ഉപയോക്തൃ ഗവേഷണം: ആഗോള ഉൽപ്പന്ന വിജയത്തിനായി പെരുമാറ്റ വിശകലനത്തെ പ്രയോജനപ്പെടുത്താം

ആഗോള ഉൽപ്പന്ന വികസനത്തിന്റെ ചലനാത്മകമായ ലോകത്ത്, ഉപയോക്താക്കൾ എന്തു പറയുന്നു എന്നതിനപ്പുറം അവർ എന്ത് ചെയ്യുന്നു എന്ന് മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. ഇവിടെയാണ് ഉപയോക്തൃ ഗവേഷണത്തിൽ പെരുമാറ്റ വിശകലനം പ്രസക്തമാകുന്നത്. ഇത് ഉപയോക്താക്കളുടെ പ്രഖ്യാപിത താൽപ്പര്യങ്ങൾക്കപ്പുറം, ഒരു ഉൽപ്പന്നവുമായോ സേവനവുമായോ ഇടപഴകുമ്പോൾ അവർ യഥാർത്ഥത്തിൽ, പലപ്പോഴും അറിയാതെ ചെയ്യുന്ന പ്രവർത്തനങ്ങളെ വെളിപ്പെടുത്തുന്നു. അന്താരാഷ്ട്ര വിജയം ലക്ഷ്യമിടുന്ന ബിസിനസുകളെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, ഉപയോക്തൃ പെരുമാറ്റത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ആഴത്തിലുള്ള പഠനം വെറും പ്രയോജനകരമല്ല; വിവിധ സംസ്കാരങ്ങളിലും സാഹചര്യങ്ങളിലും സ്വീകാര്യമാകുന്ന ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് ഇത് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.

ഉപയോക്തൃ ഗവേഷണത്തിലെ പെരുമാറ്റ വിശകലനം എന്താണ്?

ഉപയോക്തൃ ഗവേഷണത്തിന്റെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ, പെരുമാറ്റ വിശകലനം എന്നത് ഉപയോക്താക്കൾ ഒരു ഉൽപ്പന്നം, സിസ്റ്റം, അല്ലെങ്കിൽ പരിസ്ഥിതിയുമായി എങ്ങനെ ഇടപഴകുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ചിട്ടയായ പഠനമാണ്. ഇത് ഉപയോക്താക്കളുടെ സ്വയം റിപ്പോർട്ടിംഗിനെ മാത്രം ആശ്രയിക്കാതെ, നിരീക്ഷിക്കാൻ കഴിയുന്ന പ്രവർത്തനങ്ങളിലും, പാറ്റേണുകളിലും, സംഭവങ്ങളുടെ ക്രമങ്ങളിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. ഈ സമീപനം യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെ അല്ലെങ്കിൽ കൃത്രിമമായി സൃഷ്ടിച്ച സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഉപയോക്താക്കളുടെ പെരുമാറ്റം നിരീക്ഷിച്ച് അവരുടെ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് പിന്നിലെ 'എന്തുകൊണ്ട്' എന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു.

പെരുമാറ്റ വിശകലനത്തിന്റെ പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ ഇവയാണ്:

• നിരീക്ഷണം: ഉപയോക്താക്കൾ ഒരു ഉൽപ്പന്നവുമായി ഇടപഴകുന്നത് നേരിട്ട് നിരീക്ഷിക്കുക.
• ട്രാക്കിംഗ്: അനലിറ്റിക്സ് ടൂളുകളും ലോഗുകളും വഴി ഉപയോക്തൃ പ്രവർത്തനങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കുക.
• സാഹചര്യപരമായ അന്വേഷണം: ഉപയോക്താക്കളുടെ സ്വാഭാവിക പരിതസ്ഥിതിയിൽ അവരുടെ പെരുമാറ്റം മനസ്സിലാക്കുക.
• ഉപയോഗക്ഷമതാ പരിശോധന (Usability Testing): ജോലികൾ പൂർത്തിയാക്കുമ്പോൾ പെരുമാറ്റത്തിലെ പ്രശ്നങ്ങളും പാറ്റേണുകളും തിരിച്ചറിയുക.
• A/B ടെസ്റ്റിംഗ്: ഒരു ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ വ്യത്യസ്ത പതിപ്പുകൾ താരതമ്യം ചെയ്ത് ഏതാണ് മികച്ച പ്രതികരണം ഉണ്ടാക്കുന്നതെന്ന് കണ്ടെത്തുക.

ആഗോള ഉപയോക്താക്കൾക്ക് പെരുമാറ്റ വിശകലനം നിർണ്ണായകമാകുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?

ആഗോള ഉപയോക്താക്കൾ സാംസ്കാരിക മാനദണ്ഡങ്ങൾ, സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ലഭ്യത, ഉപയോക്തൃ പ്രതീക്ഷകൾ, പാരിസ്ഥിതിക ഘടകങ്ങൾ എന്നിവയുടെ സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു ശൃംഖലയെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. ഒരു പ്രദേശത്ത് സ്വാഭാവികമെന്ന് തോന്നുന്നത് മറ്റൊരു പ്രദേശത്ത് ആശയക്കുഴപ്പമുണ്ടാക്കാം. ഈ വ്യത്യാസങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാൻ പെരുമാറ്റ വിശകലനം ഡാറ്റ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതും വസ്തുനിഷ്ഠവുമായ ഒരു കാഴ്ചപ്പാട് നൽകുന്നു:

