Yasna

Yasnaは固定の台本に縛られない。各回答を読み、内容が十分かを判断し、必要な情報が揃うまで追い質問を続ける。これは腕の立つ人間のモデレーターの働きを模している。出力がフォームより浅く感じられない主な理由でもある。なぜ重要か。浅い回答からは、行動に移せるものが何も得られない。

回答者は自然に感じる形式で答えられる。テキストは収集が最も速く、音声は口調を捉え、動画インタビューは自発的で本物の反応を捉える。動画は比較的新しい追加機能で、感情的な反応がシグナルの一部となる調査に向く。

インタビューのリンクを自社のCRMデータベースに共有するか、信頼できるオンラインパネルへの内蔵アクセスを通じて募集できる。その後、YasnaのAIスクリーニングが、ターゲット層だけが調査に入るよう確認する。無駄な回答が減る。手作業でデータを整理する時間も減る。

すべてのインタビューは文字起こしされ、引用の壁ではなく物語形式で要約される。これにより、調査が終わるたびに研究者が手作業で文字起こしをコード化するのに費やすはずの時間を節約できる。既製またはカスタムのレポートで洞察を生み出し、自然言語で質問し、調査結果を自分のやり方で整理できる。出力は翻訳可能な状態で、国際チームが同じ素材をもとに動ける。

Yasnaは45以上の言語で人々にインタビューする。ユーザーが複数の市場にまたがるなら、これは重要だ。会話は回答者の言語で進む。分析は翻訳できるので、チームは各地域の調査結果を一箇所で読める。

探索では目標と質問を定める。テストではテキスト、画像、動画、モックアップ、ランディングページをアップロードする。この柔軟さにより、1つのツールで初期の探索と後期の改良の両方をこなせる。別のテストプラットフォームを足す必要はない。

サブスクリプションではなく、クレジットは失効しないパッケージで提供される。1クレジットで回答者1人の1データ点をカバーし、Yasnaが取得に必要な追い質問の数は問わない。実際に集めた洞察の量に対して支払う。予算を立てるのは見た目より難しい。開放的な探索は追い質問を招くからだ。