Análisis del user research

En UX Booth han publicado un artículo muy interesante sobre el análisis de user research.

Cuando los diseñadores realizan entrevistas con usuarios, observaciones de campo, o tests de usabilidad, reúnen toneladas de datos y de notas para ayudar a tomar decisiones de diseño informadas y recomendaciones. Pero ¿cómo das sentido a tanto dato cualitativo? Hablar con los clientes está muy bien pero la mayoría de la gente huye al ver que hay tanta información que analizar.  Aprender cómo analizar adecuadamente el UX Research ayuda a transformar los datos en bruto en hallazgos y acciones. 

¿Qué es el análisis de user research?

El análisis es una parte vital en cualquier proceso de user research porque es el acto de hacer que cobre sentido lo que se ha aprendido de tal manera que las recomendaciones informadas puedan ser hechas en nombre de los usuarios o clientes. 

Como researchers conduciendo análisis, se gasta tiempo categorizando, clasificando y organizando los datos que hemos reunido para informar directamente lo que ellos han compartido como resultados del research y los hallazgos clave. 

¿Por qué los researchers gastan tiempo en el análisis?

Nuestro instinto natural es creer que podemos recordar todo lo que hemos dicho y escuchado en una entrevista. Pero siguiendo las decisiones impulsivas hechas de notas en bruto y datos puede ser erróneo y peligroso. Las recomendaciones basadas en un sólo dato pueden llevar a un equipo a resolver el problema erróneo. 

Hacerlo así es simplemente reaccionar a los datos, no darle sentido. Esto puede causar que las compañías se enfoquen en mejoras incrementales sólo y perder importantes oportunidades de servir a los clientes de maneras más innovadoras y con sentido. 

Un gran ejemplo de esto es cuando vemos a los equipos compartir hallazgos de research como “6 de cada 10 usuarios tienen dificultades registrándose en la aplicación”. A primera vista sería una recomendación razonable rediseñar el formulario de registro. Aunque, un análisis del research apropiado y encontrando el significado detrás de lo que los datos representan y cuando la magia ocurre. Puede ser que la razón por la que tengan problemas en registrarse sea debido a contraseñas olvidadas. En ese caso, rediseñar el formulario de registro no va a ayudar a resolver este problema. 

Realizar el necesario análisis de los datos del user research es preguntarse el porqué “6 de cada 10 usuarios tienen dificultades registrándose en la aplicación” El análisis transforma el research de datos en bruto a hallazgos y significados. 

Cuando hacer análisis del user research 

Un buen análisis comienza antes de que el research comience. Esto ocurre definiendo bien los objetivos del proyecto, el research y el producto. Creando metas claras permites a los investigadores recoger datos en temas predefinidos para contestar preguntas sobre cómo cumplir esos objetivos. Esto también permite crear grupos de etiquetas para asignar a las notas y a los datos conforme se conduce el research, aumentando la velocidad del análisis exponencialmente. 

Antes de que comience cualquier sesión de research pon objetivos claros y preguntas que necesitan ser respondidas por el research. Después haz una lista de etiquetas para cada objetivo que ayude a identificar las notas y los datos que se alinean con los objetivos del research. 

Los investigadores etiquetan los datos en tiempo real. Esto puede ser realizado de múltiples formas, con hojas de cálculo, documentos o herramientas especializadas. 

Cuando tomamos notas en una hoja de cálculo, las etiquetas pueden ser añadidas en una columna adyacente. 

Es útil en equipos de trabajo hacer un resumen después de cada sesión de research para discutir lo que hemos aprendido. Esto permite mantener el conocimiento fresco, permite a los miembros del equipo resumir lo que han aprendido y exponer nuevas etiquetas para recoger en las sesiones de research que queden. 

Cuando el research se termina es normalmente cuando se hace el análisis. En este punto los investigadores revisan todas las notas que han tomado para hacerse una idea de que patrones y hallazgos existen. La mayoría de los investigadores tienen una buena idea de qué grupos, etiquetas, y temas enfocarse, especialmente si han hecho reuniones después de cada sesión. Entonces empieza el asunto de determinar por qué esos patrones y temas existen para crear nuevo conocimiento y hallazgos sobre sus clientes. 

Cómo analizar el user research

Etiquetar notas y los datos conforme se recogen es un proceso de conectar esas etiquetas a las preguntas del research y las preguntas del research al proyecto o los objetivos del research. De esta manera puedes confiar en que las etiquetas y los temas están siendo creados en tiempo real. 

Conforme el equipo conduce el research, ellos pueden etiquetar las notas y observaciones según estos temas alineados con los objetivos de alto nivel y las preguntas para el proyecto. Todo esto incrementa la facilidad y la efectividad del análisis posterior. 

Una práctica común del user research es que el equipo haga una reunión después de cada entrevista, test de usabilidad o estudio de campo para discutir lo que se ha aprendido u observado. Haciendo esto cuando estás revisando las notas y las observaciones ayuda a los investigadores a escuchar la misma información desde otra perspectiva. 

Usar nuevas etiquetas sacadas de lo analizado en estas reuniones añade otra dimensión al análisis y da un significado más profundo a los patrones que el equipo está encontrando. Puedes ver como la combinación de estas etiquetas y temas empiezan a pintar una imagen de las necesidades de los clientes sin ninguna nota detallada. 

Pasos para analizar el research

Una vez todo el research está hecho, es tiempo de profundizar en buscar patrones y frecuencia a lo largo de los datos reunidos. 

• Paso 1: Revisar notas, transcripciones y datos para cualquier frase relevante, afirmación y conceptos que alinean con los objetivos del research y las preguntas. 
• Paso 2: Etiqueta y codifica todos los datos sobrantes que representen actividades claves, acciones, conceptos, afirmaciones, ideas y necesidades o deseos de los clientes que participaron en el research. 

Paso 3: Revisa esas etiquetas y códigos para encontrar relaciones entre ellas. Un consejo útil es poner atención a las etiquetas que tienen notas con múltiples etiquetas. Esto indica que hay una relación entre temas.

Los diseñadores de UX y los product managers deben estar muy concienciados de que el análisis es la parte más importante del research ya que de aquí se sacan los hallazgos y las recomendaciones clave que posteriormente irán a los informes internos o del cliente.