Qu'aimez-vous le plus à propos de NEXT?
Nous sommes une startup au sein d'une grande entreprise et avons choisi NEXT comme outil pour nous aider à obtenir des insights à partir de nombreuses dizaines d'entretiens exploratoires menés par différents membres de l'équipe.
Nous recherchions un outil collaboratif, flexible pour s'adapter à nos besoins et qui facilite notre travail. Par conséquent, nous avons décidé d'utiliser NEXT au lieu de logiciels plus traditionnels pour l'analyse qualitative.
Et en effet, NEXT rend étonnamment facile l'obtention et le partage d'insights à partir des entretiens. Cela change vraiment la façon dont vous pouvez travailler et collaborer sans suivre le long processus de transcription et de codage manuels que les méthodes traditionnelles exigent.
Avec NEXT, vous téléchargez un entretien, il est automatiquement transcrit et vous n'avez qu'à sélectionner les citations / extraits que vous trouvez intéressants, vous pouvez également ajouter une description et des tags pour eux. Ensuite, vous pouvez combiner plusieurs points forts en "Histoires" que vous souhaitez utiliser comme preuve ou partager avec vos collègues. Et vous pouvez utiliser la fonction AI utile pour extraire des insights. Personnellement, j'ai l'impression que cela rend l'analyse des entretiens si facile que vous pouvez passer plus de temps et vous concentrer sur la réflexion sur ce que faire de vos nouvelles découvertes.
Pour garder une vue d'ensemble sur les différents types d'entretiens et de découvertes, vous pouvez utiliser des étiquettes, des tags et la fonction de recherche. C'est une interface utilisateur très simple et facile à utiliser. Mais en utilisant des tags et des étiquettes, il était facile d'ajuster les aperçus à nos besoins.
L'équipe NEXT a toujours répondu rapidement lorsque nous avons rencontré des problèmes et a mis en œuvre bon nombre de nos souhaits pour de nouvelles fonctionnalités. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Que n’aimez-vous pas à propos de NEXT?
Après avoir réalisé plus de 100 entretiens dans notre projet chez NEXT et en ajoutant des dizaines d'autres, cela a commencé à devenir trop de contenu pour garder une vue d'ensemble bien structurée de tous les entretiens et résultats. Par conséquent, nous avons utilisé intensivement des étiquettes et des labels pour structurer les données.
En effet, les labels et les étiquettes aident grandement à structurer les entretiens et les points forts, mais il faut s'assurer que tous les membres de l'équipe utilisent les mêmes étiquettes et labels pour éviter toute confusion. Dans notre équipe, différents membres utilisaient parfois des étiquettes différentes pour décrire la même chose. Par conséquent, vous devez vous mettre d'accord dans votre équipe sur la manière dont vous souhaitez étiqueter et labelliser vos données et suivre ces directives de manière conséquente. Pour l'avenir, j'espère que NEXT introduira de nouvelles fonctionnalités pour regrouper plus facilement des entretiens et des résultats similaires. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.