Signal Room: इंटरव्यू संश्लेषण
ट्रांसक्रिप्ट से साक्ष्य-आधारित अंतर्दृष्टि
विवरण
यूमाइंड पहले से ही आपकी कॉल, इंटरव्यू और पॉडकास्ट ट्रांसक्राइब करता है। सिग्नल रूम अगला कदम है। एक ट्रांसक्रिप्ट या बीस डालें और एक शोध संश्लेषण पाएं जिस पर एक वास्तविक विश्लेषक हस्ताक्षर करेगा: कोडित थीम, टाइमस्टैम्प के साथ शब्दशः साक्ष्य, वे स्थान जहाँ लोग असहमत हैं, और उस निर्णय का क्रमबद्ध उत्तर जो आप लेना चाहते हैं। यह विधि वास्तविक गुणात्मक अभ्यास है, सारांश नहीं: • कोट-फर्स्ट काम करने वाली ओपन कोडिंग — कोई कोट नहीं, कोई कोड नहीं — कोड विश्लेषक की शब्दावली के बजाय प्रतिभागी के अपने शब्दों में नामित होते हैं • हर कोड को व्यवहार, विश्वास या इच्छा के रूप में टैग किया जाता है, क्योंकि "मैं निश्चित रूप से उसके लिए भुगतान करूँगा" उसी श्रेणी का साक्ष्य नहीं है जैसा "मैंने पिछले महीने उसके लिए भुगतान किया" • थीम को असत्यापन योग्य वाक्यों के रूप में बताया गया है, ताकत को कोट के बजाय प्रतिभागियों में गिना जाता है, और खंडन करने वाले साक्ष्य जानबूझकर खोजे जाते हैं • एक तनाव नक्शा जो दिखाता है कि आपके प्रतिभागी वास्तव में कहाँ विभाजित हैं और क्या भविष्यवाणी करता है कि वे किस पक्ष में आते हैं • एक अवसर बैकलॉग "जब [स्थिति], [कौन] [परिणाम] चाहता है क्योंकि [कारण]" के रूप में लिखा गया है, प्रत्येक को मजबूत, सूचक या उपाख्यान के रूप में रेट किया गया है • आपके निर्णय प्रश्न का सीधा उत्तर, बताए गए आत्मविश्वास स्तर के साथ और क्या इसे बदल देगा • तीन प्रश्न जिनका इस दौर में उत्तर नहीं मिल सका, और आगे किसका साक्षात्कार लेना है महत्वपूर्ण सुरक्षा उपाय: यह कभी भी कोट का आविष्कार या परिष्करण नहीं करता, यह बारह से कम प्रतिभागियों पर प्रतिशत रिपोर्ट करने से मना करता है, यह डिफ़ॉल्ट रूप से प्रतिभागियों को छद्मनाम देता है, और यह आपको सीधे बताएगा कि n=1 का मतलब है कि आपके पास एक परिकल्पना है, निष्कर्ष नहीं। उत्पाद प्रबंधकों, UX और बाजार शोधकर्ताओं, पत्रकारों, सलाहकारों, ग्राहक खोज करने वाले संस्थापकों और किसी भी व्यक्ति के लिए जो घंटों की रिकॉर्डिंग और कोई निष्कर्ष नहीं के साथ बैठा है।
Signal Room: इंटरव्यू संश्लेषण
ट्रांसक्रिप्ट से साक्ष्य-आधारित अंतर्दृष्टि
विवरण
यूमाइंड पहले से ही आपकी कॉल, इंटरव्यू और पॉडकास्ट ट्रांसक्राइब करता है। सिग्नल रूम अगला कदम है। एक ट्रांसक्रिप्ट या बीस डालें और एक शोध संश्लेषण पाएं जिस पर एक वास्तविक विश्लेषक हस्ताक्षर करेगा: कोडित थीम, टाइमस्टैम्प के साथ शब्दशः साक्ष्य, वे स्थान जहाँ लोग असहमत हैं, और उस निर्णय का क्रमबद्ध उत्तर जो आप लेना चाहते हैं। यह विधि वास्तविक गुणात्मक अभ्यास है, सारांश नहीं: • कोट-फर्स्ट काम करने वाली ओपन कोडिंग — कोई कोट नहीं, कोई कोड नहीं — कोड विश्लेषक की शब्दावली के बजाय प्रतिभागी के अपने शब्दों में नामित होते हैं • हर कोड को व्यवहार, विश्वास या इच्छा के रूप में टैग किया जाता है, क्योंकि "मैं निश्चित रूप से उसके लिए भुगतान करूँगा" उसी श्रेणी का साक्ष्य नहीं है जैसा "मैंने पिछले महीने उसके लिए भुगतान किया" • थीम को असत्यापन योग्य वाक्यों के रूप में बताया गया है, ताकत को कोट के बजाय प्रतिभागियों में गिना जाता है, और खंडन करने वाले साक्ष्य जानबूझकर खोजे जाते हैं • एक तनाव नक्शा जो दिखाता है कि आपके प्रतिभागी वास्तव में कहाँ विभाजित हैं और क्या भविष्यवाणी करता है कि वे किस पक्ष में आते हैं • एक अवसर बैकलॉग "जब [स्थिति], [कौन] [परिणाम] चाहता है क्योंकि [कारण]" के रूप में लिखा गया है, प्रत्येक को मजबूत, सूचक या उपाख्यान के रूप में रेट किया गया है • आपके निर्णय प्रश्न का सीधा उत्तर, बताए गए आत्मविश्वास स्तर के साथ और क्या इसे बदल देगा • तीन प्रश्न जिनका इस दौर में उत्तर नहीं मिल सका, और आगे किसका साक्षात्कार लेना है महत्वपूर्ण सुरक्षा उपाय: यह कभी भी कोट का आविष्कार या परिष्करण नहीं करता, यह बारह से कम प्रतिभागियों पर प्रतिशत रिपोर्ट करने से मना करता है, यह डिफ़ॉल्ट रूप से प्रतिभागियों को छद्मनाम देता है, और यह आपको सीधे बताएगा कि n=1 का मतलब है कि आपके पास एक परिकल्पना है, निष्कर्ष नहीं। उत्पाद प्रबंधकों, UX और बाजार शोधकर्ताओं, पत्रकारों, सलाहकारों, ग्राहक खोज करने वाले संस्थापकों और किसी भी व्यक्ति के लिए जो घंटों की रिकॉर्डिंग और कोई निष्कर्ष नहीं के साथ बैठा है।
अपना अगला पसंदीदा कौशल खोजें
शोध, निर्माण और रोज़मर्रा के काम के लिए और अधिक चयनित AI कौशल खोजें।