Ниже приведен небольшой отрывок из нашей новой книги « Исследования UX: исследования пользователей» , написанной Джеймсом Лэнгом и Эммой Хауэлл. Это идеальное руководство по исследованиям пользователей, ключевая часть эффективного UX-дизайна. Члены SitePoint Premium получают доступ к своему членству, или вы можете купить копию в магазинах по всему миру.
Следующий раздел будет немного теоретическим. Не волнуйтесь: мы покажем вам, как применять его позже в этой главе. На данный момент, однако, вам нужны основные строительные блоки дизайна исследования.
В этом разделе мы рассмотрим 10 концепций. Некоторые из них уже могут быть вам знакомы, другие — нет. Они есть:
- Что такое данные?
- Качественный против количественного
- Открытие против проверки
- Понимание против доказательств против идей
- Действительность и представительность
- Масштабирование ваших инвестиций
- Многофункциональные подходы
- Актуальные исследования
- Этика
- Исследования как командный вид спорта.
Что такое данные?
Процесс исследования включает в себя сбор, организацию и анализ данных, поэтому неплохо бы уяснить, что мы подразумеваем под словом «данные». На самом деле, данные — это просто другое слово для наблюдений, а наблюдения бывают разных форм, таких как:
- Видеть, как кто-то ведет себя определенным образом
- Или сделайте то, что нам интересно (например, нажмите на определенную кнопку)
- Услышав, что кто-то делает конкретный комментарий о вашем продукте
- Отметив, что 3 186 человек посетили вашу страницу контактов сегодня
Но как вы узнаете, что такое полезные данные, а какие просто несущественные детали? Это то, что мы расскажем в первых нескольких главах, где мы поговорим о том, как привлечь нужных людей и как правильно задавать правильные вопросы.
И как вы узнаете, что делать с данными, когда они у вас есть? Мы рассмотрим это в двух последних главах об анализе и обмене вашими выводами. В частности, мы покажем вам, как преобразовать необработанные данные в полезную информацию , доказательства и идеи .
Качественный против Количественного
Когда дело доходит до анализа данных, используемые нами подходы можно классифицировать как качественные или количественные.
Качественные вопросы касаются впечатлений, объяснений и чувств, и они, как правило, начинаются с того, почему, как или что. Такие как:
- «Почему подростки не пользуются новым скейт-парком?»
- «Как новички пекут пирог?»
- «Что первое, что делают посетители, когда попадают на домашнюю страницу?»
Количественные вопросы связаны с числами. Например:
- «Сколько людей посетили скейт-парк сегодня?»
- «Как долго пирог был в духовке?
- «Как часто вы посещаете сайт?»
Поскольку они отвечают на разные вопросы и используют данные по-разному, мы также считаем методы исследования качественными или количественными. Опросы и аналитика находятся в количественном лагере, а всевозможные интервью качественные. В общем, вы будете больше полагаться на качественные методы исследования, так что это будет в центре внимания этой книги.
Открытие против Валидации
Тип исследования будет зависеть от того, где вы находитесь в жизненном цикле вашего продукта или проекта.
Если вы находитесь в самом начале (на этапе «обнаружения»), вам нужно будет ответить на фундаментальные вопросы, такие как:
- Кто наши потенциальные пользователи?
- Есть ли у них проблемы, к которым мы могли бы обратиться?
- Как они в настоящее время решают эту проблему?
- Как мы можем улучшить то, как они работают?
Если вы находитесь на стадии проверки, у вас есть решение, и вам нужно его протестировать. Это может включать:
- Выбор между несколькими конкурирующими вариантами
- Проверка реализации вашего решения соответствует дизайну
- Проверка с пользователями, что ваше решение действительно решает проблему, которую оно должно.
Все это означает, что ваши методы исследования будут различаться в зависимости от того, находитесь ли вы на стадии обнаружения или на стадии проверки. Если это первое, вам захочется провести более глубокое, многокомпонентное исследование с более обширной выборкой, используя сочетание качественных и количественных методологий. Если это последнее, вы будете использовать несколько быстрых раундов исследований с небольшой выборкой каждый раз.
Опасаясь путаницы, стоит упомянуть, что обнаружение продолжает происходить во время проверки — вы всегда узнаете о своих пользователях и о том, как они решают свои проблемы, поэтому важно оставаться открытым для этого и адаптировать ранее полученные знания для приспособления к новым знаниям. ,
Проницательность, доказательства и идеи
Исследования бессмысленны, если они на самом деле не используются. В некоторых случаях цель исследования — просто дать руководство вашей команде; Результатом такого проекта является понимание . Возможно, вы хотите понять потребности пользователей на этапе обнаружения вашего проекта. Если это так, вам нужно понять их текущее поведение и предпочтения, к которым вы будете обращаться при разработке решения.
Тем не менее, часто вам нужны исследования, чтобы убедить других людей, а не просто просветить вашу непосредственную команду. Это может быть в тех случаях, когда вам нужно обосновать свое дело, когда ваш подход встречает противодействие скептически настроенных заинтересованных сторон или когда вам необходимо предоставить обоснование сделанного вами выбора. Когда вам нужно убедить других людей, вам нужны доказательства .
И иногда ваша главная цель — генерировать новые идеи . В этом случае тщательные исследования по-прежнему являются наилучшей основой, но вы захотите немного изменить ситуацию, чтобы максимизировать творческий потенциал ваших результатов.
Исследования велики в создании понимания, доказательств и идей. Но … методологии, которые отдают приоритет одной, часто слабее других, и наоборот. Намного проще, если вы заранее спланируете, что вам нужно собирать и как, а не оставляете это до конца проекта. Вывод: вы должны подумать о балансе понимания, доказательств и идей, которые вам понадобятся в вашем проекте, и планировать соответственно.
Когда дело доходит до планирования вашего подхода, запомните процесс анализа позже. Если вы подумаете об этом на этом этапе, вы убедитесь, что вы правильно собираете данные. Мы поговорим об этом подробнее в главе 8.
Период действия
Валидность — это еще один способ сказать: «Могу ли я принять заслуживающие доверия решения на основе этих результатов?». Если ваше исследование не соответствует действительности, вы также можете не беспокоиться. И в то же время действительность относительна. Это означает, что каждый исследовательский проект — это компромисс между тем, чтобы быть максимально достоверным и реалистичным в отношении того, что достижимо в пределах вашего срока и бюджета. Разработка исследовательского проекта часто сводится к суждению между этими двумя соображениями.
Давайте посмотрим на пример. Вы хотите понять, как трейдеры с Уолл-стрит используют технологии для принятия решений. Если бы вы отдавали приоритет валидности, вы могли бы стремиться набрать выборку из нескольких сотен и использовать сочетание собеседований и наблюдений, чтобы следить за их поведением неделя за неделей в течение нескольких месяцев. Это было бы чрезвычайно актуально, но это также было бы совершенно нереально:
- Трейдеры с Уолл-стрит будут богаты и заняты. Они вряд ли захотят принять участие в вашем исследовании.
- Образец в несколько сотен огромен. Вы вряд ли сможете управлять им и обрабатывать массу данных, которые он будет генерировать.
- Продолжительность нескольких месяцев амбициозна. Вы будете изо всех сил, чтобы ваши участники были вовлечены в течение такого длительного периода.
- Даже если бы вышеупомянутое не было проблемами, приложенные усилия и затраты были бы огромны.
Без сомнения, вы можете выбрать баланс между действительностью и достижимостью другим способом, используя меньшее количество интервью, в течение более короткого периода времени и обращаясь к чувству любопытства трейдеров, а не предлагая деньги в качестве стимула для участия. Это более достижимо, но вы пожертвовали некоторой достоверностью в процессе.
Срок действия может принимать несколько форм. Когда вы разрабатываете исследовательский проект, спросите себя, является ли ваш подход:
- Представитель: Является ли ваш образец частью интересующей вас группы? Следите за тем, как вы привлекаете и стимулируете участников как источник предвзятости.
- Реалистично: Если вы просите людей выполнить задание, является ли это правильным отражением того, что они обычно делают? Например, если вы заставляете их оценивать прототип смартфона, не просите их попробовать его на ноутбуке.
- Знаемые: иногда люди не знают, почему они делают что-то. Если это так, спрашивать их недействительно! Например, пользователи могут не знать, почему они предпочитают пазлы, а не гоночные, но они, вероятно, все равно догадаются.
- Памятный: мелкие детали трудно запомнить. Если вы просите своих участников вспомнить что-то, например, сколько раз они просмотрели свою электронную почту за последний месяц, они вряд ли запомнят, и поэтому ваш вопрос недействителен: вам нужен другой подход, например, основанный на аналитике. Если вы спросите их, сколько раз они были на похоронах в прошлом месяце, вы можете больше доверять их ответу.
- В данный момент: если ваш вопрос не узнаваем и не запоминается, все еще возможно решить его «в данный момент». Подробнее об этом мы расскажем ниже.
Вывод: вы хотите, чтобы ваш исследовательский подход был максимально достоверным (то есть репрезентативным и реалистичным, а также сфокусированным на вопросах, которые можно узнать и запомнить) в рамках ограничений достижимости. Обычно достижимость — это вопрос времени и бюджета, что приводит нас к …
Масштабирование ваших инвестиций
Представьте, что вы рассматриваете возможность изменения абзаца текста на вашем сайте. Теоретически, вы могли бы провести шестимесячный проект по контекстуальным исследованиям с огромными затратами, но, вероятно, оно того не стоило. Масштаб инвестиций не будет оправдан ценностью изменения.
С другой стороны, вам, возможно, было поручено запустить новый, изменяющий игру продукт, от которого зависело будущее вашей организации. Вы могли бы пойти и спросить двух людей на улице об их мнении, но это было бы сумасшедшим способом сообщить о таком важном решении. В этом случае масштаб риска и возможностей оправдывает более крупный исследовательский проект.
Поэтому, когда вы смотрите на свой исследовательский проект, спросите себя: какова деловая ценность решений, принятых с помощью этого исследования? Каков потенциальный потенциал? Каков потенциальный риск? Затем масштабируйте свой исследовательский проект соответственно. Кстати, хорошей практикой является возвращение к влиянию на бизнес как к KPI проекта. Позже вам будет гораздо проще обосновать ценность вашего исследования, если вы сможете показать, как оно повлияло на бизнес-показатели, о которых заботятся ваши коллеги, такие как доход, коэффициент конверсии или рейтинг промоутера.
Многофункциональные подходы
Иногда вы будете слышать, как люди говорят о качественных и количественных методах, как если бы они были в оппозиции. Не так: они друзья. И ваши исследовательские проекты всегда будут лучше, если вы сможете объединить оба, потому что они противодействуют слепым зонам друг друга.
На самом деле, у всех методов исследования есть слепые пятна. Несмотря на то, что вы должны принять решение о том, какой метод использовать в той или иной ситуации, вы всегда должны знать о его ограничениях. Но лучший способ преодолеть эти ограничения — объединить их с другим подходом, чтобы вы могли получить лучшее из обоих миров. Кристи Блазо из U1 Group описывает цикл качественных и количественных этапов как спираль. Каждый этап строится на последнем, пока вы работаете вокруг него, пока не дойдете до точки, когда выгоды от повышенной уверенности перевешиваются затратами на дальнейшие исследования.
Исследования в данный момент
Ранее мы говорили о том, что исследования должны быть узнаваемыми и запоминающимися, чтобы быть действительными. На самом деле, это не всегда так. Если вы можете присутствовать, когда интересующее вас событие действительно происходит, вам не нужно полагаться на их неоднозначную память и интерпретацию, чтобы выяснить, что происходит.
Представьте, что вам интересен опыт любителей спорта в игре. Вы могли бы взять у них интервью позже, но было бы более проницательным присутствовать на этом мероприятии. Таким образом, вы можете посмотреть интересующие вас функции и сравнить свои наблюдения с собственными комментариями посетителей. Вместо того, чтобы просить их вспомнить состояние туалетов и качество питания, вы можете наблюдать за собой и опрашивать людей тут же.
Таким образом, современные исследования дают более реалистичное представление о событиях, чем опрос людей. Основными методами исследования в данный момент являются контекстное интервьюирование и наблюдение, дневниковые исследования и аналитика, о которых мы поговорим позже в этой главе.
Вывод: Если вы заинтересованы в событиях и поведении, которые люди вряд ли будут точно вспоминать впоследствии, вам следует рассмотреть методы «в данный момент», а не подходы, которые предполагают расспросить их об их опыте недели или месяцы спустя, такие как глубина интервью и опросы.
Заботиться
Исследования способны причинить вред.
- Раскрывая личность участников, вы можете подвергать их последствиям в их работе или сообществе. Из-за этого мы скрываем личность людей по умолчанию.
- В зависимости от того, что вы исследуете или тестируете, вы рискуете расстроить людей, особенно если они молодые или уязвимые. В связи с этим мы позаботимся о том, чтобы собеседования проходили как можно более безобидно, и чтобы участники знали, что они могут уйти в любой момент.
- Для самих исследователей существуют риски. Посещение участников в их доме требует заботы. Работать в состоянии глубокой эмпатии, иногда над грустными предметами, может быть эмоционально сложно, и в результате исследователи могут сгореть. Из-за этого мы заботимся о физической безопасности и следим за тем, чтобы вместе справляться с эмоциональным бременем.
Вывод: Когда вы разрабатываете свой исследовательский проект, учитывайте влияние, которое он может оказать как на участников, так и на команду проекта. Если вы работаете со взрослыми на веб-сайте обувной розничной торговли, то вам не о чем беспокоиться. Но если вы работаете с уязвимыми подростками, чтобы создать приложение о домашнем насилии, тогда это другая история.
Исследования как командный вид спорта
Исследования наиболее эффективны, когда вовлечена вся команда. Подумайте о разнице: проект, в котором исследователь проводит брифинг, уходит на несколько недель, а затем возвращается с отчетом, в отличие от проекта, в котором вся команда вместе решает подход, берет интервью и наблюдает за всеми интервью, и анализировать коллективно. В последнем случае вы получите лучшее понимание, большую заинтересованность и более быстрые и эффективные результаты. Исследования — это не только понимание, доказательства или идеи, но и достижение консенсуса среди междисциплинарной группы, которая собирается вместе решать проблему. Правительственная цифровая служба Великобритании называет это «исследованием как командным видом спорта», и мы также считаем, что в него следует играть.
В главе 2 мы говорим о том, как работать в команде, а также о том, как привлекать и активизировать исследования с более широкой группой заинтересованных сторон в главе 9.