အပြန်အလှန်စက်အသုံးပြုမှု - ရေရှည်ပါဝင်မှုကို မြှင့်တင်ခြင်း

အသုံးပြုသူ ပါဝင်ပူးပေါင်းမှုအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိသော အပြန်အလှန် စက်များကို နားလည်ခြင်း

ဒစ်ဂျစ်တယ် ပလက်ဖောင်းများတွင် အပြန်အလှန် စက်များ၏ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်နှင့် အဆင့်တိုးတက်မှုကို နားလည်ခြင်း

အပြန်အလှန် စက်များသည် ခလုတ်များကို နှိပ်ခြင်း သို့မဟုတ် အမိန့်များကို ရိုးရိုးရိုက်ထည့်ခြင်းထက် ပို၍ လူများအား နည်းပညာနှင့် အပြန်အလှန် ဆက်သွယ်ခွင့်ပြုပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့ထိတွေ့နိုင်သော ရိုးရှင်းသည့် မျက်နှာပြင်များ သို့မဟုတ် အခြေခံအသံဖြင့် အမိန့်ပေးခြင်းများဖြင့် စတင်ခဲ့သော်လည်း ယခုအခါ ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုနေစဉ်တွင် တကယ်တော့ ကျွန်ုပ်တို့၏ နှစ်သက်မှုများကို မှတ်မိပြီး ယခင်က ပြုမူခဲ့သည့်အရာများအပေါ် အခြေခံ၍ လုပ်ဆောင်မှုများကို အကြံပြုသည့် ဉာဏ်ရည်မြင့်စနစ်များအထိ တိုးတက်လာခဲ့ပါသည်။ ဥပမာ - စမတ်ဖုန်းများကို ယူပါ။ ၂၀၂၄ ခုနှစ်တွင် ထုတ်ပြန်သော ဒစ်ဂျစ်တယ် အပြန်အလှန် အစီရင်ခံစာအရ လုပ်ငန်းများ၏ နှစ်ပိုင်းခန့်သည် ဆယ်စုနှစ်အစောပိုင်းမှစ၍ ၎င်းတို့၏ လုပ်ငန်းများတွင် နေရာတကူးတကာ ဤသို့သော bcontext-aware အင်တာဖေ့စ်များကို အသုံးပြုခဲ့ကြသည်။ ထိုအရာသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော နည်းပညာ ပေါင်းစပ်မှုများမှတစ်ဆင့် ကုမ္ပဏီများသည် ဖောက်သည်များနှင့် အပြန်အလှန် ဆက်သွယ်ပြီး အတွင်းပိုင်း လုပ်ငန်းစဉ်များကို စီမံခန့်ခွဲမှုတွင် အတော်လေး သိသာထင်ရှားသော ပြောင်းလဲမှုကို ကိုယ်စားပြုပါသည်။

ဖြစ်ပျက်မှု: အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ တုံ့ပြန်မှုရှိသော အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံများအတွက် တောင့်တမှုများ တိုးလာခြင်း

တုံ့ပြန်မှုမြန်ဆန်ရန် ရွေ့လျားမှုကို မောင်းနှင်သည့် အချက် (၃) ချက်မှာ အသုံးပြုသူများသည် တစ်စက္ကန့်အတွင်း (Nielsen Group ၏ စံနှုန်းများအရ 800ms အောက်) တုံ့ပြန်မှုကို မျှော်လင့်ကြပြီး၊ Forrester (2023) အရ 74% သည် တုံ့ပြန်မှုနှေးကွေးသော စနစ်များကို စွန့်ခွာကြပြီး၊ micro-interactions များက စောင့်ဆိုင်းမှုအချိန်ကို 40% လျော့ကျစေပါသည်။ ဤမျှော်မှန်းချက်များသည် ဒစ်ဂျစ်တယ်အတွေ့အကြုံများတွင် စွမ်းဆောင်ရည်စံနှုန်းများကို ပြန်လည်သတ်မှတ်ပေးလိုက်ပါသည်။

မူဝါဒ: အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများက ဉာဏ်ရည်နှင့် စိတ်ခံစားမှုပိုင်းဆိုင်ရာ ပါဝင်မှုကို မည်သို့မောင်းနှင်သနည်း

အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်နိုင်သော စနစ်များသည် အသုံးပြုသူများကို နည်းလမ်းနှစ်ခုဖြင့် ပါဝင်စေပါသည်။ ဉာဏ်ရည်အရ ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှုလုပ်ငန်းများသည် အသုံးပြုသူများကို လှုံ့ဆော်မှုမရှိဘဲ အသုံးပြုခြင်းထက် အချက်အလက်များကို 23% ပိုမိုမှတ်မိစေပါသည် (Cognitive Science Journal 2022)။ စိတ်ခံစားမှုအရ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးညှိနှိုင်းထားသော စိန်ခေါ်မှုများသည် dopamine လမ်းကြောင်းများကို တွန်းအားပေးပြီး စိတ်ကြိုက်ညှိနှိုင်းနိုင်သော အင်တာဖေ့စ်များတွင် အသုံးပြုသူများသည် ကျေနပ်မှု 31% ပိုမိုမြင့်တက်ကြောင်း ဖော်ပြကြပါသည် (Behavioral Tech Review 2023)။ ဤပေါင်းစပ်မှုသည် ပိုမိုနက်ရှိုင်းသော စုစည်းမှုနှင့် ဆက်လက်တည်ရှိသော အာရုံစိုက်မှုကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။

တိုးတက်မှု: 2024 ခုနှစ်တွင် AI မှ မောင်းနှင်ထားသော အပြောင်းအလဲလုပ်နိုင်သည့် စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ဆုလာဘ်များ ပေါင်းစပ်ခြင်း

ထိပ်တန်းပလက်ဖောင်းများသည် စက်သင်ယူမှုကို အသုံးပြု၍ အဆင့်ဆင့်ပြောင်းလဲမှုများ ပြုလုပ်ရန် ပိုမိုအာရုံစိုက်လာကြသည်။ အသုံးပြုသူများ တိုးတက်လာသည်နှင့်အမျှ ခက်ခဲမှုအဆင့်များကို ညှိနှိုင်းပေးခြင်း၊ ဘတ်ဂျ်များရရှိခြင်းကဲ့သို့သော ကျွမ်းကျင်မှုအလိုက် ဆုလာဘ်များဖန်တီးပေးခြင်း၊ အသုံးပြုသူတစ်ဦးသည် စိတ်ဝင်စားမှု ဆုံးရှုံးလာနိုင်ကြောင်းကို ၈၉ ရာခိုင်နှုန်းခန့် တိကျစွာ ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်ခြင်းတို့ကို ပြုလုပ်ပေးသည်။ ထိုသို့ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ လိုအပ်သော အားပေးမှုကို ပေးအပ်နိုင်ပါသည်။ MIT မှ ၂၀၂၃ ခုနှစ်က ပြုလုပ်ခဲ့သော လေ့လာမှုတစ်ခုတွင် စိတ်ဝင်စားဖွယ်ရာ တွေ့ရှိချက်တစ်ခုရှိခဲ့သည်။ ဤ AI အင်္ဂါရပ်များအားလုံးကို ပေါင်းစပ်ထားသော ပလက်ဖောင်းများသည် ပုံမှန် စတက်တစ် အင်တာဖေ့စ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အသုံးပြုသူများ၏ အသုံးပြုမှုကာလ ၁၉ ရာခိုင်နှုန်း ပိုမိုရှည်လျားပြီး ၃၀ ရက်ကြာပြီးနောက် ပြန်လာသုံးစွဲမှုနှုန်း နှစ်ဆခန့် ပိုမိုမြင့်မားသည်။ ဤတွေ့ရှိချက်များသည် ဉာဏ်ရည်တုနည်းပညာက အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံများကို မည်သို့ပြောင်းလဲပေးနိုင်ကြောင်း ထင်ဟပ်စေပါသည်။

AI အသုံးပြု၍ ပုဂ္ဂလိကပြုပြင်မှု - အဆင့်မြှင့် အပြန်အလှန် အပြုအမူများဖြင့် ပါဝင်ဆောင်ရွက်မှုကို မြှင့်တင်ခြင်း

အသုံးပြုသူ၏ အပြန်အလှန် အပြုအမူများအတွက် စက်သင်ယူမှုကို အသုံးချခြင်း

အသုံးပြုသူ၏ အပြုအမူအပေါ် အခြေခံ၍ အပြန်အလှန် စနစ်များတွင် ခက်ခဲမှုအဆင့်ကို အဆင့်မြှင့်ပြောင်းလဲညှိနှိုင်းပေးခြင်း

စွမ်းဆောင်ရည်ကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ခြေရာခံသည့် ပလက်ဖောင်းများသည် ပါဝင်သူ၏ ကျွမ်းကျင်မှုအဆင့်အလိုက် စိန်ခေါ်မှုများကို တိကျစွာ ချိန်ညှိနိုင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် ၂၀၂၃ ခုနှစ်တွင် စမ်းသပ်ခဲ့သော သင်္ချာဘာသာရပ် အကူအညီစနစ်သည် ပြဿနာ၏ ရှုပ်ထွေးမှုကို ပြောင်းလဲပေးသည့် စနစ်ကို အသုံးပြုခဲ့သောကြောင့် အဆုံးသတ်နှုန်းသည် အဆင့်တစ်ခုတည်းသော စနစ်ထက် ၃၃% ပိုမိုမြင့်မားခဲ့ပါသည်။

အပြုအမူပုံစံများနှင့်အတူ ပြောင်းလဲတိုးတက်လာသော အကြံပြုစနစ်များမှတစ်ဆင့် အသုံးပြုသူများကို ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းခြင်း

အဆက်မပြတ် ပြန်လည်အကြံပေးမှု စက်ဝိုင်းများမှတစ်ဆင့် အသုံးပြုသူ၏ လုပ်ဆောင်ချက်များကို အနာဂတ် အပြန်အလှန် လုပ်ဆောင်မှုများကို ပုံဖော်နိုင်စေရန် ခွင့်ပြုခြင်းဖြင့် အဆင့်မြင့် အပြန်အလှန် စက်များသည် ပါဝင်မှုကို ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းနိုင်ပါသည်။ ကျန်းမာရေးပညာရေး ပလက်ဖောင်းတစ်ခုသည် ပြသထားသော ကျွမ်းကျင်မှုများနှင့် ပါဝင်မှု အပြောင်းအလဲများနှင့်အတူ ပြောင်းလဲတိုးတက်လာသော AI မှ စီစဉ်ပေးသည့် သင်ယူမှုလမ်းကြောင်းများကို မိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့် အသုံးမပြုသော အကောင့်များကို ၄၁% လျှော့ချနိုင်ခဲ့ပါသည်။

ဆက်တိုက် အပြန်အလှန် လုပ်ဆောင်မှုအတွက် ဗျူဟာမြောက်ကိရိယာအဖြစ် ဂိမ်းဖြစ်အောင်လုပ်ခြင်း

အပြန်အလှန် စက်များတွင် ဂိမ်းဖြစ်အောင်လုပ်ခြင်း၏ အဓိက ယန္တရားများ

ဂိမ်းဖြစ်အောင်လုပ်ခြင်းသည် တဖြည်းဖြည်းခက်ခဲလာသော စိန်ခေါ်မှုများ၊ လက်တွေ့ရရှိနိုင်သည့် ဆုလာဘ်များနှင့် လူမှုရေးအသိအမှတ်ပြုမှုအချက်တစ်ခုခု ပါဝင်ပါက အကောင်းဆုံးအလုပ်ဖြစ်ပါသည်။ ၂၀၂၄ ခုနှစ်က Behavioral Design Lab ၏ လေ့လာမှုအချို့အရ ဤကဲ့သို့သော ဘီးလုံးအဆင့်များပါသည့်စနစ်များသည် ဂိမ်းမဟုတ်သော ပုံမှန်ဗားရှင်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက လူများကို ပျမ်းမျှ ၃၄ ရာခိုင်နှုန်းအထိ ပိုမိုစွဲမက်စေပါသည်။ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ အဆင့်သတ်မှတ်ပေးသော ဇယားများသည် လူသားတို့၏ သဘာဝအလျောက် ယှဉ်ပြိုင်လိုစိတ်ကို နှိုးဆွပေးခြင်းဖြင့် တစ်ကြိမ်တွင် ပျမ်းမျှ ၂၇ စက္ကန့်ခန့် ပိုမိုကြာမြင့်စေပါသည်။ ထို့နောက်တွင် ကျွန်ုပ်တို့ တိုးတက်မှုကို မျက်မှောက်မြင်နိုင်သည့် အရာများလည်း ရှိပါသည်။ အဆင့်တိုးတက်မှုဘားကို ဖြည့်နေသည်ကို ကြည့်ခြင်း (သို့) အထူးအကြောင်းအရာများကို ဖွင့်နိုင်ခြင်းကဲ့သို့ သင်ယူမှုအတွင်း အသွင်အပြင်အထောက်အထားငယ်များကို ရရှိသော သူများသည် ဒီဇိုင်းပြောင်းလဲနိုင်သော သင်ယူမှုဝက်ဘ်ဆိုက်များတွင် ၉၀ ရက်ကြာ အချိန်ကာလအတွင်း ၄၀ ရာခိုင်နှုန်းခန့် ပိုမိုကြာရှည်စွာ ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ကြပါသည်။ လူသားများသည် ချက်ချင်းပြန်လည်တုံ့ပြန်မှုနှင့် မျက်မှောက်တွင် အောင်မြင်မှုရရှိခြင်းမှ ရရှိသော ဒိုပါမင်းဓာတ်ကို တုံ့ပြန်မှုကောင်းသည့်အတွက် ဤသည်မှာ အဓိပ္ပာယ်ရှိပါသည်။

ဥပမာလေ့လာချက် - ဂိမ်းဖြစ်အောင်လုပ်ထားသော ကွစ်ဇ်များဖြင့် ဘာသာစကားသင်ယူမှုပလက်ဖောင်းသည် ၅၂ ရာခိုင်နှုန်းအထိ ထိန်းသိမ်းမှုတိုးတက်မှုကို ရရှိခဲ့သည်

နေ့စဉ်တွက်ချက်မှုများနှင့် ယဉ်ကျေးမှုအလိုက် ဆုတံဆိပ်များ ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် ဥရောပဘာသာစကား အက်ပ်တစ်ခုသည် အစောပိုင်း ထွက်ခွာမှုကို လျော့နည်းစေခဲ့သည်။ ခြောက်လအတွင်း

"သဒ္ဒါ တိုက်ခိုက်မှု" လုပ်ဆောင်ချက်သည် အသုံးပြုသူများ စာကြောင်း စိန်ခေါ်မှုများတွင် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ယှဉ်ပြိုင်ကြခြင်းဖြစ်ပြီး လူမှုရေး ညွှန်းဆိုမှုများ၏ ၂၈% ကို ဖြစ်ပေါ်စေခဲ့သည်။ ၎င်းသည် ပူးပေါင်းယှဉ်ပြိုင်မှု၏ အစွမ်းကို ပြသခဲ့သည်။

ဂိမ်းပြုလုပ်ထားသော ပတ်ဝန်းကျင်များတွင် ပါဝင်ဆောင်ရွက်မှုနှင့် ပြီးမြောက်မှုနှုန်းများကို တိုင်းတာခြင်း

အကောင်းဆုံးစနစ်များသည် သေးငယ်သော အသုံးပြုသူ အပြန်အလှန် လုပ်ဆောင်မှုများကို ခြေရာခံခြင်း၊ မျက်နှာအသုတ်ဖော်ကိရိယာများမှတစ်ဆင့် စိတ်ခံစားမှုများကို ဆန်းစစ်ခြင်းနှင့် လူများသည် အွန်လိုင်းပေါ်တွင် မည်မျှခဏခဏ ဝေမျှကြသည်ကို ကြည့်ခြင်းတို့ဖြင့် ၎င်းတို့၏ အတွင်းပိုင်းတွင် တကယ်လှုံ့ဆော်မှုဖြစ်စေသည့် အရာကို တိုင်းတာနိုင်ပါသည်။ တစ်နေရာနှင့် တစ်နေရာ ကွဲပြားသော နေရာများရှိ ထိတွေ့မှု မျက်နှာပြင် ၁,၂၀၀ ကျော်မှ စုဆောင်းထားသော ဒေတာများကို ကြည့်လျှင် စိတ်ဝင်စားဖွယ်ရာ တစ်ခုကို တွေ့ရှိရပါသည်- ဘောင်းစီးသုံးခု (သို့) ထို့ထက်ပိုသော သူများသည် ဆုများနည်းသောသူများထက် သူတို့၏ စတင်ချိန်ဖွဲ့စည်းမှု လမ်းညွှန်ချက်များကို ၃.၂ ဆ ပိုမိုမကြာခဏ ပြီးမြောက်လေ့ရှိကြသည်။ သို့သော် အရာဝတ္ထုများ ရှုပ်ထွေးလာသည့်အခါတွင် သတိထားပါ။ ပလက်ဖောင်းတစ်ခုသည် ဂိမ်းကဲ့သို့သော လုပ်ဆောင်ချက်များကို ငါးခုထက်ပို၍ တစ်ပြိုင်နက် ထည့်သွင်းလိုက်သည့်အခါ Interactive Tech Report ၏ မကြာသေးမီက တွေ့ရှိချက်များအရ တစ်လအတွင်း ပြန်လာသော ဧည့်သည်များ ၂၂% ခန့် ကျဆင်းသွားသည်ကို တွေ့ရပါသည်။ ဤအချက်သည် လူသုံးစွဲသူများကို စွဲမက်စေရန်အစား အလွန်အကျွံ ဆွဲဆောင်မှုများက လူသုံးစွဲသူများကို ပင်ပန်းစေနိုင်ကြောင်း ညွှန်ပြနေပါသည်။

ငြင်းခုံမှု ဆန်းစစ်ချက်- အလွန်အကျွံ ဂိမ်းပြုလုပ်ခြင်းသည် အသုံးပြုသူများ ပင်ပန်းနွမ်းနယ်လာခြင်းကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်

လွန်ခဲ့သောနှစ်က UX စိတ်ပညာဂျာနယ်တွင် ထုတ်ဝေခဲ့သည့် သုတေသနအရ လူများ၏ ၆၈ ရာခိုင်နှုန်းခန့်သည် အက်ပ်များတွင် ဂိမ်းဆန်သော အရာများကို ပထမဆုံးမြင်တွေ့ပါက ပိုမိုတုံ့ပြန်လေ့ရှိသော်လည်း အောင်မြင်မှုများကြောင့် လူ ၄၁ ရာခိုင်နှုန်းခန့်သည် သုံးလအတွင်းတွင် ပင်ပန်းနွမ်းနယ်သွားကြသည်။ ၂၀၂၃ ခုနှစ်က Duolingo တွင် ဖြစ်ပျက်ခဲ့သည့်အရာကို ဥပမာထားပါ၊ နေ့စဉ် ဆက်တိုက်လုပ်ဆောင်မှုများအတွက် အဆက်မပြတ် တိုက်တွန်းမှုများက လူအချို့ကို စိတ်ပျက်စေခဲ့သည်။ ပလက်ဖောင်းများသည် အသုံးပြုသူများအား ပြိုင်ဆိုင်မှုဆိုင်ရာ အရာများကို ကျော်လွန်သွားနိုင်စေပြီး အခြားအရေးကြီးသော အရာအားလုံးကို ဆက်လက်အသုံးပြုနိုင်စေပါက ဤစနစ်များသည် အသုံးပြုသူများကို ပိုမိုကြာရှည်စွာ ကျေနပ်မှုရှိစေပါသည်။ အချိန်ကာလအတိုင်း ကျေနပ်မှုနှုန်းတွင် ရာခိုင်နှုန်း ၁၉ ခန့် ကွာခြားမှုရှိသည်ကို ပြောနေခြင်းဖြစ်သည်။

အသုံးပြုသူများကို စတင်အသုံးပြုစေရန်နှင့် ထိန်းသိမ်းထားနိုင်ရန် စတင်အသုံးပြုမှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း

အစောပိုင်း ထွက်ခွာမှုကို လျော့နည်းစေရန် ထိရောက်သော စတင်အသုံးပြုပုံ လမ်းညွှန်များကို ဒီဇိုင်းထုတ်ခြင်း

