Как анализировать интервью с пользователями, чтобы убедить заинтересованные стороны (Обновление: включение инструментов для составления отчетов об исследованиях UX)

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!

1. Можно ли найти в хранилище все исследования, связанные с конкретным продуктом или функцией?
2. Можете ли вы обобщить для меня основные выводы конкретного исследования?
3. Можете ли вы организовать исследования по дате, автору или теме?
4. Можете ли вы выделить какие-либо общие темы или закономерности, которые проявляются в ходе исследований?
5. Можете ли вы помочь мне выявить пробелы в нашем текущем понимании поведения или предпочтений пользователей?
6. Можете ли вы предоставить мне краткое описание методов исследования, использованных в конкретном исследовании?
7. Можете ли вы помочь мне создать презентацию, обобщающую результаты исследований для конкретного проекта или инициативы?
8. Можете ли вы предложить потенциальные последующие исследования или исследовательские вопросы, основанные на текущих результатах?
9. 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: