“Cuando la estructura del sitio no coincide con los modelos mentales de los usuarios sobre cómo debe organizarse la información, las personas no pueden localizar lo que necesitan”.
Amy Schade, Yunnuo Cheng and Samyukta Sherugar — Top 10 Enduring Web-Design Mistakes.
Con el desafío definido y habiendo estudiado el contexto con los métodos Benchmarking, Site Map y User Flow de productos potencialmente competidores, es hora de enfocarnos en las personas para las cuales diseñaremos. En las próximas bitácoras y encuentros nos centraremos en metodologías de investigación para relevar información de nuestros usuarios y luego analizaremos la información para sacar conclusiones.
Podrás ir aplicando esas metodologías en tu propio proyecto, para avanzar a las siguientes fases de diseño con un entendimiento sólido de quiénes son nuestros usuarios y usuarias, qué necesitan, qué desean, qué pueden y qué no pueden hacer.
Según Vijay Kumar, autor del libro 101 Design Methods, “conocer bien a las personas puede llevarnos a categorías enteras de nuevos productos, servicios y propuestas de valor que resuelven necesidades concretas y bien definidas de un público determinado.”
“Debemos enfocarnos”, agrega, “en lo que dicen, piensan y hacen para entender a las personas en su totalidad, los problemas que enfrentan, los desafíos que superan y las formas de hacerlo.”
En este punto, es bueno recordar el diagrama que vimos en la primera bitácora y entender dónde estamos:
Una vez trazado el plan de research (qué competidores vamos a analizar, qué público objetivo, qué tipo de metodologías utilizaremos), nos dedicamos a investigar sin juzgar. Estamos “estudiando” a potenciales usuarios y el contexto en el cual podría desenvolverse nuestro producto. Dentro de la etapa DESCUBRIR, estamos en una etapa de divergencia.
Ya tendrás que sacar conclusiones y tomar decisiones sobre qué es importante y qué no. Por ahora enfócate en colectar datos/hallazgos. Por más que sepamos algo (o mucho) del tema que estamos abordando, en esta etapa es crucial que tengamos una mentalidad de principiante o novato para poder absorber la mayor cantidad de data posible y hacernos preguntas —¡no hay preguntas tontas!— que nos ayuden a obtener el material que necesitamos.
Adentrándonos en el User Research
Empecemos por un clásico: la botella de Heinz. Durante cien años la marca vendió ketchup en una botella de vidrio. Para poder servir una porción la mayoría de los usuarios tenían que hacer el mismo ejercicio: tomar la botella, apuntar al plato y agitar hasta que saliera un poco –o demasiado- ketchup.
A finales de los ‘80, la empresa visitó hogares para ver cómo la gente consumía esos productos. “Había un niño de tres años y otro de seis años”, contó luego uno de los investigadores. “Lo que sucedió fue que los niños pidieron ketchup y la mamá lo sacó. El niño de tres años lo agarró él mismo, y la mamá interceptó la botella y dijo: ‘No, no vas a hacer eso’. Se llevó la botella y repartió una pequeña cucharada. Todo fue un fastidio."
Un niño de cinco años consumía un 60% más de ketchup que una persona de 40. Pero los usuarios más importantes del producto no tenían acceso directo a él.
La compañía decidió crear un envase que los jóvenes pudieran controlar. “De lo contrario, el poder parental siempre limitaría los niveles de consumo”, explica esta reseña del caso. Así nació la botella de plástico blando con una boquilla.
Seguramente, Heinz contaba con mucha información fáctica sobre ventas y marketing —en formato de tablas, informes de Power Point o Excel—, pero observar a los/as usuarios/as utilizando un producto nos permite entender dinámicas subyacentes, deseos, motivaciones, y expresiones y, en definitiva, pulir nuestra empatía y tomar decisiones de negocio. ¿Cuánto más dinero hubiese ganado Heinz si hubiese escuchado a sus usuarios antes?
¿Cuanti o Cuali? ¡Las dos!
En la bitácora 3 te presentamos los conceptos generales de por qué es importante hacer un research sólido que tenga claro el objetivo que persigue. Te mostramos también una guía de preguntas que puedes hacerte para elegir los métodos y diseñar el plan de investigación.
El siguiente gráfico muestra la cantidad de métodos que se pueden aplicar en función de las necesidades que tenemos en nuestro proyecto:
Figura 1: Mapa de métodos de user research. Fuente: Nielsen Group.
El ejemplo de Heinz refleja cómo los métodos cualitativos y los cuantitativos se complementan: no se trata de unos o los otros, sino de trazar un plan que complemente datos cuantitativos con información cualitativa para crear un caso de investigación más robusto.
El autor propone una tabla que resume cuándo usar cada método en las distintas etapas del desarrollo de un producto:
EtapaEstrategizarEjecutarEvaluarObjetivo
Inspirar, explorar y definir nuevas oportunidades y opciones
Informar y optimizar diseños para reducir riesgos e incrementar usabilidad
Medir la performance del producto contra sí mismo u otros competidores
Métodos
CUANTITATIVOS & CUALITATIVOS
principalmente CUANTITATIVOS
CUANTITATIVOS
Observaciones (estudio cualitativo de lo que hacen los/a usuarios/as)
Encuestas (estudio cuantitativo y/o cualitativo de lo que dicen los usuarios)
Observaciones: pasando desapercibidos/as
La observación es el proceso de recopilación de información sobre los usuarios en su entorno. Es un trabajo etnográfico, centrado en estudios a largo plazo que pueden abarcar semanas, meses o incluso años. La observación puede ser directa, con el investigador presente durante la tarea, o indirecta cuando la tarea se ve por algún otro medio. Por ejemplo, una grabación.
Es un método útil cuando empezamos con la especificación de requisitos del usuario para obtener datos cualitativos. También sirve para estudiar tareas y procesos ejecutados. Nos permite ver lo que los usuarios hacen en contexto y centrar la atención en áreas específicas de interés. La observación indirecta captura la actividad que de otro modo habría pasado desapercibida o no registrada.
Tienes que tomar en cuenta que este método puede ser molesto y que los usuarios podrían actuar distinto ante la presencia de un observador. Para reducir ese riesgo son muy importantes las habilidades interpersonales del observador.
La observación participante
Este artículo propone como ejemplo el caso de un investigador que, para mejorar el proceso de aprendizaje, quiere conocer cómo los estudiantes extranjeros usan la tecnología. En estos casos, el investigador puede elegir usar la observación participante: se inscribirse en un curso de idiomas extranjeros y lo toma como un estudiante común. Incluso interactúa y tiene conversaciones con los estudiantes.
La observación participante, define este trabajo académico, es “un proceso para establecer relación con una comunidad y aprender a actuar al punto de mezclarse con la comunidad de forma que sus miembros actúen de forma natural, y luego salirse de la comunidad o del escenario para sumergirse en los datos, comprender lo está ocurriendo y escribir acerca de ello”.
Paralelamente a eso, deberá tomar nota sobre lo que observa y todas las situaciones que experimenta sus compañeros. Además, debe anotar el uso de la tecnología y cualquier información que considere útil para la investigación.
La observación participante tiene varios grados y tipos según cómo el investigador se vincule con su(s) objeto(s) de estudio. En todos los casos, va a permitir que la investigación tenga perspectiva más precisa del grupo.
El método va a permitir reunir “información detallada de comportamientos, intenciones, situaciones y eventos del grupo para hallar nuevas hipótesis y mejores resultados”. Nos va a ofrecer una gran cantidad de datos cualitativos útiles para la investigación, y nos va a ayudar a descubrir problemas a los que de otra forma no hubiésemos llegado.
Como desventaja, tenemos que ser conscientes de que una observación participante llevada a fondo nos va a insumir una gran cantidad de tiempo. Y que la observación participante, sobre todo cuando las personas investigadas no son conscientes de nuestro rol, nos puede plantear dilemas éticos de todo tipo. Por ejemplo, ¿qué hacemos con la información sensible que se nos confía sin saber que estamos haciendo trabajo de campo? La respuesta dependerá del caso que estemos investigando y del tipo de información que hayamos conseguido.
¿Cómo se hace una sesión de observación?
Primero tenemos que establecer los objetivos y los requisitos de la información que estamos buscando. ¿La cobertura debe ser amplia o profunda? Es muy importante decidir qué sucederá con el producto final de este proceso y adaptarlo a los requisitos del Product Owner del producto.
