Ի՞նչ սխալներ ենք թույլ տալիս պրոդուկտի վերլուծական տվյալների հետ աշխատելիս։
English
Armenian
Russian
Ի՞նչ սխալներ ենք թույլ տալիս պրոդուկտի վերլուծական տվյալների հետ աշխատելիս։
Պատճենել URL-ըՊատճենված է
Կիսվել
Հնարավոր պատասխաններ (26)
, Մենք հաշվի չենք առնում մեր թիմակիցների տարբեր մասնագիտական մակարդակները (որակավորումները)։ Արդյունքում, չենք ստանում մեզ անհրաժեշտ մասնագիտական կարծիքը և պատահաբար ստիպում ենք գործընկերներին ընդունել մեր կարծիքը։ Այս խնդիրը լայնորեն տարածված է և հաճախ անտեսվում է։ Լուծման համար անհրաժեշտ է սկզբից սահմանել այն չափանիշները, որոնցով գործելու ենք։ Տվյալների վերլուծությունը պետք է սկսվի միայն այդ չափանիշները թիմի բոլոր անդամների հետ քննարկելուց և ընդունելուց հետո։
Մենք օգտագործել ենք սխալ տվյալներ, որոնք պատրաստել են ոչ կոմպետենտ գործընկերներ։ Այս խնդիրը ավելի ակնհայտ է դառնում, եթե տվյալները պատրաստվել են տարբեր թիմերի կողմից։
Քանի որ «Դանինգ-Կրյուգերի էֆեկտի» ազդեցության տակ գտնվող մարդիկ չեն կարող հասկանալ իրենց անկարողությունը, նրանք հաճախ խոսում են նույնքան վստահ և համոզիչ, որքան իրենց կոմպետենտ գործընկերները (): Ժամանակ առ ժամանակ մենք կարող էինք լրացուցիչ տվյալների վերանայում անցկացնել և դրանք ցույց տալ պատահական թիմի անդամների՝ կրկնակի ստուգման համար:
Մեր չափազանց հետաքրքրությունը որոշակի արդյունքի նկատմամբ հանգեցնում է նրան, որ մենք ենթագիտակցաբար մանիպուլացնում ենք տվյալները/փորձի ընթացքը։
, Մենք պատահական տվյալներում գտնում ենք «օրինաչափ» կապեր՝ դրանք մեկնաբանելով որպես պատճառահետևանքային։ Մեր մեկնաբանությունը հաճախ կախված է այն բանից, թե որքան «համաչափ» է տվյալների պատմությունը։ (, ):
Մենք սխալ ենք գնահատել տվյալներ հավաքագրելու համար պահանջվող ժամանակահատվածը։ Հնարավոր է՝ տվյալների գնահատումը սկսել ենք մինչև գովազդային արշավի փաստացի ավարտը։
Մեր ընտրանքի չափը բավարար չէր արդյունքները ամբողջ խմբի վրա տարածելու համար։
Որոշումների կայացման ժամանակ հիմնվում ենք հաջողությունների վրա, որոնք մեծապես եղել են պատահականության արդյունք։ Մենք սխալմամբ հավատում ենք, որ կարող ենք կրկնել կամ գերազանցել այդ արդյունքները։
Մենք սխալ ենք գնահատում իրադարձությունների պատճառները։ Հաջողությունները վերագրում ենք մեր արժանիքներին, իսկ անհաջողությունները՝ արտաքին աշխարհին կամ շուկայի պայմաններին:
Մեր որոշումներում չափազանց մեծ ուշադրություն ենք դարձնում հեղինակավոր անձի կարծիքին։
Մենք չափազանց մեծ վստահություն ենք դնում համակարգից ստացված տվյալների վրա՝ չստուգելով դրանց հուսալիությունը։
Մենք անտեսում ենք հազվադեպ հանդիպող իրադարձությունները՝ համարելով, որ դրանք չեն կատարվի և տվյալների վրա ազդեցություն չեն ունենա։ Այս սխալի պատճառով շատ գործընկերներ պետք է խաչաձև ստուգեն ցանկացած վերլուծական տվյալ:
Հնարավոր է՝ մենք ստեղծել ենք տվյալների վերլուծության նոր մեթոդ, որը սկզբում արդյունավետ է թվացել, բայց ավելի ուշ առաջացած աղավաղումները անտեսվել են։
Մենք սխալմամբ վերլուծել ենք միայն տվյալների մեկ խումբը, և բաց թողած տվյալները աղավաղել են ընդհանուր պատկերացումը։
Մենք գերագնահատել ենք իրադարձությունների վրա ազդելու մեր կարողությունը։ Արդյունքում, փոփոխականները, որոնք մենք օգտագործում ենք վերլուծության բանաձևերում, դուրս են մեր վերահսկողությունից (բայց թվում է, թե հակառակն է):
Մենք տեղի ունեցած իրադարձությունները համարում ենք ավելի կանխատեսելի, քան դրանք իրականում եղել են։ Այդ հիմքով մենք սխալ որոշումներ ենք կայացնում՝ մեր թիմի կոմպետենտությունը գնահատելիս։ Օրինակ՝ մենք կարող ենք կշտամբել մեր գործընկերոջը, որ նա չի նկատել ինչ-որ «ակնհայտ» բան, այն դեպքում, երբ տվյալ պահին դա ակնհայտ չէր։
Տվյալների վերլուծության ժամանակ մենք մի քանի իրադարձություններ կապել ենք իրար հետ որպես «ամենահավանական»՝ չնկատելով, որ յուրաքանչյուր նոր իրադարձության ավելացմամբ ընդհանուր հավանականությունը նվազում է։
Մենք հետաձգում ենք որոշումներ կայացնելը, նույնիսկ երբ համակարգից ստացված տվյալներն արդեն հուշում են, թե ինչ պետք է անել։ Ավելին, մենք թերագնահատում ենք անգործության ռիսկերը և հաճախ փնտրում «լրացուցիչ տեղեկություն», երբ ամեն ինչ արդեն պարզ է ()։
Մենք չափազանց հուզականորեն ենք արձագանքել արդյունքների ներկայացման մեջ օգտագործված ձևակերպումներին։
Եթե վերլուծվող տվյալները ստացվել են հարցումներից, ապա մենք պետք է համոզվենք, որ հարցման պատասխաններն իրական են և չեն տրվել սոցիալական ցանկալիության հակմանը։
Մենք ձգտում ենք գտնել մեր վարկածները հաստատող տվյալներ՝ անտեսելով այն տվյալները, որոնք հակասում են մեր տեսություններին։
Մենք հաշվի ենք առել միայն այն տվյալները, որոնք մեր ուղղակի գործողությունների արդյունք են։ Մենք անտեսել ենք այն իրադարձությունները, որոնք տեղի են ունեցել առանց մեր մասնակցության, բայց ազդել են արդյունքների վրա։
Մենք ենթագիտակցաբար խուսափում ենք այն տվյալներից, որոնք կարող են հակասել մեր վարկածներին կամ ցանկություններին։
Մենք անտեսում ենք գոյություն ունեցող կարծրատիպերը և տվյալները վերլուծում ենք չափազանց «քաղաքականապես ճիշտ»։ Արդյունքում՝ ստեղծվում է իրավիճակ, երբ թիմի անդամները չեն կարողանում ազատ արտահայտել իրենց կարծիքը։
Մենք համոզված ենք, որ այստեղ և վերևում նշվածը մեզ անմիջականորեն չի վերաբերում, քանի որ «մենք վստահ ենք մեր գործողությունների լիարժեք վերահսկողության վրա և համոզված ենք, որ հակումները մեզ վրա ազդեցություն չունեն»։
Ավարտելով՝ հավելենք, որ տվյալները վերլուծող և դրանց հիման վրա որոշումներ կայացնող անձը չպետք է թույլ տա, որ բացասական զգացմունքները ազդեն իր որոշումների վրա (): Սա շատ կարևոր հմտություն է ցանկացած մենեջերի համար։
Առնչվող հարցեր
#7.
Մեր օգտատերերը այլևս չեն հավանում պրոդուկտը։ Ի՞նչը կարող է լինել պատճառը։
#16.
Մեր գովազդային արշավները լավ արդյունքներ չեն տալիս։ Ի՞նչը կարող է լինել պատճառը։
#28.
Ի՞նչ սխալներ ենք թույլ տալիս մարքեթինգի արդյունավետության գնահատման ժամանակ։
#45.
Ի՞նչ անել, եթե մեր թիմի որոշ անդամներ չեն արտահայտում իրենց կարծիքը։
#61.
Ի՞նչ անել երբ մեր թիմը չափազանց շատ ժամանակ է ծախսում անտեղի/աննշան մանրամասներ քննարկելու վրա։
Որքա՞ն օգտակար էր այս տեղեկությունը:
Անօգտակար
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Անօգտակար
Շատ օգտակար
Շնորհակալություն ձեր ներդրման համար
Օգտակար հղումներ
Օգտակար հղումներ
UX CORE GUIDE
(UXCG - Գտնում ենք Ձեր պրոդուկտի խնդիրների լուծումները)
Ինչպես օգտագործելUXCG-ն անվճար գործիք է, որն օգնում է թիմերին հայտնաբերել կոգնիտիվ հակումների հետ կապված UX խնդիրները պրոդուկտի բոլոր փուլերում՝ սկսած պրոտոտիպավորումից և թեստավորումից մինչև գործող պրոդուկտի բարելավում:
Ինչպես օգտագործել UXCG
- Ընտրեք Ձեր պրոդուկտի փուլը ստորև
- Ընտրեք Ձեզ հետաքրքրող հարցը
- Կարդացեք հնարավոր պատասխանները:
Յուրաքանչյուր պատասխան բացատրում է, թե ինչպես են կոգնիտիվ հակումները կապված Ձեր կոնկրետ իրավիճակի հետ։ Քանի որ դուք լավագույնս եք հասկանում Ձեր համատեքստը, կարող եք ուղղակիորեն կիրառել ստացված գիտելիքները։ Թեև գործիքը պատրաստի լուծումներ չի տրամադրում՝ յուրաքանչյուր դեպքի յուրահատկության պատճառով, այն բացահայտում է նոր տեսանկյուններ՝ հիմնված կոգնիտիվ գիտության վրա։
Պիտակի նկարագրությունը
Հարցեր ներքին թիմային համագործակցության մասին (պրոդուկտի թիմի, տեխնիկական թիմի և այլ բաժինների միջև)։
Հարցեր պրոդուկտի մշակման փուլերի մասին (սկսած գաղափարից մինչև առաջին հանրային թողարկում)։
Հարցեր վաճառքների, մարքեթինգի, պոտենցիալ հաճախորդների հետ հաղորդակցության և ընդհանուր առմամբ պրոդուկտի փաթեթավորման մասին։
Հարցեր իրական պրոդուկտի և նրա ֆունկցիոնալության օգտագործման մասին։
Պրոդուկտի վերլուծական տվյալների մշակում:
Ընտրեք ձեր պրոդուկտի փուլը
#10.
Օգտատերերը բողոքում են մեր սպասարկման ծառայության որակից։
#30.
Ի՞նչ սխալներ ենք թույլ տալիս պրոդուկտի վերլուծական տվյալների հետ աշխատելիս։
#41.
Ի՞նչ անել երբ մեր գործընկերների համառությունը վնասում է աշխատանքին։
#43.
Ի՞նչ հաշվի առնել, երբ պլանավորում ենք պրոդուկտի թողարկումներ։
#45.
Ի՞նչ անել, եթե մեր թիմի որոշ անդամներ չեն արտահայտում իրենց կարծիքը։
#50.
Ինչպե՞ս աշխատել ոչ կոմպետենտ գործընկերոջ կամ ղեկավարի հետ:
#59.
Ի՞նչ պետք է հաշվի առնել ընկերության տեքստերում/պրոդուկտում քաղաքական, սոցիալական կամ տնտեսական իրադարձություններ մեկնաբանելիս։
#61.
Ի՞նչ անել երբ մեր թիմը չափազանց շատ ժամանակ է ծախսում անտեղի/աննշան մանրամասներ քննարկելու վրա։
Be Kind. Do Good.