Como analisar as entrevistas com usuários para convencer as partes interessadas (Atualização: incl. ferramentas de relatório de pesquisa de UX)

É claro que você pode realizar a análise de dados de pesquisa de UX sem o tl;dv, mas isso é bobagem. Mencionamos que ele é gratuito, certo? Ao ignorar o tl;dv, você gastaria mais tempo, mais dinheiro e obteria insights menos valiosos de uma maneira mal organizada. É por isso que os designers e pesquisadores de UX geralmente reconhecem o tl;dv como uma das melhores ferramentas de pesquisa de UX do remote .

Encontre o equilíbrio entre ter a mente aberta e ter um plano

Embora seja importante coletar dados de forma a se preparar para o estágio de análise, é ainda mais importante começar com a mente aberta. Não cometa o erro de se inclinar para o viés do pesquisador, planejando sua análise com tanta antecedência que acabe buscando as respostas que deseja encontrar. Não é assim que a pesquisa com usuários funciona. 

No entanto, é uma ótima dica começar o processo de pesquisa com a mente aberta e ter um plano para coletar, armazenar e acessar facilmente os insights de dados obtidos ao longo do caminho.

Você não quer pensar em sua análise pela primeira vez depois de estar enterrado em 30 centímetros de dados. Comece desde o início. Seu processo de entrevista deve ser estruturado de forma a ajudá-lo a analisar pequenas descobertas.

Faça uma triagem do seu público-alvo antes de entrevistá-lo para garantir que você tenha os melhores e mais perspicazes usuários. Isso é especialmente importante se você estiver entrevistando usuários de mídias sociais e de outras fontes públicas que não sejam os usuários do seu próprio aplicativo. Elabore um plano de entrevistas para obter o máximo de sua pesquisa.

Durante todo o período da pesquisa, mantenha suas metas em mente, mas não tanto que elas se tornem preponderantes. A verdadeira habilidade das entrevistas com usuários é ouvir. É claro que você deve fazer as perguntas certas às pessoas certas, mas se não estiver ouvindo o que elas realmente dizem, estará dando um tiro no próprio pé. Não deixe que seus próprios pensamentos ou expectativas entrem em cena. É hora de seus usuários falarem e é hora de suas vozes serem ouvidas: por você!

Mais uma vez, o site tl;dv pode ajudar aqui como uma das melhores ferramentas de voz do cliente. Você tem um registro permanente do que o usuário disse, como ele disse e os maneirismos que ele demonstrou ao falar. Não dependa da memória ou de anotações feitas às pressas. Você tem transcrições disponíveis em mais de vinte idiomas, gravações ilimitadas de reuniões e a capacidade de marcar a data e a hora de cada informação que deseja consultar. E tudo isso é gratuito!

@tldv.io

Faz todo o sentido. #reunião #comédia #corporativa #reuniões #9to5 #primeirodia

♬ som original - tldv.io - Gravador de reuniões AI

Identifique suas metas

Deseja aprimorar seu aplicativo? Muito vago. Talvez você queira criar um entendimento detalhado e íntimo de quem é o seu público-alvo e os usuários ideais, o que os motiva e como eles agem diariamente de acordo com suas metas. Nesse caso, é melhor que sua pesquisa seja projetada para identificar padrões no comportamento diário dos entrevistados. 

Além disso, fique atento a detalhes demográficos, padrões de estilo de vida e várias atitudes dos usuários. Você pode até mesmo escrever seu próprio guia de discussão para entrevistas com usuários para garantir que a conversa seja direcionada da maneira correta.

Por outro lado, se o seu objetivo for testar um novo recurso ou um aplicativo futuro, seu foco poderá estar nos pontos problemáticos, nos pontos de satisfação e na tentativa de classificá-los com base na prioridade.

Você não só precisa descobrir como fazer as perguntas certas para que o usuário se sinta à vontade para revelar o que pensa, como também precisa rastrear os dados de uma forma que possa ser usada para diversos fins. Dependendo de com quem você compartilhará sua análise de dados de pesquisa de usuários, talvez seja necessário pensar na granularidade. Você está se dirigindo à sua equipe de design ou às partes interessadas? Você precisa dar exemplos específicos ou apenas tendências gerais? Planeje com antecedência.

Prepare sua hipótese (se necessário)

As hipóteses são importantes em determinados campos de pesquisa. Os testes de usabilidade, por exemplo, exigem uma hipótese, pois você precisará se concentrar em áreas específicas que precisam ser aprimoradas. De certa forma, você precisará entender o problema e a possível solução antes de mergulhar na pesquisa de usuários.

Entretanto, nem todas as pesquisas exigem uma hipótese. E, em alguns casos, isso acaba manchando os dados. Se você realizar uma série de entrevistas com usuários, esperando que o ponto de dor A seja o problema, então é exatamente isso que você ouvirá. Isso criará uma visão distorcida do problema em questão, resultando em dados tendenciosos, o que leva ao desperdício no desenvolvimento do produto, pois os principais problemas são ignorados.

Às vezes, você pode começar a executar pequenas análises assim que os dados começarem a chegar. Para garantir que as entrevistas com usuários sejam realizadas com qualidade, não deve haver mais de quatro por dia. De preferência, 2 ou 3. É necessário haver espaço entre as entrevistas para que os pesquisadores possam revisar e rotular as anotações. Isso também lhes dá tempo para conversar com o autor das anotações, se houver, ou examinar as anotações em tl;dv.

Uma semi-análise superficial pode ser realizada na metade das entrevistas com os usuários. Você também pode usar esse tempo de digestão para revisar suas perguntas, talvez ajustando-as aqui e ali para obter melhores respostas em entrevistas futuras.

Esse método evitará que você tente se afogar em suas próprias lágrimas depois de um dia repleto de entrevistas com usuários, com apenas anotações feitas às pressas e um cérebro que funciona pela metade para tentar desembaralhá-las.

@tldv.io

Um tipo diferente de colapso, amigo #breakdown #9to5 #latetowork #dayinthelife #corporatehumor IB: @punhubtiktok

♬ som original - tldv.io - Gravador de reuniões AI

Descoberta em movimento

O desenvolvimento de produtos depende muito de pesquisas de qualidade por meio de pesquisas com usuários, entrevistas e testes. O design de UX também se baseia em pesquisas completas. Criar um produto com base inteiramente em suas fantasias sobre o que ele deveria ser é o caminho mais rápido para o riacho da merda. E é melhor você acreditar que lá também não há remos.

A pesquisa com usuários o ajudará a descobrir as pepitas de ouro necessárias para criar o produto que os usuários vão adorar. Quer esteja pensando em recursos, funções ou outros aspectos do seu aplicativo, é importante conhecer as opiniões de usuários reais. É mais caro consertar um problema de desenvolvimento mais tarde do que criar uma solução no início. 

Em alguns casos, é possível encontrar casos de uso totalmente novos por meio de pesquisas com usuários, ouvindo o que os seus futuros usuários desejam. Isso pode ajudá-lo a se posicionar como líder no nicho, preparando-se para o sucesso em um mercado saturado.

Ele nunca para

Se há algo que você deve saber, é que a análise de dados de pesquisa de usuários não para. Ela não dorme. Ela não sente pena, remorso ou medo. Ok, talvez eu tenha começado a falar sobre o Exterminador em algum ponto, mas isso não muda o fato de que a análise é um processo contínuo.

Uma das melhores maneiras de manter o controle do progresso e organizar suas principais percepções é fazer anotações. Não a maneira do século XX de fazer anotações com caneta e papel. Com o anotador dotl;dv. 

Ao gravar sessões com tl;dv, você pode compartilhar trechos ou sessões inteiras de vídeos com as partes interessadas para que tomem as medidas adequadas. Fazer anotações não apenas ajuda a analisar as coisas em movimento, mas também a manter um registro das coisas à medida que elas acontecem. É a melhor maneira de manter o controle de todos os dados coletados.

Uma maneira de fazer isso, seja com pesquisa qualitativa ou quantitativa, é ter sessões curtas com seus colegas pesquisadores após cada entrevista. Vocês podem analisar as respostas juntos e fazer anotações adicionais. É sempre bom revisar uma entrevista com um usuário antes de passar para a próxima.

Divida seus dados 

Reunir os dados no final da pesquisa é uma das maneiras mais fáceis de ficar desanimado com a grande quantidade de dados que você tem. Não se preocupe, nem todos os dados são iguais. E, nesse estágio, saber como encontrar ouro em seus dados é a habilidade de que você precisa.

Para obter os melhores resultados, comece limpando suas anotações e complementando-as com informações contextuais (com a ajuda de suas reuniões gravadas). Diferencie entre uma descrição e uma interpretação. A fase de análise é o momento de interpretar.

