Çok para harcamadan tasarım araştırması nasıl yapılır
Bugün, “öğrenme” dizisi için UsabilityHub ürün direktörü Milly’yi karşılıyoruz. Kullanılabilirlik platformu, dünyanın dört bir yanındaki kullanıcıların (Amazon, Google, Asana ve daha fazlası gibi) tasarım sorununu daha önce ortaya çıkarmasına, boşa harcanan kullanıcının zamanını, enerjisini ve hayal kırıklığını önlemelerine yardımcı olan bir dizi kapsamlı test aracı sunar. Bir uygulama veya web sitesi oluşturmak istediğinizde, kullanıcı testi altın madenidir. Konu hakkında daha fazla bilgi, aşağıda. Sahneye bin, kullanılabilirlik hubası! Hiç tasarım araştırmasına girmeyi umuyorsunuz, ancak bunalmış hissediyor musunuz? Birçok doğrudan görüşme fikri sizi yorgun hissettiriyor mu? Sizin veya ekibinizin, esas olarak web sitesi tasarımınızın tüm doğru notlara ulaşacağını kontrol etmek istediğinizde, derinlemesine araştırma sürecinden kaçınılmaz zaman ve maliyetler sağlayacağından emin değil misiniz?
Sadece sen değil. Deneyimli araştırmacılar ve tasarımcılar bile, hızlı hareket eden bir inovasyon ortamına entegre edilmesi zor olabilecek derinlemesine araştırma projelerinde tereddüt ediyorlar. Neyse ki, tasarım araştırmalarını zaman ve cebinizde çok daha düşük bir maliyetle başlatmanıza (veya uygulamayı genişletmenize) yardımcı olmak için çevrimiçi olağanüstü araçların patlaması var. Ancak doğrudan araştırmadan vazgeçmeyin. Zaman ve yer hala yapmak istediğiniz sürecinize gelecek. Ancak bazen ışık bir şey daha uygundur. Bu makalede, sizi hile hissettirmeyecek daha hafif araştırmalar yapmak için beş iyi nedenden dolayı size rehberlik edeceğim.
1. Araştırma cihazınız, “Sahip olduğunuz her şey Palu ise, her şey bir çivi gibi görünüyor” dediği gibi değişmelidir. Tıpkı ekibiniz gibi, araştırma cihazınız da çeşitli olmalıdır. Farklı araştırma araçları, özgüllük ve hassasiyetle araştırmanıza, test etmenize ve ölçmenize olanak tanır. Yüz yüze görüşmelerin zengin ve kullanışlı deneyimler olduğu doğrudur, bu da katılımcıları tamamen insan olarak görmenize ve onlarla empati kurmanıza izin verir. Ancak ekibi sürekli olarak önceliklendirmeye ve derinlemesine görüşmeye zorlamak zaman alabilir, pahalı olabilir ve bazen uygunsuz olabilirim. Son olarak, araştırma sürecine olan güven, herhangi bir zamanda mevcut olan en zor metodolojiyi kullanma ısrarı ile aşınabilir – özellikle de araştırma olgunluklarını geliştirme yolculuğunun başlangıcında olan ekipler için. Elbette doğrudan kullanıcılarla buluşmaya hevesli olun – ancak tüm bilim disiplini gibi, kıdemli uygulayıcılar çeşitli araçları nasıl kullanacaklarını bilirler. İyi bir MVP araştırma araç seti aşağıdakilerden oluşabilir:
-Düzlemsel görüşmede (doğrudan ve uzun mesafe)
Doğrudan Kullanım Çalışmaları
Anket
Uzun mesafe kullanımlarının incelenmesi (denetlenmiş ve denetlenmiş)
Nabız araştırması (örneğin NP’ler).
Farklı metodolojiler kullanarak çeşitli araştırma türlerinin nasıl tasarlanacağını ve yürütüleceğini bilmek, etkili ve etkili bir araştırma uygulaması oluşturmanın önemli bir parçasıdır. 2. İş için doğru aracı seçin, böylece araç setinizdeki tüm araçları nasıl kullanacağınızı bildiğinizi varsayarsak – hangisini ne zaman kullanacağınızı nereden biliyorsunuz?
İyi bir ilk lens, çift elmasınızın hangi kısmını kontrol etmektir. İngiliz Elmas Elmas Tasarım Konseyi, “Sorun Odası” ve “Çözümler Odası” dediğimiz iki ana aşamadan yardımcı olan yüksek seviyeli bir örnektir. Sorun odasında hala müşterinin veya kullanıcının neye yüz verdiğini ve nerede olduğunu öğreniyorsunuz zorluklarının amacı. Burası, derinlikli görüşmeler, kart türleri, anketler ve diğer keşif/üretken araştırma türlerinde başvurduğunuz yerdir. Zorluk noktasının bir parçası olan kullanıcı deneyimlerini karşılaştırırsanız, çalışmalar dünyasına dalabilirsiniz.
Çözüm odasında, bu müşteri problemini çözmeye yardımcı olacağına inandığınız formüle ettiğiniz fikirleri test edersiniz. Bu, değerlendirme araştırması – test, nabız anketleri, ağaç testleri ve tasarlanan eserlere verilen diğer yanıtlar uyguladığınız yerdir. Kullandığımız ikinci lens, fikirlerin sadakati ile ilgilidir. Daha düşük sadakat fikirleri için, daha derin ve daha geniş bir şekilde girmek için ve fikirler daha yüksek sadakat çözümlerine geliştiğinde daha spesifik olabilirsiniz. Özellikle, daha geniş kullanıcı sorunlarını bulduğumuz ve doğruladığımız ve şimdi daha iyi çözümlerin ayrıntılarına odaklandığımız, gelecekte denetlenmeyen, daha yüksek sadakatli yinelemeler tasarlamayan uzun mesafeli kullanımlar için test kullanıyoruz. Hangi araştırma araçlarının doğru olduğuna karar vermek için kullandığımız üçüncü lens risk lensleridir. Bazen, örneğin, net ve en önemli çaba gösterebilecek çözümler varsa, müşteri sorunlarını araştırmak için çok fazla zaman harcaması gerekmeyebilir. Örneğin, sorunun net olduğu ve çözümün açık olduğu hata onarımı durumunda, kullanıcıyla derinlemesine görüşmelerde yürütülmeye gerek yoktur. 3. Tasarımcılar ve araştırmacılar olarak fikirlerimizi geliştirdiğimizde varsayımları ortadan kaldırmak istediğimiz varsayımları yeniden kontrol edin, riskleri asla tam olarak ortadan kaldıramayacağız. Ayrıca, sadece mükemmel bilgilerle devam etme ihtiyacı, yalın ölçüm-öğrenme döngüsü daha uygun olduğunda ekibi engelleyebilir. Çoğu zaman üretim için çalışmamızı başlatmayı düşünmeye başladığımızda çözüm geliştirme sürecinin sonuna doğru, Tasarım ve uygulama yinelemesi sırasında bazı yeni varsayımların sürünmesiyle bakın. Yeni insanlar projelere katıldığında, çeşitli kararlardan yeni fikirler ve yorumlar. Tüm çözümleri tasarım ekibi ve araştırmacı tarafından izlenmeye zorlamak yerine, çeşitli ekip üyelerinden girdilere izin vermeyi tercih ediyoruz, ancak özellikle bir risk varsa, kendi varsayımlarını toplayan çözümün her bölümünün test edilmesini sağlıyoruz. Tasarım hipotezinin yanlış olması, çözeltinin etkinliği azaltılabilir.
Örneğin, uygulamanın bir kısmı, önceki yinelemede test edilenle aynı düzeni kullanamayacağımız anlamına gelirse, kullanılabilirlikte hızlı bir şekilde ılımlı olmayan uzun mesafelerin kullanımını test edeceğiz. Yine de hedeflerine ulaşabiliriz. Bu, çapraz fonksiyon ekibinin dinamikleri için dogmatik olmaktan çok daha kolay ve çok daha iyi – ancak bu, ilk etapta çözümler geliştirmek için yapılan önceki araştırmaların yerini almıyor. Başka bir örnek, bu makalede olduğu gibi, Audible’ın orantılı olup olmadığını tartışan bilgileri derlemek için tabloların kullanılmasıdır. Hızlı yinelemeler için kısa geri bildirim döngülerinden yararlanın Kısa geri bildirim turları, ekibin araştırmalarını sorunsuz bir şekilde entegre etmesine izin vermek için çok önemlidir. Kısa araştırma geri bildirimi-şiddetli boylamsal çalışmaların tüm turlarının veri toplaması haftalar veya aylar süremez ve sentez başlamadan önce bile. Sorun odasından çözüm odasına süreçten geçtiğimizde, geri bildirim döngülerimiz kısaldı ve yinelemelerimiz daha hızlıydı. Genellikle, erken aşamalarda, konuşmaya, verileri keşfetmeye ve iş sonuçlarını dikkatlice düşünmeye daha fazla zaman harcayacağız. Ancak çözüm odasına girdiğimizde, birçok fikri test etmemize ve daha hızlı öğrenmemize izin vermek için geri bildirim turu daha hızlıdır.
Sürecin sonuna doğru, bazen araştırmamızı çok hızlı bir şekilde çalıştırırız, böylece sonuçlar doğrudan geliştirici tarafından tasarım yinelemelerine entegre edilir. Bu noktada, geliştiricilerin en kısa zamanda içgörü vermek için araştırmaya dahil olmaları mantıklı olabilir! Bu aşamada denetlenmeyen ve gerçekten kendimizi bitiş çizgisine ittiğimizde lazer odağını korumak için kendimizi kısa ve keskin bir test (uzun, derin) çalıştırmaya zorlayan uzun mesafeli araştırmalar kullanmaktan mutluluk duyuyoruz. Sürecin başında, aynı hızda çalışmayacağız ve metodoloji ve diğer araçlar daha uygun. 5. Esneklik artışı olan daha fazla katılımcıya ulaşın Daha fazla mesafe araştırması kullanmaya başlamamızın nedenlerinden biri, katılımcı koleksiyonumuzu çeşitlendirmemize yardımcı olmasıdır. Bazı ılımlı uzun mesafeli testlere dahil olmak için beta muayene uzmanı listemize bir e -posta gönderdikten sonra, yanıt oranının beklediğimizden daha küçük olduğunu görüyoruz. Varsaymak yerine, aşağıdaki seçeneklerden seçim yaparak neden katılamadıklarını sormak için süper hızlı bir anket gönderdik: Teşvik çok küçüktü.
Sadece sen değil. Deneyimli araştırmacılar ve tasarımcılar bile, hızlı hareket eden bir inovasyon ortamına entegre edilmesi zor olabilecek derinlemesine araştırma projelerinde tereddüt ediyorlar. Neyse ki, tasarım araştırmalarını zaman ve cebinizde çok daha düşük bir maliyetle başlatmanıza (veya uygulamayı genişletmenize) yardımcı olmak için çevrimiçi olağanüstü araçların patlaması var. Ancak doğrudan araştırmadan vazgeçmeyin. Zaman ve yer hala yapmak istediğiniz sürecinize gelecek. Ancak bazen ışık bir şey daha uygundur. Bu makalede, sizi hile hissettirmeyecek daha hafif araştırmalar yapmak için beş iyi nedenden dolayı size rehberlik edeceğim.
1. Araştırma cihazınız, “Sahip olduğunuz her şey Palu ise, her şey bir çivi gibi görünüyor” dediği gibi değişmelidir. Tıpkı ekibiniz gibi, araştırma cihazınız da çeşitli olmalıdır. Farklı araştırma araçları, özgüllük ve hassasiyetle araştırmanıza, test etmenize ve ölçmenize olanak tanır. Yüz yüze görüşmelerin zengin ve kullanışlı deneyimler olduğu doğrudur, bu da katılımcıları tamamen insan olarak görmenize ve onlarla empati kurmanıza izin verir. Ancak ekibi sürekli olarak önceliklendirmeye ve derinlemesine görüşmeye zorlamak zaman alabilir, pahalı olabilir ve bazen uygunsuz olabilirim. Son olarak, araştırma sürecine olan güven, herhangi bir zamanda mevcut olan en zor metodolojiyi kullanma ısrarı ile aşınabilir – özellikle de araştırma olgunluklarını geliştirme yolculuğunun başlangıcında olan ekipler için. Elbette doğrudan kullanıcılarla buluşmaya hevesli olun – ancak tüm bilim disiplini gibi, kıdemli uygulayıcılar çeşitli araçları nasıl kullanacaklarını bilirler. İyi bir MVP araştırma araç seti aşağıdakilerden oluşabilir:
-Düzlemsel görüşmede (doğrudan ve uzun mesafe)
Doğrudan Kullanım Çalışmaları
Anket
Uzun mesafe kullanımlarının incelenmesi (denetlenmiş ve denetlenmiş)
Nabız araştırması (örneğin NP’ler).
Farklı metodolojiler kullanarak çeşitli araştırma türlerinin nasıl tasarlanacağını ve yürütüleceğini bilmek, etkili ve etkili bir araştırma uygulaması oluşturmanın önemli bir parçasıdır. 2. İş için doğru aracı seçin, böylece araç setinizdeki tüm araçları nasıl kullanacağınızı bildiğinizi varsayarsak – hangisini ne zaman kullanacağınızı nereden biliyorsunuz?
İyi bir ilk lens, çift elmasınızın hangi kısmını kontrol etmektir. İngiliz Elmas Elmas Tasarım Konseyi, “Sorun Odası” ve “Çözümler Odası” dediğimiz iki ana aşamadan yardımcı olan yüksek seviyeli bir örnektir. Sorun odasında hala müşterinin veya kullanıcının neye yüz verdiğini ve nerede olduğunu öğreniyorsunuz zorluklarının amacı. Burası, derinlikli görüşmeler, kart türleri, anketler ve diğer keşif/üretken araştırma türlerinde başvurduğunuz yerdir. Zorluk noktasının bir parçası olan kullanıcı deneyimlerini karşılaştırırsanız, çalışmalar dünyasına dalabilirsiniz.
Çözüm odasında, bu müşteri problemini çözmeye yardımcı olacağına inandığınız formüle ettiğiniz fikirleri test edersiniz. Bu, değerlendirme araştırması – test, nabız anketleri, ağaç testleri ve tasarlanan eserlere verilen diğer yanıtlar uyguladığınız yerdir. Kullandığımız ikinci lens, fikirlerin sadakati ile ilgilidir. Daha düşük sadakat fikirleri için, daha derin ve daha geniş bir şekilde girmek için ve fikirler daha yüksek sadakat çözümlerine geliştiğinde daha spesifik olabilirsiniz. Özellikle, daha geniş kullanıcı sorunlarını bulduğumuz ve doğruladığımız ve şimdi daha iyi çözümlerin ayrıntılarına odaklandığımız, gelecekte denetlenmeyen, daha yüksek sadakatli yinelemeler tasarlamayan uzun mesafeli kullanımlar için test kullanıyoruz. Hangi araştırma araçlarının doğru olduğuna karar vermek için kullandığımız üçüncü lens risk lensleridir. Bazen, örneğin, net ve en önemli çaba gösterebilecek çözümler varsa, müşteri sorunlarını araştırmak için çok fazla zaman harcaması gerekmeyebilir. Örneğin, sorunun net olduğu ve çözümün açık olduğu hata onarımı durumunda, kullanıcıyla derinlemesine görüşmelerde yürütülmeye gerek yoktur. 3. Tasarımcılar ve araştırmacılar olarak fikirlerimizi geliştirdiğimizde varsayımları ortadan kaldırmak istediğimiz varsayımları yeniden kontrol edin, riskleri asla tam olarak ortadan kaldıramayacağız. Ayrıca, sadece mükemmel bilgilerle devam etme ihtiyacı, yalın ölçüm-öğrenme döngüsü daha uygun olduğunda ekibi engelleyebilir. Çoğu zaman üretim için çalışmamızı başlatmayı düşünmeye başladığımızda çözüm geliştirme sürecinin sonuna doğru, Tasarım ve uygulama yinelemesi sırasında bazı yeni varsayımların sürünmesiyle bakın. Yeni insanlar projelere katıldığında, çeşitli kararlardan yeni fikirler ve yorumlar. Tüm çözümleri tasarım ekibi ve araştırmacı tarafından izlenmeye zorlamak yerine, çeşitli ekip üyelerinden girdilere izin vermeyi tercih ediyoruz, ancak özellikle bir risk varsa, kendi varsayımlarını toplayan çözümün her bölümünün test edilmesini sağlıyoruz. Tasarım hipotezinin yanlış olması, çözeltinin etkinliği azaltılabilir.
Örneğin, uygulamanın bir kısmı, önceki yinelemede test edilenle aynı düzeni kullanamayacağımız anlamına gelirse, kullanılabilirlikte hızlı bir şekilde ılımlı olmayan uzun mesafelerin kullanımını test edeceğiz. Yine de hedeflerine ulaşabiliriz. Bu, çapraz fonksiyon ekibinin dinamikleri için dogmatik olmaktan çok daha kolay ve çok daha iyi – ancak bu, ilk etapta çözümler geliştirmek için yapılan önceki araştırmaların yerini almıyor. Başka bir örnek, bu makalede olduğu gibi, Audible’ın orantılı olup olmadığını tartışan bilgileri derlemek için tabloların kullanılmasıdır. Hızlı yinelemeler için kısa geri bildirim döngülerinden yararlanın Kısa geri bildirim turları, ekibin araştırmalarını sorunsuz bir şekilde entegre etmesine izin vermek için çok önemlidir. Kısa araştırma geri bildirimi-şiddetli boylamsal çalışmaların tüm turlarının veri toplaması haftalar veya aylar süremez ve sentez başlamadan önce bile. Sorun odasından çözüm odasına süreçten geçtiğimizde, geri bildirim döngülerimiz kısaldı ve yinelemelerimiz daha hızlıydı. Genellikle, erken aşamalarda, konuşmaya, verileri keşfetmeye ve iş sonuçlarını dikkatlice düşünmeye daha fazla zaman harcayacağız. Ancak çözüm odasına girdiğimizde, birçok fikri test etmemize ve daha hızlı öğrenmemize izin vermek için geri bildirim turu daha hızlıdır.
Sürecin sonuna doğru, bazen araştırmamızı çok hızlı bir şekilde çalıştırırız, böylece sonuçlar doğrudan geliştirici tarafından tasarım yinelemelerine entegre edilir. Bu noktada, geliştiricilerin en kısa zamanda içgörü vermek için araştırmaya dahil olmaları mantıklı olabilir! Bu aşamada denetlenmeyen ve gerçekten kendimizi bitiş çizgisine ittiğimizde lazer odağını korumak için kendimizi kısa ve keskin bir test (uzun, derin) çalıştırmaya zorlayan uzun mesafeli araştırmalar kullanmaktan mutluluk duyuyoruz. Sürecin başında, aynı hızda çalışmayacağız ve metodoloji ve diğer araçlar daha uygun. 5. Esneklik artışı olan daha fazla katılımcıya ulaşın Daha fazla mesafe araştırması kullanmaya başlamamızın nedenlerinden biri, katılımcı koleksiyonumuzu çeşitlendirmemize yardımcı olmasıdır. Bazı ılımlı uzun mesafeli testlere dahil olmak için beta muayene uzmanı listemize bir e -posta gönderdikten sonra, yanıt oranının beklediğimizden daha küçük olduğunu görüyoruz. Varsaymak yerine, aşağıdaki seçeneklerden seçim yaparak neden katılamadıklarını sormak için süper hızlı bir anket gönderdik: Teşvik çok küçüktü.
çok meşgul
kolay değil
ilgilenmiyorum
Başka bir şey.
Katılımcılarımızın çoğunun takvimlerinde ve takvimimizde bir haç bulamadığını bulduk, çünkü Avustralya’da yaşıyorduk. Yönetilmeyen oturumlara geçerek, kendi oturumlarını kendi zamanlarında bitirebildikleri için hemen daha fazla müşteri ile test edebiliriz. Bizim için bu önemlidir, çünkü müşterilerimiz dünyaya yayılmıştır, ancak genel olarak, bölgeniz dışında test yapabilmek, özellikle kullanıcılarınız komşularınız olmadığında, araştırma için büyük bir zaferdir. Başka bir büyük avantaj, her oturumu denetlemememiz gerekmediği, oturumların eşzamanlı olarak yapılabilir ve hipotezlerden içgörüye büyük süreyi azaltmamıza izin verilebilir. Kullanılabilirlik panelini kullanmak, örneğin, 50 katılımcının sonuçlarını yarım saatten daha kısa bir sürede tersine çevirmemize olanak tanır – her oturumun bir parçası olmak zorundaysak bizi neredeyse 50 saat sürebilir. Açıkçası, bu konuşmalar için daha az yararlı olacaktır ve bu durumda, uzaktan denetlenen yaklaşım tercih edilir. Ancak mümkünse, bizim ve katılımcılarımız için rahat olmayacak uzun mesafeler buluyoruz, bu yüzden bu kazan-kazan. Dengeli diyetin bir kısmı umarım, ılımlı olmayan uzun mesafeli araştırmaların sadece ılımlı kişisel araştırmaların kötü bir taklidi değil, aynı zamanda mevcut araştırma uygulamalarınızın yanı sıra kullanabileceğiniz tamamlayıcı bir araç olduğunu temin ettim.
