Hej,
Ostatnio “zatrudniłem” 10 użytkowników do badania. Żaden z nich nie istnieje.
Dziś o syntetycznych użytkownikach: agentach AI, które udają Twoich userów. Pokażę Ci, gdzie to może zadziałać, gdzie jestem sceptyczny, i jak sam użyłem syntetycznych użytkowników w swoim produkcie 👇
👉 Partnerem dzisiejszego wydania… jestem ja sam i mój 10x Product Bootcamp, gdzie ćwiczymy wykorzystanie AI na konkretnym produktowym case study. Ultrakrótkie iteracje, walidacja pomysłów i decyzje oparte na dowodach z AI. Zacznij pracować w ten sposób.
Co zobaczysz na nagraniu?
Czym są syntetyczni użytkownicy i jak działają (w pigułce)
Jak wygląda “wynajęcie” agentów do wywiadów i testów użyteczności?
Mój realny test Product Academy w Reforge Build - od persony, przez zadania, po wynik
Raport z insightami (krytyczne / medium / low) + replay sesji agenta na mobilu
Alternatywa - jak puścić agenta po stronie z poziomu Claude w Chrome
ℹ️ Czym są syntetyczni użytkownicy
Idea jest banalnie prosta: zamiast badać prawdziwych użytkowników, tworzysz agenta AI, który ich symuluje.
Dajesz LLM-owi informacje o tym, kim jest Twój user - personę, sposób zachowania, kontekst - a agent zaczyna odwzorowywać tę osobę w trakcie badania. Zamiast rekrutować 10 osób na wywiad, “zatrudniasz” 10 agentów.
Koncepcji zastosowania są co najmniej dwie:
Wywiady - prowadzisz research z syntetycznymi użytkownikami zamiast z prawdziwymi
Testy użyteczności - syntetyczni użytkownicy chodzą po Twoim produkcie i wyłapują problemy
I tu jest kluczowa różnica - bo moje doświadczenie z tymi dwoma podejściami jest zupełnie inne.
1️⃣ Wywiady z syntetykami
Pierwsza rzecz, która przychodzi do głowy: użyć agentów jako respondentów w badaniach jakościowych. Zamiast rekrutować uczestników - pytasz agenty.
Masz do tego gotowe narzędzia, np. syntheticusers.com. Logujesz się, definiujesz kim jest Twój user, ilu chcesz respondentów - i prowadzisz wywiady.
Alternatywą jest samodzielne stworzenie projektu w swoim asystencie AI, gdzie w instrukcjach opisujesz personę i prosisz, żeby odpowiadał jak ten użytkownik.
I tu powiem wprost: jestem sceptyczny.
Wywiad robimy po to, żeby zejść głęboko - zrozumieć prawdziwe “dlaczego” za zachowaniem użytkownika. A LLM bazuje na danych historycznych. Zachowania userów się zmieniają, a Ty nie masz gwarancji, że syntetyk odpowie tak, jak prawdziwy człowiek w konkretnym kontekście swojego życia.
Nie jestem w tym sceptycyzmie sam. Cała filozofia continuous discovery Teresy Torres stoi na regularnym, cotygodniowym kontakcie z prawdziwymi klientami - bo to z nich wyciągasz insighty, których nie ma w żadnych danych historycznych. Trudno to podmienić na agenta i udawać, że nic się nie zgubiło.
Ale jedno ćwiczenie otworzyło mi głowę
Porównywałem kiedyś wyniki researchu z prawdziwymi użytkownikami z wynikami od syntetyków (podczas szkolenia). I co ciekawe - większość problemów wyłapały obie grupy. Tyle że kolejność ważności była już inna. Syntetycy trafiali w problemy, ale nie zawsze wiedzieli, który z nich boli najbardziej.
Może to wystarczyć do wysokopoziomowego mapowania potrzeb. Do głębokiego discovery już bym na tym nie polegał.
2️⃣ Testy użyteczności
To jest zastosowanie, które realnie u siebie stosuję.
Zamiast rozmawiać z syntetycznym użytkownikiem, wpuszczasz go na swoją stronę lub prototyp. Dajesz konkretne zadania, agent przechodzi przez produkt i zwraca feedback - co działało, co nie, gdzie utknął.
Na wideo pokazuję to na Reforge Build (narzędziu do budowania i testowania prototypów, ostatnio przejęte przez Miro). Ma wbudowaną opcję testów z syntetykami - użyłem jej na stronie Product Academy.
W takim narzędziu definiujesz 3 rzeczy:
1. Zadania dla użytkowników - co mają zrobić na stronie. Ja poprosiłem o:
eksplorację strony i przejrzenie oferty
sprawdzenie, czy są w stanie się zapisać, jeśli coś ich zainteresuje
ogólny przegląd użytecznościowy - czy wszystko działa
2. Urządzenia - desktop, mobile, tablet. Testuj minimum dwa.
3. Persona - kim jest Twój syntetyk. Ja zdefiniowałem prosto: nowy user, który właśnie usłyszał o Product Academy na konferencji i przyszedł sprawdzić, o co chodzi.
Co dostałem w wynikach?
Po kilkunastu minutach test się kończy. Dostajesz dwa rzuty na wyniki: krótkie podsumowanie mailem (wpada, gdy test się zakończy) i pełny raport na stronie. Insighty są podzielone na krytyczne, medium i low - przy każdym opis, co agent zauważył i co mu nie działało.
Z mojego testu Product Academy:
niedziałające linki URL - znalazł kilka, o których nie miałem pojęcia
hamburger menu na mobilu - nie działało tak, jak powinno
A teraz najlepsze: poza raportem możesz obejrzeć nagranie każdej sesji. U mnie test wygenerował 12 sesji - po 3 na każde zadanie. Klikasz "Replay" i widzisz krok po kroku, jak agent poruszał się po stronie, gdzie klikał, gdzie utknął.
Wyłapał mi sporo sensownych rzeczy. Od tego czasu co jakiś czas puszczam taki test punktowo - na tyle, na ile pozwala mi pakiet.
🔀 Alternatywa - przeglądarka AI
Reforge Build i syntheticusers.com to dedykowane narzędzia - oczywiście dodatkowo płatne. Chcesz przetestować bez wydawania złotówki, gdy masz dostęp do LLMów?
Możesz spróbować Claude w Chrome (albo inna przeglądarkowa wtyczka AI) - opisujesz agentowi, że ma przejść przez Twoją stronę jako konkretna persona i wyłapać problemy użyteczności.
Działa wolniej i jest mniej ustrukturyzowane niż dedykowane narzędzie - ale na start w zupełności wystarczy, żeby poczuć temat.
Podsumowanie
Syntetyczni użytkownicy to nie magia, która zwolni Cię z rozmów z prawdziwymi ludźmi. Ale może to być ciekawy dodatek do Twojego warsztatu - jeśli wiesz, gdzie ich użyć.
Kiedy sięgnąć po syntetyka, a kiedy po żywego człowieka?
Moja praktyka w trzech zdaniach:
Wywiady? Ostrożnie. Mogą być ciekawe do pierwszego wysokopoziomowego mapowania potrzeb, słabe do głębokiego “dlaczego”.
Testy użyteczności? Tu syntetycy się sprawdzają do wyłapania najważniejszych problemów. Wyłapią martwe linki, zepsute menu i rzeczy, których sam już nie widzisz.
Chcesz spróbować i masz dostęp do LLMa? Odpal Claude w Chrome i zobacz, jak agent przechodzi przez Twój produkt.
A na koniec moja prognoza: wyobrażam sobie, że syntetycy staną się częścią continuous delivery. Tak jak dziś mamy automatyczne testy kodu, tak agent mógłby regularnie chodzić po stronie i wyłapywać problemy użytecznościowe po każdym deployu. To kwestia czasu. ⏳
✅ Co z tym możesz zrobić w tym tygodniu?
Jeśli z tego newslettera masz wynieść jedną rzecz:
👉 Wybierz jedną stronę albo prototyp i puść po nim syntetyka - choćby przez darmową wtyczkę typu Claude w Chrome. Nie potrzebujesz płatnego narzędzia ani budżetu na research. To dosłownie kilkanaście minut.
A potem napraw pierwszą krytyczną rzecz, którą wyłapie.
Wybierz jedną stronę lub prototyp do przetestowania (nie całą apkę - jeden ekran wystarczy)
Zdefiniuj prostą personę - kim jest user i po co tu wchodzi
Odpal agenta (Claude w Chrome albo Reforge Build) i daj mu 2-3 konkretne zadania do wykonania
Zobacz, co wyłapał - i napraw pierwszy problem z listy “krytyczne”
Daj znać w komentarzu, jak to u Ciebie zadziałało i co agent znalazł 👇
