UX 연구를 무시하기 어렵게 만드는 방법 — Smashing Magazine

경력 초기에는 아무것도 믿지 않았습니다. 논쟁에서 승리하다 강력하고 편견 없는 연구보다 더 효과적입니다. 확실히 사실은 그 자체로 말해준다고 생각했습니다.

충분한 데이터, 충분한 증거, 사용자가 어디에서 어려움을 겪고 있는지에 대한 충분한 명확성을 확보한다면, 일단 모든 것을 확보하고 제시하면 그것만으로도 확실히 사람들의 생각, 마음, 신념이 바뀔 것입니다. 그리고 가장 중요한 것은 모든 사람이 보고, 이해하고, 감사하고 헌신하는 데 도움이 될 것입니다. 무엇을 해야 합니까?.

글쎄요, 꼭 그렇지는 않습니다. 실제로 데이터가 강력하고 클수록 더 큰 가능성이 있습니다. 질문. 그리고 거기에는 종종 행 사이에 남겨지는 타당한 이유가 있습니다.

연구는 내부 결함을 증폭시킵니다.

수년에 걸쳐 나는 비즈니스가 실패하는 곳, 고객이 어려움을 겪고 있는 곳, 팀이 흔들리는 곳, 그리고 긴급 처리 필요합니다. 그것은 바로 거기에, 눈에 띄게, 명확하고, 시끄럽고, 분명하게 있었습니다.

그러나 너무 명확하기 때문에 반사되어 잘못된 위치의 모든 날카로운 모서리와 잘린 모서리를 증폭시키는 경우가 많습니다. 내부 결함을 반영하고, 잘못된 가정그리고 실패한 프로젝트 — 그 중 일부는 확보된 예산, 대규모 프로모션, 승인된 인원수로 몇 년 전에 승인을 받았습니다. 그들에게 질문하는 것은 의미한다 권위에 의문을 제기하다그리고 종종 그것은 힘든 길입니다.

밝혀진 바에 따르면, 강력한 데이터는 정보를 수집하는 데 매우 효과적입니다. 불편한 진실 대부분의 회사는 실제로 인정하고 싶어하지 않습니다. 그렇기 때문에 연구가 때때로 “불필요”하다고 간주되거나 사용자에게 접근할 수 없는 이유입니다. 큰 목소리 항상 큰 논쟁에서 승리하세요.

따라서 큰 회의에서 많은 열의와 진지함, 열정을 담아 데이터를 제시하더라도 의문을 제기하고 의심하고 설명할 것입니다. 결점 때문이 아니라 희망, 변화에 대한 거부감, 그리고 여러 겹의 노력 때문입니다. 내부 정치.

이는 누군가가 문제에 대해 우려를 제기하는 상황에서 가장 생생하게 나타납니다. 타당성과 정확성 연구의. 솔직히 말해서 누군가는 틀리고 누군가는 옳다는 것이 아닙니다. 두 당사자 모두 우연히 바로 다른 방식으로.

데이터가 일치하지 않을 때 해야 할 일

우리 모두는 데이터가 항상 이야기를 전달한다는 말을 들었습니다. 그러나 그것은 결코 단 하나의 이야기가 아니다. 사람들은 복잡하기 때문에 단지 숫자만 보고 그들에 대한 구체적인 진실을 지적하는 것만으로는 충분하지 않습니다.

데이터가 일치하지 않는다고 해서 둘 중 하나가 틀렸다는 의미는 아닙니다. 바로 그거야 서로 다른 관점 아직 완성되지 않은 전체 이야기의 다른 부분을 공개합니다.

디지털 제품에서는 대부분의 스토리에 2면:

• 정량적 데이터 ← 무엇을/언제: 규모에 따른 행동 패턴.
• 정성적 데이터 ← 이유/방법: 사용자 요구와 동기.
• ↳ Quant는 일반적으로 분석, 설문 조사 및 실험에서 비롯됩니다.
• ↳ Qual은 테스트, 관찰, 개방형 설문조사를 통해 탄생합니다.

위험을 회피하는 팀은 위험을 과대평가합니다. 큰 숫자의 무게 정량적 연구에서. 사용자는 자신에게 중요한 문제의 빈도와 심각도를 과장합니다. Archana Shah가 지적했듯이 디자이너는 사용자의 생각에 푹 빠져 있습니다. 자신감 있는 반응 사람들이 말하고 행동하는 것을 종종 과대평가합니다.

결국, 서로 다른 팀에서 수집되는 데이터는 서로 다른 그림을 그려냅니다. 그리고 그런 일이 발생하면 우리는 해야 합니다. 화해하고 삼각측량을 하라. 전자를 사용하면 누락된 내용, 생략된 내용, 간과된 내용을 추적합니다. 후자의 경우, 우리는 데이터 교차 검증 — 예를 들어 데이터의 양적/양적 스트림 쌍을 찾은 다음 이를 함께 클러스터링하여 거기에 무엇이 있고 무엇이 누락되었는지 확인하고 거기에서 탐색합니다.

모든 것이 준비되고 데이터 충돌이 해결되었음에도 불구하고 강력한 주장을 펼치려면 여전히 한 가지 작업을 더 수행해야 합니다. 존나 좋은 이야기.

사실이 논쟁을 이기는 것이 아니라 이야기가 이깁니다

연구가 전부는 아닙니다. 사실은 논쟁에서 승리하지 못합니다 — 강력한 이야기는. 그러나 스프레드시트로 시작하는 스토리가 항상 영감을 주거나 효과적인 것은 아닙니다. 어쩌면 문제가 주목을 받을 수도 있지만 해결책으로 이어지지는 않습니다.

그 큰 이사회 회의에서 제가 가장 먼저 하려고 하는 일은 다음과 같은 점을 강조하는 것입니다. 우리를 하나로 묶는 것 — 당면한 주제와 관련된 목표, 원칙 및 약속을 공유합니다. 그런 다음 새로운 데이터가 어떻게 나타나는지 보여드리겠습니다. 확인하거나 맞서다 우리가 해결해야 한다고 믿는 특정 문제에 대한 우리의 약속.

데이터의 품질에 대한 질문이 들어오면, 나는 그것이 데이터의 품질이라는 것을 보여줘야 합니다. 화해하고 삼각관계를 이루었다 이미 다른 팀들과도 논의 중이었습니다.

좋은 이야기에는 가슴 아픈 결말이 있습니다. 사람들은 볼 필요가 대안적인 미래 데이터를 신뢰하고 받아들이는 것, 그리고 데이터에 전념할 수 있는 명확하고 안전한 경로입니다. 그래서 저는 항상 변화를 주도할 것이라고 믿는 옵션과 솔루션을 제시하고 그 뒤에 있는 의사 결정을 설명하려고 노력합니다.

그들은 또한 이 먼 미래가 손이 닿는 곳에비록 일정이 빡빡하거나 자원이 제한되어 있더라도 해낼 수 있다는 것입니다.

그리고 좋은 이야기는 또한 실행 가능하고 설득력 있는 이야기를 제시합니다. 공유된 목표 사람들이 모여서 헌신할 수 있는 것입니다. 이상적으로 이는 자신과 팀에 직접적인 이점이 있는 것입니다.

이것이 제가 큰 프레젠테이션을 할 때 항상 염두에 두려고 노력하는 이야기의 구성 요소입니다. 그리고 실제로 데이터는 출발점하지만 효과적이려면 그것을 둘러싼 이야기가 필요합니다.

마무리

실제 사람들이 고심하는 실제 문제를 발견하고, 가혹한 연구 현실에 직면하는 것보다 더 실망스러운 것은 없습니다. 신뢰받지 못하고 있다 또는 가치.

우리 모두는 전에 거기에 가본 적이 있습니다. 당신이 할 수 있는 가장 좋은 일은 준비하다: 당신을 뒷받침할 강력한 데이터가 있고, 양적, 질적 연구를 모두 포함해야 합니다. 가급적이면 실제 고객의 비디오 클립을 사용하세요. 실행 가능한 미래 손이 닿는 것 같습니다.

때로는 아무것도 바뀌지 않을 때도 있습니다. 뭔가 고장나. 그리고 때때로, 그런 일이 일어났을 때 준비가 되어 있지 않으면 그것에 대해 할 수 있는 일이 많지 않습니다.

“데이터는 마음을 바꾸지 않으며, 사실은 싸움을 해결하지 않습니다. 답을 얻는 것은 학습과 동일하지 않으며, 확실히 증거에 기반한 결정을 내리는 것과 동일하지 않습니다.”

—에리카 홀

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유용한 리소스

• “이해관계자가 앉아서 조치를 취할 수 있도록 연구를 발표하는 방법”, 작성자: Nikki Anderson
• “데이터가 일치하지 않을 때 해야 할 일”(Subhasree Chatterjee, Archana Shah, Sanket Shukl 및 Jason Bressler 저작)
• Raschin Fatemi의 “혼합 방법 UX 연구”
• “혼합 방법 연구를 위한 단계별 프레임워크”, Jeremy Williams 저
• Ben Wiedmaier의 “혼합 방법에 대한 궁극적인 가이드”
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유용한 도서

• 충분한 연구에리카 홀
• 효과적인 설문조사 설계캐롤라인 자렛
• 품질 설문조사 질문 디자인하기쉴라 B. 로빈슨

(yk)