Modèle de synthèse d'insights de recherche
Focalisez-vous sur le brainstorming et transformez vos notes en idées.
À propos du modèle de synthèse d'insights de recherche
Le modèle intelligent de synthèse d'insights de recherche dans Miro est conçu pour révolutionner la manière dont les équipes traitent les données de recherche. Ce modèle exploite la puissance de Miro IA pour automatiser l’organisation et la synthèse de grandes quantités de données, rendant le processus de synthèse plus efficace et précis. En centralisant le processus de recherche dans un espace de travail visuel partagé, il améliore la collaboration et garantit que les insights critiques sont facilement accessibles et ne sont pas négligés. L'un des principaux avantages de ce modèle est sa capacité à rationaliser la transition des données brutes vers des insights exploitables, accélérant considérablement le délai d'accès aux insights clients et l'amélioration des produits.
Comment utiliser le modèle de synthèse d'insights de recherche
Pour utiliser le modèle intelligent de synthèse d'insights de recherche dans Miro, suivez ces étapes :
Configurez votre tableau : Commencez par créer un nouveau tableau Miro ou en ouvrant un existant. Ajoutez le modèle intelligent de synthèse d'insights de recherche depuis le sélecteur de modèles ou cliquez sur « Utiliser le modèle » sur cette page.
Importer des données : Rassemblez vos données de recherche, telles que des notes, des transcriptions d'entretiens ou des résultats d'enquêtes, et importez-les dans le modèle à l'aide des outils d'importation de Miro.
Organiser les données : Utilisez Miro IA pour regrouper automatiquement les pense-bêtes par mots-clés ou par sentiment. Cela aide à organiser les données en catégories significatives rapidement.
Résumer les insights dans un document : La fonctionnalité de résumé de Miro IA met en avant les insights importants. Cet outil peut condenser de grands ensembles de données en résumés concis, garantissant que les informations critiques ne sont pas manquées.
Collaborer en temps réel : Invitez des membres de votre équipe sur le tableau pour collaborer. Utilisez le mode privé pour protéger les données sensibles tout en permettant un travail collaboratif.
Automatiser les tâches fastidieuses : Utilisez Miro IA pour automatiser des tâches répétitives telles que la catégorisation des données et la génération de résumés. Cela réduit l'effort manuel et accélère le processus de synthèse.
Réviser et finaliser : Effectuez une revue finale des insights synthétisés avec votre équipe. Apportez les ajustements nécessaires et assurez-vous que les insights sont précis et pertinents dans leur contexte.
En suivant ces étapes, vous pouvez utiliser efficacement le modèle Intelligent de Synthèse d'Insights de Recherche de Miro pour rationaliser vos processus de recherche, améliorer la collaboration et vous assurer que les insights critiques sont facilement accessibles et exploitables.
Pourquoi utiliser le modèle de synthèse d'insights de recherche
L’utilisation du modèle de Synthèse d'Insights de Recherche Intelligente dans Miro offre de nombreux avantages qui peuvent considérablement améliorer vos processus de recherche. Voici les principaux avantages :
Efficacité et rapidité : Le modèle exploite Miro IA pour automatiser l'organisation et la synthèse de larges ensembles de données, réduisant ainsi le temps et l'effort nécessaires pour passer des données brutes à des insights exploitables. Cela signifie un accès plus rapide aux insights clients et à l'amélioration des produits.
Amélioration de l'organisation des données : Miro IA aide à regrouper les données par mot-clé ou sentiment, organisant rapidement les informations en catégories significatives. Cette approche structurée facilite l'identification des schémas et des insights clés.
Résumés précis : La fonctionnalité de résumé de Miro IA condense de grands ensembles de données en résumés concis, garantissant que les informations essentielles ne sont pas omises. Cette précision dans le résumé aide à prendre des décisions éclairées basées sur les insights synthétisés.
Automatisation des tâches répétitives : Le modèle automatise les tâches fastidieuses telles que le regroupement de données et la génération de résumés, ce qui réduit l'effort manuel et accélère le processus de synthèse. Cela permet aux chercheurs de se concentrer davantage sur l'analyse et moins sur la gestion des données.
Commencer avec ce modèle maintenant.
Modèle de recherche
Idéal pour:
Éducation, Recherche documentaire, Gestion de produit
Les équipes ont souvent besoin de documenter les résultats des sessions de test d’utilisabilité et des entretiens avec les clients dans un modèle de recherche utilisateur systématique et flexible. La centralisation des observations de chacun facilite le partage des insights au sein de l'entreprise et la proposition de nouvelles fonctionnalités en fonction des besoins des utilisateurs. Les modèles de recherche peuvent être utilisés pour enregistrer des données quantitatives ou qualitatives. Lorsque votre travail consiste à poser des questions, prendre des notes, en apprendre davantage sur votre utilisateur et tester de manière itérative, un modèle de recherche peut vous aider à valider vos hypothèses, trouver des similitudes entre différents utilisateurs et articuler leurs modèles mentaux, leurs besoins et leurs objectifs.
Modèle d'entretien utilisateur
Idéal pour:
Recherche documentaire, Gestion de produit
Un entretien utilisateur est une technique de recherche UX dans laquelle les chercheurs posent des questions à l'utilisateur sur un sujet. Ils permettent à votre équipe de collecter rapidement et facilement les données utilisateur et d’en apprendre davantage sur vos utilisateurs. En général, les organisations mènent des entretiens utilisateurs pour recueillir des données contextuelles, comprendre comment les gens utilisent la technologie, obtenir une image instantanée de la manière dont les utilisateurs interagissent avec un produit, comprendre les objectifs et les motivations des utilisateurs, et identifier les points de douleur des utilisateurs. Utilisez ce modèle pour prendre des notes pendant un entretien afin de vous assurer de collecter les données nécessaires pour créer des personas.
Modèle de plan de recherche UX
Idéal pour:
Étude de marché, Recherche documentaire, Expérience utilisateur
Un plan de recherche communique les informations fondamentales que les parties prenantes doivent comprendre à propos d'un projet de recherche sur l'expérience utilisateur : qui, quoi, pourquoi et quand. Le plan veille à ce que tout le monde soit aligné et sache ce qu'il doit faire pour que le projet de recherche UX soit un succès. Utilisez le plan de recherche pour communiquer les informations de base sur votre projet ; les objectifs ; les méthodes de recherche ; la portée du projet et les profils des participants. En utilisant un plan de recherche UX, vous pouvez obtenir l'adhésion des parties prenantes, rester sur la bonne voie et vous préparer à la réussite.
Modèle de persona utilisateur
Idéal pour:
Marketing, Recherche documentaire, Expérience utilisateur
Une persona utilisateur est un outil pour représenter et résumer un public cible pour votre produit ou service que vous avez recherché ou observé. Que vous soyez dans le marketing de contenu, le marketing produit, le design ou l'équipe de vente, vous opérez avec un objectif en tête. Peut-être s'agit-il de votre client ou prospect. Peut-être est-ce quelqu’un qui bénéficiera de votre produit ou service. Habituellement, c'est toute une collection de personnalités et de besoins qui s'entrecroisent de manière intéressante. En distillant vos connaissances sur un utilisateur, vous créez un modèle pour la personne que vous espérez cibler : il s'agit d'un persona.
Modèle d’analyse PEST
Idéal pour:
Idéation, Planification stratégique, Gestion d’affaires
Aucune entreprise ne fonctionne dans le vide, donc si vous voulez réussir, vous devez composer avec succès avec les lois locales, les organismes de réglementation gouvernementaux, la santé de l'économie locale, des facteurs sociaux tels que le taux de chômage, le revenu moyen des ménages, et plus encore. Utilisez le modèle d'analyse PEST pour explorer comment le monde impacte votre entreprise et comment vous pouvez y faire face.
Modèle HEART Framework
Idéal pour:
Recherche documentaire, Gestion de projet, Expérience utilisateur
Happiness, Engagement, Adoption, Rétention et Réussite des tâches. Ce sont les piliers de l'expérience utilisateur, c'est pourquoi ils servent de métriques clés dans le framework HEART. Développé par l'équipe de recherche de Google, ce cadre fournit aux grandes entreprises un moyen précis de mesurer l'expérience utilisateur à grande échelle, que vous pouvez ensuite utiliser comme référence tout au long du cycle de développement du produit. Bien que le cadre HEART utilise cinq métriques, vous n’aurez peut-être pas besoin des cinq pour chaque projet — choisissez celles qui seront les plus utiles pour votre entreprise et votre projet.