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Realizar pesquisas com usuários é uma coisa. Analisá-la e, em seguida, criar um relatório de pesquisa de UX, apresentando seus resultados de uma forma que seja facilmente acessível, envolvente e acionável, é uma coisa totalmente diferente.
As decisões que você toma, desde o início, afetam a natureza dos resultados da pesquisa que você obtém. Seus processos também afetam o valor das descobertas da pesquisa e se é possível implementar mudanças significativas durante o processo de desenvolvimento do produto. É importante levar em consideração todo o projeto desde o início para que você possa ter os melhores insights para trabalhar.
Um dos componentes mais importantes a serem considerados durante os estágios iniciais é a análise de dados, também conhecida como análise de feedback do usuário. Independentemente da pesquisa de usuário que fizer, você acabará com uma grande quantidade de dados. E é seu trabalho dar sentido a todos eles no final e, mais importante, torná-los facilmente digeríveis e compreensíveis para seus colegas e partes interessadas. Caso contrário, qual é o objetivo?
Crie uma apresentação de pesquisa de UX matadora e você colocará as rodas em movimento para uma mudança positiva e orientada por dados!
Se você abordar o estágio de análise sem nenhum plano em mente, provavelmente se sentirá desanimado e frustrado, mas, ao ser gentil com o seu futuro eu, poderá usar ferramentas como tl;dv durante todo o processo de pesquisa para que a análise dos dados seja muito fácil.
Não acabe se estressando como o Tom...
@tldv.io Relaxamento do estresse. #trabalho remoto #vida corporativa #árvores #relaxamento #descontrair
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Como analisar uma entrevista com o usuário? (Com a ajuda de tl;dv)
Os dados brutos não ganham significado até que o ser humano os interprete. As entrevistas com usuários não são diferentes. O objetivo da análise de dados da pesquisa de UX é coletar e apresentar insights práticos que ajudem a aprimorar o desenvolvimento do produto. Se você não comunicar esses insights de forma eficiente, a pesquisa (e as horas gastas nela) será em vão.
Em primeiro lugar, economize tempo e adquira tl;dv: a ferramenta de reunião virtual que permite reduzir o tempo das reuniões, sem sacrificar os insights. Afinal, se quiser saber como analisar entrevistas com usuários, você precisa usar as ferramentas de documentação corretas.
O tl;dv não só economiza horas preciosas durante o processo de entrevista, como também ajuda a organizar seus dados e sincronizá-los com qualquer plataforma que sua equipe utilize atualmente. Usando o prático recurso de registro de data e hora, você pode obter um hiperlink para o momento exato de uma chamada para Google Meet ou Zoom , permitindo que você e seus colegas acessem diretamente os pontos críticos dos dados.
Você também pode usar a poderosa IA do tl;dvpara ajudá-lo a compilar seu relatório de pesquisa de UX após o término da entrevista. Ela pode gerar automaticamente resumos de reuniões, fazer anotações em qualquer lugar e até mesmo criar reportagens de destaque. Está com pressa? Esse recurso épico pode lhe poupar uma tonelada de tempo.
O uso do site tl;dv para a coleta de dados tem o poder de destruir o viés cognitivo, além de permitir que você revisite momentos específicos para obter uma compreensão mais profunda, de modo que nunca perca um detalhe.
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
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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
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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:
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- Vermelho - pontos problemáticos
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- Verde - pontos positivos
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- Cinza - sugestões de usuários
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- 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;
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- Padrões que surgem em várias áreas temáticas;
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- Descobertas que surpreenderam sua equipe;
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- Momentos (tópicos) de grande emoção para os usuários;
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- O que você gosta e o que não gosta;
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- Recursos que são populares entre os usuários;
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- 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
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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!
- Você pode pesquisar no repositório todas as pesquisas relacionadas a um produto ou recurso específico?
- Você pode resumir as principais conclusões de um estudo específico para mim?
- Você pode organizar os estudos de pesquisa por data, autor ou tópico?
- Você consegue identificar algum tema ou padrão comum que tenha emergido dos estudos de pesquisa?
- Você pode me ajudar a identificar lacunas em nosso entendimento atual sobre o comportamento ou as preferências do usuário?
- Você pode me fornecer um resumo dos métodos de pesquisa usados em um estudo específico?
- Você pode me ajudar a criar uma apresentação que resuma os resultados da pesquisa para um projeto ou iniciativa específica?
- Você pode sugerir possíveis estudos de acompanhamento ou perguntas de pesquisa com base nas descobertas atuais?
- 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:
Uso de software para análise de dados de entrevistas com usuários
A pesquisa qualitativa normalmente fornece muitos dados com os quais lidar. Em geral, é muito difícil analisar esses dados sem usar nenhum software. Nesses casos, os pesquisadores de UX contam com o software de análise de dados qualitativos auxiliados por computador (CAQDAS), como o Provalis Research Text Analytics Software, Quirkos, Qiqqa, Dedoose, Raven's Eye, webQDA, Transana, HyperRESEARCH e MAXQDA.
A vantagem de seguir o caminho do software é que você pode realizar uma pesquisa muito completa. Mas, ao mesmo tempo, leva muito tempo para aprender a usar novos softwares se você ou sua equipe forem novatos. Isso pode ser bastante restritivo e consumir seu tempo e energia, que poderiam ser melhor utilizados em outro lugar.
Usando o GPT para formar sua apresentação de pesquisa de UX
Depois de compilar e analisar seus dados, você precisará apresentar suas descobertas. tl;dv é a melhor opção para isso. Como já foi mencionado, você pode usar a IA integrada para gerar vídeos de destaque de todas as suas entrevistas com usuários. Você pode usar a função de pesquisa para encontrar palavras-chave específicas em qualquer transcrição e até mesmo gerar resumos de reuniões.
Ele também é integrado a uma série de aplicativos de trabalho que você pode usar como repositório de pesquisa, como o Notion, por exemplo. Você pode compartilhar clipes com muita facilidade, permitindo que seus colegas assistam apenas às partes necessárias.
Além do site tl;dv, há várias ferramentas que podem ajudá-lo a criar um relatório de pesquisa de UX:
- Textio: Esse poderoso software tem como objetivo acabar com o preconceito, literalmente. Sua equipe desenvolveu "a orientação linguística mais avançada do mundo para o local de trabalho" especificamente para corrigir preconceitos.
- Hugging Face: Alimentado por aprendizado de máquina de código aberto, o Hugging Face é uma ferramenta com tecnologia GPT usada pelo Google e pela Microsoft por uma série de motivos. Ela apresenta vários recursos benéficos e que economizam tempo para qualquer pessoa que esteja preparando uma análise de feedback do usuário ou um relatório de pesquisa de UX de todos os dados coletados.
- ChatGPT: Não subestime o pai. Desde que você tenha algumas boas dicas na manga, o ChatGPT ainda é uma das melhores ferramentas de GPT. Obtenha respostas e conselhos instantâneos seguindo alguns dos prompts descritos acima.
Registro em diário para análise de entrevistas com usuários
O método da teoria fundamentada funciona bem com o registro em diário. Ele envolve escrever as várias ideias e percepções que você obtém ao analisar as transcrições e os vídeos gravados das entrevistas com usuários. Ele funciona com a análise temática em que há vários temas e subtemas em que as ideias podem ser categorizadas à medida que a análise prossegue. Usando métodos de anotação, seja digital ou manualmente, é possível destacar dados, fatos e ideias relevantes para a sua pesquisa.
Ele permite que o pesquisador pense profundamente, mas é isso que o torna difícil; somente um pesquisador pode se envolver nesse processo, o que torna difícil a colaboração com outros. Mas também é barato e permite flexibilidade, sem mencionar que você pode simplesmente folhear as anotações para encontrar um processo documentado de como chegou à sua conclusão.
Uso de diagramas de afinidade para análise de pesquisa qualitativa
Como já foi detalhado acima, os diagramas de afinidade são uma boa maneira de levar as ideias das suas sessões para um quadro onde você possa ver as conexões entre as ideias. Você pode criar um quadro de afinidades virtualmente usando o Trello ou manualmente, escrevendo em determinadas cores, cortando-as em pedaços e colocando-as em um quadro físico.
Independentemente de usar um quadro físico ou virtual, será infinitamente mais fácil se você estiver gravando suas sessões com tl;dv, fazendo anotações e relendo transcrições geradas automaticamente, que poderão continuar a ser usadas muito tempo depois do término das sessões.
Análise de dados quantitativos de UX
Os dados quantitativos do usuário podem vir na forma de mapas de calor que permitem que os pesquisadores vejam, objetivamente, o que um usuário faz ao visitar uma página da Web ou um aplicativo. Com a gravação da tela e o rastreamento dos olhos, é possível obter uma compreensão mais factual do que funciona e do que não funciona.
Confira nosso guia sobre como se tornar um pesquisador de UX para obter mais dicas e informações.
Ao realizar análises quantitativas de pesquisa de usuários, preste atenção a;
- Os recursos mais usados;
- Necessidades do usuário que não são atendidas atualmente;
- Diferenças nas experiências de uso de seu produto;
- O tempo necessário para fazer algo usando seu produto em comparação com o ideal;
- Recursos que precisam ser aprimorados o mais rápido possível.
Onde tudo termina; Recomendações
Toda pesquisa de UX termina em recomendações baseadas em insights. Seu processo de análise determina a qualidade de suas descobertas e recomendações. Você deve reunir os dados da sua pesquisa qualitativa e quantitativa e usá-los para fornecer recomendações à sua equipe, adequadas aos objetivos originais.
Você deve entregar suas descobertas em uma apresentação fácil de digerir para as partes interessadas e os designers apropriados para discussão e implementação. Sem essa etapa crucial, toda a sua análise de dados de pesquisa de usuários foi em vão.
@tldv.io - Fotos e vídeos do Instagram
Você deseja examinar os dados em busca de tendências, padrões de comportamento, insights de uso e histórias comuns predominantes entre seus usuários. Não é suficiente saber que os usuários acham difícil encontrar o botão "Comprar agora", mas, em vez disso, sua pesquisa deve vir com uma recomendação do tipo "Coloque o botão "Comprar agora" na Hero Page".
Os resultados de sua pesquisa precisam ser acionáveis e ajudar a elaborar uma boa recomendação após a análise.
Como criar uma apresentação convincente de pesquisa de usuário
Fazer uma apresentação sobre os resultados de sua pesquisa com usuários é uma ótima maneira de compartilhar seu trabalho com outras pessoas e obter feedback sobre suas descobertas. Mas também pode ser uma tarefa assustadora, especialmente se você não estiver acostumado a fazer apresentações ou não tiver muita experiência com design.
Aqui estão algumas dicas para ajudá-lo a criar uma apresentação de pesquisa de usuário envolvente:
- Certifique-se de que sua apresentação tenha uma estrutura e um fluxo claros.
- Use recursos visuais para ajudar a contar sua história.
- Use dados e citações diretas de seus usuários para apoiar suas descobertas. Elas podem ser extraídas diretamente das transcrições do site tl;dv.
- Esteja preparado para responder às perguntas de seu público.
- Pratique sua apresentação com antecedência para que você se sinta confiante ao fazê-la.
Aqui estão mais algumas dicas de apresentação, especialmente se você estiver fazendo sua apresentação virtualmente.
Conclusão
As entrevistas com usuários são uma forma contínua de manter a equipe de desenvolvimento de produtos focada no que realmente importa no momento, o agora para seus usuários. Por meio de pesquisas bem executadas e resultados bem analisados, você pode preparar seu produto para o sucesso e continuar a inovar a cada passo do caminho.
A forma como os usuários usam seu produto pode evoluir, e você precisa estar presente para perceber essas tendências. Lembre-se de usar o site tl;dv para gravar, gerar transcrições gratuitas e fazer anotações de insights importantes. E quando precisar compartilhar imagens brutas de um vídeo de entrevista, corte facilmente seu vídeo com o editor de vídeo no aplicativo em tl;dv. Boa pesquisa de usuários!
