Come analizzare le interviste agli utenti per convincere i tuoi stakeholder (Aggiornamento: inclusi strumenti per la ricerca sull'esperienza utente)

Certo, puoi fare analisi dei dati di ricerca UX senza tl;dv, ma sarebbe un po' stupido. Abbiamo detto che è gratis, no? Se non usi tl;dv, ci metti più tempo, spendi più soldi e ottieni meno informazioni utili in modo disorganizzato. Ecco perché i designer e i ricercatori UX di solito pensano tl;dv uno dei migliori strumenti per la ricercaremote .

Trova l'equilibrio tra l'essere di mentalità aperta e avere un piano

Sebbene sia importante raccogliere i dati in modo da prepararsi alla fase di analisi, è ancora più importante partire con una mente aperta. Non commettere l'errore di assecondare i pregiudizi del ricercatore pianificando l'analisi in modo così approfondito in anticipo da finire per cercare le risposte che desideri trovare. Non è così che funziona la ricerca sugli utenti. 

Tuttavia, è consigliabile iniziare il processo di ricerca con una mente aperta e avere un piano su come raccogliere, archiviare e riutilizzare facilmente le informazioni ottenute lungo il percorso.

Non vorrai certo iniziare a riflettere sulla tua analisi solo dopo esserti seppellito sotto una montagna di dati. Inizia fin dall'inizio. Il tuo processo di intervista dovrebbe essere strutturato in modo tale da aiutarti ad analizzare piccoli risultati.

Seleziona il tuo pubblico target prima di intervistarlo per assicurarti di avere gli utenti migliori e più perspicaci. Questo è particolarmente importante se stai cercando utenti da intervistare sui social media e altre fonti pubbliche che non sono utenti della tua app. Elabora un piano di intervista per ottenere il massimo dalla tua ricerca.

Durante l'intero periodo di ricerca, tieni a mente i tuoi obiettivi, ma senza che diventino opprimenti. La vera abilità nelle interviste agli utenti èsaper ascoltare. Certo, devi porre le domande giuste alle persone giuste, ma se non ascolti ciò che dicono realmente, ti stai dando la zappa sui piedi. Non lasciare che i tuoi pensieri o le tue aspettative entrino in gioco. Questo è il momento in cui i tuoi utenti devono parlare ed è il momento in cui le loro voci devono essere ascoltate: da te!

Anche in questo caso, tl;dv essere d'aiuto come uno dei migliori strumenti per ascoltare la voce dei clienti. Avrete una registrazione permanente di ciò che hanno detto i vostri utenti, di come lo hanno detto e dei loro modi di fare mentre parlavano. Non affidatevi alla memoria o a appunti scritti in fretta. Avrete a disposizione trascrizioni in oltre venti lingue, registrazioni illimitate delle riunioni e la possibilità di contrassegnare con un timestamp ogni singola informazione a cui volete tornare. E tutto questo è gratuito!

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Ha perfettamente senso. #riunione #comicità #aziendale #riunioni #9to5 #primo giorno

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Identifica i tuoi obiettivi

Vuoi migliorare la tua app? Troppo vago. Forse vuoi acquisire una comprensione dettagliata e approfondita di chi sono il tuo pubblico e i tuoi utenti ideali, cosa li motiva e come agiscono quotidianamente per raggiungere i loro obiettivi. In tal caso, è meglio che la tua ricerca sia progettata per identificare i modelli di comportamento quotidiano degli intervistati. 

Inoltre, prestate attenzione ai dettagli demografici, agli stili di vita e ai vari atteggiamenti degli utenti. Potete anche scrivere una vostra guida per le interviste agli utenti, in modo da essere sicuri di indirizzare la conversazione nella giusta direzione.

D'altra parte, se il tuo obiettivo è testare una nuova funzionalità o un'app di prossima uscita, potresti concentrarti sui punti deboli, sui punti di soddisfazione e cercare di classificarli in base alla priorità.

Non solo devi capire come porre le domande giuste affinché l'utente si senta a proprio agio nel rivelare ciò che pensa, ma devi anche monitorare i dati in modo da poterli utilizzare per una varietà di scopi. A seconda di chi condividerai l'analisi dei dati della tua ricerca sugli utenti, potresti dover riflettere sulla granularità. Ti rivolgi al tuo team di progettazione o agli stakeholder? Devi fornire esempi specifici o solo tendenze generali? Pianifica in anticipo.

Prepara la tua ipotesi (se necessario)

Le ipotesi sono importanti in determinati campi di ricerca. I test di usabilità, ad esempio, richiedono un'ipotesi, perché è necessario concentrarsi su aree specifiche che necessitano di miglioramenti. È necessario, in qualche modo, comprendere il problema e la potenziale soluzione, prima di immergersi nella ricerca sugli utenti.

Tuttavia, non tutte le ricerche richiedono un'ipotesi. E in alcuni casi, essa può addirittura compromettere i dati. Se conduci una serie di interviste agli utenti aspettandoti che il punto dolente A sia il problema, allora è proprio quello che sentirai dire. Ciò creerà una visione distorta del problema in questione, portando a dati distorti, che a loro volta porteranno a uno spreco nello sviluppo del prodotto, poiché le questioni fondamentali vengono trascurate.

A volte, è possibile iniziare a eseguire piccole analisi non appena i dati iniziano ad arrivare. Per garantire che le interviste agli utenti siano condotte con qualità, non dovrebbero essercene più di 4 al giorno. Preferibilmente 2 o 3. È necessario che ci sia spazio tra un'intervista e l'altra, in modo che i ricercatori possano rivedere e etichettare gli appunti. Questo dà loro anche il tempo di fare il punto della situazione con chi ha preso appunti, se presente, o di dare un'occhiata agli appunti su tl;dv.

Una semi-analisi superficiale può essere condotta a metà delle interviste agli utenti. È inoltre possibile utilizzare questo tempo di elaborazione per rivedere le domande, magari modificandole qua e là per ottenere risposte migliori nelle interviste future.

Questo metodo ti impedirà di affogare nelle tue lacrime dopo una giornata intensa di interviste agli utenti, con solo appunti scritti in fretta e furia e un cervello che funziona a metà per cercare di decifrarli.

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Scoperte in movimento

Lo sviluppo dei prodotti dipende in larga misura dalla qualità della ricerca condotta attraverso studi sugli utenti, interviste e test. Anche la progettazione dell'esperienza utente si basa su ricerche approfondite. Realizzare un prodotto basandosi esclusivamente sulle proprie fantasie su come dovrebbe essere è la strada più breve per finire in un vicolo cieco. E potete star certi che lì non troverete nemmeno un remo.

La ricerca sugli utenti ti aiuterà a scoprire gli elementi fondamentali necessari per creare il prodotto che gli utenti ameranno. Che tu stia pensando alle caratteristiche, alle funzioni o ad altri aspetti della tua applicazione, è importante conoscere le opinioni degli utenti reali. È più costoso risolvere un problema di sviluppo in un secondo momento piuttosto che creare una soluzione all'inizio. 

In alcuni casi, è possibile individuare nuovi casi d'uso attraverso ricerche sugli utenti, ascoltando ciò che desiderano i vostri futuri clienti. Questo può aiutarvi a posizionarvi come leader nella nicchia di mercato, preparandovi al successo in un mercato saturo.

Non si ferma mai

Se c'è una cosa che dovete sapere, è che l'analisi dei dati della ricerca sugli utenti non si ferma mai. Non dorme mai. Non prova pietà, rimorso o paura. Ok, forse ho iniziato a parlare di Terminator da qualche parte, ma questo non cambia il fatto che l'analisi è un processo continuo.

Uno dei modi migliori per tenere traccia dei progressi e organizzare le tue intuizioni chiave è prendere appunti. Non nel modo tradizionale del XX secolo, con carta e penna, no, no, no. Con il blocco notetl;dv. 

Registrando le sessioni con tl;dv, puoi condividere frammenti o intere sessioni di video con le parti interessate per intraprendere le azioni appropriate. Prendere appunti non solo ti aiuta ad analizzare le cose mentre sei in movimento, ma ti aiuta anche a tenere traccia di ciò che accade man mano che accade. È il modo migliore per tenere traccia di tutti i dati raccolti.

Un modo per farlo, sia con la ricerca qualitativa che quantitativa, è quello di organizzare brevi sessioni con i tuoi colleghi ricercatori dopo ogni intervista. Potete esaminare insieme le loro risposte e prendere ulteriori appunti. È sempre bene rivedere un'intervista con un utente prima di passare a quella successiva.

Scomponi i tuoi dati 

Mettere insieme i dati alla fine della tua ricerca è uno dei modi più semplici per scoraggiarti di fronte all'enorme quantità di dati che hai raccolto. Non preoccuparti, non tutti i dati sono uguali. E in questa fase, sapere come trovare l'oro nei tuoi dati è l'abilità di cui hai bisogno.

Per ottenere i migliori risultati, inizia ripulendo i tuoi appunti e integrandoli con informazioni contestuali (con l'aiuto delle registrazioni delle riunioni). Distingui tra descrizione e interpretazione. La fase di analisi è il momento dell'interpretazione.

