Как технологии ИИ помогают находить ключевые инсайты в глубинных интервью

Павел Караневич, сооснователь компании «Войси», специализирующейся на транскрибации речи при помощи технологий ИИ, рассказывает, как современные технологические подходы делают анализ качественных данных более удобным и эффективным, позволяя исследователям сконцентрироваться на наиболее значимых результатах.

Как расшифровывать интервью 

Глубинные интервью — один из наиболее ценных методов получения качественной информации о предпочтениях, эмоциях и внутренних мотивах потребителей. Однако работа с данными, полученными в ходе таких интервью, зачастую занимает много времени и может приводить к неточностям и пропуску важных деталей из-за человеческого фактора.

Обычно аналитики вынуждены многократно прослушивать записи интервью и вручную фиксировать ключевые моменты. Это отнимает много времени и увеличивает вероятность неточных выводов. Использование технологии автоматической транскрибации позволяет избежать этих проблем, значительно сокращая время на обработку и повышая точность анализа.

Сегодня к этому добавляются и инструменты вроде ChatGPT: после транскрибации исследователи загружают текст интервью в чат, чтобы быстро извлечь проблемные зоны, повторяющиеся боли или точки роста. Все зависит от формулировки запроса. Саммаризация, кластеризация — это становится новым стандартом.

Автоматизация транскрибации интервью

Автоматическая транскрибация дает возможность:

• оперативно переводить речь в текстовую форму;
• сократить влияние субъективности на результаты анализа;
• эффективно выявлять ключевые темы и повторяющиеся паттерны;
• обеспечивать прозрачность полученных выводов благодаря возможности их проверки и перепроверки.

Современные технологии позволяют транскрибировать интервью за считаные минуты, одним кликом удалять лишние слова (междометия, остановки, оговорки), делая текст удобнее для восприятия и анализа. Сегодня на рынке существует большое количество различных решений: начиная с веб-версий сервисов и заканчивая ботами в Telegram, которые по удобству взаимодействия выходят на совершенно новый уровень. Подобные решения могут быть встроены в систему корпорации совершенно бесшовно, работая даже в офлайн-режиме. Такие технологии особенно важны при анализе большого количества интервью, когда ручная обработка становится практически нереализуемой.

Эти инструменты одинаково эффективно работают как в исследованиях IT-продуктов, так и в сервисных отраслях. Например, стоматологические клиники используют глубинные интервью, чтобы улучшить клиентский опыт. Все, что требуется, — задать нужные вопросы, транскрибировать, и уже через минуту у тебя структурированные ответы.

Искусственный интеллект — лишь вспомогательный инструмент

Важно помнить, что технология лишь поддерживает исследователя, а не заменяет его полностью. Задача современных решений — убрать рутинные задачи и дать возможность аналитикам глубже погрузиться в качественный анализ и интерпретацию данных.

Универсальных шаблонов анализа нет — все зависит от бизнеса и его целей. Но базовая схема работает у всех: транскрибация — чистка — анализ. У крупных команд это уже стало нормой: фиксировать каждую встречу, автоматически обрабатывать и сохранять все итоги в общем облаке.

Практика транскрибации речи

Могу вспомнить пример из нашей практики: к нам обратилась консалтинговая компания, которая проводила серию глубинных интервью для оценки реакции рынка на новый продукт. Специалисты столкнулись с большим количеством аудиоматериалов, и обработка этих данных вручную была бы неэффективной и затратной. С помощью автоматической транскрибации аналитики смогли оперативно выявить наиболее важные инсайты и предоставить клиенту четкие рекомендации, что ускорило принятие решений и вывод продукта на рынок.

Автоматизация ускоряет работу аналитиков минимум на 30% — это данные нашей внутренней статистики. Раньше все делалось вручную: транскрибация занимала часы, менеджмент — дни. Сейчас исследователи получают больше времени для анализа, а не рутинной работы.

Будущее транскрибации 

Использование технологических инструментов в анализе глубинных интервью повышает скорость и качество работы исследователей, позволяя им быстрее получать ценные и надежные выводы.

Следующий шаг — автоматическая саммаризация по заданным параметрам. В зависимости от задачи можно делать краткие выжимки или находить только негативные/позитивные отклики. ИИ не просто превращает речь в текст, он помогает сориентироваться в массивах данных и принимать решения быстрее.