• സാംസ്കാരിക സൂക്ഷ്മതകൾ: വ്യത്യസ്ത സംസ്കാരങ്ങൾ വ്യത്യസ്തമായ ആശയവിനിമയ രീതികൾ പ്രകടിപ്പിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, നാവിഗേഷൻ മുൻഗണനകൾ, വിവരങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്ന രീതി, അല്ലെങ്കിൽ ദൃശ്യ സൂചനകളുടെ വ്യാഖ്യാനം എന്നിവയിൽ കാര്യമായ വ്യത്യാസങ്ങൾ ഉണ്ടാകാം. ഈ സൂക്ഷ്മവും എന്നാൽ നിർണ്ണായകവുമായ വ്യത്യാസങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്താൻ പെരുമാറ്റ വിശകലനത്തിന് കഴിയും.
• സാങ്കേതിക ഭൂമിക: ഇന്റർനെറ്റ് വേഗത, ഉപകരണ ലഭ്യത, ഡിജിറ്റൽ സാക്ഷരത എന്നിവ ലോകമെമ്പാടും വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. ഉപയോക്തൃ പെരുമാറ്റം നിരീക്ഷിക്കുന്നത് ഈ സാങ്കേതിക പരിമിതികളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട താൽക്കാലിക പരിഹാരങ്ങൾ, നേരിടാനുള്ള വഴികൾ, അല്ലെങ്കിൽ ഉൽപ്പന്നം സ്വീകരിക്കുന്നതിനുള്ള തടസ്സങ്ങൾ എന്നിവ തിരിച്ചറിയാൻ സഹായിക്കുന്നു.
• പ്രവേശനക്ഷമതാ ആവശ്യകതകൾ (Accessibility Needs): വ്യത്യസ്ത കഴിവുകളുള്ളവരോ വ്യത്യസ്ത പരിതസ്ഥിതികളിലുള്ളവരോ ആയ ഉപയോക്താക്കൾ ഒരു ഉൽപ്പന്നവുമായി എങ്ങനെ ഇടപഴകുന്നു എന്ന് മനസ്സിലാക്കുന്നത് എല്ലാവരെയും ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഡിസൈനിന് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. സ്വയം റിപ്പോർട്ട് ചെയ്ത ഫീഡ്‌ബാക്കിൽ ശ്രദ്ധയിൽപ്പെടാത്ത പ്രവേശനക്ഷമതയിലെ തടസ്സങ്ങൾ എടുത്തുകാണിക്കാൻ പെരുമാറ്റ വിശകലനത്തിന് കഴിയും.
• സ്വീകാര്യത പ്രവചിക്കൽ: യഥാർത്ഥ ഉപയോഗ രീതികൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഒരു ഉൽപ്പന്നം പുതിയ വിപണികളിൽ എങ്ങനെ സ്വീകരിക്കപ്പെടുമെന്ന് ബിസിനസുകൾക്ക് നന്നായി പ്രവചിക്കാൻ കഴിയും. ആദ്യകാല ഉപയോക്താക്കളെയും, സാധ്യതയുള്ള തടസ്സങ്ങളെയും, മെച്ചപ്പെടുത്തേണ്ട മേഖലകളെയും തിരിച്ചറിയാൻ ഇത് സഹായിക്കും.
• ഉപയോക്തൃ യാത്രകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യൽ: ഉപയോക്താവിന്റെ പശ്ചാത്തലം പരിഗണിക്കാതെ, പ്രധാനപ്പെട്ട വഴികൾ സുഗമവും ഫലപ്രദവുമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കിക്കൊണ്ട്, വിവിധ ഉപയോക്തൃ വിഭാഗങ്ങളിലുടനീളം ഉപയോക്തൃ യാത്രകൾ ക്രമീകരിക്കാനും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും പെരുമാറ്റ ഡാറ്റ സഹായിക്കുന്നു.

പെരുമാറ്റ വിശകലനം നടത്തുന്നതിനുള്ള രീതികൾ

ശക്തമായ ഒരു പെരുമാറ്റ വിശകലന തന്ത്രം ഗുണപരവും അളവ്പരവുമായ രീതികളുടെ ഒരു മിശ്രിതം ഉപയോഗിക്കുന്നു. രീതിയുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് ഗവേഷണ ലക്ഷ്യങ്ങൾ, ഉൽപ്പന്ന വികസനത്തിന്റെ ഘട്ടം, ലഭ്യമായ വിഭവങ്ങൾ എന്നിവയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.

1. അളവ്പരമായ പെരുമാറ്റ വിശകലനം ('എന്ത്')

ഉപയോക്തൃ പ്രവർത്തനങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള സംഖ്യാപരമായ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിൽ അളവ്പരമായ രീതികൾ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. ഈ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ പ്രവണതകൾ തിരിച്ചറിയാനും, പ്രകടനം അളക്കാനും, ഒരു പ്രശ്നത്തിന്റെയോ വിജയത്തിന്റെയോ വ്യാപ്തി നിർണ്ണയിക്കാനും സഹായിക്കുന്നു.

a. വെബ്സൈറ്റ്, ആപ്പ് അനലിറ്റിക്സ്

Google Analytics, Adobe Analytics, Mixpanel, Amplitude പോലുള്ള ടൂളുകൾ ഉപയോക്തൃ പെരുമാറ്റത്തെക്കുറിച്ച് ധാരാളം ഡാറ്റ നൽകുന്നു. പ്രധാനപ്പെട്ട മെട്രിക്കുകളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:

• പേജ് വ്യൂസ്/സ്ക്രീൻ വ്യൂസ്: ഉപയോക്താക്കൾ ഏറ്റവും കൂടുതൽ സന്ദർശിക്കുന്ന പേജുകൾ അല്ലെങ്കിൽ സ്ക്രീനുകൾ ഏതാണ്.
• സെഷൻ ദൈർഘ്യം: ഉപയോക്താക്കൾ ഉൽപ്പന്നത്തിൽ എത്ര സമയം ചെലവഴിക്കുന്നു.
• ബൗൺസ് നിരക്ക്: ഒരു പേജ് മാത്രം കണ്ടതിനുശേഷം പോകുന്ന ഉപയോക്താക്കളുടെ ശതമാനം.
• പരിവർത്തന നിരക്കുകൾ (Conversion Rates): ആഗ്രഹിച്ച ഒരു പ്രവർത്തനം (ഉദാ. വാങ്ങൽ, സൈൻഅപ്പ്) പൂർത്തിയാക്കുന്ന ഉപയോക്താക്കളുടെ ശതമാനം.
• യൂസർ ഫ്ലോസ്/ഫണലുകൾ: ഒരു ലക്ഷ്യം നേടുന്നതിന് ഉപയോക്താക്കൾ ഉൽപ്പന്നത്തിലൂടെ സഞ്ചരിക്കുന്ന പാതകൾ. ഇവ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ ഉപയോക്താക്കൾ പിന്മാറുന്ന സ്ഥലങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്താനാകും.
• ക്ലിക്ക്സ്ട്രീം ഡാറ്റ: ഒരു ഉപയോക്താവ് ക്ലിക്ക് ചെയ്യുന്ന ലിങ്കുകളുടെയോ ബട്ടണുകളുടെയോ ക്രമം.

ആഗോള ഉദാഹരണം: ഒരു മൾട്ടിനാഷണൽ ഇ-കൊമേഴ്‌സ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോം, യൂറോപ്പിലെ ഉപയോക്താക്കളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ തെക്കുകിഴക്കൻ ഏഷ്യയിലെ ഉപയോക്താക്കൾ ഒരു സെഷനിൽ കുറച്ച് ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ ബ്രൗസ് ചെയ്യുമെങ്കിലും, ആദ്യ കാഴ്ച്ചയിൽ തന്നെ ഉയർന്ന പരിവർത്തന നിരക്ക് കാണിക്കുന്നു എന്ന് നിരീക്ഷിച്ചേക്കാം. ഈ ഉൾക്കാഴ്ച ഈ പ്രദേശങ്ങൾക്കായി ഉൽപ്പന്നം കണ്ടെത്താനുള്ള അനുഭവം വ്യത്യസ്തമായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ സഹായിക്കും.

b. എ/ബി ടെസ്റ്റിംഗും മൾട്ടി വേരിയേറ്റ് ടെസ്റ്റിംഗും

ഉപയോക്തൃ പെരുമാറ്റത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഏതാണ് മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവെക്കുന്നതെന്ന് കാണാൻ ഒരു ഡിസൈൻ ഘടകത്തിന്റെ (ഉദാ. ബട്ടൺ നിറം, തലക്കെട്ട്, ലേഔട്ട്) വ്യത്യസ്ത പതിപ്പുകൾ ഉപയോക്താക്കളുടെ വിവിധ വിഭാഗങ്ങൾക്ക് മുന്നിൽ അവതരിപ്പിക്കുന്നത് ഈ രീതികളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ആഗോളതലത്തിൽ ഇടപഴകലും പരിവർത്തനവും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിന് ഇത് അമൂല്യമാണ്.

ആഗോള ഉദാഹരണം: ഒരു ഓൺലൈൻ വിദ്യാഭ്യാസ പ്ലാറ്റ്ഫോം ഇന്ത്യയിലെയും ബ്രസീലിലെയും പുതിയ ഉപയോക്താക്കൾക്കായി രണ്ട് വ്യത്യസ്ത ഓൺബോർഡിംഗ് ഫ്ലോകൾ പരീക്ഷിച്ചേക്കാം. പതിപ്പ് A കൂടുതൽ ദൃശ്യപരവും, പതിപ്പ് B വ്യക്തമായ ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നതുമാകാം. പൂർത്തീകരണ നിരക്കുകളും ആദ്യ പാഠത്തിലേക്കുള്ള സമയവും ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, പഠന മുൻഗണനകളിലോ ഡിജിറ്റൽ സാക്ഷരതയിലോ ഉള്ള സാധ്യതയുള്ള വ്യത്യാസങ്ങൾ പരിഗണിച്ച് ഓരോ വിപണിക്കും ഏറ്റവും ഫലപ്രദമായ ഓൺബോർഡിംഗ് തന്ത്രം നിർണ്ണയിക്കാൻ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിന് കഴിയും.

c. ഹീറ്റ്മാപ്പുകളും ക്ലിക്ക് ട്രാക്കിംഗും

Hotjar, Crazy Egg, Contentsquare പോലുള്ള ടൂളുകൾ ഉപയോക്തൃ ഇടപെടലുകളുടെ ദൃശ്യപരമായ പ്രതിനിധാനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഹീറ്റ്മാപ്പുകൾ ഉപയോക്താക്കൾ എവിടെ ക്ലിക്കുചെയ്യുന്നു, മൗസ് ചലിപ്പിക്കുന്നു, സ്ക്രോൾ ചെയ്യുന്നു എന്നിവ കാണിക്കുന്നു, താൽപ്പര്യമുള്ളതും ആശയക്കുഴപ്പമുണ്ടാക്കുന്നതുമായ മേഖലകൾ എടുത്തുകാണിക്കുന്നു.

ആഗോള ഉദാഹരണം: ഒരു പ്രത്യേക മിഡിൽ ഈസ്റ്റേൺ രാജ്യത്ത് ഫീച്ചർ ചെയ്ത ലേഖനങ്ങളിൽ കുറഞ്ഞ ക്ലിക്ക്-ത്രൂ നിരക്ക് ശ്രദ്ധയിൽപ്പെട്ട ഒരു വാർത്താ അഗ്രഗേറ്റർ ഹീറ്റ്മാപ്പുകൾ ഉപയോഗിച്ചേക്കാം. ഉപയോക്താക്കൾ ലേഖന തലക്കെട്ടുകളിൽ സ്ഥിരമായി ക്ലിക്ക് ചെയ്യുന്നുണ്ടെങ്കിലും അനുബന്ധ ചിത്രങ്ങളിൽ ക്ലിക്ക് ചെയ്യുന്നില്ലെന്ന് ഹീറ്റ്മാപ്പ് വെളിപ്പെടുത്തുന്നുവെങ്കിൽ, അത് ആ മേഖലയിൽ വാചകപരമായ സൂചനകളോടുള്ള താൽപ്പര്യം നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, ഇത് ഡിസൈൻ മാറ്റത്തിന് പ്രേരിപ്പിക്കുന്നു.

d. സെർവർ ലോഗുകളും ഇവന്റ് ട്രാക്കിംഗും

സെർവർ തലത്തിലുള്ള ഉപയോക്തൃ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ വിശദമായ ലോഗുകൾ ഫീച്ചർ ഉപയോഗം, പിശകുകൾ, പ്രകടന പ്രശ്നങ്ങൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള സൂക്ഷ്മമായ ഡാറ്റ നൽകും. സാധാരണ അനലിറ്റിക്സിൽ ഉൾപ്പെടാത്ത നിർദ്ദിഷ്ട ഇടപെടലുകൾ നിരീക്ഷിക്കാൻ കസ്റ്റം ഇവന്റ് ട്രാക്കിംഗ് ഡെവലപ്പർമാരെ അനുവദിക്കുന്നു.

ആഗോള ഉദാഹരണം: ഒരു മൊബൈൽ ബാങ്കിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷൻ ഫണ്ട് ട്രാൻസ്ഫർ അല്ലെങ്കിൽ ബിൽ പേയ്‌മെന്റുകൾ പോലുള്ള നിർദ്ദിഷ്ട ഫീച്ചറുകൾ ഉപയോക്താക്കൾ എത്ര തവണ ആക്‌സസ് ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ട്രാക്ക് ചെയ്തേക്കാം. ഉപ-സഹാറൻ ആഫ്രിക്കയിലെ ഉപയോക്താക്കൾ ഒരു പ്രത്യേക ഫീച്ചർ ഉപയോഗിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും ഇടയ്ക്കിടെയുള്ള കണക്റ്റിവിറ്റി കാരണം പതിവായി പിശകുകൾ നേരിടുന്നുണ്ടെന്ന് സെർവർ ലോഗുകൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, അത് ആ ഉപയോക്തൃ സമൂഹത്തിന് പരിഹരിക്കേണ്ട ഒരു നിർണായക പ്രകടന തടസ്സം എടുത്തുകാണിക്കുന്നു.

2. ഗുണപരമായ പെരുമാറ്റ വിശകലനം ('എന്തുകൊണ്ട്')

ഗുണപരമായ രീതികൾ ഉപയോക്തൃ പെരുമാറ്റത്തിന്റെ പശ്ചാത്തലം, പ്രചോദനങ്ങൾ, അടിസ്ഥാന കാരണങ്ങൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ച് ആഴത്തിലുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകുന്നു. അളവ്പരമായ ഡാറ്റയ്ക്ക് പിന്നിലെ 'എന്തുകൊണ്ട്' എന്ന് വിശദീകരിക്കാൻ അവ സഹായിക്കുന്നു.

a. ഉപയോഗക്ഷമതാ പരിശോധന (Usability Testing)

ഒരു ഉൽപ്പന്നം ഉപയോഗിച്ച് നിർദ്ദിഷ്ട ജോലികൾ പൂർത്തിയാക്കാൻ ശ്രമിക്കുമ്പോൾ ഉപയോക്താക്കളെ നിരീക്ഷിക്കുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ പ്രക്രിയയിൽ ഉപയോക്താക്കൾ അവരുടെ ചിന്തകൾ ഉറക്കെ പറയുന്ന 'തിങ്ക്-എലൗഡ്' പ്രോട്ടോക്കോളുകൾ ഒരു സാധാരണ സാങ്കേതികതയാണ്.

ആഗോള ഉദാഹരണം: ഒരു ട്രാവൽ ബുക്കിംഗ് വെബ്സൈറ്റ് ജപ്പാൻ, ജർമ്മനി, നൈജീരിയ എന്നിവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള പങ്കാളികളുമായി റിമോട്ട് യൂസബിലിറ്റി ടെസ്റ്റിംഗ് നടത്തിയേക്കാം. ഒരു ഫ്ലൈറ്റും താമസസൗകര്യവും ബുക്ക് ചെയ്യാൻ ഗവേഷകർ പങ്കാളികളോട് ആവശ്യപ്പെടും. ഈ വിവിധ ഉപയോക്തൃ ഗ്രൂപ്പുകളിലുടനീളം അവർ എങ്ങനെ തിരയൽ ഫിൽട്ടറുകൾ നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യുന്നു, വിലനിർണ്ണയം വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നു, പേയ്‌മെന്റ് പ്രക്രിയകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു എന്നിവ നിരീക്ഷിക്കുന്നത് യാത്രാ ആസൂത്രണത്തിലെ സാംസ്കാരിക മുൻഗണനകളോ ആഗോള പരിഹാരം ആവശ്യമുള്ള പൊതുവായ ഉപയോഗക്ഷമതാ തടസ്സങ്ങളോ വെളിപ്പെടുത്തും.

