Kullanıcı Görüşmelerini Analiz Ederek Paydaşlarınızı İkna Etmenin Yolları (Güncelleme: UX Araştırma Raporu Araçları dahil)

Elbette, tl;dv olmadan da UX araştırma veri analizi yapabilirsiniz, ancak bu çok saçma olur. Ücretsiz olduğunu söylemiştik, değil mi? tl;dv görmezden gelerek, daha fazla zaman ve para harcarsınız ve daha az değerli içgörüler elde edersiniz. Bu nedenle UX tasarımcıları ve araştırmacıları tl;dv en iyi remote araştırma araçlarından biri tl;dv kabul ederler.

Açık fikirli olmak ile bir plan sahibi olmak arasında dengeyi bulun

Analiz aşamasına hazırlanmak için veri toplamak önemli olmakla birlikte, açık fikirli olmak daha da önemlidir. Analizinizi önceden çok ayrıntılı bir şekilde planlayarak araştırmacı önyargısına kapılma hatasına düşmeyin, aksi takdirde bulmak istediğiniz cevapları aramaya başlarsınız. Kullanıcı araştırması böyle yürümüyor. 

Ancak, araştırma sürecine açık fikirli bir şekilde başlamak ve bu süreçte elde ettiğiniz veri içgörülerini nasıl toplayacağınız, saklayacağınız ve kolayca yeniden erişebileceğiniz konusunda bir plan hazırlamak çok iyi bir ipucudur.

On fitlik verilerin altında gömülmüş haldeyken analizinizi ilk kez düşünmek istemezsiniz. En başından başlayın. Görüşme süreciniz, küçük bulguları analiz etmenize yardımcı olacak şekilde yapılandırılmalıdır.

En iyi ve en bilgilendirici kullanıcıları seçtiğinizden emin olmak için, görüşme yapmadan önce hedef kitlenizi eleyin. Bu, görüşme kullanıcılarını sosyal medya ve kendi uygulamanızın kullanıcıları olmayan diğer kamuya açık kaynaklardan seçiyorsanız özellikle önemlidir. Araştırmanızdan en iyi şekilde yararlanmak için bir görüşme planı hazırlayın.

Araştırma süresi boyunca hedeflerinizi aklınızda tutun, ancak bunların baskın hale gelmesine izin vermeyin. Kullanıcı görüşmelerinin asıl becerisidinlemektir. Elbette, doğru kişilere doğru soruları sormalısınız, ancak onların söylediklerini gerçekten dinlemezseniz, kendi kendinize zarar vermiş olursunuz. Kendi düşüncelerinizin veya beklentilerinizin araya girmesine izin vermeyin. Bu, kullanıcılarınızın konuşma ve seslerinin duyulma zamanıdır: sizin tarafınızdan!

Yine, tl;dv , en iyi müşteri sesi araçlarından biri olarak burada yardımcı tl;dv . Kullanıcılarınızın ne söylediği, nasıl söylediği ve konuşurken sergiledikleri davranışların kalıcı bir kaydına sahip olursunuz. Hafızanıza veya aceleyle yazdığınız notlara güvenmeyin. Yirmiden fazla dilde transkripsiyonlar, sınırsız toplantı kayıtları vegeri dönmek istediğiniz her bir bilgiyi zaman damgası ile işaretleme olanağına sahipsiniz. Ve tüm bunlar ücretsiz!

@tldv.io

Çok mantıklı. #toplantı #komedi #kurumsal #toplantılar #9to5 #ilk gün

♬ orijinal ses - tldv.io - AI Toplantı Kaydedici

Hedeflerinizi Belirleyin

Uygulamanızı geliştirmek mi istiyorsunuz? Bu çok belirsiz bir ifade. Belki de hedef kitlenizin ve ideal kullanıcılarınızın kimler olduğunu, onları neyin motive ettiğini ve günlük olarak hedeflerine ulaşmak için nasıl davrandıklarını ayrıntılı ve derinlemesine anlamak istiyorsunuz. Bu durumda, araştırmanızın, görüşülen kişilerin günlük davranışlarındaki kalıpları belirleyecek şekilde tasarlanması daha uygun olacaktır. 

Ayrıca, kullanıcıların demografik özellikleri, yaşam tarzları ve çeşitli tutumları hakkında da bilgi edinmeye devam edin. Konuşmayı doğru yönde ilerletmek için kendi kullanıcı görüşme tartışma kılavuzunuzu bile yazabilirsiniz.

Öte yandan, amacınız yeni bir özelliği veya yakında çıkacak bir uygulamayı test etmekse, odak noktanız sorunlu noktalar, memnuniyet noktaları ve bunları öncelik sırasına göre sıralamaya çalışmak olabilir.

Kullanıcının düşüncelerini rahatça ifade edebilmesi için doğru soruları nasıl soracağınızı belirlemeniz gerekmekle kalmaz, aynı zamanda verileri çeşitli amaçlar için kullanabileceğiniz şekilde takip etmeniz de gerekir. Kullanıcı araştırması veri analizini kimlerle paylaşacağınıza bağlı olarak, ayrıntı düzeyini düşünmeniz gerekebilir. Tasarım ekibinize mi yoksa paydaşlara mı sunum yapacaksınız? Spesifik örnekler mi vermelisiniz, yoksa sadece genel eğilimleri mi? Önceden plan yapın.

Hipotezinizi Hazırlayın (Gerekirse)

Hipotezler belirli araştırma alanlarında önemlidir. Örneğin, kullanılabilirlik testleri bir hipotez gerektirir, çünkü iyileştirilmesi gereken belirli alanlara odaklanmanız gerekir. Kullanıcı araştırmasına dalmadan önce, sorunu ve olası çözümü bir şekilde anlamanız gerekir.

Ancak, tüm araştırmalar bir hipotez gerektirmez. Hatta bazı durumlarda, hipotez verileri tamamen bozabilir. Bir dizi kullanıcı görüşmesi yaparken, sorun olarak A noktası olduğunu düşünürseniz, tam da bunu duyarsınız. Bu, sorunla ilgili çarpık bir görüş yaratır ve önyargılı verilere yol açar. Bu da temel sorunların gözden kaçmasına ve ürün geliştirmenin boşa gitmesine neden olur.

Bazen, veriler gelmeye başladığında küçük analizler yapmaya başlayabilirsiniz. Kullanıcı görüşmelerinin kaliteli bir şekilde yapılmasını sağlamak için, günde 4'ten fazla görüşme yapılmamalıdır. Tercihen 2 veya 3. Araştırmacıların notları gözden geçirip etiketleyebilmeleri için görüşmeler arasında zaman aralığı olmalıdır. Bu, not tutan kişi varsa onunla görüşme hakkında bilgi paylaşmak veya tl;dv notları gözden geçirmek için de zaman tanır.

Kullanıcı görüşmelerinin yarısında yüzeysel bir yarı analiz yapılabilir. Bu sindirim süresini, sorularınızı gözden geçirmek için de kullanabilirsiniz. Gelecekteki görüşmelerde daha iyi cevaplar elde etmek için sorularınızı burada ve orada biraz değiştirebilirsiniz.

Bu yöntem, kullanıcı görüşmeleriyle dolu yoğun bir günün ardından, aceleyle karalanmış notlar ve yarı işlevsel bir beyinle bunları çözmeye çalışırken kendi gözyaşlarınızda boğulmaya çalışmanızı önleyecektir.

@tldv.io

Farklı türden bir çöküş dostum #çöküş #9to5 #işegeçkalkmak #hayatınbirgünü #kurumsal mizah IB: @punhubtiktok

♬ orijinal ses - tldv.io - AI Toplantı Kaydedici

Hareket Halinde Keşif

Ürün geliştirme, kullanıcı araştırmaları, görüşmeler ve testler yoluyla yapılan kaliteli araştırmalara büyük ölçüde bağlıdır. UX tasarımı da kapsamlı araştırmalara dayanır. Bir ürünü tamamen kendi hayallerinize göre oluşturmak, başarısızlığa giden en hızlı yoldur. Ve orada kurtaracak kimse olmayacağına da emin olabilirsiniz.

Kullanıcı araştırması, kullanıcıların seveceği ürünü oluşturmak için ihtiyacınız olan altın değerindeki bilgileri keşfetmenize yardımcı olacaktır. Uygulamanızın özellikleri, işlevleri veya diğer yönleri hakkında düşünürken, gerçek kullanıcıların görüşlerini öğrenmek önemlidir. Geliştirme sorunlarını sonradan düzeltmek, başlangıçta bir çözüm oluşturmaktan daha pahalıdır. 

Bazı durumlarda, gelecekteki kullanıcılarınızın isteklerini dinleyerek kullanıcı araştırmaları yoluyla yepyeni kullanım örnekleri bulmak mümkündür. Bu, kendinizi niş pazarda lider konumuna getirmenize ve doymuş bir pazarda başarıya ulaşmanıza yardımcı olabilir.

Asla Durmaz

Bilmeniz gereken bir şey varsa, o da kullanıcı araştırması veri analizinin hiç durmadığıdır. Uyumaz. Acıma, pişmanlık veya korku hissetmez. Tamam, bir yerlerde Terminator'dan bahsetmeye başlamış olabilirim, ama bu, analizin sürekli bir süreç olduğu gerçeğini değiştirmez.

İlerlemeyi takip etmenin ve önemli bilgileri düzenlemenin en iyi yollarından biri not almaktır. Hayır, hayır, hayır, 20. yüzyılın kalem ve kağıtla not alma yöntemini kastetmiyoruz. tl;dvnot alma özelliğini kastediyoruz. 

tl;dv ile oturumları kaydederek, uygun önlemlerin alınması için paydaşlarla videoların bölümlerini veya tamamını paylaşabilirsiniz. Not almak sadece hareket halindeyken analiz yapmanıza yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda olayları olduğu gibi kaydetmenize de yardımcı olur. Topladığınız tüm verileri takip etmenin en iyi yolu budur.

Bunu yapmanın bir yolu, niteliksel veya niceliksel araştırma olsun, her görüşmeden sonra araştırmacı arkadaşlarınızla kısa toplantılar düzenlemektir. Onların yanıtlarını birlikte gözden geçirebilir ve ek notlar alabilirsiniz. Bir sonraki görüşmeye geçmeden önce kullanıcı görüşmesini gözden geçirmek her zaman iyidir.

Verilerinizi Ayrıştırın 

Araştırmanızın sonunda verileri bir araya getirmek, sahip olduğunuz veri miktarının çokluğu nedeniyle cesaretinizin kırılmasının en kolay yollarından biridir. Endişelenmeyin, tüm veriler aynı değildir. Ve bu aşamada, verilerinizde altın değerinde bilgileri nasıl bulacağınızı bilmek, ihtiyacınız olan beceridir.

En iyi sonuçları elde etmek için, notlarınızı düzenleyerek ve bunları bağlamsal bilgilerle ( kayıtlı toplantılarınızın yardımıyla) tamamlayarak başlayın. Açıklama ile yorum arasında ayrım yapın. Analiz aşaması, yorumlama zamanıdır.

Ardından, verilerinizi önem ve öncelik açısından farklı verileri değerlendirebileceğiniz çeşitli analiz alanlarına ayırın.

Böyle bir listeye sahip olmak, şu anda neyin önemli olduğunu ve ileride neyin iyi olacağını belirlemek için önemlidir. Bu tür bir analiz, bulgularınızı uygulamak için çok az kaynağınız olduğunda özellikle önemlidir; kullanıcılarınıza maksimum etki sağlayacak ve belirlediğiniz hedeflere ulaşmanıza yardımcı olacak şeylere odaklanmak istersiniz.

Bu, tüm güzel (ama gerekli olmayan) fikirleri bir kenara bırakıp, geliştirme ekibinin her aşamada kesinlikle gerekli olanı oluşturmasına izin vermek anlamına gelir.

Önceliklendirme, paydaşların proje için belirlediği organizasyonel hedefler temelinde UX araştırma tasarımıyla başlar. Bu gereksinimleri karşılamak için gerekli bilgileri elde etmek için, hedefleri aklınızın bir köşesinde tutmalı ve verilerinizi sıralama yöntemine sahip olmalısınız.

UX Araştırma Veri Analizine Öncelik Verme

1. Tematik Analiz

Tematik analiz, temel olarak verilerinizi değerlendirme için "gruplara" ayırmaktır. Verilerinizi iyi organize edilmiş gruplara ayırarak, her bir detayı temasına ve o tematik grubun genel önemine göre değerlendirebilirsiniz.

Bunu yapmanın bir yolu, temaları renk kodlarıyla işaretlemektir. Transkriptleri incelerken, her bir veri parçasına temasına göre bir renk atayın. Bu, günün sonunda veya her oturumdan kısa bir süre sonra yapılabilir, böylece her görüşmeyle ilgili bakış açınızı kaybetmezsiniz. Notlarınızla birlikte, tl;dv otomatik olarak oluşturulan transkriptlerinizi kolayca renk kodlarıyla işaretleyebilirsiniz.

Bir tema belirlemekte zorlanıyorsanız, benzer anlam, kapsam veya öncüle sahip verileri toplu olarak bir araya getirin. Aynı şeyin tekrar tekrar söylendiğini fark ederseniz, bunu bir tema haline getirip konuyla ilgili tüm verileri orada depolamak iyi bir fikirdir.

Nielsen Norman Group'a göre, tematik alanlar için veri analizinde altı (6) adım vardır.

Adım 1; Verilerinizi toplayın

Adım 2; Tüm verilerinizi baştan sona okuyun.

Adım 3; Metninizi tematik alanlara göre kodlayın

Adım 4; Yeni temaları kapsayacak yeni kodlar oluşturun.

Adım 5; Bir gün ara verin.

Adım 6; Temalarınızı uygunluk açısından değerlendirin

İş arkadaşlarınızın da verilerinizi anlayabilmesi için bir açıklama veya kodlama anahtarı oluşturmak akıllıca bir fikirdir. Metin kodlama anahtarının bir örneği şöyledir:

• • Kırmızı – sorunlu noktalar

• • Yeşil – olumlu

• • Gri – kullanıcı önerileri

• • Sarı – günlük olarak kullanılan uygulamalar

Kaynak; NVIVO BLOG

2. Benzerlik Diyagramları

Afinite diyagramı, tüm gerçekleri çeşitli kategorilere (veya konu kümelerine) ayırarak görsel olarak düzenlemenin bir yoludur. Afinite diyagramı genellikle kalem ve kağıtla yapılır, ancak Trello gibi araçlarla kanban tarzında da mükemmel bir şekilde uygulanabilir. Afinite diyagramı, işbirliğine dayalı sıralama, kartopu yöntemi ve bazen afinite haritalama gibi farklı isimlerle anılır.

Afinite haritalama örneği:

Kaynak: Leow Hou Teng

Kullanıcı Araştırmasında Afinite Diyagramları ile Tematik Alanlar Arasındaki Fark Nedir?

Hiyerarşik tematik analiz, verilerinizi temalara ve ardından alt temalara ayırma sürecidir. Bu, tüm transkriptleri, görüşme notlarını ve diğer ilgili verileri okuyup verilerinizi çeşitli temalar için kodlayarak yapılır. Tematik alanlar genellikle afinite diyagramlarından daha geniş kapsamlıdır. Bir afinite diyagramı, daha ayrıntılı olarak incelenebilecek daha küçük konular veya kümeler sunar. 

Tematik analiz, her bir ayrıntıyı daha iyi değerlendirmek için verilerinizi temalara göre sıralamayı içerirken, afinite diyagramı, gerçekleri konuya göre gruplandırmayı içerir. Her iki yöntem de kullanıcılarınızı daha iyi anlamak ve ürününüzü buna göre iyileştirmek için kullanılabilir. Bu yöntemler aynı değildir ve araştırma analizinizde, takip etmek istediğiniz perspektiflere bağlı olarak yan yana kullanılabilir.

Olağan Yöntem

Tematik alanlar ve afinite haritalama ile ilgili tüm bu konuşmalar kulağa çok karmaşık gelebilir, ancak gerçekte araştırmacılar genellikle notlarını bir tuval üzerine atarlar (Miro, Mural veya Figjam en sık kullanılan araçlardır) ve ardından bunları müşteri yolculuğunun konuları veya anları altında gruplandırırlar.

Bir fikir araştırma içinde sık sık tekrar ediliyorsa, araştırmacılar genellikle bunu belirtmek için noktalar kullanır. Aynı anlama gelen bazı uygulama içi özellikleri de kullanabilirler.

Bu, yukarıda özetlenen tematik alanlara benzer olmakla birlikte, daha esnek bir süreçtir.

Farklı Veri Türlerini Analiz Etme

Kullanıcı Görüşmelerinden Elde Edilen Niteliksel UX Verilerinin Analizi

Nitel verilerle ilgili hemen fark edebileceğiniz bir şey, bunların kaotik görünebilmesidir. Bunun nedeni, bu verilerin oldukça öznel olmasıdır. Genellikle çok sayıda veri elde edersiniz ve bunların çoğu tekrarlayıcı veya kullanılamaz olabilir. Kullanıcı görüşmeleri genellikle açık uçludur ve kullanıcıların filtreler olmadan görüşlerini ifade etmelerine olanak tanır. Bu, verilerin analizinin büyük ölçüde size, UX araştırmacısına ve verileri nasıl ele almak istediğinize bağlı olduğu anlamına da gelir.

Nitel kullanıcı araştırması veri analizleri yaparken şunlara dikkat edin:

• • Çeşitli tematik alanlarda ortaya çıkan kalıplar;

• • Ekibinizi şaşırtan bulgular;

• • Kullanıcılar için büyük duygu uyandıran anlar (konular);

• • Beğeniler ve beğenmedikler;

• • Kullanıcılar arasında popüler olan özellikler;

• • Ve mevcut kullanıcı arayüzünüzün yeterince desteklemediği kullanım örnekleri.

Ancak, ürün keşif aşaması için keşif amaçlı araştırma yapıyorsanız, bu verilerin hem niteliksel tutum verilerini hem de niteliksel davranış verilerini içerebileceğini göreceksiniz. Benzerlik diyagramları ve tematik analiz kullanarak, verilerdeki gizli hazineleri ortaya çıkarabilirsiniz. 

Tematik analiz yapmak için 3 şeye ihtiyacınız olacak: veriler, araştırma tercihleri (ekip ve araştırma hedeflerine göre) ve analiz bağlamı. Bunlarla donanmış olarak, yazılımlar, günlük tutma veya afinite diyagramları aracılığıyla UX araştırma veri analizinizi gerçekleştirebilirsiniz. 

GPT nasıl yardımcı olabilir?

Artık herkes GPT'yi biliyor, insanları teknolojiye aşırı bağımlı hale getirerek ve doğanın nasıl bir şey olduğunu unutturarak, gerçek hayattaki matriksi isteyerek benimsememizi sağlayarak, gizlice dünya hakimiyetini ele geçirmeyi planlamayan yapay zeka destekli teknoloji. Hiç de değil.

@tldv.io

Yazan: ChatGPT #başlangıç #chatgpt #ai #openai #toplantı #kurumsal

♬ orijinal ses - tldv.io - AI Toplantı Kaydedici

Her neyse, robotların pili haline gelmeden önce, onları iş hayatımızı hızlandırmak ve gözden kaçırmış olabileceğimiz şeyleri yakalamak için kullanabiliriz. Örneğin, GPT'ye araştırmanızı besleyebilir ve önyargıları belirtmesini, kalıpları ve temaları bulmasını ve hatta beğenileri ve beğenmediklerini vurgulammasını isteyebilirsiniz. Esasen, kullanıcı geri bildirimi analizi ile ilgili yukarıda sizin için özetlediğimiz her şey, bedensiz bir robot tarafından anında gerçekleştirilebilir.

GPT İstemleri

UX araştırma raporunuzu daha ikna edici hale getirmek için kullanabileceğiniz bazı GPT komutları aşağıda verilmiştir!

1. Belirli bir ürün veya özellik ile ilgili tüm araştırmaları veri tabanında arayabilir misiniz?
2. Bana belirli bir çalışmanın temel bulgularını özetleyebilir misiniz?
3. Araştırma çalışmalarını tarihe, yazara veya konuya göre düzenleyebilir misiniz?
4. Araştırma çalışmalarından ortaya çıkan ortak temalar veya kalıplar belirleyebilir misiniz?
5. Kullanıcı davranışları veya tercihleri hakkındaki mevcut bilgilerimizdeki eksiklikleri belirlememe yardımcı olabilir misiniz?
6. Bana belirli bir çalışmada kullanılan araştırma yöntemlerinin bir özetini verebilir misiniz?
7. Belirli bir proje veya girişim için araştırma sonuçlarını özetleyen bir sunum hazırlamama yardımcı olabilir misiniz?
8. Mevcut bulgulara dayanarak potansiyel takip çalışmaları veya araştırma soruları önerebilir misiniz?
9. Araştırma arşivimizle ilgili olabilecek dış araştırma çalışmaları veya kaynakların bir listesini bana sağlayabilir misiniz?

Bu sorular biraz belirsiz görünebilir, ancak GPT'nin sizden ne istediğini ayrıntılı olarak açıklamasına olanak tanır. Örnek olarak 7 numaralı soruyu ele alalım. GPT'nin yanıtı şu şekildedir: