Як аналізувати інтерв'ю з користувачами, щоб переконати зацікавлені сторони (Оновлення: включаючи інструменти для дослідження UX)

Звичайно, ви можете проводити аналіз даних UX-досліджень без tl;dv, але це просто нерозумно. Ми вже згадували, що це безкоштовно, правда? Ігноруючи tl;dv, ви витратите більше часу, більше грошей і отримаєте менш цінні висновки в погано організованому вигляді. Ось чому UX-дизайнери та дослідники зазвичай визнають tl;dv з найкращих інструментівremote .

Знайдіть баланс між відкритістю та плануванням

Хоча важливо збирати дані таким чином, щоб підготуватися до етапу аналізу, ще важливіше починати з відкритим розумом. Не робіть помилки, схиляючись до упередженості дослідника, плануючи свій аналіз заздалегідь настільки ретельно, що в результаті ви шукаєте відповіді, які хочете знайти. Це не так працює дослідження користувачів. 

Однак, дуже корисно починати процес дослідження з відкритим розумом і мати план щодо того, як збирати, зберігати та легко отримувати доступ до даних, які ви отримаєте в процесі роботи.

Ви не хочете вперше замислюватися над аналізом після того, як завалитеся під купою даних. Почніть з самого початку. Процес інтерв'ювання повинен бути структурований таким чином, щоб допомогти вам аналізувати невеликі висновки.

Перед інтерв'ю відберіть цільову аудиторію, щоб переконатися, що ви маєте найкращих і найпроникливіших користувачів. Це особливо важливо, якщо ви шукаєте учасників інтерв'ю в соціальних мережах та інших публічних джерелах, які не є користувачами вашого додатка. Складіть план інтерв'ю, щоб отримати максимальну віддачу від дослідження.

Протягом усього періоду дослідження пам'ятайте про свої цілі, але не настільки, щоб вони стали надто важливими. Справжня майстерність інтерв'ювання користувачів полягає вумінні слухати. Звичайно, ви повинні задавати правильні питання правильним людям, але якщо ви не слухаєте те, що вони насправді говорять, ви робите собі ведмежу послугу. Не дозволяйте своїм власним думкам або очікуванням навіть з'являтися на горизонті. Це час, коли ваші користувачі повинні говорити, і час, коли їхні голоси повинні бути почуті: вами!

Знову ж таки, tl;dv допомогти тут як один з найкращих інструментів для збору відгуків клієнтів. Ви маєте постійний запис того, що сказав ваш користувач, як він це сказав і які манери він проявив під час розмови. Не покладайтеся на пам'ять або поспішно зроблені нотатки. Ви маєте транскрипції,доступні більш ніж двадцятьма мовами, необмежену кількість записів зустрічей і можливість проставляти часові мітки на кожну інформацію, до якої ви хочете повернутися. І все це безкоштовно!

@tldv.io

Це цілком логічно. #зустріч #комедія #корпоративні #зустрічі #9до5 #першийдень

оригінальний звук - tldv.io - AI Meeting Recorder

Визначте свої цілі

Ви хочете вдосконалити свій додаток? Занадто розпливчасто. Можливо, ви хочете отримати детальне і глибоке розуміння того, хто є ваша аудиторія та ідеальні користувачі, що їх мотивує і як вони щодня діють для досягнення своїх цілей. У такому випадку краще розробити дослідження, яке допоможе виявити закономірності в щоденній поведінці респондентів. 

Крім того, звертайте увагу на демографічні дані, особливості способу життя та різні погляди користувачів. Ви навіть можете скласти власний посібник для проведення інтерв'ю з користувачами, щоб бути впевненими, що розмова йде в правильному напрямку.

З іншого боку, якщо ваша мета полягає в тестуванні нової функції або майбутнього додатка, то ви можете зосередитися на проблемних моментах, моментах задоволення та спробі класифікувати їх за пріоритетністю.

Вам не тільки потрібно розробити правильні запитання, щоб користувач відчував себе комфортно, висловлюючи свою думку, але й відстежувати дані таким чином, щоб їх можна було використовувати для різних цілей. Залежно від того, з ким ви будете ділитися результатами аналізу даних користувачів, вам може знадобитися подумати про детальність. Ви презентуєте результати своїй команді дизайнерів чи зацікавленим сторонам? Вам потрібно наводити конкретні приклади чи лише загальні тенденції? Плануйте заздалегідь.

Підготуйте свою гіпотезу (за необхідності)

Гіпотези важливі в певних галузях досліджень. Наприклад, тести на зручність користування вимагають гіпотези, оскільки вам потрібно буде зосередитися на конкретних областях, які потребують вдосконалення. Перед тим, як зануритися в дослідження користувачів, вам потрібно буде певною мірою зрозуміти проблему та потенційне рішення.

Однак не всі дослідження вимагають гіпотези. А в деяких випадках вона навіть спотворює дані. Якщо ви проводите серію інтерв'ю з користувачами, очікуючи, що проблемою буде точка болю А, то саме про це ви і почуєте. Це створить викривлене уявлення про проблему, що призведе до упереджених даних, а це, в свою чергу, призведе до марної розробки продукту, оскільки основні проблеми будуть проігноровані.

Іноді можна розпочати невеликі аналізи, як тільки почнуть надходити дані. Щоб гарантувати якість проведення інтерв'ю з користувачами, їх не повинно бути більше 4 на день. Бажано 2 або 3. Між інтерв'ю має бути перерва, щоб дослідники могли переглянути та промаркувати нотатки. Це також дає їм час для обговорення з особою, яка веде нотатки, якщо така є, або для перегляду нотаток на tl;dv.

Поверхневий напіваналіз можна провести в середині інтерв'ю з користувачами. Ви також можете використати цей час для перегляду своїх питань, можливо, трохи підкоригувавши їх, щоб отримати кращі відповіді в майбутніх інтерв'ю.

Цей метод запобіжить тому, що ви спробуєте втопитися у власних сльозах після насиченого дня інтерв'ю з користувачами, маючи лише поспішно написані нотатки та напівфункціональний мозок, щоб спробувати їх розшифрувати.

@tldv.io

Різні види зривів, друже #зрив #9до5 #запізненнянароботу #деньзжиття #корпоративнийгумор IB: @punhubtiktok

оригінальний звук - tldv.io - AI Meeting Recorder

Відкриття в дорозі

Розробка продукту в значній мірі залежить від якісних досліджень, що проводяться за допомогою опитувань користувачів, інтерв'ю та тестування. Дизайн UX також базується на ретельних дослідженнях. Створення продукту, повністю заснованого на ваших фантазіях про те, яким він повинен бути, — це найшвидший шлях до провалу. І краще за все вірити, що там теж не буде весел.

Дослідження користувачів допоможе вам відкрити для себе ті «золоті самородки», які необхідні для створення продукту, який сподобається користувачам. Незалежно від того, чи ви думаєте про особливості, функції чи інші аспекти вашого додатка, важливо дізнатися думку реальних користувачів. Виправити проблему розробки пізніше коштує дорожче, ніж створити рішення на самому початку. 

У деяких випадках можна знайти абсолютно нові варіанти використання завдяки дослідженню користувачів, вислухавши побажання ваших майбутніх користувачів. Це може допомогти вам позиціонувати себе як лідера в ніші, готуючи себе до успіху на насиченому ринку.

Це ніколи не зупиняється

Якщо є щось, що ви повинні знати, то це те, що аналіз даних досліджень користувачів не зупиняється. Він не спить. Він не відчуває жалю, каяття чи страху. Гаразд, можливо, я десь там почав говорити про Термінатора, але це не змінює того факту, що аналіз є безперервним процесом.

Один з найкращих способів стежити за прогресом і систематизувати свої ключові ідеї — це робити нотатки. Але не так, як у ХХ столітті, з ручкою і папером, ні, ні, ні. А за допомогою нотатникаtl;dv. 

Записуючи сесії за допомогою tl;dv, ви можете ділитися фрагментами або цілими сесіями відео з зацікавленими сторонами для вжиття відповідних заходів. Робити нотатки не тільки допомагає аналізувати інформацію на ходу, але й дозволяє вести облік подій у міру їхнього виникнення. Це найкращий спосіб відстежувати всі зібрані дані.

Один із способів зробити це, незалежно від того, чи проводиться якісне чи кількісне дослідження, — це проводити короткі наради з колегами-дослідниками після кожного інтерв'ю. Ви можете разом переглянути їхні відповіді та зробити додаткові нотатки. Завжди добре переглянути інтерв'ю з користувачем, перш ніж переходити до наступного.

Розбийте свої дані на частини 

Збирання даних наприкінці дослідження — один із найпростіших способів зневіритися через величезний обсяг отриманих даних. Не хвилюйтеся, не всі дані однакові. На цьому етапі вам потрібно вміти знаходити «золото» у своїх даних.

