كيف تساعد iDBQuery باحث تجربة المستخدم (UX)؟

يكون بحث تجربة المستخدم أقوى ما يكون حين تدعم الحكايةَ النوعية أدلةٌ سلوكية — لكن تلك الأدلة تعيش في جداول المنتج وصادرات الاستبيانات وتذاكر الدعم. تجمعها iDBQuery في نموذج حيّ واحد وتجيب بلغة طبيعية، مع إسناد كل رقم بحيث تكون نتائجك قابلة للدفاع عنها.

أسئلة يطرحها باحث تجربة المستخدم على iDBQuery: - كم مستخدمًا وصل إلى حالة الخطأ في هذا المسار الشهر الماضي، وعند أي خطوة؟ - هل يبلّغ المستخدمون الذين يكملون الإعداد الأولي عن رضا أعلى ممن لا يكملونه؟ - أي الشرائح تتخلّى عن إتمام الشراء أكثر من غيرها؟

تُحمَّل صادرات الاستبيانات والدعم بصيغة CSV أو عبر موصّل API، بل يمكن لـ iDBQuery قراءة مجلّد من ملاحظات المقابلات بصيغة PDF بالتعرّف الضوئي على الحروف (OCR)، فتجعلها قابلة للبحث إلى جانب الأرقام. وتُسنِد كل إجابة مصدرها، فيمكنك تقدير أثر مشكلة قابلية استخدام بثقة لا برواية عابرة. ولا تحتاج إلى SQL — تسأل بلغة بسيطة وتحصل على رسم بياني أو جدول، ثم تتابع في السلسلة نفسها. وهي تتيح للباحثين إقران “لماذا” التي يكتشفونها بـ“كم العدد” المتين، دون انتظار فريق البيانات.