Skimle की सुविधाओं का अवलोकन
Skimle बाज़ार शोधकर्ताओं, ग्राहक अंतर्दृष्टि विशेषज्ञों, अकादमिक शोधकर्ताओं, सलाहकारों और अन्य जिज्ञासु पेशेवरों के लिए AI पर आधारित गुणात्मक डेटा विश्लेषण सॉफ़्टवेयर है, जो अपने डेटा में गहराई तक जाना चाहते हैं।
साक्षात्कार ट्रांसक्रिप्ट, फ़ोकस ग्रुप रिकॉर्डिंग, हज़ारों खुले उत्तरों वाली तालिकाएँ, दस्तावेज़ या कोई भी अन्य गुणात्मक डेटा 100 से अधिक समर्थित भाषाओं में अपलोड करें। Skimle का कठोर बॉटम-अप वर्कफ़्लो अंतर्दृष्टियों की पहचान करता है और एक पारदर्शी श्रेणी संरचना बनाता है जिसे आप स्वतंत्र रूप से संपादित कर सकते हैं। आप मिश्रित विधियों से डेटा का विज़ुअलाइज़ेशन कर सकते हैं, मेटाडेटा से पैटर्न खोज सकते हैं, MCP के ज़रिए अपने AI एजेंट को अपने डेटा से जोड़ सकते हैं, प्रभावशाली प्रस्तुतियाँ बना सकते हैं और बहुत कुछ।
हमारे प्लेटफ़ॉर्म में Skimle Ask भी शामिल है, जो बड़े पैमाने पर समृद्ध गुणात्मक अंतर्दृष्टियाँ एकत्र करने के लिए एक शक्तिशाली AI-सहायता प्राप्त सर्वेक्षण इंजन है। अपनी साक्षात्कार गाइड तय करें, उत्तरदाताओं के साथ लिंक साझा करें और टेक्स्ट, आवाज़ या वीडियो उत्तरों तथा समझदार फ़ॉलो-अप प्रश्नों के साथ डेटा एकत्र करें।
Skimle अकादमिक कठोरता को व्यावसायिक व्यावहारिकता के साथ जोड़ता है। कई AI टूल वास्तविक विश्लेषण छोड़ देते हैं और बस एक विश्वसनीय लगने वाला लेकिन असमर्थनीय सारांश बना देते हैं, जिसमें पूर्वाग्रह और हैलुसिनेशन का ख़तरा रहता है। NVivo, MAXQDA या ATLAS.ti जैसे पुराने टूल आपको अपना अधिकांश समय वास्तविक विश्लेषण के बजाय मैन्युअल कोडिंग में लगाने पर मजबूर करते हैं। Skimle अलग तरह से बना है: आपको पूरी दो-तरफ़ा पारदर्शिता और उपयोगकर्ता नियंत्रण के साथ विश्लेषण का कठोर स्वचालित AI वर्कफ़्लो मिलता है।
Skimle एक पूर्ण-सेवा गुणात्मक विश्लेषण प्लेटफ़ॉर्म है
Skimle एक बहुमुखी टूल है, जिससे आप…
Skimle कैसे काम करता है, इसका एक एनिमेटेड आरेख। डेटा चार इनपुट पाइपों से प्रवेश करता है: ट्रांसक्रिप्शन, दस्तावेज़ अपलोड, डेटासेट आयात और Skimle Ask साक्षात्कार। यह एक अनामीकरण वाल्व से होकर मशीन में जाता है, जहाँ अंतर्दृष्टियाँ विषयों में छाँटी जाती हैं, विज़ुअलाइज़ेशन से देखी जाती हैं, मेटाडेटा के आधार पर तुलना की जाती है और AI शोध सहायक के साथ चर्चा होती है। परिणाम तीन निर्यात पाइपों से निकलते हैं: प्रस्तुतियाँ, API और MCP कनेक्टर, और डेटा निर्यात।
अकादमिक शोध
साहित्य समीक्षा
शोधपत्र और द्वितीयक स्रोत आयात करें, सैकड़ों दस्तावेज़ों में विषयों की स्वचालित कोडिंग करें, और हफ़्तों के बजाय घंटों में साहित्य की कमियों और पैटर्न की पहचान करें।
और पढ़ें →विषयगत विश्लेषण
Skimle का AI साक्षात्कार ट्रांसक्रिप्ट में बार-बार आने वाले विषयों की पहचान करता है और एक श्रेणी वृक्ष बनाता है जिसे आप देख, संपादित और सत्यापित कर सकते हैं, हर विषय विशिष्ट उद्धरणों तक ट्रेस करने योग्य।
और पढ़ें →ग्राउंडेड थ्योरी
कच्चे डेटा से आगमनात्मक रूप से सिद्धांत बनाएँ। Skimle आपके ट्रांसक्रिप्ट की कोडिंग करता है, उभरती अवधारणाओं को सामने लाता है, और पैटर्न विकसित होने के साथ आपको अपनी श्रेणी प्रणाली बार-बार परिष्कृत करने देता है।
और पढ़ें →आगमनात्मक कोडिंग
ओपन कोडिंग से शुरू करें और Skimle को सीधे आपके डेटा से श्रेणियाँ सुझाने दें। अपने विश्लेषणात्मक दृष्टिकोण के अनुसार कोड की समीक्षा करें, उन्हें मिलाएँ और नाम बदलें, पूरे समय पूरा नियंत्रण अपने पास रखते हुए।
और पढ़ें →निगमनात्मक कोडिंग
अपने दस्तावेज़ों पर पूर्वनिर्धारित श्रेणी प्रणाली लागू करें। Skimle आपकी श्रेणियों का नए डेटा से मिलान करता है, पूरी पारदर्शिता के साथ कि किन उद्धरणों से कौन-सा कोड लगा।
और पढ़ें →मिश्रित विधियाँ
मात्रात्मक मेटाडेटा को गुणात्मक विषयों के साथ जोड़ें। सांख्यिकीय रूप से सार्थक पैटर्न सामने लाने के लिए कोडिंग श्रेणियों को उत्तरदाताओं की जनसांख्यिकी के साथ क्रॉस-टैबुलेट करें।
और पढ़ें →
बाज़ार अनुसंधान और ग्राहक अंतर्दृष्टि
गुणात्मक बाज़ार अनुसंधान
गहन साक्षात्कार, फ़ोकस ग्रुप और खुले उत्तर एक ही जगह चलाएँ और विश्लेषित करें: ट्रांसक्रिप्ट से लेकर उद्धरण-समर्थित विषयों तक पूरा गुणात्मक बाज़ार अनुसंधान वर्कफ़्लो।
और पढ़ें →फ़ोकस ग्रुप अध्ययन
फ़ोकस ग्रुप चर्चाओं को ट्रांसक्राइब और विश्लेषित करें, यह ट्रैक करते हुए कि किसने क्या कहा और प्रतिभागी समूहों, मॉडरेटरों और सत्रों में विषय कैसे बदलते हैं।
और पढ़ें →ग्राहक साक्षात्कार
गहन साक्षात्कारों की व्यवस्थित कोडिंग करें, अपने पूरे कार्यक्रम में संतृप्ति की पहचान करें, और ग्राहक प्रस्तुतियों के लिए साफ़, उद्धरण-समर्थित रिपोर्ट निर्यात करें।
और पढ़ें →बाज़ार की आवाज़
बाज़ार की धारणाओं, अपूरी ज़रूरतों और खंडों में उभरते रुझानों को समझने के लिए बड़े नमूनों से खुले सर्वेक्षण उत्तर एकत्र और कोड करें।
और पढ़ें →केंद्रित साक्षात्कार
Skimle Ask से संरचित गहन साक्षात्कार करें, फिर उत्तरों की स्वचालित कोडिंग करें और उत्तरदाता खंडों के बीच निष्कर्षों की तुरंत तुलना करें।
और पढ़ें →
परामर्श और ड्यू डिलिजेंस
विशेषज्ञ कॉल का संश्लेषण
पूरी परियोजना में विशेषज्ञ नेटवर्क कॉल को ट्रांसक्राइब और कोड करें। बाज़ार की गतिशीलता, जोखिमों और अवसरों पर विशेषज्ञों के दृष्टिकोण का संरचित दृश्य समय के एक छोटे हिस्से में बनाएँ।
और पढ़ें →हितधारकों के इनपुट का विश्लेषण
हितधारक साक्षात्कारों और वर्कशॉप के परिणामों का व्यवस्थित विश्लेषण करें, ताकि आपकी अंतिम सिफ़ारिशों में हर आवाज़ शामिल और ट्रेस करने योग्य हो।
और पढ़ें →दस्तावेज़ सारांश
बड़े दस्तावेज़ समूहों, जैसे नियामक फ़ाइलिंग, कंपनी रिपोर्ट और शोधपत्रों से मुख्य विषय और रुख़ समय के एक छोटे हिस्से में निकालें।
और पढ़ें →AI डेटा विश्लेषण
साक्षात्कारों, सर्वेक्षणों और दस्तावेज़ों के गुणात्मक डेटा को तेज़ी से कोड और श्रेणीबद्ध करने के लिए Skimle के AI का उपयोग करें, ताकि सलाहकार संश्लेषण और अंतर्दृष्टि निर्माण पर ध्यान दे सकें।
और पढ़ें →डेस्क रिसर्च
द्वितीयक शोध स्रोतों को व्यवस्थित और विश्लेषित करें, विषयों की स्वचालित कोडिंग करें और ठीक-ठीक ट्रैक करें कि आपके दस्तावेज़ समूह में हर अंतर्दृष्टि कहाँ से आई।
और पढ़ें →
जिज्ञासु पेशेवर
कंपनी का ज्ञान भंडार
कंपनी के ज्ञान का खोजने योग्य, कोड किया हुआ भंडार बनाएँ: बैठक नोट्स, रणनीति दस्तावेज़ और शोध, जिनसे आपकी टीम समय के साथ पूछताछ, विश्लेषण और निर्माण कर सके।
और पढ़ें →AI डेटा विश्लेषण
कोई भी असंरचित डेटा, जैसे ईमेल, रिपोर्ट, नोट्स, अपलोड करें और Skimle को उसकी संरचना और कोडिंग करने दें, जिससे बिखरी कच्ची सामग्री व्यवस्थित, खोजने योग्य जानकारी बन जाए।
और पढ़ें →दस्तावेज़ विश्लेषण
अनुबंधों, नीति दस्तावेज़ों या शोधपत्रों का विश्लेषण करके हर शब्द पढ़े बिना मुख्य विषय और अंतर्दृष्टियाँ निकालें, मूल स्रोत तक ट्रेस किए जा सकने वाले उद्धरणों के साथ।
और पढ़ें →एक बार का विश्लेषण
किसी भी डेटासेट, जैसे साक्षात्कार नोट्स, ग्राहक ईमेल, प्रतिक्रिया, पर त्वरित संरचित विश्लेषण चलाएँ, बिना किसी लंबे शोध कार्यक्रम या जटिल टूल सीखने की प्रतिबद्धता के।
और पढ़ें →डेटासेट का संश्लेषण
कई डेटा स्रोतों की अंतर्दृष्टियों को एक एकीकृत श्रेणी प्रणाली में जोड़ें, अलग-अलग संदर्भों के डेटासेट में साझा विषयों और भिन्नताओं की पहचान करते हुए।
और पढ़ें →
उत्पाद प्रबंधन
ग्राहक प्रतिक्रिया विश्लेषण
