Використовуйте ШІ для швидкого створення та перевірки концепцій продуктів. Почніть з генерації 10 різних користувацьких персонажів, які представляють ваші цільові ринкові сегменти, кожен з яких має унікальні поведінки, проблеми та мотивації. Потім дозвольте ШІ змоделювати ці персонажі, які взаємодіють з вашим продуктом у реальних сценаріях. Це створює динамічне середовище фокус-групи, де ви можете проводити кілька ітерацій зворотного зв'язку користувачів без очікування фактичного тестування користувачами. Наступні розмови виявляють, як різні типи користувачів реагують на функції, цінові моделі та повідомлення. Ви отримуєте швидкі ітераційні цикли, тестування з різних перспектив та практичні висновки за хвилини, а не тижні. Ключовим є те, щоб зробити кожного персонажа досить специфічним для генерації реалістичних відповідей - включайте їхній бекграунд, рівень експертизи та те, що вони намагаються досягти. Цей підхід особливо добре працює для продуктів Web3, де пошук нішевих груп користувачів може бути трудомістким.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
14 лайків
Нагородити
14
6
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
SchroedingersFrontrun
· 2025-12-26 14:50
Дуже круто, це ж використання AI для фокус-груп, але при цьому можна зекономити час на безглузді обговорення.
Кілька хвилин для отримання результату проти кількох тижнів очікування зворотного зв'язку — це справжній порятунок для проектів Web3.
Але головне — рольові налаштування мають бути досить реалістичними, інакше це перетворюється на самозакоханість.
Цей метод дійсно ідеальний для невеликих команд, щоб швидко перевірити MVP.
Здається, це набагато дешевше за традиційне тестування.
Переглянути оригіналвідповісти на0
ColdWalletAnxiety
· 2025-12-24 06:11
Через кілька хвилин результати? Звучить круто, але використання ШІ для імітації реальних відгуків користувачів все одно залишається ілюзією, чи справжні користувачі так легко обманути?
Переглянути оригіналвідповісти на0
RugResistant
· 2025-12-24 03:05
Ця ідея непогана, але кілька хвилин для отримання інсайту... здається, все ж треба покладатися на потужність prompt, а інакше легко згенерувати купу безглуздих слів.
Переглянути оригіналвідповісти на0
zkProofInThePudding
· 2025-12-23 20:50
Ого, це ж те, що я завжди хотів! Скільки зайвих грошей можна зекономити, якщо за кілька хвилин вирішити верифікацію продукту... Але проблема в тому, чи можуть ці AI-ролі дійсно подумати про те, про що я не можу?
Переглянути оригіналвідповісти на0
GasBandit
· 2025-12-23 20:50
Кілька хвилин для обробки відгуків користувачів? Здається, це трохи неправдоподібно... але спробувати не завадить.
Переглянути оригіналвідповісти на0
AllInAlice
· 2025-12-23 20:34
О, це саме те, що повинен робити продуктовий менеджер, не потрібно бігати і домовлятися з тими реальними користувачами, щоб постійно змінювати вимоги... Я люблю цю концепцію, коли план готовий за кілька хвилин.
Використовуйте ШІ для швидкого створення та перевірки концепцій продуктів. Почніть з генерації 10 різних користувацьких персонажів, які представляють ваші цільові ринкові сегменти, кожен з яких має унікальні поведінки, проблеми та мотивації. Потім дозвольте ШІ змоделювати ці персонажі, які взаємодіють з вашим продуктом у реальних сценаріях. Це створює динамічне середовище фокус-групи, де ви можете проводити кілька ітерацій зворотного зв'язку користувачів без очікування фактичного тестування користувачами. Наступні розмови виявляють, як різні типи користувачів реагують на функції, цінові моделі та повідомлення. Ви отримуєте швидкі ітераційні цикли, тестування з різних перспектив та практичні висновки за хвилини, а не тижні. Ключовим є те, щоб зробити кожного персонажа досить специфічним для генерації реалістичних відповідей - включайте їхній бекграунд, рівень експертизи та те, що вони намагаються досягти. Цей підхід особливо добре працює для продуктів Web3, де пошук нішевих груп користувачів може бути трудомістким.