Качественное исследование

Качественное исследованиеВ контексте UX и оптимизации конверсии качественный подход представляет собой сбор и анализ нечисловых данных о поведении, мотивации и отношении пользователей, направленный на выяснение причин их поведения, а не количества таких пользователей. К распространенным качественным методам относятся пользовательские интервью, сессии тестирования юзабилити, открытые вопросы в анкетах, записи сессий и упражнения по сортировке карточек. В отличие от количественных исследований, которые опираются на большие выборки для получения статистически репрезентативных данных, качественные исследования обычно включают небольшое количество участников (часто пяти-восьми пользователей достаточно для выявления большинства проблем юзабилити в данном сценарии, согласно широко цитируемым исследованиям юзабилити), и отдают приоритет глубине понимания, а не широте охвата.

Качественные исследования важны, потому что одни только количественные данные, такие как отчет о воронке продаж, показывающий 40-процентное падение конверсии на этапе оформления заказа, указывают команде на наличие проблемы, но не объясняют ее причину. Падение конверсии может быть вызвано непонятными названиями форм, неожиданно высокими затратами на доставку, выявленными слишком поздно, недоверием к способу оплаты или простыми техническими неполадками на конкретном устройстве, и только непосредственное наблюдение за пользователями, пытающимися выполнить задачу, или их собственное объяснение причин колебаний, позволяют надежно различить эти возможности. Именно поэтому качественные исследования обычно проводятся на ранних этапах процесса оптимизации конверсии, используясь для генерации обоснованных гипотез, которые затем проверяются в масштабе с помощью количественного тестирования, такого как A/B-тестирование.

На практике качественные исследования в контексте CRO или UX применяются с использованием нескольких структурированных методов: модерируемое тестирование юзабилити, при котором модератор наблюдает за участником, выполняющим реальные задачи на работающем или прототипном интерфейсе, при этом произнося свои мысли вслух; немодерируемое удаленное тестирование, при котором участники самостоятельно выполняют задачи, а их экран и голос записываются для последующего анализа; запись сессий и анализ тепловых карт реальных посетителей веб-сайта, что позволяет выявлять клики, приводящие к сбою, «мертвые» клики и необычные модели прокрутки в больших масштабах без привлечения участников; а также открытые опросы на сайте или опросы о намерениях покинуть сайт, которые позволяют зафиксировать заявленную причину ухода посетителя без совершения конверсии. Анализ, как правило, включает в себя выявление повторяющихся тем или проблемных моментов в разных сессиях, а не рассмотрение опыта какого-либо отдельного пользователя как репрезентативного сам по себе.

Распространенное заблуждение заключается в том, что качественные исследования по своей природе менее строги или надежны, чем количественные, из-за меньшего размера выборки; в действительности, эти два метода отвечают на принципиально разные вопросы и дополняют друг друга, а не конкурируют, при этом качественные исследования обеспечивают глубину объяснения, которую количественные данные структурно не могут обеспечить. Часто встречающаяся ошибка — это чрезмерное обобщение на основе нескольких качественных сессий, как если бы они были статистически репрезентативны для всей пользовательской базы, или, наоборот, игнорирование последовательных качественных результатов, потому что они не были получены на большой выборке, когда проблемный момент, наблюдаемый неоднократно даже в пяти или шести независимых сессиях, часто является сильным, действенным сигналом, а не шумом.

В рамках CRO (оптимизации конверсии) или консалтинга по развитию бизнеса качественные исследования обычно лежат в основе этапа исследования, проводимого до составления плана тестирования, поскольку эксперименты, основанные на понимании реального замешательства или нерешительности пользователей, с гораздо большей вероятностью приведут к существенному улучшению результатов, чем эксперименты, основанные исключительно на предположениях о передовом опыте или сравнении с конкурентами. Консультанты обычно сопоставляют качественные данные с количественными данными воронки продаж, чтобы определить, какие проблемы юзабилити достаточно распространены и значимы, чтобы оправдать затраты на эксперимент или изменение дизайна.

Полезный способ понять взаимосвязь между качественными и количественными исследованиями — это простая аналогия, часто используемая в исследовательском сообществе: количественные данные показывают, где на карте что-то происходит и насколько это масштабно, в то время как качественные данные показывают, что именно там происходит и почему. Отчет о воронке продаж может показать, что пользователи мобильных устройств отказываются от покупки почти вдвое чаще, чем пользователи настольных компьютеров — это количественный показатель, но просмотр нескольких записей мобильных сессий или проведение нескольких тестов юзабилити, специфичных для мобильных устройств, обычно выявляет истинную причину, например, поле оплаты, которое трудно точно нажать на маленьком экране, превращая неясный статистический пробел в конкретную, устранимую проблему дизайна.