Analiza datelor în cercetarea UX | Cercetare UX #33

Publicat: 2023-04-17

Știți ce rol joacă analiza datelor în timpul cercetării UX? Astăzi, ne-am dori să ne concentrăm asupra problemei analizei datelor în UX, discutând despre analiza datelor calitative și cantitative și învățând despre etapele, obiectivele principale și obiectivele acesteia. De asemenea, vă vom sugera când este momentul potrivit pentru a-l desfășura într-un proiect.

Analiza datelor în cercetarea UX – cuprins:

De ce analizați datele colectate?
Când să analizăm datele?
Analiza datelor în cercetarea UX
Definirea obiectivelor analizei
Analiza calitativă a datelor cercetării
rezumat

De ce analizați datele colectate?

Luarea unei decizii de produs bazată exclusiv pe date brute este o mare greșeală UX. Omiterea etapei de analiză poate duce la furnizarea utilizatorilor cu o soluție incompletă sau ineficientă sau chiar poate determina ca echipa de proiect să se concentreze pe rezolvarea problemei greșite sau pe recunoașterea utilizatorilor reali. Din aceste motive și din alte motive, analiza datelor este un proces esențial care menține întregul proiect pe drumul cel bun. O face ținând cont de nevoile reale ale utilizatorilor și culegând informații care ajută la dezvoltarea celei mai bune și optime soluții posibile.

Când să analizăm datele?

Mulți oameni au o concepție greșită că analiza ar trebui să aibă loc după finalizarea cercetării, adică la colectarea de informații din mai multe surse. Cu toate acestea, această abordare este ineficientă, deoarece examinarea unei cantități atât de mari de date necesită efort, forță de muncă și timp uriași. Este mai eficient să investighezi datele în mod continuu, de exemplu, luând câteva minute după fiecare interviu aprofundat.

De asemenea, nu uitați să luați notițe în timpul cercetării. În acest fel, puteți lăsa observații noi și vă puteți asigura că nu este omis nimic. Aceste reflecții vă fac să selectați cu ușurință informațiile și să alegeți dintre acestea pe cele care vor fi cele mai relevante pentru recomandările ulterioare de proiectare. Analiza în mod continuu, după fiecare mic pas de cercetare, vă permite să efectuați analiza finală de rezumat într-un mod mult mai organizat și mai structurat, dar mai presus de toate, mult mai rapid.

Analiza datelor în cercetarea UX

Analiza datelor în cercetarea UX transformă datele neprocesate anterior în informații semnificative care vor sprijini deciziile de afaceri. Efectuarea unei analize cuprinzătoare a datelor constă din cinci pași de bază - acești pași sunt:

Definirea obiectivelor analizei
Organizarea datelor
Ancheta
Clusterizare
Identificarea rezultatelor și perspectivelor

Definirea obiectivelor analizei

Primul pas definește obiectivele analizei noastre – acestea ar trebui să vină în strictă concordanță cu obiectivele cercetării UX. În această etapă, amintiți-vă să nu vă abateți de la motivele care v-au determinat să începeți cercetarea – de exemplu, care sunt nevoile utilizatorului; pe ce pagină rata de respingere este mai semnificativă și de ce; ce îmbunătățiri trebuie făcute pentru a crește rata de conversie; sau cum să facem produsul nostru mai atractiv decât concurența. Menținerea acestora și a obiectivelor de cercetare vă vor ajuta să înțelegeți cum să efectuați analiza datelor într-un mod util pentru proiect. Pentru a defini exact ceea ce cauți.

Organizarea datelor

Fiecare sondaj oferă diferite tipuri de date, mai mult și mai puțin relevante pentru proiect. Astfel, trebuie să le gestionați, să le selectați și să le filtrați inteligent pentru utilizare. Organizarea datelor permite, de asemenea, aranjarea sa atentă pentru a culege rapid informațiile dorite atunci când este necesar. De exemplu, puteți cataloga datele după subpagina site-ului web la care se referă. Segregarea este cheia pentru efectuarea unei analize eficiente a datelor și îmbunătățirea vizualizării acestora, ceea ce face ca părțile interesate să înțeleagă mai bine întregul proces.

Ancheta

Faza de investigare se află în centrul întregului proces de analiză a datelor. Scopul său principal constă în identificarea cuvintelor, ideilor sau expresiilor care apar cel mai frecvent în răspunsurile utilizatorilor și care sunt cel mai probabil în concordanță cu scopul analizei. Acest proces nu se referă doar la căutarea cuvintelor și a sinonimelor acestora, ci și la înțelegerea a ceea ce înseamnă acestea pentru utilizatori în contextul lor.

Să știi cuvintele și expresiile înseamnă să depinzi de grupul de utilizatori studiat. Se întâmplă pentru că oamenii variază. Au experiențe și comportamente unice, precum și moduri de a se exprima. Prin urmare, ar trebui să evitați să transcrieți răspunsurile utilizatorilor în vocabularul dvs. În schimb, rămâneți la original cât mai mult posibil, deoarece orice variație, chiar și cea mai mică, poate dăuna fazei de investigare remodelând întreaga analiză a datelor.

Clustering

Următorul pas este conceperea așa-numitelor clustere care să eticheteze răspunsurile în funcție de cele identificate în faza de investigare. Aceste grupuri ajută echipa să diferențieze problemele prioritizate. De exemplu, dacă mai mult de jumătate dintre răspunsurile utilizatorilor se încadrează în clusterul creat etichetat „Performanța interfeței”, echipa probabil ar trebui să prioritizeze acest subiect și să caute probleme legate în mod specific de performanța interfeței.

Identificarea rezultatelor și perspectivelor

Să nu uităm că rezultatele nu sunt perspective. Rezultatele vizează faptele descoperite, investigate, apoi grupate și catalogate pe care echipa de cercetare le-a scos la lumină prin procesul de analiză. Perspectivele, pe de altă parte, se referă doar la actul de recunoaștere a cauzelor care au determinat rezultatele. Aceasta este o caracteristică destul de distinctă, deoarece răspunsurile utilizatorilor nu conduc întotdeauna la sursa problemei. Treaba designerului este, așadar, să caute mai profund și să caute perspective.

De obicei, utilizatorii nu pot identifica singuri sursa dificultăților lor. Prin urmare, echipa de cercetare trebuie să revizuiască rezultatele în timpul procesului de analiză a datelor, să le discute și apoi să caute perspective și să le potrivească cu obiectivele cercetării. Un atelier pentru a identifica cele mai relevante perspective ajută la îndeplinirea acestei sarcini. Utilizarea eficientă a acestui instrument implică desfășurarea mai multor runde de discuții separate de scurte pauze .

Pașii descriși mai sus sunt un proces de analiză a datelor destul de general și standard, care funcționează cu orice metodă de cercetare (atât calitativă, cât și cantitativă). Tot ce trebuie să faceți este să adaptați corespunzător pașii procesului dvs.

Analiza datelor cantitative versus calitative

Deși procesul de analiză a datelor cantitative nu este semnificativ diferit de analiza datelor calitative, datorită naturii acestei cercetări, designerii pot primi perspective diferite. Cercetarea cantitativă se concentrează pe colectarea și analiza datelor numerice, folosind statistici și probabilități. Indicatori precum rata de respingere a unei anumite pagini, de exemplu, sau profilul demografic al unui utilizator, oferă cercetătorilor informații concrete și cuantificabile despre modul în care oamenii interacționează cu produsul și cu publicul în sine.

Cercetarea calitativă se concentrează mai mult pe concepte abstracte, cum ar fi comportamentul uman. Din acest motiv, acordați-vă puțin mai mult timp pentru a studia și evalua pentru a înțelege pe deplin experiența și opiniile utilizatorilor. Merită să puneți întrebări utile în această etapă, cum ar fi:

Ce le place cel mai mult utilizatorilor la produs și ce le place cel mai puțin?
De ce unii utilizatori reacționează diferit decât alții?
Au (și când) utilizatorii au avut o reacție emoțională?
Sunt (și de ce) utilizatorii mulțumiți de produs?

Având în vedere diferența dintre datele primite, este logic să folosim atât anecdotele cantitative, cât și calitative ca parte a cercetării UX. În acest fel, datele adunate se completează reciproc și oferă o perspectivă clară și mai profundă asupra rezultatelor.

rezumat

Analiza datelor efectuată în mod corespunzător permite luarea unor decizii de proiectare mai bune și mai optime. Omiterea constatărilor conduce la dezvoltarea unui produs incomplet, ineficient, care nu răspunde nevoilor reale ale utilizatorilor. Acesta este motivul pentru care analiza datelor este un proces atât de critic care determină succesul întregului proiect. Vă permite să colectați și să selectați informații cheie care, atunci când sunt traduse în recomandări concrete de proiectare, ajută la dezvoltarea celei mai bune soluții posibile – adaptate nevoilor și cerințelor utilizatorilor. Pașii de analiză a datelor pe care i-am descris vă vor ajuta să o efectuați într-o manieră structurată și să vă concentrați pe ceea ce contează cel mai mult.

Dacă vă place conținutul nostru, alăturați-vă comunității noastre de albine ocupate pe Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Autor: Klaudia Kowalczyk
Un designer grafic și UX care transmite în design ceea ce nu poate fi transmis în cuvinte. Pentru el, fiecare culoare, linie sau font folosit are un sens. Pasionat de grafică și web design.
Vizualizați toate postările

Cercetare UX:

Ce este cercetarea UX?
Tipuri de cercetare UX
Care sunt întrebările de cercetare și cum să le scrieți?
Procesul de colectare a cerințelor pentru proiectele UI/UX
De ce sunt interviurile cu părțile interesate cruciale pentru procesul de proiectare?
Cum să folosim datele colectate ale clienților?
Cum să creezi un plan bun de cercetare UX?
Cum să alegi o metodă de cercetare?
Cum poate testarea pilot să îmbunătățească cercetarea UX?
Recrutarea participanților la studii UX
Canale și instrumente pentru găsirea participanților la cercetarea UX
Sondaj de screener pentru UX Research
Stimulente de cercetare UX
Cercetare UX cu copii
Metode de cercetare prin descoperire
Ce este cercetarea de birou?
Cum se desfășoară interviuri cu utilizatorii?
Cum să efectuezi un jurnal de studii?
Ce sunt focus grupurile în cercetare?
Ce este cercetarea etnografică?
Cercetare prin sondaj
Ce este sortarea cardurilor în UX?
Ce este cercetarea evaluativă?
Cum se efectuează teste de utilizare?
Când și cum să rulați testarea preferințelor?
Ce este testarea A/B în UX?
Eyetracking în testarea UX
Ce este testarea arborilor?
Testarea primului clic
Ce este analiza sarcinilor în cercetarea UX?
Evaluarea emoțiilor în UX
Cercetare continuă în UX
Analiza datelor în cercetarea UX
Cum să pregătești un raport de studiu UX?