मेरो अघिल्लो लेखमा, मैले कसरी एआईले हामीलाई कार्यात्मक व्यक्तित्वहरू अझ प्रभावकारी रूपमा सिर्जना गर्न मद्दत गर्न सक्छ भनेर अन्वेषण गरें। हामीले पोस्टरहरूमा राम्रो देखिने तर विरलै डिजाइन निर्णयहरू परिवर्तन गर्ने जनसांख्यिकीय प्रोफाइलहरूको सट्टा प्रयोगकर्ताहरूले के पूरा गर्न खोजिरहेका छन् भन्ने कुरामा फोकस गर्ने व्यक्तित्वहरू निर्माण गर्ने कुरामा हेरे। तर व्यक्तित्वहरू सिर्जना गर्नु आधा युद्ध मात्र हो। ठुलो चुनौती भनेको ती अन्तरदृष्टि मानिसहरूको हातमा पाउनु हो जसलाई उनीहरूलाई आवश्यक छ, यस समयमा उनीहरूलाई आवश्यक छ। हरेक दिन, तपाइँको संगठन भरका व्यक्तिहरूले प्रयोगकर्ता अनुभवलाई असर गर्ने निर्णयहरू गर्छन्। उत्पादन टोलीहरूले कुन सुविधाहरूलाई प्राथमिकता दिने भन्ने निर्णय गर्छन्। मार्केटिङ टोलीहरू क्राफ्ट अभियानहरू। वित्त टोलीहरूले चलानी प्रक्रियाहरू डिजाइन गर्छन्। ग्राहक समर्थन टोलीहरूले प्रतिक्रिया टेम्प्लेटहरू लेख्छन्। यी सबै निर्णयहरूले प्रयोगकर्ताहरूले तपाईंको उत्पादन वा सेवाको अनुभवलाई कसरी आकार दिन्छन्। र ती मध्ये अधिकांश वास्तविक प्रयोगकर्ताहरूबाट कुनै इनपुट बिना नै हुन्छन्। हामीले प्रयोगकर्ता अनुसन्धान कसरी साझा गर्ने भन्ने समस्या तपाईं अनुसन्धान गर्नुहोस्। तपाईले व्यक्तित्वहरू सिर्जना गर्नुहुन्छ। तपाईं रिपोर्टहरू लेख्नुहोस्। तपाइँ प्रस्तुति दिनुहुन्छ। तपाईले फैंसी इन्फोग्राफिक्स पनि बनाउनुहुन्छ। अनि त्यसपछि के हुन्छ? अनुसन्धान कतै साझा ड्राइभमा बस्छ, बिस्तारै डिजिटल धुलो जम्मा गर्दै। व्यक्तिहरूलाई किकअफ बैठकहरूमा सन्दर्भ गरिन्छ र त्यसपछि बिर्सिन्छ। रिपोर्टहरू एक पटक स्किम हुन्छन् र फेरि कहिल्यै खोल्दैनन्। जब एक उत्पादन प्रबन्धकले नयाँ सुविधा थप्ने कि नदिने निर्णय गर्दैछ, तिनीहरू सम्भवतः गत वर्षको अनुसन्धान भण्डारमा जान सक्दैनन्। जब वित्त टोलीले इनभ्वाइस इमेल पुन: डिजाइन गर्दैछ, तिनीहरू लगभग निश्चित रूपमा प्रयोगकर्ता व्यक्तिहरूसँग परामर्श गर्दैनन्। तिनीहरूले आफ्नो उत्कृष्ट अनुमान लगाउँछन् र अगाडि बढ्छन्। यो ती टोलीहरूको आलोचना होइन। उनीहरु व्यस्त छन् । तिनीहरूसँग समय सीमा छ। र इमानदारीपूर्वक, यदि तिनीहरूले अनुसन्धानलाई परामर्श गर्न चाहन्थे भने, उनीहरूलाई सम्भवतः थाहा हुँदैन कि यो कहाँ फेला पार्ने वा उनीहरूको विशेष प्रश्नको लागि यसलाई कसरी व्याख्या गर्ने। ज्ञान UX टोलीको टाउको भित्र बन्द रहन्छ, जो सम्भवतः संगठन भरि हुने हरेक निर्णयको लागि उपस्थित हुन सक्दैन। के यदि प्रयोगकर्ताहरूले वास्तवमा बोल्न सक्थे? के हुन्छ भने, स्थिर कागजातहरू सिर्जना गर्नुको सट्टा जुन मानिसहरूले खोज्न र व्याख्या गर्न आवश्यक छ, हामी सरोकारवालाहरूलाई एकैचोटि तपाइँका सबै प्रयोगकर्ता व्यक्तिहरूसँग परामर्श गर्ने तरिका दिन सक्छौं?
नयाँ अभियानमा काम गर्ने मार्केटिङ प्रबन्धकको कल्पना गर्नुहोस्। व्यक्तिहरूले सन्देश प्राथमिकताहरूको बारेमा के भनेका थिए भनेर सम्झने प्रयास गर्नुको सट्टा, तिनीहरूले सोध्न सक्छन्: "म यो इमेलमा छुट प्रस्तावको साथ नेतृत्व गर्ने बारे सोच्दै छु। हाम्रा प्रयोगकर्ताहरूले के सोच्छन्?" र AI, तपाईंको सबै अनुसन्धान डेटा र व्यक्तित्वहरूमा चित्रण गर्दै, एक समेकित दृष्टिकोणको साथ प्रतिक्रिया दिन सक्छ: प्रत्येक व्यक्तिले कसरी प्रतिक्रिया दिनेछ, तिनीहरू कहाँ सहमत छन्, तिनीहरू कहाँ भिन्न छन्, र तिनीहरूको सामूहिक दृष्टिकोणमा आधारित सिफारिसहरूको सेट। एउटा प्रश्न, तपाईंको सम्पूर्ण प्रयोगकर्ता आधारमा संश्लेषित अन्तरदृष्टि।
यो विज्ञान कथा होइन। AI को साथ, हामी ठ्याक्कै यस प्रकारको प्रणाली निर्माण गर्न सक्छौं। हामी ती सबै छरिएका अनुसन्धानहरू (सर्वेक्षणहरू, अन्तर्वार्ताहरू, समर्थन टिकटहरू, विश्लेषणहरू, व्यक्तिहरू आफैं) लिन सक्छौं र यसलाई अन्तरक्रियात्मक स्रोतमा परिणत गर्न सक्छौं जुन कसैले बहु-परिप्रेक्ष्य प्रतिक्रियाको लागि सोध्न सक्छ। प्रयोगकर्ता अनुसन्धान भण्डार निर्माण गर्दै यस दृष्टिकोणको आधार भनेको तपाईका प्रयोगकर्ताहरूको बारेमा थाहा भएको सबै कुराको केन्द्रीकृत भण्डार हो। AI ले पहुँच गर्न र आकर्षित गर्न सक्ने सत्यको एकल स्रोतको रूपमा सोच्नुहोस्। यदि तपाइँ कुनै पनि समयको लागि प्रयोगकर्ता अनुसन्धान गर्दै हुनुहुन्छ भने, तपाइँसँग सायद तपाइँले महसुस गर्नु भन्दा बढी डाटा छ। यो भर्खरै विभिन्न उपकरण र ढाँचाहरूमा छरिएको छ:
तपाईंको सर्वेक्षण प्लेटफर्ममा बसेर सर्वेक्षण परिणामहरू, गुगल डक्समा अन्तर्वार्ता ट्रान्सक्रिप्टहरू, तपाईंको हेल्पडेस्क प्रणालीमा ग्राहक समर्थन टिकटहरू, विभिन्न ड्यासबोर्डहरूमा विश्लेषण डाटा, सामाजिक सञ्जालमा उल्लेख र समीक्षाहरू, अघिल्लो परियोजनाहरूका पुराना व्यक्तित्वहरू, उपयोगिता परीक्षण रेकर्डिङ र नोटहरू।
पहिलो चरण भनेको यी सबैलाई एकै ठाउँमा जम्मा गर्नु हो। यसलाई पूर्ण रूपमा व्यवस्थित गर्न आवश्यक छैन। एआई गन्दा इनपुटहरूको अर्थ बनाउनमा उल्लेखनीय रूपमा राम्रो छ। यदि तपाइँ स्क्र्याचबाट सुरु गर्दै हुनुहुन्छ र धेरै अवस्थित अनुसन्धान छैन भने, तपाइँ आधारभूत स्थापना गर्न AI गहिरो अनुसन्धान उपकरणहरू प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ।