ऐप समीक्षाओं, सपोर्ट टिकटों और सर्वेक्षण उत्तरों को संरचित विषयों में एकत्र करें। डेटा कितना भी हो, मुख्य समस्याओं और सुविधा अनुरोधों की तुरंत पहचान करें।
और पढ़ें →निरंतर खोज
हल्के साक्षात्कार चक्र चलाएँ और निष्कर्षों को एक स्थायी अंतर्दृष्टि भंडार में कोड करें। देखें कि उत्पाद पुनरावृत्तियों और टीम की तिमाहियों में विषय कैसे बदलते हैं।
और पढ़ें →उपयोगकर्ता शोध
उपयोगिता सत्रों, गहन साक्षात्कारों और डायरी अध्ययनों को ट्रांसक्राइब और विश्लेषित करें। अपनी टीम के लिए ज़रूरी गुणात्मक विवरण की समृद्धि खोए बिना अंतर्दृष्टियाँ तेज़ी से सामने लाएँ।
और पढ़ें →कॉल लॉग विश्लेषण
बिक्री या सपोर्ट कॉल रिकॉर्डिंग अपलोड करें, अपने आप ट्रांसक्राइब करें, और बड़े पैमाने पर कोडिंग करके बार-बार आने वाली आपत्तियों, सुविधा अनुरोधों और भावना पैटर्न की पहचान करें।
और पढ़ें →
एचआर, कर्मचारी और संस्कृति
एग्ज़िट साक्षात्कार विश्लेषण
एग्ज़िट साक्षात्कार उत्तरों की बड़े पैमाने पर कोडिंग करें ताकि कर्मचारियों को बनाए रखने के जोखिमों, प्रबंधन पैटर्न और प्रणालीगत समस्याओं की पहचान उनके पूरे कार्यबल में फैलने से पहले हो सके।
और पढ़ें →कर्मचारी जुड़ाव सर्वेक्षण
खुले सर्वेक्षण उत्तरों को संरचित विषयों में बदलें। टीमों, स्थानों और कार्यकाल समूहों में जुड़ाव और असंतोष के कारणों को समझें।
और पढ़ें →पल्स सर्वेक्षण
Skimle Ask से बार-बार छोटे साक्षात्कार करें और देखें कि कर्मचारियों की भावना से जुड़े विषय समय के साथ कैसे बदलते हैं, जिससे HR को कार्यबल की सेहत का वास्तविक समय का दृश्य मिले।
और पढ़ें →संस्कृति सर्वेक्षण
घोषित और वास्तविक मूल्यों के बीच के अंतर की पहचान के लिए गुणात्मक संस्कृति आकलन डेटा का विश्लेषण करें, नेतृत्व रिपोर्टिंग के लिए विशिष्ट उत्तरदाता उद्धरणों तक पूरी ट्रेसबिलिटी के साथ।
और पढ़ें →
सार्वजनिक क्षेत्र और नीति विश्लेषण
सार्वजनिक परामर्श विश्लेषण
सार्वजनिक परामर्श के उत्तरों का बड़े पैमाने पर विश्लेषण करें, प्रस्तुतियों की कोडिंग करें और हज़ारों इनपुट में सबसे आम रुख़, चिंताओं और सिफ़ारिशों की पहचान करें।
और पढ़ें →नीति दस्तावेज़ समीक्षा
नीति दस्तावेज़ों, नियामक फ़ाइलिंग और विधायी पाठों से मुख्य विषय और रुख़ निकालें, हर निष्कर्ष स्रोत अंश तक ट्रेस करने योग्य।
और पढ़ें →हितधारक प्रतिक्रिया
नागरिकों, सेवा उपयोगकर्ताओं या साझेदारों की संरचित प्रतिक्रिया की व्यवस्थित कोडिंग और विश्लेषण करें, ताकि रिपोर्टिंग में हर आवाज़ दर्ज और प्रतिबिंबित हो।
और पढ़ें →कार्यक्रम मूल्यांकन
प्रभाव का आकलन करने, बार-बार आने वाले विषयों को सामने लाने और साक्ष्य-समर्थित मूल्यांकन रिपोर्ट बनाने के लिए कार्यक्रम प्रतिभागियों के साक्षात्कार और सर्वेक्षण डेटा का विश्लेषण करें।
और पढ़ें →
MCP से कनेक्ट करें
Claude से Skimle का उपयोग करें
MCP के ज़रिए Skimle को Claude से जोड़ें और संदर्भ बदले बिना अपने शोध डेटा, श्रेणियों और अंतर्दृष्टियों से सामान्य भाषा में पूछताछ करें।
और पढ़ें →AI वर्कफ़्लो बनाएँ
Skimle MCP सर्वर से अपने गुणात्मक शोध डेटा को किसी भी MCP-संगत AI टूल में एकीकृत करें, विश्लेषण के चरणों को स्वचालित करते हुए और परिणामों को व्यापक वर्कफ़्लो में भेजते हुए।
और पढ़ें →API से शोध पूछताछ
API के ज़रिए प्रोग्राम से Skimle डेटा तक पहुँचें। कस्टम डैशबोर्ड या बाहरी रिपोर्टिंग टूल के लिए परियोजनाएँ, दस्तावेज़, श्रेणियाँ और अंतर्दृष्टियाँ प्राप्त करें।
और पढ़ें →
विषय डेटा से उभरते हैं
हर बदलाव दर्ज होता है और पूर्ववत किया जा सकता है।
चरण 1
डेटा अपलोड और एकत्र करें
रिकॉर्डिंग, दस्तावेज़ और डेटासेट लाएँ, या AI-सहायता प्राप्त साक्षात्कारों से नया डेटा एकत्र करें, और विश्लेषण से पहले उसका अनामीकरण करें।
ऑडियो और वीडियो ट्रांसक्राइब करें
ऑडियो या वीडियो अपलोड करें और Skimle उसे 100 से अधिक भाषाओं में सटीक, कई वक्ताओं वाले ट्रांसक्रिप्ट में बदल देता है। अलग ट्रांसक्रिप्शन टूल के लिए भुगतान करने या फ़ाइलों को सिस्टम के बीच इधर-उधर करने की ज़रूरत नहीं: पाठ सीधे आपकी परियोजना में आ जाता है। देखें रिकॉर्डिंग कैसे अपलोड करें।
हर डेटा स्रोत के लिए आप चुनते हैं कि विश्लेषण से पहले ट्रांसक्रिप्ट की समीक्षा करनी है या नहीं, हर रिकॉर्डिंग को प्लेबैक के लिए रखना है या ट्रांसक्रिप्ट तैयार होने तक हटा देना है, और किसी भी अन्य चरण से पहले पाठ का अनामीकरण करना है या नहीं।
- MP3, M4A, WAV, MP4, MOV और अन्य सामान्य फ़ॉर्मेट
- वक्ता पृथक्करण और टाइमस्टैम्प
- विश्लेषण से पहले वैकल्पिक मैन्युअल समीक्षा
दस्तावेज़ अपलोड करें
साक्षात्कार ट्रांसक्रिप्ट, रिपोर्ट, लेख, नोट्स और खुले उत्तर उन्हीं फ़ॉर्मेट में लाएँ जिनका आप पहले से उपयोग करते हैं, और एक परियोजना में भाषाएँ स्वतंत्र रूप से मिलाएँ। देखें समर्थित फ़ॉर्मेट।
Skimle हर दस्तावेज़ को पूरा पढ़ता है और हर अंतर्दृष्टि से उस सटीक अंश तक लिंक रखता है जहाँ से वह आई, ताकि कुछ भी न खोए और सब कुछ जाँचा जा सके।
- PDF, Word (DOCX), RTF और TXT
- 100 से अधिक भाषाएँ, एक परियोजना में मिली-जुली
- हर अंतर्दृष्टि अपने स्रोत अंश से जुड़ी
डेटासेट आयात करें
स्प्रेडशीट और सर्वेक्षण निर्यात एक बार में आयात करें। हर पंक्ति एक दस्तावेज़ बन जाती है, और हर कॉलम के लिए आप तय करते हैं कि वह सामग्री है, मेटाडेटा है या अनदेखा किया जाए। देखें आयात कैसे करें और मेटाडेटा कैसे जोड़ें।
चूँकि मेटाडेटा हर उत्तर के साथ जुड़ा रहता है, आप बाद में तुलना कर सकते हैं कि उत्तरदाताओं के अलग-अलग समूहों ने क्या कहा, जैसे नए बनाम पुराने वफ़ादार ग्राहक, या एक क्षेत्र बनाम दूसरा।
- Excel और CSV आयात
- सामग्री और मेटाडेटा कॉलम चुनें
- प्रति परियोजना हज़ारों उत्तर
Skimle Ask से साक्षात्कार
Skimle Ask सर्वेक्षण के पैमाने पर गुणात्मक साक्षात्कार करता है। बताएँ कि आप क्या जानना चाहते हैं, AI से साक्षात्कार गाइड का मसौदा बनवाएँ, और हर प्रश्न तथा उसके फ़ॉलो-अप निर्देशों को परिष्कृत करें। देखें Ask साक्षात्कार कैसे बनाएँ।
उत्तरदाता लिंक खोलते हैं, टेक्स्ट या आवाज़ से जवाब देते हैं, और AI साक्षात्कारकर्ता एक कुशल शोधकर्ता की तरह विवरण के लिए गहराई से पूछता है। पूरे हुए साक्षात्कार आपके अन्य डेटा के साथ सीधे विश्लेषण में चले जाते हैं।
- खुले और बहुविकल्पीय प्रश्न
- AI फ़ॉलो-अप, जिनकी गहराई आप तय करते हैं
- कई भाषाओं में साक्षात्कार
अनामीकरण
Skimle Anonymise छह श्रेणियों में व्यक्तिगत पहचानकर्ताओं का पता लगाता है और आपके डेटा के विश्लेषण से पहले उन्हें बदल देता है। इसे हर डेटा स्रोत के लिए चालू करें और चुनें कि हर दस्तावेज़ की जाँच करनी है या सब कुछ अपने आप अनामीकृत करना है। देखें अनामीकरण कैसे काम करता है।
एक ही व्यक्ति को आपके सभी दस्तावेज़ों में एक ही छद्मनाम मिलता है, इसलिए विश्लेषण सुसंगत रहता है, और उत्तरदाता यह जानते हुए खुलकर बोल सकते हैं कि उनकी पहचान नहीं हो सकती।
- नाम, भूमिकाएँ, स्थान, संगठन, तिथियाँ और अन्य पहचानकर्ता
- सभी दस्तावेज़ों में एक जैसे छद्मनाम
- नैतिकता समितियों के लिए ऑडिट रिपोर्ट और अनुवाद तालिका
चरण 2
अपने डेटा का विश्लेषण करें और उसे देखें
पूरी पारदर्शिता और नियंत्रण वाला कठोर विश्लेषण इंजन, मिश्रित-विधि व्यू, मेटाडेटा तुलना और एक AI शोध सहायक।
केंद्र में कठोर विश्लेषण
Skimle सारांश बनाने के बजाय स्थापित गुणात्मक विधियों का पालन करता है। यह हर दस्तावेज़ को पूरा पढ़ता है, नीचे से ऊपर अंतर्दृष्टियों की पहचान करता है और उन्हें श्रेणियों में व्यवस्थित करता है, हर एक अपने स्रोत उद्धरण से जुड़ी। देखें विश्लेषण कैसे काम करता है।
संरचना को डेटा से उभरने देने के लिए पहचाने गए विषय चुनें, अपनी श्रेणी प्रणाली के अनुसार कोडिंग के लिए पूर्वनिर्धारित श्रेणियाँ चुनें, या आपके शोध प्रश्न से संचालित एजेंटिक विश्लेषण चुनें। फिर श्रेणी सारांश उन सभी अंतर्दृष्टियों और उद्धरणों का हवाला देते हैं जिन पर वे आधारित हैं।
- आगमनात्मक, निगमनात्मक और शोध प्रश्न आधारित विश्लेषण
- हर अंतर्दृष्टि एक शब्दशः उद्धरण से जुड़ी
- सारांश जो अपने साक्ष्य का हवाला देते हैं
पूरा उपयोगकर्ता नियंत्रण और पारदर्शिता
Skimle की दो-तरफ़ा पारदर्शिता का अर्थ है कि आप हमेशा उसके काम की जाँच कर सकते हैं। सारांश में किसी भी उद्धरण-संदर्भ पर क्लिक करके उसके पीछे की अंतर्दृष्टि और शब्दशः उद्धरण देखें, और दस्तावेज़ खोलकर ठीक-ठीक देखें कि क्या कोड हुआ और क्या नहीं। देखें श्रेणियाँ कैसे प्रबंधित करें।
जब संरचना आपकी सोच से मेल न खाए, तो उसे बदलें: ओवरलैप करने वाली श्रेणियों को मिलाएँ, बहुत व्यापक श्रेणियों को विभाजित करें, उन्हें अपने शब्दों में नया नाम दें और अंतर्दृष्टियों को उनके बीच ले जाएँ। हर बदलाव को पूर्ववत किया जा सकता है।
- श्रेणियों को मिलाएँ, विभाजित करें, स्थानांतरित करें और नाम बदलें
- निष्कर्षों को स्रोत तक, और स्रोतों को निष्कर्षों तक ट्रेस करें
- कोई भी बदलाव पूर्ववत करें
मिश्रित विधियों का उपयोग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
आपका कोड किया गया डेटा ऐसे आँकड़ों में बदल जाता है जिन पर आप भरोसा कर सकते हैं, क्योंकि हर गिनती सत्यापित अंतर्दृष्टियों पर आधारित होती है। श्रेणी के अनुसार आवृत्तियाँ, वर्ड क्लाउड, दस्तावेज़ों में हीटमैप और समय के साथ रुझान देखें। देखें सांख्यिकी व्यू।
जैसे-जैसे आप संरचना को परिष्कृत करते हैं, व्यू अपडेट होते हैं, और हर बार या बिंदु आपको उसके पीछे की अंतर्दृष्टियों और उद्धरणों तक ले जाता है, ताकि आँकड़े और कहानियाँ हमेशा मेल खाएँ।
- आवृत्तियाँ, वर्ड क्लाउड और हीटमैप
- समय के साथ रुझान
- हर आँकड़ा अपने उद्धरणों तक ट्रेस करने योग्य
मेटाडेटा से पैटर्न खोजें
मेटाडेटा के आधार पर दस्तावेज़ों के किन्हीं भी दो समूहों की तुलना करें और Skimle दिखाता है कि हर समूह कौन-सी श्रेणियाँ दूसरे से अधिक उठाता है। फिर यह लिखता है कि समूहों को क्या अलग करता है और उनमें क्या साझा है, उद्धरणों के साथ। देखें मेटाडेटा का विश्लेषण कैसे करें।
पता नहीं कौन-सा विभाजन मायने रखता है? Skimle हर मेटाडेटा विभाजन को इस आधार पर रैंक करता है कि वह समूहों को कितना अलग करता है, ताकि आप एक-एक करके जाँचने के बजाय रिपोर्ट करने लायक अंतर खोज सकें।
- लिखित सारांश के साथ समूह तुलना
- हर विभाजन प्रभाव आकार के अनुसार रैंक किया गया
- आपके डेटा से या AI द्वारा अनुमानित मेटाडेटा
आपके शोध सहायक के रूप में एजेंटिक चैट
शोध सहायक कच्चे दस्तावेज़ों के बजाय आपके संरचित विश्लेषण पर काम करता है। सरल भाषा में प्रश्न पूछें और यह आपकी कोड की गई अंतर्दृष्टियों में खोजता है, ऐसे चरणों में तर्क करता है जिन्हें आप समझ सकें, और सत्यापित शब्दशः उद्धरणों के साथ उत्तर देता है। देखें AI चैट का उपयोग कैसे करें।
यह विश्लेषण पर कार्रवाई भी कर सकता है: अंतर्दृष्टियाँ बनाना, श्रेणियों को पुनर्गठित करना और नोट जोड़ना, सब उन्हीं कमांड से जिनका आप स्वयं उपयोग करते हैं, ताकि हर बदलाव दिखाई दे और पूर्ववत किया जा सके।
- सत्यापित उद्धरणों पर आधारित उत्तर
- हर कोड की गई अंतर्दृष्टि में खोज
- विश्लेषण को पुनर्गठित और एनोटेट कर सकता है
चरण 3
निर्यात और एकीकरण
निष्कर्षों को प्रस्तुतियों और रिपोर्टों के रूप में साझा करें, अपने उपयोग के टूल में निर्यात करें, और अपने सिस्टम तथा AI एजेंट जोड़ें।
प्रभावशाली प्रस्तुतियाँ
अपना विश्लेषण PowerPoint डेक या Word रिपोर्ट के रूप में निर्यात करें। दायरा चुनें, निष्कर्षों को श्रेणी या मेटाडेटा के अनुसार समूहित करें, और चुनें कि सारांश, संदर्भ और श्रेय सहित उद्धरण शामिल करने हैं या नहीं। देखें Office में निर्यात कैसे करें।
परिणाम आपकी रिपोर्ट या प्रस्तुति के लिए एक तैयार शुरुआती बिंदु है: विषय, साक्ष्य और उद्धरण पहले से अपनी जगह पर, हर एक विश्लेषण तक ट्रेस करने योग्य।
- PowerPoint डेक और Word रिपोर्ट
- सारांश, संदर्भ और श्रेय सहित उद्धरण
- आपके चुने हुए दायरे और समूह
API और MCP कनेक्टर
Skimle का MCP सर्वर Claude, Cursor, Windsurf और अन्य संगत एजेंटों को आपके संरचित परियोजना डेटा के साथ काम करने देता है, उन्हीं टूल से जिनका इन-ऐप एजेंट उपयोग करता है। MCP से कनेक्ट करने के बारे में और पढ़ें।
REST API आपके अपने सिस्टम को परियोजना डेटा पढ़ने और लिखने या किसी परियोजना को शुरू से अंत तक चलाने देता है। परियोजना की एक्सेस सेटिंग से हर परियोजना के लिए पढ़ने या संपादन की अनुमति वाली API कुंजियाँ बनाएँ।
- Claude, Cursor और अन्य एजेंटों के लिए MCP
- परियोजना डेटा पढ़ने और लिखने के लिए REST API
- प्रति परियोजना API कुंजियाँ
डेटा निर्यात
अपना विश्लेषण जहाँ चाहें ले जाएँ: पूरी Skimle तालिका के लिए Excel, टिप्पणियों के रूप में कोडिंग दिखाने वाला Word, और NVivo, ATLAS.ti तथा MAXQDA के लिए खुला REFI-QDA फ़ॉर्मेट। देखें REFI-QDA में निर्यात कैसे करें।
श्रेणी प्रणाली निर्यात करें, पूरे विश्लेषण की एक प्रति अपने शोध डेटा के साथ रखें, या किसी पुराने टूल में मैन्युअल कोडिंग जारी रखें।
- Excel, Word और REFI-QDA (.qdpx)
- श्रेणी प्रणाली निर्यात
- NVivo, ATLAS.ti और MAXQDA के साथ काम करता है
प्लेटफ़ॉर्म
सहयोग के लिए सुरक्षित प्लेटफ़ॉर्म
एंटरप्राइज़-स्तर की डेटा सुरक्षा, जहाँ आपकी टीम एक साझा विश्लेषण पर साथ मिलकर काम करती है।
सुरक्षित प्लेटफ़ॉर्म
Skimle संवेदनशील शोध के लिए बनाया गया है। सारा डेटा EU में होस्ट होता है, ट्रांज़िट और भंडारण दोनों में एन्क्रिप्ट रहता है, और कभी भी AI मॉडल प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग नहीं होता। हमारी गोपनीयता नीति पढ़ें।
आप नियंत्रित करते हैं कि हर परियोजना को कौन देख और संपादित कर सकता है, व्यक्तिगत डेटा का विश्लेषण से पहले अनामीकरण किया जा सकता है, और डेटा प्रोसेसिंग अनुबंध उपलब्ध है। एंटरप्राइज़ ग्राहक निजी क्लाउड परिनियोजन और सिंगल साइन-ऑन चुन सकते हैं।
- EU होस्टिंग और GDPR अनुपालन
- कभी AI मॉडल प्रशिक्षित करने में उपयोग नहीं
- एंटरप्राइज़ के लिए निजी क्लाउड और SSO
सहयोग करें
Skimle परियोजना एक साझा वर्कस्पेस है। सहकर्मियों को संपादक के रूप में आमंत्रित करें जो अपलोड और संपादन कर सकें, या दर्शक के रूप में जो बिना बदले सब कुछ देख सकें। देखें साझाकरण कैसे काम करता है।
कोडिंग निर्णय, टैग और नोट एक ही जगह रहते हैं, ताकि शोध टीम, ग्राहक या पर्यवेक्षक हमेशा एक ही, ताज़ा विश्लेषण देखें।
- संपादक और दर्शक भूमिकाएँ
- अंतर्दृष्टियों पर टैग और नोट
- एक साझा, ताज़ा विश्लेषण
Skimle की तुलना कैसी है
मैन्युअल टूल कठोर लेकिन धीमे हैं, सामान्य AI तेज़ है लेकिन जाँचा नहीं जा सकता, और विशिष्ट क्षेत्र के टूल एक ही काम के लिए ऊँची कीमत पर बने हैं। केवल Skimle कठोर विश्लेषणात्मक इंजन, पूरी पारदर्शिता और बहुमुखी प्रतिभा को जोड़ता है, €20 प्रति उपयोगकर्ता प्रति माह से।
| मैन्युअल टूल NVivo, MAXQDA, ATLAS.ti… | सामान्य AI टूल ChatGPT, Claude… | विशिष्ट क्षेत्र के टूल CoLoop, Listen Labs… | Skimle | |
|---|---|---|---|---|
| कठोर विश्लेषणात्मक इंजन |  | | | |
| दो-तरफ़ा पारदर्शिता, सारांश से स्रोत तक | | | | |
| डेटा प्रकारों और उपयोग के मामलों में बहुमुखी | | | | |
| तेज़ | | | | |
| सीखने में आसान | | | | |
| मूल्य | लगभग €80 प्रति उपयोगकर्ता प्रति माह | लगभग €20 प्रति उपयोगकर्ता प्रति माह | €400+ प्रति माह | €20 प्रति माह से शुरू, निःशुल्क ट्रायल |
| पैमाना | मैन्युअल कोडिंग के प्रयास से सीमित | सीमित कॉन्टेक्स्ट, कवरेज की जाँच संभव नहीं | टूल पर निर्भर | प्रति परियोजना हज़ारों दस्तावेज़ |
| GDPR और डेटा सुरक्षा | परिनियोजन पर निर्भर | योजना और सेटिंग पर निर्भर | विक्रेता पर निर्भर | अंतर्निहित · EU सर्वर · DPA उपलब्ध |
| निष्कर्ष | प्रकाशन-स्तर की कठोरता, लेकिन हर परियोजना में हफ़्तों की मैन्युअल कोडिंग। | तेज़, लेकिन उत्तर प्रॉम्प्ट के अनुसार बदलते हैं और उन्हें ट्रेस या प्रमाणित नहीं किया जा सकता। | एक ही वर्कफ़्लो के लिए बने, अक्सर एंटरप्राइज़ कीमतों पर। | AI की गति से अकादमिक-स्तर की कठोरता, पूरी तरह पारदर्शी, किसी भी गुणात्मक डेटा के लिए। |
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
- Skimle क्या है?
- Skimle एक AI-संचालित गुणात्मक डेटा विश्लेषण प्लेटफ़ॉर्म है जो असंरचित दस्तावेज़ों, जैसे साक्षात्कार, रिपोर्ट, परामर्श और ग्राहक प्रतिक्रिया, को पूरी ट्रेसबिलिटी के साथ व्यवस्थित, विश्लेषण योग्य डेटासेट में बदलता है। चैटबॉट के विपरीत, Skimle आपके पूरे दस्तावेज़ समूह को पहले ही प्रोसेस करता है, अंतर्दृष्टियाँ निकालता है और उन्हें पदानुक्रमित विषयों में व्यवस्थित करता है, जहाँ हर निष्कर्ष एक सत्यापित शब्दशः उद्धरण से जुड़ा होता है।
- Skimle, ChatGPT या RAG-आधारित टूल से कैसे अलग है?
- RAG टूल प्रश्न पूछे जाने के समय प्रासंगिक अंश निकालते हैं, इसलिए हर बार वही प्रश्न पूछने पर आपको अलग उत्तर मिलते हैं। Skimle आपके पूरे डेटासेट का पहले ही व्यवस्थित विश्लेषण करता है और एक स्थिर संरचना बनाता है जिसमें हर विषय सत्यापित उद्धरणों से जुड़ा होता है। ब्लैक-बॉक्स उत्तरों के बजाय आपको व्यापक कवरेज, एकरूप परिणाम और पूरी ट्रेसबिलिटी मिलती है।
- Skimle, NVivo, MAXQDA या ATLAS.ti से कैसे अलग है?
- पारंपरिक टूल में हर अंश की मैन्युअल कोडिंग करनी पड़ती है: व्यवस्थित लेकिन समय लेने वाली, हफ़्तों से महीनों तक। Skimle उसी व्यवस्थित, पारदर्शी पद्धति को बनाए रखते हुए AI से कोडिंग प्रक्रिया को स्वचालित करता है। आपको समय के एक छोटे हिस्से में NVivo-स्तर की कठोरता मिलती है, और अधिक सहज क्लाउड-नेटिव इंटरफ़ेस जिसके लिए हफ़्तों के प्रशिक्षण की ज़रूरत नहीं।
- क्या मैं अकादमिक शोध के लिए Skimle का उपयोग कर सकता हूँ?
- हाँ। Skimle को शिक्षाविदों ने बनाया है और यह स्थापित पद्धतियों से प्रेरित है: विषयगत विश्लेषण (Braun & Clarke), ग्राउंडेड थ्योरी (Glaser & Strauss; Strauss & Corbin) और Gioia पद्धति (Gioia, Corley & Hamilton)। Skimle का पूरा ऑडिट ट्रेल आपको सटीक दस्तावेज़ बनाने देता है कि विषय कैसे निकाले गए, जो पीयर रिव्यू की आवश्यकताओं को पूरा करता है। फ़िलहाल 30 से अधिक विश्वविद्यालयों के शोधकर्ता Skimle का उपयोग करते हैं, और अनुरोध पर हम सुझाई गई उद्धरण भाषा उपलब्ध कराते हैं।
- Skimle किन भाषाओं और फ़ाइल फ़ॉर्मेट का समर्थन करता है?
- Skimle 100 से अधिक भाषाओं का समर्थन करता है और PDF, Word (.docx), RTF, TXT, CSV, ऑडियो (MP3, M4A, WAV) और वीडियो (MP4, MOV) फ़ाइलें स्वीकार करता है। आप एक ही परियोजना में फ़ॉर्मेट और भाषाएँ मिला सकते हैं: अंग्रेज़ी साक्षात्कार, जर्मन रिपोर्टें और स्पेनिश सर्वेक्षण उत्तर एक साथ अपलोड करें। ऑडियो और वीडियो अपने आप ट्रांसक्राइब होते हैं।
- क्या Skimle GDPR के अनुरूप और सुरक्षित है?
- हाँ। सारा डेटा यूरोपीय संघ में संग्रहीत होता है और कभी EU सर्वर से बाहर नहीं जाता। Skimle पूरी तरह GDPR के अनुरूप है और संस्थागत ग्राहकों को डेटा प्रोसेसिंग अनुबंध देता है। आपके दस्तावेज़ों का उपयोग कभी भी AI मॉडल प्रशिक्षित करने के लिए नहीं होता। कड़ी डेटा संप्रभुता आवश्यकताओं वाले एंटरप्राइज़ ग्राहकों के लिए सिंगल-टेनेंट क्लाउड परिनियोजन उपलब्ध हैं।
- Skimle AI हैलुसिनेशन को कैसे रोकता है?
- Skimle द्वारा बनाई गई हर अंतर्दृष्टि का स्रोत दस्तावेज़ों से मिलान करके सत्यापन किया जाता है: अगर AI ऐसा पाठ बनाता है जो आपके डेटा में शब्दशः मौजूद नहीं है, तो सिस्टम उसे चिह्नित करके दोबारा प्रोसेस करता है। दो-तरफ़ा पारदर्शिता से आप किसी भी विषय पर क्लिक करके सटीक समर्थक उद्धरण देख सकते हैं, और किसी भी दस्तावेज़ को खोलकर देख सकते हैं कि कौन-सा पाठ कोड हुआ और कौन-सा नहीं, ताकि कुछ भी गढ़ा या छूटा न रहे।
- मुझे पहले परिणाम कितनी जल्दी मिल सकते हैं?
- अधिकांश परियोजनाएँ कुछ ही मिनटों में प्रोसेस हो जाती हैं। 1000 से अधिक दस्तावेज़ों वाले बड़े डेटासेट में अधिक समय लग सकता है। 10 से 20 साक्षात्कार ट्रांसक्रिप्ट का सामान्य सेट आमतौर पर एक घंटे से कम में प्रोसेस हो जाता है। आप उसी दिन अपलोड करके विश्लेषण शुरू कर सकते हैं और समर्थक उद्धरणों के साथ संरचित विषय देख सकते हैं, किसी सेटअप या प्रशिक्षण की ज़रूरत नहीं।
- क्या Skimle का उपयोग करने के लिए तकनीकी कौशल चाहिए?
- नहीं। Skimle गुणात्मक शोधकर्ताओं, विश्लेषकों और सलाहकारों के लिए बनाया गया है, इंजीनियरों के लिए नहीं। आप अपने दस्तावेज़ अपलोड करते हैं, अपना शोध प्रश्न बताते हैं, और बाकी Skimle संभाल लेता है। श्रेणियाँ संपादित करना, विषय देखना और रिपोर्ट निर्यात करना, सब पॉइंट-एंड-क्लिक इंटरफ़ेस से होता है। प्रोग्रामिंग, स्क्रिप्टिंग या AI विशेषज्ञता की कोई ज़रूरत नहीं।
- मूल्य निर्धारण कैसे काम करता है? क्या सच में निःशुल्क ट्रायल है?
- हाँ। Skimle 200 क्रेडिट के साथ निःशुल्क ट्रायल देता है (लगभग 200 से 300 पृष्ठों के दस्तावेज़ों के लिए पर्याप्त), क्रेडिट कार्ड की ज़रूरत नहीं। सशुल्क योजनाएँ वार्षिक बिलिंग पर व्यक्तियों के लिए €20/माह से शुरू होती हैं (मासिक भुगतान पर €25), और अधिक उपयोग करने वालों के लिए बड़ी योजनाएँ हैं। कस्टम मात्रा, SSO और सिंगल-टेनेंट परिनियोजन वाली संगठनात्मक और एंटरप्राइज़ योजनाएँ अनुरोध पर उपलब्ध हैं।
- मैं अधिकतम कितने दस्तावेज़ों का विश्लेषण कर सकता हूँ?
- Skimle प्रति परियोजना हज़ारों दस्तावेज़ों का समर्थन करता है। यह किसी भी मैन्युअल तरीके की क्षमता से कहीं अधिक है और अधिकांश पेशेवर उपयोग के मामलों को कवर करता है: 10 गहन साक्षात्कारों से लेकर 1,000 से अधिक खुले सर्वेक्षण उत्तरों तक। अगर आपके पास विशेष रूप से बड़ा डेटासेट है या निरंतर विश्लेषण की ज़रूरत है, तो विकल्पों पर चर्चा के लिए हमसे संपर्क करें।
पेशेवरों के लिए, पेशेवरों द्वारा
Skimle के 50 से अधिक विश्वविद्यालयों, सरकारी संस्थाओं, एजेंसियों और उद्यमों में 1,500 से अधिक संतुष्ट उपयोगकर्ता हैं। सारा डेटा EU में संग्रहीत होता है और इनके अनुसार प्रोसेस होता है: हमारी सख़्त GDPR नीति और सेवा की शर्तें.
और जानना चाहते हैं? देखें हमारा Signal & Noise ब्लॉग, हमारे अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न और क्षेत्र के अनुसार उपयोग के मामले। हमें उत्पाद का डेमो देने या यह जानने में भी ख़ुशी होगी कि Skimle आपकी ज़रूरतों में कैसे फिट हो सकता है। Skimle के पीछे की कंपनी के बारे में और पढ़ें