Pesquisa de design: obtenha mais visão das interações do cliente

1. Apresentação: Qual é o segredo para entender os usuários e criar insights que agregam valor para ajudá-lo a atendê-los com melhores produtos e serviços. Essa é a pergunta que tentaremos responder neste curso. Quando pergunto às pessoas que conheço que realmente boas em analisar dados qualitativos, o que as torna tão boas nisso. Muitas vezes recebo nossa resposta em uma caixa preta eles estão fazendo algo que está consistentemente levando a resultados valiosos, mas é difícil para eles entenderem o que é. E quase ninguém parece ser capaz de realmente explicar o processo que os extrai de dados brutos, insights significativos. Depois de alguma discussão, a conclusão geralmente é que a análise é uma arte. Você tem que praticar para se tornar bom nisso. Não é algo que você possa escrever ou explicar facilmente para alguém. Isso, por sua vez, faz com que todos tenham um pouco de sua própria metodologia e maneiras de fazer as coisas. Mas acredito que podemos fazer melhor do que isso. Meu nome é Jacob magno. Bem-vindo a este curso, análise qualitativa de oito estratégias para UX, serviços e profissionais. Sou designer de serviços, pesquisador de design, apresentador de podcast e palestrante público sobre automação e design. A única coisa que eu sempre adorei fazer design é pesquisar, sair e falar com usuários reais e tentar capturar seus sentimentos e pensamentos sobre um tópico. Depois, volte e analise e entenda quais soluções podemos criar que realmente farão a diferença para essas pessoas. Se conseguirmos entender as necessidades das pessoas, então podemos usar esse entendimento para criar um belo serviço ou um produto que realmente as ajudou e melhorou sua experiência. Muitas das estratégias que vou apresentar neste curso são baseadas no trabalho de Joan Americans e Brenda Gladstone e em seu trabalho de pesquisa, análise de agregação de valor, fazendo mais com dados qualitativos . Outras estratégias são baseadas principalmente em minha própria experiência como designer de serviços, bem como em discussões com colegas e especialistas sobre o assunto. Antes de entrarmos nas estratégias, quero falar sobre o projeto da turma e falar um pouco sobre os fundamentos da análise qualitativa. 2. Projeto do curso: Neste curso, abordaremos oito estratégias que você pode usar para obter insights mais profundos do que o óbvio quando você simplesmente classifica os dados ou os rotula. Este curso é destinado a profissionais avançados e foi desenvolvido para iniciar uma conversa. A melhor maneira de internalizar o que ouço e leio é discutir e depois resumir minhas descobertas. Portanto, o projeto de aula para esta aula é baseado em uma ou duas questões de discussão por estratégia. Essas perguntas têm como objetivo incentivar a conversa funcionarão melhor se você colaborar com alguém para discuti-las. Se isso não for possível, você também pode , é claro, pensar nas perguntas sozinho. Depois de explorar ou refletir sobre essas questões, escreva apenas um breve resumo. Não precisa ser muitas palavras. Você pode publicá-las na seção do projeto para estimular ainda mais discussões e obter opiniões sobre esse tópico. Com certeza farei o meu melhor para comentar sobre todos os projetos da turma e tentar dar minha opinião. Estou realmente ansioso por isso. Se você tiver alguma dúvida ou opinião ou discordar de algum dos conceitos apresentados, entre em contato comigo e tentarei dar minha opinião sobre suas perguntas. 3. Dados qualitativos: um primer: pesquisa qualitativa se origina ciência social e comportamental e se espalhou para disciplinas mais comerciais, como experiência do usuário e serviços nas últimas duas décadas. O motivo da disseminação é simplesmente que é muito difícil e muito arriscado desenvolver novos produtos e serviços sem ter uma boa compreensão do que as pessoas realmente precisam. Se você juntar isso ao fato de que as pessoas geralmente não são muito boas em articular meios. Bem, então você tem essa necessidade de análise qualitativa de dados nesses campos. Então, o que exatamente é uma propriedade de dados qualitativa? Bem, se formos à Wikipedia, podemos ver que uma propriedade qualitativa é uma propriedade que é observada e geralmente não pode ser medida com um resultado numérico. Em contraste, se pudermos medir algo, é provável que sejam pontos