ನನ್ನ ಹಿಂದಿನ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ರಚಿಸಲು AI ನಮಗೆ ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿದ್ದೇನೆ. ಪೋಸ್ಟರ್ಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾಣುವ ಆದರೆ ವಿನ್ಯಾಸ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ವಿರಳವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುವ ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಪ್ರೊಫೈಲ್ಗಳಿಗಿಂತ ಬಳಕೆದಾರರು ಏನನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನಾವು ನೋಡಿದ್ದೇವೆ. ಆದರೆ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಕೇವಲ ಅರ್ಧದಷ್ಟು ಯುದ್ಧವಾಗಿದೆ. ಆ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಜನರ ಕೈಗೆ, ಅವರಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಪಡೆಯುವುದು ದೊಡ್ಡ ಸವಾಲು. ಪ್ರತಿದಿನ, ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯಾದ್ಯಂತ ಜನರು ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಯಾವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಉತ್ಪನ್ನ ತಂಡಗಳು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತವೆ. ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಂಡಗಳು ಕರಕುಶಲ ಪ್ರಚಾರಗಳು. ಹಣಕಾಸು ತಂಡಗಳು ಇನ್ವಾಯ್ಸಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ ತಂಡಗಳು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತವೆ. ಈ ಎಲ್ಲಾ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಬಳಕೆದಾರರು ನಿಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನ ಅಥವಾ ಸೇವೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಅನುಭವಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ. ಮತ್ತು ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವು ನಿಜವಾದ ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ಯಾವುದೇ ಇನ್ಪುಟ್ ಇಲ್ಲದೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ. ನಾವು ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ ಎಂಬ ಸಮಸ್ಯೆ ನೀವು ಸಂಶೋಧನೆ ಮಾಡಿ. ನೀವು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತೀರಿ. ನೀವು ವರದಿಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ನೀವು ಪ್ರಸ್ತುತಿಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತೀರಿ. ನೀವು ಅಲಂಕಾರಿಕ ಇನ್ಫೋಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ. ತದನಂತರ ಏನಾಗುತ್ತದೆ? ಸಂಶೋಧನೆಯು ಎಲ್ಲೋ ಹಂಚಿಕೊಂಡ ಡ್ರೈವ್ನಲ್ಲಿ ಕುಳಿತು, ನಿಧಾನವಾಗಿ ಡಿಜಿಟಲ್ ಧೂಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ಕಿಕ್ಆಫ್ ಸಭೆಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಮರೆತುಬಿಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ವರದಿಗಳು ಒಮ್ಮೆ ಸ್ಕಿಮ್ ಆಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಮತ್ತೆ ತೆರೆಯುವುದಿಲ್ಲ. ಉತ್ಪನ್ನ ನಿರ್ವಾಹಕರು ಹೊಸ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಸೇರಿಸಬೇಕೆ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ, ಅವರು ಬಹುಶಃ ಕಳೆದ ವರ್ಷದ ಸಂಶೋಧನಾ ಭಂಡಾರವನ್ನು ಅಗೆಯುವುದಿಲ್ಲ. ಹಣಕಾಸು ತಂಡವು ಇನ್ವಾಯ್ಸ್ ಇಮೇಲ್ ಅನ್ನು ಮರುವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ, ಅವರು ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ ಬಳಕೆದಾರರ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಅವರು ತಮ್ಮ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಊಹೆಯನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತಾರೆ. ಇದು ಆ ತಂಡಗಳ ಟೀಕೆಯಲ್ಲ. ಅವರು ಕಾರ್ಯನಿರತರಾಗಿದ್ದಾರೆ. ಅವರಿಗೆ ಗಡುವುಗಳಿವೆ. ಮತ್ತು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ, ಅವರು ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಬಯಸಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಅದನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬೇಕು ಅಥವಾ ಅವರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಅರ್ಥೈಸಬೇಕು ಎಂದು ಅವರಿಗೆ ತಿಳಿದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಜ್ಞಾನವು UX ತಂಡದ ಮುಖ್ಯಸ್ಥರೊಳಗೆ ಲಾಕ್ ಆಗಿರುತ್ತದೆ, ಅವರು ಸಂಸ್ಥೆಯಾದ್ಯಂತ ಮಾಡಲಾದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೂ ಹಾಜರಾಗಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಬಳಕೆದಾರರು ನಿಜವಾಗಿ ಮಾತನಾಡಬಹುದಾದರೆ ಏನು? ಜನರು ಹುಡುಕಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸ್ಥಿರ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಬದಲು, ನಿಮ್ಮ ಎಲ್ಲಾ ಬಳಕೆದಾರರ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ನಾವು ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರಿಗೆ ಒಂದು ಮಾರ್ಗವನ್ನು ನೀಡಿದರೆ ಏನು ಮಾಡಬೇಕು?
ಹೊಸ ಪ್ರಚಾರದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿರುವ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಅನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಮೆಸೇಜಿಂಗ್ ಪ್ರಾಶಸ್ತ್ಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಏನು ಹೇಳಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಬದಲು, ಅವರು ಸರಳವಾಗಿ ಕೇಳಬಹುದು: "ನಾನು ಈ ಇಮೇಲ್ನಲ್ಲಿ ರಿಯಾಯಿತಿ ಕೊಡುಗೆಯೊಂದಿಗೆ ಮುನ್ನಡೆಸುವ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ. ನಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರು ಏನು ಯೋಚಿಸುತ್ತಾರೆ?" ಮತ್ತು AI, ನಿಮ್ಮ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಶೋಧನಾ ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಮೇಲೆ ಚಿತ್ರಿಸಿ, ಏಕೀಕೃತ ವೀಕ್ಷಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಬಹುದು: ಪ್ರತಿ ವ್ಯಕ್ತಿ ಹೇಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಬಹುದು, ಅವರು ಎಲ್ಲಿ ಒಪ್ಪುತ್ತಾರೆ, ಎಲ್ಲಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅವರ ಸಾಮೂಹಿಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಶಿಫಾರಸುಗಳ ಒಂದು ಸೆಟ್. ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನೆ, ನಿಮ್ಮ ಸಂಪೂರ್ಣ ಬಳಕೆದಾರರ ನೆಲೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಒಳನೋಟ.
ಇದು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಾದಂಬರಿಯಲ್ಲ. AI ಯೊಂದಿಗೆ, ನಾವು ನಿಖರವಾಗಿ ಈ ರೀತಿಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು. ನಾವು ಎಲ್ಲಾ ಚದುರಿದ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು (ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳು, ಸಂದರ್ಶನಗಳು, ಬೆಂಬಲ ಟಿಕೆಟ್ಗಳು, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು, ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು) ಮತ್ತು ಬಹು-ದೃಷ್ಟಿಕೋನದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ ಯಾರಾದರೂ ಪ್ರಶ್ನಿಸಬಹುದಾದ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಸಂಪನ್ಮೂಲವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದು. ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂಶೋಧನಾ ಭಂಡಾರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಈ ವಿಧಾನದ ಅಡಿಪಾಯವು ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರ ಬಗ್ಗೆ ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿರುವ ಎಲ್ಲದರ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ರೆಪೊಸಿಟರಿಯಾಗಿದೆ. AI ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಸೆಳೆಯಬಹುದಾದ ಸತ್ಯದ ಏಕೈಕ ಮೂಲ ಎಂದು ಯೋಚಿಸಿ. ನೀವು ಯಾವುದೇ ಸಮಯದವರೆಗೆ ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ನೀವು ತಿಳಿದಿರುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀವು ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಇದು ಕೇವಲ ವಿವಿಧ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ವರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ಹರಡಿಕೊಂಡಿದೆ:
ನಿಮ್ಮ ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ವೇದಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಕುಳಿತಿರುವ ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು, Google ಡಾಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಸಂದರ್ಶನ ಪ್ರತಿಗಳು, ನಿಮ್ಮ ಸಹಾಯವಾಣಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ ಟಿಕೆಟ್ಗಳು, ವಿವಿಧ ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ಗಳಲ್ಲಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಡೇಟಾ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮದ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಮತ್ತು ವಿಮರ್ಶೆಗಳು, ಹಿಂದಿನ ಯೋಜನೆಗಳಿಂದ ಹಳೆಯ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು, ಬಳಕೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ಗಳು ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು.
ಇದೆಲ್ಲವನ್ನೂ ಒಂದೇ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮೊದಲ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಂಘಟಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಗೊಂದಲಮಯ ಒಳಹರಿವಿನ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ AI ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಮೊದಲಿನಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಬೇಸ್ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ನೀವು AI ಆಳವಾದ ಸಂಶೋಧನಾ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ನಿಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನ ವರ್ಗ, ಪ್ರತಿಸ್ಪರ್ಧಿ ವಿಮರ್ಶೆಗಳು ಮತ್ತು ಜನರು ಕೇಳುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಕುರಿತು ಚರ್ಚೆಗಳಿಗಾಗಿ ಈ ಪರಿಕರಗಳು ವೆಬ್ ಅನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ ಇದು ನಿಮಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಏನನ್ನಾದರೂ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಒಮ್ಮೆ ನೀವು ನಿಮ್ಮ ರೆಪೊಸಿಟರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಮುಂದಿನ ಹಂತವು ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರ ಪರವಾಗಿ AI ಸಮಾಲೋಚಿಸುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು. ಇದು ನನ್ನ ಹಿಂದಿನ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ನಾನು ವಿವರಿಸಿದ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವದ ವಿಧಾನವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ, ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸದೊಂದಿಗೆ: ಈ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮಸೂರಗಳಾಗುತ್ತವೆ, ಅದರ ಮೂಲಕ AI ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ, ಕೇವಲ ಉಲ್ಲೇಖವಲ್ಲ.ದಾಖಲೆಗಳು. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಈ ರೀತಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ:
ನಿಮ್ಮ ಸಂಶೋಧನಾ ಭಂಡಾರವನ್ನು AI ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ಫೀಡ್ ಮಾಡಿ. ಗುರಿಗಳು, ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಘರ್ಷಣೆ ಬಿಂದುಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿಭಿನ್ನ ಬಳಕೆದಾರರ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅದನ್ನು ಕೇಳಿ. ಪ್ರತಿ ವಿಭಾಗಕ್ಕೆ ವಿವರವಾದ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಿ. ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿದಾಗ ಎಲ್ಲಾ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ, ಏಕೀಕೃತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಿ.
ಇಲ್ಲಿ ಈ ವಿಧಾನವು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಂದ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. AI ಈ ವೈಯಕ್ತಿಕ ದಾಖಲೆಗಳ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಗ್ರಾಹಕರಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಅವುಗಳು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಅಥವಾ ಒಂದೇ ಪುಟದಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವಗಳು ಮಾನವನ ಓದುವಿಕೆಯಿಂದ ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ: ಬುಲೆಟ್ ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಯಾರಾದರೂ ಒಂದು ನೋಟದಲ್ಲಿ ಹೀರಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಪ್ರಮುಖ ಉಲ್ಲೇಖಗಳಿಗೆ ನೀವು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಬಟ್ಟಿ ಇಳಿಸಬೇಕು. ಆದರೆ AI ಗೆ ಅಂತಹ ಯಾವುದೇ ಮಿತಿಯಿಲ್ಲ. ಇದರರ್ಥ ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ವಿವರವಾಗಿರಬಹುದು. ನೀವು ಸುದೀರ್ಘವಾದ ನಡವಳಿಕೆಯ ಅವಲೋಕನಗಳು, ವಿರೋಧಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವದ ಪೋಸ್ಟರ್ಗಾಗಿ ಸಂಪಾದನೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಎಂದಿಗೂ ಉಳಿದುಕೊಳ್ಳದ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. AI ಈ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವಾಗ ಅದರ ಮೇಲೆ ಸೆಳೆಯುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯವಹಾರ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ನೀವು ಪ್ರತಿ ವ್ಯಕ್ತಿಯಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ ಲೆನ್ಸ್ಗಳು ಅಥವಾ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳನ್ನು ಸಹ ರಚಿಸಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ “ವೀಕೆಂಡ್ ವಾರಿಯರ್” ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವವು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಲೆನ್ಸ್ (ಮೆಸೇಜಿಂಗ್ ಪ್ರಾಶಸ್ತ್ಯಗಳು, ಚಾನೆಲ್ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು, ಪ್ರಚಾರದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು), ಉತ್ಪನ್ನ ಲೆನ್ಸ್ (ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಆದ್ಯತೆಗಳು, ಉಪಯುಕ್ತತೆ ಮಾದರಿಗಳು, ಅಪ್ಗ್ರೇಡ್ ಟ್ರಿಗ್ಗರ್ಗಳು) ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲ ಲೆನ್ಸ್ (ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು, ನಿರಾಶೆಯ ಅಂಶಗಳು, ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಆದ್ಯತೆಗಳು) ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೇಳಿದಾಗ, AI ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್-ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸೆಳೆಯುತ್ತದೆ. ಉತ್ಪನ್ನ ನಿರ್ವಾಹಕರು ಕೇಳಿದಾಗ, ಅದು ಉತ್ಪನ್ನ ಲೆನ್ಸ್ನಿಂದ ಎಳೆಯುತ್ತದೆ. ಅದೇ ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವ, ಯಾರು ಕೇಳುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿಭಿನ್ನ ಆಳ.
ನಾವು ಮೊದಲು ಚರ್ಚಿಸಿದ ಎಲ್ಲಾ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಅಂಶಗಳನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಇನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು: ಗುರಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳು, ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಆಕ್ಷೇಪಣೆಗಳು, ನೋವಿನ ಅಂಕಗಳು, ಸ್ಪರ್ಶ ಬಿಂದುಗಳು ಮತ್ತು ಸೇವಾ ಅಂತರಗಳು. ಆದರೆ ಈಗ ಈ ಅಂಶಗಳು AI ಪ್ರತಿ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅವರ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ ಶಿಫಾರಸುಗಳಾಗಿ ಸಂಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ. ಅನುಷ್ಠಾನದ ಆಯ್ಕೆಗಳು ನಿಮ್ಮ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ನೀವು ಇದನ್ನು ವಿವಿಧ ಹಂತದ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕತೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಸಬಹುದು. ಸರಳ ವಿಧಾನ ಹೆಚ್ಚಿನ AI ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು ಈಗ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಅಥವಾ ವರ್ಕ್ಸ್ಪೇಸ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ ಅದು ನಿಮಗೆ ಉಲ್ಲೇಖ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಚಾಟ್ಜಿಪಿಟಿಯಲ್ಲಿ, ಇವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕ್ಲೌಡ್ ಇದೇ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಕಾಪಿಲೋಟ್ ಮತ್ತು ಜೆಮಿನಿ ಅವರನ್ನು ಸ್ಪೇಸ್ ಅಥವಾ ಜೆಮ್ಸ್ ಎಂದು ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ. ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು, ಮೀಸಲಾದ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ರಚಿಸಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಮುಖ ಸಂಶೋಧನಾ ದಾಖಲೆಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ. ನಂತರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವಾಗ ಎಲ್ಲಾ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು AI ಗೆ ಹೇಳುವ ಸ್ಪಷ್ಟ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಹಾಗೆ ಏನೋ: ನಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನೀವು ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೀರಿ. ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿದಾಗ, ಈ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ಬಳಕೆದಾರರ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ ಮತ್ತು ಒದಗಿಸಿ: (1) ಪ್ರತಿ ವ್ಯಕ್ತಿ ಹೇಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಸಾರಾಂಶ, (2) ಅವರು ಎಲ್ಲಿ ಒಪ್ಪುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಿ ಭಿನ್ನರಾಗಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುವ ಒಂದು ಅವಲೋಕನ, ಮತ್ತು (3) ಅವರ ಸಾಮೂಹಿಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಶಿಫಾರಸುಗಳು. ನಿಮ್ಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ತಿಳಿಸಲು ಎಲ್ಲಾ ಸಂಶೋಧನಾ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಸಂಶೋಧನೆಯು ವಿಷಯವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಒಳಗೊಳ್ಳದಿದ್ದರೆ, ಈ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಜನರು ಇದೇ ರೀತಿಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಚರ್ಚಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಲು ರೆಡ್ಡಿಟ್, ಟ್ವಿಟರ್ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ವೇದಿಕೆಗಳಂತಹ ಸಾಮಾಜಿಕ ವೇದಿಕೆಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿ. ನೀವು ಇನ್ನೂ ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ಕುರಿತು ಖಚಿತವಾಗಿರದಿದ್ದರೆ, ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ ಹೇಳಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಏನು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದೆಂದು ಸೂಚಿಸಿ.
ಈ ವಿಧಾನವು ಕೆಲವು ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ನೀವು ಎಷ್ಟು ಫೈಲ್ಗಳನ್ನು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಮಿತಿಗಳಿವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಮುಖ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬೇಕಾಗಬಹುದು ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಸಮಗ್ರ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗೆ ಕ್ರೋಢೀಕರಿಸಬೇಕಾಗಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ವಿಧಾನ ದೊಡ್ಡ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಚಾಲ್ತಿಯಲ್ಲಿರುವ ಬಳಕೆಗಾಗಿ, Notion ನಂತಹ ಸಾಧನವು ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ನಿಮ್ಮ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಂಶೋಧನಾ ಭಂಡಾರವನ್ನು ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು AI ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಸಂಶೋಧನೆಗಾಗಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು, ಅವುಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಪ್ರಶ್ನಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಇಲ್ಲಿ ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ AI ಹೆಚ್ಚು ಸಂದರ್ಭಕ್ಕೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರನು ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೇಳಿದಾಗ, ಅದು ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳು, ಬೆಂಬಲ ಟಿಕೆಟ್ಗಳು, ಸಂದರ್ಶನದ ಪ್ರತಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಸೆಳೆಯಬಹುದು. ಇದು ಉತ್ಕೃಷ್ಟ, ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ವಾಟ್ ದಿಸ್ ನಾಟ್ ರಿಪ್ಲೇಸ್ ನಾನು ಮಿತಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರಬೇಕು. ನೈಜ ಬಳಕೆದಾರರೊಂದಿಗೆ ಮಾತನಾಡಲು ವರ್ಚುವಲ್ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಬದಲಿಯಾಗಿಲ್ಲ. ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಅವು ಒಂದು ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ. ನಿಮಗೆ ಇನ್ನೂ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಸಂಶೋಧನೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಹಲವಾರು ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿವೆ:
ನಿಮ್ಮ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಒಳಗೊಂಡಿರದ ನಿಜವಾದ ಹೊಸದನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವಾಗ; ನೀವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿನ್ಯಾಸಗಳು ಅಥವಾ ಮೂಲಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಬೇಕಾದಾಗ; ನಿಮ್ಮ ರೆಪೊಸಿಟರಿ ಡೇಟಾ ಹಳೆಯದಾಗುತ್ತಿರುವಾಗ; ಯಾವಾಗ ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರುಸಹಾನುಭೂತಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನಿಜವಾದ ಮಾನವರಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ಕೇಳಬೇಕು.
ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಈ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ನೀವು AI ಅನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಸಂಶೋಧನೆಯು ಉತ್ತರಿಸಬಹುದಾದುದನ್ನು ಮೀರಿದ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಯಾರಾದರೂ ಕೇಳಿದಾಗ, AI ಈ ರೀತಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಬಹುದು: "ಅದಕ್ಕೆ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಉತ್ತರಿಸಲು ನನ್ನ ಬಳಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಮಾಹಿತಿ ಇಲ್ಲ. ತ್ವರಿತ ಬಳಕೆದಾರ ಸಂದರ್ಶನ ಅಥವಾ ಸಮೀಕ್ಷೆಗೆ ಇದು ಉತ್ತಮ ಪ್ರಶ್ನೆಯಾಗಿರಬಹುದು." ಮತ್ತು ನೀವು ಹೊಸ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ನಡೆಸಿದಾಗ, ಆ ಡೇಟಾವು ಭಂಡಾರಕ್ಕೆ ಹಿಂತಿರುಗುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯು ಆಳವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಇದು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಕ್ಕಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಒಮ್ಮೆ ರಚಿಸಲ್ಪಟ್ಟರು ಮತ್ತು ನಂತರ ನಿಧಾನವಾಗಿ ಹಳೆಯದಾಗಿದೆ. ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಶಿಫ್ಟ್ ಈ ವಿಧಾನವು ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಹಿಡಿದರೆ, ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಏನೋ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. UX ತಂಡದ ಪಾತ್ರವು ಬಳಕೆದಾರರ ಜ್ಞಾನದ ಗೇಟ್ಕೀಪರ್ಗಳಿಂದ ರೆಪೊಸಿಟರಿಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಕರು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಾಹಕರಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಓದಬಹುದಾದ ಅಥವಾ ಓದದಿರುವ ವರದಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಸಮಯವನ್ನು ಕಳೆಯುವ ಬದಲು, ರೆಪೊಸಿಟರಿಯು ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಹಾಯಕವಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನೀಡಲು AI ಅನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನೀವು ಸಮಯವನ್ನು ಕಳೆಯುತ್ತೀರಿ. ಪುಶ್ (ಪ್ರಸ್ತುತಿಗಳು, ವರದಿಗಳು, ಇಮೇಲ್ಗಳು) ನಿಂದ ಎಳೆಯಲು ಸಂಶೋಧನಾ ಸಂವಹನ ಬದಲಾವಣೆಗಳು (ಉತ್ತರಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವಾಗ ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳುತ್ತಾರೆ). ಬಳಕೆದಾರ-ಕೇಂದ್ರಿತ ಚಿಂತನೆಯು ಒಂದು ತಂಡದಲ್ಲಿ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ಬದಲು ಸಂಸ್ಥೆಯಾದ್ಯಂತ ವಿತರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. ಇದು UX ಸಂಶೋಧಕರನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮೌಲ್ಯಯುತವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ಏನಾದರೂ ಇದ್ದರೆ, ಅದು ಅವರನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವರ ಕೆಲಸವು ಈಗ ವಿಶಾಲ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಆದರೆ ಇದು ಕೆಲಸದ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ನೀವು ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಲು ಬಯಸಿದರೆ, ಚಿಕ್ಕದಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ಡೈವಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಮೇಲೆ ನಿಮಗೆ ಪ್ರೈಮರ್ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ನಾನು ವಿವರವಾದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯನ್ನು ಬರೆದಿದ್ದೇನೆ. ಒಂದು ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಅಥವಾ ತಂಡವನ್ನು ಆರಿಸಿ ಮತ್ತು ChatGPT ಯೋಜನೆಗಳು ಅಥವಾ ಅಂತಹುದೇ ಪರಿಕರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸರಳವಾದ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ. ನೀವು ಹೊಂದಿರುವ ಯಾವುದೇ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿ (ಅದು ಅಪೂರ್ಣವೆಂದು ಭಾವಿಸಿದರೂ), ಒಂದು ಅಥವಾ ಎರಡು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರು ಹೇಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಿ. ಅವರು ಕೇಳುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಗಮನ ಕೊಡಿ. ನಿಮ್ಮ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಎಲ್ಲಿ ಅಂತರವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಯಾವ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಡೇಟಾವು ಹೆಚ್ಚು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಇವು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿಸುತ್ತವೆ. ನೀವು ವಿಧಾನವನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಿದಂತೆ, ನೀವು ಹೆಚ್ಚಿನ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದು. ಆದರೆ ಮೂಲ ತತ್ವವು ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತದೆ: ಎಲ್ಲಾ ಚದುರಿದ ಬಳಕೆದಾರರ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಯಾರಾದರೂ ಕೇಳಬಹುದಾದ ಧ್ವನಿಯನ್ನು ನೀಡಿ. ನನ್ನ ಹಿಂದಿನ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಬಳಕೆದಾರರು ಏನು ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ಜನಸಂಖ್ಯಾ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಂದ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ನಾವು ಚಲಿಸಬೇಕು ಎಂದು ನಾನು ವಾದಿಸಿದೆ. ಈಗ ನಾವು ಮುಂದಿನ ಹಂತವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕೆಂದು ನಾನು ಸೂಚಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ: ಸ್ಥಿರ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳವರೆಗೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳಲ್ಲಿ ನಿಜವಾಗಿ ಭಾಗವಹಿಸಬಹುದು. ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರತಿದಿನ, ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯಾದ್ಯಂತ, ಜನರು ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರು ಮೇಜಿನ ಬಳಿ ಆಸನಕ್ಕೆ ಅರ್ಹರು, ಅದು ವರ್ಚುವಲ್ ಆಗಿದ್ದರೂ ಸಹ. SmashingMag ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಓದುವಿಕೆ
"ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಹತ್ತಿರದಿಂದ ನೋಡಿ: ಅವರು ಏನು ಮತ್ತು ಅವರು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ | 1", ಶ್ಲೋಮೋ ಗೋಲ್ಟ್ಜ್ "ಡೇಟಾ-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ವಿನ್ಯಾಸ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಸುಧಾರಿಸುವುದು", ಟಿಮ್ ನೊಯೆಟ್ಜೆಲ್ "ನಿಮ್ಮ UX ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲು ಕಷ್ಟವಾಗಿಸುವುದು ಹೇಗೆ", ವಿಟಾಲಿ ಫ್ರೈಡ್ಮನ್ "ಬಳಕೆದಾರ ಸಂಶೋಧನೆಗಾಗಿ ಬಲವಾದ ಗ್ರಾಹಕ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಮಿಸುವುದು", ನವೋದಯ ರಾಚೆಲ್
