ดำเนินการสังเคราะห์งานวิจัยได้เร็วขึ้น
สร้างผลิตภัณฑ์ที่แข็งแกร่งขึ้นผ่านการสำรวจอย่างต่อเนื่อง
รวมศูนย์ข้อมูลลูกค้าของคุณ
นำเสนอสิ่งที่ค้นพบออกมาเป็นภาพที่จำง่ายและเข้าใจง่ายโดยการรวมข้อมูลทุกอย่างไว้บนบอร์ด Miro เพียงบอร์ดเดียว รวบรวมบทสัมภาษณ์ผู้ใช้ ข้อมูลการสำรวจ การบันทึก และอื่นๆ จากเครื่องมือที่ผสานรวม เช่น Usertesting, Typeform และ Loom ไว้ในพื้นที่ทำงานที่แชร์ได้แห่งเดียว
นำผู้มีส่วนเกี่ยวข้องเข้าสู่กระบวนการ
ให้ผู้มีส่วนเกี่ยวข้องมีส่วนร่วมตั้งแต่ต้นจนจบ ด้วยเครื่องมือในการทำงานร่วมกันของ Miro ช่วยให้ทีมสามารถหารือเกี่ยวกับสิ่งที่ค้นพบ ปฏิบัติตามคำแนะนำ และตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลร่วมกัน หรือทำพร้อมกันกับคำแนะนำแบบวิดีโอของ Talktrack
ปรับปรุงขั้นตอนการวิจัยของคุณ
จัดระเบียบ วิเคราะห์ และสังเคราะห์แม้แต่ชุดข้อมูลแบบไม่มีโครงสร้างที่ใหญ่ที่สุด จัดกลุ่มธีมอย่างมีประสิทธิภาพและสรุปผลการค้นพบด้วย Miro Assist ซึ่งช่วยให้มีเวลามากขึ้นในการส่งมอบข้อมูลเชิงลึกที่มีประสิทธิภาพ แม้ว่าจะไม่มีทักษะด้านข้อมูลขั้นสูงก็ตาม
ดูว่านักวิจัย UX Deniz ดำเนินโครงการวิจัยผู้ใช้แบบครบวงจรใน Miro อย่างไร
ทำไมผู้คนถึงชอบ Miro สำหรับการสังเคราะห์งานวิจัย
รวบรวมข้อมูลเชิงลึกไว้ในพื้นที่ทำงานแห่งเดียว
บูรณาการข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกด้าน UX จากเครื่องมือต่าง ๆ ลงในบอร์ดเดียวให้สอดคล้องตามบริบท โดยใช้การผสานการทำงานกับแพลตฟอร์มการวิจัยชั้นนำ เช่น UserTesting และ Typeform และระบบ BI เช่น Amplitude นำงานวิจัยบางส่วนจากแต่ละแพลตฟอร์มมาสร้างเป็นเรื่องราวหนึ่งเดียว
เชื่อมต่อข้อมูลเชิงลึก
ค้นหาจุดเชื่อมโยงและทำงานกับส่วนบนสุดของข้อมูลร่วมกันเป็นทีม ตกลงว่าองค์ประกอบใดที่จะนำมารวมเข้าด้วยกันผ่านการโหวตแบบไม่ระบุชื่อ จากนั้นอภิปรายข้อค้นพบจากผู้มีส่วนได้ส่วนเสียต่าง ๆ โดยใช้การจัดกลุ่ม ทำการตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลโดยใช้ข้อมูลเชิงลึกจากหลายแหล่ง
สร้างการสังเคราะห์ได้อย่างกลมกลืน
ใช้ประโยชน์จากพลังของ AI เพื่อให้ดำเนินการวิเคราะห์ได้อย่างรวดเร็ว สังเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากจากหลายทีม แก่นเรื่อง และแหล่งที่มาโดยใช้ Miro Assist พร้อมการสรุปบันทึกย่อช่วยเตือนและการวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อเร่งให้การตัดสินใจทำได้เร็วขึ้น
ทำงานร่วมกันเป็นทีมที่เป็นหนึ่งเดียวกัน
ทีมสามารถทำงานร่วมกันในโครงการวิจัยที่ซับซ้อน ช่วยให้ผู้มีส่วนเกี่ยวข้องและผู้มีอำนาจตัดสินใจสามารถให้ข้อมูลได้ตลอดระยะเวลาของกระบวนการ บันทึกวิดีโอคำแนะนำ แสดงความคิดเห็น แปะสติกเกอร์ บันทึกย่อช่วยเตือน และคำติชมที่เป็นลายลักษณ์อักษรพร้อมการแจ้งเตือนที่ส่งตรงไปยังกล่องจดหมายของผู้ที่เกี่ยวข้องทั้งหมด
