5 एआई फीडबैक विधियां जो हर एकल उद्यमी को अब जानने की जरूरत है

अकेले व्यवसाय चलाने का अर्थ है कई टोपी पहनना, और अब जोड़ने के लिए एक और है: एआई टूल मैनेजर। लेकिन आपको कैसे पता चलेगा कि आपके एआई उपकरण वास्तव में आपके ग्राहकों के लिए काम कर रहे हैं? यहीं पर रणनीतिक फीडबैक संग्रह आता है।

अपने व्यवसाय में एआई का उपयोग करने वाले एक एकल उद्यमी के रूप में, आपके उपकरण कैसे प्रदर्शन करते हैं, इसके बारे में ईमानदार इनपुट प्राप्त करना न केवल अच्छा है - यह आवश्यक है। आपके पास इंजीनियरों और डेटा वैज्ञानिकों की एक टीम के बिना, आपको अपनी एआई पेशकशों को बेहतर बनाने के लिए व्यावहारिक तरीकों की आवश्यकता है।

क्या आप एआई फीडबैक के बारे में स्मार्ट होने के लिए तैयार हैं? यहां पांच तरीके दिए गए हैं जिन्हें आप तुरंत लागू कर सकते हैं:

यह क्यों काम करता है: छोटे, प्रासंगिक प्रश्न उपयोगकर्ताओं को तब पकड़ते हैं जब उनका अनुभव ताज़ा होता है।

क्या आपने देखा है कि किसी के किसी सुविधा का उपयोग करने के तुरंत बाद सबसे अच्छी प्रतिक्रिया कैसे आती है? सरल एक-प्रश्न सर्वेक्षण बनाएं जो प्रमुख एआई इंटरैक्शन के बाद दिखाई दें:

मेरे एक ग्राहक ने इन सूक्ष्म सर्वेक्षणों को लागू किया और पाया कि 40% उपयोगकर्ता एक विशिष्ट एआई सुविधा से भ्रमित हो रहे थे - कुछ ऐसा जो वह अन्यथा कभी नहीं जानती!

यह क्यों काम करता है: आपकी प्रतिष्ठा को नुकसान पहुंचाने से पहले एआई गलतियों में पैटर्न की पहचान करता है।

यह ट्रैक करने के लिए एक सरल प्रणाली स्थापित करें कि आपके AI को कब गलत लगता है:

इस दृष्टिकोण ने एक एकल उद्यमी को केवल दो महीनों में अपने एआई चैटबॉट की सटीकता में 37% तक सुधार करने में मदद की।

यह क्यों काम करता है: करनी कथनी से ताकतवर होती है।

हर कोई आपको नहीं बताएगा कि कब कुछ गलत है, लेकिन उनका व्यवहार होगा:

मुझे पता है कि एक व्यवसाय कोच ने पाया कि उपयोगकर्ता एक विशिष्ट चरण पर अपने एआई ईमेल लेखक उपकरण को छोड़ रहे थे। उस एक सुविधा को ठीक करने के बाद, पूर्णता दर 28% बढ़ गई।

यह क्यों काम करता है: आपको दिखाता है कि वास्तव में क्या बेहतर काम करता है।

अपने एआई टूल में परिवर्तन करते समय, अनुमान न लगाएं—परीक्षण करें:

यह ए/बी परीक्षण दृष्टिकोण यह है कि बड़ी कंपनियां अपने एआई को कैसे परिष्कृत करती हैं, लेकिन आप इसे छोटे पैमाने पर भी कर सकते हैं!

यह क्यों काम करता है: आपके सबसे मूल्यवान उपयोगकर्ताओं के साथ एक संरचित फीडबैक लूप बनाता है।

सभी प्रतिक्रिया अनायास नहीं होती हैं:

एक आभासी सहायक जिसके साथ मैं काम करता हूं, इस पद्धति का उपयोग यह पहचानने के लिए करता है कि उसके ग्राहक वास्तव में कौन से एआई उपकरण महत्व देते हैं, जिससे उसे विकास के समय पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है जहां यह मायने रखता है।

फीडबैक एकत्र करना केवल आधी लड़ाई है। इसे सुधार में बदलने का तरीका यहां बताया गया है:

याद रखें, शुरू करने के लिए आपको फैंसी टूल की आवश्यकता नहीं है। एक साधारण स्प्रेडशीट आपके उपयोगकर्ताओं द्वारा रिपोर्ट की जाने वाली सबसे आम समस्याओं को ट्रैक करने के लिए ठीक काम करती है।

स्मार्ट एआई फीडबैक संग्रह आपको देता है:

श्रेष्ठ भाग? जैसे-जैसे आपके एआई उपकरण वास्तविक उपयोगकर्ता इनपुट के आधार पर बेहतर होते हैं, वे एक सकारात्मक फीडबैक लूप बनाते हैं: बेहतर उपकरण → खुश ग्राहक → अधिक मूल्यवान प्रतिक्रिया → बेहतर टूल भी बनाते हैं।