Sie können der heißeste UX-Forscher im ganzen Land sein, aber egal was Sie tun, egal wie sehr Sie sich bemühen, Voreingenommenheit in der Nutzerforschung ist unvermeidlich.
Es wird einfach jedes Mal passieren. Entschuldigung!
Sie können versuchen, so unparteiisch, neutral und gelassen wie möglich zu sein, aber der Mensch ist buchstäblich dazu geschaffen, vorschnelle Urteile und Entscheidungen zu treffen. Unsere Voreingenommenheit dient dazu, uns "sicher" zu machen und ist auf einer präkognitiven Ebene vorhanden.
Ja, es klingt langweilig, die alte Leier von Säbelzahntigern und so weiter zu wiederholen, aber es ist wahr. Und Produktmanager, nun ja, die haben ihre eigene spezielle Sauce des Urteilsvermögens 😉 .
@tldv.io Warum werde ich immer wieder gebeten, Leute einzustellen #workfromhome #onboarding #corporate #productmanager
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Selbst wenn wir bewusst versuchen, unvoreingenommen zu bleiben, ist unser Unterbewusstsein immer noch da und schwirrt mit allem, was wir je gedacht, gesehen, gefühlt oder erlebt haben, herum und verzerrt unsere Sichtweise. Es sickert in jeden kleinen Gedanken ein, den wir haben.
Das bedeutet, dass Voreingenommenheit bei der UX-Forschung genauso Teil des Prozesses ist wie die Forschung selbst.
Aber keine Angst! Das bedeutet nicht, dass Ihre Nutzerforschung dazu verdammt ist, voreingenommen und ungenau zu sein. Es bedeutet vielmehr, dass Sie den Grad der Verzerrung so weit wie möglich reduzieren sollten. Voreingenommenheit in der Forschung lässt sich zwar nie ganz ausrotten oder verhindern, aber Sie können sich bemühen, sie zu minimieren.
Vorgewarnt ist gewarnt!
Was ist Bias in der Nutzerforschung?
Voreingenommenheit bedeutet im Zusammenhang mit UX Annahmen oder vorgefasste Meinungen derjenigen, die die Forschung durchführen, die zu ungültigen oder ungenauen Daten führen können.
Es kann auch an der Voreingenommenheit und den Annahmen liegen, die die Versuchspersonen haben.
Im Grunde genommen sind wir alle nur ein großer alter Sack voller überheblicher Menschen. Kein Hass, wir sitzen hier alle im selben Boot.
Ein Beispiel: Ein Forscher interagiert mit den Teilnehmern und geht davon aus, dass diese eine Antwort auf bestimmte Fragen wissen, obwohl sie es nicht tun. Dies kann die Art und Weise beeinflussen, wie sie ihre Fragen formulieren und wie sie die Antworten der Teilnehmer interpretieren, was zu potenziell falschen Schlussfolgerungen führt.
Ein weiteres Beispiel wäre, wenn ein Forscher bei der Durchführung von Nutzerforschung ein bestimmtes Ziel vor Augen hat. Unbewusst könnte der Forscher seine Fragen so manipulieren, dass er ein vorgefassteres Ergebnis anstrebt, anstatt die Teilnehmer ehrliche Meinungen und Feedback geben zu lassen. Die ganze Sache ist von vornherein zum Scheitern verurteilt, da Suggestivfragen, sprachliche Wendungen und sogar die Durchführung zu einer Verzerrung der Antworten führen. Sogar die Art und Weise, wie die Studie strukturiert ist, bevor überhaupt die erste Frage gestellt wird, kann voreingenommen sein.
Dies sind nur einige Beispiele, aber es gibt noch viele weitere Vorurteile, die sich in die Nutzerforschung einschleichen können.
Alle Voreingenommenheiten müssen anerkannt werden, um sicherzustellen, dass genaue Daten auf eine Weise gesammelt werden, die einen effektiven UX-Forschungsprozess ermöglicht.
Warum kommt es also zu Verzerrungen in der Nutzerforschung?
Voreingenommenheit kann sich auf vielen verschiedenen Wegen in die Nutzerforschung einschleichen, selbst wenn wir sehr wachsam sind.
Eine der häufigsten Ursachen ist die Ermüdung des Forschers, wenn er sich langweilt oder die Konzentration verliert, nachdem er zu viele Fragen in Interviews oder Umfragen gestellt hat. Dies führt häufig dazu, dass voreilige Schlussfolgerungen gezogen und Daten aufgrund mangelnder Aufmerksamkeit falsch interpretiert werden.
Eine weitere Ursache könnte die Bestätigungsvoreingenommenheit sein, die vorliegt, wenn die Forschungsergebnisse die vorherigen Überzeugungen des Forschers bestätigen. Dies kann eine besonders gefährliche Form der Verzerrung sein, da sie den gesamten Prozess untergräbt und zu falschen Annahmen über das Verhalten oder die Erwartungen der Nutzer führt.
Das Beängstigende daran? Sie wissen nicht einmal unbedingt, dass es passiert! Es kann zu jedem Zeitpunkt des Forschungsprozesses passieren.
Warum sind Vorurteile in der Nutzerforschung schlecht für das Produktmanagement?
Voreingenommenheit in der Nutzerforschung kann im Produktmanagement UNGLAUBLICH schädlich sein.
Wenn ungenaue Daten gesammelt werden, kann dies zu falschen Annahmen darüber führen, was die Benutzer tatsächlich von einem Produkt wollen oder brauchen. Dadurch werden Zeit und Ressourcen verschwendet, da Entwickler und Produktteams Zeit damit verbringen, etwas zu entwickeln, das nicht durch die tatsächlichen Bedürfnisse der Nutzer gestützt wird.
Es ist sehr wichtig, dass die Forschungsergebnisse vertrauenswürdig sind und berücksichtigt werden, da der Erfolg eines Produkts oft davon abhängt.
Alles, was ich dazu sagen muss, ist New Coke...
Wenn Sie zu jung sind, um es zu wissen (oder vielleicht einfach Zucker hassen!), dann hat sich der Monolith der kohlensäurehaltigen Getränke in den 1980er Jahren fast selbst ruiniert, als er beschloss, seine Formel zu ändern.
Coca-Cola hat sich den Markt angeschaut und sogar Millionen für Produkt- und Nutzerforschung und mehr ausgegeben, aber letztlich hat man sich auf Annahmen verlassen.
Anstatt ein NEUES Produkt zu entwickeln, ersetzten sie ein beliebtes Produkt, und die Reaktionen darauf waren so heftig wie nie zuvor.
Es dauerte erstaunliche 77 Tage, bis sie ihren Fehler korrigierten und eine Version ihrer "Originalformel" auf den Markt brachten, aber in dieser Zeit wurde sie zu einem Lehrstück für alle Marketingexperten und Produktmanager über die Gefahren einer schlechten Nutzerforschung. Ein Silberstreif am Horizont für uns, denke ich!
Die Lehre daraus? Voreingenommenheit in der Nutzerforschung ist schlecht für das Produktmanagement, da sie zu kostspieligen Fehlern führen kann.
Kann man die Voreingenommenheit von Nutzern in der Forschung völlig ausschalten?
Wir haben also festgestellt, dass die Voreingenommenheit der Nutzer ein großes Problem ist. Jetzt wissen wir doch sicher, dass wir es einfach ausmerzen können?
Wir LIEBEN Ihre Stimmung, aber leider ist es fast unmöglich, die Voreingenommenheit in der Nutzerforschung vollständig zu beseitigen. Es gibt jedoch Schritte, die unternommen werden können, um die Frage "Wie kann man Voreingenommenheit in der Nutzerforschung vermeiden?" zu beantworten.
Notieren Sie Ihre eigenen Annahmen und Erwartungen
Schreiben Sie es buchstäblich auf ein Blatt Papier und verschließen Sie es in einem Umschlag. So stellen Sie sicher, dass Ihre eigenen vorgefassten Meinungen nicht den Prozess der Nutzerforschung beeinflussen.
Achten Sie auf Sprache und Formulierungen
Die Art und Weise, wie Sie die Fragen an die Benutzer formulieren, kann deren Antworten erheblich beeinflussen. Sich dessen bewusst zu sein, ist der Schlüssel zur Vermeidung von Verzerrungen in der Benutzerforschung.
Sicherstellen, dass sich die Teilnehmer wohlfühlen und entspannen
Bei der Durchführung von Interviews oder Umfragen ist es wichtig, eine entspannte Atmosphäre zu schaffen, die die Teilnehmer ermutigt, ehrliches Feedback zu geben. Wenn sich eine Person unwohl fühlt, kann es sein, dass sie eher Antworten gibt, von denen sie denkt, dass sie sie geben sollten, als das, was sie wirklich fühlt. Weißdorn-Effekt Babyyyy!
Mehrere Forscher einsetzen
Sie sind nicht allein! Setzen Sie nach Möglichkeit mehrere Forscher ein, die in der Lage sind, Vorurteile zu erkennen und zu vermeiden, die einem einzelnen Forscher entgehen könnten. Hier kann ein Tool wie tl;dv WIRKLICH zum Einsatz kommen. tl;dv ist in seinem Kern ein Kollaborationstool (remote ), das es Forschern ermöglicht, ihre Erkenntnisse mit anderen zu teilen und sie innerhalb von Minuten auf den neuesten Stand zu bringen, um die Verzerrungen zu beseitigen.
Stellen Sie offene Fragen
Vermeiden Sie es, Fragen zu stellen, auf die es eine richtige oder falsche Antwort gibt. Stellen Sie stattdessen offene Fragen, die es den Befragten ermöglichen, detailliertere Rückmeldungen über ihre Erfahrungen und Gedanken zu geben.
Verwendung validierter Umfragen
Wenn Sie eine Umfrage als Teil Ihres Forschungsprozesses verwenden, verwenden Sie eine, die validiert wurde, wie z. B. die System Usability Scale. Alternativ können Sie auch eigene Umfragefragen erstellen, die den Befragten nicht in die Irre führen.
NIEMALS annehmen
Wie ein altes Sprichwort sagt: "Wenn du etwas annimmst, machst du einen Arsch aus dir und mir"!
Wenn ein Forscher eine Idee hat, was die Ursache für ein Problem sein könnte, testen Sie sie! Aber gehen Sie nicht einfach davon aus, dass sie richtig ist, ohne vorher Daten zu sammeln. Gehen Sie auch nicht davon aus, dass alle Befragten genau den gleichen Wissensstand oder die gleichen Erfahrungen haben.
Holen Sie das Feedback von möglichst vielen Menschen ein
Selbst wenn Sie nur Zugang zu einem begrenzten Pool von Themen haben, versuchen Sie, ein breites Spektrum von Personen zu erreichen und deren Feedback einzuholen, um ein umfassendes Verständnis des Themas zu erhalten. Vergessen Sie außerdem nicht, dass eines immer gilt: Je mehr Antworten Sie erhalten, desto besser ist das Bild, das sich daraus ergibt.
Mit tl;dv als remote Nutzerforschungstool können Sie Ihren Interviewfluss optimieren, indem Sie Online-Meetings im Handumdrehen aufnehmen und aufzeichnen.
Diversifizieren Sie Ihre Themen
Außerdem sollten Sie nicht alle Ihre Antworten auf eine oder mehrere demografische Gruppen beschränken. Im Zeitalter der Online-Forschung ist es der Schlüssel zu echtem Erfolg, eine möglichst große Vielfalt an Nutzern anzusprechen. Dadurch erhalten Sie nicht nur ein breiteres Spektrum an Ansichten, mit denen Sie arbeiten können, sondern auch kulturelle, psychologische und sozioökonomische Vorurteile, die Sie von einer einzigen Gruppe erhalten würden, werden beseitigt oder zumindest verwässert. Um die Teilnehmer besser zu verstehen, sollten Sie versuchen, so viele Informationen wie möglich über sie zu sammeln. Die Analyse ihrer demografischen und psychografischen Merkmale kann helfen zu erklären, warum sie das Produkt anders nutzen.
SUPER genaue Dokumentationsmethoden haben
Um Voreingenommenheit zu bekämpfen und Genauigkeit zu gewährleisten, sollten Sie das Nutzerfeedback so genau wie möglich dokumentieren. Dies verhindert Fehlinterpretationen durch den Forscher oder andere Beteiligte. Die wissenschaftliche Aufzeichnung des Nutzerverhaltens und der Forschungsergebnisse kann eine mögliche Voreingenommenheit bei Ihren Produktentscheidungen vollständig ausschließen.
Eine erstaunliche Möglichkeit, dies zu tun (wenn wir das sagen!), ist die Verwendung von tl;dv zur Aufzeichnung von Nutzerforschungsinterviews. Unser UX-Forschungstool remote fängt die Erkenntnisse in den eigenen Worten der Nutzer ein, um Fehlinterpretationen zu vermeiden!
Die Bibliothek tl;dv dient sowohl als UX-Repository als auch als Dokumentationswerkzeug: Man ist nicht mehr darauf angewiesen, dass eine oder zwei Personen die Benutzereingaben manuell aufzeichnen. Die Daten können im gesamten Unternehmen geteilt werden, so dass jeder Zugriff auf die ursprüngliche Form der Kommunikation hat, was fundiertere Entscheidungen auf der Grundlage der tatsächlichen Worte und der nonverbalen Kommunikation der Teilnehmer selbst ermöglicht.
ACHTUNG, HEISSER TIPP! Schlechte UX-Forschung ist schlimmer als keine UX-Forschung
Hat Ihnen Ihre Mutter jemals gesagt, dass eine Arbeit, die es wert ist, gemacht zu werden, es auch wert ist, richtig gemacht zu werden? Das gilt auch für die UX-Forschung, und viele Menschen stimmen ihr zu.
Es muss sichergestellt werden, dass die durchgeführten Untersuchungen tatsächlich nützliche Ergebnisse liefern. Schlecht durchgeführte UX-Forschung kann zu fehlerhaften Annahmen und ungenauen Produktentscheidungen führen. Anstatt sich auf Vermutungen oder Anekdoten zu verlassen, sollten Sie sich die Zeit und Mühe nehmen, genaue Daten zu sammeln, die das Nutzerverhalten widerspiegeln. Auf diese Weise spart Ihr Team Zeit und Ressourcen und Sie haben die Möglichkeit, Voreingenommenheit wirklich auszusieben.
UX-Forschung ist ein wesentlicher Bestandteil der Produktentwicklung. Durch eine ordnungsgemäße und genaue Datenerfassung können Annahmen widerlegt werden, Designentscheidungen können sicherer getroffen werden und Produkte werden mit jeder Iteration besser.
Aber es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass schlecht durchgeführte Forschung, die mit Vorurteilen behaftet ist, schlimmer ist als gar keine Forschung! Tun Sie sich also einen Gefallen und nehmen Sie sich die Zeit, das Nutzerfeedback genau zu dokumentieren. Und wenn Sie auf der Suche nach dem perfekten Werkzeug dafür sind, probieren Sie tl;dv! Wir versprechen Ihnen, Sie werden es nicht bereuen 🙂 .
Also, wer will eine Neue Cola?
