Существует стандартная общепринятая процедура того, как проводить исследование пользователей. Обычно это происходит примерно так:

  1. Находите пользователей, с которыми можно поговорить
  2. Составляете расписание пользовательских тестов и интервью
  3. Синтезируете полученные результаты в аналитический отчет
  4. Создаете новую функцию
  5. Профильтруйте полученный результат и повторите процесс

Огромное количество информации, которую вы собираете, когда общаетесь со своими пользователями, побуждает вас создавать что-то простое и проверенное. Но эти стандартные методологии могут, на самом деле, усложнить задачу исследования пользователей — определение способов создания лучшего программного обеспечения для ваших пользователей.

Это потому, что-то, как вы проводите исследования, сильно зависит от вопросов, которые вы задаете, и от продукта, который вы создаете.

Вы хотите построить гибкий процесс, который бы развивался с течением времени, при этом сохраняя исходный контекст ваших собранных данных. Вот почему мы собрали несколько наших любимых UX шаблонов, созданных нашим сообществом в Airtable. Мы надеемся, что они станут строительными блоками для ваших собственных систем.

1. Polaris от WeWork: база данных UX исследований для всех

Polaris от WeWork: база данных UX исследований для всех
Знакомьтесь с базой данных Polaris
Самая большая проблема для проведения UX исследований заключается в том, что часто их не используют повторно. Рассмотрим типичный сценарий: вы проводите UX исследование для подготовки к запуску новой функции. После ее запуска отчет затеряется в ящике электронной почты. Со временем люди вообще забудут о нем.

Для борьбы с этой проблемой UX команда фирмы WeWork создала Polaris — базу данных для облегчения обмена информацией, полученной в ходе UX исследований.

WeWork запускает 83 коворкинг-пространства в более, чем 30 разных городах по всему миру. UX исследования не только помогают дизайн-сообществам WeWork, с учетом специфики их географии, но и оптимизируют опыт для каждой локации. Проблема заключалась в получении этой информации остальной командой WeWork. Томер Шэрон — вице-президент WeWork по исследованиям выделяет задачу организации исследований в рамках большой операции: «Многие отделы, команды и люди проводят всевозможные исследования. …Каждый делится своими отчетами, результатами и обновлениями. Никто не понимает ВСЕГО массива собранных данных «.

Чтобы исправить эту проблему, Шэрон и его команда разработали централизованную базу данных исследований, под названием «Polaris», которую любой сотрудник компании мог бы дополнять и использовать для поиска и анализа.

Подход Шэрона к UX исследованию включает в себя разделение аналитических выводов из интервью пользователей и изучение дискретных «атомных единиц», называемых «самородками».

Polaris – базу данных для облегчения обмена информацией от Wework

Форма в Airtable, которую члены команды WeWork могут использовать для отправки исследовательских наблюдений в Polaris. Каждое наблюдение затем классифицируется в соответствии с «вектором опыта», эмоцией, а также местом, где это произошло.

«Самородки» могут быть переданы базе WeWork через онлайн-форму, где затем классифицируются с большим количеством данных связанных с объектом наблюдения.

База данных исследований WeWork

Например, скажем, что член маркетинговой команды хочет увеличить число регистраций, внеся изменения в страницу тарифных планов членства в WeWork. Они могут открыть таблицу «Путешествие» и развернуть запись «Pre-membership», чтобы мгновенно получить доступ ко всем наблюдениям, связанным с регистрацией.

База Polaris компании WeWork была создана для того, чтобы помочь людям разделить и анализировать данные исследований почти бесконечным количеством способов. Это позволяет всем сотрудникам WeWork, а не только исследовательской группе, дополнять данные исследований.

2. Исследование новых фич в Zapier

Фидбек от клиентов- это здорово, но получение этой информации в тиките службы поддержки клиентов или в форме опроса не поможет вам создать лучший продукт. Когда вы запускаете новую функцию, вам нужна возможность получить доступ к фидбеку и быстро определить приоритетность наиболее релевантной информации.

Это проблема, которой платформа автоматизации приложений Zapier занимается постоянно, поскольку она улучшает продукт для более, чем двух миллионов пользователей.

Ознакомьтесь с исследовательской базой новой функции от Zapier
Чтобы исследовать новую функцию, продакт-менеджер Zapier Крис Джоеган разместил форму опроса на странице расценок Zapier. Когда клиент заполняет эту форму, он автоматически заполняет таблицу в Airtable со своей контактной информацией, организацией, согласием стать бета-тестером и т. д.

Zapier Airtable

Эта база данных содержит несколько разных представлений, которые автоматически фильтруют и сортируют записи в соответствии с конкретными критериями. Например, в приведенном выше представлении, отображаются только те пользователи, которые готовы стать бета-тестерами новой функции. Это создает централизованный ресурс, который может использовать исследовательская группа, если она хочет продолжить работу с пользователями Zapier по вопросу новой функции.

3. Простой дизайн для эмоциональных данных в Accela

Получите простой шаблон дизайна для эмоциональных данных здесь.
Одним из преимуществ проведения UX исследований является то, что вы можете тестировать и проверять концепции, прежде чем инвестировать время и деньги в их разработку. У вас часто не будет продукта или даже прототипа, который вы можете протестировать, а это значит, что вам нужно добыть качественную информацию из своих исследований пользователей.

Сара Генри — специалист по вопросам стратегии и дизайна в Accela Software, рассказывает: «Эмоциональные данные — это именно то, о чем вы думаете. Это данные об эмоциях. Они могут включать в себя такие вещи, как уверен ли пользователь в навигации по меню приложения, пользуясь им в первый раз, или чувствует ли участник исследования себя спокойно во время прогулки по общественному пространству».

Эмоциональные данные Accela Software

Чтобы организовать и количественно оценить эти эмоциональные данные, Сара собрала следующую базу в Airtable. Исследовательские инициативы для каждого из продуктов Accela регистрируются в отдельной базе. Каждая таблица базы содержит информацию об участниках; организациях, с которыми Accela сотрудничает; продуктах; членах команды и результатах исследовательских испытаний.

Accela

Это позволяет исследователям быстро выделять и копировать различными способами данные по разным исследовательским продуктам. Создается надежная систему тегов, где исследователь может видеть, какие прототипы более привлекательны для персоны «менеджера» или персоны «сотрудника».

Эта база также помогает исследователям количественно оценить качественные, эмоциональные данные, получаемые ими от проведения исследований пользователей. Исследователи вытягивают описания пользователей из видео и могут количественно классифицировать в соответствии с такими осями, как рейтинг доверия и положительные эмоции.

Сара утверждает: «Используя нашу систему, мы можем быстро оценить, как участники ощущают наши продукты и могут ли они их использовать. И поскольку это база данных, мы можем быстро разделить информацию на части и увидеть, например, какие прототипы более привлекательны для людей, работающих в этой области, или какие более привлекательны для их менеджеров».

Создайте свой собственный шаблон исследования пользователей

Когда вы проводите UX исследование, вы неизбежно вынуждены жонглировать тоннами различных переменных, полученных от пользователей, с которыми вы общаетесь. Вот почему каждый из рассмотренных нами шаблонов отличался от других — они адаптированы к потребностям конкретной организации и проекта.

Чтобы начать создавать свою собственную базу UX исследований, поиграйте с любым из указанных выше шаблонов или найдите больше в нашей галерее шаблонов!