यी उपकरणहरूले तपाइँको उत्पादन कोटि, प्रतियोगी समीक्षाहरू, र मानिसहरूले सोध्ने सामान्य प्रश्नहरूको बारेमा छलफलको लागि वेब स्क्यान गर्न सक्छन्। यसले तपाइँलाई तपाइँको प्राथमिक अनुसन्धान निर्माण गर्दा काम गर्न केहि दिन्छ। अन्तरक्रियात्मक व्यक्तित्वहरू सिर्जना गर्दै एकचोटि तपाइँसँग तपाइँको भण्डार छ, अर्को चरण व्यक्तित्वहरू सिर्जना गर्दैछ जुन AI ले सरोकारवालाहरूको तर्फबाट परामर्श गर्न सक्छ। यसले मेरो अघिल्लो लेखमा उल्लिखित कार्यात्मक व्यक्तित्व दृष्टिकोणमा सीधा निर्माण गर्दछ, एउटा मुख्य भिन्नताको साथ: यी व्यक्तित्वहरू लेन्स बन्छन् जसको माध्यमबाट AI ले प्रश्नहरूको विश्लेषण गर्दछ, सन्दर्भ मात्र होइन।कागजातहरू। प्रक्रिया यस प्रकार काम गर्दछ:
आफ्नो अनुसन्धान भण्डारलाई AI उपकरणमा फिड गर्नुहोस्। लक्ष्य, कार्य, र घर्षण बिन्दुहरूमा आधारित फरक प्रयोगकर्ता खण्डहरू पहिचान गर्न यसलाई सोध्नुहोस्। यसलाई प्रत्येक खण्डको लागि विस्तृत व्यक्तित्वहरू उत्पन्न गराउनुहोस्। जब सरोकारवालाहरूले प्रश्नहरू सोध्छन्, समेकित प्रतिक्रिया प्रदान गर्न सबै व्यक्तिहरूसँग परामर्श गर्न AI कन्फिगर गर्नुहोस्।
यहाँ छ जहाँ यो दृष्टिकोण परम्परागत व्यक्तित्वहरूबाट उल्लेखनीय रूपमा भिन्न हुन्छ। किनभने AI यी व्यक्तित्व कागजातहरूको प्राथमिक उपभोक्ता हो, तिनीहरू स्क्यानयोग्य वा एकल पृष्ठमा फिट हुन आवश्यक छैन। परम्परागत व्यक्तित्वहरू मानव पठनीयताद्वारा सीमित हुन्छन्: तपाईंले बुलेट पोइन्टहरू र कुञ्जी उद्धरणहरूमा सबै चीजहरू डिस्टिल गर्नुपर्छ जुन कसैले एक नजरमा अवशोषित गर्न सक्छ। तर एआईमा त्यस्तो कुनै सीमा छैन। यसको मतलब तपाईको व्यक्तित्वहरू धेरै विस्तृत हुन सक्छन्। तपाईंले लामो व्यवहारात्मक अवलोकनहरू, विरोधाभासी डेटा बिन्दुहरू, र सूक्ष्म सन्दर्भहरू समावेश गर्न सक्नुहुन्छ जुन परम्परागत व्यक्तित्व पोस्टरको लागि सम्पादन प्रक्रियामा कहिल्यै बाँच्न सक्दैन। AI ले यो सबै जटिलतालाई समात्न सक्छ र प्रश्नहरूको जवाफ दिंदा यसलाई आकर्षित गर्न सक्छ। तपाइँले प्रत्येक व्यक्तित्व भित्र फरक लेन्स वा परिप्रेक्ष्यहरू पनि सिर्जना गर्न सक्नुहुन्छ, विशेष व्यापार कार्यहरू अनुरूप। तपाईंको "सप्ताहान्त योद्धा" व्यक्तित्वमा मार्केटिङ लेन्स (सन्देश प्राथमिकताहरू, च्यानल बानीहरू, अभियान प्रतिक्रियाहरू), उत्पादन लेन्स (विशेषता प्राथमिकताहरू, उपयोगिता ढाँचाहरू, अपग्रेड ट्रिगरहरू), र समर्थन लेन्स (सामान्य प्रश्नहरू, निराशा बिन्दुहरू, संकल्प प्राथमिकताहरू) हुन सक्छ। जब एक मार्केटिङ प्रबन्धकले प्रश्न सोध्छ, AI ले मार्केटिङ-सम्बन्धित जानकारीलाई आकर्षित गर्दछ। जब एक उत्पादन प्रबन्धकले सोध्छ, यो उत्पादन लेन्सबाट तानिन्छ। एउटै व्यक्तित्व, कसले सोधिरहेको छ भन्ने आधारमा फरक गहिराइ।
व्यक्तिहरूमा अझै पनि हामीले पहिले छलफल गरेका सबै कार्यात्मक तत्वहरू समावेश गर्नुपर्छ: लक्ष्यहरू र कार्यहरू, प्रश्नहरू र आपत्तिहरू, दुखाइ बिन्दुहरू, टचपोइन्टहरू, र सेवा अन्तरहरू। तर अब यी तत्वहरू कसरी AI ले प्रत्येक व्यक्तिको परिप्रेक्ष्यबाट प्रश्नहरूको मूल्याङ्कन गर्छ, तिनीहरूका विचारहरूलाई कार्ययोग्य सिफारिसहरूमा संश्लेषित गर्ने आधार बनेको छ। कार्यान्वयन विकल्प तपाइँ यसलाई तपाइँको स्रोत र आवश्यकताहरु को आधार मा परिष्कार को बिभिन्न स्तर संग सेट अप गर्न सक्नुहुन्छ। सरल दृष्टिकोण धेरैजसो AI प्लेटफर्महरूले अब परियोजना वा कार्यस्थान सुविधाहरू प्रदान गर्छन् जसले तपाईंलाई सन्दर्भ कागजातहरू अपलोड गर्न दिन्छ। ChatGPT मा, यी परियोजनाहरू भनिन्छ। क्लाउडसँग समान सुविधा छ। सहपायलट र मिथुन तिनीहरूलाई स्पेस वा रत्न भन्छन्। सुरु गर्नको लागि, एक समर्पित परियोजना सिर्जना गर्नुहोस् र आफ्नो प्रमुख अनुसन्धान कागजातहरू र व्यक्तित्वहरू अपलोड गर्नुहोस्। त्यसपछि प्रश्नहरूको जवाफ दिंदा सबै व्यक्तिहरूसँग परामर्श गर्न AI लाई बताउन स्पष्ट निर्देशनहरू लेख्नुहोस्। केहि जस्तै: तपाइँ सरोकारवालाहरूलाई हाम्रा प्रयोगकर्ताहरू बुझ्न मद्दत गर्दै हुनुहुन्छ। प्रश्न सोध्दा, यस परियोजनामा रहेका सबै प्रयोगकर्ता व्यक्तिहरूसँग परामर्श लिनुहोस् र प्रदान गर्नुहोस्: (1) प्रत्येक व्यक्तिले कसरी प्रतिक्रिया दिनेछ भन्ने संक्षिप्त सारांश, (2) तिनीहरू कहाँ सहमत छन् र तिनीहरू कहाँ भिन्न छन् भनेर हाइलाइट गर्ने सिंहावलोकन, र (3) तिनीहरूको सामूहिक दृष्टिकोणमा आधारित सिफारिसहरू। तपाईको विश्लेषणलाई सूचित गर्न सबै अनुसन्धान कागजातहरू कोर्नुहोस्। यदि अनुसन्धानले कुनै विषयलाई पूर्ण रूपमा कभर गर्दैन भने, यी व्यक्तिहरूसँग मेल खाने व्यक्तिहरूले समान मुद्दाहरू कसरी छलफल गर्छन् भनेर हेर्नको लागि Reddit, Twitter, र सान्दर्भिक फोरमहरू जस्ता सामाजिक प्लेटफर्महरू खोज्नुहोस्। यदि तपाइँ अझै पनि केहि बारे अनिश्चित हुनुहुन्छ भने, इमानदारीपूर्वक भन्नुहोस् र थप अनुसन्धानले मद्दत गर्न सक्छ सुझाव दिनुहोस्।
यो दृष्टिकोण केही सीमितताहरू छन्। तपाईले अपलोड गर्न सक्नुहुने कति फाइलहरू छन् भन्नेमा क्यापहरू छन्, त्यसैले तपाईले आफ्नो सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण अनुसन्धानलाई प्राथमिकता दिन वा एकल व्यापक कागजातमा आफ्नो व्यक्तित्वहरूलाई समेकित गर्न आवश्यक पर्दछ। थप परिष्कृत दृष्टिकोण ठूला संस्थाहरू वा थप चलिरहेको प्रयोगको लागि, Notion जस्ता उपकरणले फाइदाहरू प्रदान गर्दछ किनभने यसले तपाईंको सम्पूर्ण अनुसन्धान भण्डारलाई समात्न सक्छ र यसमा निर्मित AI क्षमताहरू छन्। तपाईं विभिन्न प्रकारका अनुसन्धानका लागि डाटाबेसहरू सिर्जना गर्न सक्नुहुन्छ, तिनीहरूलाई एकसाथ लिङ्क गर्न सक्नुहुन्छ, र त्यसपछि सबै कुरामा क्वेरी गर्न AI प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ।
यहाँको फाइदा यो हो कि एआईसँग धेरै सन्दर्भहरूमा पहुँच छ। जब एक सरोकारवालाले प्रश्न सोध्छ, यसले सर्वेक्षणहरू, समर्थन टिकटहरू, अन्तर्वार्ता ट्रान्सक्रिप्टहरू, र विश्लेषण डेटा सबै एकैचोटि आकर्षित गर्न सक्छ। यसले धनी, थप सूक्ष्म प्रतिक्रियाहरूको लागि बनाउँछ। के यो प्रतिस्थापन गर्दैन म सीमितताहरूको बारेमा स्पष्ट हुनुपर्छ। भर्चुअल व्यक्तिहरू वास्तविक प्रयोगकर्ताहरूसँग कुरा गर्ने विकल्प होइन। तिनीहरू अवस्थित अनुसन्धानलाई थप पहुँचयोग्य र कार्ययोग्य बनाउने तरिका हुन्। त्यहाँ धेरै परिदृश्यहरू छन् जहाँ तपाईंलाई अझै पनि प्राथमिक अनुसन्धान आवश्यक छ:
जब तपाईंको अवस्थित अनुसन्धानले कभर गर्दैन भने वास्तविक रूपमा नयाँ कुरा सुरु गर्दा; जब तपाइँ विशिष्ट डिजाइन वा प्रोटोटाइप मान्य गर्न आवश्यक छ; जब तपाईंको भण्डार डाटा बासी हुँदैछ; जब सरोकारवालाहरुसमानुभूति निर्माण गर्न वास्तविक मानिसहरूबाट प्रत्यक्ष सुन्न आवश्यक छ।
वास्तवमा, तपाइँ यी परिस्थितिहरू पहिचान गर्न AI कन्फिगर गर्न सक्नुहुन्छ। जब कसैले अनुसन्धानले जवाफ दिन सक्ने भन्दा बाहिरको प्रश्न सोध्छ, AI ले यस्तो जवाफ दिन सक्छ: "मसँग त्यसको जवाफ दिने पर्याप्त जानकारी छैन। यो द्रुत प्रयोगकर्ता अन्तर्वार्ता वा सर्वेक्षणको लागि राम्रो प्रश्न हुन सक्छ।" र जब तपाइँ नयाँ अनुसन्धान गर्नुहुन्छ, त्यो डाटा भण्डारमा फिर्ता फिड गर्दछ। व्यक्तित्वहरू समयसँगै विकसित हुन्छन् जब तपाईंको समझ गहिरो हुन्छ। यो परम्परागत दृष्टिकोण भन्दा धेरै राम्रो छ, जहाँ व्यक्तिहरू एक पटक सिर्जना हुन्छन् र त्यसपछि बिस्तारै मितिबाट बाहिर जान्छन्। संगठनात्मक परिवर्तन यदि यो दृष्टिकोण तपाइँको संगठन मा समात्छ भने, केहि रोचक हुन्छ। UX टोलीको भूमिका प्रयोगकर्ताको ज्ञानको द्वारपालबाट भण्डारको क्युरेटर र मर्मतकर्ता बन्न बदलिन्छ। पढ्न नपाउने वा नपर्न सक्ने रिपोर्टहरू सिर्जना गर्न समय खर्च गर्नुको सट्टा, तपाईंले भण्डार वर्तमान रहिरहन्छ र एआई उपयोगी प्रतिक्रियाहरू दिन कन्फिगर गरिएको छ भनी सुनिश्चित गर्न समय खर्च गर्नुहुन्छ। अनुसन्धान संचार पुश (प्रस्तुतीकरण, रिपोर्ट, इमेल) बाट तान्नका लागि परिवर्तन हुन्छ (उत्तर चाहिन्छ जब सरोकारवालाहरूले प्रश्नहरू सोध्छन्)। प्रयोगकर्ता-केन्द्रित सोच एउटै टोलीमा केन्द्रित हुनुको सट्टा संगठनमा वितरित हुन्छ। यसले UX अनुसन्धानकर्ताहरूलाई कम मूल्यवान बनाउँदैन। यदि केहि छ भने, यसले तिनीहरूलाई अधिक मूल्यवान बनाउँछ किनभने तिनीहरूको कामको अब फराकिलो पहुँच र ठूलो प्रभाव छ। तर यसले कामको प्रकृति परिवर्तन गर्छ। सुरु गर्दै यदि तपाइँ यो दृष्टिकोण प्रयास गर्न चाहनुहुन्छ भने, सानो सुरु गर्नुहोस्। यदि तपाईंलाई डाइभिङ गर्नु अघि कार्यात्मक व्यक्तित्वहरूमा प्राइमर चाहिन्छ भने, मैले तिनीहरूलाई सिर्जना गर्न विस्तृत गाइड लेखेको छु। एउटा परियोजना वा टोली छान्नुहोस् र ChatGPT परियोजनाहरू वा समान उपकरण प्रयोग गरेर सरल कार्यान्वयन सेटअप गर्नुहोस्। तपाईसँग भएका कुनै पनि अनुसन्धानहरू जम्मा गर्नुहोस् (यदि यो अधूरो महसुस भए पनि), एक वा दुई व्यक्तिहरू सिर्जना गर्नुहोस्, र सरोकारवालाहरूले कस्तो प्रतिक्रिया दिन्छन् हेर्नुहोस्। तिनीहरूले सोध्ने प्रश्नहरूमा ध्यान दिनुहोस्। यसले तपाइँलाई बताउनेछ कि तपाइँको अनुसन्धानमा खाली ठाउँहरू छन् र कुन अतिरिक्त डेटा सबैभन्दा मूल्यवान हुनेछ। तपाईंले दृष्टिकोणलाई परिष्कृत गर्दा, तपाईं थप टोलीहरू र थप परिष्कृत उपकरणहरूमा विस्तार गर्न सक्नुहुन्छ। तर मूल सिद्धान्त उस्तै रहन्छ: सबै छरिएका प्रयोगकर्ता ज्ञान लिनुहोस् र यसलाई तपाईंको संगठनमा जो कोहीले सुन्न सक्ने आवाज दिनुहोस्। मेरो अघिल्लो लेखमा, मैले तर्क गरें कि हामीले जनसांख्यिकीय व्यक्तित्वहरूबाट कार्यात्मक व्यक्तिहरूमा सर्नु पर्छ जुन प्रयोगकर्ताहरूले के गर्न खोजिरहेका छन् भन्नेमा केन्द्रित छन्। अब म सुझाव दिन्छु कि हामी अर्को कदम चाल्छौं: स्थिर व्यक्तित्वहरूबाट अन्तरक्रियात्मक व्यक्तिहरू जसले वास्तवमा वार्तालापहरूमा भाग लिन सक्छन् जहाँ निर्णयहरू गरिन्छ। किनभने हरेक दिन, तपाईंको संगठनमा, मानिसहरूले तपाईंको प्रयोगकर्ताहरूलाई असर गर्ने निर्णयहरू लिइरहेका छन्। र तपाइँका प्रयोगकर्ताहरू टेबलमा सिटको योग्य छन्, भले पनि यो भर्चुअल हो। SmashingMag मा थप पढाइ
"व्यक्तिहरूलाई नजिकबाट हेर्नुहोस्: तिनीहरू के हुन् र तिनीहरू कसरी काम गर्छन् | 1", श्लोमो गोल्ज "डेटा-आधारित व्यक्तिहरूको साथ तपाईंको डिजाइन प्रक्रिया कसरी सुधार गर्ने", टिम नोएट्जेल "कसरी तपाईंको UX अनुसन्धानलाई बेवास्ता गर्न गाह्रो बनाउने", Vitaly Friedman "प्रयोगकर्ता अनुसन्धानको लागि कसरी बलियो ग्राहक सम्बन्ध निर्माण गर्ने", रेनेसान्स राहेल