b. സാഹചര്യപരമായ അന്വേഷണം (Contextual Inquiry)

ഉപയോക്താക്കളെ അവരുടെ സ്വാഭാവിക പരിതസ്ഥിതിയിൽ - അവരുടെ വീട്, ജോലിസ്ഥലം, അല്ലെങ്കിൽ യാത്രാവേളയിൽ - നിരീക്ഷിക്കുകയും അഭിമുഖം നടത്തുകയും ചെയ്യുന്ന രീതിയാണിത്. ഒരു ഉൽപ്പന്നം അവരുടെ ദൈനംദിന ജീവിതത്തിലും പ്രവർത്തനങ്ങളിലും എങ്ങനെ യോജിക്കുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ച് സമ്പന്നമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ ഇത് നൽകുന്നു.

ആഗോള ഉദാഹരണം: വളർന്നുവരുന്ന വിപണികൾക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഒരു കുറഞ്ഞ ചെലവിലുള്ള സ്മാർട്ട്ഫോൺ ആപ്പിന്, ഗ്രാമീണ ഇന്ത്യയിലെയോ നഗര ബ്രസീലിലെയോ ഉപയോക്താക്കളുമായി സാഹചര്യപരമായ അന്വേഷണങ്ങൾ നടത്തുന്നത് അമൂല്യമായിരിക്കും. പരിമിതമായ ഡാറ്റാ പ്ലാനുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഉപയോക്താക്കൾ എങ്ങനെ ആപ്പ് ആക്‌സസ് ചെയ്യുന്നു, അവർ എങ്ങനെ അറിയിപ്പുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു, അവർ എങ്ങനെ വിവരങ്ങൾ പങ്കിടുന്നു എന്നിവ ഗവേഷകർക്ക് നിരീക്ഷിക്കാൻ കഴിയും, ഇത് അനലിറ്റിക്‌സിന് മാത്രം പകർത്താനാവാത്ത യഥാർത്ഥ ലോക ഉപയോഗ സാഹചര്യത്തെക്കുറിച്ചുള്ള സൂക്ഷ്മമായ ധാരണ നൽകുന്നു.

c. ഡയറി പഠനങ്ങൾ (Diary Studies)

ഒരു നിശ്ചിത കാലയളവിൽ ഒരു ഉൽപ്പന്നവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട തങ്ങളുടെ അനുഭവങ്ങളും ചിന്തകളും പെരുമാറ്റങ്ങളും രേഖപ്പെടുത്താൻ പങ്കാളികളോട് ആവശ്യപ്പെടുന്നു. ദീർഘകാല ഉപയോഗ രീതികളും വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ആവശ്യങ്ങളും മനസ്സിലാക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

ആഗോള ഉദാഹരണം: ഒരു ഭാഷാ പഠന ആപ്പ് വിവിധ രാജ്യങ്ങളിലെ (ഉദാ. ദക്ഷിണ കൊറിയ, മെക്സിക്കോ, ഈജിപ്ത്) ഉപയോക്താക്കളോട് അവരുടെ പഠന സെഷനുകളുടെ ഒരു ദൈനംദിന ഡയറി സൂക്ഷിക്കാൻ ആവശ്യപ്പെട്ടേക്കാം. അവർ എപ്പോൾ പരിശീലിക്കുന്നു, എന്ത് ഫീച്ചറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, അവർ നേരിടുന്ന ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ എന്നിവ രേഖപ്പെടുത്തുന്നു. ഈ ഡയറികൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് സാംസ്കാരിക പഠന ശൈലികൾ ആപ്പിന്റെ വ്യായാമങ്ങളുമായും ഫീഡ്‌ബാക്ക് സംവിധാനങ്ങളുമായും ഉള്ള ഇടപഴകലിനെ എങ്ങനെ സ്വാധീനിക്കുന്നു എന്ന് വെളിപ്പെടുത്താൻ കഴിയും.

d. എത്‌നോഗ്രാഫിക് ഗവേഷണം (Ethnographic Research)

കൂടുതൽ ആഴത്തിലുള്ള ഒരു സമീപനമായ എത്‌നോഗ്രാഫിയിൽ, ഗവേഷകർ ഉപയോക്തൃ ഗ്രൂപ്പുകളുമായി ദീർഘകാലം ചെലവഴിച്ച് അവരുടെ സംസ്കാരം, സാമൂഹിക ഘടനകൾ, പെരുമാറ്റങ്ങൾ എന്നിവ ആഴത്തിൽ മനസ്സിലാക്കുന്നു. ഇത് കൂടുതൽ വിഭവങ്ങൾ ആവശ്യപ്പെടുന്നുണ്ടെങ്കിലും, അഗാധമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകുന്നു.

