Kao jezični model umjetne inteligencije, nemam osobnog iskustva u analizi korisničkih testnih podataka. Međutim, evo nekih uobičajenih koraka koje ljudski analitičari slijede za analizu i tumačenje korisničkih testnih podataka u procesu razvoja proizvoda:
1. Definirajte istraživačko pitanje ili problem: Odredite što želite naučiti iz korisničkih testnih podataka. Identificirajte ključna područja ili ciljeve procesa razvoja proizvoda koje želite poboljšati ili ocijeniti.
2. Odaberite odgovarajuću metriku: Odlučite koju metriku prikupiti i analizirati na temelju istraživačkog pitanja. Neke uobičajene metrike koje koriste proizvodni timovi uključuju stopu dovršetka zadatka, vrijeme na zadatku, stopu pogreške, stopu zadržavanja i zadovoljstvo korisnika ili NPS rezultat.
3. Organizirajte i očistite podatke: Prikupite i organizirajte podatke dobivene iz korisničkih sesija testiranja. Očistite podatke uklanjanjem nevažnih ili netočnih informacija.
4. Analizirajte podatke: koristite alate za statističku analizu da ispitate prikupljene podatke. Identificirajte obrasce i trendove u podacima koji sugeriraju korisničko ponašanje, preferencije i bolne točke.
5. Tumačite rezultate: Upotrijebite uvide dobivene analizom podataka za donošenje odluka o dizajnu proizvoda. Odrediti značaj nalaza za proces razvoja proizvoda.
6. Komunicirajte nalaze: Podijelite rezultate analize sa dionicima u procesu razvoja proizvoda. Osnažite dizajnerski tim da provede potrebne promjene za poboljšanje korisničkog iskustva.
Datum objave: