# डेटा साइंस जीवनचक्र: संवाद |](../../sketchnotes/16-Communicating.png)| |:---:| | डेटा साइंस जीवनचक्र: संवाद - _स्केच नोट [@nitya](https://twitter.com/nitya) द्वारा_ | ## [प्री-लेक्चर क्विज़](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/quiz/30) ऊपर दिए गए प्री-लेक्चर क्विज़ के साथ यह जानने की कोशिश करें कि आगे क्या आने वाला है! # परिचय ### संवाद क्या है? आइए इस पाठ की शुरुआत यह समझने से करें कि संवाद का क्या अर्थ है। **संवाद का मतलब है जानकारी को व्यक्त करना या उसका आदान-प्रदान करना।** जानकारी विचार, भावनाएं, संदेश, गुप्त संकेत, डेटा – कुछ भी हो सकती है जिसे एक **_प्रेषक_** (जानकारी भेजने वाला) एक **_प्राप्तकर्ता_** (जानकारी प्राप्त करने वाला) को समझाना चाहता है। इस पाठ में, हम प्रेषकों को संवादकर्ता और प्राप्तकर्ताओं को श्रोता कहेंगे। ### डेटा संवाद और कहानी कहने की कला हम समझते हैं कि संवाद का उद्देश्य जानकारी को व्यक्त करना या उसका आदान-प्रदान करना है। लेकिन जब आप डेटा का संवाद कर रहे हों, तो आपका उद्देश्य केवल संख्याओं को साझा करना नहीं होना चाहिए। आपका उद्देश्य डेटा से प्रेरित एक कहानी को संवाद करना होना चाहिए – प्रभावी डेटा संवाद और कहानी कहने की कला एक-दूसरे के पूरक हैं। आपकी श्रोता आपके द्वारा बताई गई कहानी को अधिक याद रखेंगे, बजाय इसके कि आप उन्हें केवल संख्याएं दें। इस पाठ में आगे, हम कुछ तरीकों पर चर्चा करेंगे जिनसे आप अपनी डेटा को अधिक प्रभावी ढंग से संवाद करने के लिए कहानी कहने की कला का उपयोग कर सकते हैं। ### संवाद के प्रकार इस पाठ में दो प्रकार के संवादों पर चर्चा की जाएगी: एकतरफा संवाद और दोतरफा संवाद। **एकतरफा संवाद** तब होता है जब एक प्रेषक जानकारी को एक प्राप्तकर्ता को भेजता है, बिना किसी प्रतिक्रिया या उत्तर के। हम हर दिन एकतरफा संवाद के उदाहरण देखते हैं – जैसे सामूहिक ईमेल, समाचार चैनल द्वारा दी गई खबरें, या टेलीविजन विज्ञापन जो आपको उनके उत्पाद की विशेषताओं के बारे में बताते हैं। इन सभी मामलों में, प्रेषक जानकारी के आदान-प्रदान की अपेक्षा नहीं कर रहा होता। वे केवल जानकारी को व्यक्त करना चाहते हैं। **दोतरफा संवाद** तब होता है जब सभी संबंधित पक्ष प्रेषक और प्राप्तकर्ता दोनों के रूप में कार्य करते हैं। एक प्रेषक संवाद शुरू करता है, और प्राप्तकर्ता प्रतिक्रिया या उत्तर देता है। दोतरफा संवाद वही है जिसे हम पारंपरिक रूप से संवाद के रूप में सोचते हैं। आमतौर पर यह किसी बातचीत के रूप में होता है – चाहे वह आमने-सामने हो, फोन कॉल पर, सोशल मीडिया पर, या टेक्स्ट मैसेज के माध्यम से। जब आप डेटा का संवाद कर रहे हों, तो ऐसे मामले होंगे जहां आप एकतरफा संवाद का उपयोग करेंगे (जैसे किसी सम्मेलन में प्रस्तुति देना, या एक बड़े समूह को संबोधित करना जहां तुरंत सवाल नहीं पूछे जाएंगे) और ऐसे मामले भी होंगे जहां आप दोतरफा संवाद का उपयोग करेंगे (जैसे कुछ हितधारकों को सहमत करने के लिए डेटा का उपयोग करना, या किसी टीम के सदस्य को यह समझाने के लिए कि किसी नई चीज़ पर समय और प्रयास खर्च करना चाहिए)। # प्रभावी संवाद ### संवादकर्ता के रूप में आपकी जिम्मेदारियां जब आप संवाद कर रहे हों, तो यह आपकी जिम्मेदारी है कि आपके प्राप्तकर्ता वही जानकारी ग्रहण करें जो आप उन्हें देना चाहते हैं। जब आप डेटा का संवाद कर रहे हों, तो आप केवल संख्याएं साझा नहीं करना चाहते, बल्कि आप चाहते हैं कि आपके प्राप्तकर्ता एक ऐसी कहानी ग्रहण करें जो आपके डेटा से प्रेरित हो। एक अच्छा डेटा संवादकर्ता एक अच्छा कहानीकार होता है। डेटा के साथ कहानी कैसे बताई जाए? इसके अनगिनत तरीके हैं – लेकिन नीचे दिए गए 6 तरीकों पर इस पाठ में चर्चा की जाएगी: 1. अपनी श्रोता, माध्यम और संवाद विधि को समझें 2. अंत को ध्यान में रखकर शुरुआत करें 3. इसे एक वास्तविक कहानी की तरह प्रस्तुत करें 4. सार्थक शब्दों और वाक्यांशों का उपयोग करें 5. भावनाओं का उपयोग करें इनमें से प्रत्येक रणनीति को नीचे विस्तार से समझाया गया है। ### 1. अपनी श्रोता, चैनल और संवाद विधि को समझें जिस तरह आप अपने परिवार के सदस्यों के साथ संवाद करते हैं, वह आपके दोस्तों के साथ संवाद करने के तरीके से अलग हो सकता है। आप शायद ऐसे शब्द और वाक्यांश चुनते हैं जो आपके श्रोता के लिए अधिक समझने योग्य हों। डेटा संवाद करते समय भी आपको यही दृष्टिकोण अपनाना चाहिए। सोचें कि आप किससे संवाद कर रहे हैं। उनके लक्ष्य और उस स्थिति के बारे में उनका संदर्भ क्या है जिसे आप उन्हें समझा रहे हैं। आप अपनी अधिकांश श्रोता को एक श्रेणी में वर्गीकृत कर सकते हैं। _हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू_ के एक लेख, “[डेटा के साथ कहानी कैसे बताएं](http://blogs.hbr.org/2013/04/how-to-tell-a-story-with-data/)” में, डेल के कार्यकारी रणनीतिकार जिम स्टिकलेदर ने श्रोताओं की पांच श्रेणियों की पहचान की है: - **नवसिखुआ**: विषय का पहली बार सामना कर रहा है, लेकिन अत्यधिक सरलीकरण नहीं चाहता - **सामान्य श्रोता**: विषय से परिचित है, लेकिन एक अवलोकन और मुख्य विषयों की तलाश में है - **प्रबंधकीय**: जटिलताओं और अंतर्संबंधों की गहन, क्रियाशील समझ के साथ विवरण तक पहुंच - **विशेषज्ञ**: अधिक अन्वेषण और खोज, कम कहानी कहने के साथ, और अधिक विवरण - **कार्यकारी**: केवल महत्व और संभावनाओं के निष्कर्षों को समझने के लिए समय है ये श्रेणियां यह तय करने में मदद कर सकती हैं कि आप अपने श्रोता को डेटा कैसे प्रस्तुत करें। इसके अलावा, आपको यह भी विचार करना चाहिए कि आप अपने श्रोता के साथ संवाद करने के लिए कौन सा चैनल उपयोग कर रहे हैं। आपका दृष्टिकोण थोड़ा अलग होना चाहिए यदि आप एक मेमो या ईमेल लिख रहे हैं बनाम किसी बैठक में या सम्मेलन में प्रस्तुति दे रहे हैं। अपने श्रोता को समझने के साथ-साथ यह जानना भी महत्वपूर्ण है कि आप उनके साथ संवाद कैसे करेंगे (एकतरफा संवाद या दोतरफा)। यदि आप एक नवसिखुआ श्रोता के साथ एकतरफा संवाद कर रहे हैं, तो आपको पहले श्रोता को शिक्षित करना होगा और उन्हें उचित संदर्भ देना होगा। फिर आपको उन्हें अपना डेटा प्रस्तुत करना होगा और बताना होगा कि आपका डेटा क्या दर्शाता है और क्यों महत्वपूर्ण है। इस स्थिति में, आपको स्पष्टता पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए, क्योंकि आपके श्रोता आपसे सीधे सवाल नहीं पूछ पाएंगे। यदि आप एक प्रबंधकीय श्रोता के साथ दोतरफा संवाद कर रहे हैं, तो आपको अपने श्रोता को शिक्षित करने या उन्हें बहुत अधिक संदर्भ देने की आवश्यकता नहीं हो सकती। आप सीधे अपने डेटा और उसके महत्व पर चर्चा कर सकते हैं। हालांकि, इस स्थिति में, आपको समय और अपनी प्रस्तुति को नियंत्रित करने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए। दोतरफा संवाद के दौरान (विशेष रूप से प्रबंधकीय श्रोता के साथ, जो "जटिलताओं और अंतर्संबंधों की क्रियाशील समझ" की तलाश में हैं) सवाल उठ सकते हैं जो चर्चा को उस दिशा में ले जा सकते हैं जो आपकी कहानी से संबंधित नहीं है। जब ऐसा हो, तो आप कार्रवाई कर सकते हैं और चर्चा को अपनी कहानी पर वापस ला सकते हैं। ### 2. अंत को ध्यान में रखकर शुरुआत करें अंत को ध्यान में रखकर शुरुआत करने का मतलब है कि आप संवाद शुरू करने से पहले यह समझ लें कि आप अपने श्रोता से क्या ग्रहण कराना चाहते हैं। पहले से यह सोच-विचार करना कि आप अपने श्रोता से क्या ग्रहण कराना चाहते हैं, आपको एक ऐसी कहानी तैयार करने में मदद कर सकता है जिसे आपका श्रोता आसानी से समझ सके। अंत को ध्यान में रखकर शुरुआत करना एकतरफा और दोतरफा संवाद दोनों के लिए उपयुक्त है। आप अंत को ध्यान में रखकर शुरुआत कैसे कर सकते हैं? अपने डेटा का संवाद करने से पहले, अपने मुख्य निष्कर्ष लिख लें। फिर, जब आप अपनी कहानी तैयार कर रहे हों, तो हर कदम पर खुद से पूछें, "यह मेरी कहानी में कैसे फिट बैठता है?" सावधान रहें – हालांकि अंत को ध्यान में रखकर शुरुआत करना आदर्श है, लेकिन आप केवल वही डेटा संवाद नहीं करना चाहते जो आपके निष्कर्षों का समर्थन करता हो। ऐसा करना "चेरी-पिकिंग" कहलाता है, जब संवादकर्ता केवल वही डेटा प्रस्तुत करता है जो उनके दृष्टिकोण का समर्थन करता है और बाकी डेटा को नजरअंदाज कर देता है। यदि आपके द्वारा एकत्र किया गया सारा डेटा आपके निष्कर्षों का समर्थन करता है, तो यह बहुत अच्छा है। लेकिन अगर ऐसा डेटा है जो आपके निष्कर्षों का समर्थन नहीं करता, या आपके मुख्य निष्कर्षों के खिलाफ तर्क देता है, तो आपको वह डेटा भी संवाद करना चाहिए। यदि ऐसा होता है, तो अपने श्रोता के साथ ईमानदार रहें और उन्हें बताएं कि आप अपनी कहानी पर क्यों टिके हुए हैं, भले ही सारा डेटा उसका समर्थन न करता हो। ### 3. इसे एक वास्तविक कहानी की तरह प्रस्तुत करें एक पारंपरिक कहानी 5 चरणों में होती है। आपने इन चरणों को शायद इस तरह सुना होगा: प्रस्तावना, बढ़ता हुआ संघर्ष, चरमोत्कर्ष, गिरता हुआ संघर्ष, और निष्कर्ष। या इसे याद रखना आसान बनाने के लिए: संदर्भ, संघर्ष, चरमोत्कर्ष, समाधान, और निष्कर्ष। जब आप अपने डेटा और कहानी का संवाद कर रहे हों, तो आप इसी दृष्टिकोण को अपना सकते हैं। आप संदर्भ से शुरुआत कर सकते हैं, मंच तैयार करें और सुनिश्चित करें कि आपका श्रोता एक ही पृष्ठ पर है। फिर संघर्ष को प्रस्तुत करें। आपने यह डेटा क्यों एकत्र किया? आप किन समस्याओं को हल करना चाहते थे? इसके बाद, चरमोत्कर्ष। डेटा क्या है? डेटा का क्या मतलब है? डेटा हमें किन समाधानों की ओर इशारा करता है? फिर आप समाधान पर आते हैं, जहां आप समस्या और प्रस्तावित समाधान को दोहरा सकते हैं। अंत में, निष्कर्ष आता है, जहां आप अपने मुख्य निष्कर्षों और टीम को सुझाए गए अगले कदमों का सारांश प्रस्तुत कर सकते हैं। ### 4. सार्थक शब्दों और वाक्यांशों का उपयोग करें यदि हम एक साथ किसी उत्पाद पर काम कर रहे हों, और मैंने आपसे कहा, "हमारे उपयोगकर्ताओं को हमारे प्लेटफॉर्म पर ऑनबोर्ड होने में बहुत समय लगता है," तो आप "बहुत समय" को कितना मानेंगे? एक घंटा? एक हफ्ता? यह कहना मुश्किल है। अगर मैंने यह बात पूरी श्रोता से कही, तो हर कोई "बहुत समय" को अलग-अलग समझ सकता है। इसके बजाय, अगर मैंने कहा, "हमारे उपयोगकर्ताओं को हमारे प्लेटफॉर्म पर साइन अप और ऑनबोर्ड होने में औसतन 3 मिनट लगते हैं।" यह संदेश अधिक स्पष्ट है। जब आप डेटा का संवाद कर रहे हों, तो यह सोचना आसान हो सकता है कि आपकी श्रोता भी आपकी तरह ही सोच रही है। लेकिन ऐसा हमेशा नहीं होता। आपके डेटा और उसके अर्थ के बारे में स्पष्टता लाना संवादकर्ता के रूप में आपकी जिम्मेदारी है। यदि डेटा या आपकी कहानी स्पष्ट नहीं है, तो आपकी श्रोता को इसे समझने में कठिनाई होगी, और यह संभावना कम हो जाएगी कि वे आपके मुख्य निष्कर्षों को समझ पाएंगे। आप सार्थक शब्दों और वाक्यांशों का उपयोग करके डेटा को अधिक स्पष्ट रूप से संवाद कर सकते हैं, बजाय अस्पष्ट शब्दों के। नीचे कुछ उदाहरण दिए गए हैं: - हमने एक *प्रभावशाली* वर्ष बिताया! - एक व्यक्ति सोच सकता है कि प्रभावशाली का मतलब 2% - 3% की वृद्धि है, और दूसरा व्यक्ति सोच सकता है कि इसका मतलब 50% - 60% की वृद्धि है। - हमारे उपयोगकर्ताओं की सफलता दर *नाटकीय रूप से* बढ़ी। - नाटकीय वृद्धि कितनी बड़ी है? - इस कार्य को पूरा करने में *महत्वपूर्ण* प्रयास की आवश्यकता होगी। - महत्वपूर्ण प्रयास कितना है? अस्पष्ट शब्दों का उपयोग परिचय के रूप में या आपकी कहानी के सारांश के रूप में उपयोगी हो सकता है। लेकिन सुनिश्चित करें कि आपकी प्रस्तुति का हर हिस्सा आपकी श्रोता के लिए स्पष्ट हो। ### 5. भावनाओं का उपयोग करें कहानी कहने में भावनाएं महत्वपूर्ण होती हैं। जब आप डेटा के साथ कहानी सुना रहे हों, तो यह और भी महत्वपूर्ण हो जाता है। जब आप डेटा का संवाद कर रहे हों, तो सब कुछ इस बात पर केंद्रित होता है कि आप अपनी श्रोता से क्या ग्रहण कराना चाहते हैं। जब आप अपनी श्रोता में कोई भावना उत्पन्न करते हैं, तो यह उन्हें सहानुभूति रखने में मदद करता है और उन्हें कार्रवाई करने के लिए प्रेरित करता है। भावनाएं यह संभावना भी बढ़ाती हैं कि आपकी श्रोता आपके संदेश को याद रखेगी। आपने इसे टीवी विज्ञापनों में देखा होगा। कुछ विज्ञापन बहुत गंभीर होते हैं और अपनी श्रोता से जुड़ने और प्रस्तुत किए गए डेटा को प्रभावशाली बनाने के लिए उदासी का उपयोग करते हैं। या, कुछ विज्ञापन बहुत उत्साहित और खुश होते हैं, जो आपको उनके डेटा को एक सकारात्मक भावना से जोड़ने में मदद करते हैं। डेटा का संवाद करते समय भावनाओं का उपयोग कैसे करें? नीचे कुछ तरीके दिए गए हैं: - प्रशंसापत्र और व्यक्तिगत कहानियों का उपयोग करें - डेटा एकत्र करते समय, मात्रात्मक और गुणात्मक दोनों प्रकार के डेटा एकत्र करने का प्रयास करें, और संवाद करते समय दोनों प्रकार के डेटा को एकीकृत करें। यदि आपका डेटा मुख्य रूप से मात्रात्मक है, तो व्यक्तियों से उनकी कहानियां जानने का प्रयास करें ताकि आप उनके अनुभव को बेहतर समझ सकें। - चित्रों का उपयोग करें - चित्र श्रोता को किसी स्थिति में खुद को देखने में मदद करते हैं। जब आप चित्रों का उपयोग करते हैं, तो आप अपनी श्रोता को उस भावना की ओर ले जा सकते हैं जो आपको लगता है कि उन्हें आपके डेटा के बारे में होनी चाहिए। - रंगों का उपयोग करें - अलग-अलग रंग अलग-अलग भावनाएं उत्पन्न करते हैं। लोकप्रिय रंग और उनसे जुड़ी भावनाएं नीचे दी गई हैं। ध्यान दें कि अलग-अलग संस्कृतियों में रंगों के अलग-अलग अर्थ हो सकते हैं। - नीला आमतौर पर शांति और विश्वास की भावना उत्पन्न करता है - हरा आमतौर पर प्रकृति और पर्यावरण से संबंधित होता है - लाल आमतौर पर जुनून और उत्साह का प्रतीक होता है - पीला आमतौर पर आशावाद और खुशी का प्रतीक होता है # संवाद का केस स्टडी एमर्सन एक मोबाइल ऐप के लिए प्रोडक्ट मैनेजर है। एमर्सन ने देखा कि ग्राहक सप्ताहांत पर 42% अधिक शिकायतें और बग रिपोर्ट दर्ज करते हैं। एमर्सन ने यह भी देखा कि जो ग्राहक शिकायत दर्ज करते हैं और जिनकी शिकायत 48 घंटे के भीतर अनुत्तरित रहती है, वे ऐप को 1 या 2 रेटिंग देने की 32% अधिक संभावना रखते हैं। शोध करने के बाद, एमर्सन के पास इस समस्या को हल करने के लिए कुछ समाधान हैं। एमर्सन कंपनी के 3 प्रमुखों के साथ डेटा और प्रस्तावित समाधानों को संवाद करने के लिए 30 मिनट की बैठक आयोजित करता है। इस बैठक के दौरान, एमर्सन का लक्ष्य है कि कंपनी के प्रमुख यह समझें कि नीचे दिए गए 2 समाधान ऐप की रेटिंग में सुधार कर सकते हैं, जो संभवतः अधिक राजस्व में परिवर्तित होगा। **समाधान 1.** सप्ताहांत पर काम करने के लिए ग्राहक सेवा प्रतिनिधियों को नियुक्त करें **समाधान 2.** एक नया ग्राहक सेवा टिकटिंग सिस्टम खरीदें, जहां ग्राहक सेवा प्रतिनिधि आसानी से यह पहचान सकें कि कौन सी शिकायतें सबसे लंबे समय से कतार में हैं – ताकि वे सबसे पहले उन्हें संबोधित कर सकें। बैठक में, एमर्सन ने 5 मिनट यह समझाने में बिताए कि ऐप स्टोर पर कम रेटिंग होना क्यों खराब है, 10 मिनट शोध प्रक्रिया और ट्रेंड्स की पहचान कैसे की गई, इस पर चर्चा की, 10 मिनट हाल ही में आए कुछ ग्राहक शिकायतों पर बात की, और आखिरी 5 मिनट में 2 संभावित समाधानों को सरसरी तौर पर पेश किया। क्या यह एमर्सन के लिए इस बैठक में प्रभावी ढंग से संवाद करने का तरीका था? बैठक के दौरान, एक कंपनी लीड ने एमर्सन द्वारा बताए गए 10 मिनट के ग्राहक शिकायतों पर ध्यान केंद्रित किया। बैठक के बाद, ये शिकायतें ही वह एकमात्र चीज थीं जो इस टीम लीड को याद रहीं। दूसरी कंपनी लीड ने मुख्य रूप से एमर्सन द्वारा बताई गई शोध प्रक्रिया पर ध्यान दिया। तीसरी कंपनी लीड को एमर्सन द्वारा प्रस्तावित समाधान याद थे, लेकिन यह स्पष्ट नहीं था कि इन समाधानों को कैसे लागू किया जा सकता है। ऊपर दिए गए परिदृश्य में, आप देख सकते हैं कि एमर्सन जो संदेश टीम लीड्स को देना चाहते थे और जो उन्होंने वास्तव में लिया, उनके बीच एक बड़ा अंतर था। नीचे एक और दृष्टिकोण दिया गया है जिसे एमर्सन विचार कर सकते हैं। एमर्सन इस दृष्टिकोण को कैसे सुधार सकते हैं? संदर्भ, संघर्ष, चरमोत्कर्ष, समापन, निष्कर्ष **संदर्भ** - एमर्सन पहले 5 मिनट पूरे परिदृश्य को समझाने और यह सुनिश्चित करने में बिता सकते हैं कि टीम लीड्स यह समझें कि समस्याएं कंपनी के लिए महत्वपूर्ण मेट्रिक्स, जैसे कि राजस्व, को कैसे प्रभावित करती हैं। इसे इस तरह से प्रस्तुत किया जा सकता है: "वर्तमान में, हमारे ऐप की रेटिंग ऐप स्टोर में 2.5 है। ऐप स्टोर में रेटिंग ऐप स्टोर ऑप्टिमाइजेशन के लिए महत्वपूर्ण है, जो यह प्रभावित करता है कि कितने उपयोगकर्ता हमारे ऐप को खोज में देखते हैं और संभावित उपयोगकर्ताओं के लिए हमारा ऐप कैसा दिखता है। और निश्चित रूप से, हमारे उपयोगकर्ताओं की संख्या सीधे राजस्व से जुड़ी है।" **संघर्ष** इसके बाद एमर्सन अगले 5 मिनट या उससे अधिक समय तक संघर्ष पर बात कर सकते हैं। यह इस तरह हो सकता है: "उपयोगकर्ता सप्ताहांत पर 42% अधिक शिकायतें और बग रिपोर्ट सबमिट करते हैं। जिन ग्राहकों की शिकायतें 48 घंटे के भीतर अनुत्तरित रहती हैं, वे ऐप स्टोर में हमारे ऐप को 2 से अधिक रेटिंग देने की संभावना 32% कम रखते हैं। हमारे ऐप की रेटिंग को 4 तक सुधारने से हमारी दृश्यता 20-30% तक बढ़ जाएगी, जिससे मैं अनुमान लगाता हूं कि राजस्व में 10% की वृद्धि होगी।" बेशक, एमर्सन को इन आंकड़ों को सही ठहराने के लिए तैयार रहना चाहिए। **चरमोत्कर्ष** आधार तैयार करने के बाद, एमर्सन अगले 5 मिनट या उससे अधिक समय तक चरमोत्कर्ष पर जा सकते हैं। एमर्सन प्रस्तावित समाधानों को पेश कर सकते हैं, यह बता सकते हैं कि ये समाधान बताए गए मुद्दों को कैसे हल करेंगे, इन समाधानों को मौजूदा वर्कफ़्लो में कैसे लागू किया जा सकता है, इन समाधानों की लागत कितनी होगी, इनका आरओआई क्या होगा, और शायद यह भी दिखा सकते हैं कि यदि समाधान लागू किए गए तो वे स्क्रीनशॉट या वायरफ्रेम के रूप में कैसे दिखेंगे। एमर्सन उन उपयोगकर्ताओं की गवाही भी साझा कर सकते हैं जिनकी शिकायतों को 48 घंटे से अधिक समय तक संबोधित नहीं किया गया, और यहां तक कि कंपनी के वर्तमान ग्राहक सेवा प्रतिनिधि की गवाही भी साझा कर सकते हैं, जिनके पास मौजूदा टिकटिंग सिस्टम पर टिप्पणी हो सकती है। **समापन** अब एमर्सन 5 मिनट कंपनी द्वारा सामना की जा रही समस्याओं को फिर से बताने, प्रस्तावित समाधानों पर पुनर्विचार करने और यह समीक्षा करने में बिता सकते हैं कि ये समाधान सही क्यों हैं। **निष्कर्ष** चूंकि यह कुछ हितधारकों के साथ एक बैठक है जहां दो-तरफा संवाद का उपयोग किया जाएगा, एमर्सन फिर यह सुनिश्चित करने के लिए 10 मिनट का समय प्रश्नों के लिए छोड़ सकते हैं कि बैठक समाप्त होने से पहले टीम लीड्स के लिए जो कुछ भी भ्रमित था, उसे स्पष्ट किया जा सके। यदि एमर्सन दृष्टिकोण #2 अपनाते हैं, तो यह अधिक संभावना है कि टीम लीड्स बैठक से वही ले जाएंगे जो एमर्सन चाहते थे – कि शिकायतों और बग्स को संभालने के तरीके में सुधार किया जा सकता है, और 2 समाधान हैं जिन्हें इस सुधार को संभव बनाने के लिए लागू किया जा सकता है। यह दृष्टिकोण डेटा और कहानी को संप्रेषित करने के लिए एक अधिक प्रभावी दृष्टिकोण होगा, जिसे एमर्सन साझा करना चाहते हैं। # निष्कर्ष ### मुख्य बिंदुओं का सारांश - संवाद का अर्थ है जानकारी का आदान-प्रदान करना। - जब डेटा का संचार किया जा रहा हो, तो आपका उद्देश्य केवल अपनी ऑडियंस को संख्याएं देना नहीं होना चाहिए। आपका उद्देश्य डेटा से प्रेरित एक कहानी को संप्रेषित करना होना चाहिए। - संवाद के 2 प्रकार होते हैं, एकतरफा संवाद (जहां प्रतिक्रिया की कोई मंशा नहीं होती) और दोतरफा संवाद (जहां जानकारी का आदान-प्रदान होता है)। - डेटा के साथ कहानी कहने के लिए कई रणनीतियां हैं, जिनमें से 5 रणनीतियां हमने देखीं: - अपनी ऑडियंस, माध्यम और संवाद विधि को समझें। - अंत को ध्यान में रखकर शुरुआत करें। - इसे एक वास्तविक कहानी की तरह प्रस्तुत करें। - अर्थपूर्ण शब्दों और वाक्यांशों का उपयोग करें। - भावनाओं का उपयोग करें। ### स्व-अध्ययन के लिए अनुशंसित संसाधन [The Five C's of Storytelling - Articulate Persuasion](http://articulatepersuasion.com/the-five-cs-of-storytelling/) [1.4 Your Responsibilities as a Communicator – Business Communication for Success (umn.edu)](https://open.lib.umn.edu/businesscommunication/chapter/1-4-your-responsibilities-as-a-communicator/) [How to Tell a Story with Data (hbr.org)](https://hbr.org/2013/04/how-to-tell-a-story-with-data) [Two-Way Communication: 4 Tips for a More Engaged Workplace (yourthoughtpartner.com)](https://www.yourthoughtpartner.com/blog/bid/59576/4-steps-to-increase-employee-engagement-through-two-way-communication) [6 succinct steps to great data storytelling - BarnRaisers, LLC (barnraisersllc.com)](https://barnraisersllc.com/2021/05/02/6-succinct-steps-to-great-data-storytelling/) [How to Tell a Story With Data | Lucidchart Blog](https://www.lucidchart.com/blog/how-to-tell-a-story-with-data) [6 Cs of Effective Storytelling on Social Media | Cooler Insights](https://coolerinsights.com/2018/06/effective-storytelling-social-media/) [The Importance of Emotions In Presentations | Ethos3 - A Presentation Training and Design Agency](https://ethos3.com/2015/02/the-importance-of-emotions-in-presentations/) [Data storytelling: linking emotions and rational decisions (toucantoco.com)](https://www.toucantoco.com/en/blog/data-storytelling-dataviz) [Emotional Advertising: How Brands Use Feelings to Get People to Buy (hubspot.com)](https://blog.hubspot.com/marketing/emotions-in-advertising-examples) [Choosing Colors for Your Presentation Slides | Think Outside The Slide](https://www.thinkoutsidetheslide.com/choosing-colors-for-your-presentation-slides/) [How To Present Data [10 Expert Tips] | ObservePoint](https://resources.observepoint.com/blog/10-tips-for-presenting-data) [Microsoft Word - Persuasive Instructions.doc (tpsnva.org)](https://www.tpsnva.org/teach/lq/016/persinstr.pdf) [The Power of Story for Your Data (thinkhdi.com)](https://www.thinkhdi.com/library/supportworld/2019/power-story-your-data.aspx) [Common Mistakes in Data Presentation (perceptualedge.com)](https://www.perceptualedge.com/articles/ie/data_presentation.pdf) [Infographic: Here are 15 Common Data Fallacies to Avoid (visualcapitalist.com)](https://www.visualcapitalist.com/here-are-15-common-data-fallacies-to-avoid/) [Cherry Picking: When People Ignore Evidence that They Dislike – Effectiviology](https://effectiviology.com/cherry-picking/#How_to_avoid_cherry_picking) [Tell Stories with Data: Communication in Data Science | by Sonali Verghese | Towards Data Science](https://towardsdatascience.com/tell-stories-with-data-communication-in-data-science-5266f7671d7) [1. Communicating Data - Communicating Data with Tableau [Book] (oreilly.com)](https://www.oreilly.com/library/view/communicating-data-with/9781449372019/ch01.html) ## [पोस्ट-लेक्चर क्विज़](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/quiz/31) ऊपर जो आपने सीखा है, उसे पोस्ट-लेक्चर क्विज़ के साथ रिव्यू करें! ## असाइनमेंट [मार्केट रिसर्च](assignment.md) **अस्वीकरण**: यह दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। जबकि हम सटीकता के लिए प्रयासरत हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवाद में त्रुटियां या अशुद्धियां हो सकती हैं। मूल भाषा में उपलब्ध मूल दस्तावेज़ को प्रामाणिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सिफारिश की जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम उत्तरदायी नहीं हैं।