หน้าที่เกี่ยวข้อง
เทมเพลตที่เกี่ยวข้อง
เคล็ดลับเกี่ยวกับวิธีการสังเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก
คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับการวิจัยและการสังเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก
การสังเคราะห์งานวิจัยคืออะไร
การสังเคราะห์งานวิจัยมีความสำคัญเนื่องจากช่วยในการจัดระเบียบและทำความเข้าใจข้อมูลจำนวนมหาศาลที่มีอยู่ในการศึกษาหรือชุดข้อมูลต่างๆ ช่วยให้นักวิจัยและผู้ปฏิบัติงานสามารถระบุแนวโน้ม ช่องว่าง และพื้นที่สำหรับการตรวจสอบเพิ่มเติม
การสังเคราะห์งานวิจัยใช้วิธีใดบ้าง
วิธีการทั่วไปที่ใช้ในการวิจัยการค้นพบผลิตภัณฑ์ ได้แก่ การสัมภาษณ์ผู้ใช้ การสำรวจ การทดสอบการใช้งาน การวิจัยเชิงชาติพันธุ์วิทยา การวิเคราะห์การแข่งขัน การทำแผนที่การเดินทาง และการทดสอบต้นแบบ วิธีการเหล่านี้ช่วยให้ทีมสามารถรวบรวมข้อมูลเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ เข้าใจพฤติกรรมของผู้ใช้ ระบุปัญหา และค้นพบโอกาสในการสร้างนวัตกรรม
การสังเคราะห์งานวิจัยมีระยะใดบ้าง
การสกัดข้อมูล: สกัดข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากการศึกษาแต่ละเรื่องที่เลือก เช่น การออกแบบการศึกษา ขนาดตัวอย่าง ระเบียบวิธีวิจัย ผลการวิจัย และข้อมูลที่เกี่ยวข้องอื่น ๆ จัดระเบียบและจัดทำบัญชีรายการข้อมูลที่สกัดออกมาเพื่อทำให้การวิเคราะห์ในภายหลังสะดวกขึ้น การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis): คุณอาจทำการวิเคราะห์ประเภทต่าง ๆ เช่น การวิเคราะห์ทางสถิติ การวิเคราะห์เนื้อหา การวิเคราะห์แก่นสาระ หรือการวิเคราะห์อภิมาน (หากเกี่ยวข้อง) โดยขึ้นอยู่กับลักษณะการศึกษาและคำถามการวิจัยของคุณ ระบุรูปแบบ แนวโน้ม และแก่นเรื่องทั่วไปในการศึกษาวิจัย สังเคราะห์ผลการวิจัยของแต่ละการศึกษาเพื่อให้ได้ข้อสรุปหรือข้อมูลเชิงลึกที่กว้างขึ้น การตีความและการสังเคราะห์ (Interpretation and Synthesis): วิเคราะห์ผลการวิจัยที่สังเคราะห์ เพื่อตอบคำถามการวิจัยของคุณหรือระบุวัตถุประสงค์การวิจัยของคุณ ระบุประเด็นที่มีความสอดคล้อง ความแตกต่าง หรือช่องว่างในวรรณกรรมวิจัย กำหนดข้อสรุปและเสนอข้อเสนอแนะโดยอิงตามหลักฐานที่รวบรวมไว้ การรายงานและการสื่อสาร (Reporting and Communication): จัดทำรายงานการสังเคราะห์ที่ครอบคลุมซึ่งประกอบด้วยคำถามการวิจัย ระเบียบวิธีวิจัย ผลการวิจัย ข้อสรุป และข้อเสนอแนะ สื่อสารกระบวนการสังเคราะห์และผลลัพธ์ไปยังกลุ่มเป้าหมายของคุณให้ชัดเจน ไม่ว่าจะเป็นชุมชนการวิจัย ผู้กำหนดนโยบาย ผู้ปฏิบัติงาน หรือประชาชนทั่วไป การทบทวนและการประเมินความถูกต้อง (Review and Validation): ส่งการสังเคราะห์ของคุณไปให้เพื่อนนักวิจัยคนอื่น ผู้เชี่ยวชาญ หรือเพื่อนร่วมงานทบทวน เพื่อยืนยันความแม่นยำ ความถูกต้อง และความน่าเชื่อถือของแนวทางและผลการวิจัยของคุณ