Luego establecemos los tiempos, lugares y personas que serán observadas. Y decidimos que técnica vamos a usar para hacer el registro. ¿Confiaremos en notas escritas a mano? ¿Usaremos audio, video o registro fotográfico? Hay que tomar en cuenta que mientras más completo sea el registro, más tiempo tomará analizarlo.
Si tenemos que hacer observaciones de usuarios que van a un supermercado para usar cupones de descuento, lo más probable es que debamos estar en el lugar en los horarios y días que más recurrencia tengan (o al menos en los momentos en los que concurra la mayor cantidad de personas que conforman nuestra muestra). De muy poco nos puede servir ir en horario laboral o muy temprano por la mañana si buscamos estudiar a personas que trabajan full-time.
Es importante analizar lo antes posible y con el resto del equipo la información que recolectemos para tener más puntos de vista sobre el análisis y detectar inconsistencias o diferencias. Podemos hacer primero una bajada rápida para no olvidar detalles ni confundirlos si fuéramos a hacer más de una observación en el mismo dia. Si hacemos entrevistas, es recomendable no hacer más de dos observaciones por día. ¡Recuerda que aún no deben sacar conclusiones! Compartir hallazgos con el equipo es simplemente compartir lo que escucharon y vieron sin hacer juicios de valor.
Cuando analicemos los datos es muy importante tener en cuenta los sesgos producidos por los cambios en el comportamiento de los/as usuarios/as al sentirse observados/as. Si se diseña para un público amplio, no se puede extrapolar completamente el comportamiento de la muestra a todos los usuarios. Hay que complementar la observación con información adicional y otras técnicas.
Encuestas: un arte con una metodología detrás
Esta es una encuesta que casi todos/as conocemos. Nos hace valorar un servicio puntual -un viaje en Uber- de una forma fácil, rápida y conveniente. Los researchers también pensaron dos formas de maximizar las respuestas:
Si puntúas por debajo de 5, te preguntan en qué pueden mejorar y te dan opciones pre armadas para que no tengas que escribir,
Te ofrecen dar reconocimientos y propinas y te dan opciones para que elijas por qué lo haces.
Muchos sitios están interesados en entender cómo lo están haciendo y obtener información en tiempo real.
Las encuestas pueden usarse para tener feedback, pero también para conseguir data durante la investigación cuando aún ni creamos nuestro producto. Tienen la ventaja de que pueden hacerse online y enviarse a múltiples destinatarios con un solo click. Son una herramienta de recolección rápida y sencilla sobre lo que dicen usuarios actuales y potenciales.1
Tenemos que tener cuidado al momento de elaborarlas: si no las hacemos bien pueden llevarnos a una colección de datos no fiable.
El diseño de la encuesta empieza por tener claros los objetivos de la investigación. ¿Qué queremos saber sobre los/as usuarios/as? ¿Qué información relevante queremos recopilar? Con esto definido, podemos pasar a diseñar la encuesta, que consta de lo siguiente:
Definir los criterios demográficos de los participantes que necesitamos es una tarea que siempre produce dolores de cabeza. ¿Cuantás encuestas son suficientes? No hay una sola respuesta: este trabajo, por ejemplo, señala que la cantidad de encuestados que necesitemos depende de los problemas que necesitamos investigar. Si nuestro objetivo es identificar grandes problemas -también conocidos como rocas grandes, frutas que cuelgan más bajas- con una muestra de cinco personas será suficiente.
Si queremos ir más allá de eso y queremos, por ejemplo, optimizar varios flujos de trabajo, elija tamaños de muestra más grandes. Hay varias fórmulas para calcular cuántas encuestas son necesarias para que nuestras encuestas sean representativas.
Aquí, por ejemplo, hay una calculadora online para hacer un cálculo aproximado según las variables de nuestra investigación. También deberemos definir los aspectos demográficos (edad, sexo, raza, educación, estado civil, empleo e ingreso) y qué de esa información será relevante para nuestro trabajo.
Seleccionar la herramienta para hacerla (en la card ‘Herramientas’ te presentamos las más usadas).
Diseñar las preguntas. Existen dos tipos:
VentajasDesventajasAbiertas: no hay opciones seteadas, sino que el/ la participante puede escribir lo que quiera en un determinado espacio.
- Proveen más detalle
- Ideales cuando necesitas ideas o no limitar las respuestas de los participantes
- Analizar las respuestas lleva mucho más tiempo que en preguntas cerradas
- Es más probable que obtengas menos respuestas
Cerradas: los/las participantes tienen un número fijo de posibles respuestas sobre las que elegir (Sí/No, opción múltiples, checkboxes, etc.)
- Analizar las respuestas lleva menos tiempo
- Permiten sacar conclusiones numéricas de rápida interpretación
- Es más probable que obtengas más respuestas
- Limitan las posibles respuestas de participantes
- No descubres el por qué detrás de una respuesta sino simplemente un número
En el diseño de una encuesta sugerimos que utilices una combinación de ambos tipos. Si quieres saber qué opinan las personas sobre el producto X, podrías incluir las siguientes preguntas, que te darían un entendimiento más robusto:
“¿Usaste alguna vez el producto X?” (pregunta cerrada Sí / No)
“¿Qué te pareció?” (pregunta cerrada con 5 opciones, desde Muy malo a Excelente)
“¿Podrías escribir un tweet acerca de esa experiencia?” (pregunta abierta que pide al usuario explicar qué le pasó de manera breve)
Si en el análisis cuantitativo vamos a preguntar cuánto ketchup está saliendo del envase, en el cualitativo vamos entender cómo se sienten los usuarios con ello. ¿Tienen las papas suficiente salsa? La respuesta -casi siempre- nos sorprenderá. Estar abiertos a esa sorpresa es parte del secreto para una buena investigación de usuarios.
También puedes tornar una respuesta cuantitativa en información cualitativa que simplifique el entendimiento tanto para el participante como para quien analiza las respuestas:
Diseñar el marco global de la encuesta: explicación general, división de las preguntas en bloques, descripción de cada bloque, etc.
Definir la información que le vamos a dar al participante (tiempo que le va a llevar hacerla, en qué bloque está, tiempo que le falta terminar, etc.).
Cuando diseñes una encuesta, puedes usar esta pequeño checklist para saber que vas por buen camino:
Elabora preguntas claras y relevantes a tu objetivo de estudio
Las preguntas son relevantes para el objetivo de investigación y de proyecto que tengo.
Las preguntas son claras y no generan confusión (es bueno chequearlo con amigos/as, compañeros/as de trabajo, familiares, antes de enviarlas)
No hay preguntas con negativos dobles (tal como ilustra este ejemplo):
Las preguntas no orientan la respuesta (ej.: “¿No es cierto que el transporte público de Madrid no funciona bien en horas pico?”. Este ejemplo condiciona la respuesta del participante, por ende genera un sesgo innecesario).
No hay dos conceptos en una misma pregunta (ej.: “¿Cuántas veces por semana compras zapatos y camisas?”).
No hay preguntas que se superponen (en el siguiente caso, para alguien que tiene 24 años de edad, hay 2 opciones):
Organiza las preguntas
Empieza y termina con preguntas fáciles de responder, en el medio pueden venir las más complejas.
Agrupa por categorías que tengan una coherencia lógica.
Opciones de respuestas
Todas las preguntas que tienen escalas cualitativas, están balanceadas (usar un número igual de opciones positivas y negativas, esto se relaciona con la probabilidad. Con 4 opciones, el índice natural sería del 25% por respuesta, por lo tanto, si tenemos más opciones positivas que negativas, aumentaría las posibilidades de obtener comentarios positivos).
Hay respuestas “No sé” o “No aplica” o “Ninguna de las anteriores” cuando corresponde.
Hay respuestas de tipo Cerrada y Abierta.
Antes de enviar la encuesta
La probé con amigos o familiares
En algún lugar explico por qué estoy haciendo esta encuesta
En algún lugar explico qué haré con los resultados
Maximiza las posibilidades de participación
¿Debo incluir un incentivo? (monetario o de producto)
Sé cuánto tiempo aproximado lleva y lo comunico de manera clara a los participantes (enfócate en el tiempo más que en la cantidad de preguntas).