de dados quantitativos. Uh, dados quantitativos podem ser que o número de cães de estimação na Suécia em 2022 foi de cerca de 880.000. Já os dados qualitativos de uma entrevista comigo sobre cães na Suécia poderiam soar mais ou menos assim. O participante ficou surpreso com o fato de haver tantos cães de estimação na Suécia. Ele teria imaginado que seria cerca de metade desse número. Portanto, temos um tópico semelhante, diferentes tipos de dados e perspectivas radicalmente diferentes. Se generalizarmos, podemos dizer que dados quantitativos nos dizem o que está acontecendo e dados qualitativos podem nos dizer por quê. Agora sabemos o que são dados qualitativos e um pouco sobre como eles se relacionam com medições quantitativas. Vamos falar sobre como obtemos acesso a bons dados qualitativos em primeiro lugar. Os métodos para coletar dados qualitativos variam de entrevistas a grupos focais e observações. Essas formas de coletar dados geralmente são bastante simples. Claro, você definitivamente se beneficiará da prática e do treinamento, mas é relativamente fácil dividi-las em etapas distintas e , em seguida, explicar com um valor nulo como isso deve ser feito uma coisa após o Além disso, descrever como passar desses dados para uma visão nítida, clara e acionável que nos ajudará a entender o que impulsiona e motiva as pessoas é muito mais desafiador. Alguns métodos básicos. Nossa recorrência quando as pessoas tentaram lidar com a análise de observações. agrupamento, por exemplo, é um dos meus favoritos. É um método difundido, é o método que eu uso como base para todo o agrupamento de minhas análises, e sua forma mais básica é simplesmente pegar algo que você ouviu ou observou e, em seguida, você agrupa isso junto com descobertas semelhantes. Em seguida, você analisa todos os seus dados até que os padrões surjam e pronto. Isso para mim é uma atividade muito gratificante e, para meu conhecimento e experiência, é a melhor maneira de entender grandes quantidades de dados observacionais. agrupamento é um excelente começo. Mas se fizermos isso sem uma reflexão mais sistemática e completa, se apenas rotularmos e classificarmos nossos dados, corremos o risco de criar insights que não acrescentam nada de novo e que não o são acionáveis ou simplesmente não agregam muito valor. Podemos fazer muito melhor empregando estratégias conscientemente para ampliar nossa perspectiva. Veja os problemas de novos ângulos enquanto agrupamos nossos dados. A análise qualitativa de dados é uma arte e você melhorará com mais prática. Além disso, quanto mais você ler e aprender sobre diversos tópicos, mais abrangente será sua capacidade de analisar dados qualitativos. Você só saberá mais. Às vezes, etapas diferentes na análise qualitativa podem parecer demoradas, o que pode ser estressante. Se você está sob pressão do prazo final do produto ou tem uma parte interessada internada, pode ser tentador usar atalhos ao fazer coisas como transferir dados das transcrições para um agrupando espaço ou assistindo novamente vídeos de suas explorações. Mas toda vez que você lê, discute, trabalhe em se separar, reúna suas observações. Quanto mais fácil e rápido será criar análises que agreguem valor. Fazer bem o básico é fundamental para aplicar os conceitos apresentados neste curso. Se você é novato em servir como design ou quer uma atualização sobre clustering, confira meu outro curso, design de serviços, um guia prático para criar valor por meio da interação com o usuário. É um curso para iniciantes para quem ainda não praticou serviços de sinalização, mas quer entrar nele e entendê-lo melhor. Ou você só quer ver como eu faço as coisas. Você aprenderá os fundamentos do agrupamento, bem como do planejamento, do projeto de pesquisa e como coletar dados qualitativos em primeiro lugar. A próxima é a primeira estratégia. 4. Estratégia 1: trabalhar juntos: A primeira estratégia não é tão complicada, mas vale a pena reiterá-la. Para mim, essa é a coisa mais importante que eu faço para melhorar minha pesquisa. E isso é trabalhar em conjunto na análise com outras pessoas. Trabalhar com esses tipos de problemas é sempre melhor em grupo. E eu recomendo encontrar um grupo diversificado que você respeite e com quem queira trabalhar. Fazer isso tem vários benefícios. Primeiro, traz novas perspectivas e desafios. Qualquer preconceito individual que possa estar presente se você estivesse trabalhando nisso sozinho. Se você não tem pessoas para questionar e verificar seu trabalho, pode ser fácil ignorar os problemas em suas descobertas e, em seguida, perder perspectivas valiosas. O segundo benefício realmente significativo é que ele permite a mudança entre pensamento individual e o pensamento em grupo. Se você começar internalizando o material, fazendo apenas agrupamentos iniciais e tirando conclusões até sentir que progrediu o máximo possível sozinho. Então, se você for ao seu grupo e apresentar o que inventou, você fará com que as outras pessoas desenvolvam sua compreensão. Garanto que alternar entre esses estados aprofundará sua análise. Para que isso funcione, você precisará criar confiança dentro do grupo e se certificar de que está disposto a contestar suas próprias conclusões com base no que seus colegas inventaram. Se você, por exemplo investir muito emocionalmente em suas descobertas ou conclusões e ficar na defensiva , esse pode ser um momento muito difícil para você. Se isso acontecer, a melhor maneira de lidar com isso é ser aberto e transparente com os membros do seu grupo. Depois, diga a eles que é assim que você se sente. Pode haver apenas um ângulo que você precise explorar antes de descartar uma ideia ou algo parecido. Como acontece com a maioria das coisas, trabalho em equipe é uma habilidade que melhora com a prática e vale a pena praticá-la. Para a primeira parte do projeto da turma. Pense em como trabalhar com outras pessoas mudou o resultado do nosso projeto. Não precisa ser design de serviço , não precisa ser pesquisa. Mas como trabalhar em conjunto com outras pessoas versus trabalhar sozinho mudou o resultado do trabalho que você fez. Em resumo, trabalhe em conjunto com as pessoas e, em seguida, repita rapidamente. Você deve reservar um tempo para trabalhar sozinha nos dados, mas certifique-se de priorizar a análise de suas descobertas com outras pessoas. Depois de algumas rodadas, você criará ótimas coisas. 5. Estratégia 2: o que isso significa para mim?: A segunda estratégia é que acho que foi para mim pelo menos a mais controversa. Eu chamo esse. O que isso significa para mim? Quando estamos sentados com nossos dados, pensando no que os participantes responderam e no que fizeram. Eu quero que você considere essas três questões. Como estou, como designer, reagindo à situação? Quais são os ovos que eu tenho no que está acontecendo? E de que lado está meu braço? As respostas a essas perguntas podem variar desde você, como designer, apenas fazendo isso por dinheiro, para que você não se importe de uma forma ou outra com o resultado do estudo. Isso pode fazer com que você fique genuinamente chateado com a situação dos participantes. E você pessoalmente quer ir lá e ajudá-los. Não há certo ou errado aqui. Mas as respostas a essas perguntas dizem algo sobre como você está afetando os resultados do seu estudo ser afetado pelo que está observando. Talvez você esteja disposto a se comprometer um pouco, só um pouco com os resultados, para garantir que todas as partes interessadas do seu projeto estejam satisfeitas. Ou você sente fortemente que uma pessoa tem uma moral elevada. E por causa disso, você quer ter certeza de que essa pessoa seja retratada em uma linha muito boa. Todas essas coisas estão bem. Eles acontecerão porque somos humanos e nada mais podemos fazer a respeito deles. A tensão vem da ideia de que nós, como pesquisadores, devemos ser meramente observadores neutros. Existe o sentimento de que é quase imoral deixar nossas experiências e emoções afetem o resultado de um estudo de pesquisa de que devemos, de alguma forma, nos esforçar para torná-lo tão imparcial quanto possível permitir que o estudo seja puro. Não importa como olhemos, afetaremos o resultado do estudo apenas fazendo a análise. Portanto, é muito melhor estar ciente de que estamos afetando os resultados para que possamos garantir que os neutralizemos quando necessário ou que simplesmente estejamos apenas atentos a isso. Isso não é uma coisa ruim e é apenas parte do processo. Se estivermos cientes disso, podemos garantir que não deixemos que nossos preconceitos se infiltrem demais nos dados e criemos um produto que por sua vez, seja desnecessariamente tendencioso. Quando li sobre isso pela primeira vez, fiquei um pouco provocada porque achei que minhas opiniões e experiências não deveriam fazer parte de nenhum estudo. Mas só de pensar mais nisso, faz sentido para mim que apenas a consciência de nossos preconceitos seja muito melhor do que a ignorância. Para a segunda parte do projeto de aula, gostaria que você discutisse e pensasse sobre o seguinte. Como você reage à noção de que parte deste projeto de pesquisa mudará o resultado. Para mim, é muito legal e interessante pensar que outra pessoa fazendo a mesma análise exatamente os mesmos dados aos quais eu tenho acesso, com exatamente os mesmos dados aos quais eu tenho acesso, se concentraria em outros detalhes e criaria algumas conclusões que eu simplesmente não faria ou nem conseguiria. 6. Estratégia 3: tudo é dados: Nesta terceira estratégia, vamos nos concentrar em enriquecer a própria coleta de dados. O que aconteceu fora do que está dentro da transcrição? Podemos aumentar o que os participantes disseram com observações relevantes do que eles fizeram? Por exemplo, os participantes sorriem em momentos inesperados na entrevista. Outra coisa que podemos observar é o que estava acontecendo nos arredores. Qual é a aparência do ambiente? Esses são apenas alguns exemplos de dados que podem agregar valor à sua pesquisa. A parte importante aqui é que nossa interpretação do que está acontecendo, como as coisas aparecem, importa. Isso pode nos dar algumas pistas sobre o que está acontecendo que não são imediatamente aparentes apenas pelo que estava sendo dito. Procure coisas como: há grandes pilhas de revistas na sala de espera? Nesse caso, isso pode significar que os tempos de espera podem ser muito longos. Eles são um exemplo mais extremo. E algo que eu realmente vi é que, se há vidro à prova de balas separando fisicamente os provedores de serviços e os usuários, isso nos conta uma história muito diferente sobre como o serviço os provedores veem seus usuários. Aprender a reconhecer o que é relevante, o que se encaixa na análise contínua exige prática e experiência. É algo que precisamos nos lembrar. Faça muitas vezes para acertar. Qualquer exploração das necessidades do usuário visa descobrir maneiras de criar valor e dados inesperados que possam ajudar nesse empreendimento sempre serão bem-vindos. Em resumo, considere o inesperado e o ambiente em que seus usuários estão como fontes potenciais de insights para o projeto de classe. Eu quero que você pense em quando você esteve pela última vez em uma sala de espera. Como foi essa experiência? Como eram os arredores? O que isso diz sobre como os fornecedores desse serviço atuam como pensamos em você e nos outros usuários e clientes nessa situação. Pense rapidamente sobre isso e escreva o resumo na seção do projeto. Nos vemos na próxima estratégia. 7. Estratégia 4: o que é este caso?: Acho que esse é meio suculento. Eu gosto desse e o uso o tempo todo. É chamado de que é um caso? A ideia aqui é generalizar e garantir que qualquer conclusão que extrairmos do que ouvimos e vemos se aplique a outras situações. Se pudermos aumentar o nível de abstração, podemos comparar o que vimos e ouvimos duas outras coisas em outros contextos, nos dando novas perspectivas e uma visão mais profunda. Tentei me perguntar em todas as etapas de um projeto como essa coisa que ouvi ou vi pode ser generalizada explicitamente? Eu me perguntei: do que isso é um caso? Outra coisa a considerar é se há outras coisas que eu ouvi ou observei em alguns contextos diferentes que poderiam ser aplicadas à situação que estou pesquisando agora. Por fim, podemos remover todos os marcadores, por exemplo, se você remover a palavra Dr. e chamá-los de especialistas, o que isso faz com sua interpretação do que está acontecendo nesta parte da aula? projeto. Gostaria que você voltasse ao exemplo anterior da sala de espera. Explique essa situação em breve e depois generalize-a para ajudá-lo. Aqui está um exemplo meu. Na semana passada, fui pegar um pacote que havia chegado em um supermercado local. Eu pego um número de sinalização e esperei. Enquanto eu estava sentado lá. Eu não tinha mais nada para fazer, então observei as outras pessoas ao meu redor e o que elas poderiam estar fazendo. nada interessante. Eles estavam comprando refrigerantes e revistas, o que não era realmente inesperado. Mas, finalmente, quando chegou a minha vez, fui chamado, mas eles não conseguiram encontrar meu pacote, então tiveram que chamar um gerente para me ajudar a encontrar esse pacote. Então, agora vou generalizar essa história. Pode soar algo assim. Na semana passada, fui a um prestador de serviços. O serviço estava localizado em um grande prédio comercial. E eu pego um número de sugestão e simplesmente sentei lá e olhei para as outras pessoas ao meu redor. Eles estavam comprando bens principalmente para consumo direto. Nada espetacular. Quando chegou a minha vez, houve um problema. A pessoa que me ajudaria a chamar um especialista para me prestar o serviço de forma satisfatória. Agora que mostrei meu exemplo, faça o mesmo com seu projeto de classe. Descreva a situação em que você esteve e depois generalize-a. 8. Estratégia 5: encontrar a anomalia: Encontrar a anomalia geralmente é interessante para pessoas envolvidas nesse tipo de trabalho. Somos muito bons em conectar os pontos e compartilhar que encontramos tudo o que se encaixa em grupos ou pares. E a partir disso, podemos construir uma história interessante e coerente que podemos contar aos nossos stakeholders, o que, por sua vez, os ajudará a entender o que está acontecendo. Em vez disso, o que queremos fazer aqui é ver o que não se encaixa na narrativa que estamos criando. O que eu posso me culpar é que talvez eu não me aprofunde muito nessas coisas e talvez às vezes até as descarte e siga em frente. Às vezes é porque é difícil ver a conexão. E outras vezes é simplesmente mais fácil ignorar pequenas contradições nos dados. Descartando-o como insignificante. Em vez disso, o que devemos fazer é celebrar as inconsistências. Isso não precisa significar que nossas conclusões ou ideias estejam erradas. Significa apenas que há alguma evidência contraditória. Queremos comentar sobre isso para que possamos resolver o problema e garantir que não percamos algo que é realmente importante. As contradições nem sempre são fáceis de detectar, por isso temos que olhar de perto e fazer um esforço real para não perdê-las. Uma coisa que pode inserir inconsistências em nossos dados é a autoimagem da pessoa com quem estamos falando. Se eles querem proteger um comportamento contra si mesmos porque gostariam que se comportassem de uma maneira específica, em uma situação que pode não se alinhar com outras coisas que eles dizem ou fazem em o estudo. Isso pode fazer com que tenhamos um pouco de contradição nos dados. Isso pode ser muito confuso, mas reconhecê-lo pode tornar uma entrevista muito, muito interessante. Então, para este, quero que você nos conte sobre uma época em que você aprendeu algo que era contrário ao que você pensava ser verdade Como isso mudou sua perspectiva sobre esse assunto? Uma das coisas que os humanos geralmente são muito ruins é aceitar que estavam errados. No entanto, se quisermos entender o que está acontecendo, precisamos praticar isso como uma habilidade, aprender com ela e seguir em frente juntos. 9. Estratégia 6: não se esqueça do Gestalt: Já estamos na estratégia número seis. Não se esqueça da Gestalt. Gestalt, conforme definida no dicionário, é um todo organizado, então é percebida como maior do que a soma de todas as suas partes. Onde classificamos nossos clusters e criamos nossos rótulos. Às vezes, é fácil esquecer que há uma história maior do que os grupos individuais de dados que estamos analisando agora. Portanto, há um todo maior. Como tudo no sistema que estamos analisando se encaixa? Essa é a verdadeira questão. Como podemos garantir que capturemos a maior história por trás de todos os clusters juntos? Uma forma eficaz de fazer isso, recém feita, é fazer anotações consistentemente sobre os temas abrangentes e inseri-los entre nossos clusters. Dessa forma, nos lembramos da história maior. Fazer algo simples como isso pode realmente nos ajudar a reduzir os detalhes e ver uma imagem mais ampla. Para este projeto de aula, eu gostaria que você pensasse sobre o conceito de gestalt. Como uma maior atenção à história maior em torno dos clusters individuais afetaria o projeto no qual você está ou está trabalhando agora? Então, isso é algo em que pensar. vejo na próxima estratégia. 10. Estratégia 7: leitura entre as linhas: A estratégia sete para uma melhor análise qualitativa é ler o que nossos participantes veem nas entrelinhas. Isso é algo que você pode fazer durante a coleta de dados novamente, e é bem parecido com a estratégia três: tudo são dados. Anote quando houver um longo silêncio em resposta a uma pergunta. Considere o que não está sendo dito. Qual é a pergunta sensível para o participante? Às vezes, o silêncio pode dizer muito sobre como as coisas são. Mas tenha em mente que o silêncio significa coisas diferentes em diferentes culturas e para pessoas diferentes. Pode ser um sinal de que alguém está desconfortável. Pode ser um sinal de respeito ou simplesmente de que a pessoa estamos conversando precisa de um pouco de tempo para processar o que foi dito. Devemos conhecer ilhas superinterpretadas evitar ignorá-las. Para o projeto da classe, eu gostaria que você experimentasse isso. Você provavelmente já ouviu falar sobre isso. Mas da próxima vez que você falar com alguém e fizer uma pergunta que não seja respondida imediatamente, deixe esse silêncio se prolongar um pouco. Depois de 7 s, o que é muito tempo, quase posso garantir que a outra pessoa lhe dirá algo, às vezes dando aquele tempo extra para pensar e aquele pouco de estresse que vem com um silêncio mais longo pode produzir insights realmente interessantes. Então, isso é algo que eu acho você pode tentar e, por favor, nos diga como foi. 11. Estratégia 8: Escreva mais: Chegamos à oitava e última estratégia para uma melhor análise qualitativa. E isso é para escrever mais. Devemos considerar que a escrita faz parte do nosso processo de análise e não o resultado do que fizemos como nossa análise. Essa é uma maneira muito poderosa de pensar na construção de novos modelos em torno do que está acontecendo. Devemos cuidar desse processo de redação e vê-lo como algo precioso e que agrega valor. Há dois truques simples nos quais gosto de pensar quando se trata disso. Antes de tudo, gosto de criar um título provisório para um projeto que descreva o que aprendemos até agora. E então, basta atualizar esse título à medida que aprende mais no projeto, garantindo que os títulos capturem gestalt que estávamos discutindo anteriormente. A segunda coisa é pensar um pouco sobre o que está mudando a poeira da linguagem ou da pesquisa. Considere a diferença entre escrever. Os participantes alegaram que fizeram algo e disseram que estavam fazendo algo em primeira instância. Por que eles estão reivindicando coisas? Eles não estão apenas me dizendo a verdade? Bem, a forma como você escreve sobre sua pesquisa muda a forma como alguém perceberá suas descobertas e isso pode mudar o resultado de seus resultados. Eu encorajaria você a tentar brincar com palavras como essas para mudar o significado de suas descobertas e discutir o que partes específicas da linguagem fazem. Esse é o último projeto de aula que também deixará você com este curso Quero que você escreva sobre algo que aconteceu hoje e mude o texto, mantendo o conteúdo da sua história é o mesmo. O que aconteceu com a forma como os leitores podem interpretar esses textos? 12. Considerações finais: Estou ansioso para ver seus projetos, esse é um assunto complicado e certeza não tenho todas as respostas, mas juntos podemos discutir o que estamos fazendo e o que funciona e o que não funciona. Esperamos que isso nos permita criar uma análise melhor ao mergulharmos em nossos dados qualitativos. Já abordamos isso brevemente anteriormente, e eu não quero criar uma estratégia completa em torno disso, mas certifique-se de ler muito. Seja curioso e certifique-se de ter vários pontos de referência que você possa incluir em sua análise qualitativa. Isso realmente mudará a maneira como você é capaz interpretar o que ouve e vê ao fazer sua coleta de dados. Se você gostou desse curso, eu ficaria muito feliz se você pudesse escrever uma resenha e avaliá-la aqui no site. Espero que você tenha gostado desse projeto de aula e que tenha aprendido algo novo nessa aula. Algumas delas podem parecer muito óbvias para você. Algumas delas podem parecer muito contrárias ao que você pensava anteriormente. Mas acho que ter uma discussão sobre esse assunto é o que faz valer a pena. Se você estiver curioso sobre mais coisas que eu faço, gostaria que você soubesse que tenho meu podcast, projetando a revolução dos robôs, onde discutimos a automação que é boa para as pessoas, o planeta e os negócios. Um dos episódios sobre esse mesmo tópico está vinculado na descrição do curso. Com isso dito, eu realmente espero que você tenha gostado deste curso e que tenha aprendido algo novo. E até eu ver que você tenha um ótimo dia.