ทุกเสียงของผู้ตอบถูกรับฟัง ทุกข้อค้นพบตรวจสอบย้อนกลับได้ ทุกกำหนดส่งทันเวลา

คำถามที่พบบ่อย

นี่คือคำถามที่ทีมข้อค้นพบและหัวหน้าฝ่ายวิจัยของเอเจนซีถามเราบ่อยที่สุด รวมถึงคำถามที่มาจากกระบวนการจัดซื้อโดยตรง รายการตรวจสอบ RFP ที่เป็นกลางต่อผู้ขายของเรารวบรวมคำถามชุดเดียวกันไว้ให้ถามทุกผู้ขายที่คุณกำลังให้คะแนน รวมถึงเราด้วย

สิ่งนี้ช่วยให้เราแข่งขันกับทางเลือกราคาถูกและผิวเผินได้อย่างไร?

ผู้ให้บริการราคาถูกและเครื่องมือ AI ห่อบาง ๆ แข่งด้านราคาด้วยเวิร์ดคลาวด์และรายการประเด็นแบบแบน Skimle ให้ความลึกด้วยความเร็วระดับเดียวกัน เอเจนซีจึงสร้างความแตกต่างด้วยคุณภาพของคำตอบว่า "แล้วไงต่อ" แทนที่จะแข่งด้วยอัตราค่าบริการ และทีมภายในได้งานศึกษามากขึ้นจากงบประมาณเท่าเดิม ชั่วโมงของนักวิเคราะห์ย้ายจากการลงรหัสเชิงกลไกไปสู่การตีความ ซึ่งเป็นส่วนที่ทุกคนจ่ายเงินเพื่อมันจริง ๆ ดูว่าเงินในงานศึกษาเชิงคุณภาพไปอยู่ที่ไหนจริง ๆ →

เราควรตอบอย่างไรเมื่อลูกค้าหรือผู้มีส่วนได้ส่วนเสียตั้งคำถามกับการวิเคราะห์ที่มี AI ช่วย?

อธิบายให้ถูกต้อง: AI ทำการจัดหมวดหมู่เชิงกลไก นักวิจัยที่ระบุชื่อตรวจทานทุกประเด็นและเขียนการตีความ จากนั้นแสดงหลักฐาน ทุกข้อความในรายงาน Skimle เปิดไปยังคำพูดอ้างอิงคำต่อคำและเอกสารต้นทาง ซึ่งเป็นคำตอบที่หนักแน่นกว่าการสังเคราะห์ด้วยมือ เพราะในกรณีนั้น ตรรกะการลงรหัสมีอยู่แค่ในหัวของใครบางคน กฎ 7 ข้อในการใช้ AI อย่างรับผิดชอบในการวิจัยตลาดเชิงคุณภาพ →

Skimle วิเคราะห์ชุดข้อมูลทั้งหมด หรือแค่ตัวอย่าง?

ทั้งหมด คำถามนี้ควรถามทุกผู้ขาย เพราะเครื่องมือหลายตัวดึงเอกสารเพียงบางส่วนผ่านการค้นหาแบบเอ็มเบดดิง วิเคราะห์ส่วนนั้น และไม่เคยรายงานว่าเอกสารใดไม่ถูกรวมเข้ามา ผลลัพธ์อ่านเหมือนครอบคลุมทั้งคลังข้อมูลแต่ไม่ใช่ Skimle ลงรหัสทุกเอกสาร และคุณเปิดเอกสารใดก็ได้เพื่อดูว่าข้อความใดถูกลงรหัสและข้อความใดไม่ถูก

เราใช้ระบบหมวดหมู่ของเราเองได้ไหม หรือต้องรับเฉพาะสิ่งที่ AI สร้าง?

ได้ทั้งสองแบบ และใช้ทั้งสองแบบกับคลังข้อมูลเดียวกันได้ นำระบบหมวดหมู่ที่มีอยู่มาแล้ว Skimle ลงรหัสแบบนิรนัยตามนั้น หรือให้มันสร้างโครงสร้างแบบอุปนัยจากข้อมูล หมวดหมู่สามารถรวม แยก เปลี่ยนชื่อ จัดลำดับใหม่ และลบได้ภายหลัง และการวิเคราะห์จะตามการแก้ไขของคุณ เอเจนซีที่ทำแบบติดตามหรือกรอบมาตรฐานของลูกค้าปีต่อปีมักทำงานแบบนิรนัย งานศึกษาเชิงสำรวจมักเริ่มจากอีกทาง

อะไรป้องกันไม่ให้คำพูดอ้างอิงที่แต่งขึ้นหลุดเข้าไปในรายงานของเรา?

ทุกคำพูดอ้างอิงถูกตรวจสอบเชิงกลไกกับเอกสารต้นทาง หากโมเดลสร้างข้อความที่ไม่มีอยู่คำต่อคำในข้อมูลของคุณ Skimle จะทำเครื่องหมายและประมวลผลใหม่แทนการแสดงผล คำพูดอ้างอิงที่แต่งขึ้นจึงไม่ไปถึงสไลด์ลูกค้า คุณยังเปิดเอกสารใดก็ได้เพื่อดูว่าข้อความใดถูกลงรหัสและข้อความใดไม่ถูก ซึ่งเป็นวิธีจับความล้มเหลวด้านตรงข้าม คือมีบางอย่างตกหล่น ความโปร่งใสสองทางทำงานอย่างไร →

เราควรประเมิน Skimle เทียบกับเครื่องมืออื่นในรายการอย่างไร?

ทำโครงการนำร่องแทนการดูเดโม เลือกคลังข้อมูลที่คุณวิเคราะห์แล้ว คุณจะได้รู้ว่าคำตอบควรเป็นอย่างไร เขียนงานสามอย่างก่อนเริ่ม (การลงรหัสหนึ่งงาน การเปรียบเทียบกลุ่มหนึ่งงาน การค้นหาหลักฐานหนึ่งงาน) จับเวลาแต่ละงานรวมงานแก้ไข และจงใจไม่เห็นด้วยกับเครื่องมือเพื่อดูว่าคุณปรับโครงสร้างผลลัพธ์ได้เร็วเพียงใด เรายินดีทำโครงการจริงหนึ่งโครงการคู่ขนานกับเครื่องมือที่คุณใช้อยู่ และแผนฟรีให้นักวิจัยหนึ่งคนสร้างความเห็นได้ในบ่ายเดียวก่อนทั้งหมดนั้น รายการตรวจสอบ RFP 7 ด้านและแม่แบบการให้คะแนน →

Skimle รองรับข้อมูลได้มากแค่ไหน และกี่ภาษา?

สูงสุด 1,000 เอกสารต่อโครงการ ครอบคลุมตั้งแต่งานศึกษา 20 บทสัมภาษณ์ไปจนถึงแบบติดตามระดับโลกที่มีคำตอบแบบสำรวจหลายพันรายการ และวิเคราะห์กว่า 100 ภาษาในภาษาเดิมโดยไม่ต้องแปล โครงการเดียวผสมภาษาอังกฤษ สเปน จีนกลาง เยอรมัน และอาหรับได้ สร้างโครงสร้างประเด็นเดียวครอบคลุมทั้งหมด และเก็บทุกคำพูดอ้างอิงไว้ในภาษาต้นฉบับ หากคุณทำงานใกล้ขีดสูงสุดเป็นประจำ คุยกับเราเรื่องข้อตกลงตามปริมาณ

ข้อมูลลูกค้าปลอดภัยและเป็นความลับหรือไม่?

ข้อมูลทั้งหมดจัดเก็บและประมวลผลภายใน EU บน AWS ในสภาพแวดล้อมที่ตั้งค่าโดยบุคคลที่สามที่ได้รับการรับรอง และข้อมูลลูกค้าจะไม่ถูกนำไปฝึกโมเดลเลย มีข้อตกลงการประมวลผลข้อมูลให้ เราทำงานภายใต้ NDA ของลูกค้า การทำข้อมูลแฝงมีอยู่ในเวิร์กโฟลว์ และมีการติดตั้งแบบผู้เช่ารายเดียวหรือคลาวด์ส่วนตัวในกรณีที่อธิปไตยข้อมูลกำหนด

จะเกิดอะไรกับการวิเคราะห์ของเราหากเลิกใช้ Skimle?

คุณนำติดตัวไปได้ในทุกแผน ส่งออกข้อมูลที่ลงรหัสแล้วเป็นมาตรฐานเปิด REFI-QDA (.qdpx) แล้วทำต่อใน NVivo, ATLAS.ti หรือ MAXQDA หรือนำผลลัพธ์ Word, PowerPoint และ Excel ที่จัดคำพูดอ้างอิงตามประเด็นไปใช้ เราใช้มาตรฐานการทำงานร่วมกันอย่างแม่นยำ เพื่อให้การอยู่ต่อเป็นทางเลือก ไม่ใช่ผลที่หลีกเลี่ยงไม่ได้

การกำหนดราคาทำงานอย่างไรเมื่อปริมาณงานศึกษาของเราขึ้นลง?

Skimle เป็นการสมัครสมาชิกต่อที่นั่งแบบเบาพร้อมเครดิตที่รวมอยู่ บวกกับแพ็กเครดิตที่คุณซื้อในเดือนที่มีงานศึกษาขนาดใหญ่ การสมัครสมาชิกทำให้ทั้งทีมอยู่ในเครื่องมือระหว่างโครงการ แพ็กผูกต้นทุนเข้ากับโครงการที่ก่อให้เกิด ซึ่งสำคัญสำหรับเอเจนซีที่เรียกเก็บค่าใช้จ่ายกับลูกค้า ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่เพียงต้องอ่านข้อค้นพบไม่ต้องมีที่นั่ง เพราะไฟล์ส่งออกและรายงานวิจัยที่พิมพ์ได้ครอบคลุมส่วนนั้น

นักวิจัยหลายคนทำงานในโครงการเดียวกันได้หรือไม่?

ได้ พร้อมกัน โดยเก็บการแก้ไขและคำอธิบายประกอบของแต่ละคนไว้ เหมาะกับการตรวจทานโดยเพื่อนร่วมงานและการควบคุมคุณภาพ และเหมาะกับการแบ่งงานศึกษาขนาดใหญ่ระหว่างนักวิจัยรุ่นน้องและรุ่นพี่ โดยมีหัวหน้าอาวุโสหนึ่งคนกำกับโครงสร้างหมวดหมู่