Her katılımcı duyulur. Her içgörü izlenebilir. Her teslim tarihine uyulur.

Sık sorulan sorular

Bunlar, içgörü ekiplerinin ve ajans araştırma liderlerinin bize en sık sorduğu sorulardır; doğrudan satın alma süreçlerinden gelenler dahil. Tedarikçiden bağımsız RFP kontrol listemiz, puanladığınız her tedarikçiye, biz de dahil, sormanız gereken soruların aynısını ortaya koyar.

Bu, ucuz ve yüzeysel alternatiflerle rekabet etmemize nasıl yardımcı olur?

Düşük maliyetli sağlayıcılar ve ince yapay zekâ kabukları kelime bulutları ve düz bir tema listesiyle fiyat üzerinden rekabet eder. Skimle onların hızında derinlik sunar; böylece bir ajans fiyat listesiyle değil "peki ne olmuş" sorusunun kalitesiyle öne çıkar, şirket içi bir ekip de sabit bir bütçeyle daha fazla çalışma çıkarır. Analist saatleri mekanik kodlamadan, herkesin aslında parasını ödediği kısım olan yorumlamaya kayar. Nitel bir çalışmada paranın gerçekte nereye gittiğini görün →

Bir müşteri ya da paydaş yapay zekâ destekli analize itiraz ettiğinde ne diyelim?

Doğru tanımlayın: yapay zekâ mekanik kategorizasyonu yapar, adı belli bir araştırmacı her temayı inceler ve yorumu yazar. Sonra kanıtı gösterin. Bir Skimle raporundaki her iddia, kelimesi kelimesine alıntıya ve geldiği belgeye açılır; bu, elle yapılan sentezin verebileceğinden daha güçlü bir yanıttır, çünkü orada kodlama mantığı yalnızca birinin kafasında var olmuştur. Nitel pazar araştırmasında yapay zekâyı sorumlu kullanmak için 7 kural →

Skimle veri setinin tamamını mı, bir örneklemini mi analiz ediyor?

Tamamını. Bunu her tedarikçiye sormaya değer, çünkü bazı araçlar belgelerinizin bir alt kümesini embedding aramasıyla getirir, onu analiz eder ve hangi belgelerin analize girmediğini asla bildirmez. Çıktı tüm derlemi kapsıyormuş gibi görünür ama kapsamaz. Skimle her belgeyi kodlar ve herhangi birini açarak tam olarak hangi pasajların kodlandığını, hangilerinin kodlanmadığını görebilirsiniz.

Kendi kategori sistemimizi uygulayabilir miyiz, yoksa yalnızca yapay zekânın ürettiğini mi kabul etmeliyiz?

İkisi de olur, aynı derlemde ikisi birden de. Mevcut bir kategori sistemi getirin, Skimle ona göre tümdengelimsel kodlasın ya da yapıyı verilerden tümevarımsal olarak oluşturmasına izin verin. Kategoriler sonradan birleştirilebilir, bölünebilir, yeniden adlandırılabilir, yeniden sıralanabilir ve silinebilir; analiz düzenlemelerinizi izler. Yıllardır bir izleme çalışması ya da müşteri standardı bir çerçeve yürüten ajanslar genellikle tümdengelimsel çalışır; keşifsel çalışmalar genellikle diğer yoldan başlar.

Uydurulmuş bir alıntının raporumuza girmesini ne engelliyor?

Her alıntı mekanik olarak kaynak belgeyle karşılaştırılır. Model verilerinizde kelimesi kelimesine bulunmayan bir metin üretirse Skimle onu göstermek yerine işaretler ve yeniden işler; böylece uydurulmuş bir alıntı müşteri sunumuna ulaşmaz. Ayrıca herhangi bir belgeyi açıp hangi pasajların kodlandığını, hangilerinin kodlanmadığını görebilirsiniz; bir şeyin atlanması gibi tersi bir hatayı da böyle yakalarsınız. İki yönlü şeffaflık nasıl çalışır →

Skimle'ı listemizdeki diğer araçlara karşı nasıl değerlendirmeliyiz?

Demo izlemek yerine bir pilot çalışma yapın. Cevabının ne olması gerektiğini bildiğiniz, zaten analiz ettiğiniz bir derlem alın, başlamadan önce üç görev yazın (bir kodlama, bir segment karşılaştırması, bir kanıt arama), her birinin süresini düzeltme çalışması dahil ölçün ve çıktıyı ne kadar hızlı yeniden yapılandırabildiğinizi görmek için araca bilinçli olarak itiraz edin. Mevcut aracınızla paralel olarak canlı bir proje yürütmekten memnuniyet duyarız; ücretsiz katman da tüm bunlardan önce bir araştırmacının bir öğleden sonrada fikir edinmesini sağlar. 7 alanlı RFP kontrol listesi ve puanlama şablonu →

Skimle ne kadar veriyi ve kaç dilde işleyebilir?

Proje başına 1000 belgeye kadar; bu, 20 görüşmelik bir çalışmadan binlerce anket yanıtı içeren küresel bir izleme çalışmasına kadar her şeyi kapsar. 100'den fazla dil, çeviri adımı olmadan doğrudan analiz edilir. Tek bir proje İngilizce, İspanyolca, Çince, Almanca ve Arapçayı bir arada barındırabilir, hepsi için tek bir tema yapısı oluşturabilir ve her alıntıyı özgün dilinde tutabilir. Bu aralığın üst sınırında düzenli olarak çalışıyorsanız hacim düzenlemeleri için bizimle konuşun.

Müşteri verileri güvenli ve gizli mi?

Tüm veriler AB içinde, AWS üzerinde, sertifikalı bir üçüncü tarafın yapılandırdığı bir ortamda saklanır ve işlenir; müşteri verileri asla model eğitmek için kullanılmaz. Veri işleme sözleşmeleri mevcuttur, müşteri gizlilik sözleşmeleri kapsamında çalışırız, takma adlandırma iş akışına yerleşiktir ve veri egemenliğinin gerektirdiği durumlarda tek kiracılı veya özel bulut kurulumu mümkündür.

Skimle'ı kullanmayı bırakırsak analizimize ne olur?

Her planda onu yanınızda götürürsünüz. Kodlanmış verileri açık standart REFI-QDA (.qdpx) olarak dışa aktarıp NVivo, ATLAS.ti veya MAXQDA'da devam edin ya da alıntıların temalara göre düzenlendiği Word, PowerPoint ve Excel çıktılarını alın. Birlikte çalışabilirlik standardını tam da bizimle kalmak bir sonuç değil bir tercih olsun diye uyguluyoruz.

Çalışma hacmimiz dalgalandığında fiyatlandırma nasıl işler?

Skimle, dahil bir kredi hakkıyla gelen hafif bir kullanıcı başı abonelik ile büyük bir çalışmanın sürdüğü aylar için satın aldığınız kredi paketlerinden oluşur. Abonelik tüm ekibi projeler arasında araçta tutar; paketler ise maliyeti ona yol açan projeye bağlar; bu da maliyetleri müşterilere yansıtan ajanslar için önemlidir. Yalnızca bulguları okuması gereken paydaşların bir lisansa ihtiyacı yoktur, çünkü dışa aktarımlar ve yazdırılabilir araştırma raporları bunu karşılar.

Birden çok araştırmacı aynı proje üzerinde çalışabilir mi?

Evet, eşzamanlı olarak ve herkesin düzenlemeleri ile notları korunarak. Bu, akran değerlendirmesi ve kalite kontrolü için uygundur; büyük bir çalışmayı, kategori yapısına tek bir kıdemli liderin yön verdiği kıdemsiz ve kıdemli araştırmacılar arasında paylaştırmak için de uygundur.