การวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัย UX | การวิจัย UX #33
เผยแพร่แล้ว: 2023-04-17คุณรู้หรือไม่ว่าการวิเคราะห์ข้อมูลมีบทบาทอย่างไรในการวิจัย UX? วันนี้ เราต้องการเน้นประเด็นการวิเคราะห์ข้อมูลใน UX โดยอภิปรายการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ และการเรียนรู้เกี่ยวกับขั้นตอน เป้าหมายหลัก และวัตถุประสงค์ นอกจากนี้เรายังจะแนะนำว่าเมื่อใดคือช่วงเวลาที่เหมาะสมในการดำเนินการในโครงการ
การวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัย UX – สารบัญ:
- ทำไมต้องวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวม?
- เมื่อใดจึงจะวิเคราะห์ข้อมูล?
- การวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัย UX
- การกำหนดวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์
- การวิเคราะห์เชิงคุณภาพของข้อมูลการวิจัย
- สรุป
ทำไมต้องวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวม?
การตัดสินใจเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์โดยอาศัยข้อมูลดิบเพียงอย่างเดียวถือเป็นความผิดพลาดครั้งใหญ่ของ UX การข้ามขั้นตอนการวิเคราะห์อาจส่งผลให้ผู้ใช้ได้รับโซลูชันที่ไม่สมบูรณ์หรือไม่มีประสิทธิภาพ หรือแม้แต่ทำให้ทีมงานโครงการมุ่งเน้นไปที่การแก้ปัญหาที่ไม่ถูกต้องหรือการรับรู้ผู้ใช้จริง ด้วยเหตุผลเหล่านี้และเหตุผลอื่นๆ การวิเคราะห์ข้อมูลจึงเป็นกระบวนการสำคัญที่ช่วยให้โครงการทั้งหมดดำเนินไปในทิศทางที่ถูกต้อง โดยคำนึงถึงความต้องการที่แท้จริงของผู้ใช้และรวบรวมข้อมูลที่ช่วยในการพัฒนาโซลูชันที่ดีที่สุดและเหมาะสมที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้
เมื่อใดจึงจะวิเคราะห์ข้อมูล?
หลายคนมีความเข้าใจผิดอย่างร้ายแรงว่าการวิเคราะห์ควรเกิดขึ้นหลังจากเสร็จสิ้นการวิจัย กล่าวคือ เมื่อมีการรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง อย่างไรก็ตาม วิธีการนี้ไม่ได้ผล เนื่องจากการตรวจสอบข้อมูลจำนวนมากต้องใช้ความพยายาม กำลังคน และเวลาอย่างมาก การตรวจสอบข้อมูลอย่างต่อเนื่องจะมีประสิทธิภาพมากกว่า เช่น การใช้เวลาไม่กี่นาทีหลังจากการสัมภาษณ์เชิงลึกแต่ละครั้ง
อย่าลืมจดบันทึกระหว่างการค้นคว้าด้วย ด้วยวิธีนี้ คุณสามารถวางการสังเกตใหม่ๆ ลงได้ และตรวจดูให้แน่ใจว่าไม่มีสิ่งใดถูกละเว้น การสะท้อนเหล่านี้ทำให้คุณสามารถเลือกข้อมูลได้อย่างง่ายดาย และเลือกจากข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากที่สุดสำหรับคำแนะนำการออกแบบในภายหลัง การวิเคราะห์อย่างต่อเนื่องหลังจากทุกขั้นตอนการวิจัยเล็กๆ น้อยๆ ช่วยให้คุณสามารถดำเนินการวิเคราะห์สรุปขั้นสุดท้ายด้วยวิธีที่เป็นระเบียบและมีโครงสร้างมากขึ้น แต่เหนือสิ่งอื่นใด เร็วกว่ามาก
การวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัย UX
การวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัย UX แปลงข้อมูลที่ยังไม่ได้ประมวลผลก่อนหน้านี้ให้เป็นข้อมูลที่มีความหมายซึ่งจะสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจ การดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลที่ครอบคลุมประกอบด้วยห้าขั้นตอนพื้นฐาน - ขั้นตอนเหล่านี้คือ:
- การกำหนดวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์
- การจัดระเบียบข้อมูล
- การสืบสวน
- การจัดกลุ่ม
- การระบุผลลัพธ์และข้อมูลเชิงลึก
การกำหนดวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์
ขั้นตอนแรกกำหนดเป้าหมายของการวิเคราะห์ของเรา ซึ่งควรเป็นไปตามเป้าหมายของ UX Research อย่างเคร่งครัด ในขั้นตอนนี้ จำไว้ว่าอย่าเบี่ยงเบนไปจากแรงจูงใจที่ทำให้คุณเริ่มทำการวิจัย เช่น ความต้องการของผู้ใช้คืออะไร อัตราการปฏิเสธในหน้าใดมีความสำคัญมากกว่าและเพราะเหตุใด การปรับปรุงใดที่ต้องทำเพื่อเพิ่มอัตราการแปลง หรือทำอย่างไรให้ผลิตภัณฑ์ของเรามีความน่าสนใจมากกว่าคู่แข่ง การยึดถือวัตถุประสงค์เหล่านี้และการวิจัยจะช่วยให้คุณเข้าใจวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลในลักษณะที่เป็นประโยชน์สำหรับโครงการ เพื่อกำหนดสิ่งที่คุณกำลังมองหาอย่างแน่นอน
การจัดระเบียบข้อมูล
การสำรวจแต่ละครั้งให้ข้อมูลประเภทต่างๆ ซึ่งเกี่ยวข้องกับโครงการมากขึ้นเรื่อยๆ ดังนั้นคุณต้องจัดการ เลือก และกรองสิ่งเหล่านั้นอย่างชาญฉลาดเพื่อการใช้งาน การจัดระเบียบข้อมูลยังช่วยให้สามารถจัดเตรียมข้อมูลที่ต้องการได้อย่างรวดเร็วเมื่อจำเป็น ตัวอย่างเช่น คุณสามารถจัดรายการข้อมูลตามหน้าย่อยของเว็บไซต์ที่เกี่ยวข้องได้ การแบ่งแยกเป็นกุญแจสำคัญในการดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพและปรับปรุงการแสดงภาพข้อมูล ซึ่งจะทำให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเข้าใจกระบวนการทั้งหมดได้ดีขึ้น
การสืบสวน
ขั้นตอนการสอบสวนเป็นหัวใจสำคัญของกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมด เป้าหมายหลักประกอบด้วยการระบุคำ แนวคิด หรือวลีที่ปรากฏบ่อยที่สุดในคำตอบของผู้ใช้ และมีแนวโน้มว่าจะสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์มากที่สุด กระบวนการนี้ไม่ใช่แค่การค้นหาคำและคำพ้องความหมายเท่านั้น แต่ยังเกี่ยวกับการทำความเข้าใจความหมายต่อผู้ใช้ในบริบทด้วย
การคิดคำและสำนวนนั้นขึ้นอยู่กับกลุ่มผู้ใช้ที่ศึกษา มันเกิดขึ้นเพราะคนแตกต่างกันไป พวกเขามีประสบการณ์และพฤติกรรมที่ไม่เหมือนใครตลอดจนวิธีแสดงออก ดังนั้น คุณควรหลีกเลี่ยงการถอดเสียงการตอบสนองของผู้ใช้ต่อคำศัพท์ของคุณ แต่ให้ยึดติดกับต้นฉบับให้มากที่สุด เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงใดๆ แม้แต่การเปลี่ยนแปลงที่เล็กที่สุด อาจส่งผลเสียต่อขั้นตอนการสืบสวนที่ปรับเปลี่ยนการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดโดยสิ้นเชิง
การจัดกลุ่ม
ขั้นตอนต่อไปคือการสร้างสิ่งที่เรียกว่าคลัสเตอร์เพื่อติดป้ายกำกับคำตอบตามที่ระบุไว้ในขั้นตอนการสืบสวน คลัสเตอร์เหล่านี้ช่วยให้ทีมแยกแยะปัญหาที่มีลำดับความสำคัญได้ ตัวอย่างเช่น หากการตอบสนองของผู้ใช้มากกว่าครึ่งหนึ่งพอดีกับคลัสเตอร์ที่สร้างขึ้นซึ่งมีป้ายกำกับ “ประสิทธิภาพของอินเทอร์เฟซ” ทีมงานน่าจะจัดลำดับความสำคัญของหัวข้อนี้และมองหาปัญหาที่เกี่ยวข้องกับประสิทธิภาพของอินเทอร์เฟซโดยเฉพาะ
การระบุผลลัพธ์และข้อมูลเชิงลึก
อย่าลืมว่าผลลัพธ์ไม่ใช่ข้อมูลเชิงลึก ผลลัพธ์เกี่ยวข้องกับข้อเท็จจริงที่ค้นพบ สอบสวน จากนั้นจัดกลุ่มและจัดหมวดหมู่ข้อเท็จจริงที่ทีมวิจัยนำมาให้กระจ่างผ่านกระบวนการวิเคราะห์ ในทางกลับกัน Insights อ้างอิงถึงการกระทำเพื่อรับรู้ถึงสาเหตุที่ทำให้เกิดผลลัพธ์เท่านั้น นี่เป็นคุณสมบัติที่ค่อนข้างแตกต่างเนื่องจากการตอบกลับของผู้ใช้ไม่ได้นำไปสู่สาเหตุของปัญหาเสมอไป งานของนักออกแบบคือการมองให้ลึกยิ่งขึ้นและค้นหาข้อมูลเชิงลึก
ผู้ใช้มักจะไม่สามารถระบุสาเหตุของปัญหาได้ด้วยตนเอง ทีมวิจัยจึงต้องทบทวนผลลัพธ์ในระหว่างขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล อภิปราย จากนั้นค้นหาข้อมูลเชิงลึกและจับคู่ข้อมูลเหล่านั้นกับวัตถุประสงค์การวิจัย การประชุมเชิงปฏิบัติการเพื่อระบุข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องมากที่สุดจะช่วยให้งานนี้สำเร็จได้ การใช้เครื่องมือนี้อย่างมีประสิทธิผลเกี่ยวข้องกับการอภิปรายหลายรอบโดยแยกจากกันด้วยการพักช่วงสั้นๆ
ขั้นตอนที่อธิบายไว้ข้างต้นเป็นกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลที่ค่อนข้างทั่วไปและเป็นมาตรฐาน ซึ่งใช้ได้กับวิธีการวิจัยใดๆ (ทั้งเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ) สิ่งที่คุณต้องทำคือปรับขั้นตอนให้เข้ากับกระบวนการของคุณอย่างเหมาะสม
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ
แม้ว่ากระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณจะไม่แตกต่างอย่างมีนัยสำคัญจากการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ เนื่องจากลักษณะของการวิจัยนี้ ผู้ออกแบบอาจได้รับข้อมูลเชิงลึกที่แตกต่างกัน การวิจัยเชิงปริมาณมุ่งเน้นไปที่การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลตัวเลขโดยใช้สถิติและความน่าจะเป็น ตัวบ่งชี้ต่างๆ เช่น อัตราการปฏิเสธของเพจที่กำหนด หรือโปรไฟล์ประชากรศาสตร์ของผู้ใช้ ช่วยให้นักวิจัยได้รับข้อมูลที่เป็นรูปธรรมและเชิงปริมาณเกี่ยวกับวิธีที่ผู้คนโต้ตอบกับผลิตภัณฑ์และตัวผู้ชมเอง
การวิจัยเชิงคุณภาพเน้นไปที่แนวคิดเชิงนามธรรม เช่น พฤติกรรมของมนุษย์ ด้วยเหตุนี้ โปรดใช้เวลาศึกษาและประเมินผลเพิ่มเติมเล็กน้อยเพื่อทำความเข้าใจประสบการณ์และความคิดเห็นของผู้ใช้อย่างถ่องแท้ ควรถามคำถามที่เป็นประโยชน์ในขั้นตอนนี้ เช่น:
- ผู้ใช้ชอบอะไรมากที่สุดเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และพวกเขาชอบอะไรน้อยที่สุด?
- เหตุใดผู้ใช้บางคนจึงมีปฏิกิริยาแตกต่างจากคนอื่นๆ?
- ผู้ใช้มีปฏิกิริยาทางอารมณ์หรือไม่ (และเมื่อใด)
- ผู้ใช้พอใจกับผลิตภัณฑ์หรือไม่ (และเพราะเหตุใด)
เมื่อพิจารณาถึงความแตกต่างของข้อมูลที่ได้รับ จึงสมเหตุสมผลที่จะใช้เกร็ดเล็กเกร็ดน้อยทั้งเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพเป็นส่วนหนึ่งของการวิจัย UX ด้วยวิธีนี้ข้อมูลที่รวบรวมมาจะเสริมซึ่งกันและกันและให้ข้อมูลเชิงลึกที่ชัดเจนและลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับผลลัพธ์
สรุป
การวิเคราะห์ข้อมูลที่ดำเนินการอย่างเหมาะสมช่วยให้ตัดสินใจออกแบบได้ดีขึ้นและเหมาะสมยิ่งขึ้น การละเว้นการค้นพบนำไปสู่การพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่ไม่สมบูรณ์และไม่มีประสิทธิภาพซึ่งไม่ตอบสนองต่อความต้องการที่แท้จริงของผู้ใช้ นี่คือเหตุผลว่าทำไมการวิเคราะห์ข้อมูลจึงเป็นกระบวนการสำคัญที่กำหนดความสำเร็จของโครงการทั้งหมด ช่วยให้สามารถรวบรวมและเลือกข้อมูลสำคัญซึ่งเมื่อแปลเป็นคำแนะนำการออกแบบที่เป็นรูปธรรมแล้ว จะช่วยในการพัฒนาโซลูชันที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ซึ่งปรับให้เหมาะกับความต้องการและความต้องการของผู้ใช้ ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลที่เราอธิบายไว้จะช่วยให้คุณดำเนินการในลักษณะที่มีโครงสร้างและมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่สำคัญที่สุด
หากคุณชอบเนื้อหาของเรา เข้าร่วมชุมชนผึ้งที่ไม่ว่างของเราบน Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok
ผู้เขียน : เคลาเดีย โควาลซิค
นักออกแบบกราฟิกและ UX ที่สื่อถึงการออกแบบในสิ่งที่ไม่สามารถสื่อเป็นคำพูดได้ สำหรับเขาแล้ว ทุกสี เส้น หรือฟอนต์ที่ใช้ล้วนมีความหมาย มีความหลงใหลในการออกแบบกราฟิกและเว็บ
การวิจัยประสบการณ์ผู้ใช้:
- การวิจัย UX คืออะไร?
- ประเภทของการวิจัย UX
- คำถามการวิจัยคืออะไรและจะเขียนอย่างไร?
- กระบวนการรวบรวมข้อกำหนดสำหรับโครงการ UI/UX
- เหตุใดการสัมภาษณ์ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียจึงมีความสำคัญต่อกระบวนการออกแบบ
- จะใช้ประโยชน์จากข้อมูลลูกค้าที่รวบรวมไว้ของเราได้อย่างไร
- จะสร้างแผนการวิจัย UX ที่ดีได้อย่างไร?
- จะเลือกวิธีวิจัยอย่างไร?
- การทดสอบนำร่องจะปรับปรุงการวิจัย UX ได้อย่างไร
- รับสมัครผู้เข้าร่วมการศึกษา UX
- ช่องทางและเครื่องมือในการค้นหาผู้เข้าร่วมวิจัย UX
- แบบสำรวจคัดกรองสำหรับการวิจัย UX
- สิ่งจูงใจในการวิจัย UX
- การวิจัย UX กับเด็กๆ
- วิธีการวิจัยเชิงค้นพบ
- การวิจัยโต๊ะคืออะไร?
- จะดำเนินการสัมภาษณ์ผู้ใช้อย่างไร?
- จะทำการศึกษาไดอารี่ได้อย่างไร?
- การสนทนากลุ่มในการวิจัยคืออะไร?
- การวิจัยเชิงชาติพันธุ์วิทยาคืออะไร?
- การวิจัยเชิงสำรวจ
- การเรียงลำดับการ์ดใน UX คืออะไร
- การวิจัยเชิงประเมินคืออะไร?
- จะทำการทดสอบการใช้งานอย่างไร?
- จะทำการทดสอบการตั้งค่าเมื่อใดและอย่างไร
- การทดสอบ A/B ใน UX คืออะไร
- Eyetracking ในการทดสอบ UX
- การทดสอบต้นไม้คืออะไร?
- การทดสอบคลิกครั้งแรก
- การวิเคราะห์งานในการวิจัย UX คืออะไร?
- การประเมินอารมณ์ใน UX
- การวิจัยอย่างต่อเนื่องใน UX
- การวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัย UX
- จะเตรียมรายงานการวิจัย UX ได้อย่างไร?
- แผนที่การเดินทางของลูกค้า – คืออะไร และจะสร้างได้อย่างไร