Mit csinál a kvantitatív UX researcher?

A design kutatás valamint a design researcher, a UX researcher szakmák már jól ismertek és jobb helyeken integráns részei a szervezeteknek, azonban a kvalitatív kutatásokon túl is van élet, ami külön szerepet kívánhat meg. 

Korábban már egy cikkben hosszasan fejtegettem, hogy a UX kutató/design kutató egy szakma, aminek megvan a saját a karrier lépcsője, a saját hercehurcája, mint bármilyen másik szakmának a világon. 

Azt a tényt, hogy a design research egy diszciplína már sokan tudják, azzal is egyre többen vannak tisztában, hogy a researcher egy külön role is lehet. A kép viszont tovább bonyolódik, ha a kutatókat annak mentén is specializációkra bontjuk, hogy a kvalitatív vagy éppen a kvantitatív ágon mozognak. 

Máshonnan közelítve nem különösebben meglepő jelenséggel állunk szemben, ahogy designerből is van egy rakás specializáció – például UI designer, content designer, service designer, business designer – úgy a research óriási scopeja is logikusan tagolódik. 

Miért született meg a kvant UXR szerep? 

Hagyományosan a human-centered design és az abból kinőtt szakmák a kvalitatív kutatásokra építenek erősebben – jobbára interjú és megfigyelés alapú módszerekre -, míg a kvantitatív kutatások aránya valamelyest korlátozottabb szokott lenni a gyakorlatban.

Pedig ha már a solution spaceben tart a projekt azaz létező szolgáltatásaink, megoldásaink vannak, amelyeknek a felhasználói élményét kívánjuk javítani –  felértékelődik a kvantitatív adatok szerepe. 

Tudni akarjuk, hogy milyen a felhasználói élmény és ha ezzel kapcsolatban bizonyosságra akarunk jutni, kvantitatív kutatások irányába is kell mozdulni. Ennek a jelentősége olyan nagy bizonyos termékcsapatoknál, hogy külön kutató szerep jött létre, a kvantitatív UX researcher, vagy rövidebb nevén a kvant UXR. 

Ami engem illet már sok éve foglalkoztat, hogy lehet összekapcsolni a kvantitatív és a kvalitatív kutatásokat, amennyire a lehetőségek engedték képeztem is magam data science téren. Sokáig nem találtam az összekötő kapcsot az adattudomány és a design között, mígnem nemrégiben elolvastam a “Quantitative User Experience Research” című könyvet, ami által minden a helyére került. 

A könyv szinte az összes aspektusát átveszi a kvant UXR-ségnek, talán csak programozni nem tanít meg. Mindenesetre az olvasottak alapján igyekszem megfogalmazni mi is ez a szerep, és mit várhatunk egy kvantitatív UX kutatótól. 

Mi az a kvantitatív UX research?

A kvantitatív UX kutatás empirikus módszerekkel, például surveyk és/vagy log data analízisek kombinációjával igyekszik felhasználó-központú üzleti kérdésekre választ találni. 

A felhasználó-központúság itt fontos kitétel – mint látni fogjuk megkülönböztető jegy a data scientistekkel szemben -, az ugyanis a kvant UXR működésének az alapja, hogy elsősorban az emberekre és az emberek által generált viselkedési és attitűd adatokra összpontosít.

Olyan kérdésekre keresi a választ a kvant UXR, mint:

• Mit csinálnak a felhasználók? 
• Mik a céljaik? 
• Mi frusztrálja őket? 
• Hogyan tudunk értéket biztosítani számukra technológiával?
• Milyen percepciója van a különböző technológiákkal, megoldásokkal kapcsolatban az embereknek? 
• Hogyan hatnak a különböző elképzelések/designok az emberek gondolkodására és viselkedésére? 

A Facebook kvant UXR-ei például ilyen kérdésekre keresik a választ:

• Mi a leggyakoribb oka annak, hogy az emberek felkeresik a Facebookot?
• Milyen típusú videotartalmak a legfontosabbak az emberek számára?
• Milyen motivációk miatt és kontextusban nyitják meg a Facebook alkalmazást?

Tehát  a kvantitatív UX kutatók a skilljeikkel azt vizsgálják, hogyan viselkednek az emberek miközben egy terméket vagy valamilyen technológiát használnak. Mindez pedig hatással lehet egy termék stratégiájára, designjára és a fejlesztésére is. 

A kvantitatív UX research és a” klasszikus design kutatás” által valósulhat meg a multi-dimenziós megértés.

Milyen skilljei vannak a kvant UXR-nek?

A kvant UXR-ek változatos háttréből érkeznek – bár elég jellemző az akadémiai  – abban viszont egyetértés van, hogy milyen hard skillek kellenek az eredményes működéshez. Ez a venn diagram jól írja le a lényeget:

Egyszerű, de mégis felhívja a figyelmet egy fontos dologra: tudás a statisztikában és a programozásban nem elegendő. A UX kutatással kapcsolatos tudás és tapasztalat ugyanannyira fontos.

Ami az előbbi két területet illeti a kvant UXR-ek sokféle toolt, és nyelvet használnak, R-t, Pythont vagy hasonlót az adatelemzéshez. Az SQL is alapnak tűnik, az adatbázis querykhez. A kérdőívezéshez saját toollal, vagy 3rd party megoldással dolgoznak.

A programozást tehát nem nagyon lehet megúszni, de nem is célszerű. Az adatok, amikkel a kvant UXR-ek dolgoznak nem kifejezetten rendezettek, szisztematikus munkát igényel a tisztítás és az elő feldolgozás. A programozás sokat segít abban, hogy a „messy adat készletekkel” hatékonyan tudjunk dolgozni. Másrészt a programozási skilljei nagyban kitágítják bármilyen adat elemző szakember lehetőségeit.

Végül azt is megemlíteném, hogy a kvant UXR-ek is specializálódnak, – tovább bonyolítom a képet – a legtipikusabb a survey scientist, de jellemző még metrics specialist, vagy a large-scale data modeler. 

Kvant UXR vs Data Scientist

Az eddigiek alapján joggal gondolhatnánk, hogy a kvant UXR az egy data scientist. Ez nem teljesen alaptalan feltételezés, egyesek szerint a kvantitatív UX research a data science alhalmaza, azaz data science skilleket alkalmazunk a UX kutatásban. Habár ez technikailag igaz, ettől árnyaltabb a kép.

A kvant UX research abban különbözik az adattudománytól, hogy különös hangsúlyt fektet a desing research-re és a primer kutatásokra, humán alanyokkal, általában egy UX szervezet részeként. Ezek közül egyik sem igaz általában az adattudományra, mégis drámaian befolyásolják a kvant UXR-munka jellegét.

User szándék vs user cselekvés

Az előzőekben kifejtett data science vs kvant UX kutatás kapcsán egy érdekes aspektus lehet a user szándék és cselekvés közti különbség, mert az sok mindenre hatással van, a UX kutatókat jobban foglalkoztatja az előbbi, az adat tudósokat pedig az utóbbi érdekli.

A felhasználói cselekvések, action-ök leírják, hogy mi történik például, hogy hányszor kattintottak valamire, milyen gyakran térnek vissza az alkalmazásba, vagy mennyi időt töltöttek egy weboldalon. 

A felhasználói szándék ezzel szemben a terméket használó emberek és a termék elérhető/nem-elérhető funkciói közötti kapcsolatról szól. Például mi hozza vissza a felhasználókat újra az alkalmazáshoz? Vagy mennyi volt a hasznosan eltöltött idő a user számára, és mennyit töltenek el azzal, hogy valami olyasmit kerestek, amit nem találtak, vagy éppen egy olyan funkciót próbáltak megérteni, amely nem volt jól használható?

A data scientisteket és a product analysteket kevésbé foglalkoztatják az ilyen jellegű kérdések. Őket a felhasználók cselekvései és volumene, például a megtekintések, az átkattintási arányok, a ráfordított idő és a lemorzsolódás foglalkoztatják. 

A UX kutatókat, beleértve a kvantitatív kutatókat is, főként az érdekli, hogy megértsék, hogyan használják az emberek a termékeinket, milyen problémáik lehetnek, és mi működik másképp náluk. 

A kvant UXR-ek az általuk gyűjtött adatok alapján igyekeznek betekintést nyerni az emberek termékhasználati szándékaiba.

Továbbá ahogy már említettem, megpróbálják mérni az experience minőségét is surveyk és viselkedési adatok segítségével is. (Ez a téma egy külön cikket érdemelne, amire lehet sort is kerítek. Az élmény mérése sokkal összetettebb kérdés mint az üzleti világ „homeopátia szerű” tipikus válasza a kihívásra, az NPS mérés).

Hogy néz ki a kvant UXR egy hónapja? 

Ahogy a többi design területnél úgy kvant UXR esetében is eléggé változatosak a napi feladatok, ezért a havi rátekintés inkább segíthet megérteni, hogy dolgozik egy ilyen szakember. A fent említett könyv alapján nézzük meg a kvant UXR egy hónapját.

Általában több projekten dolgoznak egyszerre, ahol az egyes projektek különböző sebességgel haladnak előre, és eltérő erőfeszítéseket igényelnek.

A scope meghatározásához product managerekkel, designerekkel kollaborálnak, közösen rangsorolják az adott kutatást/kutatásokat a fontosság és a megválaszolás nehézsége szerint, valamint összhangban az üzleti célokkal.

Ennek a kezdeti rangsorolásnak fontos szerepe lehet, hiszen ahogy a többi design projektnél itt is tekintettel kell lenni az alternatív költségre: ha kiválasztunk egy kutatást, akkor valami másról lemondunk, azaz okosan kell választani. 

Ezek után kutatási tervet készítenek, felmérik hogyan használhatják a kvant UXR-t legjobban más erőforrásokkal, például kvalitatív kutatással együttesen.  

A kvant UXR tapasztalata és a megválaszolandó kutatási kérdés függvényében választja meg a toolt. Jellemzően online rendszerekből importálnak adatokat SQL vagy SQL szerű query toollal, vagy kérdőívekből. A statisztikai modellezést a legtöbben R vagy Pyton használatával végzik. 

A kvantitatív UXR-ek pedig menet közben gyakran konzultálnak egymással; senki sem szakértő mindenben. 

Egy hónap leforgása után a kvant UXR bemutatja a kutatási eredményeit és ajánlásait a UX team és más érdekelt felek számára, a kimenet prezi vagy doksi szokott lenni. 

Megoszlanak a vélemények arról, hogy a digitális termékek felhasználói élménye általánosságban javul-e vagy éppen romlik, bármi is legyen az igazság, az élmény folyamatos fejlesztésének mindig lesz létjogosultsága. A szervezeteknek ma már több adatuk van a felhasználói szükségletekről és a viselkedésről, mint bármikor korábban. A kvantitatív UX kutatók ezen adatok alapján segíthetnek a használati minták megértésében, a design változtatások hatásának mérésében, és a termék stratégiai szintű döntések meghozatalában.