Перевод статьи NNg, автор: Kathryn Whitenton.
Применение разных методов пользовательских исследований даёт более надежные и достоверные результаты за счет
комбинации способов сбора и обработки данных.
1. Что такое Триангуляция?
Для запуска UX-исследования нужно убедить стейкхолдеров в его необходимости, и это часто бывает большой проблемой.
Помимо опасений, что это будет стоить слишком дорого (что совсем необязательно!) или займет слишком много времени
(хотя это может быть и быстро!), у людей, которым не доводилось получать пользу от исследований, часто бывают
сомнения, что это поможет, и что результатам можно будет доверять.
Последнее опасение особенно характерно для небольших исследований, когда люди справедливо отмечают, что полученные
выводы не могут быть «подтверждены» статистически. С этим аргументом сложно спорить, потому что так и есть. Небольшой
размер выборки действительно является ограничением многих качественных UX-исследований. И наоборот, отсутствие
контекста и смыслов сильно ограничивают количественные методы, такие как изучение данных аналитики.
2. Примеры триангуляции в UX
Триангуляция может принимать разные формы. Она может быть так же проста, как изучение имеющихся данных аналитики и
опросов удовлетворенности клиентов.
Триангуляция в юзабилити принимает разные формы. Здесь показаны два примера, как можно триангулировать
UX-исследования.
Слева: триангуляция нескольких методов для изучения одного и того же сценария (количественное исследование,
качественное исследование и экспертная оценка).
Справа: триангуляция нескольких метрик, связанных с одним и тем же сценарием (показатель удовлетворенности,
время на задание и объём выручки).
Некоторые примеры триангуляции исследований:
- Показатели удовлетворенности снижаются ⟶ проверьте, как изменилась выручка и время на задание.
- Количественный юзабилити-тест указывает на низкие показатели успешного завершения задания по форме оформления
подписки ⟶ проведите качественное исследование, чтобы понять, где именно пользователи сталкиваются с проблемами. - Менеджеры по продажам сообщают, что пользователи считают программное обеспечение сложным ⟶ проведите исследование,
чтобы выявить юзабилити-проблемы. - В аналитике наблюдается много ошибок по какому-то функционалу ⟶ проверьте обращения в службу поддержки, чтобы
посмотреть, жалуются ли на него клиенты. - На интервью выявлен неожиданный мотив пользователей к покупке товара/услуги ⟶ проведите опрос, чтобы оценить
частотность этого мотива. - Один исследователь отмечает несколько важных инсайтов в транскриптах интервью ⟶ пусть другой исследователь сделает
то же самое отдельно от первого, чтобы проверить, отметит ли он те же инсайты.
3. Когда нужна триангуляция?
Чем важнее решение, тем целесообразнее проводить триангуляцию перед его принятием. Но в конечном итоге вы в любом
случае получите еще один источник данных, ищете вы его или нет — это показатели рыночного успеха вашего продукта после
внедрения вашего дизайна. Конечно, перерабатывать продукт тогда уже будет гораздо сложнее и дороже.
Предварительная триангуляция снизит вероятность неожиданной реакции ваших пользователей.
Вопрос должен заключаться не в том, «сколько времени мы можем потратить на исследования», а в том, «насколько мы
готовы принимать риски проблем или провала».
Дорогостоящие решения, такие как изменение дизайна всего продукта, требуют серьёзной триангуляции, сочетающей сбор и
анализ качественных и количественных данных, а также привлечение внешней независимой экспертизы.
Простые, легко исправляемые решения не требуют таких больших вложений. Но опытные команды знают, что стоит потратить
как минимум несколько часов, чтобы проверить, как имеющиеся доступные данные соотносятся с выбранным решением.
Проводить триангуляцию намного проще, если ваша UX-команда обладает гибким набором разнообразных навыков. Вам нужен
опыт в разных методах, чтобы вы могли их достаточно быстро применить так, чтобы получить полезный результат и при этом
не замедлить темпы принятия решений и разработки продукта. В конечном счете, это разнообразие навыков является важным
шагом для формирования зрелой UX-культуры, которая позволяет быстро получать ценную и достоверную информацию.
