UX রিসার্চ

প্রমাণ হিসেবে নয়। আপনার অনুমতি দেওয়া রিসার্চ থেকে সারসংক্ষেপ ও খসড়া তৈরিতে AI আমাদের সাহায্য করতে পারে, কিন্তু পারসোনার প্রতিটি বৈশিষ্ট্য ও জার্নির প্রতিটি ধাপের উৎস হতে হবে বাস্তব ইন্টারভিউ, সার্ভে, অ্যানালিটিক্স বা সাপোর্ট ডেটা। কাল্পনিক পরিস্থিতি খতিয়ে দেখতে AI ব্যবহার করলে, আমরা সেগুলোকে বাস্তব ব্যবহারকারীদের সাথে যাচাইয়ের জন্য অনুমান হিসেবে চিহ্নিত করি, কখনো ফাইন্ডিং হিসেবে নয়।

হ্যাঁ। আমরা স্ক্রিনার লিখি এবং আপনার গ্রাহক তালিকা, আপনার প্রোডাক্টের ব্যবহারকারী বা কোনো বাহ্যিক রিক্রুটমেন্ট প্যানেল থেকে রিক্রুট করি, তারপর সেশনের সময়সূচি ঠিক করি ও সম্মতির বিষয়টি পরিচালনা করি। প্রণোদনা এবং তার খরচ কে বহন করবে, তা স্কোপিংয়ের সময় ঠিক করা হয়। বিশেষায়িত অডিয়েন্সের ক্ষেত্রে, পরিকল্পনা চূড়ান্ত করার আগে আমরা রিক্রুটমেন্ট সম্ভব কি না, তা যাচাই করি।

এটি প্রশ্নের ওপর নির্ভর করে। মানুষ কেন সমস্যায় পড়েন, তা জানতে প্রতিটি ইউজার গ্রুপে অল্প কয়েকটি ইন্টারভিউ সাধারণত বারবার ঘটা সমস্যাগুলো সামনে নিয়ে আসে, আর একটি বড় দফার চেয়ে কয়েকটি ছোট দফা থেকে বেশি শেখা যায়। একটি সমস্যা কতটা সাধারণ, তা পরিমাপ করতে প্রয়োজন বড় নমুনার সার্ভে বা অ্যানালিটিক্স। রিক্রুটমেন্ট শুরুর আগেই রিসার্চ প্ল্যানে আমরা নমুনার আকারের সুপারিশ করি।

কেবল আপনার সম্মতি দেওয়া জায়গায়। কাজ শুরুর আগেই আমরা নিশ্চিত করি কোন ডেটা আমরা ব্যবহার করতে পারব, রেকর্ডিং ও ব্যক্তিগত তথ্য কীভাবে বেনামি করা বা বাদ দেওয়া হবে, এবং কোন টুল সেগুলো প্রসেস করতে পারবে। এই বাছাই আমাদের ডেভেলপমেন্ট প্যাকেজের মতোই: প্রাইভেট / লোকাল AI ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে প্রসেসিং হয় প্রাইভেটভাবে হোস্ট করা মডেলে; Claude Code / OpenAI Codex ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে ব্যবহার করা হয় বাণিজ্যিক প্রোভাইডার, সম্মত অ্যাকাউন্ট ও রিটেনশন সেটিংসের অধীনে।