Оглавление
Проведение исследований пользователей - это одно дело. Проанализировать его, затем создать отчет об исследовании UX, представить результаты в легкодоступной, увлекательной и действенной форме - это совсем другое дело.
Решения, которые вы принимаете с самого начала, влияют на характер полученных результатов исследований. Ваши процессы также влияют на ценность результатов исследования и на то, можно ли внести какие-либо заметные изменения в процесс разработки продукта. Важно с самого начала принимать во внимание весь проект, чтобы у вас были самые лучшие идеи для работы.
Одним из наиболее важных компонентов, которые необходимо учитывать на начальных этапах, является анализ данных, иначе известный как анализ отзывов пользователей. Независимо от того, какие исследования пользователей вы проводите, в итоге вы получите огромное количество данных. И ваша задача - разобраться в них, а главное - сделать их легко усваиваемыми и понятными для ваших коллег и заинтересованных сторон. Иначе в чем смысл?
Создайте убойную презентацию исследования UX, и вы приведете в движение колеса для позитивных изменений, основанных на данных!
Если вы подойдете к этапу анализа без плана, вы, скорее всего, окажетесь обескуражены и расстроены, но если вы будете добры к своему будущему "я", вы сможете использовать такие инструменты, как tl;dv , на протяжении всего процесса исследования, чтобы анализ данных был простым делом.
Не доводите себя до стресса, как Том...
@tldv.io Стресс-расслабление. #удаленнаяработа #корпоративнаяжизнь #деревья #релаксирование #разгрузка
♬ оригинальный звук - tldv.io - AI Meeting Recorder
Как проанализировать интервью с пользователем? (С помощью tl;dv)
Сырые данные не обретают смысла, пока не появятся люди и не интерпретируют их. Интервью с пользователями ничем не отличаются. Цель анализа данных UX-исследования - собрать и представить практические выводы, которые помогут улучшить разработку продукта. Если вы не передадите эти данные эффективным способом, то все исследования (и часы, потраченные на их проведение) окажутся напрасными.
Прежде всего, сэкономьте свое время и приобретите tl;dv: инструмент для проведения виртуальных совещаний, который позволяет сократить время на совещаниях, не жертвуя при этом глубокими знаниями. В конце концов, если вы хотите знать, как анализировать пользовательские интервью, вам необходимо использовать правильные инструменты документирования.
tl;dv не только сэкономит вам драгоценные часы в процессе интервью, но и поможет упорядочить данные и синхронизировать их с любой платформой, которую использует ваша команда. С помощью удобной функции временных меток вы можете получить гиперссылку на точный момент звонка Google Meet или Zoom , что позволит вам и вашим коллегам перейти непосредственно к критическим точкам данных.
Вы также можете использовать мощный искусственный интеллект tl;dvдля составления отчета об исследовании UX после завершения интервью. Он может автоматически генерировать резюме встреч, делать заметки на ходу и даже создавать ролики. Торопитесь? Эта потрясающая функция может сэкономить вам уйму времени.
Использование сайта tl;dv для сбора данных способно уничтожить когнитивную предвзятость, а также позволит вам пересмотреть конкретные моменты для более глубокого понимания, чтобы не упустить ни одной детали.
Конечно, вы можете проводить анализ данных UX-исследований и без tl;dv, но это просто глупо. Мы же упомянули, что он бесплатный, верно? Игнорируя tl;dv, вы потратите больше времени, больше денег и получите меньше ценных сведений в плохо организованном виде. Вот почему UX-дизайнеры и исследователи обычно признают tl;dv одним из лучших remote инструментов для UX-исследований.
Найдите баланс между открытостью и наличием плана
Хотя важно собирать данные таким образом, чтобы подготовиться к этапу анализа, еще важнее начинать его непредвзято. Не совершайте ошибку, склоняясь к предубеждению исследователя, планируя свой анализ настолько тщательно, что в итоге вы будете искать ответы, которые хотите найти. Пользовательские исследования так не работают.
Тем не менее, это отличный совет - начать процесс исследования с открытым сердцем и разработать план сбора, хранения и легкого доступа к данным, которые вы получаете по ходу исследования.
Вы же не хотите впервые задуматься о своем анализе после того, как будете погребены в десяти футах данных. Начните с самого начала. Ваш процесс интервью должен быть построен таким образом, чтобы помочь вам анализировать небольшие результаты.
Проведите отбор целевой аудитории перед проведением интервью, чтобы убедиться, что у вас самые лучшие и самые глубокие пользователи. Это особенно важно, если вы берете интервью из социальных сетей и других публичных источников, не являющихся пользователями вашего приложения. Разработайте план проведения интервью, чтобы получить максимальную отдачу от вашего исследования.
На протяжении всего периода исследования помните о своих целях, но не настолько, чтобы они стали главенствующими. Настоящее умение проводить интервью с пользователями - это умение слушать. Конечно, вы должны задавать правильные вопросы нужным людям, но если вы не слушаете, что они говорят на самом деле, то вы сами себя подставите под удар. Не позволяйте своим собственным мыслям или ожиданиям даже входить в картину. Настало время, чтобы ваши пользователи заговорили, и настало время, чтобы их голоса были услышаны: вами!
И снова здесь может помочь tl;dv как один из лучших инструментов для озвучивания клиентов. У вас есть постоянная запись того, что сказал ваш пользователь, как он это сказал и какие манеры он демонстрировал во время разговора. Не нужно полагаться на память или наспех нацарапанные заметки. У вас есть расшифровка на более чем двадцати языках, неограниченное количество записей встреч и возможность проставить временную метку на каждом фрагменте информации, к которомувы хотите вернуться. И все это бесплатно!
@tldv.io В этом есть смысл. #встреча #комедия #корпоратив #встречи #9to5 #первый день
♬ оригинальный звук - tldv.io - AI Meeting Recorder
Определите свои цели
Вы хотите улучшить свое приложение? Слишком расплывчато. Возможно, вы хотите получить детальное и глубокое понимание того, кто является вашей аудиторией и идеальными пользователями, что их мотивирует и как они ежедневно реализуют свои цели. В этом случае ваше исследование лучше проводить с целью выявления закономерностей в повседневном поведении опрашиваемых.
Кроме того, обратите внимание на демографические данные, образ жизни и различные взгляды пользователей. Вы даже можете написать собственное руководство по проведению интервью с пользователями, чтобы направить разговор в нужное русло.
С другой стороны, если ваша цель - протестировать новую функцию или готовящееся приложение, то вы можете сосредоточиться на болевых точках, точках удовлетворения и попытаться ранжировать их по приоритетности.
Вам нужно не только придумать, как задавать правильные вопросы, чтобы пользователь чувствовал себя комфортно, рассказывая о том, что он думает, но и отследить данные таким образом, чтобы их можно было использовать для различных целей. В зависимости от того, кому вы будете передавать результаты анализа данных пользовательских исследований, вам может понадобиться подумать о детализации. Вы представляете информацию команде разработчиков или заинтересованным лицам? Нужно ли вам приводить конкретные примеры или только общие тенденции? Планируйте заранее.
Подготовьте гипотезу (если необходимо)
Гипотезы важны в некоторых областях исследований. Например, тесты юзабилити требуют гипотезы, потому что вам нужно будет сосредоточиться на конкретных областях, которые нуждаются в улучшении. Прежде чем приступить к исследованию пользователей, необходимо понять проблему и потенциальное решение.
Однако не все исследования требуют гипотезы. А в некоторых случаях она просто портит данные. Если вы проводите серию интервью с пользователями, ожидая, что проблемой является болевая точка А, то именно об этом вы и услышите. Это создаст искаженное представление о рассматриваемой проблеме, что приведет к необъективным данным, а значит, к напрасной разработке продукта, поскольку основные проблемы будут упущены из виду.
