Introdução
Como discutimos em artigos anteriores, estamos embarcando em uma abordagem sofisticada para a descoberta de informações científicas com o SearchSense. A mudança nos paradigmas de busca tem um impacto nos usuários, e obter feedback e validação ao longo do processo é fundamental.
No início da nossa jornada para reinventar a busca científica, levantamos a hipótese de que os usuários desejam maior flexibilidade, entrada de busca em linguagem natural e uma "inteligência" aprimorada no sistema de busca. Para validar essa hipótese, convidamos os usuários a se juntarem a nós na jornada de desenvolvimento.
Processo atual
Dispomos de diversos canais para coletar feedback e orientar nosso planejamento de produto, incluindo:
- Conversar diretamente com os usuários por meio de vendas, apoio ao cliente e sessões de pesquisa de usuários.
- Mecanismos de feedback no aplicativo (e-mails e pesquisas).
- Uso do produto e análise comportamental.
Nossas equipes de sucesso do cliente, vendas e central do cliente são essenciais para ouvir a voz dos usuários; esses colegas dedicados estão em constante comunicação com nossos usuários, transmitindo os principais pontos positivos, as dificuldades enfrentadas e as ideias de melhoria para a equipe de produto. Também entramos em contato individualmente com os clientes para sessões de pesquisa de usuários. Ambos os caminhos fornecem um feedback rico, de alta qualidade e qualitativo sobre os recursos que lançamos ou sobre as novas ideias que estamos considerando. A voz direta do cliente nos permite aprofundar em um tópico, fazer perguntas de acompanhamento e entender como podemos melhorar a experiência deles.
Outra forma pela qual nossos usuários interagem conosco diretamente é por meio de pesquisas de produto no aplicativo ou por e-mail. Isso permite que eles compartilhem feedback por meio de um canal oportuno e sem interrupções.
Realizamos também análises comportamentais na própria plataforma para melhor compreender a interação com as funcionalidades e o conteúdo, como esses padrões mudam ao longo do tempo e quais são as áreas de atrito. Isso nos ajuda a validar se os usuários estão enxergando valor no que construímos e nos resultados que entregamos.
Por que realizar testes beta?
O SearchSense surgiu a partir de um feedback significativo dos usuários, sessões de pesquisa e a necessidade crescente de oferecer soluções intuitivas que economizem o tempo dos usuários. Essa evolução pareceu ser melhor apoiada por atualizações mais sistêmicas do que pela entrega incremental de recursos. No entanto, criar uma nova infraestrutura de busca leva tempo, e queríamos uma maneira de validar se o que criamos estava correto. Para isso, convidamos os usuários "para dentro da fábrica" e demos a eles acesso antecipado para experimentarem esses recursos enquanto estavam sendo desenvolvidos. Isso nos permitiu receber um feedback direcionado rapidamente para validar que os casos de uso dos clientes eram apoiados pelos novos recursos, que os clientes estavam vendo benefício nesses recursos e receber sugestões de melhorias ou aprimoramentos.
Como isso ajuda
O que aprendemos? Desde ajustes simples na interface do usuário até o retreinamento de nossos modelos, os testes beta nos proporcionaram insights importantes e resultados práticos. Os principais temas de feedback incluem:
- Os usuários querem dados confiáveis e de qualidade em seus resultados.
- Os usuários querem transparência nas interpretações de busca.
- Os usuários desejam caminhos alternativos para diferentes cenários de busca.
Descobrimos que os usuários aceitam bem o uso da IA para melhorar a eficiência, mas têm preocupações com alucinações e modificações obscuras nas consultas. Para atenuar essas preocupações, a equipe do CAS SciFinder está indicando claramente quando a IA é utilizada, mostrando como a consulta foi interpretada ou modificada e fornecendo uma opção para executar a consulta novamente sem as modificações da IA. Observamos que a interface do usuário do CASDraw seria aprimorada com uma seleção padrão do tipo de busca, em vez de os usuários terem que selecioná-la sempre que iniciassem uma nova pesquisa de estrutura. De modo geral, os usuários se adaptaram facilmente à nova barra de pesquisa e consideraram eficiente o uso das novas abas de resultados após a realização de uma pesquisa. Mais importante ainda, ficamos tranquilos ao saber que a familiaridade e a confiança do conteúdo da CAS foram compreendidas e apenas aprimoradas pela IA para tornar as descobertas mais fáceis e rápidas. Ao desenvolver o SearchSense , adotamos intencionalmente uma abordagem que combina o melhor dos dois mundos, garantir uma experiência de busca intuitiva e sofisticada, utilizando um conteúdo CAS confiável e de autoridade.