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

ഡാറ്റ സയൻസ് ലൈഫ്‌സൈക്കിൾ: കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ

ഡാറ്റ സയൻസ് ലൈഫ്‌സൈക്കിൾ: കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ - സ്കെച്ച്നോട്ട് @nitya എന്നവരാൽ

പ്രി-ലെക്ചർ ക്വിസ്

മുകളിൽ നൽകിയ പ്രി-ലെക്ചർ ക്വിസിലൂടെ വരാനിരിക്കുന്നതിന്റെ നിങ്ങളുടെ അറിവ് പരീക്ഷിക്കൂ!

പരിചയം

കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ എന്താണ്?

കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ എന്താണെന്ന് നിർവചിക്കുന്നതിലൂടെ ഈ പാഠം ആരംഭിക്കാം. കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ എന്നത് വിവരങ്ങൾ കൈമാറുകയോ കൈമാറ്റം നടത്തുകയോ ചെയ്യുന്നതാണ്. വിവരങ്ങൾ ആശയങ്ങൾ, ചിന്തകൾ, അനുഭവങ്ങൾ, സന്ദേശങ്ങൾ, രഹസ്യ സൂചനകൾ, ഡാറ്റ എന്നിവയാകാം – ഒരു സെൻഡർ (വിവരം അയക്കുന്നവൻ) ഒരു റിസീവർ (വിവരം സ്വീകരിക്കുന്നവൻ) മനസിലാക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഏതെങ്കിലും വസ്തു. ഈ പാഠത്തിൽ, സെൻഡർമാരെ കമ്മ്യൂണിക്കേറ്റർമാരായി, റിസീവർമാരെ പ്രേക്ഷകരായി പരാമർശിക്കും.

ഡാറ്റ കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ & കഥ പറയൽ

കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ ചെയ്യുമ്പോൾ ലക്ഷ്യം വിവരങ്ങൾ കൈമാറുകയോ കൈമാറ്റം നടത്തുകയോ ചെയ്യുന്നതാണെന്ന് നമുക്ക് മനസ്സിലായിട്ടുണ്ട്. എന്നാൽ ഡാറ്റ കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ ചെയ്യുമ്പോൾ, നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകർക്കു സംഖ്യകൾ മാത്രം കൈമാറുക എന്നത് ലക്ഷ്യമാകരുത്. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയിൽ നിന്നുള്ള ഒരു കഥ കമ്മ്യൂണിക്കേറ്റ് ചെയ്യുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം - ഫലപ്രദമായ ഡാറ്റ കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻയും കഥ പറയലും കൈകോർത്ത് നടക്കുന്നു. നിങ്ങൾ പറയുന്ന കഥ പ്രേക്ഷകർക്ക് ഒരു സംഖ്യ നൽകുന്നതേക്കാൾ കൂടുതൽ ഓർമ്മയിൽ നിൽക്കും. ഈ പാഠത്തിൽ പിന്നീട്, ഡാറ്റ കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായി കമ്മ്യൂണിക്കേറ്റ് ചെയ്യാൻ കഥ പറയൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ചില മാർഗങ്ങൾ പരിശോധിക്കും.

കമ്മ്യൂണിക്കേഷന്റെ തരം

ഈ പാഠത്തിൽ രണ്ട് വ്യത്യസ്ത തരത്തിലുള്ള കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ ചർച്ച ചെയ്യും, ഒന്ന്-വേ കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ, രണ്ട്-വേ കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ.

ഒന്ന്-വേ കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ സെൻഡർ ഒരു റിസീവറിലേക്ക് വിവരങ്ങൾ അയയ്ക്കുമ്പോൾ, പ്രതികരണമോ ഫീഡ്ബാക്കോ ഇല്ലാതെ നടക്കുന്നു. നാം ദിവസേന ഒന്ന്-വേ കമ്മ്യൂണിക്കേഷന്റെ ഉദാഹരണങ്ങൾ കാണുന്നു – ബൾക്ക്/മാസ് ഇമെയിലുകളിൽ, വാർത്തകൾ ഏറ്റവും പുതിയ കഥകൾ നൽകുമ്പോൾ, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ടെലിവിഷൻ പരസ്യം അവരുടെ ഉൽപ്പന്നം എങ്ങനെ മികച്ചതാണെന്ന് അറിയിക്കുമ്പോൾ. ഈ എല്ലാ സാഹചര്യങ്ങളിലും, സെൻഡർ വിവരങ്ങൾ കൈമാറാൻ മാത്രമാണ് ശ്രമിക്കുന്നത്.

രണ്ട്-വേ കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ എല്ലാ പങ്കാളികളും സെൻഡറും റിസീവറും ആയി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ നടക്കുന്നു. ഒരു സെൻഡർ ഒരു റിസീവറിലേക്ക് കമ്മ്യൂണിക്കേറ്റ് ചെയ്യുന്നു, റിസീവർ ഫീഡ്ബാക്ക് അല്ലെങ്കിൽ പ്രതികരണം നൽകുന്നു. രണ്ട്-വേ കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ സാധാരണയായി നമ്മൾ കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ എന്ന് പറയുമ്പോൾ മനസ്സിലാക്കുന്നത് ആണ്. സാധാരണയായി ആളുകൾ ഒരു സംഭാഷണത്തിൽ ഏർപ്പെടുന്നുവെന്ന് കരുതുന്നു - നേരിൽ, ഫോൺ കോൾ, സോഷ്യൽ മീഡിയ, അല്ലെങ്കിൽ ടെക്സ്റ്റ് സന്ദേശം വഴി.

ഡാറ്റ കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ ചെയ്യുമ്പോൾ, ചിലപ്പോൾ നിങ്ങൾ ഒന്ന്-വേ കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ ഉപയോഗിക്കും (ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു സമ്മേളനത്തിൽ പ്രദർശിപ്പിക്കുമ്പോൾ, അല്ലെങ്കിൽ വലിയ കൂട്ടത്തിൽ നേരിട്ട് ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കപ്പെടാത്തപ്പോൾ) കൂടാതെ ചിലപ്പോൾ രണ്ട്-വേ കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ ഉപയോഗിക്കും (ഉദാഹരണത്തിന്, ചില സ്റ്റേക്ക്‌ഹോൾഡർമാരെ ബൈ-ഇൻക്ക് പ്രേരിപ്പിക്കാൻ, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ടീമംഗത്തെ പുതിയ ഒന്നൊരുക്കാൻ സമയം, ശ്രമം ചെലവഴിക്കണമെന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ).

ഫലപ്രദമായ കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ

കമ്മ്യൂണിക്കേറ്ററായി നിങ്ങളുടെ ഉത്തരവാദിത്വങ്ങൾ

കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ ചെയ്യുമ്പോൾ, നിങ്ങളുടെ റിസീവർ(മാർ) നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ സ്വീകരിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക നിങ്ങളുടെ ജോലി ആണ്. ഡാറ്റ കമ്മ്യൂണിക്കേറ്റ് ചെയ്യുമ്പോൾ, നിങ്ങൾക്ക് റിസീവർമാരെ സംഖ്യകൾ മാത്രം സ്വീകരിക്കാൻ ആഗ്രഹമില്ല, ഡാറ്റയിൽ നിന്നുള്ള ഒരു കഥ അവർക്ക് മനസ്സിലാകണം. നല്ല ഡാറ്റ കമ്മ്യൂണിക്കേറ്റർ നല്ല കഥ പറയുന്നവനാണ്.

ഡാറ്റയോടെ കഥ എങ്ങനെ പറയാം? അനന്തമായ മാർഗങ്ങൾ ഉണ്ട് – എന്നാൽ താഴെ 6 മാർഗങ്ങൾ ഈ പാഠത്തിൽ ചർച്ച ചെയ്യും.

1. നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകരെ, നിങ്ങളുടെ മീഡിയം, & നിങ്ങളുടെ കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ രീതി മനസ്സിലാക്കുക
2. അവസാനത്തെ മനസ്സിലാക്കി തുടങ്ങുക
3. ഒരു യഥാർത്ഥ കഥപോലെ സമീപിക്കുക
4. അർത്ഥമുള്ള വാക്കുകളും വാചകങ്ങളും ഉപയോഗിക്കുക
5. ഭാവന ഉപയോഗിക്കുക

ഈ ഓരോ തന്ത്രങ്ങളും താഴെ കൂടുതൽ വിശദമായി വിശദീകരിച്ചിരിക്കുന്നു.

1. നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകരെ, നിങ്ങളുടെ ചാനൽ & നിങ്ങളുടെ കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ രീതി മനസ്സിലാക്കുക

നിങ്ങൾ കുടുംബാംഗങ്ങളുമായി സംസാരിക്കുന്ന വിധം നിങ്ങളുടെ സുഹൃത്തുക്കളുമായി സംസാരിക്കുന്ന വിധത്തിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായിരിക്കാം. നിങ്ങൾ സംസാരിക്കുന്ന ആളുകൾക്ക് മനസ്സിലാകാൻ സാധ്യതയുള്ള വ്യത്യസ്ത വാക്കുകളും വാചകങ്ങളും നിങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാം. ഡാറ്റ കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ ചെയ്യുമ്പോഴും അതേ സമീപനം സ്വീകരിക്കണം. നിങ്ങൾ ആരെ കമ്മ്യൂണിക്കേറ്റ് ചെയ്യുകയാണ് എന്ന് ചിന്തിക്കുക. അവരുടെ ലക്ഷ്യങ്ങളും നിങ്ങൾ വിശദീകരിക്കുന്ന സാഹചര്യവും പരിഗണിക്കുക.

നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകരുടെ ഭൂരിഭാഗം ഒരു വിഭാഗത്തിൽ ഉൾപ്പെടുത്താൻ സാധിക്കും. ഹാർവാർഡ് ബിസിനസ് റിവ്യൂ ലേഖനമായ “How to Tell a Story with Data” ൽ, ഡെൽ എക്സിക്യൂട്ടീവ് സ്ട്രാറ്റജിസ്റ്റ് ജിം സ്റ്റിക്കിലീഥർ അഞ്ച് പ്രേക്ഷക വിഭാഗങ്ങൾ തിരിച്ചറിഞ്ഞിട്ടുണ്ട്.

• നോവിസ്: വിഷയം ആദ്യമായി പരിചയപ്പെടുന്നു, എന്നാൽ അതി ലളിതീകരണം വേണ്ട
• ജനറലിസ്റ്റ്: വിഷയം അറിയുന്നു, എന്നാൽ ഒരു അവലോകനവും പ്രധാന വിഷയങ്ങളും അന്വേഷിക്കുന്നു
• മാനേജീരിയൽ: സങ്കീർണ്ണതകളും പരസ്പരബന്ധങ്ങളും ഉൾപ്പെടെയുള്ള ആഴത്തിലുള്ള, പ്രായോഗിക മനസ്സിലാക്കൽ, വിശദാംശങ്ങൾ ലഭ്യമാക്കുന്നു
• എക്സ്പർട്ട്: കൂടുതൽ അന്വേഷണവും കണ്ടെത്തലും, കുറവ് കഥ പറയലും, കൂടുതൽ വിശദാംശങ്ങളോടെ
• എക്സിക്യൂട്ടീവ്: ഭാരമുള്ള സാധ്യതകളുടെ പ്രാധാന്യവും നിഗമനങ്ങളും മാത്രം മനസ്സിലാക്കാൻ സമയം ഉണ്ട്

ഈ വിഭാഗങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകർക്ക് ഡാറ്റ അവതരിപ്പിക്കുന്ന രീതിയെ സ്വാധീനിക്കും.

നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകന്റെ വിഭാഗം ചിന്തിക്കുന്നതിനു പുറമേ, നിങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ചാനലും പരിഗണിക്കണം. മെമ്മോ അല്ലെങ്കിൽ ഇമെയിൽ എഴുതുമ്പോൾ നിങ്ങളുടെ സമീപനം മീറ്റിംഗ് നടത്തുമ്പോൾ അല്ലെങ്കിൽ സമ്മേളനത്തിൽ പ്രദർശിപ്പിക്കുമ്പോൾ നിന്ന് അല്പം വ്യത്യസ്തമായിരിക്കണം.

നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകരെ മനസ്സിലാക്കുന്നതിന് പുറമേ, നിങ്ങൾ അവരുമായി എങ്ങനെ കമ്മ്യൂണിക്കേറ്റ് ചെയ്യുമെന്ന് (ഒന്ന്-വേ അല്ലെങ്കിൽ രണ്ട്-വേ) അറിയുക അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.

നിങ്ങൾ ഭൂരിഭാഗം നോവിസ് പ്രേക്ഷകരുമായി ഒന്ന്-വേ കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ ഉപയോഗിച്ച് സംസാരിക്കുകയാണെങ്കിൽ, ആദ്യം പ്രേക്ഷകരെ വിദ്യാഭ്യാസം നൽകുകയും ശരിയായ പശ്ചാത്തലം നൽകുകയും വേണം. തുടർന്ന് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ അവതരിപ്പിച്ച്, ഡാറ്റയുടെ അർത്ഥവും പ്രാധാന്യവും വിശദീകരിക്കണം. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, വ്യക്തത ഉറപ്പാക്കുന്നതിൽ നിങ്ങൾ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കണം, കാരണം പ്രേക്ഷകർ നേരിട്ട് ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കാൻ സാധിക്കില്ല.

നിങ്ങൾ ഭൂരിഭാഗം മാനേജീരിയൽ പ്രേക്ഷകരുമായി രണ്ട്-വേ കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ ഉപയോഗിച്ച് സംസാരിക്കുകയാണെങ്കിൽ, പ്രേക്ഷകരെ വിദ്യാഭ്യാസം നൽകേണ്ടതില്ല, അല്ലെങ്കിൽ കൂടുതൽ പശ്ചാത്തലം നൽകേണ്ടതില്ല. നിങ്ങൾ ശേഖരിച്ച ഡാറ്റയും അതിന്റെ പ്രാധാന്യവും നേരിട്ട് ചർച്ച ചെയ്യാൻ കഴിയും. എന്നാൽ ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, സമയ നിയന്ത്രണവും പ്രദർശന നിയന്ത്രണവും പ്രധാനമാണ്. രണ്ട്-വേ കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ (പ്രത്യേകിച്ച് മാനേജീരിയൽ പ്രേക്ഷകർക്ക്, "സങ്കീർണ്ണതകളും പരസ്പരബന്ധങ്ങളും ഉൾപ്പെടെയുള്ള പ്രായോഗിക മനസ്സിലാക്കൽ" ആവശ്യമായപ്പോൾ), ചോദ്യങ്ങൾ ഉയർന്ന് സംഭാഷണം നിങ്ങൾ പറയാൻ ശ്രമിക്കുന്ന കഥയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടില്ലാത്ത ദിശയിലേക്ക് പോകാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. അപ്പോൾ നിങ്ങൾ നടപടി സ്വീകരിച്ച് സംഭാഷണം നിങ്ങളുടെ കഥയിലേക്ക് തിരിച്ചു കൊണ്ടുവരാം.

2. അവസാനത്തെ മനസ്സിലാക്കി തുടങ്ങുക

അവസാനത്തെ മനസ്സിലാക്കി തുടങ്ങുക എന്നത്, പ്രേക്ഷകർക്ക് നൽകേണ്ട പ്രധാന സന്ദേശങ്ങൾ നിങ്ങൾ അറിയാതെ കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ ആരംഭിക്കരുത് എന്നർത്ഥമാണ്. നിങ്ങൾക്ക് പ്രേക്ഷകർക്ക് നൽകേണ്ടത് എന്താണെന്ന് മുൻകൂട്ടി ചിന്തിക്കുന്നത്, നിങ്ങൾ പറയാൻ പോകുന്ന കഥയെ രൂപപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കും. അവസാനത്തെ മനസ്സിലാക്കി തുടങ്ങുക ഒന്ന്-വേയും രണ്ട്-വേയും കമ്മ്യൂണിക്കേഷനുകൾക്കും അനുയോജ്യമാണ്.

എങ്ങനെ അവസാനത്തെ മനസ്സിലാക്കി തുടങ്ങാം? ഡാറ്റ കമ്മ്യൂണിക്കേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ്, നിങ്ങളുടെ പ്രധാന സന്ദേശങ്ങൾ എഴുതുക. തുടർന്ന്, ഡാറ്റയോടെ പറയാൻ പോകുന്ന കഥ തയ്യാറാക്കുമ്പോൾ, "ഇത് ഞാൻ പറയുന്ന കഥയുമായി എങ്ങനെ ചേർക്കുന്നു?" എന്ന് സ്വയം ചോദിക്കുക.

ശ്രദ്ധിക്കുക – അവസാനത്തെ മനസ്സിലാക്കി തുടങ്ങുന്നത് ഉത്തമമാണ്, എന്നാൽ നിങ്ങൾക്ക് നിങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യ സന്ദേശങ്ങളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഡാറ്റ മാത്രം കമ്മ്യൂണിക്കേറ്റ് ചെയ്യരുത്. ഇത് ചെറി-പിക്കിംഗ് (Cherry-Picking) എന്ന് വിളിക്കുന്നു, ഒരു കമ്മ്യൂണിക്കേറ്റർ തന്റെ വാദം പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഡാറ്റ മാത്രം കമ്മ്യൂണിക്കേറ്റ് ചെയ്ത് മറ്റ് ഡാറ്റകൾ അവഗണിക്കുമ്പോൾ സംഭവിക്കുന്നു.

നിങ്ങൾ ശേഖരിച്ച എല്ലാ ഡാറ്റയും നിങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യ സന്ദേശങ്ങളെ പിന്തുണച്ചാൽ നല്ലതാണ്. എന്നാൽ നിങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യ സന്ദേശങ്ങളെ പിന്തുണയ്ക്കാത്ത ഡാറ്റയോ, അതിന്റെ വിരുദ്ധമായ വാദം പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഡാറ്റയോ ഉണ്ടെങ്കിൽ, അത് കൂടി കമ്മ്യൂണിക്കേറ്റ് ചെയ്യണം. അപ്പോൾ, പ്രേക്ഷകർക്കു നേരിട്ട് പറഞ്ഞ്, എല്ലാ ഡാറ്റയും നിങ്ങളുടെ കഥയെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നില്ലെങ്കിലും നിങ്ങൾ ആ കഥയോട് എങ്ങനെ നിഷ്‌ഠയുള്ളവനാണ് എന്ന് അറിയിക്കണം.

3. യഥാർത്ഥ കഥപോലെ സമീപിക്കുക

പരമ്പരാഗത കഥ 5 ഘട്ടങ്ങളിൽ നടക്കുന്നു. ഇവയെ എക്സ്പോസിഷൻ, റൈസിംഗ് ആക്ഷൻ, ക്ലൈമാക്സ്, ഫോളിംഗ് ആക്ഷൻ, ഡിനൗൺസ്മെന്റ് എന്ന് വിളിക്കാം. അല്ലെങ്കിൽ എളുപ്പത്തിൽ ഓർക്കാൻ കോൺടെക്സ്റ്റ്, കോൺഫ്ലിക്റ്റ്, ക്ലൈമാക്സ്, ക്ലോഷർ, കോൺക്ലൂഷൻ. ഡാറ്റയും കഥയും കമ്മ്യൂണിക്കേറ്റ് ചെയ്യുമ്പോൾ സമാനമായ സമീപനം സ്വീകരിക്കാം.

കോൺടെക്സ്റ്റിൽ തുടങ്ങാം, സീൻ സജ്ജമാക്കാം, പ്രേക്ഷകർ എല്ലാവരും ഒരേ പേജിൽ ഉണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാം. തുടർന്ന് കോൺഫ്ലിക്റ്റ് അവതരിപ്പിക്കുക. ഈ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കേണ്ടത് എന്തുകൊണ്ടാണ്? നിങ്ങൾ പരിഹരിക്കാനാഗ്രഹിച്ച പ്രശ്നങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്? അതിനുശേഷം ക്ലൈമാക്സ്. ഡാറ്റ എന്താണ്? ഡാറ്റയുടെ അർത്ഥം എന്ത്? ഡാറ്റ നമ്മെ ഏത് പരിഹാരങ്ങൾ ആവശ്യപ്പെടുന്നു? തുടർന്ന് ക്ലോഷർ, പ്രശ്നവും നിർദ്ദേശിച്ച പരിഹാരവും വീണ്ടും പറയാം. അവസാനം കോൺക്ലൂഷൻ, പ്രധാന സന്ദേശങ്ങളും ടീം സ്വീകരിക്കേണ്ട അടുത്ത ചുവടുകളും സംഗ്രഹിക്കാം.

4. അർത്ഥമുള്ള വാക്കുകളും വാചകങ്ങളും ഉപയോഗിക്കുക

നിങ്ങളും ഞാൻ ഒരു ഉൽപ്പന്നത്തിൽ ചേർന്ന് ജോലി ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, ഞാൻ നിങ്ങൾക്ക് "നമ്മുടെ ഉപയോക്താക്കൾ പ്ലാറ്റ്ഫോമിൽ ഓൺബോർഡ് ചെയ്യാൻ വളരെ സമയം എടുക്കുന്നു" എന്ന് പറഞ്ഞാൽ, "വളരെ സമയം" എത്രയെന്ന് നിങ്ങൾ എത്രമാത്രം കണക്കാക്കും? ഒരു മണിക്കൂർ? ഒരു ആഴ്ച? അറിയാൻ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. ഞാൻ അത് മുഴുവൻ പ്രേക്ഷകർക്കു പറഞ്ഞാൽ? പ്രേക്ഷകർക്ക് ഓരോരുത്തർക്കും വ്യത്യസ്തമായ ധാരണ ഉണ്ടാകാം.

പകരം, ഞാൻ പറഞ്ഞാൽ "നമ്മുടെ ഉപയോക്താക്കൾ ശരാശരി 3 മിനിറ്റ് കൊണ്ട് സൈൻ അപ്പ് ചെയ്ത് ഓൺബോർഡ് ചെയ്യുന്നു."

അത് കൂടുതൽ വ്യക്തമാണ്. ഡാറ്റ കമ്മ്യൂണിക്കേറ്റ് ചെയ്യുമ്പോൾ, എല്ലാവരും നിങ്ങളുടെ പോലെ ചിന്തിക്കുന്നുവെന്ന് കരുതുന്നത് എളുപ്പമാണ്. എന്നാൽ അത് എല്ലായ്പ്പോഴും ശരിയല്ല. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയും അതിന്റെ അർത്ഥവും വ്യക്തമായി അവതരിപ്പിക്കുന്നത് നിങ്ങളുടെ ഉത്തരവാദിത്വമാണ്. ഡാറ്റയോ കഥയോ വ്യക്തമായില്ലെങ്കിൽ, പ്രേക്ഷകർക്ക് പിന്തുടരാൻ ബുദ്ധിമുട്ടും, പ്രധാന സന്ദേശങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാൻ കുറവാകും.

നിങ്ങൾ അർത്ഥമുള്ള വാക്കുകളും വാചകങ്ങളും ഉപയോഗിച്ചാൽ ഡാറ്റ കൂടുതൽ വ്യക്തമായി കമ്മ്യൂണിക്കേറ്റ് ചെയ്യാം, അനിശ്ചിതമായ വാക്കുകൾക്കുപകരം. താഴെ ചില ഉദാഹരണങ്ങൾ.

• ഞങ്ങൾക്ക് പ്രഭാഷണീയമായ ഒരു വർഷം ഉണ്ടായി!
  • ഒരാൾക്ക് പ്രഭാഷണീയമായ വർഷം 2%-3% വരുമാന വർദ്ധനവായി തോന്നാം, മറ്റൊരാൾക്ക് 50%-60% വർദ്ധനവായി തോന്നാം.
• നമ്മുടെ ഉപയോക്താക്കളുടെ വിജയ നിരക്കുകൾ പ്രഭാഷണീയമായി വർദ്ധിച്ചു.
  • എത്ര വലിയ വർദ്ധനവാണ് പ്രഭാഷണീയമായ വർദ്ധനവ്?
• ഈ പ്രവർത്തനം പ്രധാനമായ ശ്രമം ആവശ്യപ്പെടും.
  • എത്ര ശ്രമമാണ് പ്രധാനമായത്?

അനിശ്ചിതമായ വാക്കുകൾ കൂടുതൽ ഡാറ്റയിലേക്ക് പരിചയപ്പെടുത്തലായി അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങൾ പറഞ്ഞ കഥയുടെ സംഗ്രഹമായി ഉപയോഗിക്കാം. എന്നാൽ നിങ്ങളുടെ പ്രദർശനത്തിന്റെ എല്ലാ ഭാഗവും പ്രേക്ഷകർക്കു വ്യക്തമായിരിക്കണമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക.

5. ഭാവന ഉപയോഗിക്കുക

ഭാവന കഥ പറയലിൽ പ്രധാനമാണ്. ഡാറ്റയോടെ കഥ പറയുമ്പോൾ ഇത് കൂടുതൽ പ്രധാനമാണ്. ഡാറ്റ കമ്മ്യൂണിക്കേറ്റ് ചെയ്യുമ്പോൾ, നിങ്ങൾ പ്രേക്ഷകർക്ക് നൽകാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന സന്ദേശങ്ങളിലാണ് എല്ലാം കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്. പ്രേക്ഷകർക്കു ഒരു ഭാവന ഉണർത്തുമ്പോൾ അവർക്ക് സഹാനുഭൂതി ഉണ്ടാകാൻ സഹായിക്കുന്നു, കൂടാതെ അവർക്ക് പ്രവർത്തിക്കാൻ പ്രേരണ നൽകുന്നു. ഭാവന പ്രേക്ഷകർക്ക് നിങ്ങളുടെ സന്ദേശം ഓർമ്മിക്കാൻ സാധ്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.

നിങ്ങൾക്ക് ഇത് ടിവി പരസ്യങ്ങളിൽ മുമ്പ് കണ്ടിട്ടുണ്ടാകാം. ചില പരസ്യങ്ങൾ വളരെ ഗൗരവമുള്ളവയാണ്, ദു:ഖകരമായ ഭാവന ഉപയോഗിച്ച് പ്രേക്ഷകരുമായി ബന്ധപ്പെടുകയും അവർ അവതരിപ്പിക്കുന്ന ഡാറ്റയെ കൂടുതൽ ശ്രദ്ധേയമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. അല്ലെങ്കിൽ ചില പരസ്യങ്ങൾ വളരെ സന്തോഷകരവും ഉല്ലാസകരവുമാണ്, അവയുടെ ഡാറ്റയെ സന്തോഷകരമായ അനുഭവവുമായി ബന്ധിപ്പിക്കാൻ പ്രേരിപ്പിക്കുന്നു.

ഡാറ്റ കമ്മ്യൂണിക്കേറ്റ് ചെയ്യുമ്പോൾ ഭാവന എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം? താഴെ ചില മാർഗങ്ങൾ.

• സാക്ഷ്യങ്ങളും വ്യക്തിഗത കഥകളും ഉപയോഗിക്കുക
  • ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുമ്പോൾ, ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് (അളക്കാവുന്ന) ഡാറ്റയും ക്വാളിറ്റേറ്റീവ് (ഗുണപരമായ) ഡാറ്റയും ശേഖരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുക, കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ ചെയ്യുമ്പോൾ ഇരുവരും സംയോജിപ്പിക്കുക. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ പ്രധാനമായും ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് ആണെങ്കിൽ, വ്യക്തികളുടെ അനുഭവങ്ങൾ അറിയാൻ കഥകൾ തേടുക.
• ചിത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുക
  • ചിത്രങ്ങൾ പ്രേക്ഷകർക്ക് ഒരു സാഹചര്യത്തിൽ തങ്ങളെ കാണാൻ സഹായിക്കുന്നു. ചിത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങൾക്ക് പ്രേക്ഷകരെ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയെക്കുറിച്ചുള്ള അനുഭവം ഉണ്ടാകാൻ പ്രേരിപ്പിക്കാം.
• നിറം ഉപയോഗിക്കുക
  • വ്യത്യസ്ത നിറങ്ങൾ വ്യത്യസ്ത ഭാവനകൾ ഉണർത്തുന്നു. ജനപ്രിയ നിറങ്ങളും അവ ഉണർത്തുന്ന ഭാവനകളും താഴെ കൊടുത്തിരിക്കുന്നു. ശ്രദ്ധിക്കുക, നിറങ്ങൾക്ക് വ്യത്യസ്ത സംസ്കാരങ്ങളിൽ വ്യത്യസ്ത അർത്ഥങ്ങൾ ഉണ്ടാകാം.
    • നീല നിറം സാധാരണയായി സമാധാനവും വിശ്വാസവും ഉണർത്തുന്നു
    • പച്ച നിറം സാധാരണയായി പ്രകൃതിയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു
    • ചുവപ്പ് സാധാരണയായി ആവേശവും ഉത്സാഹവും ഉണർത്തുന്നു
    • മഞ്ഞ നിറം സാധാരണയായി പ്രതീക്ഷയും സന്തോഷവും ഉണർത്തുന്നു

കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ കേസ് സ്റ്റഡി

എമേഴ്സൺ ഒരു മൊബൈൽ ആപ്പിന്റെ പ്രോഡക്ട് മാനേജരാണ്. എമേഴ്സൺ ശ്രദ്ധിച്ചിട്ടുണ്ട്, വാരാന്ത്യങ്ങളിൽ ഉപഭോക്താക്കൾ 42% കൂടുതൽ പരാതികളും ബഗ് റിപ്പോർട്ടുകളും സമർപ്പിക്കുന്നു. 48 മണിക്കൂറിനുള്ളിൽ മറുപടി ലഭിക്കാത്ത പരാതികൾ സമർപ്പിക്കുന്ന ഉപഭോക്താക്കൾ ആപ്പ് സ്റ്റോറിൽ 1 അല്ലെങ്കിൽ 2 റേറ്റിംഗ് നൽകാനുള്ള സാധ്യത 32% കൂടുതലാണ്.

ഗവേഷണം നടത്തിയ ശേഷം, എമേഴ്സണിന് പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ ചില പരിഹാരങ്ങൾ ഉണ്ട്. എമേഴ്സൺ 3 കമ്പനി ലീഡുകളുമായി 30 മിനിറ്റ് മീറ്റിംഗ് ക്രമീകരിച്ച് ഡാറ്റയും നിർദ്ദേശിച്ച പരിഹാരങ്ങളും കമ്മ്യൂണിക്കേറ്റ് ചെയ്യുന്നു.

ഈ മീറ്റിംഗിൽ, എമേഴ്സണിന്റെ ലക്ഷ്യം കമ്പനി ലീഡുകൾക്ക് താഴെ പറയുന്ന 2 പരിഹാരങ്ങൾ ആപ്പ് റേറ്റിംഗ് മെച്ചപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കുമെന്ന് മനസ്സിലാക്കുക ആണ്, ഇത് ഉയർന്ന വരുമാനമായി മാറും.

പരിഹാരം 1. വാരാന്ത്യങ്ങളിൽ ജോലി ചെയ്യാൻ കസ്റ്റമർ സർവീസ് പ്രതിനിധികളെ നിയമിക്കുക

പരിഹാരം 2. കസ്റ്റമർ സർവീസ് ടിക്കറ്റ് സിസ്റ്റം വാങ്ങുക, ഇതിലൂടെ കസ്റ്റമർ സർവീസ് പ്രതിനിധികൾ ഏറ്റവും പഴക്കമുള്ള പരാതികൾ എളുപ്പത്തിൽ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും – അതിനാൽ ഏറ്റവും ഉടൻ പരിഹരിക്കേണ്ടത് അറിയാം.

മീറ്റിംഗിൽ, എമേഴ്സൺ 5 മിനിറ്റ് ചിലവിട്ട് ആപ്പ് സ്റ്റോറിൽ കുറഞ്ഞ റേറ്റിംഗ് ഉണ്ടാകുന്നത് എന്തുകൊണ്ട് ദോഷകരമാണെന്ന് വിശദീകരിക്കുന്നു, 10 മിനിറ്റ് ഗവേഷണ പ്രക്രിയയും ട്രെൻഡുകൾ എങ്ങനെ തിരിച്ചറിഞ്ഞുവെന്നും പറയുന്നു, 10 മിനിറ്റ് ചില പുതിയ ഉപഭോക്തൃ പരാതികൾ പരിശോധിക്കുന്നു, അവസാന 5 മിനിറ്റ് 2 പരിഹാരങ്ങൾ സംക്ഷിപ്തമായി അവതരിപ്പിക്കുന്നു. എമേഴ്സൺ ഈ യോഗത്തിൽ ആശയവിനിമയം നടത്താൻ ഇത് ഫലപ്രദമായ മാർഗമായിരുന്നോ?

യോഗത്തിനിടെ, ഒരു കമ്പനി ലീഡ് എമേഴ്സൺ പരിശോധിച്ച 10 മിനിറ്റ് ഉപഭോക്തൃ പരാതികളിൽ മാത്രം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചു. യോഗത്തിന് ശേഷം, ഈ പരാതികൾ മാത്രമാണ് ആ ടീം ലീഡ് ഓർമ്മിച്ചിരുന്നത്. മറ്റൊരു കമ്പനി ലീഡ് പ്രധാനമായും എമേഴ്സൺ ഗവേഷണ പ്രക്രിയ വിവരിക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചു. മൂന്നാമത്തെ കമ്പനി ലീഡ് എമേഴ്സൺ നിർദ്ദേശിച്ച പരിഹാരങ്ങൾ ഓർമ്മിച്ചെങ്കിലും ആ പരിഹാരങ്ങൾ എങ്ങനെ നടപ്പിലാക്കാമെന്ന് ഉറപ്പില്ലായിരുന്നു.

മുകളിൽ നൽകിയ സാഹചര്യത്തിൽ, എമേഴ്സൺ ടീം ലീഡുകൾക്ക് നൽകാൻ ആഗ്രഹിച്ച സന്ദേശത്തിനും അവർ യോഗത്തിൽ നിന്ന് എടുത്തു കൊണ്ടുപോയതും തമ്മിൽ വലിയ വ്യത്യാസമുണ്ടെന്ന് കാണാം. താഴെ എമേഴ്സൺ പരിഗണിക്കാവുന്ന മറ്റൊരു സമീപനം കൊടുത്തിരിക്കുന്നു.

എമേഴ്സൺ ഈ സമീപനം എങ്ങനെ മെച്ചപ്പെടുത്താം?
Context, Conflict, Climax, Closure, Conclusion
Context - എമേഴ്സൺ ആദ്യ 5 മിനിറ്റ് മുഴുവൻ സാഹചര്യവും പരിചയപ്പെടുത്തുകയും, ടീം ലീഡുകൾക്ക് പ്രശ്നങ്ങൾ കമ്പനിക്ക് നിർണായകമായ മെട്രിക്‌സുകളെ (ഉദാഹരണത്തിന് വരുമാനം) എങ്ങനെ ബാധിക്കുന്നുവെന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ സഹായിക്കുകയും ചെയ്യാം.

ഇത് ഇങ്ങനെ അവതരിപ്പിക്കാം: "ഇപ്പോൾ, നമ്മുടെ ആപ്പിന്റെ റേറ്റിംഗ് ആപ്പ് സ്റ്റോറിൽ 2.5 ആണ്. ആപ്പ് സ്റ്റോറിലെ റേറ്റിംഗുകൾ ആപ്പ് സ്റ്റോർ ഓപ്റ്റിമൈസേഷനിൽ നിർണായകമാണ്, ഇത് എത്ര ഉപയോക്താക്കൾക്ക് നമ്മുടെ ആപ്പ് തിരയുമ്പോൾ കാണപ്പെടുന്നു എന്നതും, ഭാവി ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ആപ്പ് എങ്ങനെ കാണപ്പെടുന്നു എന്നതും ബാധിക്കുന്നു. കൂടാതെ, ഉപയോക്താക്കളുടെ എണ്ണം നേരിട്ട് വരുമാനത്തോട് ബന്ധപ്പെട്ടു കിടക്കുന്നു."

Conflict - തുടർന്ന് എമേഴ്സൺ അടുത്ത 5 മിനിറ്റ് വരെ പ്രശ്നത്തെക്കുറിച്ച് സംസാരിക്കാം.

ഇത് ഇങ്ങനെ പറയാം: "ഉപയോക്താക്കൾ വാരാന്ത്യങ്ങളിൽ 42% കൂടുതൽ പരാതികളും ബഗ് റിപ്പോർട്ടുകളും സമർപ്പിക്കുന്നു. 48 മണിക്കൂർ കഴിഞ്ഞ് മറുപടി ലഭിക്കാത്ത പരാതികൾ സമർപ്പിക്കുന്ന ഉപഭോക്താക്കൾ ആപ്പ് സ്റ്റോറിൽ 2-ൽ മുകളിൽ റേറ്റിംഗ് നൽകാനുള്ള സാധ്യത 32% കുറവാണ്. ആപ്പ് സ്റ്റോറിലെ റേറ്റിംഗ് 4 ആക്കുന്നത് 20-30% വരെ ദൃശ്യത വർദ്ധിപ്പിക്കും, ഇത് വരുമാനം 10% വർദ്ധിപ്പിക്കുമെന്ന് ഞാൻ പ്രവചിക്കുന്നു." ഈ സംഖ്യകൾ ന്യായീകരിക്കാൻ എമേഴ്സൺ തയ്യാറായിരിക്കണം.

Climax - അടിസ്ഥാനമിടൽ കഴിഞ്ഞ്, എമേഴ്സൺ 5 മിനിറ്റ് വരെ ക്ലൈമാക്സിലേക്ക് പോകാം.

എമേഴ്സൺ നിർദ്ദേശിച്ച പരിഹാരങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുകയും, ആ പരിഹാരങ്ങൾ പ്രശ്നങ്ങൾ എങ്ങനെ പരിഹരിക്കും, നിലവിലുള്ള പ്രവൃത്തിപദ്ധതികളിൽ എങ്ങനെ നടപ്പിലാക്കാം, ചെലവ് എത്ര, ROI എന്താണെന്ന് വിശദീകരിക്കുകയും, നടപ്പിലാക്കിയാൽ എങ്ങനെ കാണപ്പെടും എന്നതിന്റെ സ്ക്രീൻഷോട്ടുകളും വയർഫ്രെയിമുകളും കാണിക്കുകയും ചെയ്യാം. 48 മണിക്കൂർ കഴിഞ്ഞ് പരാതികൾ പരിഹരിച്ച ഉപയോക്താക്കളുടെ സാക്ഷ്യപത്രങ്ങളും, നിലവിലെ ടിക്കറ്റ് സിസ്റ്റത്തെക്കുറിച്ച് അഭിപ്രായം പറയുന്ന ഒരു നിലവിലെ കസ്റ്റമർ സർവീസ് പ്രതിനിധിയുടെ സാക്ഷ്യപത്രവും പങ്കുവെക്കാം.

Closure - ഇപ്പോൾ എമേഴ്സൺ 5 മിനിറ്റ് ചിലവഴിച്ച് കമ്പനി നേരിടുന്ന പ്രശ്നങ്ങൾ വീണ്ടും പറയുകയും, നിർദ്ദേശിച്ച പരിഹാരങ്ങൾ വീണ്ടും പരിശോധിക്കുകയും, ആ പരിഹാരങ്ങൾ ശരിയായതാണെന്ന് അവലോകനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യാം.

Conclusion - ഇത് കുറച്ച് പങ്കാളികളുള്ള യോഗമാണെന്നും, രണ്ട് ദിശയിലുള്ള ആശയവിനിമയം നടക്കുമെന്നും കണക്കിലെടുത്ത്, എമേഴ്സൺ 10 മിനിറ്റ് ചോദ്യങ്ങൾക്ക് മാറ്റി വയ്ക്കാൻ പദ്ധതിയിടാം, യോഗം അവസാനിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ടീം ലീഡുകൾക്ക് എന്തെങ്കിലും സംശയങ്ങൾ ഉണ്ടെങ്കിൽ അവ വ്യക്തമാക്കാൻ.

എമേഴ്സൺ സമീപനം #2 സ്വീകരിച്ചാൽ, ടീം ലീഡുകൾക്ക് എമേഴ്സൺ ഉദ്ദേശിച്ച സന്ദേശം – പരാതികളും ബഗുകളും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൽ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ ആവശ്യമാണെന്നും, ആ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾക്കായി രണ്ട് പരിഹാരങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കാവുന്നതുമാണ് – യോഗത്തിൽ നിന്ന് വ്യക്തമായി ലഭിക്കാനുള്ള സാധ്യത കൂടുതലാണ്. ഈ സമീപനം എമേഴ്സൺ അറിയിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഡാറ്റയും കഥയും ഫലപ്രദമായി ആശയവിനിമയം നടത്താൻ സഹായിക്കും.

Conclusion

പ്രധാനപ്പെട്ട കാര്യങ്ങളുടെ സംഗ്രഹം

• ആശയവിനിമയം എന്നത് വിവരങ്ങൾ കൈമാറുകയോ കൈമാറ്റം ചെയ്യുകയോ ചെയ്യുന്നതാണ്.
• ഡാറ്റ ആശയവിനിമയം ചെയ്യുമ്പോൾ, നിങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം വെറും സംഖ്യകൾ പ്രേക്ഷകരിലേക്ക് കൈമാറുക മാത്രമല്ല. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയിൽ നിന്നുള്ള ഒരു കഥ ആശയവിനിമയം ചെയ്യുകയാണ് ലക്ഷ്യം.
• ആശയവിനിമയത്തിന് രണ്ട് തരം ഉണ്ട്: ഒറ്റദിശ ആശയവിനിമയം (പ്രതികരണമില്ലാതെ വിവരങ്ങൾ കൈമാറൽ)യും രണ്ട് ദിശ ആശയവിനിമയം (വിവരങ്ങൾ മുന്നിലും പിന്നിലും കൈമാറൽ)യും.
• ഡാറ്റയുമായി കഥ പറയാൻ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന നിരവധി തന്ത്രങ്ങൾ ഉണ്ട്, നാം പരിശോധിച്ച 5 തന്ത്രങ്ങൾ:
  • നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകരെയും, മാധ്യമത്തെയും, ആശയവിനിമയ രീതിയെയും മനസ്സിലാക്കുക
  • അവസാനം മനസ്സിൽ വെച്ച് തുടങ്ങുക
  • യഥാർത്ഥ കഥപോലെ സമീപിക്കുക
  • അർത്ഥപൂർണമായ വാക്കുകളും വാചകങ്ങളും ഉപയോഗിക്കുക
  • വികാരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുക

സ്വയം പഠനത്തിന് ശുപാർശ ചെയ്ത വിഭവങ്ങൾ

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)

Post-lecture quiz

മുകളിൽ നൽകിയ പോസ്റ്റ്-ലെക്ചർ ക്വിസ് ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾ പഠിച്ച കാര്യങ്ങൾ അവലോകനം ചെയ്യുക!

Assignment

Market Research

---

അസൂയാ:
ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം Co-op Translator ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖയാണ് പ്രാമാണികമായ ഉറവിടം എന്ന് പരിഗണിക്കേണ്ടതാണ്. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.