UX, коты и все остальное

Дарья Литовченко и Ирина Денисова опубликовали новую статью в нашем блоге:

Гипотезы в качественных исследованиях и критериях их подтверждения

• что такое гипотеза в исследовании и чем она отличается от исследовательского вопроса?

• почему гипотезы необходимы для глубокого понимания ожиданий заказчика, планирования сценариев, фокусировки исследования и структурирования отчета?

• когда отсутствие гипотез оправдано?

• кто формирует гипотезы?

• как подтвердить гипотезу в качественном исследовании с небольшой выборкой?

👉 Читайте статью на нашем сайте в блоге

Ловите мою авторскую вариацию самого милого мема про ux исследования 🥹

Сегодня вышла моя новая статья в блоге UsabilityLab!
В ней рассказываю, как мы исследовали онлайн-школы и параллельно учили начинающих UX-исследователей работать на реальном проекте.

В частности в статье рассказывается:
🔹 Как организовать процесс, если в команде новички
🔹 Какие методы мы использовали и почему
🔹 Как работать с данными и хранить результаты
🔹 Что мы узнали про онлайн-школы

🔗 Прочитать статью можно по ссылке

Пов: не заходила в эйртейбл пару дней, а там произошел редизайн

Самое заметное изменение, которое сразу бросается в глаза - изменение цветовых тем оформления базы, теперь цвета стали более приглушенными.
Казалось бы, какая кому разница, в какой цвет красить базу (видимо авторы редизайна так и подумали). А вот разница есть: в комментариях к новости про обновление пользователи пишут, что раньше цвета помогали им быстро ориентироваться среди множества баз. Теперь же у всех баз почти одинаковый вид и люди путаются в них, особенно если несколько вкладок открыты параллельно. В общем мелочь, а неприятно.

Из хороших новостей - добавили ИИ помощник Omni AI. Я пока не успела его потестить, но обещают, что он умеет выполнять глубокий анализ данных, выявляя закономерности и инсайты в больших объемах информации. Звучит очень интригующе, учитывая что мы активно используем эйртейбл для ведения протоколов ютестов и интервью. Так что будем пробовать.

Кто пользуется эйртейбл, как вам обновление?

А респонденты точно поняли, что мы спрашиваем? 🤔

Модель Кано — способ понять, как пользователи воспринимают фичу: обязательна она, радует или вообще не нужна. Для этого мы спрашиваем, как они отнесутся к наличию и отсутствию этой функции.

Иногда при использовании Кано у меня возникают сомнения: правильно ли участники поняли фичу, про которую мы спрашиваем? Особенно если фича сложная или не имеет аналогов.

Чтобы избежать таких недопониманий можно:
💡Протестировать формулировку описания фичи на пилоте
Показать описание фичи и спросить, как респондент понял суть и какие слова непонятны
💡Добавить визуал
Макет или скриншот аналога помогают намного лучше, чем абстрактный текст
💡Уточнять понимание в итоговой анкете
После оценки фичи спрашивайте: "Насколько понятно, что делает эта функция?". Если много ответов — "непонятно", данные выкидываем. Обидно, но это лучше, чем принимать решения на некорректных данных

📌 Кано — про восприятие, а не угадывание. Лучше заранее убедиться, что вы говорите на одном языке

Один из первых вопросов начинающих исследователей — как рассчитать выборку для качественного исследования. Проблема в том, что в каче нет формул или универсальных чисел. Вместо статистики мы ориентируемся на повторяемость инсайтов — момент, когда новые респонденты перестают приносить новую информацию.

В теории это понятно: проводим интервью/тесты, пока не начнём слышать одно и то же. Но на практике бюджет и сроки согласуются заранее — и сказать «будем проводить, пока не насытимся» нельзя. При этом количество респов нужно как-то обосновать.

Вот на что можно опираться:
🔹 Выделить сегменты — они определяются по сценариям, опыту, мотивации.
🔹 На каждый сегмент планировать 5–7 интервью — большинство исследователей сходятся во мнении, что этого достаточно, чтобы уловить основные паттерны.
🔹 Заложить 1–2 респондентов в резерв, если бюджет и сроки позволяют.

А ещё важно фиксировать данные по ходу, не дожидаясь окончания полей — это поможет отследить, какие темы уже повторяются, а какие стоит допроверить.

Один лайк и я покажу, какую шапочку связала для кота

Как-то раз ко мне обратились с запросом быстро оценить промо-сервис перед релизом. Времени было впритык: день на оценку, день на правки. Мы решили не проводить тестирование с пользователями, а сделали экспертную оценку (вчетвером, чтобы скомпенсировать субъективность). В итоге составили отчёт с 23 проблемами, проставили критичность и отправили отчёт. На следующий день получили благодарность: «Спасибо, всё берём в работу!». А ещё комментарий, что команда сильно приуныла от количества замечаний.

🥲 И тут мне стало грустно. Представляю, как это демотивирует, когда ты в аврале выкладываешься, а тебе в ответ выкатывают 20+ пунктов, почему всё не так.

С тех пор стараюсь чаще ставить себя на место принимающей стороны. Если сроки поджимают — выделяем только самое критичное. Всегда стараемся отметить и то, что получилось хорошо (даже если нас об этом не просили). А главное — презентуем отчёт лично. Встреча, даже короткая, даёт возможность расставить акценты и объяснить общий тон.

Коллеги, мы или не мы?

1 июня — отличный повод вспомнить фразы, которые слышал почти каждый ребёнок на постсоветском пространстве.

Когда-то нас ругали за почемучество и вечное сидение за компом. А теперь за это платят деньги и называют "UX-исследования" 😎

"Расскажите о себе" — "Эм... ну меня зовут Даша..."

Замечали, как эта безобидная фраза в начале интервью вводит респондентов в ступор? Ещё хуже, когда человек делится чем-то личным, а модератор тут же переходит к теме исследования 😬

— Я врач, люблю походы, у меня пятеро детей.
— Понятно. А каким банком вы пользуетесь?

"Расскажите о себе" — не вопрос для галочки, его задача — установить контакт. Но это работает, только если вы сами включены в разговор.

Что помогает мне:
🔹 Заменяю абстрактное на конкретное
Например: "Чем сейчас занимаетесь — работаете, учитесь?", "Что любите делать в свободное время?"
🔹 Реагирую на ответы
Если человек говорит про походы, я уточняю: "Класс! А куда обычно ходите?" — чтобы показать интерес.
🔹 Создаю ощущение диалога
Плавно перехожу к теме: "С пятью детьми точно не соскучишься. А когда находите время на управление финансами? В каком банке обслуживаетесь?"

А вы как разогреваете респондента?

Дело не в тебе, дело в респонденте

Один из важнейших навыков модератора — находить подход к разным людям: разговорить молчаливых, притормозить болтливых, поддержать тревожных. Но что если я вам скажу, что иногда это бесполезная трата времени и даже вред для исследования?

Однажды я проводила тестирование онлайн-кинотеатра, которое не задалось с самого начала. Респондент был не в духе и абсолютно не шёл на контакт, хотя я постаралась включить все свое ✨обаяние✨. Последней каплей стал его отказ выполнять задание, без причины, просто "не хочу". В итоге я приняла решение отменить тестирование, а заказчик, который наблюдал за моими мучениями в трансляции, меня поддержал.

Какие уроки я извлекла из этой ситуации:
🔹 Искаженные данные хуже, чем их отсутствие — если респондент демонстрирует полное отсутствие вовлечённости, его ответы могут исказить картину.
🔹 Принуждение = стресс для всех — ты тратишь силы и время, респондент злится, а заказчик получает недостоверные инсайты.
🔹 Этика важнее "галочки" — если человек явно не хочет участвовать, его право отказаться должно уважаться.

📌 Не нужно тянуть респондента силой, если очевидно, что он абсолютно не замотивирован и не готов включаться. Такая сессия ничего не даст — ни вам, ни проекту.

Как спланировать график интервью

В рабочем дне 8 часов. На 1 респондента — 2 часа с запасом. Путем нехитрых вычислений получаем, что модератор может провести 4 интервью в день.

Так я рассуждала, когда только начинала. В итоге регулярно не успевала пообедать, к концу дня у меня болела голова и я уже не могла вспомнить, что говорили респонденты. Сначала думала, что это я слабачка, но оказалось, что у коллег то же самое. Просто 4 респондента подряд — это когнитивная перегрузка. И в какой-то момент начинает страдать не только самочувствие, но и качество данных.

В Юзабилитилаб мы давно договорились: не больше 3 респондентов в день. Кроме того, работая с джунами, я уточняю их состояние после серии интервью. Если усталость накапливается — лучше сделать паузу и посвятить день анализу.

📌 Вывод: не нужно убиваться и пытаться впихнуть в рабочий день как можно больше интервью. Гораздо лучше ставить между респондентами перерывы, чтобы выдохнуть и занести в заметки инсайты. И, пожалуйста, не забывайте обедать 🙏

Иногда (или не иногда) самая сложная часть исследования – поиск респондентов 🙃

Про шкалы и немного про культурный контекст

Конничива! ✌️
В апреле я впервые побывала в Японии. К поездке подошла ответственно: составила карту маршрута, отметила кафешки с лучшим рейтингом и отзывами.
И вот что я выяснила: привычная шкала от 1 до 5 в Японии работает иначе. В России "5" — это просто "всё было хорошо", а для требовательного японца "5" — это выдающийся, исключительный опыт. Бывалые туристы подсказывают: в Японии кафе с рейтингом от 3.5 и выше — уже достойный вариант. У нас же такой рейтинг заведения считается довольно низким.

К чему это я?

Когда просите респондента оценить что-то по шкале — не забывайте про три важные вещи:
🌸 Поясняйте значения баллов. Не просто "от 1 до 5", а что именно означает каждая цифра.
🌸 Уточняйте, что стоит за оценкой. После шкалы спросите: "Почему вы поставили именно эту цифру?".
🌸 Учитывайте культурный и социально-демографический контекст и анализируйте оценки в разрезе сегментов, если аудитория исследования сильно различается по опыту, возрасту, привычкам.