Заинтересованные в продукте стороны часто рассматривают пользовательское исследование как инструмент подтверждения уже принятых решений. Однако бинарные результаты, которые лишь подтверждают или опровергают дизайн, несут минимальную ценность.

Искушение бинарной проверки

Специалисты по пользовательскому опыту понимают, что исследования и дизайн, это взаимосвязанные части цикла обратной связи. Наблюдение за поведением и потребностями пользователей приводит к разработке решений, которые затем тестируются для определения следующей итерации дизайна.

Однако бизнес-заказчики часто представляют этот процесс линейно. Вместо начала с исследования для получения информации, помогающей принять проектные решения, они спешат предложить идею, основанную на предположениях.

К моменту привлечения UX-специалистов идея уже полностью сформирована. Вместо получения информации для доработки решения, заказчики просят лишь проверить предложенную концепцию. Они стремятся получить простое «да» перед началом разработки.

При таком подходе ценность исследовательской деятельности минимальна. Качество решения нельзя измерить бинарной шкалой «да» или «нет», а главная цель исследований — выявить нюансы между этими крайностями.

«Да» и «нет» не заслуживают доверия

Требование подтверждения уже принятых решений через пользовательские исследования хуже, чем полное отсутствие исследований. При получении любого ответа, кроме «это отличное решение», сроки могут быть нарушены. На исследователей может оказываться давление сознательное или нет, чтобы они игнорировали проблемы участников тестирования и сфокусировались только на положительных результатах.

Когда они зациклены на валидации, ответ участника «мне нравится» воспринимается как финальный. Исследователь может даже попросить указать на недостатки, услышав в ответ: «Ничего менять не нужно, всё хорошо». Однако, такой ответ может быть обманчивым. Получить положительный отклик в опросе проще простого, особенно если не требуется компромиссов. Сама формулировка вопросов может подталкивать участников к желаемым ответам.

Тестируемые часто стремятся угодить исследователям, особенно если считают их разработчиками проверяемого продукта. Вместо честного мнения они говорят то, что, по их мнению, хотят услышать.

Фраза «я думаю, люди будут этим пользоваться» — типичный признак того, что участник пытается быть вежливым. Способность представить гипотетического пользователя — не данные, а лишь предположение. Никогда не просите участников представлять действия других людей. Единственный вывод из такого ответа — сам участник не планирует использовать продукт.

Данные об отношении нужно дополнять данными о поведении

Независимо от реакции тестировщика на идею, метод, который основан только на его мнении, имеет ключевое ограничение: люди говорят одно, а делают другое. Они плохо прогнозируют свое будущее поведение, на которое влияют факторы, которые не учитываются в момент опроса.

Даже если участники опроса считают идею подходящей для абстрактного сценария, она может не сработать в реальной ситуации. Задав вопрос о решении, получим ответ об отношении. Для точности нужно собирать поведенческие данные через тестирование прототипов. Но даже они при бинарной валидации могут создать у команды ложное представление.

Тот же подход, сводящий ответы об отношении к «да/нет», может свести поведенческие данные к «пользователи успешно выполнили задачу».

Стремление получить «да» может заставить команду предлагать участникам только простые сценарии. Исследователь же, готовый к глубокому анализу, может проверить провокационные гипотезы и сложные сценарии, получив больше информации о реальных границах.

Бинарная проверка невозможна

Цель исследования — предоставить информацию для принятия решений. Выводы должны быть практичными и вдохновлять на дальнейшие шаги. Бинарный ответ создаёт иллюзию завершенности.

Исследователи, проводящие бинарную валидацию собирают бинарные данные: цитаты и измерения, без понимания причин «да» или «нет», а это тупик. Поэтому команды валидации часто отвечают «да»: однозначное «нет» будет означать, что работа была напрасной.

Гипотеза редко бывает полностью верной или ошибочной, и данные должны отражать эти нюансы. Команды, которые не только отмечают успехи, но и анализируют неудачи, могут извлечь ценные уроки. Они получают полное представление о сильных и слабых сторонах продукта, что позволяет им принимать более обоснованные решения. Такой подход способствует устойчивому и успешному развитию продукта.

Заказчикам проще принять отказ с уточнениями («в данном контексте») или предложениями по улучшению («но если добавить эту функцию»). Руководитель, который использует исследования только для проверки, рискует получить низкую рентабельность или отклонить перспективные решения из-за неверных предположений.

Глубокое понимание сильных и слабых сторон формирует итеративное мышление, которое помогает достичь большей ценности.

Понравилась статья? Жмите лайк или подписывайтесь на рассылку.

А также поделитесь статьей с друзьями в соцсетях.

Команда AskUsers