Иногда можно начать проводить небольшие анализы, как только начнут поступать данные. Чтобы гарантировать качественное проведение интервью с пользователями, их должно быть не более 4 в день. Предпочтительнее 2 или 3. Между интервью должно быть свободное пространство, чтобы исследователи могли просмотреть и пометить записи. Это также дает им время для подведения итогов с составителем записей, если таковой имеется, или для сканирования записей на сайте tl;dv.
В середине интервью можно провести поверхностный полуанализ. Вы также можете использовать это время для анализа своих вопросов, возможно, подкорректировав их здесь и там, чтобы получить лучшие ответы в будущих интервью.
Этот метод убережет вас от попыток утопиться в собственных слезах после насыщенного дня интервью с пользователями, когда у вас есть только наспех нацарапанные заметки и наполовину функционирующий мозг, чтобы попытаться их разгадать.
@tldv.io Different kinda breakdown pal #breakdown #9to5 #latetowork #dayinthelife #corporatehumor IB: @punhubtiktok
♬ оригинальный звук - tldv.io - AI Meeting Recorder
Открытия на ходу
Разработка продукта в значительной степени зависит от качественных исследований, проводимых путем изучения пользователей, интервью и тестирования. UX-дизайн также основан на тщательном исследовании. Создание продукта, основанного исключительно на ваших фантазиях о том, каким он должен быть, - это самый быстрый путь к ручью. И вам лучше поверить, что там нет весел.
Исследование пользователей поможет вам обнаружить золотые самородки, необходимые для создания продукта, который понравится пользователям. Неважно, думаете ли вы о возможностях, функциях или других аспектах вашего приложения, важно узнать мнение реальных пользователей. Дороже исправить проблему разработки позже, чем создать решение на начальном этапе.
В некоторых случаях можно найти совершенно новые варианты использования с помощью исследования пользователей, прислушиваясь к тому, чего хотят ваши будущие пользователи. Это может помочь вам позиционировать себя в качестве лидера в данной нише, создавая условия для успеха на перенасыщенном рынке.
Это никогда не прекращается
Если вы что-то и должны знать, так это то, что анализ данных пользовательских исследований не прекращается. Он не спит. Он не испытывает ни жалости, ни раскаяния, ни страха. Ладно, возможно, где-то здесь я начал говорить о Терминаторе, но это не меняет того факта, что анализ - это непрерывный процесс.
Один из лучших способов отслеживать прогресс и систематизировать свои ключевые идеи - это ведение записей. Не в стиле двадцатого века - делать заметки с помощью ручки и бумаги, нет, нет, нет. С помощью tl;dv'note-taker.
Записывая сеансы с помощью tl;dv, вы можете делиться фрагментами или целыми видеозаписями с заинтересованными сторонами для принятия соответствующих мер. Записи помогают не только анализировать материал на ходу, но и вести учет происходящего. Это лучший способ отслеживать все собранные вами данные.
Одним из способов сделать это, будь то качественное или количественное исследование, является проведение коротких встреч с коллегами-исследователями после каждого интервью. Вы можете вместе просмотреть их ответы и сделать дополнительные заметки. Всегда полезно проанализировать интервью с пользователем, прежде чем переходить к следующему.
Разбейте ваши данные на части
Объединение данных в конце исследования - один из самых простых способов впасть в уныние от огромного количества данных, которые у вас есть. Не расстраивайтесь, не все данные одинаковы. И на этом этапе умение находить золото в данных - это тот навык, который вам необходим.
Чтобы добиться наилучших результатов, начните с приведения в порядок своих записей и дополнения их контекстной информацией (с помощью записанных встреч). Различайте описание и интерпретацию. На этапе анализа наступает время интерпретации.
Затем распределите данные по категориям в различных областях анализа, что позволит вам взвесить различные данные с точки зрения важности и приоритетности.
Наличие такого списка важно для того, чтобы определить, что важно сейчас, а что будет полезно иметь позже. Такой анализ особенно важен, когда у вас мало ресурсов для реализации ваших выводов; вы хотите сосредоточиться только на тех вещах, которые принесут максимальную пользу вашим пользователям и помогут вам достичь поставленных целей.
Это означает, что нужно отложить все хорошие (но ненужные) идеи в корзину на потом и позволить команде разработчиков создавать то, что абсолютно необходимо в каждый момент времени.
Расстановка приоритетов начинается с разработки дизайна UX-исследования, основанного на организационных целях, которые заинтересованные стороны поставили перед проектом. Чтобы обеспечить получение необходимой информации для удовлетворения этих требований, нужно постоянно помнить о целях и иметь способ сортировки данных.
Как расставить приоритеты при анализе данных UX-исследования
1. Тематический анализ
Тематический анализ - это, по сути, распределение данных по "ведрам" для рассмотрения. Разбив данные на хорошо организованные группы, вы сможете рассмотреть каждую мелочь, исходя из ее тематики, а также общей важности этой тематической группы.
Одним из способов начать это делать является цветовое кодирование тем. Просматривая стенограммы, присвойте каждому фрагменту данных цвет в соответствии с его темой. Это можно сделать в конце дня или вскоре после каждой сессии, чтобы не потерять перспективу каждого интервью. Вместе со своими заметками вы можете легко присвоить цвет автогенерируемым расшифровкам с сайта tl;dv.
Если вы затрудняетесь с выбором темы, просто соберите вместе данные, которые имеют схожий смысл, сферу применения или предпосылки. Если вы сталкиваетесь с тем, что одно и то же повторяется снова и снова, стоит выделить это в отдельную тему и хранить в ней все данные по этой теме.
По данным Nielsen Norman Group, существует шесть (6) этапов анализа данных для тематических областей.
Шаг 1: Соберите данные
Шаг 2; Прочитайте все свои данные от начала до конца.
Шаг 3. Кодирование текста с помощью тематических областей
Шаг 4; Создание новых кодов для включения новых тем
Шаг 5: Сделайте перерыв на один день
Шаг 6; Оцените свои темы на предмет соответствия требованиям
Разумно создать легенду или ключ кодирования, чтобы ваши коллеги тоже могли понять ваши данные. Примером текстового кодировочного ключа является:
-
- Красный цвет - болевые точки
-
- Зеленый - позитив
-
- Серый - предложения пользователей
-
- Желтый - приложения, используемые ежедневно
Источник; NVIVO BLOG
2. Диаграммы сродства
Диаграмма родства - это способ визуально упорядочить все факты, поместив их в различные категории (или тематические кластеры). Диаграмма сродства часто выполняется с помощью ручки и бумаги, но она также может быть прекрасно выполнена в стиле канбан с помощью таких инструментов, как Trello. Диаграмму родства называют по-разному, например, совместная сортировка, "снежный ком", а иногда - составление карты родства.
Пример аффинного картирования:
Источник: Лиу Хоу Тенг
В чем разница между диаграммами сродства и тематическими областями в исследованиях пользователей?
Иерархический тематический анализ - это процесс разделения данных на темы, а затем на подтемы. Это делается путем прочтения всех стенограмм, записей интервью и других соответствующих данных, а затем кодирования данных для выявления различных тем. Тематические области обычно шире по охвату, чем диаграммы сродства. Диаграмма сродства представляет более мелкие темы или кластеры, которые можно исследовать дальше.
Тематический анализ предполагает сортировку ваших данных по темам, чтобы лучше рассмотреть каждую деталь, а диаграмма родства предполагает группировку фактов по темам. Оба метода могут быть использованы для лучшего понимания ваших пользователей и соответствующего улучшения вашего продукта. Они не одинаковы и могут быть использованы рядом в анализе исследования в зависимости от того, какие перспективы вы хотите реализовать.
Обычный метод
Все эти разговоры о тематических областях и составлении карт родства могут показаться чрезмерными, но на самом деле исследователи обычно бросают свои записи на холст (Miro, Mural или Figjam - обычные подозреваемые), а затем группируют их по темам или моментам путешествия клиента.
Если какая-то идея часто повторяется в ходе исследования, то исследователи обычно используют точки для обозначения этого. Они также могут использовать некоторые функции в приложении, которые означают то же самое.
Хотя это похоже на тематические области, описанные выше, это более гибкий процесс.
Как анализировать различные типы данных
Анализ качественных данных UX из интервью с пользователями
Одна вещь, которую вы можете быстро заметить при работе с качественными данными, - это то, что они могут казаться хаотичными. Это связано с тем, что они очень субъективны. В итоге вы часто получаете много данных, большинство из которых могут быть повторяющимися или непригодными для использования. Интервью с пользователями обычно носят открытый характер, позволяя пользователю выразить свое мнение без фильтров. Это также означает, что анализ данных во многом зависит от вас, UX-исследователя, и от того, как вы хотите их обработать.
При проведении качественного анализа данных пользовательских исследований обратите внимание на;
-
- Закономерности, возникающие в различных тематических областях;
-
- Выводы, которые удивили вашу команду;
-
- Моменты (темы), вызывающие сильные эмоции у пользователей;
-
- Нравится и не нравится;
-
- Функции, которые пользуются популярностью у пользователей;
-
- А также случаи использования, которые ваш текущий пользовательский интерфейс поддерживает недостаточно хорошо.
Но если вы проводите разведывательное исследование на этапе открытия продукта, вы обнаружите, что эти данные могут содержать как качественные установочные данные, так и качественные поведенческие данные. Используя диаграммы родства и тематический анализ, вы сможете обнаружить скрытые жемчужины в данных.
Для проведения тематического анализа вам понадобятся три вещи: данные, исследовательские предпочтения (основанные на команде и целях исследования) и контекст анализа. Вооружившись ими, вы сможете провести анализ данных UX-исследования с помощью программного обеспечения, посредством ведения дневника или диаграмм родства.
Чем может помочь GPT?
Все уже знают GPT - технологию с искусственным интеллектом, которая определенно не планирует тайно завоевать мировое господство, сделав людей слишком зависимыми от технологий и забывшими, что такое прекрасная природа, чтобы мы охотно приняли матрицу реальной жизни. Вовсе нет.
@tldv.io Written by ChatGPT #inception #chatgpt #ai #openai #meeting #corporate
♬ оригинальный звук - tldv.io - AI Meeting Recorder
В любом случае, пока мы не стали батарейками для роботов, мы можем использовать их, чтобы ускорить нашу рабочую жизнь и найти вещи, которые мы могли пропустить. Например, вы можете скормить GPT свои исследования и попросить его указать на предвзятость, найти закономерности и темы и даже выделить понравившиеся и непонравившиеся. По сути, все, что мы описали выше, когда речь шла об анализе отзывов пользователей, может быть мгновенно выполнено безтелесным роботом.
Подсказки GPT
Вот несколько подсказок GPT, которые вы можете использовать, чтобы сделать свой отчет об исследовании UX еще более убедительным!
- Можно ли найти в хранилище все исследования, связанные с конкретным продуктом или функцией?
- Можете ли вы обобщить для меня основные выводы конкретного исследования?
- Можете ли вы организовать исследования по дате, автору или теме?
- Можете ли вы выделить какие-либо общие темы или закономерности, которые проявляются в ходе исследований?
- Можете ли вы помочь мне выявить пробелы в нашем текущем понимании поведения или предпочтений пользователей?
- Можете ли вы предоставить мне краткое описание методов исследования, использованных в конкретном исследовании?
- Можете ли вы помочь мне создать презентацию, обобщающую результаты исследований для конкретного проекта или инициативы?