ആഗോള ഉദാഹരണം: കിഴക്കൻ ആഫ്രിക്കയിലെ പിന്നോക്കം നിൽക്കുന്ന സമൂഹങ്ങൾക്കായി ഒരു സാമ്പത്തിക ഉൾപ്പെടുത്തൽ ഉൽപ്പന്നം വികസിപ്പിക്കുന്നത് എത്‌നോഗ്രാഫിക് പഠനങ്ങളിൽ നിന്ന് പ്രയോജനം നേടും. ഗവേഷകർക്ക് പ്രാദേശിക സമൂഹങ്ങളിൽ മുഴുകി, അവരുടെ നിലവിലുള്ള അനൗപചാരിക സാമ്പത്തിക രീതികൾ, അവരുടെ വിശ്വാസ സംവിധാനങ്ങൾ, അവരുടെ ദിനചര്യകൾ എന്നിവ മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയും. ഇത് അവരുടെ ജീവിത യാഥാർത്ഥ്യങ്ങളോടും പെരുമാറ്റ രീതികളോടും യഥാർത്ഥത്തിൽ പൊരുത്തപ്പെടുന്ന ഒരു ഡിജിറ്റൽ ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ രൂപകൽപ്പനയെ സഹായിക്കും.

പെരുമാറ്റ ഡാറ്റ മറ്റ് ഗവേഷണ രീതികളുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നു

ഒരു സമഗ്രമായ ഉപയോക്തൃ ഗവേഷണ തന്ത്രത്തിന്റെ ഭാഗമാകുമ്പോഴാണ് പെരുമാറ്റ വിശകലനം ഏറ്റവും ശക്തമാകുന്നത്. മറ്റ് രീതികളുമായി ഇത് സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് ഉപയോക്താവിനെക്കുറിച്ച് പൂർണ്ണമായ ധാരണ ഉറപ്പാക്കുന്നു.

• സർവേകളും ചോദ്യാവലികളും: പെരുമാറ്റ വിശകലനം 'ഉപയോക്താക്കൾ എന്തുചെയ്യുന്നു' എന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുമ്പോൾ, 'ഉപയോക്താക്കൾ എന്ത് ചിന്തിക്കുന്നു' അല്ലെങ്കിൽ 'അവർ എന്തുകൊണ്ട് അങ്ങനെ ചെയ്യുന്നുവെന്ന് വിശ്വസിക്കുന്നു' എന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ സർവേകൾ സഹായിക്കും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഉപയോക്താവ് ഒരു പ്രത്യേക പരസ്യത്തിൽ പതിവായി ക്ലിക്ക് ചെയ്തേക്കാം (പെരുമാറ്റം), തുടർന്ന് നടത്തുന്ന ഒരു സർവേ ആ ഉൽപ്പന്ന വിഭാഗത്തിലുള്ള അവരുടെ അടിസ്ഥാനപരമായ താൽപ്പര്യം (മനോഭാവം) വെളിപ്പെടുത്തിയേക്കാം.
• ഉപയോക്തൃ അഭിമുഖങ്ങൾ: നിരീക്ഷിക്കപ്പെട്ട നിർദ്ദിഷ്ട പെരുമാറ്റങ്ങളെക്കുറിച്ച് നേരിട്ട് സംസാരിക്കാനും അന്വേഷിക്കാനും അഭിമുഖങ്ങൾ അനുവദിക്കുന്നു. ഒരു ഉപയോക്താവ് ചെക്ക്ഔട്ട് പ്രക്രിയ ഉപേക്ഷിക്കുന്നത് അനലിറ്റിക്സ് കാണിക്കുകയാണെങ്കിൽ, ഒരു അഭിമുഖത്തിലൂടെ അതിന്റെ കൃത്യമായ കാരണം - ആശയക്കുഴപ്പമുണ്ടാക്കുന്ന ഫോം, അപ്രതീക്ഷിത ഷിപ്പിംഗ് ചെലവ്, അല്ലെങ്കിൽ പേയ്‌മെന്റ് ഗേറ്റ്‌വേയിലുള്ള വിശ്വാസമില്ലായ്മ - കണ്ടെത്താനാകും.
• പേഴ്സോണ വികസനം (Persona Development): യാഥാർത്ഥ്യബോധമുള്ള ഉപയോക്തൃ പേഴ്സോണകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് പെരുമാറ്റ ഡാറ്റ നിർണായകമാണ്. അനുമാനങ്ങളെ ആശ്രയിക്കുന്നതിനുപകരം, നിരീക്ഷിച്ച പ്രവർത്തനങ്ങൾ, പൊതുവായ ഉപയോക്തൃ ഫ്ലോകൾ, പ്രശ്നങ്ങൾ എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പേഴ്സോണകൾ രൂപപ്പെടുത്താം. ഇത് വിവിധ ആഗോള വിപണികളിലെ ഉൽപ്പന്ന ടീമുകൾക്ക് അവയെ കൂടുതൽ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നു.

ആഗോള പെരുമാറ്റ വിശകലനത്തിനുള്ള വെല്ലുവിളികളും പരിഗണനകളും

ശക്തമാണെങ്കിലും, ആഗോള ഉപയോക്താക്കൾക്കായി പെരുമാറ്റ വിശകലനം നടത്തുന്നതിന് സവിശേഷമായ വെല്ലുവിളികളുണ്ട്:

• ഡാറ്റാ സ്വകാര്യതയും നിയന്ത്രണങ്ങളും: വിവിധ രാജ്യങ്ങൾക്ക് വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റാ സംരക്ഷണ നിയമങ്ങളുണ്ട് (ഉദാ. യൂറോപ്പിലെ GDPR, കാലിഫോർണിയയിലെ CCPA). ഡാറ്റാ ശേഖരണത്തിലും വിശകലനത്തിലും നിയമങ്ങൾ പാലിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്.
• വ്യാഖ്യാനത്തിലെ സാംസ്കാരിക പക്ഷപാതം: ഉപയോക്തൃ പെരുമാറ്റം നിരീക്ഷിക്കുമ്പോഴും വ്യാഖ്യാനിക്കുമ്പോഴും ഗവേഷകർ സ്വന്തം സാംസ്കാരിക പക്ഷപാതങ്ങളെക്കുറിച്ച് ബോധവാന്മാരായിരിക്കണം. ഒരു സംസ്കാരത്തിന് 'കാര്യക്ഷമമെന്ന്' അല്ലെങ്കിൽ 'യുക്തിസഹമെന്ന്' തോന്നുന്നത് മറ്റൊരു സംസ്കാരം വ്യത്യസ്തമായി കണ്ടേക്കാം.
• ഭാഷാപരമായ തടസ്സങ്ങൾ: ഗുണപരമായ ഗവേഷണം നടത്തുന്നതിന് ഭാഷാ വൈദഗ്ദ്ധ്യമോ അല്ലെങ്കിൽ വിദഗ്ദ്ധരായ വ്യാഖ്യാതാക്കളുടെ സഹായമോ ആവശ്യമാണ്. വിവർത്തന ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ചാൽ പോലും, സൂക്ഷ്മമായ അർത്ഥങ്ങൾ നഷ്ടപ്പെട്ടേക്കാം.
• ലോജിസ്റ്റിക്കൽ സങ്കീർണ്ണത: ഒന്നിലധികം സമയ മേഖലകൾ, രാജ്യങ്ങൾ, സംസ്കാരങ്ങൾ എന്നിവയിലുടനീളം ഗവേഷണം ഏകോപിപ്പിക്കുന്നതിന് കാര്യമായ ആസൂത്രണവും വിഭവങ്ങളും ആവശ്യമാണ്.
• സാമ്പിൾ പ്രാതിനിധ്യം: പഠനവിധേയമാക്കിയ ഉപയോക്താക്കളുടെ സാമ്പിൾ ലക്ഷ്യമിടുന്ന ആഗോള വിപണിയുടെ വൈവിധ്യത്തെ കൃത്യമായി പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നത് പക്ഷപാതപരമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ ഒഴിവാക്കാൻ നിർണായകമാണ്.

ആഗോള ഉൽപ്പന്ന ടീമുകൾക്കുള്ള പ്രവർത്തനപരമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ

ആഗോള ഉപയോക്താക്കൾക്കായി പെരുമാറ്റ വിശകലനം ഫലപ്രദമായി പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിന്, ഈ പ്രായോഗിക ഘട്ടങ്ങൾ പരിഗണിക്കുക:

1. വ്യക്തമായ ലക്ഷ്യങ്ങളോടെ ആരംഭിക്കുക

   ഏത് നിർദ്ദിഷ്ട പെരുമാറ്റങ്ങളാണ് നിങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കേണ്ടതെന്നും എന്തുകൊണ്ടാണെന്നും നിർവചിക്കുക. നിങ്ങൾ ഒരു സൈൻഅപ്പ് ഫ്ലോ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുകയാണോ, ഫീച്ചർ സ്വീകാര്യത മനസ്സിലാക്കുകയാണോ, അതോ ഉപയോക്തൃ നിരാശയുടെ ഘട്ടങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുകയാണോ?

2. നിങ്ങളുടെ ആഗോള ഉപയോക്താക്കളെ തരംതിരിക്കുക

   'ആഗോളം' എന്നത് ഏകതാനമല്ലെന്ന് തിരിച്ചറിയുക. ഭൂമിശാസ്ത്രം, ഭാഷ, ഉപകരണ ഉപയോഗം, സാംസ്കാരിക പശ്ചാത്തലം, അല്ലെങ്കിൽ വിപണിയുടെ പക്വത തുടങ്ങിയ പ്രസക്തമായ മാനദണ്ഡങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഉപയോക്താക്കളെ തരംതിരിക്കുക.

3. ഒരു മിക്സഡ്-മെത്തേഡ് സമീപനം ഉപയോഗിക്കുക

   സമഗ്രമായ ഒരു ചിത്രം നിർമ്മിക്കുന്നതിന് അനലിറ്റിക്സിൽ നിന്നുള്ള അളവ്പരമായ ഡാറ്റ, യൂസബിലിറ്റി ടെസ്റ്റിംഗ്, അഭിമുഖങ്ങൾ, സാഹചര്യപരമായ അന്വേഷണങ്ങൾ എന്നിവയിൽ നിന്നുള്ള ഗുണപരമായ ഉൾക്കാഴ്ചകളുമായി സംയോജിപ്പിക്കുക.

4. യൂസർ ഫ്ലോകൾക്കും നിർണ്ണായക പാതകൾക്കും മുൻഗണന നൽകുക

   നിങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നം ഉപയോഗിച്ച് ലക്ഷ്യങ്ങൾ നേടാൻ ഉപയോക്താക്കൾ സ്വീകരിക്കുന്ന പ്രധാന യാത്രകളിൽ നിങ്ങളുടെ പെരുമാറ്റ വിശകലനം കേന്ദ്രീകരിക്കുക. ഈ നിർണ്ണായക പാതകളിലെ തടസ്സങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ പിന്മാറ്റങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുക.

5. പെരുമാറ്റ ഉൾക്കാഴ്ചകളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ആവർത്തിക്കുക

   ഡിസൈൻ തീരുമാനങ്ങൾ, ഉൽപ്പന്ന മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ, തന്ത്രപരമായ ആസൂത്രണം എന്നിവയെല്ലാം ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ചെയ്യുക. മാറ്റങ്ങളുടെ സ്വാധീനം ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതിന് പെരുമാറ്റ ഡാറ്റ തുടർച്ചയായി നിരീക്ഷിക്കുക.

6. ആഗോള ഗവേഷണ ശേഷികളിൽ നിക്ഷേപിക്കുക

   വിവിധ സാംസ്കാരിക സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഗവേഷണം നടത്തുന്നതിൽ പരിചയസമ്പന്നരായ ടീമുകളെ നിർമ്മിക്കുകയോ പങ്കാളികളാക്കുകയോ ചെയ്യുക. ഇതിൽ പ്രാദേശിക ആചാരങ്ങൾ, ഭാഷാ വൈദഗ്ദ്ധ്യം, ധാർമ്മിക പരിഗണനകൾ എന്നിവ മനസ്സിലാക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു.

7. ഭാഷ മാത്രമല്ല, പെരുമാറ്റവും പ്രാദേശികവൽക്കരിക്കുക

   മികച്ച ഉപയോക്തൃ പെരുമാറ്റം ഓരോ പ്രദേശത്തും വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കാമെന്ന് തിരിച്ചറിയുക. വിവർത്തനം ചെയ്ത വാചകങ്ങൾക്ക് പകരം, നിരീക്ഷിച്ച പെരുമാറ്റ രീതികളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന രീതിയിൽ ഇന്റർഫേസുകളും അനുഭവങ്ങളും രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുകയും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക.

ആഗോള UX-ൽ പെരുമാറ്റ വിശകലനത്തിന്റെ ഭാവി

സാങ്കേതികവിദ്യ വികസിക്കുന്നതിനനുസരിച്ച്, പെരുമാറ്റ വിശകലനത്തിന്റെ രീതികളും സങ്കീർണ്ണതയും വർദ്ധിക്കും. നമുക്ക് പ്രതീക്ഷിക്കാം:

• എഐയും മെഷീൻ ലേണിംഗും: സങ്കീർണ്ണമായ പെരുമാറ്റ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയാനും, ഉപയോക്തൃ ആവശ്യങ്ങൾ പ്രവചിക്കാനും, ആഗോളതലത്തിൽ അനുഭവങ്ങൾ വ്യക്തിഗതമാക്കാനും നൂതന അൽഗോരിതങ്ങൾ കൂടുതലായി ഉപയോഗിക്കപ്പെടും.
• ബിഹേവിയറൽ ബയോമെട്രിക്സ്: ടൈപ്പിംഗ് താളം അല്ലെങ്കിൽ മൗസ് ചലനങ്ങൾ പോലുള്ള അതുല്യമായ ഉപയോക്തൃ പെരുമാറ്റങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യകൾ സുരക്ഷയ്ക്കും വ്യക്തിഗതമാക്കലിനും പുതിയ തലങ്ങൾ നൽകിയേക്കാം.
• ക്രോസ്-പ്ലാറ്റ്ഫോം വിശകലനം: വെബ്, മൊബൈൽ, ഐഒടി ഉപകരണങ്ങളിലുടനീളം ഉപയോക്തൃ പെരുമാറ്റം തടസ്സമില്ലാതെ ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്ന ടൂളുകൾ ഉപയോക്തൃ യാത്രയുടെ കൂടുതൽ ഏകീകൃതമായ കാഴ്ച നൽകും.
• പെരുമാറ്റ ഗവേഷണത്തിൽ ധാർമ്മിക എഐ: ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള ഡാറ്റാ ഉപയോഗം, സുതാര്യത, അൽഗോരിതം പക്ഷപാതം ഒഴിവാക്കൽ എന്നിവയിലുള്ള വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ഊന്നൽ, പെരുമാറ്റ ഡാറ്റ ആഗോളതലത്തിൽ എങ്ങനെ ശേഖരിക്കുകയും വിശകലനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു എന്നതിനെ രൂപപ്പെടുത്തും.

ഉപസംഹാരം

ആഗോള ഉപയോക്താക്കൾക്കായി വിജയകരമായ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഏതൊരു സ്ഥാപനത്തിനും പെരുമാറ്റ വിശകലനം ഒഴിച്ചുകൂടാനാവാത്ത ഒരു ഉപകരണമാണ്. ഉപയോക്താക്കൾ പറയുന്ന കാര്യങ്ങളിൽ നിന്ന് അവർ യഥാർത്ഥത്തിൽ ചെയ്യുന്ന കാര്യങ്ങളിലേക്ക് ശ്രദ്ധ മാറ്റുന്നതിലൂടെ, ബിസിനസുകൾക്ക് അവരുടെ അന്താരാഷ്ട്ര ഉപയോക്താക്കളെക്കുറിച്ച് ആഴത്തിലുള്ളതും വസ്തുനിഷ്ഠവുമായ ധാരണ നേടാൻ കഴിയും. ഈ ധാരണ, ആകർഷകവും ഫലപ്രദവും സാംസ്കാരികമായി പ്രസക്തവുമായ അനുഭവങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാൻ ടീമുകളെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു. ഇത് ഉപയോക്താക്കളുടെ ഇടപഴകൽ വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും, വിശ്വസ്തത വളർത്തുകയും, ആത്യന്തികമായി ആഗോള വിപണി വിജയം നേടുകയും ചെയ്യുന്നു. പെരുമാറ്റ വിശകലനം സ്വീകരിക്കുന്നത് പ്രവർത്തനങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ച് മാത്രമല്ല; വിവിധ ആഗോള സാഹചര്യങ്ങളിലെ മനുഷ്യ ഘടകത്തെ മനസ്സിലാക്കുകയും ആ അറിവ് എല്ലാവർക്കുമായി മികച്ച ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ്.