蕾莎(Leisa Reichelt)对定性研究进行量化 “产品人员-产品经理,产品设计师,UX设计人员,UX研究人员,业务分析师,开发人员,制造商和企业家 August 08 2018 真正 #Mtpcon2,客户研究,调查,可用性,可用性测试,用户访谈,用户研究, 注意产品 介意产品有限公司 1024 蕾莎(Leisa Reichelt)在#mtpcon SF上 产品管理 4.096

蕾莎(Leisa Reichelt)对定性研究进行量化

通过 ON

在#mtpcon旧金山, 蕾莎(Leisa Reichelt)Atlassian研究与见解负责人,介绍了我们当前的用户研究方法,以及我们如何采用基于证据的方法来完全做错了事。

五年前,该行业专注于让人们去做 任何 用户研究。产品经理根本没有定期与客户交谈。如今,推动公司成为“客户痴迷”的驱动力带来了一个新时代, 大家 与客户交谈。设计师,产品经理和研究人员都认为使用研究是他们工作的主要功能。虽然最好以团队合作的方式进行研究,但我们需要花多少时间来发展我们的研究专业知识,以便我们做得更好?

虽然我们应该在那里进行研究,但我们’让差劲的研究成为证据,然后我们决定不应该用于此目的的数据。我们通过尝试量化事物来弄乱研究,使它们看起来比实际更科学。

观点与真理

蕾莎(Leisa Reichelt)展示了鸭子从阴影中看起来的与众不同
仅查看图片的一部分可以提供扭曲的透视图,并且我们可以看到看起来有意义但没有意义的事物。我们必须确保我们对研究有足够的了解,才能做出正确的决定。如果您看到鸭子的阴影,它的外观可能与鸭子本身完全不同。这也在研究中发生。我们正在狭data地观察数据,并根据影子做出决策。阴影是真实的,但是鸭子更真实,我们必须拓宽语境以获得完整的真相。

常见的研究错误

客户访谈

人们可以对任何事情发表意见,如果有要求,他们也会这样做。 雅各布·尼尔森(Jakob Nielsen)

客户访谈是团队搞乱用户研究的一种常用方法。您在面试中获得的答案取决于您提出的问题,并且通过提出错误的问题,您可以对根本不重要的数据感到非常兴奋。我们会问一些基于功能的问题,例如“您在Jira中最常做的事情是什么?”并得到狭窄的答案。我们应该问诸如“您开始使用Jira时最常做的是什么?”之类的问题。在广阔的背景下,您将了解“为什么”,听到产品可能缺少的空白和机会,并最终可以更深入地研究功能本身。
蕾莎(Leisa Reichelt)在mtpcon上发表演讲
为了更好地进行客户访谈:

  • 从广泛的上下文开始: 不要从关于您的产品的问题开始
  • 以用户为中心,而不是以产品为中心: 您应该能够对竞争对手的产品使用相同的脚本
  • 投资分析: 获取采访记录,花时间做亲和图,并从研究中真正获得全部价值

可用性测试

我们始终根据可用性测试做出决策。出现的一种流行方法是“无限制的远程可用性测试”。通过这种类型的测试,您可以使用允许您构建测试,发布测试以及让人们自己从任何地方完成可用性测试的软件。它使您无需直接与用户交谈就可以完成很多测试,但是它带来很多陷阱。
蕾莎(Leisa Reichelt)谈谈mtpcon上未经审查的可用性测试
通过面对面的可用性测试,经验丰富的研究人员能够分辨出用户的差异 还有他们 做。 他们可以看到肢体语言来指示用户何时感到沮丧,或者可以看到用户何时仅通过在屏幕上随机单击来完成任务。但是在进行未经审查的可用性测试时,团队通常只是下载数据,而不是实际观看测试的视频。这些事情变成了“任务完成”的简单度量标准,引号和等级在没有更广泛上下文的情况下被提取。

为了进行更好的可用性测试:

  • 使测试任务不基于功能: 测试人们真正在做什么,而不是您希望他们使用的功能
  • 实时观看视频: 不只是从未经审核的可用性测试中下载数据
  • 超越任务完成范围: 人们最终无法获得正确的结果是不对的–一路走来的体验质量至关重要

调查

对数据的信任与您离收集数据的距离有关。 斯科特·伯昆

产品经理喜欢调查。您离数据收集点越远,便越信任它。但是,误导性问题和缺乏上下文可以提供说明真实情况与事实截然不同的数据。莱莎(Leisa)在Atlassian Summit上举了一个例子,一位用户在一次点票调查中说,他们在工作与生活之间取得了很好的平衡。当她问他们答案时,他们说:“我可以在家工作,所以即使我工作太多,我也有灵活性。”上下文从数据角度给出了不同的观点。仅仅因为您可以将其放在图表中,就无法使其成为科学。我们需要对我们信任的数据更加严格。
蕾莎(Leisa Reichelt)在mtpcon上进行了糟糕的用户调查
要进行更好的调查:

  • 在定量之前使用定性技术: 在设计调查之前进行访谈或背景调查
  • 对测试进行三重测试: 确保人们始终如一地理解问题并能够准确回答
  • 使用人类来分析单词: 不要依赖自动文本分析。阅读反馈。

停止量化定性研究

为什么我们采用这些研究方法并错误地使用它们? Leisa认为主要原因是我们没有时间。但是,如果我们声称自己是“客户痴迷者”,为什么我们要尝试将研究和同理心放在尽可能短的时间内?花时间做正确的事。

Leisa为我们提供了我们实际上应该追求的指标。而不是完成不良的用户研究,只需问: “在最后 六个星期, 您是否使用产品亲自观察过客户?” 如果我们要生产更好的产品,那么客户的真相’经验是我们所需要的。事实无法自动化或图表化。这需要时间,也需要人类。