Successivamente, classifica i tuoi dati in varie aree di analisi che ti consentiranno di valutare i diversi dati in termini di importanza e priorità.

Avere un elenco di questo tipo è importante per determinare cosa è importante ora e cosa sarà utile avere in futuro. Questo tipo di analisi è particolarmente importante quando si dispone di poche risorse per mettere in pratica i risultati ottenuti; è necessario concentrarsi solo sulle cose che avranno il massimo impatto sugli utenti e che aiuteranno a raggiungere gli obiettivi prefissati.

Ciò significa mettere da parte tutte le idee interessanti (ma non essenziali) in un cestino per un secondo momento e consentire al team di sviluppo di realizzare ciò che è assolutamente necessario in ogni momento.

La definizione delle priorità inizia con la progettazione della ricerca UX, basata sugli obiettivi organizzativi che gli stakeholder hanno fissato per il progetto. Per assicurarti di ottenere le informazioni necessarie per soddisfare tali requisiti, devi tenere a mente gli obiettivi e disporre di un metodo per ordinare i dati.

Come dare priorità all'analisi dei dati della ricerca sull'esperienza utente

1. Analisi tematica

L'analisi tematica consiste fondamentalmente nel suddividere i dati in "categorie" da esaminare. Suddividendo i dati in categorie ben organizzate, è possibile esaminare ogni minimo dettaglio in base al tema e all'importanza generale di quella categoria tematica.

Un modo per iniziare a farlo è quello di assegnare un codice colore ai temi. Quando rivedi le trascrizioni, assegna a ogni dato un colore in base al tema. Questo può essere fatto alla fine della giornata o subito dopo ogni sessione, per assicurarti di non perdere la prospettiva su ogni intervista. Insieme ai tuoi appunti, puoi facilmente assegnare un codice colore alle trascrizioni generate automaticamente da tl;dv.

Se hai difficoltà a decidere un tema, raggruppa semplicemente i dati che hanno un significato, un ambito o una premessa simili. Se ti capita di trovare lo stesso concetto ripetuto più volte, è una buona idea trasformarlo in un tema e archiviare lì tutti i dati relativi all'argomento.

Secondo il Nielsen Norman Group, esistono sei (6) fasi per l'analisi dei dati relativi alle aree tematiche.

Fase 1: raccogli i tuoi dati

Passaggio 2: Leggi tutti i tuoi dati dall'inizio alla fine.

Fase 3: codifica il testo in base alle aree tematiche

Passaggio 4: creare nuovi codici per racchiudere i nuovi temi

Fase 5: prenditi una pausa di un giorno

Passaggio 6: valuta i tuoi temi per verificare che siano adeguati

È una buona idea creare una legenda o una chiave di codifica in modo che anche i tuoi colleghi possano comprendere i tuoi dati. Un esempio di chiave di codifica testuale è:

• • Rosso – punti critici

• • Verde – aspetti positivi

• • Grigio – suggerimenti degli utenti

• • Giallo – app utilizzate quotidianamente

Fonte: BLOG NVIVO

2. Diagrammi di affinità

Il diagramma di affinità è un modo per organizzare visivamente tutti i fatti inserendoli in varie categorie (o gruppi di argomenti). Il diagramma di affinità viene spesso realizzato con carta e penna, ma può anche essere eseguito perfettamente in stile kanban con strumenti come Trello. Il diagramma di affinità è conosciuto con diversi nomi, come ordinamento collaborativo, snowballing e, talvolta, mappatura di affinità.

Esempio di mappatura delle affinità:

Fonte: Leow Hou Teng

Qual è la differenza tra diagrammi di affinità e aree tematiche nella ricerca sugli utenti?

L'analisi tematica gerarchica è un processo che consiste nel suddividere i dati in temi e sottotemi. Ciò avviene leggendo tutte le trascrizioni, le note delle interviste e altri dati rilevanti, quindi codificando i dati in base a vari temi. Le aree tematiche hanno generalmente una portata più ampia rispetto ai diagrammi di affinità. Un diagramma di affinità presenta argomenti o gruppi più piccoli che possono essere ulteriormente approfonditi. 

L'analisi tematica consiste nel suddividere i dati in temi per poter esaminare meglio ogni dettaglio, mentre il diagramma di affinità consiste nel raggruppare i fatti per argomento. Entrambi i metodi possono essere utilizzati per comprendere meglio gli utenti e migliorare il prodotto di conseguenza. Non sono la stessa cosa e possono essere utilizzati parallelamente nell'analisi della ricerca a seconda delle prospettive che si desidera perseguire.

Il metodo usuale

Tutto questo parlare di aree tematiche e mappatura delle affinità può sembrare complicato, ma in realtà i ricercatori di solito inseriscono le loro note in una tela (Miro, Mural o Figjam sono i programmi più utilizzati) e poi le raggruppano in argomenti o momenti del percorso del cliente.

Se un'idea ricorre frequentemente nella ricerca, i ricercatori utilizzano solitamente dei punti per indicarlo. Possono anche utilizzare alcune funzioni dell'app che hanno lo stesso significato.

Sebbene sia simile alle aree tematiche sopra descritte, si tratta di un processo più flessibile.

Come analizzare diversi tipi di dati

Analisi dei dati qualitativi relativi all'esperienza utente ricavati dalle interviste agli utenti

Una cosa che potresti notare subito dei dati qualitativi è che possono sembrare caotici. Questo perché sono altamente soggettivi. Spesso ti ritroverai con una grande quantità di dati, la maggior parte dei quali potrebbero essere ripetitivi o inutilizzabili. Le interviste agli utenti sono in genere aperte, consentendo all'utente di esprimere le proprie opinioni senza filtri. Ciò significa anche che l'analisi dei dati dipende in gran parte da te, il ricercatore UX, e da come desideri gestirli.

Quando si eseguono analisi qualitative dei dati di ricerca sugli utenti, prestare attenzione a:

• • Modelli che emergono in varie aree tematiche;

• • Risultati che hanno sorpreso il tuo team;

• • Momenti (argomenti) di grande emozione per gli utenti;

• • Cosa mi piace e cosa non mi piace;

• • Funzionalità apprezzate dagli utenti;

• • E casi d'uso che la tua attuale interfaccia utente non supporta in modo adeguato.

Ma se stai conducendo una ricerca esplorativa per la fase di scoperta del prodotto, scoprirai che tali dati possono contenere sia dati qualitativi attitudinali che dati qualitativi comportamentali. Utilizzando diagrammi di affinità e analisi tematiche, puoi scoprire le gemme nascoste nei dati. 

Per eseguire un'analisi tematica, avrai bisogno di tre cose: dati, preferenze di ricerca (basate sul team e sugli obiettivi della ricerca) e il contesto dell'analisi. Una volta in possesso di questi elementi, potrai eseguire l'analisi dei dati della tua ricerca UX con un software, tramite journaling o diagrammi di affinità. 

In che modo GPT può essere d'aiuto?

Ormai tutti conoscono il GPT, la tecnologia basata sull'intelligenza artificiale che sicuramente non sta segretamente pianificando di dominare il mondo rendendo gli esseri umani eccessivamente dipendenti dalla tecnologia e facendo loro dimenticare cosa si prova a stare all'aria aperta, in modo che accettino volentieri la matrice della vita reale. Niente affatto.

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Scritto da ChatGPT #inception #chatgpt #ai #openai #riunione #aziendale

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Ad ogni modo, prima di diventare batterie per robot, possiamo usarli per velocizzare la nostra vita lavorativa e recuperare cose che potremmo aver perso. Ad esempio, puoi inserire la tua ricerca nel GPT e chiedergli di individuare pregiudizi, trovare modelli e temi e persino evidenziare simpatie e antipatie. In sostanza, tutto ciò che abbiamo descritto sopra in merito all'analisi del feedback degli utenti può essere eseguito istantaneamente da un robot senza corpo.

Suggerimenti GPT

Ecco alcuni suggerimenti GPT che puoi utilizzare per rendere il tuo rapporto di ricerca UX ancora più persuasivo!

1. È possibile cercare nell'archivio tutte le ricerche relative a un prodotto o una funzione specifici?
2. Puoi riassumermi i risultati principali di uno studio specifico?
3. È possibile organizzare gli studi di ricerca per data, autore o argomento?
4. È possibile individuare temi o modelli comuni che emergono dagli studi di ricerca?
5. Puoi aiutarmi a identificare le lacune nella nostra attuale comprensione del comportamento o delle preferenze degli utenti?
6. Puoi fornirmi una sintesi dei metodi di ricerca utilizzati in uno studio specifico?
7. Puoi aiutarmi a creare una presentazione che riassuma i risultati della ricerca per un progetto o un'iniziativa specifica?
8. Puoi suggerire potenziali studi di follow-up o domande di ricerca basati sui risultati attuali?
9. Potete fornirmi un elenco di studi di ricerca esterni o fonti che potrebbero essere rilevanti per il nostro archivio di ricerca?

Sebbene queste domande possano sembrare un po' vaghe, consentono a GPT di spiegarti in dettaglio ciò che ti chiede. Prendiamo ad esempio il prompt n. 7. Ecco la risposta di GPT: