών με πολύτιμες πληροφορίες. Κάθε γνώμη είναι ένα κομμάτι παζλ και το Reviewradar μπορεί επιδέξια να συγκεντρώσει τη μεγάλη εικόνα, προσφέροντας μια άποψη 360 μοιρών του τι πραγματικά θέλει ο πελάτης . Με αυτόν τον τρόπο, μπορείτε να περιστρέφετε γρηγορότερα, να προσαρμόζετε στρατηγικές πιο αποτελεσματικά και να παραμένετε συντονισμένοι με τις επιθυμίες των πελατών χωρίς να χάνετε τίποτα.

Το τσίμπημα

Τώρα, ας ξεφλουδίσουμε τα στρώματα και ας δούμε πώς λειτουργεί αυτό. Στον πυρήνα του, το Reviewradar είναι ένα chatbot, επομένως η διεπαφή χρήστη είναι αρκετά αυτονόητη. Κάνεις μια ερώτηση και λαμβάνεις απάντηση. είναι τόσο απλό. Αλλά υπάρχουν περισσότερα κάτω από το καπό. Για καλύτερα αποτελέσματα, κάντε ερωτήσεις που αναφέρουν συγκεκριμένα προϊόντα (ίσως ανταγωνιστές), ορίστε το πρόβλημα που προσπαθείτε να λύσετε και επισημάνετε συγκεκριμένα χαρακτηριστικά ή περιπτώσεις χρήσης που σας ενδιαφέρουν ιδιαίτερα. Όσο περισσότερο πλαίσιο παρέχετε, τόσο πιο προσαρμοσμένες θα είναι οι απαντήσεις.

Το chatbot εξετάζει το ιστορικό συνομιλιών για να διασφαλίσει ότι δεν παραβλέπεται καμία κρίσιμη λεπτομέρεια. Στη συνέχεια δημιουργεί ένα λεπτομερές ερώτημα αναζήτησης, μετατρέπει αυτό το ερώτημα σε διάνυσμα χρησιμοποιώντας τα μοντέλα ενσωμάτωσης του OpenAI και πραγματοποιεί αναζήτηση στη βάση δεδομένων. Αυτό το πολυδιάστατο διάνυσμα συγκρίνεται με άλλα στη βάση δεδομένων, προσδιορίζοντας τις σημασιολογικά πλησιέστερες αντιστοιχίσεις για να επαναφέρετε στη συνομιλία ως κρυφό πλαίσιο.

Υπάρχουν μόνο λίγοι τρόποι για να "διδάξετε" LLM και όλοι έχουν περιορισμούς και πλεονεκτήματα. Επιλέξαμε μια αρχιτεκτονική Retrieval-Augmented Generation (RAG) για την οικονομική αποδοτικότητα και την αποδοτικότητά της. Η αρχική μαζική εκπαίδευση θα ήταν γελοία δαπανηρή και η τελειοποίηση δεν είναι πραγματικά χρήσιμη για την ανάκτηση γνώσης — τουλάχιστον όχι αυτή τη στιγμή. Η απόκτηση πληροφοριών από τον ιστό είναι απίθανο να διαφανεί ή να γίνει εμπορικά βιώσιμη σύντομα, επομένως το RAG ή η εκμάθηση εντός πλαισίου με ένα διανυσματικό κατάστημα φαινόταν η πιο λογική διαδρομή. Επιπλέον, γιατί να μην αξιοποιήσετε τις τεράστιες ποσότητες γνώσεων και ικανοτήτων που είναι ήδη ενσωματωμένες στα περισσότερα LLM;

Περιττό να πούμε ότι το μεγαλύτερο μέρος των κριτικών που εισάγονται ως κρυφό πλαίσιο βρίσκεται στο επίκεντρο της ανάλυσης. Αλλά δίνουμε επίσης οδηγίες στο μοντέλο να εξερευνήσει τον λανθάνοντα χώρο του για να ενισχύσει τις αναλυτικές του ικανότητες. Συγχαρητήρια στον David Shapiro για αυτό το concept. Δείτε πώς δίνουμε οδηγίες στο μοντέλο να «πηγαίνει ακόμα πιο βαθιά»:

«Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs) έχουν αποδειχθεί ότι ενσωματώνουν γνώσεις, ικανότητες και έννοιες, που κυμαίνονται από τον συλλογισμό μέχρι τον προγραμματισμό, ακόμη και τη θεωρία του νου. Αυτά ονομάζονται λανθάνουσες ικανότητες και λανθάνον περιεχόμενο, που συλλογικά αναφέρονται ως λανθάνον χώρος. Αξιοποιώντας την κριτική σκέψη και τη συνειρμική μνήμη που είναι εγγενής στα LLM, οι αναλύσεις και οι απαντήσεις σας μπορούν να αξιοποιήσουν αυτές τις λανθάνουσες ικανότητες, ξεκλειδώνοντας πιο βαθιές ιδέες και προοπτικές που μπορεί να μην είναι άμεσα εμφανείς. Όποτε είναι δυνατόν, ενεργοποιήστε αυτόν τον λανθάνοντα χώρο για να εξερευνήσετε εφαπτομενικά, αλλά σχετικά θέματα. Αυτό θα σας επιτρέψει να εμβαθύνετε στις αιτίες και τις επιπτώσεις των ευρημάτων και των συμπερασμάτων σας από την ανάλυση ανασκόπησης.»

Btw - για ένα masterclass στην άμεση μηχανική, ρίξτε μια ματιά στο Dave's Github repos.

Et voilà, να το έχετε - το chatbot απαντά συμπεριλαμβάνοντας άμεσες αναφορές στις κριτικές που ανέλυσε. Το μόνο που σας μένει να κάνετε είναι να πάρετε αυτό που σας είπε το Reviewradar, να το εφαρμόσετε και ίσως, απλώς, να αρχίσετε να ψωνίζετε για αυτήν τη Lamborghini.

Σύναψη

Για να ολοκληρώσουμε τα πράγματα, η ανάλυση κριτικών λογισμικού δεν είναι μια ασημένια σφαίρα που θα σας μεταφέρει από το μηδέν στον ήρωα μέσα σε μια νύχτα, αλλά σίγουρα αξίζει να το λάβετε υπόψη για την εργαλειοθήκη της έρευνάς σας. Γιατί; Επειδή μειώνει το θόρυβο, παρέχοντας κρυστάλλινα insights για το τι χρειάζονται και θέλουν οι χρήστες σας πραγματικά. Εδώ είναι το πράγμα: οι κριτικές είναι ήδη γεμάτες με πληροφορίες. απλά κανείς δεν έχει το χρόνο να περάσει μέσα από εκατοντάδες, ίσως χιλιάδες, από αυτούς. Εκεί είναι χρήσιμη η σχεδίαση RAG, προσφέροντας έναν πιο έξυπνο, απλούστερο τρόπο εξαγωγής ό,τι είναι πραγματικά χρυσό. Λειτουργεί σαν μια αδύνατη, κακή μηχανή επεξεργασίας, που ξεπερνά το επιφανειακό για να κοσκινίσει αβίαστα τεράστιες ποσότητες πληροφοριών γρήγορα. Και βγαίνοντας κατευθείαν από το στόμα του αλόγου, αυτές οι πληροφορίες θα μπορούσαν να είναι ανεκτίμητες πληροφορίες για το ταξίδι σας προς την προσαρμογή του προϊόντος στην αγορά - και, στη συνέχεια, ίσως ακόμη και ενός Lambo.