फ्रंटएंड रियल-टाइम एनालिटिक्स: स्ट्रीम प्रोसेसिंग और विज़ुअलाइज़ेशन

आज के तेज़-तर्रार डिजिटल परिदृश्य में, उपयोगकर्ता व्यवहार और सिस्टम प्रदर्शन को रीयल-टाइम में समझना, सूचित निर्णय लेने और उपयोगकर्ता अनुभव को अनुकूलित करने के लिए महत्वपूर्ण है। फ्रंटएंड रीयल-टाइम एनालिटिक्स, स्ट्रीम प्रोसेसिंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन द्वारा संचालित, डेवलपर्स को डायनामिक डैशबोर्ड बनाने और उनकी वेबसाइटों और एप्लिकेशन पर क्या हो रहा है, इसकी तत्काल जानकारी प्राप्त करने में सक्षम बनाता है।

फ्रंटएंड रियल-टाइम एनालिटिक्स क्या है?

फ्रंटएंड रियल-टाइम एनालिटिक्स में क्लाइंट-साइड (अर्थात, उपयोगकर्ता के वेब ब्राउज़र या एप्लिकेशन के भीतर) पर उपयोगकर्ता इंटरैक्शन और सिस्टम इवेंट द्वारा उत्पन्न डेटा को एकत्र करना, संसाधित करना और विज़ुअलाइज़ करना शामिल है। इस डेटा को, जिसे अक्सर घटनाओं के निरंतर प्रवाह के रूप में स्ट्रीम किया जाता है, को संसाधित किया जाता है और सार्थक विज़ुअलाइज़ेशन में बदल दिया जाता है जो उपयोगकर्ता व्यवहार, एप्लिकेशन प्रदर्शन और अन्य प्रमुख मेट्रिक्स में अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं।

पारंपरिक एनालिटिक्स के विपरीत, जो अक्सर ऐतिहासिक डेटा के बैच प्रोसेसिंग पर निर्भर करते हैं, रीयल-टाइम एनालिटिक्स तत्काल प्रतिक्रिया प्रदान करता है, जिससे सक्रिय समस्या-समाधान और डेटा-संचालित निर्णय लेने की अनुमति मिलती है।

फ्रंटएंड रियल-टाइम एनालिटिक्स क्यों महत्वपूर्ण है?

• तत्काल अंतर्दृष्टि: उपयोगकर्ता व्यवहार, सिस्टम प्रदर्शन और उभरते रुझानों की तत्काल समझ प्राप्त करें।
• सक्रिय समस्या-समाधान: बड़ी संख्या में उपयोगकर्ताओं को प्रभावित करने से पहले समस्याओं की पहचान करें और उनका समाधान करें।
• डेटा-संचालित निर्णय लेना: आंत की भावनाओं या पुरानी रिपोर्टों पर भरोसा करने के बजाय रीयल-टाइम डेटा के आधार पर सूचित निर्णय लें।
• बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव: रीयल-टाइम फीडबैक के आधार पर उपयोगकर्ता इंटरफेस और वर्कफ़्लो को अनुकूलित करें।
• बेहतर रूपांतरण दरें: रूपांतरण दरों को बेहतर बनाने के लिए उपयोगकर्ता यात्रा में बाधाओं की पहचान करें और उनका समाधान करें।
• निजीकरण: व्यक्तिगत उपयोगकर्ता व्यवहार के आधार पर वास्तविक समय में उपयोगकर्ता अनुभवों को अनुकूलित करें।
• वास्तविक समय में ए/बी परीक्षण: ए/बी परीक्षणों के प्रभाव को लगभग तुरंत देखें, जिससे तेजी से पुनरावृति और अनुकूलन की अनुमति मिलती है।

फ्रंटएंड रियल-टाइम एनालिटिक्स के मुख्य घटक

फ्रंटएंड रियल-टाइम एनालिटिक्स सिस्टम बनाने में कई प्रमुख घटक शामिल हैं:

1. डेटा संग्रह

पहला कदम फ्रंटएंड से डेटा एकत्र करना है। यह विभिन्न तकनीकों का उपयोग करके किया जा सकता है, जिनमें शामिल हैं:

