ہر جواب دہندہ کی بات سنی گئی۔ ہر بصیرت قابل سراغ۔ ہر ڈیڈ لائن پوری۔

اکثر پوچھے جانے والے سوالات

یہ وہ سوالات ہیں جو بصیرت کی ٹیمیں اور ایجنسی ریسرچ کے سربراہ ہم سے سب سے زیادہ پوچھتے ہیں، بشمول وہ جو براہ راست خریداری کے عمل سے آتے ہیں۔ ہماری فروخت کنندہ سے غیر جانبدار RFP چیک لسٹ وہی سوالات پیش کرتی ہے جو آپ کو ہر اس فروخت کنندہ سے پوچھنے چاہییں جس کا آپ جائزہ لے رہے ہیں، ہمیں ملا کر۔

یہ ہمیں سستے، سطحی متبادلات سے مقابلہ کرنے میں کیسے مدد دیتا ہے؟

کم قیمت فراہم کنندگان اور پتلے AI ریپرز ورڈ کلاؤڈز اور سپاٹ موضوعاتی فہرست کے ساتھ قیمت پر مقابلہ کرتے ہیں۔ Skimle آپ کو ان کی رفتار پر گہرائی دیتا ہے، تاکہ ایجنسی ریٹ کارڈ کے بجائے "تو کیا" کے معیار سے نمایاں ہو، اور اندرونی ٹیم ایک مقررہ بجٹ سے زیادہ مطالعات نکالے۔ تجزیہ کار کے گھنٹے میکانکی کوڈنگ سے تشریح کی طرف جاتے ہیں، جو وہ حصہ ہے جس کے لیے واقعی کوئی ادائیگی کرتا ہے۔ دیکھیں کہ کیفیتی مطالعے کا پیسہ واقعی کہاں جاتا ہے ←

جب کوئی کلائنٹ یا اسٹیک ہولڈر AI کی مدد سے تجزیے پر سوال اٹھائے تو ہم کیا کہیں؟

اسے درست بیان کریں: AI میکانکی طور پر زمرہ بندی کرتا ہے، ایک نامزد محقق ہر موضوع کا جائزہ لیتا ہے اور تشریح لکھتا ہے۔ پھر ثبوت دکھائیں۔ Skimle رپورٹ کا ہر دعویٰ لفظی اقتباس اور اس کی ماخذ دستاویز تک کھلتا ہے، جو دستی ترکیب سے زیادہ مضبوط جواب ہے، کیونکہ وہاں کوڈنگ کی منطق صرف کسی کے ذہن میں ہی موجود تھی۔ کیفیتی مارکیٹ ریسرچ میں AI کے ذمہ دارانہ استعمال کے 7 اصول ←

کیا Skimle پورے ڈیٹا سیٹ کا تجزیہ کرتا ہے، یا اس کے ایک نمونے کا؟

پورا ڈیٹا سیٹ۔ یہ ہر فروخت کنندہ سے پوچھنے کے لائق ہے، کیونکہ کئی ٹولز ایمبیڈنگ سرچ کے ذریعے آپ کی دستاویزات کا ایک ذیلی حصہ نکالتے ہیں، اس کا تجزیہ کرتے ہیں، اور کبھی نہیں بتاتے کہ کون سی دستاویزات شامل نہیں ہوئیں۔ آؤٹ پٹ ایسا لگتا ہے جیسے پورے مجموعے کا احاطہ کرتا ہو، مگر ایسا نہیں ہوتا۔ Skimle ہر دستاویز کوڈ کرتا ہے، اور آپ کسی کو بھی کھول کر ٹھیک دیکھ سکتے ہیں کہ کون سے حصے کوڈ ہوئے اور کون سے نہیں۔

کیا ہم اپنا اقسام کا نظام لاگو کر سکتے ہیں، یا صرف وہی قبول کریں جو AI بناتا ہے؟

دونوں میں سے کوئی بھی، اور ایک ہی مجموعے پر دونوں۔ موجودہ اقسام کا نظام لائیں اور Skimle اس کے مطابق استخراجی طور پر کوڈ کرتا ہے، یا اسے ڈیٹا سے استقرائی طور پر ڈھانچہ بنانے دیں۔ زمرے بعد میں ضم، تقسیم، نئے نام، نئی ترتیب اور حذف کیے جا سکتے ہیں، اور تجزیہ آپ کی ترامیم کی پیروی کرتا ہے۔ سال بہ سال ٹریکر یا کلائنٹ کا معیاری فریم ورک چلانے والی ایجنسیاں عموماً استخراجی طور پر کام کرتی ہیں؛ تحقیقی مطالعات عموماً دوسری طرف سے شروع ہوتے ہیں۔

ہماری رپورٹ تک گھڑا ہوا اقتباس پہنچنے سے کیا روکتا ہے؟

ہر اقتباس کو ماخذ دستاویز کے مقابل میکانکی طور پر جانچا جاتا ہے۔ اگر ماڈل ایسا متن بنائے جو آپ کے ڈیٹا میں لفظ بہ لفظ موجود نہیں، تو Skimle اسے دکھانے کے بجائے نشان زد کرتا ہے اور دوبارہ پروسیس کرتا ہے، تاکہ گھڑا ہوا اقتباس کلائنٹ کی پریزنٹیشن تک نہ پہنچے۔ آپ کسی بھی دستاویز کو کھول کر یہ بھی دیکھ سکتے ہیں کہ کون سے حصے کوڈ ہوئے اور کون سے نہیں، جس سے آپ الٹی ناکامی، یعنی کچھ چھوٹ جانے، کو پکڑتے ہیں۔ دو طرفہ شفافیت کیسے کام کرتی ہے ←

ہمیں اپنی فہرست کے دوسرے ٹولز کے مقابلے میں Skimle کا جائزہ کیسے لینا چاہیے؟

ڈیمو دیکھنے کے بجائے پائلٹ چلائیں۔ ایسا مجموعہ لیں جس کا آپ پہلے ہی تجزیہ کر چکے ہیں، تاکہ آپ کو معلوم ہو کہ جواب کیا ہونا چاہیے، شروع کرنے سے پہلے تین کام لکھیں (ایک کوڈنگ، ایک طبقاتی موازنہ، ایک ثبوت کی تلاش)، اصلاح کے کام سمیت ہر ایک کا وقت ناپیں، اور جان بوجھ کر ٹول سے اختلاف کریں تاکہ دیکھ سکیں کہ آپ اس کا آؤٹ پٹ کتنی جلدی ازسرنو ترتیب دے سکتے ہیں۔ ہم آپ کے موجودہ ٹول کے متوازی ایک لائیو پروجیکٹ چلانے پر خوش ہیں، اور مفت سطح ان سب سے پہلے ایک محقق کو ایک دوپہر میں رائے بنانے دیتی ہے۔ 7 شعبوں پر مشتمل RFP چیک لسٹ اور اسکورنگ ٹیمپلیٹ ←

Skimle کتنا ڈیٹا سنبھال سکتا ہے، اور کتنی زبانوں میں؟

فی پروجیکٹ 1,000 دستاویزات تک، جو 20 انٹرویوز والے مطالعے سے لے کر ہزاروں سروے جوابات والے عالمی ٹریکر تک سب کا احاطہ کرتا ہے، اور 100 سے زائد زبانوں کا ترجمے کے مرحلے کے بغیر اصل زبان میں تجزیہ۔ ایک پروجیکٹ انگریزی، ہسپانوی، مینڈرن، جرمن اور عربی کو ملا سکتا ہے، ان سب میں ایک موضوعاتی ڈھانچہ بنا سکتا ہے، اور ہر اقتباس کو اس کی اصل زبان میں رکھ سکتا ہے۔ اگر آپ باقاعدگی سے اس حد کے اوپری سرے پر کام کرتے ہیں تو حجم کے انتظامات کے بارے میں ہم سے بات کریں۔

کیا کلائنٹ کا ڈیٹا محفوظ اور خفیہ ہے؟

تمام ڈیٹا EU کے اندر AWS پر، ایک تصدیق شدہ تیسرے فریق کے ترتیب دیے گئے ماحول میں محفوظ اور پروسیس ہوتا ہے، اور کلائنٹ کا ڈیٹا کبھی ماڈلز کی تربیت کے لیے استعمال نہیں ہوتا۔ ڈیٹا پروسیسنگ معاہدے دستیاب ہیں، ہم کلائنٹ کے NDA کے تحت کام کرتے ہیں، فرضی نام سازی ورک فلو میں شامل ہے، اور جہاں ڈیٹا کی خودمختاری تقاضا کرے وہاں سنگل ٹیننٹ یا پرائیویٹ کلاؤڈ تعیناتی دستیاب ہے۔

اگر ہم Skimle کا استعمال بند کر دیں تو ہمارے تجزیے کا کیا ہوگا؟

آپ اسے اپنے ساتھ لے جاتے ہیں، ہر پلان پر۔ کوڈ شدہ ڈیٹا کھلے معیار REFI-QDA (qdpx) کے طور پر ایکسپورٹ کریں اور NVivo، ATLAS.ti یا MAXQDA میں جاری رکھیں، یا موضوع کے لحاظ سے ترتیب دیے گئے اقتباسات کے ساتھ Word، PowerPoint اور Excel آؤٹ پٹس لے جائیں۔ ہم باہمی مطابقت کا معیار ٹھیک اسی لیے نافذ کرتے ہیں تاکہ رہنا ایک انتخاب ہو، مجبوری نہیں۔

جب ہمارے مطالعات کا حجم اوپر نیچے ہوتا ہے تو قیمت کیسے طے ہوتی ہے؟

Skimle ایک ہلکی فی سیٹ سبسکرپشن ہے جس میں کریڈٹس کا کوٹہ شامل ہے، نیز کریڈٹ پیکس جو آپ ان مہینوں کے لیے خریدتے ہیں جب کوئی بڑا مطالعہ چل رہا ہو۔ سبسکرپشن پوری ٹیم کو پروجیکٹس کے درمیان ٹول میں رکھتی ہے؛ پیکس لاگت کو اسی پروجیکٹ سے جوڑتے ہیں جس نے اسے پیدا کیا، جو کلائنٹس سے چارج کرنے والی ایجنسیوں کے لیے اہم ہے۔ جن اسٹیک ہولڈرز کو صرف نتائج پڑھنے ہیں انہیں سیٹ کی ضرورت نہیں، کیونکہ ایکسپورٹس اور قابل طباعت تحقیقی رپورٹس یہ کام کرتی ہیں۔

کیا کئی محققین ایک ہی پروجیکٹ پر کام کر سکتے ہیں؟

جی ہاں، بیک وقت، ہر شخص کی ترامیم اور حاشیہ نوٹس محفوظ رہتے ہیں۔ یہ ہم مرتبہ جائزے اور معیار کی جانچ کے لیے موزوں ہے، اور کسی بڑے مطالعے کو جونیئر اور سینئر محققین میں تقسیم کرنے کے لیے بھی، جہاں ایک سینئر سربراہ اقسام کے ڈھانچے کی سمت طے کرتا ہے۔