Качествени изследвания

Качествени изследванияВ контекста на UX и оптимизацията на конверсиите, е събирането и анализът на нечислови данни за поведението, мотивацията и нагласите на потребителите, насочени към отговор на въпроса защо потребителите действат по начина, по който го правят, а не колко от тях го правят. Често срещаните качествени методи включват потребителски интервюта, сесии за тестване на използваемостта, отговори на анкети с отворен край, записи на сесии и упражнения за сортиране на карти. За разлика от количествените изследвания, които разчитат на големи извадки, за да се получат статистически представителни числа, качествените изследвания обикновено включват малък брой участници, като често от пет до осем потребители са достатъчни, за да разкрият по-голямата част от проблемите с използваемостта в даден поток, според широко цитирани изследвания на използваемостта, и дават приоритет на дълбочината на разбиране пред широчината на покритието.

Качествените изследвания са важни, защото само количествените данни, като например отчет за фуния, показващ 40% спад на етапа на плащане, показват на екипа, че съществува проблем, но не и какво го причинява. Спадът в конверсията може да произтича от объркващи етикети на формуляри, неочаквани разходи за доставка, разкрити твърде късно, недоверие към метод на плащане или просто техническо търкане на конкретно устройство и само прякото наблюдение на потребителите, опитващи се да изпълнят задачата, или тяхното собствено обяснение за колебание, надеждно разграничава тези възможности. Тази диагностична роля е причината качествените изследвания обикновено да се позиционират в началото на процеса на оптимизация на конверсиите и да се използват за генериране на добре обосновани хипотези, които след това се валидират в голям мащаб чрез количествено тестване, като например A/B тестове.

На практика, качествените изследвания в контекста на CRO или UX се прилагат чрез няколко структурирани техники: модерирано тестване за използваемост, при което фасилитатор наблюдава участник, който се опитва да изпълни реални задачи на жив или прототип интерфейс, докато мисли на глас; немодерирано дистанционно тестване, при което участниците изпълняват задачи самостоятелно и екранът и гласът им се записват за по-късен анализ; запис на сесия и анализ на топлинна карта на реални посетители на уебсайта, който разкрива кликвания от ярост, кликвания без действие и необичайни модели на превъртане в голям мащаб, без да е необходимо набиране на участници; и отворени анкети на място или анкети за намерение за излизане, които улавят заявената от посетителя причина за напускане без реализация. Анализът обикновено включва идентифициране на повтарящи се теми или точки на триене в рамките на сесиите, а не третиране на преживяването на всеки отделен потребител като представително само по себе си.

Често срещано погрешно схващане е, че качествените изследвания по своята същност са по-малко строги или надеждни от количествените изследвания поради по-малкия размер на извадката; в действителност двата метода отговарят на фундаментално различни въпроси и са по-скоро допълващи се, отколкото конкурентни, като качествените изследвания предоставят обяснителна дълбочина, която количествените данни структурно не могат. Чест капан е прекомерното обобщаване от няколко качествени сесии, сякаш те са статистически представителни за цялата потребителска база, или обратното, отхвърлянето на последователни качествени открития, защото не са получени от голяма извадка, когато точка на триене, наблюдавана многократно дори в пет или шест независими сесии, често е силен, приложим сигнал, а не шум.

В рамките на CRO или консултантска практика за растеж, качественото проучване обикновено формира основата на фазата на откриване на даден ангажимент, провеждана преди изграждането на пътна карта за тестване, тъй като експерименти, основани на разбиране на действителното объркване или колебание на потребителите, е значително по-вероятно да доведат до значим ръст, отколкото експерименти, базирани единствено на предположения за най-добри практики или сравнителен анализ с конкуренти. Консултантите обикновено триангулират качествените открития спрямо количествени данни от фунията, за да приоритизират кои проблеми с използваемостта са едновременно достатъчно често срещани и достатъчно въздействащи, за да оправдаят разходите за експеримент или промяна в дизайна.

Полезен начин да се разбере връзката между качествените и количествените изследвания е чрез една проста аналогия, често използвана в изследователската общност: количествените данни ви показват къде на картата се случва нещо и колко е голямо, докато качествените данни ви показват какво всъщност се случва там и защо. Доклад за фунията на плащане може да покаже, че мобилните потребители изоставят продукта почти два пъти по-често от потребителите на настолни компютри - количествена констатация, но само гледането на няколко записа на мобилни сесии или провеждането на няколко теста за използваемост, специфични за мобилни устройства, обикновено разкрива действителната причина, като например поле за плащане, което е трудно за точно докосване на малък екран, превръщайки неясна статистическа празнина в специфичен, поправим проблем с дизайна.