Em seguida, categorize seus dados em várias áreas de análise que lhe permitirão ponderar diferentes dados em termos de importância e prioridade.

Ter essa lista é importante para determinar o que é importante agora e o que será bom ter mais tarde. Esse tipo de análise é particularmente importante quando você tem poucos recursos para executar suas descobertas; você quer se concentrar apenas nas coisas que trarão o máximo de impacto aos seus usuários e o ajudarão a atingir os objetivos designados.

Isso significa guardar todas as ideias boas (mas não essenciais) em uma cesta para mais tarde e permitir que a equipe de desenvolvimento crie o que é absolutamente necessário em cada momento.

A priorização começa com o design da pesquisa de UX, com base nos objetivos organizacionais que as partes interessadas definiram para o projeto. Para garantir que você obtenha as informações necessárias para atender a esses requisitos, é preciso manter os objetivos em mente e ter uma maneira de classificar os dados.

Como priorizar sua análise de dados de pesquisa de UX

1. Análise temática

A análise temática consiste basicamente em colocar seus dados em "grupos" para consideração. Ao dividir seus dados em grupos bem organizados, você pode considerar cada pequeno detalhe com base em seu tema, bem como a importância geral desse grupo temático.

Uma maneira de começar a fazer isso é codificar os temas por cores. Ao revisar as transcrições, dê a cada fragmento de dados uma cor de acordo com seu tema. Isso pode ser feito no final do dia ou logo após cada sessão para garantir que você não perca a perspectiva de cada entrevista. Juntamente com suas anotações, você pode facilmente codificar por cores as transcrições geradas automaticamente no site tl;dv.

Se estiver com dificuldades para decidir sobre um tema, simplesmente agrupe os dados que tenham significado, escopo ou premissa semelhantes. Se você se deparar com a mesma coisa sendo dita repetidamente, é uma boa ideia transformá-la em um tema e armazenar todos os dados sobre o tópico nele.

De acordo com o Nielsen Norman Group, há seis (6) etapas para a análise de dados de áreas temáticas.

Etapa 1; Reúna seus dados

Etapa 2; Leia todos os seus dados do início ao fim.

Etapa 3; Codifique seu texto com áreas temáticas

Etapa 4; criar novos códigos para encapsular novos temas

Etapa 5; Faça uma pausa por um dia

Etapa 6: Avalie se seus temas são adequados

É uma ideia inteligente criar uma legenda ou chave de codificação para que seus colegas também possam entender seus dados. Um exemplo de uma chave de codificação de texto é:

• • Vermelho - pontos problemáticos

• • Verde - pontos positivos

• • Cinza - sugestões de usuários

• • Amarelo - aplicativos usados diariamente

Fonte: BLOG DA NVIVO

2. Diagramas de afinidade

O diagrama de afinidade é uma forma de organizar visualmente todos os fatos, colocando-os em várias categorias (ou grupos de tópicos). O diagrama de afinidades geralmente é feito com caneta e papel, mas também pode ser perfeitamente executado no estilo kanban com ferramentas como o Trello. O diagrama de afinidades é chamado de diferentes nomes, como classificação colaborativa, bola de neve e, às vezes, mapeamento de afinidades.

Exemplo de mapeamento de afinidade:

Fonte: Leow Hou Teng

Qual é a diferença entre diagramas de afinidade e áreas temáticas na pesquisa de usuários?

A análise temática hierárquica é um processo de divisão dos dados em temas e subtemas. Isso é feito por meio da leitura de todas as transcrições, notas de entrevistas e outros dados relevantes e, em seguida, da codificação de seus dados para vários temas. As áreas temáticas geralmente têm um escopo mais amplo do que os diagramas de afinidade. Um diagrama de afinidade apresentará tópicos ou grupos menores que podem ser explorados com mais profundidade. 

A análise temática envolve a classificação dos dados em temas para considerar melhor cada detalhe, enquanto a diagramação por afinidade envolve o agrupamento de fatos por tópico. Ambos os métodos podem ser usados para desenvolver uma melhor compreensão dos seus usuários e aprimorar seu produto de acordo com isso. Eles não são iguais e podem ser usados lado a lado em sua análise de pesquisa, dependendo das perspectivas que você deseja seguir.

O método usual

Toda essa conversa sobre áreas temáticas e mapeamento de afinidades pode parecer esmagadora, mas, na verdade, os pesquisadores normalmente jogam suas anotações em uma tela (Miro, Mural ou Figjam são os suspeitos usuais) e, em seguida, agrupam-nas em tópicos ou momentos da jornada do cliente.

Se uma ideia se repete com frequência na pesquisa, os pesquisadores normalmente usam pontos para indicar isso. Eles também podem usar alguns recursos no aplicativo que significam a mesma coisa.

Embora isso seja semelhante às áreas temáticas descritas acima, trata-se de um processo mais flexível.

Como analisar diferentes tipos de dados

Análise de dados qualitativos de UX de entrevistas com usuários

Uma coisa que você pode notar rapidamente com os dados qualitativos é que eles podem parecer caóticos. Isso se deve ao fato de serem altamente subjetivos. Muitas vezes, você terá muitos dados, a maioria dos quais pode ser repetitiva ou inutilizável. As entrevistas com usuários geralmente são abertas, permitindo que o usuário expresse suas opiniões sem filtros. Isso também significa que a análise dos dados depende muito de você, o pesquisador de UX, e de como deseja lidar com eles.

Ao realizar análises qualitativas de dados de pesquisa de usuários, preste atenção a;

• • Padrões que surgem em várias áreas temáticas;

• • Descobertas que surpreenderam sua equipe;

• • Momentos (tópicos) de grande emoção para os usuários;

• • O que você gosta e o que não gosta;

• • Recursos que são populares entre os usuários;

• • E casos de uso para os quais sua interface de usuário atual não oferece suporte suficiente.

Porém, se estiver realizando uma pesquisa exploratória para o estágio de descoberta do produto, descobrirá que esses dados podem conter tanto dados qualitativos de atitude quanto dados qualitativos de comportamento. Ao usar diagramas de afinidade e análise temática, você pode descobrir as joias ocultas nos dados. 

Para realizar a análise temática, você precisará de três coisas: dados, preferências de pesquisa (com base na equipe e nos objetivos da pesquisa) e o contexto da análise. Munido dessas informações, você pode realizar a análise de dados da pesquisa de UX com software, por meio de um diário ou de diagramas de afinidade. 

Como o GPT pode ajudar?

Todo mundo já conhece a GPT, a tecnologia alimentada por IA que definitivamente não está planejando secretamente a dominação do mundo, tornando os seres humanos excessivamente dependentes da tecnologia e esquecendo como é a sensação de estar ao ar livre, para que possamos abraçar de bom grado a matriz da vida real. De forma alguma.

@tldv.io

Escrito por ChatGPT #inception #chatgpt #ai #openai #meeting #corporate

♬ som original - tldv.io - Gravador de reuniões AI

De qualquer forma, antes de nos tornarmos baterias para robôs, podemos usá-los para agilizar nossa vida profissional e identificar coisas que talvez tenhamos deixado passar. Por exemplo, você pode alimentar o GPT com sua pesquisa e pedir que ele aponte vieses, encontre padrões e temas e até mesmo destaque gostos e desgostos. Basicamente, tudo o que descrevemos acima no que se refere à análise de feedback do usuário pode ser realizado instantaneamente por um robô sem corpo.

Prompts de GPT

Aqui estão algumas sugestões de GPT que você pode usar para tornar seu relatório de pesquisa de UX ainda mais persuasivo!

1. Você pode pesquisar no repositório todas as pesquisas relacionadas a um produto ou recurso específico?
2. Você pode resumir as principais conclusões de um estudo específico para mim?
3. Você pode organizar os estudos de pesquisa por data, autor ou tópico?
4. Você consegue identificar algum tema ou padrão comum que tenha emergido dos estudos de pesquisa?
5. Você pode me ajudar a identificar lacunas em nosso entendimento atual sobre o comportamento ou as preferências do usuário?
6. Você pode me fornecer um resumo dos métodos de pesquisa usados em um estudo específico?
7. Você pode me ajudar a criar uma apresentação que resuma os resultados da pesquisa para um projeto ou iniciativa específica?
8. Você pode sugerir possíveis estudos de acompanhamento ou perguntas de pesquisa com base nas descobertas atuais?
9. Você pode me fornecer uma lista de estudos ou fontes de pesquisa externas que possam ser relevantes para o nosso repositório de pesquisa?

Embora essas perguntas possam parecer um pouco vagas, elas permitem que o GPT explique detalhadamente o que ele precisa de você. Vejamos o prompt nº 7 como exemplo. Aqui está a resposta da GPT: