Twoi klienci próbują Ci coś powiedzieć. Czy ich słuchasz?

Wyobraźmy sobie produkt cyfrowy, który działa bez zarzutu: nie ma błędów aplikacyjnych, problemów z infrastrukturą ani opóźnień. Mimo to konwersja spada. Klienci rozpoczynają wypełnianie wniosku, przechodzą przez formularze, a następnie opuszczają stronę. Dashboardy IT nie pokazują oczywistej przyczyny.

Problem może nie tkwić w technologii, lecz w sposobie, w jaki użytkownicy korzystają z produktu. Współczesne observability powinno więc pomagać nie tylko oceniać, czy usługa działa, ale również rozumieć, gdzie klienci napotykają trudności i co może stać za ich zachowaniem.

Problem nie zawsze jest techniczny

Przykładem może być internetowy wniosek kredytowy. Platforma szybko się ładuje, formularze działają poprawnie, a mimo to klienci rezygnują. Być może nie rozumieją konkretnego pytania, wahają się przy podawaniu dodatkowych informacji albo nie mają pewności, jak interpretować prezentowane koszty. Takie sytuacje nie muszą generować alertów technicznych, ale mogą bezpośrednio wpływać na wyniki biznesowe.

Tradycyjna analityka pokazuje, na którym etapie użytkownicy opuszczają lejek konwersji. Nagrania sesji pozwalają zobaczyć, co wydarzyło się podczas konkretnej wizyty. Zrozumienie powtarzających się przyczyn rezygnacji wymaga jednak analizy zachowań na większą skalę.

Od obserwacji zachowań do wniosków wspieranych przez AI.

Od tysięcy sesji do wartościowych wniosków

Produkty cyfrowe generują ogromne ilości danych behawioralnych: kliknięcia, interakcje z formularzami, wybory, przejścia między etapami i nagrania sesji. Ręczna analiza każdego nagrania staje się nierealna, gdy każdego dnia powstają ich tysiące.

Duże modele językowe (LLM) mogą przekształcać złożone interakcje w uporządkowane opisy poszczególnych ścieżek użytkowników. Zamiast skupiać się na pojedynczych kliknięciach, analiza obejmuje trzy elementy:

• Intencja użytkownika - co klient chciał osiągnąć?

• Zaobserwowane zachowanie - co rzeczywiście zrobił?

• Punkty tarcia - gdzie się zawahał, napotkał trudności lub zrezygnował?

Dzięki temu surowe dane o interakcjach mogą stać się informacją użyteczną dla zespołów produktowych, UX i biznesowych.

Od nagrania sesji do ustrukturyzowanej historii klienta.

Odkrywanie wzorców w ścieżkach klientów

Podsumowanie pojedynczej sesji jest przydatne, ale prawdziwa wartość pojawia się wtedy, gdy można rozpoznać podobne zachowania w wielu sesjach. Klasteryzacja behawioralna wspierana przez AI pozwala grupować ścieżki według powtarzających się wzorców - również tych, których wcześniej nie zdefiniowano.

Analiza może na przykład ujawnić powtarzające się wahanie przy polach dotyczących zatrudnienia, wielokrotne zmiany parametrów kredytu lub długie przeglądanie informacji o kosztach przed opuszczeniem procesu. Takie wzorce pomagają zespołom skupić uwagę na konkretnych etapach ścieżki klienta.

Odkrywanie powtarzających się wzorców zachowań z pomocą AI.

Od wzorców do rekomendacji opartych na danych

Wartościowy wniosek behawioralny nie powinien kończyć się na etykiecie. Powinien zawierać trzy elementy:

• Hipotezę badawczą - co może się dziać?

• Uzasadnienie behawioralne - jakie powtarzające się interakcje ją wspierają?

• Rekomendację działania - co zespół powinien sprawdzić lub przetestować?

Jeśli użytkownicy wielokrotnie wracają do informacji o kosztach przed rezygnacją, może to oznaczać, że potrzebują bardziej przejrzystego wyjaśnienia dodatkowych opłat. Zespół produktowy może przeanalizować sposób prezentacji kosztów, przeprowadzić badania UX i przetestować alternatywny układ.

Klaster behawioralny prowadzi do hipotezy, dowodów i rekomendacji.

AI wspiera decyzje, ale nie zastępuje ekspertów

Wnioski generowane przez AI należy traktować jako hipotezy badawcze, a nie niepodważalne konkluzje. Zaobserwowane zachowanie może wspierać hipotezę dotyczącą intencji użytkownika, ale nie dowodzi jego motywacji ani związku przyczynowego. Specjaliści produktowi, badacze UX, zespoły biznesowe i eksperci techniczni wnoszą kontekst niezbędny do oceny wyników, ustalania priorytetów i projektowania eksperymentów.

AI nie zastępuje testów A/B. Może natomiast pomóc lepiej wybierać, co warto testować w pierwszej kolejności. O zmianach decydują ludzie, a eksperymenty pozwalają sprawdzić, czy przynoszą oczekiwany efekt.

AI pomaga wskazać, co warto testować; decyzje pozostają po stronie zespołów.

Przyszłość observability to także zrozumienie ludzi

Łącząc dane telemetryczne z informacjami behawioralnymi i analizą wspieraną przez AI, organizacje mogą lepiej rozumieć, jak klienci korzystają z produktów cyfrowych, gdzie napotykają trudności i co może utrudniać im osiągnięcie celu.

Wartość nie polega na tworzeniu kolejnych dashboardów ani przetwarzaniu coraz większej ilości danych. Chodzi o odkrywanie istotnych wzorców, zadawanie lepszych pytań i przekładanie obserwacji na konkretne usprawnienia. Czasami największym problemem produktu cyfrowego nie jest awaria systemu, lecz coś, co klienci od dawna próbują nam powiedzieć swoim zachowaniem.

Obejrzyj całe wystąpienie

Chcesz poznać więcej szczegółów i zobaczyć, jak AI może pomóc odkrywać wzorce w zachowaniach użytkowników? Obejrzyj pełne wystąpienie Sławomira Michalika na YouTube i poznaj całe podejście do analizy zachowań klientów z wykorzystaniem AI.

https://youtu.be/s1Mm_-3m4RY?si=XE82fJF6PhNJpH2p

Sławomir Michalik

VP, Omnilogy