उबेर शोधकर्ता कैसे लागू होते हैं और मानव व्यवहार ज्ञान को मापते हैं

हमने हाबरा के पाठकों के लिए उबर लैब्स टीम के लेख का अनुवाद तैयार किया है। उबेर सहयोगियों ने एक विशाल निगम के भीतर अत्यधिक विशिष्ट विश्लेषकों (व्यवहार विज्ञान के क्षेत्र में) के काम की प्रक्रिया का वर्णन किया है, कि वे अन्य प्रकार के विश्लेषकों (UX शोधकर्ताओं, उत्पाद विश्लेषकों) और अन्य टीमों के सहयोगियों (उत्पाद, आंतरिक विकास) के साथ कैसे बातचीत करते हैं, जो वे समस्याओं को हल करते हैं और वे उनसे कैसे संपर्क करते हैं। स्काईेंग में एनालिटिक्स के निदेशक ग्लीब कोलोग द्वारा सामग्री पर टिप्पणियाँ।

उबेर लैब्स में, हम सहज ज्ञान युक्त और सुखद कार्यक्रमों और उत्पादों को बनाने के लिए व्यवहार विज्ञान के विचारों और तरीकों का उपयोग करने का प्रयास करते हैं। हमारी टीम के सदस्यों के पास मनोविज्ञान, विपणन और संज्ञानात्मक विज्ञान में डिग्री है, जो विषय क्षेत्रों का ज्ञान रखते हैं - जैसे निर्णय लेने, प्रेरणा और प्रशिक्षण, प्रयोगों के डिजाइन में पद्धतिगत संभावनाएं, और सांख्यिकीय मॉडलिंग और कारण दृष्टिकोण के विशेषज्ञ हैं। यह ज्ञान हमें ग्राहकों की संतुष्टि की डिग्री बढ़ाने की समस्याओं का गहराई से विश्लेषण करने की अनुमति देता है, और कार्यप्रणाली और सांख्यिकी के क्षेत्र में हमारे अनुभव के लिए धन्यवाद, हम व्यापार पर संतुष्टि के प्रभाव को माप सकते हैं (इनमें से एक दृष्टिकोण एक मध्यस्थ का मॉडलिंग है )।

इस लेख में, हम वर्णन करेंगे कि हमारी टीम व्यवहार में मानव व्यवहार के बारे में सैद्धांतिक ज्ञान कैसे लागू करती है, साथ ही साथ हम अपने ग्राहकों के उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने के लिए उत्पाद और विपणन टीमों के साथ कैसे और क्यों काम करते हैं। विशेष रूप से, हम हाल ही में लॉन्च किए गए एक्सप्रेस पीओओएल उत्पाद के साथ एक उदाहरण देखेंगे।

व्यवहार विज्ञान के बारे में हमारा मार्ग (डेटा के बारे में)

2014 में, Uber ने लगभग हर दिन एक नए शहर में लॉन्च किया। प्रत्येक क्षेत्र में काम करने वाले समूहों को समझना चाहिए कि कौन सी संचार रणनीतियाँ और उत्पाद इस क्षेत्र में सबसे अच्छा काम करते हैं, लेकिन उनमें से अधिकांश के पास प्रयोग डिजाइन और आंकड़ों में अनुभव की कमी है। इस समस्या को हल करने के लिए, हमने Uber Labs - मनोविज्ञान, विपणन और संज्ञानात्मक विज्ञान की पृष्ठभूमि वाले शोधकर्ताओं की एक टीम बनाई। यह केंद्रीकृत टीम विभिन्न क्षेत्रों में यात्रियों और ड्राइवरों के लाभ के लिए हमारे उत्पादों को बेहतर बनाने के लिए प्रयोगों की पद्धति और डिजाइन में अपनी क्षमताओं का उपयोग करने और पदानुक्रमित मॉडलिंग के माध्यम से डेटा का विश्लेषण करने के लिए थी।

व्यक्तिगत परामर्श प्रभावी थे, लेकिन हमें इस विशेषज्ञता को अपने उत्पादों की निरंतर बढ़ती सीमा के पैमाने पर लाने की आवश्यकता थी। Riny's Shiny का उपयोग करके नमूना आकार और सांख्यिकीय विश्लेषण की गणना करने के लिए कैलकुलेटर टेम्पलेट बनाए जाने के बाद, हमने गैर-तकनीकी टीमों को उनके कार्यों के लिए हमारे ज्ञान का उपयोग करने का अवसर प्रदान किया। ये उपकरण, जिनके साथ काम करने के लिए आपको केवल अपने स्रोत डेटा को अपलोड करना था, इसमें सांख्यिकीय मान्यताओं और मॉडल की निरंतरता के साथ-साथ एक विशेष डेटा सेट के लिए उपयुक्त विश्लेषणात्मक पद्धति का स्वचालित चयन शामिल था। आउटपुट पर, उपयोगकर्ता को इन परिणामों के विश्लेषण के परिणाम और स्पष्ट स्पष्टीकरण प्राप्त हुए। बाद में, प्रयोगात्मक विकास मंच टीम के साथ मिलकर, हमने अपने ए / बी परीक्षण उपकरण में डेटा का विश्लेषण और सत्यापन करने के लिए एक प्रक्रिया बनाई। इससे अन्य टीमों के लिए डेटा का कुशलतापूर्वक विश्लेषण करना आसान हो गया।

जैसे-जैसे कंपनी बढ़ी और विस्तारित हुई, उत्पाद विकास के लिए नए क्षेत्रों का निर्माण किया, हमने महसूस किया कि हम सीधे विकास टीमों के साथ काम करके अपने प्रभाव को मजबूत कर सकते हैं। 2017 की शुरुआत में, हमने आँकड़ों के अलावा व्यवहार के बारे में लागू ज्ञान को लागू करना शुरू किया। हम एक निष्क्रिय दृष्टिकोण से चले गए और पहले से ही तैयार विचारों को सक्रिय करने का समर्थन कर रहे हैं: हमने अपने ज्ञान का उपयोग सीखने और याद रखने के क्षेत्र में करना शुरू कर दिया, जिससे हमें मौजूदा वैज्ञानिक अनुसंधान के आधार पर ठोस समाधानों का प्रस्ताव करने की अनुमति मिली। प्रयोग के अलावा, हमने नई दिशाओं का समर्थन करना शुरू किया: उत्पाद रणनीति, कार्यक्रम डिजाइन, सामग्री अनुकूलन और व्यावसायिक प्रभाव को मापने।

हमारे प्रशिक्षण के लिए धन्यवाद, व्यवहार विशेषज्ञ गुणात्मक और मात्रात्मक अनुसंधान विधियों में अच्छी तरह से वाकिफ हैं। हमारी गतिविधि का क्षेत्र विस्तृत हो गया, हम सिर्फ शोधकर्ता बन गए, डेटा विश्लेषण के विशेषज्ञों में बदल गए और डेटा के साथ हमारे काम के एक महत्वपूर्ण घटक के रूप में मात्रात्मक अनुसंधान विधियों पर ध्यान केंद्रित करने का निर्णय लिया। Uber का UX विभाग उच्च योग्य विशेषज्ञों को नियुक्त करता है जो गुणवत्ता अनुसंधान में लगे हुए हैं। मात्रात्मक तरीकों पर ध्यान केंद्रित करके, जैसे कि प्रयोग के माध्यम से सैद्धांतिक रूप से मान्य विचारों का परीक्षण करना और नए सांख्यिकीय दृष्टिकोणों को लागू करना, हम व्यापक उबर अनुसंधान पारिस्थितिकी तंत्र के पूरक हैं।

हमारे वर्कफ़्लो: हम विचारों और विधियों को कैसे लागू करते हैं

हमने अपने वर्कफ़्लो का आयोजन किया ताकि हम न केवल विशिष्ट समय पर परामर्श के माध्यम से समस्याओं को हल करने में मदद करें, बल्कि विशेष टेम्पलेट्स और प्लेटफार्मों का उपयोग करके व्यवहार विज्ञान के क्षेत्र में ज्ञान और विधियों को स्केल करके दीर्घकालिक प्रभावशीलता सुनिश्चित करें। हम आपको इन प्रक्रियाओं के बारे में अधिक बताएंगे।

1. परामर्श विशिष्ट उत्पाद या फ़ंक्शन के स्तर पर सामरिक समस्याओं को हल करने के लिए सबसे प्रभावी दृष्टिकोण है। हम सीधे उत्पाद, विपणन और अन्य डेटा टीमों के साथ काम करते हैं और उन समस्याओं के समाधान के लिए वैज्ञानिक रूप से ध्वनि सिफारिशें प्रदान करते हैं।

2. उत्पाद और विश्लेषणात्मक रणनीतियों के निर्माण पर एक व्यापक प्रभाव डालने के लिए, हमारी टीम सामग्री और विकास दिशानिर्देश बनाती है, साथ ही साथ आर और पायथन टेम्पलेट्स, जो उबेर में हमारे सहयोगियों को स्वतंत्र रूप से अध्ययन करने और हमारे तरीकों को पुन: पेश करने की अनुमति देती है।

3. अंत में, हम अपनी विश्लेषणात्मक अंतर्दृष्टि और कार्यप्रणाली तक एक-क्लिक पहुंच प्रदान करने के लिए कंपनी भर की टीमों के साथ काम करते हैं। एक उदाहरण के रूप में, हम प्रायोगिक विश्लेषण के बाद एक उपकरण पर प्रयोगों के लिए एक मंच विकसित करने वाली टीम के साथ काम कर सकते हैं ।

हमारी काउंसलिंग में अक्सर उन समस्याओं के लिए सैद्धांतिक ज्ञान को लागू करना शामिल होता है जिनका वर्णन हम नीचे दिए गए उदाहरण में करेंगे। हमारे काम में, हम ऐसी समस्याओं को हल करने के लिए एक मात्रात्मक दृष्टिकोण लेते हैं। डेटा के साथ हमारे सभी काम उपयोगकर्ता के व्यवहार के बारे में सवालों के घेरे में बनाए गए हैं और उन्हें तीन श्रेणियों में विभाजित किया गया है: मनोवैज्ञानिक निर्माण और प्रक्रियाओं का मात्रात्मक मूल्यांकन, व्यवहार विज्ञान के तरीकों और प्रयोगात्मक विश्लेषण का अनुप्रयोग।

सबसे पहले, हम उबेर डेटा का उपयोग छिपे हुए मनोवैज्ञानिक निर्माणों और प्रक्रियाओं को निर्धारित करने के लिए करते हैं जो व्यवहार को निर्धारित करते हैं। ऐसा करने के लिए, हम या तो समाज और व्यवहार के विज्ञान के मौजूदा तरीकों को अनुकूलित करते हैं, जैसे कि कारक विश्लेषण , या नए लोगों को विकसित करना। अधिक कठिन समस्याओं को हल करने के लिए, हम कुछ तरीकों को लागू करते हैं जो आमतौर पर डेटा विज्ञान में कम उपयोग किए जाते हैं, उदाहरण के लिए, हमारे द्वारा विकसित मध्यस्थ मॉडलिंग दृष्टिकोण या बाधित समय श्रृंखला के विश्लेषण । अंत में, हम विभिन्न प्रयोगों के डेटा का विश्लेषण करते हैं, मानक ए / बी परीक्षणों से लेकर उन तरीकों तक का उपयोग किया जाता है जब ए / बी परीक्षण असंभव या अवांछनीय होते हैं, उदाहरण के लिए, यादृच्छिक प्रचार के साथ प्रयोग ।

विज्ञान में, शोध का उपयोग अक्सर एक सिद्धांत को विकसित करने के लिए किया जाता है, बजाय लागू समस्याओं को हल करने के। हमारी टीम के लिए, एक विशिष्ट व्यावसायिक कार्य के लिए सैद्धांतिक ज्ञान से संक्रमण के सबसे महत्वपूर्ण पहलुओं में से एक है उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने के लिए लागू शोध को लागू करना।

व्यवहार विज्ञान के क्षेत्र में उत्पाद टीमों के साथ काम करना शुरू करना, हमें इस तथ्य से सामना करना पड़ता है कि जब अवधारणाएं समझने और उपयोग करने में सरल लगती हैं, तो उनके अनैच्छिक अनुप्रयोग से अप्रत्याशित परिणाम हो सकते हैं। इसलिए, स्थितिजन्य और व्यक्तिगत संदर्भ पर विचार करना हमेशा आवश्यक होता है। उदाहरण के लिए, व्यवहार के विज्ञान में नुकसान की एक परिचित घटना है जो कई से परिचित है। पहली नज़र में, इसका सार स्पष्ट है: लोग अक्सर लाभ हासिल करने की तुलना में नुकसान से बचना पसंद करते हैं। हालांकि, ऐसी कई परिस्थितियां हैं, जिसमें नुकसान के रूप में कुछ पेश करना उपयोगकर्ता को प्रेरित करने के बजाय परेशान या गुस्सा कर सकता है। उदाहरण के लिए, वफादारी कार्यक्रम का एक लंबे समय तक उपयोगकर्ता, जिसके लिए आवेदन के साथ सभी अनुभव अंक प्राप्त करने पर आधारित थे, अगर वे उसे बताते हैं कि वह तुरंत खरीदारी नहीं करता है तो वह अंक खो देगा। यहां तक ​​कि सामान्य रुझान, जैसे कि नुकसान का फैलाव, यदि आप उनके साथ संदर्भ से बाहर काम करते हैं, तो अप्रत्याशित या नकारात्मक परिणाम हो सकते हैं। कोई फर्क नहीं पड़ता कि आपका दृष्टिकोण कितना संभावित रूप से सफल है, हम बेहतर उपयोग को समझने और अधिक सटीक रूप से इसके उपयोग के परिणाम की भविष्यवाणी करने की सलाह देते हैं।

केस: एक्सप्रेस पीओएल

चूंकि व्यवहार का विज्ञान काफी हद तक स्थितिजन्य है, इसलिए हमारा ज्यादातर काम किसी विशेष उत्पाद को विकसित करने वाली टीमों को सलाह देना है। एक्सप्रेस पीओओएल टीम के साथ हमारा सहयोग इस बात का उदाहरण है कि लागू व्यवहार विज्ञान टीम उत्पाद विकास के लिए सैद्धांतिक अनुसंधान कैसे लागू करती है।

2018 की शुरुआत में, उबर ने एक्सप्रेस पीओएल लॉन्च किया। UberPOOL की तरह, एक्सप्रेस POOL में एक साथ यात्रा करना और रास्ते में यात्रियों के साथ खर्च साझा करना शामिल है। UberPOOL, uberX, और हमारे अन्य सवार उत्पादों के विपरीत, एक्सप्रेस POOL का उपयोग करते समय आपको एक उपयुक्त कार के गंतव्य के लिए थोड़ी देर इंतजार करना होगा और निर्दिष्ट लैंडिंग स्थान पर चलना होगा। इस तरह के परिवर्तन अधिक प्रत्यक्ष और कुशल मार्ग बनाना संभव बनाते हैं, जो बदले में, यात्रा को और अधिक सुलभ बनाता है।

यात्रियों को इस तथ्य के लिए उपयोग किया जाता है कि कार जल्दी से ठीक उसी स्थान पर पहुंचती है जहां वे हैं, इसलिए, उत्पाद को विकसित करते समय, विशेष ध्यान दिया गया था कि उपयोगकर्ता नए उत्पाद के साथ कैसे संपर्क करते हैं। यह स्पष्ट हो गया कि कई पहलुओं को सुधारने की आवश्यकता है: ग्राहकों ने अनुरोध और एक उपयुक्त विकल्प के चयन के बीच यात्राएं रद्द कर दीं। यात्रियों को लंबे समय तक इंतजार करना पड़ता था, और अन्य उत्पादों का उपयोग करते समय रद्द करने की तुलना में बहुत अधिक बार होता था।

हम आम तौर पर समस्या को समझने के लिए उत्पाद पर काम करने वाली टीम के साथ बैठक करके परामर्श प्रक्रिया शुरू करते हैं। इस टीम में एक उत्पाद प्रबंधक, विपणन प्रबंधक, उपयोगकर्ता अनुभव शोधकर्ता, इंजीनियर और उत्पाद डेटा विशेषज्ञ शामिल हैं। हम टीम की प्रारंभिक अनुसंधान, जैसे प्रयोज्य परीक्षणों की समीक्षा करते हैं और खाते में लेते हैं। एक्सप्रेस पूल के मामले में, परियोजना से जुड़े होने के कारण, हमने ऊपर वर्णित विवरणों को सीखा।

संदर्भ का अध्ययन करने और सामान्य समस्या को समझने के बाद, हमने इस समस्या को हल करने के लिए कार्यप्रणाली का निर्धारण करने के लिए व्यवहार विज्ञान से उपलब्ध डेटा के गहन विश्लेषण के साथ विशेष साहित्य की समीक्षा की। इसलिए, संदर्भ में गहराई से डूबे हुए, हम अपने ज्ञान को उत्पाद टीमों के लिए वास्तविक परिवर्तन परिदृश्यों में बदलते हैं और इन विकासों का परीक्षण करने के तरीकों की सिफारिश करते हैं।

इस मामले में, हमने व्यवहार के विज्ञान पर साहित्य का अध्ययन करना शुरू किया ताकि लोग समय और अपेक्षा के बारे में अधिक जानकारी प्राप्त कर सकें। हमने तीन अवधारणाओं की पहचान की है जो प्रतीक्षा समय को समझने के लिए महत्वपूर्ण हैं: निष्क्रियता की अस्वीकृति , कार्रवाई की पारदर्शिता और लक्ष्य के ढाल का प्रभाव । निष्क्रियता की अस्वीकृति की अवधारणा स्पष्ट है: लोग निष्क्रियता से डरते हैं और लगातार व्यस्त रहना चाहते हैं। हमने यह भी पाया कि किसी भी समय उनके अनुरोध का क्या होता है, इसके लिए क्रिया या पारदर्शिता का पता लगाने से उत्पाद की उपभोक्ता रेटिंग बढ़ जाती है। अंत में, लक्ष्य ढाल प्रभाव को प्रेरणा और महान प्रयासों में वृद्धि की विशेषता है कि लोग यह महसूस करने के लिए तैयार हैं कि जब उन्हें लगता है कि वे अपने लक्ष्य के करीब पहुंच रहे हैं।

इसे देखते हुए, हमने प्रतीक्षा करते समय प्रगति दिखाने की सिफारिश की, आवेदन में प्रत्येक चरण को दर्शाया, उदाहरण के लिए, चयनित साथियों को इंगित किया और ग्राहक को सूचित किया कि कौन सी कार मिली।

अतिरिक्त जानकारी, जैसे कि आगमन समय की गणना के सिद्धांत की व्याख्या, सूचना आइकन पर क्लिक करके प्राप्त की जा सकती है। एक्सप्रेस पीओओएल टीम ने ए / बी परीक्षण के साथ इन विचारों का परीक्षण किया और मशीन को कॉल करने के बाद रद्दीकरण की संख्या में 11% की कमी दर्ज की।


अंजीर। 1. एक्सप्रेस POOL उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस का परीक्षण डिज़ाइन विस्तृत चरण दिखाता है और आदेश की स्थिति के बारे में अधिक जानकारी प्राप्त करने के लिए आइकन का उपयोग करता है।

जैसा कि इस उदाहरण में वर्णित है, मानव व्यवहार की विशेषताओं के विस्तृत अध्ययन के बाद, हमने संभावित प्रभाव और संभावित जोखिमों के बारे में मान्यताओं के आधार पर प्राथमिकता वाले विचारों को विकसित किया। हमारे विचारों का परीक्षण करने के लिए, हमने प्रयोगों का आयोजन किया और फिर आंकड़ों का विश्लेषण किया। एक्सप्रेस पीओओएल पर हमारे काम में सन्निहित हमारे अनुसंधान परियोजना की पूरी प्रक्रिया, चित्र 2 में दिखाई गई है:


चित्रा 2. आमतौर पर, हमारे वर्कफ़्लो समस्या के बयान से शुरू होता है और प्रयोगों के साथ समाप्त होता है।

1. समस्या की परिभाषा
पार्टनर टीमों से समस्या के बारे में जानकारी प्राप्त करें।
2. व्यवहार के विज्ञान में गहराई से विश्लेषण और विसर्जन
व्यवहार विज्ञान के क्षेत्र से प्रासंगिक शब्दों में समस्या का निरूपण।
3. मौजूदा वैज्ञानिक ज्ञान पर आधारित विचारों का निरूपण
वैज्ञानिक अनुसंधान के परिणामों के आधार पर एक उत्पाद के लिए एक विशिष्ट विचार का प्रस्ताव करने के लिए।
4. प्राथमिकता
अन्य टीमों के साथ, विचारों को प्राथमिकता दें, अपेक्षित आर्थिक परिणामों और संभावित जोखिमों को ध्यान में रखते हुए।
5. प्रयोग
विचारों का परीक्षण करने के लिए प्रयोगों का संचालन करें (प्रयोग विकल्प विकसित करें, लक्ष्य दर्शकों का निर्धारण करें, प्राप्त आंकड़ों का विश्लेषण करें, आदि)।

व्यवहार विज्ञान को लागू करना उत्पाद मूल्य को जोड़ने में मदद करता है

एक्सप्रेस पीओओएल पर हमारा काम इस मूल्य को दर्शाता है कि इस क्षेत्र में वैज्ञानिक प्रयोगों के दशकों से समर्थित मानव व्यवहार संबंधी विशेषताओं के क्षेत्र में हमारे अध्ययन, भविष्य में उत्पाद के लिए प्रतिनिधित्व करते हैं। इस जानकारी के साथ, हम UX शोधकर्ताओं और उत्पाद विश्लेषकों के साथ मिलकर काम करते हैं जो अपने कौशल का उपयोग उन समस्याओं के समाधान के लिए करते हैं जिन्हें हम शोध कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, एक्सप्रेस पीओओएल के साथ हमारे प्रयोग के दौरान, उत्पाद विश्लेषकों ने ध्यान से आवेदन मेट्रिक्स की निगरानी की और एक अनुरोध के बाद ऑर्डर रद्द करने की दर में सुधार करने के अवसर पाए। यूएक्स शोधकर्ताओं ने यात्री कठिनाइयों के कारणों को समझने और समस्या को समझने के लिए परीक्षण यात्राएं कीं। व्यवहार संबंधी डेटा शोधकर्ताओं के रूप में, हमने अपने ज्ञान और कार्यप्रणाली का उपयोग एक समस्या के समाधान का प्रस्ताव करने के लिए किया, जिसे अनुभवजन्य रूप से परीक्षण किया जा सकता है।

हम अपने विशेष कौशल के सेट को ध्यान में रखते हैं और जब हम चुनते हैं कि हम किन टीमों के साथ काम करते हैं और हम कौन सी परियोजनाएं शुरू करते हैं, तो हम उत्पाद में मूल्य कैसे जोड़ सकते हैं। वैश्विक स्तर पर, हम उत्पाद के वांछित आर्थिक प्रदर्शन द्वारा निर्धारित वर्ष के लिए एक प्राथमिकता योजना तैयार करते हैं। अधिक विस्तृत स्तर पर, विकास टीम जानकारी प्रदान करती है कि उत्पाद के किन क्षेत्रों में सबसे अधिक दबाव की समस्याएं हैं। इसके आधार पर, हम चुनते हैं कि कौन से प्रोजेक्ट और किस क्रम में हम अन्य टीमों के साथ मिलकर काम करेंगे। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि हमारी टीम विकास के इन क्षेत्रों को व्यवहार के विज्ञान के दृष्टिकोण से निर्धारित करती है, यह निर्धारित करते हुए कि हमारे लागू ज्ञान और मात्रात्मक विश्लेषण के अनुभव का उपयोग कहां करें। कुछ मामलों में, इसका मतलब उन प्रयोगों की प्राथमिकता से बहिष्करण हो सकता है, जिनके लिए एक मजबूत सैद्धांतिक आधार या गुणात्मक शोध की आवश्यकता नहीं है जो हमारे पद्धति कौशल की आवश्यकता है। हम गंभीर परिणाम प्राप्त करते हैं, हमेशा व्यापार पर और व्यवहार विज्ञान की प्रासंगिकता की डिग्री पर अधिकतम प्रभाव को प्राप्त करने का प्रयास करते हैं।

मुख्य खोज

भविष्य में, जैसा कि उबेर नए विकास के अवसरों को विकसित करता है और मौजूदा उत्पादों में सुधार करता है, हम उम्मीद करते हैं कि हमारी टीम को अपने उपयोगकर्ताओं को सर्वोत्तम संभव सेवा प्रदान करने के लिए व्यवहार विज्ञान का उपयोग करने के कई अवसर होंगे। 2019 में, हम अभिनव और अत्यधिक प्रभावी परियोजनाओं पर अन्य टीमों के साथ सहयोग करना जारी रखेंगे, और हम व्यवहार के विज्ञान को और अधिक सुलभ बनाने के लिए अपने ज्ञान को बढ़ाने में भी निवेश करेंगे। हम अपने सैद्धांतिक और पद्धतिगत ज्ञान को सक्रिय रूप से लागू करने और हमारी कंपनी में बनाए गए कार्यों, कार्यक्रमों और प्लेटफार्मों की प्रभावशीलता को बढ़ाने के लिए प्रसन्न हैं।

स्काईेंग में एनालिटिक्स के निदेशक ग्लीब कोलोग से टिप्पणी

स्काईेंग में, व्यवहार विज्ञान के तरीकों को ध्यान में रखा जाता है और पाठ के संचालन के लिए हमारे मोबाइल एप्लिकेशन और वेब प्लेटफॉर्म के विकास में विभिन्न लैंडिंग पृष्ठों पर प्रयोगों और ए / बी परीक्षणों की तैयारी में उपयोग किया जाता है।

इसलिए, उदाहरण के लिए, ए / बी परीक्षणों के माध्यम से, हमें हाल ही में पता चला है कि भुगतान के पेज पर विकल्पों के स्थान के आधार पर, हमारे छात्रों के लिए पाठ पैकेज की पसंद और खरीद के उनके निर्णय को कैसे प्रभावित करता है। प्रेरणा के तंत्र को समझने से हमें शिक्षकों और बिक्री प्रबंधकों के लिए सर्वोत्तम प्रेरणा योजनाओं का चयन करने में मदद मिलती है। और हम विशेष इंटरफेस में शिक्षण पद्धति के क्षेत्र में ज्ञान का अवतार लेते हैं, जिससे शिक्षक की प्रभावशीलता में वृद्धि संभव है।

मुझे लगता है कि दुनिया में बहुत सारी कंपनियां नहीं हैं जो कर्मचारियों पर व्यवहार विश्लेषकों की एक अलग टीम रखने का जोखिम उठा सकती हैं। हम स्काईेंग में मौजूदा शोधकर्ताओं को शिक्षित करने की कोशिश कर रहे हैं ताकि वे लगातार अपने तरीकों के शस्त्रागार का विस्तार करें और यह जान सकें कि उन्हें किसी विशिष्ट कार्य के लिए कैसे चुनना है। और वैसे, हमारी विश्लेषणात्मक टीम बढ़ रही है - दिलचस्प रिक्तियां हैं !

Pexels से मेयो द्वारा फोटो