- Можете ли вы предложить потенциальные последующие исследования или исследовательские вопросы, основанные на текущих результатах?
- Можете ли вы предоставить мне список внешних исследований или источников, которые могут иметь отношение к нашему хранилищу исследований?
Хотя эти вопросы могут показаться немного расплывчатыми, они позволяют GPT подробно объяснить вам, что ему от вас нужно. В качестве примера рассмотрим вопрос № 7. Вот ответ GPT:
Использование программного обеспечения для анализа данных пользовательского интервью
Качественные исследования обычно дают много данных, с которыми нужно работать. Такие данные обычно очень трудно анализировать без использования какого-либо программного обеспечения. В таких случаях UX-исследователи полагаются на программное обеспечение для компьютерного качественного анализа данных (CAQDAS), такое как Provalis Research Text Analytics Software, Quirkos, Qiqqa, Dedoose, Raven's Eye, webQDA, Transana, HyperRESEARCH и MAXQDA.
Преимущество выбора программного обеспечения заключается в том, что вы можете провести очень тщательное исследование. Но в то же время, если вы или ваша команда - новички, требуется много времени, чтобы научиться пользоваться новым программным обеспечением. Это может быть довольно ограничивающим фактором и отнимать у вас время и энергию, которые можно было бы лучше использовать в другом месте.
Использование GPT для формирования презентации UX-исследования
После сбора и анализа данных вам нужно будет представить свои выводы. tl;dv - лучший выбор для этого. Как уже упоминалось, вы можете использовать встроенный искусственный интеллект для создания роликов всех ваших интервью с пользователями. Вы можете использовать функцию поиска, чтобы найти определенные ключевые слова в любой стенограмме, и даже создать резюме встреч.
Он также интегрирован с целым рядом рабочих приложений, которые вы можете использовать в качестве хранилища ваших исследований, например, Notion. Вы можете легко делиться клипами, позволяя коллегам смотреть только те части, которые им необходимы.
В дополнение к tl;dv существует ряд инструментов, которые могут помочь вам создать отчет об исследовании UX:
- Textio: Это мощное программное обеспечение призвано покончить с предвзятостью в буквальном смысле. Их команда разработала "самое передовое в мире руководство по языку на рабочем месте" специально для устранения предвзятости.
- Hugging Face: Hugging Face, работающий на основе машинного обучения с открытым исходным кодом, - это инструмент на базе GPT, используемый Google и Microsoft по целому ряду причин. Он обладает массой экономящих время и полезных функций для тех, кто готовит анализ отзывов пользователей или отчет об исследовании UX всех собранных вами данных.
- ChatGPT: Не стоит недооценивать папу. Пока у вас в рукаве есть несколько хороших подсказок, ChatGPT остается одним из лучших GPT-инструментов. Получайте мгновенные ответы и советы, следуя некоторым подсказкам, описанным выше.
Ведение журнала для анализа пользовательского интервью
Метод обоснованной теории хорошо сочетается с ведением дневника. Он включает в себя запись различных идей и мыслей, полученных при просмотре стенограмм и видеозаписей пользовательских интервью. Он работает с тематическим анализом, где есть различные темы и подтемы, где идеи могут быть классифицированы по мере проведения анализа. Используя методы аннотирования, цифровые или ручные, вы можете выделить данные, факты и идеи, которые имеют отношение к вашему исследованию.
Он позволяет исследователю глубоко задуматься, но именно это делает его трудным; только один исследователь может участвовать в таком процессе, что делает его неудобным для сотрудничества с другими. Но это также дешево и обеспечивает гибкость, не говоря уже о том, что вы можете просто просмотреть записи, чтобы найти задокументированный процесс того, как вы пришли к своему заключению.
Использование диаграмм сродства для анализа качественных исследований
Как уже было сказано выше, диаграммы сродства - это хороший способ вынести идеи из ваших сессий на доску, где вы сможете увидеть связи между идеями. Вы можете создать доску сродства виртуально, используя Trello, или пойти ручным путем: написать определенными цветами, разрезать на части и поместить на физическую доску.
Независимо от того, используете ли вы физическую или виртуальную доску, вам будет бесконечно легче, если вы записываете свои сессии на tl;dv, делаете заметки и перечитываете автоматически созданные расшифровки, которые вы сможете использовать еще долго после окончания сессий.
Анализ количественных данных UX
Количественные данные о пользователях могут быть представлены в виде тепловых карт, которые позволяют исследователям объективно увидеть, что делает пользователь при посещении веб-страницы или приложения. Запись экрана и отслеживание взгляда позволяют получить более фактическое понимание того, что работает, а что нет.
Ознакомьтесь с нашим руководством о том, как стать UX-исследователем, чтобы получить больше советов и информации.
При проведении количественного анализа пользовательских исследований обращайте внимание на;
- Наиболее используемые функции;
- Потребности пользователей, которые в настоящее время не удовлетворены;
- Различия в опыте использования вашего продукта;
- Время, необходимое для того, чтобы сделать что-то с помощью вашего продукта, по сравнению с идеальным вариантом;
- Функции, которые необходимо улучшить как можно скорее.
Чем все закончится; Рекомендации
Все UX-исследования заканчиваются рекомендациями, основанными на выводах. Ваш процесс анализа определяет качество ваших выводов и рекомендаций. Вы должны собрать данные качественных и количественных исследований и использовать их для предоставления вашей команде рекомендаций, соответствующих первоначальным целям.
Вы должны представить свои выводы в виде легко усваиваемой презентации соответствующим заинтересованным лицам и дизайнерам для обсуждения и реализации. Без этого важнейшего шага весь анализ данных пользовательских исследований будет напрасным.
@tldv.io - Instagram фото и видео
Вы хотите проанализировать данные на предмет тенденций, моделей поведения, особенностей использования и общих историй, распространенных среди ваших пользователей. Недостаточно знать, что пользователям трудно найти кнопку "Shop Now", вместо этого ваше исследование должно сопровождаться рекомендацией, например, "Поместите кнопку "Shop Now" на страницу героя".
Результаты ваших исследований должны быть применимы на практике и помочь составить хорошую рекомендацию после анализа.
Создание убедительной презентации пользовательских исследований
Выступление с презентацией результатов пользовательских исследований - это отличный способ поделиться своей работой с другими и получить отзывы о своих выводах. Но это также может быть сложной задачей, особенно если вы не привыкли выступать с презентациями или не имеете большого опыта в области дизайна.
Вот несколько советов, которые помогут вам создать увлекательную презентацию пользовательского исследования:
- Убедитесь, что ваша презентация имеет четкую структуру и течение.
- Используйте визуальные средства, чтобы помочь рассказать свою историю.
- Используйте данные и прямые цитаты пользователей для подтверждения своих выводов. Они могут быть взяты прямо из транскрипции tl;dv.
- Будьте готовы ответить на вопросы аудитории.
- Прорепетируйте презентацию заранее, чтобы чувствовать себя уверенно при ее проведении.
Вот еще несколько советов по проведению презентаций, особенно если вы проводите презентацию виртуально.
Заключение
Интервью с пользователями - это постоянный способ удержать внимание команды разработчиков продукта на том, что абсолютно важно в данный момент, сейчас для ваших пользователей. Благодаря хорошо проведенным исследованиям и хорошо проанализированным результатам вы сможете настроить свой продукт на успех и продолжать внедрять инновации на каждом шагу.
То, как пользователи используют ваш продукт, может измениться, и вам нужно быть рядом, чтобы заметить эти тенденции. Не забывайте использовать tl;dv для записи, создания бесплатных транскриптов и ведения заметок о важных моментах. А если вам нужно поделиться необработанными кадрами интервью, легко нарежьте видео с помощью встроенного видеоредактора на сайте tl;dv. Счастливых пользовательских исследований!
