Descrizione

Trasforma le trascrizioni di interviste, ricerche utente o focus group in una sintesi di ricerca basata sulle evidenze, in cui ogni conclusione è riconducibile a una citazione letterale. Fornisci da 1 a 20 trascrizioni e ottieni temi codificati, una mappa delle tensioni, un backlog delle opportunità e una risposta diretta alla tua domanda decisionale: niente più ore di registrazioni senza risultati. Per aziende e team di prodotto: evita giorni di organizzazione e codifica manuale; ogni affermazione è ancorata alle citazioni dei partecipanti con timestamp, quindi è verificabile e tracciabile, riducendo alla fonte il rischio di insight inventati dall’AI; le opportunità sono formulate come «quando [situazione], [chi] vuole [risultato] perché [motivo]», pronte per alimentare roadmap di prodotto e decisioni di mercato. Per ricercatori e accademici: segue pratiche qualitative reali, non semplici riassunti: codifica aperta basata prima sulle citazioni, classificazione delle evidenze Behaviour/Belief/Wish, temi falsificabili e ricerca intenzionale di prove contrarie, con un rigore adatto a una sezione metodologica; disciplina rigorosa sul campione: nessuna percentuale con meno di 12 partecipanti, n=1 indicato come ipotesi e non come risultato, forza dei temi calcolata sul numero di partecipanti. Adatto a product manager, ricercatori UX e di mercato, giornalisti, consulenti, fondatori che fanno customer discovery e a chiunque abbia ore di registrazioni ma nessun risultato di ricerca. In inglese: trasforma le trascrizioni di interviste, ricerche utente o focus group in una sintesi di ricerca basata sulle evidenze, in cui ogni conclusione è riconducibile a una citazione letterale. Fornisci una trascrizione o venti e ottieni temi codificati, una mappa delle tensioni, un backlog delle opportunità e una risposta diretta alla tua domanda decisionale: niente più ore di registrazioni senza risultati. Per aziende e team di prodotto: evita giorni di codifica manuale; ogni affermazione è ancorata alle citazioni dei partecipanti con timestamp, quindi è verificabile e tracciabile, eliminando il rischio di insight inventati dall’AI; le opportunità sono formulate come «quando [situazione], [chi] vuole [risultato] perché [motivo]», pronte per alimentare roadmap di prodotto e decisioni di mercato. Per ricercatori e accademici: segue pratiche qualitative reali, non semplici riassunti: codifica aperta basata prima sulle citazioni, classificazione delle evidenze Behaviour/Belief/Wish, temi falsificabili e ricerca intenzionale di prove contrarie, con un rigore adatto a una sezione metodologica; disciplina rigorosa sul campione: nessuna percentuale con meno di 12 partecipanti, n=1 indicato come ipotesi e non come risultato, forza dei temi calcolata sul numero di partecipanti. Per product manager, ricercatori UX e di mercato, giornalisti, consulenti, fondatori che fanno customer discovery e chiunque abbia ore di registrazioni ma nessun risultato.