• इवेंट ट्रैकिंग: उपयोगकर्ता इंटरैक्शन को ट्रैक करें, जैसे कि क्लिक, फॉर्म सबमिशन, पेज व्यू और स्क्रॉलिंग व्यवहार।
• प्रदर्शन निगरानी: लोड समय, एपीआई प्रतिक्रिया समय और त्रुटि दरों जैसे एप्लिकेशन प्रदर्शन मेट्रिक्स की निगरानी करें।
• कस्टम इवेंट्स: अपनी एप्लिकेशन की कार्यक्षमता के लिए विशिष्ट कस्टम इवेंट को परिभाषित और ट्रैक करें।

यह डेटा अक्सर फ्रंटएंड एप्लिकेशन में एम्बेडेड जावास्क्रिप्ट कोड का उपयोग करके एकत्र किया जाता है। Google Analytics (हालांकि सख्ती से रीयल-टाइम नहीं), मिक्सपैनल, एम्प्लिट्यूड और कस्टम समाधान जैसे पुस्तकालयों का उपयोग डेटा संग्रह को सुविधाजनक बनाने के लिए किया जा सकता है।

2. स्ट्रीम प्रोसेसिंग

सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने के लिए एकत्र किए गए डेटा को रीयल-टाइम में संसाधित करने की आवश्यकता है। यहीं पर स्ट्रीम प्रोसेसिंग आती है। स्ट्रीम प्रोसेसिंग में डेटाबेस में संग्रहीत होने की प्रतीक्षा करने के बजाय, डेटा आने पर उसका विश्लेषण करना शामिल है।

स्ट्रीम प्रोसेसिंग में उपयोग की जाने वाली तकनीकें शामिल हैं:

• डेटा फ़िल्टरिंग: अप्रासंगिक या शोर वाले डेटा को हटाना।
• डेटा एकत्रीकरण: औसत, योग और गणना जैसे मेट्रिक्स की गणना के लिए डेटा बिंदुओं को एक साथ समूहीकृत करना।
• विंडोइंग: विश्लेषण के लिए डेटा स्ट्रीम को समय-आधारित या ईवेंट-आधारित विंडो में विभाजित करना।
• डेटा ट्रांसफॉर्मेशन: डेटा को विज़ुअलाइज़ेशन के लिए उपयुक्त प्रारूप में परिवर्तित करना।

जबकि स्ट्रीम प्रोसेसिंग का अधिकांश भाग बैकएंड पर संभाला जाता है, वेबसॉकेट और सर्वर-सेंट इवेंट (एसएसई) का उपयोग करने जैसी तकनीकें संसाधित स्ट्रीम को तत्काल विज़ुअलाइज़ेशन के लिए कुशलतापूर्वक फ्रंटएंड को भेजने की अनुमति देती हैं। एसिंक्रोनस डेटा स्ट्रीम को संभालने के लिए फ्रंटएंड पर RxJS और Bacon.js जैसी लाइब्रेरी का उपयोग किया जा सकता है।

3. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

संसाधित डेटा को स्पष्ट और सहज तरीके से प्रस्तुत करने की आवश्यकता है। यहीं पर डेटा विज़ुअलाइज़ेशन आता है। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में डेटा का प्रतिनिधित्व करने और इसे समझना आसान बनाने के लिए चार्ट, ग्राफ़ और अन्य दृश्य तत्वों का उपयोग करना शामिल है।

सामान्य डेटा विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकों में शामिल हैं:

• लाइन चार्ट: समय के साथ रुझान प्रदर्शित करना।
• बार चार्ट: विभिन्न श्रेणियों में मूल्यों की तुलना करना।
• पाई चार्ट: विभिन्न श्रेणियों का अनुपात दिखाना।
• हीटमैप: डेटा घनत्व या सहसंबंध को विज़ुअलाइज़ करना।
• भौगोलिक मानचित्र: मानचित्र पर डेटा प्रदर्शित करना। (उदाहरण: देश द्वारा उपयोगकर्ता गतिविधि दिखाना)

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाने में आपकी सहायता के लिए कई जावास्क्रिप्ट चार्टिंग लाइब्रेरी उपलब्ध हैं, जिनमें शामिल हैं:

• Chart.js: एक सरल और हल्का चार्टिंग लाइब्रेरी।
• D3.js: एक शक्तिशाली और लचीला चार्टिंग लाइब्रेरी।
• Plotly.js: विभिन्न प्रकार के चार्ट प्रकारों वाली एक चार्टिंग लाइब्रेरी।
• Recharts: React पर निर्मित एक कंपोज़ेबल चार्टिंग लाइब्रेरी।
• ECharts: बेहतरीन अनुकूलन विकल्प प्रदान करने वाली एक व्यापक चार्टिंग लाइब्रेरी।

4. रियल-टाइम कम्युनिकेशन

एनालिटिक्स को सही मायने में रीयल-टाइम बनाने के लिए, बैकएंड से फ्रंटएंड तक डेटा को पुश करने के लिए एक तंत्र की आवश्यकता होती है। वेबसॉकेट और सर्वर-सेंट इवेंट (एसएसई) सबसे आम प्रौद्योगिकियां हैं जिनका उपयोग किया जाता है।

• वेबसॉकेट: एक ही टीसीपी कनेक्शन पर पूर्ण-द्वैध संचार चैनल प्रदान करते हैं। यह क्लाइंट और सर्वर के बीच द्विदिश संचार की अनुमति देता है, जिससे वे रीयल-टाइम एप्लिकेशन के लिए आदर्श बन जाते हैं जिन्हें बार-बार अपडेट की आवश्यकता होती है।
• सर्वर-सेंट इवेंट (एसएसई): सर्वर को एक ही HTTP कनेक्शन पर क्लाइंट को डेटा पुश करने की अनुमति देते हैं। एसएसई यूनिडायरेक्शनल (सर्वर-टू-क्लाइंट) है और वेबसॉकेट की तुलना में लागू करना आसान है, जो उन्हें उन एप्लिकेशन के लिए उपयुक्त बनाता है जहां क्लाइंट मुख्य रूप से सर्वर से डेटा प्राप्त करता है।

फ्रंटएंड रियल-टाइम एनालिटिक्स डैशबोर्ड बनाना

आइए एक सरल फ्रंटएंड रियल-टाइम एनालिटिक्स डैशबोर्ड बनाने में शामिल चरणों की रूपरेखा तैयार करें:

1. अपनी तकनीकों का चयन करें: डेटा संग्रह, स्ट्रीम प्रोसेसिंग, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और रियल-टाइम कम्युनिकेशन के लिए उपयुक्त तकनीकों का चयन करें। जावास्क्रिप्ट लाइब्रेरी, बैकएंड फ्रेमवर्क और क्लाउड सेवाओं के संयोजन का उपयोग करने पर विचार करें।
2. डेटा संग्रह स्थापित करें: अपने फ्रंटएंड एप्लिकेशन से डेटा एकत्र करने के लिए जावास्क्रिप्ट कोड लागू करें। उन घटनाओं को परिभाषित करें जिन्हें आप ट्रैक करना चाहते हैं और उन प्रदर्शन मेट्रिक्स की निगरानी करना चाहते हैं।
3. स्ट्रीम प्रोसेसिंग लागू करें: आने वाले डेटा स्ट्रीम को संसाधित करने के लिए एक बैकएंड सिस्टम स्थापित करें। आवश्यकतानुसार डेटा को फ़िल्टर, एकत्रित और रूपांतरित करें। अपाचे काफ्का स्ट्रीम्स, अपाचे फ़्लिंक जैसे स्ट्रीम प्रोसेसिंग फ्रेमवर्क का उपयोग करें, या अमेज़ॅन किनेसिस या Google क्लाउड डेटाफ्लो जैसी क्लाउड-आधारित सेवा का उपयोग करें। बैकएंड को फ्रंट एंड को भेजने के लिए मेट्रिक्स की गणना करने की भी आवश्यकता है।
4. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं: संसाधित डेटा का प्रतिनिधित्व करने वाले डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए एक चार्टिंग लाइब्रेरी का उपयोग करें। अपने डैशबोर्ड को स्पष्ट, सहज और समझने में आसान बनाने के लिए डिज़ाइन करें। फ़िल्टर और ड्रिल-डाउन क्षमताओं जैसे इंटरैक्टिव तत्वों को बनाने पर विचार करें।
5. रियल-टाइम कम्युनिकेशन लागू करें: वेबसॉकेट या सर्वर-सेंट इवेंट का उपयोग करके बैकएंड और फ्रंटएंड के बीच एक रियल-टाइम कनेक्शन स्थापित करें। संसाधित डेटा को फ्रंटएंड पर पुश करें क्योंकि यह उपलब्ध हो जाता है।
6. परीक्षण करें और दोहराएं: यह सुनिश्चित करने के लिए अपने डैशबोर्ड का अच्छी तरह से परीक्षण करें कि यह सही ढंग से काम कर रहा है और सटीक अंतर्दृष्टि प्रदान कर रहा है। उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया और बदलती आवश्यकताओं के आधार पर अपने डिज़ाइन पर दोहराएं।

व्यावहारिक उदाहरण और उपयोग के मामले

ई-कॉमर्स वेबसाइट

एक ई-कॉमर्स वेबसाइट फ्रंटएंड रियल-टाइम एनालिटिक्स का उपयोग निम्न को ट्रैक करने के लिए कर सकती है:

• रियल-टाइम बिक्री: प्रति मिनट, घंटे या दिन में होने वाली बिक्री की संख्या प्रदर्शित करें।
• लोकप्रिय उत्पाद: वास्तविक समय में देखे और खरीदे जा रहे सबसे लोकप्रिय उत्पादों की पहचान करें।
• उपयोगकर्ता व्यवहार: उत्पाद पृष्ठों पर उपयोगकर्ता व्यवहार को ट्रैक करें, जैसे कि पृष्ठ पर बिताया गया समय, कार्ट में जोड़ने के लिए क्लिक और चेकआउट पूरा होने की दरें।
• बिक्री का भौगोलिक वितरण: प्रमुख बाजारों की पहचान करने के लिए क्षेत्र या देश द्वारा बिक्री को विज़ुअलाइज़ करें। एक वैश्विक कंपनी के लिए, विभिन्न महाद्वीपों में बिक्री को विज़ुअलाइज़ करने और तदनुसार विपणन रणनीतियों को समायोजित करने पर विचार करें। उदाहरण के लिए, एक फैशन रिटेलर दक्षिणी गोलार्ध में सर्दियों के महीनों के दौरान सर्दियों के कपड़ों की बिक्री में उछाल देख सकता है और अपनी इन्वेंट्री और विपणन अभियानों को तदनुसार समायोजित कर सकता है।

सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म

एक सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म फ्रंटएंड रियल-टाइम एनालिटिक्स का उपयोग निम्न को ट्रैक करने के लिए कर सकता है:

• ट्रेंडिंग विषय: वास्तविक समय में चर्चा किए जा रहे सबसे लोकप्रिय विषयों की पहचान करें।
• उपयोगकर्ता जुड़ाव: उपयोगकर्ता जुड़ाव मेट्रिक्स की निगरानी करें, जैसे कि लाइक, टिप्पणियां और शेयर।
• भावना विश्लेषण: उभरते रुझानों और संभावित संकटों की पहचान करने के लिए उपयोगकर्ता पोस्ट और टिप्पणियों की भावना का विश्लेषण करें।
• सामग्री प्रदर्शन: विभिन्न प्रकार की सामग्री के प्रदर्शन को ट्रैक करें, जैसे कि टेक्स्ट पोस्ट, चित्र और वीडियो।
• एक वैश्विक उदाहरण: विभिन्न भाषाओं में हैशटैग रुझानों को ट्रैक करें। जापान में एक ट्रेंडिंग हैशटैग एक सांस्कृतिक कार्यक्रम या रुचि की समाचार कहानी का संकेत दे सकता है, जबकि ब्राजील में एक अलग हैशटैग लोकप्रिय है। यह प्लेटफॉर्म को विभिन्न दर्शकों के लिए सामग्री सिफारिशों को अनुकूलित करने की अनुमति देता है।

ऑनलाइन गेमिंग प्लेटफॉर्म

एक ऑनलाइन गेमिंग प्लेटफॉर्म फ्रंटएंड रियल-टाइम एनालिटिक्स का उपयोग निम्न को ट्रैक करने के लिए कर सकता है:

• खिलाड़ी गतिविधि: ऑनलाइन खिलाड़ियों की संख्या और वास्तविक समय में वे जो गेम खेल रहे हैं, उनकी निगरानी करें।
• गेम प्रदर्शन: विलंबता, फ्रेम दर और त्रुटि दर जैसे गेम प्रदर्शन मेट्रिक्स को ट्रैक करें।
• उपयोगकर्ता व्यवहार: सुधार के क्षेत्रों की पहचान करने के लिए गेम के भीतर उपयोगकर्ता व्यवहार का विश्लेषण करें।
• धोखाधड़ी का पता लगाना: वास्तविक समय में धोखाधड़ी वाली गतिविधि का पता लगाएं और उसे रोकें।

वित्तीय ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म

एक वित्तीय ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म निम्न को ट्रैक करने के लिए रीयल-टाइम एनालिटिक्स पर बहुत अधिक निर्भर करता है:

• शेयर की कीमतें: रीयल-टाइम शेयर की कीमतें और बाजार के रुझान प्रदर्शित करें।
• ट्रेडिंग वॉल्यूम: संभावित अवसरों की पहचान करने के लिए ट्रेडिंग वॉल्यूम की निगरानी करें।
• आदेश निष्पादन: वास्तविक समय में आदेशों के निष्पादन को ट्रैक करें।
• जोखिम प्रबंधन: जोखिम मेट्रिक्स की निगरानी करें और संभावित विसंगतियों का पता लगाएं।

फ्रंटएंड रियल-टाइम एनालिटिक्स की चुनौतियाँ

जबकि फ्रंटएंड रियल-टाइम एनालिटिक्स कई लाभ प्रदान करता है, यह कई चुनौतियाँ भी प्रस्तुत करता है:

• डेटा वॉल्यूम: रीयल-टाइम डेटा स्ट्रीम बहुत बड़ी हो सकती है, जिसके लिए कुशल प्रसंस्करण और भंडारण तकनीकों की आवश्यकता होती है।
• विलंबता: समय पर अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए विलंबता को कम करना महत्वपूर्ण है।
• स्केलेबिलिटी: सिस्टम को बढ़ती डेटा मात्रा और उपयोगकर्ता ट्रैफ़िक को संभालने में सक्षम होने की आवश्यकता है।
• जटिलता: रीयल-टाइम एनालिटिक्स सिस्टम का निर्माण जटिल हो सकता है, जिसके लिए विभिन्न तकनीकों में विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है।
• सुरक्षा: संवेदनशील डेटा की सुरक्षा करना आवश्यक है।
• ब्राउज़र प्रदर्शन: अत्यधिक रीयल-टाइम डेटा अपडेट ब्राउज़र प्रदर्शन को प्रभावित कर सकते हैं, जिससे उपयोगकर्ता का अनुभव खराब हो सकता है। डेटा ट्रांसफर और रेंडरिंग को अनुकूलित करना महत्वपूर्ण है।

फ्रंटएंड रियल-टाइम एनालिटिक्स के लिए सर्वोत्तम अभ्यास

इन चुनौतियों से पार पाने और एक सफल फ्रंटएंड रियल-टाइम एनालिटिक्स सिस्टम बनाने के लिए, इन सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करें:

• कुशल डेटा संरचनाओं का उपयोग करें: प्रसंस्करण समय को कम करने के लिए कुशल डेटा संरचनाओं और एल्गोरिदम का उपयोग करें।
• डेटा ट्रांसफर को अनुकूलित करें: डेटा ट्रांसफर समय को कम करने के लिए डेटा को संपीड़ित करें और कुशल प्रोटोकॉल का उपयोग करें।
• डेटा को कैश करें: बैकएंड पर लोड को कम करने के लिए जब भी संभव हो डेटा को कैश करें।
• कंटेंट डिलीवरी नेटवर्क (CDN) का उपयोग करें: स्थिर संपत्तियों को वितरित करने और प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए CDN का उपयोग करें।
• सिस्टम प्रदर्शन की निगरानी करें: बाधाओं और सुधार के क्षेत्रों की पहचान करने के लिए सिस्टम प्रदर्शन की निगरानी करें।
• सुरक्षा उपाय लागू करें: संवेदनशील डेटा की सुरक्षा के लिए सुरक्षा उपाय लागू करें।
• रेट लिमिटिंग: दुरुपयोग को रोकने और आपके सिस्टम को अभिभूत होने से बचाने के लिए रेट लिमिटिंग लागू करें।
• डेटा सैंपलिंग: ऐसी स्थितियों में जहां डेटा वॉल्यूम बहुत अधिक है, प्रसंस्करण लोड को कम करने के लिए डेटा को सैंपलिंग करने पर विचार करें।
• डेटा को प्राथमिकता दें: उपयोगकर्ताओं को बहुत अधिक जानकारी के साथ अभिभूत होने से बचने के लिए सबसे महत्वपूर्ण मेट्रिक्स और डेटा बिंदुओं पर ध्यान केंद्रित करें।
• सुरुचिपूर्ण गिरावट: त्रुटियों या प्रदर्शन समस्याओं के मामले में अपने सिस्टम को सुरुचिपूर्ण ढंग से ख़राब होने के लिए डिज़ाइन करें।
• एक फ्रेमवर्क का उपयोग करें: कई फ्रंटएंड फ्रेमवर्क और लाइब्रेरी ऐसी सुविधाएँ प्रदान करते हैं जो रीयल-टाइम डेटा हैंडलिंग को सरल बनाती हैं।

फ्रंटएंड रियल-टाइम एनालिटिक्स में भविष्य के रुझान

फ्रंटएंड रियल-टाइम एनालिटिक्स का क्षेत्र लगातार विकसित हो रहा है। देखने के लिए कुछ प्रमुख रुझानों में शामिल हैं:

• एज कंप्यूटिंग: विलंबता को कम करने के लिए स्रोत के करीब डेटा संसाधित करना।
• मशीन लर्निंग: रीयल-टाइम डेटा में स्वचालित रूप से पैटर्न और विसंगतियों की पहचान करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करना।
• संवर्धित वास्तविकता (एआर) और आभासी वास्तविकता (वीआर): इमर्सिव वातावरण में रीयल-टाइम डेटा को विज़ुअलाइज़ करना।
• बेहतर डेटा गोपनीयता: अंतर गोपनीयता जैसी तकनीकों सहित डेटा गोपनीयता और सुरक्षा पर अधिक ध्यान दिया गया है।
• अधिक सुलभ उपकरण: रीयल-टाइम एनालिटिक्स को लागू करने के लिए उपयोग में आसान, नो-कोड और लो-कोड समाधान, प्रवेश के लिए बाधा को कम करना।

निष्कर्ष

फ्रंटएंड रियल-टाइम एनालिटिक्स उपयोगकर्ता व्यवहार और सिस्टम प्रदर्शन में तत्काल अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है। रीयल-टाइम में डेटा एकत्र करके, संसाधित करके और विज़ुअलाइज़ करके, व्यवसाय सूचित निर्णय ले सकते हैं, उपयोगकर्ता अनुभव को अनुकूलित कर सकते हैं और रूपांतरण दरों में सुधार कर सकते हैं। जबकि दूर करने के लिए चुनौतियाँ हैं, सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करना और नवीनतम रुझानों के साथ अद्यतित रहना आपको एक सफल रीयल-टाइम एनालिटिक्स सिस्टम बनाने में मदद कर सकता है।

जैसे-जैसे तकनीक विकसित होती जा रही है, रीयल-टाइम अंतर्दृष्टि की मांग केवल बढ़ेगी। उन व्यवसायों के लिए फ्रंटएंड रियल-टाइम एनालिटिक्स को अपनाना आवश्यक है जो वक्र से आगे रहना चाहते हैं और असाधारण उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करना चाहते हैं।