Investigación longitudinal en UX

Algo está más que señalado, y es que la mayoría de probabilidades de éxito que puede tener una app viene dado por el trabajo a posteriori que se realiza, una vez sacado a producción. 

La iteración de los procesos puede ayudar a acertar con mayor efectividad en qué puntos existe más roce con los usuarios, y en cómo paliarlos. Pero no es una información que se pueda sacar bajo hipotetización: tal y como nos enseña la UX, la observación y la investigación directa de los usuarios es lo que nos ayuda a comprobar estos pasos. 

La investigación longitudinal en UX no es el tipo de estudio que genera resultados rápidos o inmediatos. Es una forma de analizar la interacción de los usuarios con un producto durante un período extendido, a menudo meses o incluso años. 

El objetivo es obtener una visión profunda sobre cómo evoluciona su experiencia, su uso del producto, y cómo cambian sus comportamientos y necesidades con el tiempo.A diferencia de las pruebas de usabilidad o estudios de una sola sesión, los estudios longitudinales permiten identificar patrones y variaciones que pueden no ser evidentes en interacciones a corto plazo.

¿Cuándo es útil la investigación longitudinal en UX?

Este tipo de investigación es especialmente útil en contextos donde los cambios en el comportamiento de los usuarios son importantes para el éxito de un producto. Por ejemplo:

• Apps de suscripción: cuando el éxito depende de mantener a los usuarios comprometidos y asegurarse de que sigan pagando a lo largo del tiempo.
• Sistemas de gestión: donde los usuarios deben adaptarse a nuevas funciones o formas de trabajar, y el uso se extiende a lo largo de muchos meses.
• Productos de salud: donde se sigue el progreso del usuario en sus hábitos o rutinas a lo largo del tiempo, como aplicaciones de fitness o meditación.

Los estudios longitudinales también son valiosos para identificar cómo las necesidades del usuario cambian en diferentes etapas del uso de un producto, por ejemplo, el onboarding, el uso regular, y la adaptación a nuevas funcionalidades o actualizaciones.

Cómo estructurar una investigación longitudinal en UX

Una investigación longitudinal requiere una planificación cuidadosa para obtener datos útiles y accionables. Aquí te mostramos un esquema básico para estructurarla:

1. Definición del objetivo

Es fundamental comenzar con una comprensión clara de lo que deseas aprender del estudio. ¿Estás interesado en entender cómo cambian los comportamientos de los usuarios con el tiempo? ¿Quieres rastrear la adopción de nuevas funciones en tu producto? ¿O quizá te interesa medir cómo fluctúan las percepciones del usuario respecto a la interfaz?

Por ejemplo, en una plataforma educativa podrías querer comprender cómo los estudiantes utilizan la herramienta a lo largo de un semestre completo, identificando picos de uso durante los exámenes o si la motivación decae tras el periodo de vacaciones.

2. Selección de los participantes

Los participantes de un estudio longitudinal necesitan ser cuidadosamente seleccionados para asegurar que son representativos del público objetivo. Además, es importante que estos usuarios se comprometan a participar a lo largo de todo el estudio.

Se suele trabajar con un grupo pequeño y muy segmentado, ya que el seguimiento a largo plazo puede ser costoso y complicado. Algunos estudios también incluyen cohortes de usuarios, donde los participantes se agrupan según comportamientos o características comunes.

3. Establecer puntos de control

El seguimiento longitudinal se realiza a través de «puntos de control», que son momentos a lo largo del tiempo en los que se recopilan datos. Estos puntos pueden estar espaciados semanal o mensualmente, según la duración y naturaleza del estudio.

Por ejemplo, en una app de bienestar se podría realizar un cuestionario a los usuarios cada mes durante seis meses, preguntándoles sobre su uso, su satisfacción con la app y cualquier cambio en sus hábitos o metas.

4. Elegir métodos de recolección de datos

En la investigación longitudinal es importante utilizar una combinación de métodos para obtener una imagen completa. Algunas de las técnicas más comunes incluyen:

• Encuestas periódicas: para recopilar datos cuantitativos sobre la satisfacción, el uso y las preferencias de los usuarios.
• Entrevistas de seguimiento: proporcionan una visión más cualitativa y profunda de cómo los usuarios experimentan el producto con el paso del tiempo.
• Diarios de usuario: pedir a los participantes que registren sus pensamientos y experiencias en un diario digital o físico.
• Análisis de datos de uso: extraer datos del comportamiento real del usuario en la plataforma, como métricas de uso o clics, para observar patrones de uso a lo largo del tiempo.

5. Análisis de los datos

El análisis en la investigación longitudinal no es algo que deba dejarse para el final del estudio. De hecho, es recomendable hacer análisis parciales a lo largo del proceso, ya que esto permite realizar ajustes y asegurarse de que los datos recogidos son relevantes.

Al finalizar el estudio, se pueden buscar patrones de cambio. Por ejemplo, ¿los usuarios muestran más frustración a medida que se familiarizan con el producto? ¿Cómo evoluciona la frecuencia de uso con el tiempo? ¿Qué elementos del diseño parecen influir en la retención de usuarios?

6. Reportar hallazgos

Una vez que los datos han sido analizados, llega el momento de reportar los hallazgos. Es fundamental que los resultados estén bien organizados y sean claros. La estructura del reporte puede seguir un esquema como:

• Resumen ejecutivo: presenta los principales aprendizajes y hallazgos del estudio.
• Análisis de datos: expone los patrones clave, resaltando las tendencias que se hayan observado.
• Conclusiones: presenta recomendaciones basadas en los datos, vinculando cómo estos hallazgos pueden influir en decisiones futuras de diseño.

Ejemplo de investigación longitudinal

La app de meditación Headspace decidió llevar a cabo un estudio longitudinal para analizar cómo los usuarios interactuaban con el producto a lo largo de seis meses. El equipo quería entender mejor por qué los usuarios tienden a abandonar la app tras unas pocas semanas de uso, incluso después de una experiencia inicial positiva.

El estudio se dividió en varias fases, comenzando con una encuesta de satisfacción inicial y una entrevista en profundidad para conocer la motivación inicial de los usuarios. Luego, cada mes, los participantes recibían encuestas sobre su experiencia y, en algunos casos, entrevistas para analizar su motivación, uso de la app y cualquier barrera que estuvieran encontrando.

Los resultados mostraron que, aunque los usuarios inicialmente estaban motivados por los beneficios del mindfulness, muchos de ellos dejaban de usar la app cuando no veían progresos rápidos o cuando se les hacía difícil integrar las sesiones en su rutina diaria. Como resultado, el equipo de diseño decidió ajustar el onboarding para educar mejor a los usuarios sobre el ritmo del progreso en la meditación y creó notificaciones más personalizadas que ayudaron a los usuarios a mantener el hábito.

Ahora que conoces la investigación longitudinal en UX, es el momento perfecto para integrarla si quieres diseñar productos que funcionen hoy, pero que también evolucionen junto a las necesidades de tus usuarios.

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Foto de Matt Howard en Unsplash