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Erstelle bessere Forschungssynthesen

Miro unterstützt den gesamten Forschungszyklus nahtlos bis hin zur effizienten Forschungssynthese. Nutze unsere robusten Integrationen, um Erkenntnisse aus verschiedenen Tools in einem einzigen Workspace zusammenzuführen, oder starte mit Miro Assist von vorne durch.
Miro Research Synthesis
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Entwickle stärkere Produkte durch Continuous Discovery

Ordne Daten und UX-Erkenntnisse aus verschiedenen Tools in einem einzigen Workspace in den Kontext ein, und zwar durch Integrationen mit führenden Forschungsplattformen und BI-Systemen. Halte die Beteiligten während des gesamten Prozesses auf dem Laufenden und teile umsetzbare Erkenntnisse mit dem gesamten Unternehmen.

Alle Kundendaten an einem zentralen Ort

Gestalte deine Ergebnisse visuell, einprägsam und leicht verständlich, indem du alles auf einem einzigen Miro Board zusammenfasst. Sammle Nutzerinterviews, Umfragedaten, Aufzeichnungen und mehr aus integrierten Tools wie User Testing, Typeform und Loom in einem gemeinsam nutzbaren Arbeitsbereich.

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Beziehe Stakeholder in den Prozess ein

Beziehe die Beteiligten von Anfang bis Ende ein. Mit den Kollaborationstools von Miro können Teams Ergebnisse diskutieren, Empfehlungen abstimmen und gemeinsam datengestützte Entscheidungen treffen - oder asynchron mit Talktrack Video Walkthroughs.

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Optimiere deine Forschungsabläufe

Organisiere, analysiere und synthetisiere selbst die größten unstrukturierten Datensätze. Gruppiere Themen effizient und fasse Ergebnisse mit Miro Assist zusammen. So hast du mehr Zeit für aussagekräftige Erkenntnisse - auch ohne fortgeschrittene Datenkenntnisse.

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Sieh dir an, wie UX Researcher Deniz Nutzerforschungsprojekte in Miro durchführt

Miro für Research Synthese

Brainstorm

Führe Erkenntnisse in einem einzigen Workspace zusammen

Ordne Daten und UX-Erkenntnisse aus verschiedenen Tools auf einem einzigen Board in den Kontext ein, und zwar durch Integrationen mit führenden Forschungsplattformen wie User Testing und Typeform sowie BI-Systemen wie Amplitude. Führe Teile der Recherche von jeder Plattform zu einer Geschichte zusammen.

categorization

Verbinde Erkenntnisse miteinander

Finde Anknüpfungspunkte und bearbeite die Daten im Team. Lege durch anonyme Abstimmungen fest, welche Elemente aufgenommen werden sollen, und diskutiere die Ergebnisse der verschiedenen Beteiligten mithilfe von Clustering. Triff datengestützte Entscheidungen, indem du Erkenntnisse aus verschiedenen Quellen nutzt.

papers

Erstelle Synthesen mit Leichtigkeit

Nutze die Möglichkeiten der KI, um dich schnell durch die Analyse zu arbeiten. Fasse große Datenmengen mit der Notiz-Zusammenfassung und Stimmungsanalyse von Miro Assist zusammen, um die Entscheidungsfindung über mehrere Teams, Themen und Quellen hinweg zu beschleunigen.

collaboration

Arbeite als Einheit zusammen

Teams können bei komplexen Forschungsprojekten zusammenarbeiten, sodass Beteiligte und Entscheidungstragende sich während des gesamten Prozesses einbringen können. Füge Kommentare, Sticker, Notizen und schriftliches Feedback mit Erinnerungen hinzu, die alle Teilnehmenden direkt in ihrem Posteingang erhalten.

Relevante Seiten

Arbeite visuell an Forschung, Ideenfindung, Planung und jedem Schritt des Produktentwicklungsprozesses mit.

Relevante Vorlagen

So führst du eine Forschungssynthese durch

1. Lege den Forschungsplan fest

Wähle aus Vorlagen, um Geschäftsanforderungen zu skizzieren, Methoden abzubilden, die Datenerfassung zu strukturieren und die Analyse zu planen.

miro research synthesis EN standard 1 1
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Research and insights synthesis FAQs

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Was ist Forschungssynthese?

Unter Forschungssynthese versteht man den Prozess der Integration und Analyse von Informationen aus verschiedenen Quellen, um daraus sinnvolle Erkenntnisse oder Schlussfolgerungen abzuleiten. Dazu gehören das Sammeln von Daten, die Auswertung von Studien und die Zusammenfassung der Ergebnisse, um neues Wissen zu gewinnen oder die Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Warum ist die Forschungssynthese wichtig?

Die Forschungssynthese ist von entscheidender Bedeutung, da sie dabei hilft, die riesigen Mengen an Informationen, die in verschiedenen Studien oder Datensätzen verfügbar sind, zu organisieren und sinnvoll zu nutzen. Sie ermöglicht es Forschern und Praktikern, Trends, Lücken und Bereiche für weitere Untersuchungen zu erkennen.

Welche Methoden werden für die Forschungssynthese verwendet?

Zu den gängigen Methoden der Produktentdeckungsforschung gehören Nutzerinterviews, Umfragen, Usability-Tests, ethnografische Forschung, Wettbewerbsanalysen, Journey Mapping und Prototypentests. Diese Methoden helfen den Teams, qualitative und quantitative Daten zu sammeln, das Nutzerverhalten zu verstehen, Schmerzpunkte zu identifizieren und Innovationsmöglichkeiten aufzudecken.

Was sind die Phasen der Forschungssynthese?

Datenanalyse: Je nach Art der Studien und deiner Forschungsfragen kannst du verschiedene Arten von Analysen durchführen, z. B. statistische Analysen, Inhaltsanalysen, thematische Analysen oder Meta-Analysen (falls zutreffend). Identifiziere Muster, Trends und gemeinsame Themen in den Studien. Fasse die Ergebnisse der einzelnen Studien zusammen, um breitere Schlussfolgerungen oder Erkenntnisse zu gewinnen.

Interpretation und Synthese: Analysiere die zusammengefassten Ergebnisse, um deine Forschungsfrage zu beantworten oder dein Forschungsziel zu erreichen. Identifiziere Bereiche, in denen Konsens, Divergenz oder Lücken in der Literatur bestehen. Ziehe Schlussfolgerungen und sprich Empfehlungen auf der Grundlage der zusammengefassten Erkenntnisse aus.

Berichterstattung und Kommunikation: Erstelle einen umfassenden Synthesebericht, der die Forschungsfrage, Methodik, Ergebnisse, Schlussfolgerungen und Empfehlungen enthält. Kommuniziere den Syntheseprozess und die Ergebnisse klar und deutlich an dein Zielpublikum, sei es eine Forschungsgemeinschaft, politische Entscheidungsträger, Praktiker oder die breite Öffentlichkeit.

Überprüfung und Validierung: Lasse die Synthese von Gleichrangigen, Experten oder Kollegen überprüfen, um die Genauigkeit, Gültigkeit und Zuverlässigkeit deines Ansatzes und deiner Ergebnisse sicherzustellen.

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