Data-Science-For-Beginners/translations/ur/4-Data-Science-Lifecycle/16-communication

ڈیٹا سائنس لائف سائیکل: مواصلات

ڈیٹا سائنس لائف سائیکل: مواصلات - اسکیچ نوٹ بذریعہ @nitya

پری لیکچر کوئز

اوپر دیے گئے پری لیکچر کوئز کے ساتھ اپنے آنے والے مواد کا علم آزمائیں!

تعارف

مواصلات کیا ہے؟

آئیے اس سبق کا آغاز اس تعریف سے کرتے ہیں کہ مواصلات کا مطلب کیا ہے۔ مواصلات کا مطلب ہے معلومات کی ترسیل یا تبادلہ۔ معلومات میں خیالات، جذبات، پیغامات، مخفی اشارے، ڈیٹا شامل ہو سکتا ہے – کوئی بھی ایسی چیز جو ایک مرسل (جو معلومات بھیج رہا ہو) چاہتا ہے کہ موصول کنندہ (جو معلومات وصول کر رہا ہو) اسے سمجھے۔ اس سبق میں، ہم مرسلین کو مواصلات کرنے والے اور موصول کنندگان کو سامعین کہیں گے۔

ڈیٹا کی مواصلات اور کہانی سنانا

ہم سمجھتے ہیں کہ جب ہم مواصلات کرتے ہیں، ہمارا مقصد معلومات کو پہنچانا یا تبادلہ کرنا ہے۔ لیکن جب آپ ڈیٹا کا مواصلات کر رہے ہوتے ہیں تو آپ کا مقصد صرف اپنے سامعین کو اعداد و شمار پہنچانا نہیں ہونا چاہیے۔ آپ کا مقصد ایک ایسی کہانی بیان کرنا ہے جو آپ کے ڈیٹا سے متاثر ہو – مؤثر ڈیٹا مواصلات اور کہانی سنانا ہاتھ میں ہاتھ دیتے ہیں۔ آپ کا سامعین وہ کہانی زیادہ یاد رکھے گا جو آپ سنائیں گے، بجائے اس کے کہ آپ صرف ایک عدد دیں۔ اس سبق میں بعد میں ہم کچھ طریقے دیکھیں گے جن سے آپ اپنی کہانی سنانے کے ذریعے اپنے ڈیٹا کی مواصلات کو مؤثر بنا سکتے ہیں۔

مواصلات کی اقسام

اس سبق میں دو مختلف قسم کی مواصلات پر بات کی جائے گی: ایک طرفہ مواصلات اور دو طرفہ مواصلات۔

ایک طرفہ مواصلات اس وقت ہوتے ہیں جب ایک مرسل معلومات بھیجتا ہے اور موصول کنندہ اس کا کوئی جواب یا تاثرات نہیں دیتا۔ ہم روزمرہ میں ایک طرفہ مواصلات کی مثالیں دیکھتے ہیں – جیسے بڑے پیمانے پر ای میلز، خبریں جب تازہ ترین کہانیاں پہنچاتی ہیں، یا جب ٹیلی ویژن کا اشتہار آپ کو بتاتا ہے کہ ان کی پروڈکٹ کیوں بہترین ہے۔ ان سب صورتوں میں، مرسل معلومات کا تبادلہ نہیں چاہتا۔ وہ صرف معلومات پہنچانا چاہتا ہے۔

دو طرفہ مواصلات اس وقت ہوتے ہیں جب تمام فریقین بطور مرسل اور موصول کنندہ دونوں کام کرتے ہیں۔ مرسل پہلے موصول کنندہ کو معلومات دیتا ہے اور موصول کنندہ جواب یا تاثرات دیتا ہے۔ جب ہم مواصلات کے بارے میں بات کرتے ہیں تو عام طور پر یہی دو طرفہ مواصلات مراد ہوتے ہیں۔ ہم عام طور پر لوگوں کو بات چیت کرتے ہوئے سوچتے ہیں – خواہ وہ شخصی ملاقات ہو، فون کال، سوشل میڈیا یا ٹیکسٹ میسج کے ذریعے۔

جب آپ ڈیٹا کا مواصلات کر رہے ہوں گے تو کچھ مواقع پر آپ ایک طرفہ مواصلات استعمال کریں گے (جیسے کسی کانفرنس میں پیشکش کرنا یا بڑے گروپ کو جہاں سوالات فوراً نہیں کیے جاتے) اور کچھ مواقع پر دو طرفہ مواصلات (جیسے چند اسٹیک ہولڈرز کو راضی کرنا یا کسی ساتھی کو قائل کرنا کہ وقت اور محنت کچھ نیا بنانے میں لگائی جائے) کی ضرورت پڑے گی۔

مؤثر مواصلات

مواصلات کرنے والے کے طور پر آپ کی ذمہ داریاں

مواصلات کرتے ہوئے آپ کا کام ہے کہ یہ یقینی بنائیں کہ آپ کے سامعین وہ معلومات حاصل کریں جو آپ چاہ رہے ہیں کہ وہ حاصل کریں۔ جب آپ ڈیٹا کا مواصلات کر رہے ہوتے ہیں تو آپ نہیں چاہتے کہ آپ کے سامعین صرف اعداد و شمار حاصل کریں، آپ چاہتے ہیں کہ وہ ایک کہانی حاصل کریں جو آپ کے ڈیٹا سے متاثر ہو۔ ایک اچھا ڈیٹا مواصلات کرنے والا اچھا کہانی سنانے والا ہوتا ہے۔

ڈیٹا کے ساتھ کہانی کیسے سنائیں؟ اس کے لا تعداد طریقے ہیں – لیکن یہاں 6 طریقے ہیں جن پر ہم اس سبق میں بات کریں گے:

1. اپنے سامعین، اپنے ذریعہ، اور مواصلات کے طریقے کو سمجھیں
2. اختتام کو ذہن میں رکھ کر شروع کریں
3. اسے ایک حقیقی کہانی کی طرح اپروچ کریں
4. معنی خیز الفاظ اور فریز استعمال کریں
5. جذبات کا استعمال کریں

ان حکمت عملیوں کی تفصیل نیچے دی گئی ہے۔

1. اپنے سامعین، چینل اور مواصلات کے طریقہ کار کو سمجھیں

جس طرح آپ اپنے خاندان کے افراد سے مختلف انداز میں بات کرتے ہیں، اپنے دوستوں سے بھی مختلف الفاظ اور فریز استعمال کرتے ہیں جو وہ سمجھ سکیں، اسی طرح آپ کو ڈیٹا کی مواصلات کرتے وقت بھی ایک ہی طریقہ اختیار کرنا چاہیے۔ سوچیں کہ آپ کس سے بات کر رہے ہیں۔ ان کے مقاصد اور اس سیاق و سباق کے بارے میں سوچیں جو وہ اس صورتحال کے بارے میں رکھتے ہیں جسے آپ سمجھا رہے ہیں۔

آپ زیادہ تر اپنے سامعین کو ایک زمرے میں شامل کر سکتے ہیں۔ ایک ہارورڈ بزنس ریویو کے آرٹیکل “How to Tell a Story with Data” میں، ڈیل کے ایگزیکٹو اسٹریٹجسٹ جم اسٹائکیلیٹر نے سامعین کی پانچ اقسام کی شناخت کی ہے:

• نوآموز: موضوع کا پہلا تعارف، مگر سادہ بنانے کی خواہش نہیں
• عام فہم: موضوع سے واقف، مگر ایک عمومی سمجھ اور بڑے تصورات چاہتے ہیں
• انتظامی: پیچیدگیوں اور باہم تعلقات کی عملی سمجھ کے ساتھ تفصیل تک رسائی
• ماہر: مزید تلاش و دریافت، کہانی سنانے کی کم مگر تفصیل زیادہ
• ایگزیکٹو: صرف اہمیت اور نتائج کو سمجھنے کے لیے وقت ہوتا ہے

یہ زمرے آپ کو اپنے سامعین کو ڈیٹا پیش کرنے کے طریقہ کار کا تعین کرنے میں مدد دے سکتے ہیں۔

مزید برآں، آپ کو اپنے سامعین کے ساتھ بات چیت کے چینل کے بارے میں بھی سوچنا چاہیے۔ آپ کا رویہ میمو یا ای میل لکھنے کے مقابلے میں میٹنگ کرنے یا کانفرنس میں پیش کرنے کا مختلف ہو سکتا ہے۔

اپنے سامعین کو سمجھنے کے علاوہ، یہ بھی اہم ہے کہ آپ کس طریقے سے بات کریں گے (ایک طرفہ یا دو طرفہ مواصلات استعمال کریں گے)۔

اگر آپ زیادہ تر نوآموز سامعین کے ساتھ ایک طرفہ مواصلات کر رہے ہیں، تو آپ کو پہلے سامعین کو تعلیم دینی ہوگی اور صحیح سیاق و سباق دینا ہوگا۔ پھر آپ اپنا ڈیٹا ان کے سامنے پیش کریں اور بتائیں کہ آپ کے ڈیٹا کا کیا مطلب ہے اور کیوں اہم ہے۔ اس صورت میں، آپ کو وضاحت پر مکمل توجہ دینی چاہیے کیونکہ آپ کا سامعین آپ سے براہِ راست سوالات نہیں کر سکتا۔

اگر آپ زیادہ تر انتظامی سامعین کے ساتھ دو طرفہ مواصلات کر رہے ہیں، تو آپ کو شاید اپنی سامعین کو تعلیم دینے یا زیادہ سیاق و سباق فراہم کرنے کی ضرورت نہیں ہوگی۔ آپ براہِ راست ڈیٹا پر بات کر سکتے ہیں جو آپ نے جمع کیا ہے اور کیوں وہ اہم ہے۔ اس صورتحال میں آپ کو اپنی پیشکش کا وقت اور کنٹرول اہم ہوگا۔ دو طرفہ مواصلات میں (خاص طور پر انتظامی سامعین کے ساتھ جو "پیچیدگیوں اور باہم تعلقات کی عملی سمجھ کے ساتھ تفصیل تک رسائی" چاہتے ہیں) سوالات سامنے آ سکتے ہیں جو بحث کو اس کہانی سے ہٹا سکتے ہیں جو آپ سنانا چاہتے ہیں۔ جب ایسا ہو، تو آپ بات چیت کو واپس اپنی کہانی کی طرف موڑنے کی کوشش کر سکتے ہیں۔

2. اختتام کو ذہن میں رکھ کر شروع کریں

اختتام کو ذہن میں رکھ کر شروع کرنے کا مطلب ہے کہ آپ اپنے سامعین کے لیے متوقع نتائج کو سمجھیں اس سے پہلے کہ آپ انہیں معلومات دیں۔ اس بات پر سوچ سمجھ کر کہ آپ اپنے سامعین کو کیا پہنچانا چاہتے ہیں، آپ ایک ایسی کہانی بنا سکتے ہیں جو وہ فالو کر سکیں۔ یہ طریقہ کار ایک طرفہ اور دو طرفہ دونوں مواصلات کے لیے موزوں ہے۔

آپ اختتام کو ذہن میں کیسے رکھتے ہیں؟ اپنے ڈیٹا کی مواصلات کرنے سے پہلے، اپنے مرکزی نکات لکھ لیں۔ پھر جب آپ کہانی تیار کر رہے ہوں، اپنے آپ سے پوچھیں، "یہ کہانی کے ساتھ کیسے جُڑتا ہے؟"

خبردار رہیں – اختتام کو ذہن میں رکھ کر شروع کرنا بہترین ہے لیکن آپ صرف ایسے ڈیٹا کی مواصلات نہ کریں جو آپ کے متوقع نتائج کی تائید کرتا ہو۔ ایسا کرنا Cherry-Picking کہلاتا ہے، جس کا مطلب ہے کہ مواصلات کرنے والا صرف وہ ڈیٹا پیش کرتا ہے جو ان کے نقطہ نظر کی حمایت کرتا ہو اور باقی ڈیٹا نظر انداز کر دیتا ہے۔

اگر آپ کا جمع کردہ تمام ڈیٹا آپ کے متوقع نتائج کی حمایت کرتا ہے تو بہت اچھا۔ لیکن اگر کچھ ڈیٹا آپ کے نتائج کی تائید نہیں کرتا، یا آپ کے مرکزی نکات کے مخالف ہے، تو آپ کو وہ بھی پیش کرنا چاہیے۔ اگر ایسا ہوتا ہے تو اپنے سامعین کے ساتھ کھلے دل سے بات کریں اور انہیں بتائیں کہ آپ اپنی کہانی پر قائم کیوں ہیں حالانکہ تمام ڈیٹا اس کی حمایت نہیں کرتا۔

3. اسے ایک حقیقی کہانی کی طرح اپروچ کریں

روایتی کہانی پانچ مرحلوں میں ہوتی ہے۔ آپ نے شاید یہ مرحلے سنے ہوں: تعارف، بڑھتا ہوا عمل، عروج، زوال، اور اختتامی بیان۔ یا آسانی سے یاد رکھنے کے لیے: سیاق و سباق، تنازعہ، عروج، اختتام، خلاصہ۔ جب آپ ڈیٹا اور کہانی بیان کر رہے ہوں تو آپ ایک مشابہ طریقہ اختیار کر سکتے ہیں۔

آپ سیاق و سباق سے شروع کر سکتے ہیں، حالت ایک جیسے یقینی بنائیں اور اپنی سننے والی جماعت کو تیار کریں۔ پھر تنازعہ متعارف کرائیں۔ آپ نے یہ ڈیٹا کیوں جمع کیا؟ آپ کونسے مسائل حل کرنا چاہتے تھے؟ اس کے بعد عروج آتا ہے۔ ڈیٹا کیا ہے؟ اس کا مطلب کیا ہے؟ ڈیٹا ہمیں کون سے حل بتاتا ہے؟ پھر آپ اختتام کی طرف جاتے ہیں جہاں آپ مسئلہ اور پیش کردہ حلوں کو دھرائیں۔ آخر میں آپ خلاصہ کریں، اپنے کلیدی نکات اور اگلے اقدامات جو آپ ٹیم کو تجویز کرتے ہیں۔

4. معنی خیز الفاظ اور فریز استعمال کریں

اگر آپ اور میں ایک پراڈکٹ پر کام کر رہے ہوتے اور میں آپ سے کہتا، "ہمارے صارفین کو ہمارے پلیٹ فارم پر آن بورڈ ہونے میں کافی وقت لگتا ہے"، تو آپ "کافی وقت" کو کتنی دیر سمجھیں گے؟ ایک گھنٹہ؟ ایک ہفتہ؟ جاننا مشکل ہے۔ اگر میں یہ بات پوری سامعین سے کروں تو ہر کوئی مختلف اندازہ کرے گا کہ صارفین کو آن بورڈ ہونے میں کتنا وقت لگتا ہے۔

اس کے بجائے، اگر میں کہوں، "ہمارے صارفین کو ہمارے پلیٹ فارم پر سائن اپ اور آن بورڈ ہونے میں اوسطاً 3 منٹ لگتے ہیں۔"

یہ پیغام زیادہ واضح ہے۔ ڈیٹا کی مواصلات کرتے وقت یہ سوچنا آسان ہے کہ آپ کا کل سامعین بھی آپ کی طرح سوچتے ہیں، لیکن ایسا ہمیشہ نہیں ہوتا۔ اپنے ڈیٹا اور اس کے معنی کے بارے میں وضاحت دینا آپ کی ذمہ داری ہے۔ اگر ڈیٹا یا کہانی واضح نہ ہو تو سامعین کو سمجھنے میں مشکل ہوگی اور وہ آپ کے کلیدی نکات نہیں لے پائیں گے۔

آپ ڈیٹا کو زیادہ واضح طریقے سے پیش کر سکتے ہیں جب آپ معنی خیز الفاظ اور فریز استعمال کریں، مبہم الفاظ کے بجائے۔ چند مثالیں درج ذیل ہیں:

• ہمارا سال شاندار رہا!
  • ایک شخص کے لیے شاندار سال کا مطلب ہو سکتا ہے 2% - 3% آمدنی میں اضافہ، اور دوسرے کے لیے 50% - 60% اضافہ۔
• ہمارے صارفین کی کامیابی کی شرح میں زبردست اضافہ ہوا۔
  • زبردست اضافہ کتنا بڑا ہوتا ہے؟
• اس کوشش کے لیے اہم محنت کی ضرورت ہوگی۔
  • کتنی محنت اہم سمجھی جائے؟

مبہم الفاظ استعمال کرنا ان اعداد و شمار کے تعارف کے طور پر مفید ہو سکتا ہے جو آنے والے ہوں، یا آپ کی کہانی کے خلاصے کے طور پر۔ مگر دھیان رکھیں کہ آپ کی پیشکش کا ہر حصہ آپ کے سامعین کے لیے واضح ہو۔

5. جذبات کا استعمال کریں

جذبات کہانی سنانے میں کلیدی ہیں۔ ڈیٹا کے ساتھ کہانی سناتے وقت یہ اور بھی اہم ہو جاتا ہے۔ جب آپ ڈیٹا پیش کرتے ہیں تو سب کچھ اس بات پر مرکوز ہوتا ہے کہ آپ چاہتے ہیں کہ آپ کا سامعین کون سی باتیں لے کر جائے۔ جب آپ سامعین میں جذبات جگاتے ہیں تو وہ ہمدردی کرتے ہیں، اور عمل کرنے کا امکان بڑھ جاتا ہے۔ جذبات آپ کے پیغام کو زیادہ یادگار بناتے ہیں۔

آپ نے ٹی وی اشتہارات میں یہ محسوس کیا ہوگا۔ کچھ اشتہارات بہت سنجیدہ ہوتے ہیں اور اداسی کے جذبات استعمال کر کے اپنے سامعین سے جڑتے ہیں تاکہ جو ڈیٹا وہ پیش کر رہے ہیں وہ نمایاں ہو جائے۔ یا کچھ اشتہارات خوشگوار اور خوش مزاج ہوتے ہیں جو آپ کو ان کے ڈیٹا کے ساتھ خوشگوار محسوس کروا سکتے ہیں۔

آپ ڈیٹا کی مواصلات میں جذبات کیسے استعمال کرتے ہیں؟ کچھ طریقے درج ذیل ہیں:

• گواہی اور ذاتی کہانیاں استعمال کریں
  • جب ڈیٹا جمع کریں تو کوانٹیٹیٹو اور کوالٹیٹو دونوں ڈیٹا حاصل کریں اور دونوں کی مواصلات میں شمولیت کریں۔ اگر آپ کا ڈیٹا بنیادی طور پر مقداری ہے تو افراد کی کہانیاں دریافت کریں تاکہ ان کے تجربات کو بہتر سمجھ سکیں جو آپ کے ڈیٹا میں بیان ہو رہی ہیں۔
• تصویریں استعمال کریں
  • تصویریں سامع کو اپنے آپ کو کسی صورتحال میں دیکھنے میں مدد دیتی ہیں۔ جب آپ تصویریں استعمال کرتے ہیں، تو آپ سامع کو ایسے جذبات کی طرف لے جا سکتے ہیں جنہیں آپ چاہتے ہیں وہ محسوس کریں۔
• رنگ استعمال کریں
  • مختلف رنگ مختلف جذبات جگاتے ہیں۔ عام رنگ اور ان کے جذبات درج ذیل ہیں۔ دھیان رکھیں کہ رنگ مختلف ثقافتوں میں مختلف معنی دے سکتے ہیں۔
    • نیلا عموماً امن اور اعتماد کے جذبات دیتا ہے
    • سبز عموماً فطرت اور ماحول سے جڑا ہوتا ہے
    • سرخ عموماً جذبہ اور جوش دیتا ہے
    • پیلا عموماً پرامید اور خوشی کی علامت ہوتا ہے

مواصلات کا کیس اسٹڈی

ایمرسن ایک موبائل ایپ کے پروڈکٹ مینیجر ہیں۔ ایمرسن نے دیکھا ہے کہ صارفین ہفتے کے اختتام پر 42% زیادہ شکایات اور بگز رپورٹ کرتے ہیں۔ ایمرسن نے یہ بھی دیکھا کہ جو صارفین شکایت جمع کرواتے ہیں اور 48 گھنٹے کے اندر ان کا جواب نہیں ملتا، وہ 32% زیادہ ممکن ہے کہ ایپ کو اسٹور میں 1 یا 2 کی درجہ بندی دیں۔

تحقیقات کرنے کے بعد، ایمرسن کے پاس چند حل ہیں جو مسئلہ حل کریں گے۔ ایمرسن نے کمپنی کے 3 لیڈز کے ساتھ 30 منٹ کی میٹنگ مقرر کی تاکہ ڈیٹا اور تجویز کردہ حلوں کی مواصلات کریں۔

اس میٹنگ میں ایمرسن کا مقصد ہے کہ کمپنی کے لیڈز یہ سمجھیں کہ نیچے دیے گئے دو حل ایپ کی درجہ بندی کو بہتر بنا سکتے ہیں، جو ممکنہ طور پر زیادہ آمدنی میں تبدیل ہوگا۔

حل 1. ہفتے کے اختتام پر کام کرنے کے لیے کسٹمر سروس کے نمائندے مقرر کریں

حل 2. ایک نیا کسٹمر سروس ٹکٹنگ سسٹم خریدیں جہاں کسٹمر سروس نمائندے آسانی سے شناخت کر سکیں کہ کون سی شکایات سب سے زیادہ طویل عرصے سے قطار میں ہیں – تاکہ وہ فوری طور پر ان کا حل کر سکیں۔

میٹنگ میں، ایمرسن 5 منٹ اس بات کی وضاحت کرتے ہیں کہ ایپ اسٹور میں کم درجہ بندی ہونا کیوں برا ہے، 10 منٹ تحقیق کے عمل اور رجحانات کی شناخت کی وضاحت کرتے ہیں، 10 منٹ حالیہ صارفین کی شکایات بیان کرتے ہیں، اور آخری 5 منٹ میں ممکنہ دو حلوں کا خلاصہ پیش کرتے ہیں۔ کیا یہ ایمرسن کے لیے اس اجلاس کے دوران مؤثر طریقہ تھا کہ وہ بات چیت کرے؟

اجلاس کے دوران، ایک کمپنی کے رہنما نے ان گاہکوں کی شکایات کے 10 منٹ پر توجہ مرکوز کی جن پر ایمرسن نے بات کی۔ اجلاس کے بعد، یہ شکایات ہی واحد چیز تھیں جو اس ٹیم کے رہنما کو یاد رہیں۔ ایک اور کمپنی کا رہنما زیادہ تر ایمرسن کی تحقیق کے عمل کی وضاحت پر توجہ مرکوز کرتا رہا۔ تیسرا کمپنی کا رہنما ایمرسن کی تجویز کردہ حل کو یاد رکھتا تھا لیکن اس بات کا یقین نہیں تھا کہ ان حلوں کو کیسے نافذ کیا جا سکتا ہے۔

مندرجہ بالا صورتحال میں، آپ دیکھ سکتے ہیں کہ ایمرسن جو چاہتا تھا کہ ٹیم کے رہنما اجلاس سے لے کر جائیں، اور وہ جو حقیقت میں اجلاس سے لے کر گئے، ان میں ایک بڑا فرق تھا۔ نیچے ایمرسن کے لیے ایک دوسرا طریقہ کار پیش کیا گیا ہے جس پر غور کیا جا سکتا ہے۔

ایمرسن اس طریقہ کو کیسے بہتر بنا سکتا ہے؟
سیاق و سباق، تنازعہ، عروج، اختتام، نتیجہ
سیاق و سباق - ایمرسن ابتدائی 5 منٹ اس پورے معاملے کا تعارف کروانے اور اس بات کو یقینی بنانے میں گزار سکتا ہے کہ ٹیم کے رہنما سمجھ جائیں کہ مسائل کمپنی کے لیے اہم میٹرکس جیسے آمدنی کو کیسے متاثر کرتے ہیں۔

یہ کچھ یوں بیان کیا جا سکتا ہے: "اس وقت، ہمارے ایپ کی ایپ اسٹور میں درجہ بندی 2.5 ہے۔ ایپ اسٹور میں درجہ بندی ایپ اسٹور آپٹیمائزیشن کے لیے بہت اہم ہے، جو یہ طے کرتی ہے کہ کتنے صارفین ہمارے ایپ کو تلاش کے دوران دیکھتے ہیں، اور ہمارا ایپ ممکنہ صارفین کو کیسے نظر آتا ہے۔ اور ظاہر ہے، ہمارے صارفین کی تعداد براہ راست آمدنی سے منسلک ہے۔"

تنازعہ پھر ایمرسن اگلے تقریباً 5 منٹ تنازعے پر بات کر سکتا ہے۔

یہ کچھ یوں ہو سکتا ہے: "ہفتے کے آخر میں صارفین کی طرف سے شکایات اور بگ رپورٹس 42% زیادہ جمع ہوتی ہیں۔ وہ صارفین جو 48 گھنٹوں کے بعد بھی اپنی شکایت کا جواب نہیں پاتے، ایپ اسٹور میں 2 سے زیادہ کی درجہ بندی دینے کے امکانات 32% کم ہو جاتے ہیں۔ ہمارے ایپ کی درجہ بندی کو 4 پر بڑھانا ہماری نظر آنے والی تعداد کو 20-30٪ تک بہتر کرے گا، جس سے میری پیش گوئی کے مطابق آمدنی میں 10٪ اضافہ ہوگا۔" ظاہر ہے، ایمرسن کو ان اعداد و شمار کی توجیح کے لیے تیار رہنا چاہیے۔

عروج بنیاد رکھ کر، ایمرسن تقریباً 5 منٹ عروج پر بات کر سکتا ہے۔

ایمرسن تجویز کردہ حل پیش کر سکتا ہے، یہ واضح کر سکتا ہے کہ یہ حل مسائل کو کیسے حل کریں گے، یہ بھی بتا سکتا ہے کہ ان حلوں کو موجودہ ورک فلو میں کیسے نافذ کیا جا سکتا ہے، ان کی لاگت کتنی ہے، ان کا ROI کیا ہوگا، اور شاید کچھ اسکرین شاٹس یا وائر فریمز دکھا سکتا ہے کہ نافذ کیے جانے پر یہ حل کیسے دکھیں گے۔ ایمرسن 48 گھنٹے سے زیادہ انتظار کرنے والے صارفین کے تاثرات بھی پیش کر سکتا ہے جن کی شکایت کا جواب دیا گیا، اور کمپنی میں موجودہ کسٹمر سروس نمائندے کی جانب سے موجودہ ٹکٹنگ سسٹم پر تبصرے بھی شیئر کر سکتا ہے۔

اختتام اب ایمرسن 5 منٹ کمپنی کے درپیش مسائل کو دوبارہ بیان کرنے، تجویز کردہ حلوں کا جائزہ لینے، اور یہ دکھانے میں گزار سکتا ہے کہ یہ حل کیوں درست ہیں۔

نتیجہ چونکہ یہ ایک ایسا اجلاس ہے جس میں چند اسٹیک ہولڈرز شامل ہیں جہاں دو طرفہ بات چیت ہوگی، ایمرسن پھر سوالات کے لیے 10 منٹ چھوڑنے کا منصوبہ بنا سکتا ہے تاکہ یقینی بنایا جا سکے کہ ٹیم کے رہنما جس چیز کو سمجھنے میں الجھن محسوس کر رہے ہیں اسے اجلاس ختم ہونے سے پہلے واضح کیا جا سکے۔

اگر ایمرسن طریقہ کار نمبر 2 اپناتا ہے، تو بہت زیادہ امکان ہے کہ ٹیم کے رہنما اجلاس سے وہی لے کر جائیں جو ایمرسن چاہتا تھا کہ وہ لے کر جائیں — یعنی شکایات اور بگس کو سنبھالنے کے طریقے کو بہتر بنایا جا سکتا ہے، اور اس بہتری کے لیے دو حل موجود ہیں جنہیں نافذ کیا جا سکتا ہے۔ یہ طریقہ زیادہ مؤثر ہوگا ڈیٹا اور کہانی کو بات چیت کرنے کا جو ایمرسن کرنا چاہتا ہے۔

نتیجہ

اہم نکات کا خلاصہ

• بات چیت کرنے کا مطلب ہے معلومات پہنچانا یا تبادلہ کرنا۔
• جب آپ ڈیٹا پہنچا رہے ہوں، آپ کا مقصد صرف نمبروں کو اپنے سامعین تک پہنچانا نہیں ہونا چاہیے۔ آپ کا مقصد ایک ایسی کہانی پہنچانا ہونا چاہیے جو آپ کے ڈیٹا سے مطلع ہو۔
• بات چیت کی دو اقسام ہیں، ایک طرفہ بات چیت (معلومات بغیر جواب کے پہنچائی جاتی ہے) اور دو طرفہ بات چیت (معلومات آگے پیچھے پہنچائی جاتی ہے)۔
• کئی حکمت عملی ہیں جو آپ اپنے ڈیٹا کے ساتھ کہانی سنانے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں، ہم نے پانچ حکمت عملیوں پر بات کی ہیں:
  • اپنے سامعین، اپنے ذریعہ، اور اپنے بات چیت کے طریقے کو سمجھیں
  • اختتام کو ذہن میں رکھ کر شروع کریں
  • اسے ایک حقیقی کہانی کی طرح اپروچ کریں
  • بامعنی الفاظ اور فقرے استعمال کریں
  • احساسات استعمال کریں

خود مطالعہ کے لیے تجویز کردہ وسائل

The Five C's of Storytelling - Articulate Persuasion

1.4 Your Responsibilities as a Communicator – Business Communication for Success (umn.edu)

How to Tell a Story with Data (hbr.org)

Two-Way Communication: 4 Tips for a More Engaged Workplace (yourthoughtpartner.com)

6 succinct steps to great data storytelling - BarnRaisers, LLC (barnraisersllc.com)

How to Tell a Story With Data | Lucidchart Blog

6 Cs of Effective Storytelling on Social Media | Cooler Insights

The Importance of Emotions In Presentations | Ethos3 - A Presentation Training and Design Agency

Data storytelling: linking emotions and rational decisions (toucantoco.com)

Emotional Advertising: How Brands Use Feelings to Get People to Buy (hubspot.com)

Choosing Colors for Your Presentation Slides | Think Outside The Slide

How To Present Data [10 Expert Tips] | ObservePoint

Microsoft Word - Persuasive Instructions.doc (tpsnva.org)

The Power of Story for Your Data (thinkhdi.com)

Common Mistakes in Data Presentation (perceptualedge.com)

Infographic: Here are 15 Common Data Fallacies to Avoid (visualcapitalist.com)

Cherry Picking: When People Ignore Evidence that They Dislike – Effectiviology

Tell Stories with Data: Communication in Data Science | by Sonali Verghese | Towards Data Science

1. Communicating Data - Communicating Data with Tableau [Book] (oreilly.com)

لیcture کے بعد کا کوئز

اوپر دیے گئے پس لیچر کوئز کے ساتھ جو کچھ آپ نے ابھی سیکھا ہے اس کا جائزہ لیں!

اسائنمنٹ

Market Research

---

ڈس کلیمر: یہ دستاویز AI ترجمہ سروس Co-op Translator کے ذریعے ترجمہ کی گئی ہے۔ جبکہ ہم درستگی کے لیے کوشاں ہیں، براہ کرم اس بات سے آگاہ رہیں کہ خودکار ترجمے میں غلطیاں یا عدم درستیاں ہو سکتی ہیں۔ اصل دستاویز اپنے مادری زبان میں مستند ماخذ سمجھی جائے گی۔ حساس معلومات کے لیے پیشہ ور انسانی ترجمہ کی سفارش کی جاتی ہے۔ اس ترجمے کے استعمال سے پیدا ہونے والی کسی بھی غلط فہمی یا غلط تشریح کی ذمہ داری ہم قبول نہیں کرتے۔