якісні дослідження

Якісне дослідженняУ контексті UX та оптимізації конверсій, це збір та аналіз нечислових даних про поведінку, мотивацію та ставлення користувачів, спрямований на те, щоб відповісти на запитання, чому користувачі діють саме так, а не скільки з них це роблять. До поширених якісних методів належать інтерв'ю з користувачами, сеанси тестування зручності використання, відповіді на відкриті опитування, записи сесій та вправи з сортування карток. На відміну від кількісних досліджень, які спираються на великі вибірки для отримання статистично репрезентативних чисел, якісні дослідження зазвичай включають невелику кількість учасників, часто від п'яти до восьми користувачів достатньо для виявлення більшості проблем зручності використання в заданому потоці, згідно з широко цитованими дослідженнями зручності використання, та надають пріоритет глибині розуміння над широтою охоплення.

Якісні дослідження важливі, оскільки самі по собі кількісні дані, такі як звіт про воронку продажів, що показує 40-відсоткове падіння на етапі оформлення замовлення, повідомляють команді про існування проблеми, але не про її причину. Падіння конверсії може бути пов'язане з плутаними підписами форм, неочікуваними витратами на доставку, виявленими занадто пізно, недовірою до способу оплати або простими технічними проблемами на певному пристрої, і лише безпосереднє спостереження за користувачами, які намагаються виконати завдання, або їхнє власне пояснення вагань, дозволяє надійно розрізнити ці можливості. Ця діагностична роль полягає в тому, чому якісні дослідження зазвичай проводяться на ранніх етапах процесу оптимізації конверсії та використовуються для генерації обґрунтованих гіпотез, які потім перевіряються в великих масштабах за допомогою кількісного тестування, такого як A/B-тестування.

На практиці якісні дослідження в контексті CRO або UX застосовуються за допомогою кількох структурованих методів: модероване тестування зручності використання, де фасилітатор спостерігає за учасником, який намагається виконати реальні завдання на живому або прототипному інтерфейсі, розмірковуючи вголос; немодероване дистанційне тестування, де учасники виконують завдання самостійно, а їхній екран та голос записуються для подальшого аналізу; запис сеансу та аналіз теплової карти реальних відвідувачів веб-сайту, який виявляє кліки гніву, неактивні кліки та незвичайні моделі прокручування у великих масштабах без необхідності залучення учасників; та відкриті опитування на сайті або опитування щодо наміру виходу, які фіксують заявлену відвідувачем причину виходу без конверсії. Аналіз зазвичай передбачає виявлення повторюваних тем або точок тертя протягом сеансів, а не розгляд досвіду будь-якого окремого користувача як репрезентативного сам по собі.

Поширеною помилкою є те, що якісні дослідження за своєю суттю менш точні або надійні, ніж кількісні дослідження, через менший розмір вибірки; насправді ці два методи відповідають на принципово різні питання та радше доповнюють один одного, ніж конкурують, причому якісні дослідження забезпечують глибину пояснення, яку кількісні дані структурно не можуть забезпечити. Частою помилкою є надмірне узагальнення на основі кількох якісних сесій, ніби вони статистично репрезентативні для всієї бази користувачів, або, навпаки, ігнорування послідовних якісних результатів, оскільки вони не були отримані з великої вибірки, тоді як точка тертя, що спостерігається неодноразово навіть протягом п'яти чи шести незалежних сесій, часто є сильним, дієвим сигналом, а не шумом.

У рамках консалтингової практики з питань конверсії (CRO) або консалтингової практики з питань зростання якісні дослідження зазвичай формують основу фази дослідження в рамках взаємодії, яка проводиться до створення дорожньої карти тестування, оскільки експерименти, засновані на розумінні фактичної плутанини чи вагань користувачів, мають значно більше шансів на значне зростання, ніж експерименти, що базуються виключно на припущеннях щодо найкращих практик або бенчмаркінгу конкурентів. Консультанти зазвичай триангулюють якісні результати з кількісними даними воронки продажів, щоб визначити пріоритети щодо проблем зручності використання, які є достатньо поширеними та достатньо впливовими, щоб виправдати вартість експерименту або зміни дизайну.

Корисний спосіб зрозуміти взаємозв'язок між якісними та кількісними дослідженнями – це проста аналогія, яка часто використовується в дослідницькій спільноті: кількісні дані показують, де на карті щось відбувається і наскільки це масштабно, тоді як якісні дані показують, що насправді там відбувається і чому. Звіт про воронку оформлення замовлення може показати, що мобільні користувачі залишають сайт майже вдвічі частіше, ніж користувачі настільних комп'ютерів, що є кількісним висновком, але лише перегляд кількох записів мобільних сеансів або проведення кількох тестів зручності використання, специфічних для мобільних пристроїв, зазвичай виявляє справжню причину, наприклад, поле оплати, яке важко точно натиснути на маленькому екрані, перетворюючи нечіткий статистичний пробіл на конкретну, виправну проблему дизайну.