Desk research: a mit, miért és hogyan

mi az asztali kutatás?

az asztali kutatás a másodlagos kutatás másik neve. Általánosságban elmondható, hogy kétféle kutatási tevékenység létezik: elsődleges kutatás (ahol kimegy és felfedezi a dolgokat); és másodlagos kutatás (ahol áttekinti, hogy mások mit tettek). Az asztali kutatás nem az adatgyűjtésről szól. Ehelyett az asztali kutatást végző felhasználói kutatóként az a szerepe, hogy áttekintse a korábbi kutatási eredményeket a terület széles körű megértése érdekében.

miért desk kutatás?

mielőtt tereplátogatást végezne, prototípust fejlesztene, használhatósági tesztet futtatna, vagy bármilyen olyan projektbe kezdene, amelyet felhasználóközpontúvá szeretne tenni, érdemes megnézni, hogy az emberek mit tettek a múltban, ami a termék domainjéhez kapcsolódik. Bár nem valószínű, hogy bárki elvégezte volna a tervezett pontos kutatási tevékenységet, valaki szinte biztosan megpróbálta megválaszolni a kapcsolódó kérdéseket. A kutatás áttekintése a leggyorsabb és legolcsóbb módja a domain megértésének.

az irodai kutatás elvégzése kritikus első lépés, legalább három okból:

• ha nem tudod, mi történt korábban, akkor nem fogod tudni, mikor fedeztél fel valami újat.
• hitelesnek fog hangzani, ha szemtől szemben áll a felhasználókkal és az érdekelt felekkel. Ha még nem tette meg ezt a “kellő gondosságot”, akkor hülye vagy irreleváns kérdéseket tesz fel, és a résztvevők rövidre vághatják a munkameneteket.
• az előkészítő kutatás elmulasztása tiszteletlenség a résztvevők idejével szemben. Lehet, hogy kevesebb, mint egy óra a felhasználó a rendszer. Tényleg azt akarja, hogy az idő felét pazarolja a domain-problémák megértésével, amelyeket máshol is lefedhetett volna?

hogyan közelíti meg az asztali kutatást?

ezen a ponton sok felhasználói kutató azt mondta nekem, hogy egy bleeding edge tervezési projekten dolgoznak, így nincs asztali kutatás. Általános tévhit, hogy nincs kutatás.

tapasztalatom szerint szinte mindig van valami, amire építeni lehet. Itt van egy megközelítés, amit megteszek, hogy megtaláljam. Segít koncentrálni, de arról is gondoskodik, hogy emlékszem, hogy ellenőrizzem az összes lehetséges zugot, ahol a releváns kutatási eredmények rejtőzhetnek.

a Venn-diagram leírja a használat kontextusát: a felhasználókat, a céljaikat és a környezeteket, ahol a művelet történik. A legjobb fajta kutatás az, ahol mindhárom dimenzió átfedésben van: helyszíni látogatások, amelyek arra összpontosítanak, hogy a felhasználók megpróbálják elérni céljaikat a kontextusban. Ez a fajta kutatás annyira specifikus és releváns a projekt számára, hogy nehéz lehet megtalálni, ezért ne csüggedjen, ha ezen a területen nem tud semmit bekapcsolni.

de potenciálisan hasznos kutatások vannak a Venn-diagram átfedésének más területein. Ez három nagy területre esik:

• kutatás a felhasználókról és céljaikról, de ez nem összefüggésben történt. Ez a fajta kutatás felmérések, ügyfélinterjúk és fókuszcsoportok formájában valósul meg.
• kutatás, amely a rendszer által támogatott célokat és a környezetet célozza meg, de nem sokat mond el nekünk a felhasználókról. Ilyenek például a call center vagy a webanalitika.
• kutatás, amely információkat tárt fel a felhasználókról a környezetükben, de nem biztos, hogy megfelel a rendszer által támogatott céloknak. Ez olyan csapatok terepi kutatásának formáját ölti, akik ugyanolyan típusú felhasználók számára terveznek terméket, de különböző igények kielégítésére.

az ilyen jellegű kutatások legvalószínűbb helye a saját szervezetén belül található. De fel kell készülnie az ásásra. Ennek oka az, hogy a kutatási eredményeket, különösen az agilis projektekkel kapcsolatban, gyakran kidobási melléktermékként kezelik, amelyek egy adott projektre vonatkoznak. Az eredményeket nem osztják meg a tervezőcsapaton kívül, hanem általában röpke megjelenést mutatnak a kutatási falon, vagy valaki e-mail postaládájába temetik. Még akkor is, ha a kutatási eredményeket leírják, és még akkor is, ha a jelentést valahol archiválják, az emberek általában nem tudják, hogyan kell megtalálni. A szervezetek általában nem tudnak közös tudástárat létrehozni, és ritkán tanítják meg a személyzetnek, hogyan kell használni az intranetet, vagy hol találhatók a múltbeli jelentések. Ezeknek az akadályoknak az eredménye, hogy a vállalatok időt és pénzt pazarolnak, vagy már létező kutatásokat végeznek, vagy rossz kutatási kérdéseket tesznek fel.

