Analisis data dalam penelitian UX | Penelitian UX #33

Tahukah Anda apa peran analisis data dalam penelitian UX? Hari ini kami ingin fokus pada masalah analisis data di UX dengan membahas analisis data kualitatif dan kuantitatif, serta mempelajari tahapan, tujuan utama, dan sasarannya. Kami juga akan menyarankan kapan saat yang tepat untuk melaksanakannya dalam sebuah proyek.

Analisis data dalam penelitian UX – daftar isi:

1. Mengapa menganalisis data yang dikumpulkan?
2. Kapan menganalisis data?
3. Analisis data dalam penelitian UX
4. Menentukan tujuan analisis
5. Analisis kualitatif data penelitian
6. Ringkasan

Mengapa menganalisis data yang dikumpulkan?

Membuat keputusan produk hanya berdasarkan data mentah adalah kesalahan UX yang besar. Melewatkan tahap analisis dapat mengakibatkan solusi yang tidak lengkap atau tidak efektif diberikan kepada pengguna, atau bahkan menyebabkan tim proyek fokus pada penyelesaian masalah yang salah atau mengenali pengguna sebenarnya. Karena alasan ini dan alasan lainnya, analisis data merupakan proses penting yang menjaga keseluruhan proyek tetap pada jalur yang benar. Hal ini dilakukan dengan mempertimbangkan kebutuhan nyata pengguna dan mengumpulkan informasi yang membantu mengembangkan solusi terbaik dan seoptimal mungkin.

Kapan menganalisis data?

Banyak orang mempunyai kesalahpahaman besar bahwa analisis harus dilakukan setelah penelitian selesai, yaitu setelah mengumpulkan informasi dari berbagai sumber. Namun, pendekatan ini tidak efektif karena pemeriksaan data dalam jumlah besar memerlukan upaya, tenaga, dan waktu yang sangat besar. Akan lebih efisien jika menyelidiki data secara berkelanjutan, misalnya dengan meluangkan waktu beberapa menit setelah setiap wawancara mendalam.

Juga, ingatlah untuk membuat catatan selama penelitian Anda. Dengan cara ini, Anda dapat mencatat pengamatan baru dan memastikan tidak ada yang terlewatkan. Refleksi ini memudahkan Anda memilih informasi dan memilih informasi yang paling relevan untuk rekomendasi desain selanjutnya. Menganalisis secara berkelanjutan, setelah setiap langkah penelitian kecil, memungkinkan Anda melakukan analisis ringkasan akhir dengan cara yang jauh lebih terorganisir dan terstruktur, namun yang terpenting, jauh lebih cepat.

Analisis data dalam penelitian UX

Analisis data dalam penelitian UX mengubah data yang sebelumnya belum diproses menjadi informasi bermakna yang akan mendukung keputusan bisnis. Melakukan analisis data yang komprehensif terdiri dari lima langkah dasar – langkah-langkah tersebut adalah:

1. Menentukan tujuan analisis
2. Pengorganisasian data
3. Penyelidikan
4. Clusterisasi
5. Identifikasi hasil dan wawasan

Menentukan tujuan analisis

Langkah pertama menentukan tujuan analisis kami – ini harus benar-benar sesuai dengan tujuan Riset UX. Pada tahap ini, ingatlah untuk tidak menyimpang dari motif yang membuat Anda melakukan penelitian – misalnya, apa kebutuhan pengguna; di halaman mana tingkat penolakannya lebih signifikan dan mengapa; perbaikan apa yang harus dilakukan untuk meningkatkan tingkat konversi; atau bagaimana membuat produk kita lebih menarik dibandingkan pesaing. Berpegang pada hal ini dan tujuan penelitian akan membantu Anda memahami cara melakukan analisis data dengan cara yang berguna untuk proyek. Untuk mendefinisikan dengan tepat apa yang Anda cari.

Pengorganisasian data

Setiap survei menyediakan jenis data yang berbeda-beda, yang kurang lebih relevan dengan proyek. Oleh karena itu, Anda harus mengelola, memilih, dan memfilternya dengan cerdik agar dapat digunakan. Pengorganisasian data juga memungkinkan pengaturan yang bijaksana untuk dengan cepat mengambil informasi yang diinginkan bila diperlukan. Misalnya, Anda dapat membuat katalog data berdasarkan subhalaman situs web yang bersangkutan. Pemisahan adalah kunci untuk melakukan analisis data yang efisien dan meningkatkan visualisasinya sehingga membuat pemangku kepentingan memahami keseluruhan proses dengan lebih baik.

Penyelidikan

Fase investigasi merupakan inti dari keseluruhan proses analisis data. Tujuan utamanya adalah mengidentifikasi kata, ide, atau frasa yang paling sering muncul dalam tanggapan pengguna dan kemungkinan besar sejalan dengan tujuan analisis. Proses ini bukan hanya tentang mencari kata dan sinonimnya, namun tentang memahami apa artinya bagi pengguna dalam konteksnya.

Mengetahui kata-kata dan ekspresi berarti bergantung pada kelompok pengguna yang diteliti. Hal ini terjadi karena orang berbeda-beda. Mereka memiliki pengalaman dan perilaku unik, serta cara mengekspresikan diri. Oleh karena itu, Anda harus menghindari menyalin tanggapan pengguna ke kosakata Anda. Sebaliknya, sebisa mungkin tetap berpegang pada yang asli, karena variasi apa pun, bahkan yang terkecil sekalipun, dapat membahayakan tahap penyelidikan yang membentuk kembali keseluruhan analisis data.

Kekelompokan

Langkah selanjutnya adalah merancang apa yang disebut cluster untuk memberi label pada jawaban sesuai dengan yang diidentifikasi dalam tahap penyelidikan. Cluster ini membantu tim untuk membedakan isu-isu yang diprioritaskan. Misalnya, jika lebih dari separuh respons pengguna masuk ke dalam cluster yang dibuat berlabel “Kinerja antarmuka”, tim mungkin harus memprioritaskan topik ini dan mencari masalah yang secara khusus terkait dengan kinerja antarmuka.

Identifikasi hasil dan wawasan

Jangan lupa bahwa hasil bukanlah wawasan. Hasil berkaitan dengan fakta yang ditemukan, diselidiki, kemudian dikelompokkan dan dikatalogkan yang diungkapkan oleh tim peneliti melalui proses analisis. Sebaliknya, wawasan merujuk hanya pada tindakan pengenalan sebab-sebab yang menyebabkan akibat. Ini merupakan fitur yang cukup berbeda karena respons pengguna tidak selalu mengarah pada sumber masalahnya. Maka, tugas desainer adalah melihat lebih dalam dan mencari wawasan.

Pengguna biasanya tidak dapat mengidentifikasi sendiri sumber kesulitannya. Oleh karena itu, tim peneliti harus meninjau hasil selama proses analisis data, mendiskusikannya, kemudian mencari wawasan dan mencocokkannya dengan tujuan penelitian. Lokakarya untuk mengidentifikasi wawasan yang paling relevan membantu menyelesaikan tugas ini. Penggunaan alat ini secara efektif melibatkan pelaksanaan beberapa putaran diskusi yang dipisahkan dengan istirahat singkat .

Langkah-langkah yang dijelaskan di atas adalah proses analisis data yang cukup umum dan standar yang dapat dilakukan dengan metode penelitian apa pun (baik kualitatif maupun kuantitatif). Yang perlu Anda lakukan hanyalah menyesuaikan langkah-langkah tersebut dengan proses Anda dengan benar.

Analisis data kuantitatif vs. kualitatif

Meskipun proses menganalisis data kuantitatif tidak berbeda secara signifikan dengan menganalisis data kualitatif, karena sifat penelitian ini, desainer mungkin memperoleh wawasan yang berbeda. Penelitian kuantitatif berfokus pada pengumpulan dan analisis data numerik, menggunakan statistik dan probabilitas. Indikator seperti tingkat penolakan suatu halaman, misalnya, atau profil demografis pengguna, memberikan peneliti informasi yang konkrit dan dapat diukur tentang bagaimana orang berinteraksi dengan produk dan audiens itu sendiri.

Penelitian kualitatif lebih fokus pada konsep-konsep abstrak, seperti perilaku manusia. Oleh karena itu, luangkan lebih banyak waktu untuk mempelajari dan mengevaluasi guna memahami sepenuhnya pengalaman dan opini pengguna. Ada baiknya mengajukan pertanyaan bermanfaat pada tahap ini, seperti:

• Apa yang paling disukai pengguna tentang produk dan apa yang paling tidak mereka sukai?
• Mengapa beberapa pengguna bereaksi berbeda dibandingkan yang lain?
• Apakah (dan kapan) pengguna mengalami reaksi emosional?
• Apakah (dan mengapa) pengguna puas dengan produk tersebut?

Mengingat perbedaan data yang diterima, masuk akal untuk menggunakan anekdot kuantitatif dan kualitatif sebagai bagian dari penelitian UX. Dengan begitu, data yang dikumpulkan saling melengkapi dan memberikan wawasan yang jelas dan mendalam mengenai hasilnya.

Ringkasan

Analisis data yang dilakukan dengan benar memungkinkan pengambilan keputusan desain yang lebih baik dan optimal. Mengabaikan temuan-temuan ini akan mengarah pada pengembangan produk yang tidak lengkap dan tidak efektif yang tidak menanggapi kebutuhan aktual pengguna. Inilah sebabnya mengapa analisis data merupakan proses penting yang menentukan keberhasilan keseluruhan proyek. Ini memberdayakan Anda untuk mengumpulkan dan memilih informasi penting yang, ketika diterjemahkan ke dalam rekomendasi desain konkrit, membantu mengembangkan solusi terbaik – disesuaikan dengan kebutuhan dan persyaratan pengguna. Langkah-langkah analisis data yang kami jelaskan akan membantu Anda melakukannya secara terstruktur dan fokus pada hal yang paling penting.

Jika Anda menyukai konten kami, bergabunglah dengan komunitas lebah kami yang sibuk di Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Pengarang: Klaudia Kowalczyk

Desainer grafis & UX yang menyampaikan ke dalam desain apa yang tidak dapat diungkapkan dengan kata-kata. Baginya, setiap warna, garis, atau font yang digunakan memiliki arti. Bergairah dalam desain grafis dan web.

Lihat semua postingan

Penelitian UX:

1. Apa itu penelitian UX?
2. Jenis penelitian UX
3. Apa yang dimaksud dengan pertanyaan penelitian dan bagaimana cara menuliskannya?
4. Proses pengumpulan persyaratan untuk proyek UI/UX
5. Mengapa wawancara pemangku kepentingan penting dalam proses desain?
6. Bagaimana cara memanfaatkan data pelanggan yang kami kumpulkan?
7. Bagaimana cara membuat rencana penelitian UX yang baik?
8. Bagaimana cara memilih metode penelitian?
9. Bagaimana uji coba dapat meningkatkan penelitian UX?
10. Rekrutmen peserta studi UX
11. Saluran dan alat untuk menemukan peserta penelitian UX
12. Survei penyaring untuk UX Research
13. Insentif Penelitian UX
14. Penelitian UX dengan anak-anak
15. Metode penelitian penemuan
16. Apa itu riset pustaka?
17. Bagaimana cara melakukan wawancara pengguna?
18. Bagaimana cara melakukan studi buku harian?
19. Apa yang dimaksud dengan kelompok fokus dalam penelitian?
20. Apa itu penelitian etnografi?
21. Penelitian survei
22. Apa itu penyortiran kartu di UX?
23. Apa itu penelitian evaluatif?
24. Bagaimana cara melakukan pengujian kegunaan?
25. Kapan dan bagaimana menjalankan pengujian preferensi?
26. Apa itu pengujian A/B di UX?
27. Pelacakan mata dalam pengujian UX
28. Apa itu pengujian pohon?
29. Pengujian klik pertama
30. Apa analisis tugas dalam penelitian UX?
31. Evaluasi emosi di UX
32. Penelitian Berkelanjutan di UX
33. Analisis data dalam penelitian UX
34. Bagaimana cara menyiapkan laporan penelitian UX?
35. Peta Perjalanan Pelanggan – apa itu dan bagaimana cara membuatnya?