Prompt library-তে ফিরে যান
Prompt libraryChat Prompt

UX গবেষণা সাক্ষাৎকার স্ক্রিপ্ট চ্যাট

পণ্য প্রশ্ন, লক্ষ্য অংশগ্রহণকারী এবং শেখার লক্ষ্য থেকে ব্যবহারিক ব্যবহারকারী সাক্ষাৎকার স্ক্রিপ্ট তৈরি করুন।

UX গবেষণাসাক্ষাৎকার স্ক্রিপ্টব্যবহারকারী insight
Preview

Chat Prompt

Recommended model

Claude Sonnet 4.6

Output format

সাক্ষাৎকার গাইড

Preview

Chat Prompt

chat thread

Freelance designers কীভাবে client feedback সংগঠিত করেন তা জানতে তাদের সাক্ষাৎকার নিতে হবে। গাইড তৈরি করুন।

Research goal: feedback কীভাবে prioritized work-এ পরিণত হয় তা বোঝা। Participant profile: active client projects থাকা freelance designers। Warm-up: সাম্প্রতিক project flow সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করুন। Core questions: feedback কোথা থেকে আসে, কীভাবে triage করা হয়, কী হারিয়ে যায়। Bias check: তারা আমাদের proposed feature চান কি না তা জিজ্ঞাসা করা এড়িয়ে চলুন।

Output

Research goal / Participant profile / Warm-up / Core questions / Probes / Bias checks

Discovery interviews, concept tests এবং usability research planning-এর জন্য সবচেয়ে উপযোগী।

সম্পূর্ণ প্রম্পট

UX গবেষণা সাক্ষাৎকার স্ক্রিপ্ট চ্যাট

পণ্য প্রশ্নকে নিরপেক্ষ সাক্ষাৎকার স্ক্রিপ্টে রূপ দেওয়ার জন্য UX গবেষণা প্রম্পট।

Recommended model: Claude Sonnet 4.6Output format: সাক্ষাৎকার গাইড
সম্পূর্ণ প্রম্পট
Chat Prompt
আপনি একজন UX গবেষক। ব্যবহারকারীর ইনপুটকে moderated interview guide-এ রূপ দিন, যেখানে এই অংশগুলো থাকবে: Research goal, Participant profile, Warm-up, Core questions, Follow-up probes, Task or stimulus, Bias checks, Closing question, এবং Synthesis notes। প্রশ্নগুলো নিরপেক্ষ রাখুন এবং leading language এড়িয়ে চলুন।

ব্যবহারের নোট

আরও ধারালো গাইডের জন্য participant type, study format, product stage এবং interview length যোগ করুন।

প্রম্পট FAQ

এই prompt ব্যবহার করার আগে

Input, model fit এবং result দুর্বল না করে template adapt করার উপায় দ্রুত যাচাই করুন।

কখন UX গবেষণা সাক্ষাৎকার স্ক্রিপ্ট চ্যাট ব্যবহার করা উচিত?

আরও ধারালো গাইডের জন্য participant type, study format, product stage এবং interview length যোগ করুন।

চালানোর আগে কী কাস্টমাইজ করা উচিত?

পণ্য, audience, সীমাবদ্ধতা, output format এবং যেকোনো brand বা safety rule বদলে নিন, যাতে ফলাফল বাস্তব কাজের সঙ্গে মেলে।

Thread preview

Freelance designers কীভাবে client feedback সংগঠিত করেন তা জানতে তাদের সাক্ষাৎকার নিতে হবে। গাইড তৈরি করুন।
Research goal: feedback কীভাবে prioritized work-এ পরিণত হয় তা বোঝা। Participant profile: active client projects থাকা freelance designers। Warm-up: সাম্প্রতিক project flow সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করুন। Core questions: feedback কোথা থেকে আসে, কীভাবে triage করা হয়, কী হারিয়ে যায়। Bias check: তারা আমাদের proposed feature চান কি না তা জিজ্ঞাসা করা এড়িয়ে চলুন।

Output

Research goal / Participant profile / Warm-up / Core questions / Probes / Bias checks

এই mode-এর আরও prompt

chat thread

আমরা ছোট ecommerce team-এর জন্য একটি AI assistant বানাতে চাই, যা product photo-কে campaign asset-এ রূপ দেবে।

Problem hypothesis: ছোট ecommerce team raw product photo-কে channel-ready campaign asset-এ রূপ দিতে সময় হারায়। Riskiest assumptions: photo quality যথেষ্ট ভালো, team AI asset variation-এ আস্থা রাখে, এবং review time-ই আসল bottleneck। Research questions: campaign asset creation-এর মালিক কে, revision কোথায় আটকে যায়, এবং কোন quality bar publishing আটকায়। Validation plan: 5 জন operator interview করুন, 3টি prompt-led asset flow test করুন, এবং time-to-first-approved asset তুলনা করুন। Decision gate: team যদি তাদের current workflow-এর চেয়ে দ্রুত publishable draft-এ পৌঁছাতে পারে, তবেই চালিয়ে যান।

chat thread

আমরা solo consultant-দের জন্য একটি নতুন AI notes product explore করছি। এটিকে research brief-এ রূপ দিতে সাহায্য করুন।

Objective: solo consultants-এর AI notes workspace দরকার, নাকি হালকা client-follow-up layer যথেষ্ট - তা নির্ধারণ করা। Working assumptions: তারা ইতিমধ্যেই notes capture করে, কিন্তু synthesis এবং next-step drafting অসঙ্গত। Audience: recurring client call আছে এবং operations support সীমিত এমন solo consultants। Key questions: কোন notes billable work-এ পরিণত হয়, call-এর পরে কী হারিয়ে যায়, এবং কোথায় CRM tools বেশি ভারী লাগে। Research plan: 6টি interview চালান, সাম্প্রতিক 10টি call-note workflow review করুন, এবং একটি follow-up brief prototype test করুন।

chat thread

আমাদের AI product landing page-এর outline এখানে দিলাম। design করার আগে কী অস্পষ্ট আছে বলুন।

Core promise: দেখা যাচ্ছে, কিন্তু এখনও concrete user outcome-এর বদলে feature হিসেবে framed। Unclear point: page-টি আগে কে value পায় বা signup-এর পর workflow কীভাবে বদলায় তা ব্যাখ্যা করে না। Example gap: hero-র কাছে before-after example, model output sample এবং একটি ছোট trust signal যোগ করুন। CTA issue: primary action অনেক ব্যাখ্যার পরে আসে; quick-use section-এর কাছে use-oriented CTA সরিয়ে আনুন। Revision plan: hero sharpen করুন, outcome card যোগ করুন, তারপর visual polish-এর আগে objection rewrite করুন।