Как обрабатывать фидбек при помощи искусственного интеллекта
Мы в UX Feedback уже несколько лет занимаемся развитием ИИ-инструмента для работы с обратной связью. Это касается непосредственно этапа обработки фидбека, как самой «благодатной» для ИИ стадии в методологии Voice of the Customer. В общем-то, процесс несложный, но весьма трудоемкий. Исследователям порой приходится обрабатывать тысячи комментариев, что отнимает много времени и ресурсов. И вот тут на помощь, как раз, может прийти ИИ. Как это работает, и какие особенности связаны с ИИ-тегированием, расскажем в этой статье, основываясь на опыте экспертов UX Feedback.Вика Макеева, Product Manager UX Feedback:
Как привычка переспрашивать спасает меня от факапов: фильтры восприятия и петли обратной связи на примере велосипедиста
Привет, Хабр! Я Женя, CPO в корпоративном мессенджере Compass. Поделитесь историей в комментах, если было: ставишь коллеге задачу, все подробно проговариваешь и слышишь в ответ "все понял, сделаю". А на первой же контрольной точке выясняется, что понял не так, сделал не то, и теперь нужно думать и делать быстро, чтобы уложиться в сроки. Чаще с такой проблемой сталкиваются на удаленке. А так как большинство моих сотрудников живут в других городах и телепортироваться в офис еще не умеют, решил поглубже покопаться в природе подобных недопониманий.