ထုတ်ကုန်တစ်ခုကို လူတစ်ဦးက ပထမဆုံးအကြိမ် အသုံးပြုရာတွင် ရရှိသော အတွေ့အကြုံသည် ထိုသူကို ဆက်လက်ထားရှိရန်အတွက် အလွန်အရေးပါပါသည်။ Ponemon ၏ လေ့လာမှုများက ဤအချက်ကို အတည်ပြုထားပြီး လူများသည် ဆက်လက်အသုံးပြုမည်ဟု ဆုံးဖြတ်ရာတွင် သုံးပုံနှစ်ပုံခန့်ကို ထိုအတွေ့အကြုံက ဩဇာသက်ရောက်ကြောင်း ပြသထားပါသည်။ ကောင်းမွန်သော onboarding ဆိုသည်မှာ အသုံးပြုသူများကို အရာရာတိုင်းတွင် လက်တွဲပေးခြင်းမျိုးသာမဟုတ်ဘဲ လိုအပ်သည့်အချိန်တွင် ကူညီမှုပေးရင်း ကိုယ်တိုင်စူးစမ်းလေ့လာနိုင်စေခြင်းဖြစ်ပါသည်။ သော့ချက်မှာ တစ်ကြိမ်တည်းတွင် သူတို့၏ ဦးနှောက်ကို မဝေဒနာဖြစ်စေဘဲ တဖြည်းဖြည်းချင်း လုပ်ဆောင်ရမည့်အရာများကို တိုးမြှင့်ပေးခြင်းဖြစ်ပါသည်။ ဤနေရာတွင် အလွန်ထိရောက်သော ဉာဏ်ကောင်းနည်းလမ်းများ အချို့ရှိပါသည်။ ပထမအနေဖြင့် လူများကို ပျင်းစရာကောင်းသော checklists များကို ဖြတ်သန်းစေရန် မလုပ်ဘဲ ပြဿနာများ တဖြည်းဖြည်းပေါ်ပေါက်လာသည့်အခါတိုင်း ထိုပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန် လိုအပ်သော feature များကို သင်ပေးခြင်းဖြစ်ပါသည်။ နောက်တစ်ခုမှာ လူတစ်ဦး အခက်တွေ့နေသည် (သို့) အမှားတစ်ခုခု ပြုလုပ်မိသည်ကို သိရှိသောအခါတိုင်း ပေါ်လာသည့် အကူအညီအနည်းငယ်ပေးသော hint များဖြစ်ပါသည်။ ထို့နောက် လူတစ်ဦးချင်းစီသည် လုပ်ငန်းများကို မည်မျှကျွမ်းကျင်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်ကို အခြေခံ၍ တိုးတက်မှုအလျင်နှုန်းကို ချိန်ညှိပေးခြင်းလည်း ပါဝင်ပါသည်။ ရည်မှန်းချက်ရှင်းလင်းသော interactive guide များကို တည်ဆောက်သည့် ကုမ္ပဏီများသည် ရိုးရိုးလမ်းညွှန်ချက်များကိုသာ အသုံးပြုသည့် ကုမ္ပဏီများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ထုတ်ကုန်ကို ပထမတစ်လအတွင်း ၂၀ ရာခိုင်နှုန်းခန့် ပိုမိုအသုံးပြုကြောင်း တွေ့ရှိရပါသည်။

အက်ကွဲမှုအတွင်း အသုံးပြုသူပါဝင်မှုအတွက် အပြန်အလှန်အလုပ်လုပ်နိုင်သော မီဒီယာနှင့် စာသားအမျိုးမျိုး

စိတ်ဝင်စားမှုရှိသော စာသားများက လက်ခံထားသည့် လုပ်ငန်းစဉ်ကို တက်ကြွစွာ ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးပါသည်။ နှိုင်းယှဉ်မှုဒေတာများက ပြသသည်မှာ-

ဂိမ်းပုံစံဖြင့် လက်ခံထားသော လုပ်ငန်းစဉ်များကို အသုံးပြုသည့် ပလက်ဖောင်းများသည် အမှန်ကိုယ်စားပြုသော တိုးတက်မှုပုံရိပ်များနှင့် စောစီးစွာ ဆုလာဘ်စနစ်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် လက်ခံမှုကို ၄၇% အထိ မြန်ဆန်စေပါသည်။ စာသားအမျိုးမျိုးကို ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် ရှုပ်ထွေးမှုကို လျော့နည်းစေပြီး စိတ်ခံစားမှုပါဝင်မှုကို နက်ရှိုင်းစေပါသည်။

အောင်မြင်မှုကို တိုင်းတာခြင်း - အပြန်အလှန် စက်ပစ္စည်းများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်အတွက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် KPIs

စိတ်ဝင်စားမှုကို မြှင့်တင်ရန် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု - ကျယ်ပြန့်သော အသိပညာများအတွက် သေးငယ်သော အပြန်အလှန် အလုပ်များကို ခြေရာခံခြင်း

2023 ခုနှစ်အတွက် Ponemon Institute ၏သုတေသနအရ အပြန်အလှန်လုပ်ဆောင်နိုင်သောစက်များသည် သူတို့၏ တည်ငြိမ်သော စက်များထက် အပြုအမူဆိုင်ရာ ဒေတာများကို 57% ခန့် ပိုမိုထုတ်လုပ်နိုင်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ ယနေ့ခေတ်တွင် ကုမ္ပဏီများသည် ပိုမိုတိကျသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုစွမ်းရည်များ လိုအပ်လာသည်ဟု ဆိုလိုခြင်းဖြစ်သည်။ အကောင်းဆုံးပလက်ဖောင်းများသည် စိတ်ဝင်စားဖွယ်မီတာများစွာကိုလည်း ခြေရာခံပါသည်။ ဥပမာ၊ ဘာသာစကားအက်ပ်များတွင် အသုံးပြုသူများ လက်ဟန်အမူအရာများ ပြုလုပ်သည့် အကြိမ်ရေကို စောင့်ကြည့်ခြင်းဖြစ်ပြီး တစ်မိနစ်လျှင် ပျမ်းမျှ 14.7 ကြိမ်ခန့် ရှိပါသည်။ ဆုံးဖြတ်မှုတုံ့ပြန်မှုအကြာချိန်ကိုလည်း သေချာစွာ စောင့်ကြည့်ပြီး တုံ့ပြန်မှုများသည် စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာအရ ချောမွေ့စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်ရန် 1.8 စက္ကန့်ခန့်အတွင်း ပြန်လာသည့် အချိန်များကို ရည်ရွယ်ပါသည်။ စိန်ခေါ်မှုများကို စွန့်လွှတ်သည့် နှုန်းများကိုလည်း မေ့ထားလို့မရပါ။ ကုမ္ပဏီများသည် ထွက်ခွာမည့် ရည်ရွယ်ချက်အတွက် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုပါက ဤနှုန်းများသည် ပျမ်းမျှ 32% ခန့် ကျဆင်းလေ့ရှိပါသည်။ 2024 Enterprise Automation Report အရ ဉာဏ်ရည်မြင့် ထုတ်လုပ်သူများသည် ဤကဲ့သို့သော မူကွဲဒေတာများကို စုပေါင်း၍ စိတ်ဝင်စားဖွယ် ပါဝင်ဆောင်ရွက်မှု အပူချိန်မြေပုံများ (heatmaps) အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲလေ့ရှိပါသည်။ ဤပုံရိပ်ဆိုင်ရာကိရိယာများသည် အသုံးပြုသူများသည် လုပ်ဆောင်ချက်များကို စူးစမ်းလေ့လာခြင်းမှ ထပ်တလဲလဲအသုံးပြုမှုများဖြင့် ကျွမ်းကျင်လာပုံကို ရှာဖွေရာတွင် အထောက်အကူပြုပါသည်။

အပြန်အလှန်စနစ်များတွင် ရေရှည်အသုံးပြုသူဆက်လက်ပါဝင်မှုအတွက် သော့ချက်စွမ်းဆောင်ရည်ညွှန်းကိန်းများ

အပြုအမူအခြေပြု အင်တာဖေ့စ်များတွင် အောင်မြင်မှုကို သတ်မှတ်သည့် မီတာ (၇) ခု -

ဤစံချိန်များနှင့်ကိုက်ညီခြင်း (သို့) ထို့ထက်ပိုမိုကောင်းမွန်သောစနစ်များသည် အခြေခံအသုံးပြုမှုများထက် သုံးဆပို၍ သုံးစွဲသူများကို ဆွဲဆောင်နိုင်ပါသည်။ စက်၏တုံ့ပြန်မှုမြန်ဆန်မှုသည် သုံးစွဲသူများ၏ တိုးတက်လာသော ကျွမ်းကျင်မှုနှင့် စိတ်အားထက်သန်မှု ကွေးပုံများနှင့် ကိုက်ညီသည့်အခါ ရေရှည်တည်တံ့သော ပါဝင်ပူးပေါင်းမှုများ ပေါ်ပေါက်လာသည်ဟူသော သော့ချက်အမြင်ဖြစ်ပါသည်။