tehát a szervezeten belül:

• beszéljen az érdekelt felekkel. Ismerje meg a termék tulajdonosát, és értse meg céljait, jövőképét és aggodalmait.
• vizsgálja meg a call center analytics vagy a web analytics szolgáltatást (ha van meglévő szolgáltatás).
• beszéljen a front line-nal, az ügyfél olyan emberekkel szemben, akik jelenleg kapcsolatba lépnek a felhasználókkal.

miután lefedte az átfedés területeit, a következő lépés az, hogy általánosabb információkat keressen a felhasználókról, arról a környezetről, amelyben a rendszert használni fogják, valamint arról, hogy a rendszer milyen célokat támogat.

• milyen kutatásokat végeztek a felhasználókkal, még akkor is, ha ez nem közvetlenül kapcsolódik a céljaikhoz a rendszer használata során?
• milyen kutatásokat végeztek a rendszer által támogatott célokról, még akkor is, ha a kutatást egy másik felhasználói csoporttal végezték?
• milyen kutatások folynak arról, hogy milyen környezetben várható a rendszer használata (a környezet a hardvert, a szoftvert, valamint a fizikai és társadalmi környezetet jelenti, amelyben a rendszert használni fogják).

ebben a lépésben hasznosnak találja:

• tekintse át a kormányzati szervezetek által végzett meglévő kutatásokat.Az Egyesült Királyságban a Nemzeti Statisztikai Hivatal rengeteg információval rendelkezik a polgárokról, amelyek hasznosak lehetnek a felhasználók megértéséhez, például az internethasználókkal kapcsolatos demográfiai adatok, a fogyasztói trendek és az online kiskereskedelmi értékesítéssel kapcsolatos tények az Egyesült Királyságban
• az illetékes jótékonysági szervezetek által végzett kutatások áttekintése. Például, ha újfajta eszközt fejleszt ki a cukorbetegek cukorszintjének mérésére, akkor könyvjelzővel kell ellátnia a Diabetes UK által végzett kutatást. Az olyan webhelyek, mint a Charity Choice, lehetővé teszik, hogy több száz különböző jótékonysági szervezetet Böngésszen és keresse meg, így legalább egy relevánsnak kell lennie.
• Keresés a Google Scholar-ban, hogy megtalálja az egyetemek által végzett releváns kutatásokat. Bár lehet, hogy nehezen értékelik az árnyalatok bizonyos tudományos érvek, akkor mindig használja ezt az utat, hogy megtalálja a kutató elérhetőségeit, és nekik egy hívást.
• ha a rendszert munkahelyi környezetben fogják használni, tanulmányozza az interjúkat a karrier webhelyeken. Például a Guardian karrier szekciója interjúkat készít tetováló művészekkel, törvényszéki tudósokkal és királyi inasként dolgozó emberekkel, így esélye van arra, hogy valamilyen kontextust kapjon bármilyen munkakörre, amelyre a rendszere irányul. Érdemes megnézni a The Guardian” What I ‘m Really Thinking” című sorozatát is.

a kutatás minőségének megítélése

a kutatás minőségének megítélése önmagában egy egész cikk. Szerencsére Philip Hodgson irányelvei a fogyasztói kutatási jelentések felülvizsgálatára vonatkoznak.

csak egy dolgot tennék hozzá Philip irányelveihez. Óvakodj a kutatás elutasításától csak azért, mert néhány évvel ezelőtt történt. A kutatásban új emberek gyakran elkövetik azt a hibát, hogy olyan kutatási jelentéseket néznek meg, mint oly sok joghurt egy hűtőszekrényben, ahol az eladási dátum lejárt. Csak azért, mert néhány évvel ezelőtt történt, ne gondolja, hogy már nem releváns. A legjobb kutatások általában az emberi viselkedésre összpontosítanak, és ez nagyon lassan változik.

érdekli ez a téma?

tudjon meg többet a 3 napos, felhasználói élmény merülési szemináriumunkon.

a szerzőről

Dr. David Travis (@userfocus) 1989 óta végez Néprajzi terepkutatást és termékhasználati teszteket. Három könyvet tett közzé a felhasználói élményről, köztük a Think Like A UX kutatóról. Ha tetszik a cikkei, élvezheti az ingyenes online felhasználói élmény tanfolyamát.