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Llevar a cabo una investigación de usuarios es una cosa. Analizarla, crear un informe de investigación de la experiencia del usuario y presentar los resultados de forma fácilmente accesible, atractiva y práctica es algo totalmente distinto.
Las decisiones que tome, desde el principio, afectan a la naturaleza de los resultados de la investigación que obtenga. Sus procesos también afectan al valor de los resultados de la investigación y a la posibilidad de introducir cambios notables durante el proceso de desarrollo del producto. Es importante tener en cuenta todo el proyecto desde el principio para disponer de los mejores datos con los que trabajar.
Uno de los componentes más importantes que hay que tener en cuenta durante las fases iniciales es el análisis de datos, también conocido como análisis de la opinión del usuario. Independientemente de la investigación de usuarios que realices, vas a acabar con un montón de datos. Y es tu trabajo darles sentido al final y, lo que es más importante, hacerlos fácilmente digeribles y comprensibles para tus colegas y las partes interesadas. Si no, ¿qué sentido tiene?
Cree una presentación de investigación UX de primera y pondrá en marcha el engranaje para un cambio positivo y basado en datos.
Si abordas la fase de análisis sin un plan en mente, es probable que te sientas intimidado y frustrado, pero si eres amable con tu futuro yo, podrás utilizar herramientas como tl;dv durante todo el proceso de investigación para que el análisis de los datos sea pan comido.
No termines estresado como Tom...
@tldv.io Stresslaxing. #remotework #corporatelife #strees #relaxing #unwind
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¿Cómo se analiza una entrevista de usuario? (Con la ayuda de tl;dv)
Los datos en bruto no adquieren significado hasta que llegan los humanos y los interpretan. Las entrevistas a usuarios no son una excepción. El objetivo del análisis de datos de la investigación de UX es recopilar y presentar información práctica que ayude a mejorar el desarrollo del producto. Si no se comunican estos datos de forma eficaz, la investigación (y las horas invertidas en ella) no servirán para nada.
En primer lugar, ahórrese algo de tiempo y consiga tl;dv: la herramienta de reuniones virtuales que le permite reducir el tiempo de las reuniones, sin sacrificar los conocimientos. Al fin y al cabo, si quieres saber cómo analizar las entrevistas con los usuarios, tienes que utilizar las herramientas de documentación adecuadas.
tl;dv no sólo te ahorra valiosas horas durante el proceso de entrevista, sino que también te ayuda a organizar tus datos y sincronizarlos con cualquier plataforma que utilice tu equipo. Gracias a su práctica función de marca de tiempo, puedes obtener un hipervínculo a un momento exacto de una llamada a Google Meet o Zoom , lo que te permite a ti y a tus compañeros saltar directamente a los puntos de datos críticos.
También puedes utilizar la potente IA de tl;dvpara que te ayude a elaborar tu informe de investigación de UX una vez finalizada la entrevista. Puede generar automáticamente resúmenes de las reuniones, tomar notas sobre la marcha e incluso crear resúmenes. ¿Tienes prisa? Esta función épica podría ahorrarte un montón de tiempo.
El uso de tl;dv para la recopilación de datos tiene el poder de destruir el sesgo cognitivo, además de permitirle volver a visitar momentos concretos para profundizar en su comprensión, de modo que nunca pierda un detalle.
Por supuesto, puedes realizar análisis de datos de investigación UX sin tl;dv, pero eso es una tontería. Hemos dicho que es gratis, ¿verdad? Si ignoras tl;dv, gastarás más tiempo, más dinero y obtendrás información menos valiosa de una forma mal organizada. Es por eso que los diseñadores e investigadores de UX reconocen comúnmente a tl;dv como una de las mejores remote herramientas de investigación de UX.
Encontrar el equilibrio entre tener una mente abierta y un plan
Aunque es importante recopilar los datos de forma que te prepares para la fase de análisis, es aún más importante empezar con una mentalidad abierta. No cometas el error de caer en el sesgo del investigador planificando tu análisis tan minuciosamente por adelantado que acabes buscando las respuestas que quieres encontrar. No es así como funciona la investigación de usuarios.
Sin embargo, es un buen consejo empezar el proceso de investigación con una mente abierta y tener un plan para recopilar, almacenar y volver a acceder fácilmente a los datos que se vayan obteniendo.
No querrás pensar en tu análisis por primera vez después de estar enterrado en tres metros de datos. Empiece desde el principio. El proceso de entrevistas debe estructurarse de forma que le ayude a analizar los pequeños hallazgos.
Selecciona a tu público objetivo antes de entrevistarlo para asegurarte de que cuentas con los mejores y más perspicaces usuarios. Esto es especialmente importante si vas a entrevistar a usuarios de redes sociales y otras fuentes públicas que no son usuarios de tu propia aplicación. Elabora un plan de entrevistas para sacar el máximo partido a tu investigación.
A lo largo de todo el periodo de investigación, hay que tener presentes los objetivos, pero no tanto como para que resulten prepotentes. La verdadera habilidad de las entrevistas con usuarios es escuchar. Por supuesto, hay que hacer las preguntas adecuadas a las personas adecuadas, pero si no escuchamos lo que dicen, nos disparamos en el pie. No dejes que tus propios pensamientos o expectativas entren en escena. Ha llegado el momento de que tus usuarios hablen y de que sus voces sean escuchadas: ¡por ti!
Una vez más, tl;dv puede ayudar aquí como una de las mejores herramientas de voz del cliente. Tendrás un registro permanente de lo que ha dicho tu usuario, cómo lo ha dicho y los gestos que ha mostrado mientras hablaba. No confíes en la memoria o en notas garabateadas a toda prisa. Dispones de transcripciones en más de veinte idiomas, grabaciones ilimitadas de reuniones y la posibilidad de marcar la fecha y hora de cada dato quequieras recuperar. Y todo esto es gratis.
@tldv.io Tiene mucho sentido. #meeting #comedy #corporate #meetings #9to5 #firstday
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Identifique sus objetivos
¿Quieres mejorar tu aplicación? Demasiado vago. A lo mejor lo que quieres es construir un conocimiento detallado e íntimo de quiénes son tu público y tus usuarios ideales, qué les motiva y cómo actúan a diario para alcanzar sus objetivos. En ese caso, es mejor que tu investigación esté diseñada para identificar patrones en el comportamiento diario de los entrevistados.
Además, esté atento a los detalles demográficos, los patrones de estilo de vida y las distintas actitudes de los usuarios. Incluso puedes redactar tu propia guía de debate para la entrevista con los usuarios, para asegurarte de que diriges la conversación por el camino correcto.
Por otro lado, si su objetivo es probar una nueva función o una próxima aplicación, entonces su atención podría centrarse en los puntos de dolor, los puntos de satisfacción y tratar de clasificarlos en función de su prioridad.
No sólo hay que averiguar cómo formular las preguntas adecuadas para que el usuario se sienta cómodo revelando lo que piensa, sino que también hay que hacer un seguimiento de los datos de forma que se puedan utilizar para diversos fines. Dependiendo de con quién vayas a compartir el análisis de los datos de tu investigación de usuarios, puede que tengas que pensar en la granularidad. ¿Te diriges a tu equipo de diseño o a las partes interesadas? ¿Necesitas dar ejemplos concretos o sólo tendencias generales? Planifíquelo con antelación.
Prepare su hipótesis (si es necesario)
Las hipótesis son importantes en determinados campos de investigación. Las pruebas de usabilidad, por ejemplo, exigen una hipótesis, porque hay que centrarse en áreas específicas que necesitan mejoras. Antes de lanzarse a la investigación sobre los usuarios, es necesario comprender el problema y la posible solución.
Sin embargo, no todas las investigaciones requieren una hipótesis. Y en algunos casos, empaña los datos. Si realizas una serie de entrevistas a los usuarios esperando que el punto de dolor A sea el problema, eso es exactamente lo que escucharás. Se creará una visión sesgada del problema en cuestión, lo que dará lugar a datos sesgados, que conducirán a un desarrollo de productos desperdiciado, ya que se pasarán por alto los problemas principales.
A veces, puede empezar a realizar pequeños análisis una vez que empiecen a llegar los datos. Para garantizar que las entrevistas con los usuarios se realizan con calidad, no debería haber más de 4 al día. Preferiblemente 2 ó 3. Debe haber espacio entre las entrevistas para que los investigadores puedan revisar y etiquetar las notas. También les da tiempo a hacer un debriefing con la persona que toma las notas, si la hay, o a ojear las notas en tl;dv.
Se puede realizar un semianálisis superficial a mitad de las entrevistas con los usuarios. También se puede aprovechar este tiempo de digestión para revisar las preguntas y, tal vez, modificarlas para obtener mejores respuestas en futuras entrevistas.
Este método evitará que te ahogues en tus propias lágrimas después de un día repleto de entrevistas a usuarios, con sólo unas notas garabateadas a toda prisa y un cerebro que funciona a medias para intentar descifrarlas.
@tldv.io Different kinda breakdown pal #breakdown #9to5 #latetowork #dayinthelife #corporatehumor IB: @punhubtiktok
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Descubrir sobre la marcha
El desarrollo de productos depende en gran medida de una investigación de calidad a través de estudios de usuarios, entrevistas y pruebas. El diseño de la experiencia del usuario también se basa en una investigación exhaustiva. Crear un producto basándose exclusivamente en fantasías sobre lo que debería ser es el camino más rápido hacia el arroyo de la mierda. Y es mejor que creas que allí tampoco hay remos.
La investigación de usuarios te ayudará a descubrir las pepitas de oro que necesitas para crear el producto que los usuarios adorarán. Tanto si estás pensando en características, funciones u otros aspectos de tu aplicación, es importante conocer la opinión de usuarios reales. Es más caro arreglar un problema de desarrollo más tarde que construir una solución al principio.
En algunos casos, es posible encontrar casos de uso totalmente nuevos a través de la investigación de usuarios, escuchando lo que quieren tus futuros usuarios. Esto puede ayudarte a posicionarte como líder en el nicho, preparándote para el éxito en un mercado saturado.
Nunca se detiene
Si hay algo que debe saber es que el análisis de datos de investigación de usuarios no se detiene. No duerme. No siente lástima, ni remordimientos, ni miedo. Vale, puede que haya empezado a hablar de Terminator en algún momento, pero eso no cambia el hecho de que el análisis es un proceso continuo.
Una de las mejores formas de controlar el progreso y organizar las ideas clave es tomar notas. Pero no como en el siglo XX, con papel y bolígrafo. Con el anotador detl;dv.
Al grabar sesiones con tl;dv, puedes compartir fragmentos o sesiones enteras de vídeos con las partes interesadas para que tomen las medidas oportunas. Tomar notas no sólo te ayuda a analizar las cosas sobre la marcha; te ayuda a llevar un registro de las cosas a medida que suceden. Es la mejor manera de hacer un seguimiento de todos los datos recopilados.
Una forma de hacerlo, tanto si se trata de investigación cualitativa como cuantitativa, es mantener breves sesiones con tus compañeros de investigación después de cada entrevista. Podéis revisar juntos sus respuestas y tomar notas adicionales. Siempre es bueno revisar una entrevista con un usuario antes de pasar a la siguiente.
Desglose los datos
Agrupar los datos al final de la investigación es una de las formas más fáciles de desanimarse ante la gran cantidad de datos que se tienen. No te preocupes, no todos los datos son iguales. Y en esta fase, saber encontrar oro en tus datos es la habilidad que necesitas.
Para obtener los mejores resultados, empieza por depurar tus notas y complementarlas con información contextual (con ayuda de las reuniones grabadas). Diferencia entre una descripción y una interpretación. La fase de análisis es el momento de interpretar.
A continuación, clasifique sus datos en varias áreas de análisis que le permitirán ponderar los distintos datos en términos de importancia y prioridad.
Tener una lista de este tipo es importante para determinar qué es importante ahora y qué será bueno tener más adelante. Este tipo de análisis es especialmente importante cuando se dispone de pocos recursos para ejecutar los hallazgos; hay que centrarse sólo en las cosas que aportarán el máximo impacto a los usuarios y ayudarán a alcanzar los objetivos designados.
Eso significa guardar todas las ideas bonitas (pero no esenciales) en una cesta para más adelante y permitir que el equipo de desarrollo construya lo que sea absolutamente necesario en cada momento.
El establecimiento de prioridades comienza con el diseño de la investigación de la UX, basado en los objetivos organizativos que las partes interesadas han establecido para el proyecto. Para asegurarte de que obtienes la información necesaria para cumplir esos requisitos, tienes que tener los objetivos en mente y tener una forma de clasificar los datos.
Cómo priorizar su análisis de datos de investigación de UX
1. Análisis temático
El análisis temático consiste básicamente en clasificar los datos en "cubos". Al dividir los datos en cubos bien organizados, se puede considerar cada pequeño detalle en función de su tema y de la importancia general de ese cubo temático.
Una forma de empezar a hacerlo es codificar los temas por colores. Al revisar las transcripciones, asigne a cada dato un color según su tema. Puede hacerlo al final del día o poco después de cada sesión para asegurarse de no perder la perspectiva de cada entrevista. Junto con sus notas, puede codificar fácilmente por colores las transcripciones generadas automáticamente en tl;dv.
Si te cuesta decidirte por un tema, simplemente agrupa los datos que tengan un significado, alcance o premisa similares. Si te encuentras con lo mismo que se dice una y otra vez, es una buena idea convertirlo en un tema y almacenar allí todos los datos sobre el tema.
Según Nielsen Norman Group, hay seis (6) pasos para el análisis de datos de áreas temáticas.
Paso 1: Recopilar datos
Paso 2: Lea todos sus datos de principio a fin.
Paso 3: Codifique su texto con áreas temáticas
Paso 4: Crear nuevos códigos para encapsular nuevos temas
Paso 5: Tómese un día de descanso
Paso 6: Evalúe sus temas para ver si encajan bien
Es una buena idea crear una leyenda o clave de codificación para que tus colegas también puedan entender tus datos. Un ejemplo de clave de codificación de texto es:
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- Rojo - puntos de dolor
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- Verde: aspectos positivos
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- Gris - sugerencias de los usuarios
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- Amarillo: aplicaciones utilizadas diariamente
Fuente: NVIVO BLOG
2. Diagramas de afinidad
El diagrama de afinidad es una forma de organizar visualmente todos los hechos colocándolos en varias categorías (o grupos de temas). El diagrama de afinidad se suele hacer con bolígrafo y papel, pero también se puede ejecutar perfectamente al estilo kanban con herramientas como Trello. El diagrama de afinidad recibe distintos nombres, como clasificación colaborativa, bola de nieve y, a veces, mapa de afinidad.
Ejemplo de mapa de afinidad:
Fuente: Leow Hou Teng
¿Cuál es la diferencia entre los diagramas de afinidad y las áreas temáticas en la investigación de usuarios?
El análisis temático jerárquico consiste en dividir los datos en temas y subtemas. Para ello, se leen todas las transcripciones, las notas de las entrevistas y otros datos relevantes y, a continuación, se codifican los datos en función de los distintos temas. Las áreas temáticas suelen tener un alcance más amplio que los diagramas de afinidad. Un diagrama de afinidad presentará temas o grupos más pequeños que pueden explorarse más a fondo.
El análisis temático consiste en clasificar los datos en temas para considerar mejor cada detalle, mientras que el diagrama de afinidad consiste en agrupar los hechos por temas. Ambos métodos pueden utilizarse para comprender mejor a los usuarios y mejorar el producto en consecuencia. No son lo mismo y pueden utilizarse conjuntamente en el análisis de su investigación en función de las perspectivas que quiera perseguir.
El método habitual
Toda esta charla sobre áreas temáticas y mapas de afinidad puede sonar abrumadora, pero en realidad, los investigadores normalmente arrojan sus notas en un lienzo (Miro, Mural o Figjam son los sospechosos habituales) y luego las agrupan en temas o momentos del recorrido del cliente.
Si una idea se repite con frecuencia en la investigación, los investigadores suelen utilizar puntos para indicarlo. También pueden utilizar algunas características in-app que significan lo mismo.
Aunque es similar a las áreas temáticas descritas anteriormente, se trata de un proceso más flexible.
Cómo analizar diferentes tipos de datos
Análisis de datos cualitativos de UX a partir de entrevistas con usuarios
Una cosa que puede notar rápidamente con los datos cualitativos es que pueden parecer caóticos. Esto se debe a que son muy subjetivos. A menudo acabará con un montón de datos, la mayoría de los cuales pueden ser repetitivos o inutilizables. Las entrevistas con usuarios suelen ser abiertas, lo que permite al usuario expresar sus opiniones sin filtros. Esto también significa que el análisis de los datos depende en gran medida de ti, el investigador de UX, y de cómo quieras manejarlo.
Al realizar análisis cualitativos de datos de investigación de usuarios, presta atención a;
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- Patrones que aparecen en diversas áreas temáticas;
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- Hallazgos que sorprendieron a su equipo;
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- Momentos (temas) de gran emoción para los usuarios;
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- Gustos y disgustos;
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- Funciones populares entre los usuarios;
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- Y casos de uso que su interfaz de usuario actual no soporta suficientemente bien.
Pero si está realizando una investigación exploratoria para la fase de descubrimiento del producto, descubrirá que esos datos pueden contener tanto datos cualitativos de actitud como datos cualitativos de comportamiento. Mediante el uso de diagramas de afinidad y el análisis temático, puede descubrir las joyas ocultas en los datos.
Para realizar un análisis temático, necesitarás tres cosas: datos, preferencias de investigación (basadas en el equipo y los objetivos de la investigación) y el contexto de análisis. Con estos elementos, puedes realizar el análisis de datos de tu investigación de UX con software, a través de un diario o de diagramas de afinidad.
¿Cómo puede ayudar GPT?
Todo el mundo conoce ya a GPT, la tecnología impulsada por inteligencia artificial que no está planeando en secreto la dominación del mundo haciendo que los seres humanos dependan excesivamente de la tecnología y olviden lo que se siente al aire libre para que aceptemos de buen grado la matriz de la vida real. Nada de eso.
@tldv.io Escrito por ChatGPT #inception #chatgpt #ai #openai #meeting #corporate
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De todos modos, antes de ponernos las pilas con los robots, podemos utilizarlos para agilizar nuestro trabajo y detectar cosas que se nos hayan pasado por alto. Por ejemplo, puedes darle a GPT tu investigación y pedirle que señale sesgos, encuentre patrones y temas, e incluso destaque lo que te gusta y lo que no. Básicamente, todo lo que hemos descrito anteriormente en relación con el análisis de las opiniones de los usuarios puede ser realizado al instante por un robot sin cuerpo.
Indicaciones GPT
Aquí tienes algunas sugerencias de GPT que puedes utilizar para que tu informe de investigación sobre UX sea aún más persuasivo.
- ¿Puede buscar en el repositorio todas las investigaciones relacionadas con un producto o una función concretos?
- ¿Puede resumirme las principales conclusiones de un estudio concreto?
- ¿Puede organizar los estudios de investigación por fecha, autor o tema?
- ¿Puede identificar algún tema o patrón común que surja de los estudios de investigación?
- ¿Puede ayudarme a identificar lagunas en nuestra comprensión actual del comportamiento o las preferencias de los usuarios?
- ¿Puede facilitarme un resumen de los métodos de investigación utilizados en un estudio concreto?
- ¿Puede ayudarme a crear una presentación que resuma los resultados de la investigación para un proyecto o iniciativa concretos?
- ¿Puede sugerir posibles estudios de seguimiento o preguntas de investigación basadas en los resultados actuales?
- ¿Pueden facilitarme una lista de estudios de investigación o fuentes externas que puedan ser relevantes para nuestro repositorio de investigación?
Aunque estas preguntas puedan parecer un poco vagas, permiten a GPT explicarle en detalle lo que necesita de usted. Tomemos como ejemplo la pregunta nº 7. Esta es la respuesta de GPT:
Uso de programas informáticos para el análisis de datos de entrevistas con usuarios
La investigación cualitativa suele proporcionar muchos datos. Suelen ser muy difíciles de analizar sin utilizar ningún software. En esos momentos, los investigadores de UX confían en el software de análisis de datos cualitativos asistido por ordenador (CAQDAS), como Provalis Research Text Analytics Software, Quirkos, Qiqqa, Dedoose, Raven's Eye, webQDA, Transana, HyperRESEARCH y MAXQDA.
La ventaja de los programas informáticos es que permiten realizar investigaciones muy exhaustivas. Pero, al mismo tiempo, si usted o su equipo no conocen los nuevos programas, aprender a utilizarlos lleva mucho tiempo. Esto puede ser bastante restrictivo y restarle tiempo y energía, que podría emplear mejor en otras cosas.
Uso de GPT para dar forma a su presentación de investigación UX
Una vez recopilados y analizados los datos, tendrás que presentar tus conclusiones. tl;dv es la mejor opción para ello. Como ya hemos dicho, puedes utilizar su IA integrada para generar resúmenes de todas tus entrevistas con usuarios. Puedes utilizar la función de búsqueda para encontrar palabras clave específicas en cualquier transcripción, e incluso generar resúmenes de las reuniones.
También está integrado con un montón de aplicaciones de trabajo que puedes utilizar como repositorio de tu investigación, como Notion, por ejemplo. Puedes compartir clips muy fácilmente para que tus compañeros vean solo las partes que necesitan.
Además de tl;dv, existen varias herramientas que pueden ayudarle a crear un informe de investigación sobre UX:
- Textio: Este potente software pretende acabar con los prejuicios, literalmente. Su equipo ha desarrollado "la guía lingüística en el lugar de trabajo más avanzada del mundo" específicamente para acabar con los prejuicios.
- Hugging Face: Hugging Face es una herramienta de GPT basada en el aprendizaje automático de código abierto que utilizan Google y Microsoft por muchas razones. Cuenta con un montón de funciones que ahorran tiempo y son beneficiosas para cualquiera que esté preparando un análisis del feedback de los usuarios o un informe de investigación de UX con todos los datos que ha recopilado.
- ChatGPT: No subestimes al papá. ChatGPT sigue siendo una de las mejores herramientas de GPT, siempre y cuando te guardes en la manga unos cuantos buenos consejos. Obtén respuestas y consejos al instante siguiendo algunas de las indicaciones descritas anteriormente.
Diario para el análisis de las entrevistas de los usuarios
El método de la teoría fundamentada funciona bien con el diario. Consiste en escribir las distintas ideas y percepciones que se obtienen al revisar las transcripciones y los vídeos grabados de las entrevistas con los usuarios. Funciona con el análisis temático, en el que hay varios temas y subtemas en los que se pueden clasificar las ideas a medida que avanza el análisis. Mediante el uso de métodos de anotación, ya sea digital o manualmente, puedes resaltar datos, hechos e ideas que sean relevantes para tu investigación.
Permite al investigador pensar en profundidad, pero eso es lo que lo hace difícil; sólo un investigador puede dedicarse a ese proceso, lo que hace incómoda la colaboración con otros. Pero también es barato y permite flexibilidad, por no mencionar que puedes volver a hojear las notas para encontrar un proceso documentado de cómo llegaste a tu conclusión.
Uso de diagramas de afinidad para el análisis de la investigación cualitativa
Como ya se ha detallado anteriormente, los diagramas de afinidad son una buena forma de sacar ideas de tus sesiones y plasmarlas en un tablero donde puedas ver las conexiones entre las ideas. Puedes crear un tablero de afinidad virtualmente utilizando Trello, o ir por el camino manual; escribiendo en ciertos colores, cortándolos en pedazos y poniéndolos en un tablero físico.
Tanto si optas por una pizarra física como virtual, te resultará infinitamente más fácil si has estado grabando tus sesiones con tl;dv, escribiendo notas y releyendo transcripciones autogeneradas que podrás seguir utilizando mucho después de que hayan terminado tus sesiones.
Análisis de datos cuantitativos de UX
Los datos cuantitativos de los usuarios pueden presentarse en forma de mapas de calor que permiten a los investigadores ver, objetivamente, lo que hace un usuario cuando visita una página web o una aplicación. Mediante la grabación de la pantalla y el seguimiento ocular, se puede obtener una comprensión más objetiva de lo que funciona y lo que no.
Consulte nuestra guía sobre cómo convertirse en investigador de UX para obtener más consejos e información.
Cuando se realicen análisis cuantitativos de investigación de usuarios, hay que prestar atención a;
- Las funciones más utilizadas;
- Necesidades de los usuarios que actualmente no están cubiertas;
- Diferencias en las experiencias de uso de su producto;
- El tiempo que se tarda en hacer algo utilizando su producto frente al ideal;
- Características que necesitan ser mejoradas lo antes posible.
Dónde acaba todo; Recomendaciones
Toda investigación de UX termina en recomendaciones basadas en insights. Su proceso de análisis determina la calidad de sus conclusiones y recomendaciones. Debes recopilar los datos de tu investigación cualitativa y cuantitativa y utilizarlos para ofrecer a tu equipo recomendaciones adecuadas a los objetivos originales.
Debes entregar tus conclusiones en una presentación fácil de digerir a las partes interesadas y a los diseñadores adecuados para que las debatan y las pongan en práctica. Sin este paso crucial, todo el análisis de los datos de la investigación de usuarios no habrá servido para nada.
@tldv.io - Fotos y vídeos de Instagram
Debe buscar en los datos las tendencias, los patrones de comportamiento, las perspectivas de uso y las historias comunes que prevalecen entre sus usuarios. No basta con saber que a los usuarios les cuesta encontrar el botón "Comprar ahora", sino que tu investigación debe venir acompañada de una recomendación del tipo: "Pon el botón "Comprar ahora" en la página héroe".
Los resultados de su investigación deben ser procesables y ayudar a elaborar una buena recomendación después del análisis.
Cómo crear una presentación de investigación de usuarios convincente
Hacer una presentación sobre los resultados de tu investigación con usuarios es una forma estupenda de compartir tu trabajo con los demás y obtener comentarios sobre tus conclusiones. Pero también puede ser una tarea desalentadora, sobre todo si no estás acostumbrado a hacer presentaciones o no tienes mucha experiencia con el diseño.
He aquí algunos consejos que le ayudarán a crear una presentación atractiva de la investigación de usuarios:
- Asegúrese de que su presentación tiene una estructura y un flujo claros.
- Utilice elementos visuales para ayudar a contar su historia.
- Utiliza datos y citas directas de los usuarios para respaldar tus conclusiones. Pueden extraerse directamente de las transcripciones de tl;dv.
- Esté preparado para responder a las preguntas de su público.
- Practica tu presentación de antemano para que te sientas seguro al hacerla.
Aquí tienes más consejos para presentaciones, sobre todo si las haces de forma virtual.
Conclusión
Las entrevistas con los usuarios son una forma continua de mantener a su equipo de desarrollo de productos centrado en lo que es absolutamente importante en ese momento, el ahora para sus usuarios. Con una investigación bien ejecutada y unos resultados bien analizados, puedes preparar tu producto para el éxito y seguir innovando en cada paso del camino.
La forma en que los usuarios utilizan tu producto puede evolucionar, y tienes que estar ahí para darte cuenta de estas tendencias. Recuerda utilizar tl;dv para grabar, generar transcripciones gratuitas y tomar notas de las ideas importantes. Y cuando necesites compartir las imágenes en bruto de una entrevista, corta fácilmente el vídeo con el editor de vídeo de la aplicación en tl;dv. ¡Feliz investigación de usuarios!