Щоб досягти найкращих результатів, почніть з упорядкування своїх нотаток та доповнення їх контекстною інформацією (за допомогою записів зустрічей). Розрізняйте опис та інтерпретацію. Фаза аналізу — це час для інтерпретації.

Далі, класифікуйте ваші дані за різними напрямками аналізу, що дозволить вам оцінити важливість та пріоритетність різних даних.

Наявність такого списку важлива для того, щоб визначити, що є важливим зараз, а що буде корисним пізніше. Такий аналіз особливо важливий, коли у вас мало ресурсів для реалізації ваших висновків; ви хочете зосередитися тільки на тих речах, які принесуть максимальний ефект для ваших користувачів і допоможуть вам досягти поставлених цілей.

Це означає відкласти всі гарні (але не обов'язкові) ідеї на потім і дозволити команді розробників створювати те, що є абсолютно необхідним на даний момент.

Пріоритезація починається з розробки дослідження UX на основі організаційних цілей, які зацікавлені сторони встановили для проекту. Щоб отримати необхідну інформацію для виконання цих вимог, потрібно пам'ятати про цілі та мати спосіб сортування даних.

Як визначити пріоритети в аналізі даних UX-досліджень

1. Тематичний аналіз

Тематичний аналіз полягає в тому, щоб розподілити ваші дані по «кошиках» для розгляду. Розподіливши ваші дані по добре організованих кошиках, ви зможете розглянути кожну дрібницю на основі її теми, а також загальної важливості цього тематичного кошика.

Один із способів почати це робити — позначити теми кольорами. Переглядаючи стенограми, позначте кожну частину даних кольором відповідно до її теми. Це можна робити наприкінці дня або одразу після кожної сесії, щоб не втратити загальну картину кожного інтерв'ю. Разом із вашими нотатками ви можете легко позначити кольорами автоматично згенеровані стенограми з tl;dv.

Якщо вам важко визначитися з темою, просто об'єднайте дані, що мають схоже значення, сферу застосування або передумови. Якщо ви помітили, що одне й те саме повторюється знову і знову, варто зробити це темою і зберігати всі дані про цю тему саме там.

За даними Nielsen Norman Group, аналіз даних за тематичними напрямками складається з шести (6) етапів.

Крок 1; Зберіть свої дані

Крок 2; Прочитайте всі ваші дані від початку до кінця.

Крок 3; Кодуйте текст за тематичними областями

Крок 4; Створіть нові коди для інкапсуляції нових тем

Крок 5; Зробіть перерву на один день

Крок 6; Оцініть, чи добре підходять ваші теми

Розумною ідеєю буде створити легенду або ключ кодування, щоб ваші колеги також могли зрозуміти ваші дані. Приклад текстового ключа кодування:

• • Червоний – болючі точки

• • Зелений – позитивні

• • Сірий – пропозиції користувачів

• • Жовтий – програми, які використовуються щодня

Джерело: NVIVO BLOG

2. Діаграми спорідненості

Діаграма спорідненості — це спосіб візуальної організації всіх фактів шляхом їх розподілу за різними категоріями (або тематичними кластерами). Діаграма спорідненості часто створюється за допомогою ручки та паперу, але її також можна чудово виконати в стилі канбан за допомогою таких інструментів, як Trello. Діаграма спорідненості має різні назви, наприклад, спільне сортування, сніговий ком та іноді картування спорідненості.

Приклад афінітного картування:

Джерело: Леоу Хоу Тенг

У чому полягає різниця між діаграмами спорідненості та тематичними областями в дослідженні користувачів?

Ієрархічний тематичний аналіз — це процес розбиття даних на теми та підтеми. Для цього потрібно прочитати всі стенограми, нотатки з інтерв'ю та інші відповідні дані, а потім кодувати дані за різними темами. Тематичні області зазвичай мають ширший обсяг, ніж діаграми спорідненості. Діаграма спорідненості відображає менші теми або кластери, які можна дослідити детальніше. 

Тематичний аналіз передбачає сортування даних за темами, щоб краще розглянути кожну деталь, тоді як діаграма спорідненості передбачає групування фактів за темами. Обидва методи можна використовувати для кращого розуміння користувачів і відповідного вдосконалення продукту. Вони не є однаковими і можуть використовуватися паралельно в аналізі досліджень залежно від перспектив, які ви хочете реалізувати.

Звичайний метод

Всі ці розмови про тематичні області та картографування спорідненості можуть здаватися надто складними, але насправді дослідники зазвичай кидають свої нотатки на полотно (зазвичай це Miro, Mural або Figjam), а потім групують їх за темами або етапами шляху клієнта.

Якщо якась ідея часто повторюється в ході дослідження, то дослідники зазвичай використовують крапки, щоб позначити це. Вони також можуть використовувати деякі функції в додатку, які мають те саме значення.

Хоча це схоже на тематичні області, описані вище, це більш гнучкий процес.

Як аналізувати різні типи даних

Аналіз якісних даних про користувацький досвід на основі інтерв'ю з користувачами

Одне, що ви можете швидко помітити в якісних даних, — це те, що вони можуть здаватися хаотичними. Це пов'язано з тим, що вони є дуже суб'єктивними. Ви часто отримуєте великий обсяг даних, більшість з яких можуть бути повторюваними або непридатними для використання. Інтерв'ю з користувачами зазвичай є відкритими, що дозволяє користувачам висловлювати свої думки без фільтрів. Це також означає, що аналіз даних значною мірою залежить від вас, дослідника UX, і від того, як ви хочете з ними працювати.

При проведенні якісного аналізу даних користувачів зверніть увагу на наступне:

• • Шаблони, що зустрічаються в різних тематичних областях;

• • Висновки, які здивували вашу команду;

• • Моменти (теми), що викликають сильні емоції у користувачів;

• • Симпатії та антипатії;

• • Функції, які користуються популярністю серед користувачів;

• • А також випадки використання, які ваш поточний інтерфейс користувача не підтримує достатньо добре.

Але якщо ви проводите дослідницькі дослідження на етапі пошуку продукту, ви виявите, що ці дані можуть містити як якісні дані про ставлення, так і якісні дані про поведінку. Використовуючи діаграми спорідненості та тематичний аналіз, ви можете виявити приховані скарби в даних. 

Для проведення тематичного аналізу вам знадобляться 3 речі: дані, переваги дослідження (залежно від команди та цілей дослідження) та контекст аналізу. Озброївшись цими речами, ви можете провести аналіз даних UX-дослідження за допомогою програмного забезпечення, ведення щоденника або діаграм спорідненості. 

Як GPT може допомогти?

Всі вже знають про GPT — технологію на базі штучного інтелекту, яка, звичайно ж, не планує таємно захопити світ, змусивши людей надмірно покладатися на технології та забути, як це — перебувати на свіжому повітрі, щоб ми охоче прийняли матрицю реального життя. Зовсім ні.

@tldv.io

Написано ChatGPT #inception #chatgpt #ai #openai #meeting #corporate

оригінальний звук - tldv.io - AI Meeting Recorder

У будь-якому випадку, перш ніж ми станемо батареями для роботів, ми можемо використовувати їх для прискорення нашої роботи та виявлення речей, які ми могли пропустити. Наприклад, ви можете надати GPT результати своїх досліджень і попросити його вказати на упередження, знайти закономірності та теми, а навіть виділити вподобання та антипатії. По суті, все, що ми описали вище щодо аналізу відгуків користувачів, може бути виконано миттєво безтілесним роботом.

Підказки GPT

Ось кілька підказок GPT, які ви можете використовувати, щоб зробити ваш звіт про дослідження UX ще більш переконливим!

1. Чи можна шукати в репозиторії всі дослідження, пов'язані з конкретним продуктом або функцією?
2. Чи можете ви для мене коротко викласти основні висновки певного дослідження?
3. Чи можете ви упорядкувати наукові дослідження за датою, автором або темою?
4. Чи можете ви визначити якісь спільні теми або закономірності, що випливають з досліджень?
5. Чи можете ви допомогти мені виявити прогалини в нашому поточному розумінні поведінки або уподобань користувачів?
6. Чи можете ви надати мені короткий опис методів дослідження, що використовувалися в конкретному дослідженні?
7. Чи можете ви допомогти мені створити презентацію, яка підсумовує результати досліджень для конкретного проекту або ініціативи?
8. Чи можете ви запропонувати потенційні подальші дослідження або дослідницькі питання на основі поточних результатів?
9. Чи можете ви надати мені перелік зовнішніх досліджень або джерел, які можуть бути актуальними для нашого репозиторію досліджень?

Хоча ці питання можуть здатися дещо розмитими, вони дозволяють GPT детально пояснити вам, що саме від вас потрібно. Візьмемо для прикладу підказку № 7. Ось відповідь GPT: