더 빠른 연구 종합 실행

Miro는 시작부터 종합까지 전체 연구 주기를 지원합니다. 강력한 연동 기능을 사용해 다양한 도구에서 얻은 인사이트를 하나의 워크스페이스에 함께 모으거나 Miro 어시스트를 사용해 처음부터 만들어보세요.
Miro Research Synthesis
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지속적인 발견을 통해 더 강력한 제품 개발

Miro의 유연한 캔버스는 다기능 팀이 연구, 아이디어 구상, 기획 및 제품 개발 프로세스의 모든 단계에서 시각적으로 협업할 수 있도록 지원합니다.

고객 데이터 중앙 집중화

모든 것을 하나의 Miro 보드에 중앙 집중화하고 정리하여 결과를 시각적이고, 기억하기 좋고, 이해하기 쉽게 만드세요. Usertesting, Typeform, Loom과 같은 통합 도구에서 사용자 인터뷰, 설문조사 데이터, 녹화 자료 등을 공유 가능한 하나의 워크스페이스로 수집하세요.

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이해관계자를 프로세스에 참여시키기

처음부터 끝까지 이해관계자를 참여시키세요. Miro의 협업 도구를 사용하여 팀은 결과에 대해 논의하고, 권장 사항을 조정하고, 데이터 기반 의사 결정을 함께 내리거나 Talktrack 동영상 워크스루를 통해 비동기식으로 진행할 수 있습니다.

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연구 워크플로우 간소화

가장 큰 규모의 비정형 데이터 세트도 정리, 분석, 종합할 수 있습니다. Miro Assist를 통해 주제를 효율적으로 클러스터링하고 결과를 요약함으로써 고급 데이터 기술 없이도 매우 효과적인 인사이트를 제공하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

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UX Researcher의 Deniz가 Miro에서 엔드투엔드 사용자 조사 프로젝트를 실행하는 방법 보기

사람들이 연구 종합을 위해 Miro를 선호하는 이유

Brainstorm

하나의 워크스페이스에 인사이트 통합

UserTesting, Typeform 등 선도적인 연구 플랫폼과 Amplitude 등의 BI 시스템과의 통합을 이용해 다양한 도구에서 얻은 데이터와 UX 인사이트를 하나의 보드에서 맥락에 맞게 이해하세요. 각 플랫폼에서 연구 일부분을 가져와 하나의 스토리를 만드세요.

categorization

인사이트 연결

연결점을 찾고 팀과 함께 데이터를 다뤄보세요. 익명 투표를 이용해 포함할 요소를 결정하고, 클러스터링을 사용해 여러 이해관계자의 결과를 논의하세요. 다양한 소스에서 얻은 인사이트를 사용해 데이터에 기반한 결정을 내리세요.

papers

종합 원활하게 생성

AI의 능력을 활용해 분석하여 빠르게 진행하세요. Miro Assist에서 스티커 메모 요약, 감정 분석 기능을 이용해 여러 팀, 주제, 소스에서 얻은 많은 양의 데이터를 종합하여 의사 결정 속도를 높여보세요.

collaboration

하나의 단위로 협업

팀이 복잡한 연구 프로젝트 전반에 걸쳐 협업할 수 있습니다. 이해관계자와 의사 결정자가 전체 프로세스에서 의견을 제공할 수 있습니다. 워크스루 영상을 녹화하고, 모든 사람의 받은 편지함으로 직접 전달되는 알림을 통해 댓글, 스티커, 스티커 메모, 서면 피드백을 남겨보세요.

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연구, 아이디어 구상, 기획 및 제품 개발 프로세스의 모든 단계에서 시각적으로 협업할 수 있습니다.

인사이트 종합 실행 방법에 대한 팁

1. 연구 플랜 정의

템플릿 중에서 선택하여 비즈니스 요구 사항을 약술하고, 방법론을 매핑하고, 데이터 수집을 구조화하고, 분석을 계획하세요.

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2. 데이터 및 소스 수집

모든 연구 자료, 메모, 소스를 스티커 메모나 업로드된 파일로 수집하거나 연동을 활용하여 수집하세요.

3. 패턴과 트렌드 찾기

테이블, 프레임, 도형을 사용해 관련 아이디어를 그룹화하세요. AI 기반 요약과 클러스터링을 사용해 종합 속도를 높이세요.

4. 결과 전달

팀원들을 Miro 보드에 초대하여 실시간으로 협업을 진행하며 인사이트를 공유하고 연구 종합에 대해 토론하세요. 또는 Talktrack을 활용하여 비동기식 커뮤니케이션을 진행하세요.

5. 연구를 최우선으로 여기기

팀과 이해관계자가 쉽게 찾을 수 있는 곳에 연구 보고서, 프레젠테이션 및 시각화 자료를 임베드하세요. 항상 최신 버전과 동기화되므로 안심하세요.

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연구 및 인사이트 종합 FAQ

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연구 종합이란 무엇인가요?

연구 종합은 의미 있는 인사이트나 결론을 도출하기 위해 여러 소스의 정보를 통합하고 분석하는 과정을 말합니다. 여기에는 데이터를 수집하고, 연구를 평가하고, 결과를 종합하여 새로운 지식을 생성하거나 의사 결정에 정보를 제공하는 것이 포함됩니다.

연구 종합이 중요한 이유는 무엇인가요?

연구 종합은 다양한 연구나 데이터 세트에서 사용할 수 있는 방대한 양의 정보를 정리하고 이해하는 데 도움이 되기 때문에 매우 중요합니다. 이를 통해 연구자와 실무자는 트렌드, 격차, 추가 조사가 필요한 영역을 식별할 수 있습니다.

연구 종합에는 어떤 방법이 사용되나요?

제품 발견 연구에 사용되는 일반적인 방법에는 사용자 인터뷰, 설문조사, 사용가능성 테스트, 민족지학적 연구, 경쟁사 분석, 여정 매핑, 프로토타입 테스트 등이 있습니다. 이러한 방법은 팀이 정성적 및 정량적 데이터를 수집하고, 사용자 행동을 이해하고, 문제점을 파악하고, 혁신의 기회를 발견할 수 있도록 도와줍니다.

연구 종합에는 어떤 단계가 있나요?

데이터 추출: 선택한 각 연구에서 연구 설계, 표본 크기, 방법론, 결과, 기타 관련 데이터 등 관련된 정보를 추출합니다. 더 분석하기 쉽도록 추출한 데이터를 정리하고 분류합니다.  데이터 분석: 연구 특성과 연구 문제에 따라 통계 분석, 내용 분석, 주제 분석, 메타 분석(해당되는 경우) 등 다양한 분석 유형을 적용할 수 있습니다. 연구 전체의 패턴, 동향, 공통 주제를 파악합니다. 개별 연구 결과를 종합하여 더 폭넓은 결론이나 인사이트를 도출합니다.  해석 및 종합: 종합한 결과를 분석하여 연구 문제의 답을 알아내거나 연구 목표를 다룹니다. 문헌에서 합의되었거나, 이견이 있거나, 공백이 있는 부분을 알아냅니다. 종합한 증거에 따라 결론을 도출하고 권장 사항을 마련합니다. 보고 및 소통: 연구 문제, 방법론, 결과, 결론, 권장 사항이 포함된 포괄적인 종합 보고서를 준비합니다. 연구 커뮤니티, 정책 입안자, 실무자, 일반 대중 등 의도한 대중에게 종합 프로세스와 결과를 명확하게 전달합니다.  검토 및 검증: 주변인, 전문가, 동료에게 종합 내용을 검토하도록 맡겨 접근 방식 및 결과의 정확성, 타당성, 신뢰성을 확인합니다.

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