Kvalitativa + kvantitativa metoder = sant

Jag gillar, liksom de flesta UX:are, kvalitativa metoder (där man träffar relativt få människor och försöker förstå dem). Kombinationen med kvantitativa metoder (där man tittar på data som visar vad en stor mängd människor gör) är dock oslagbar. På sistone har jag haft bättre möjligheter att jobba med den combon än tidigare. Det har fått mig att tänka på potentialen men också på att det är viktigt att använda rätt metod för rätt sak.

Kvalitativa metoder för att förstå

Intervjuer, användningstester, contextual inquiry, fokusgrupper und so weiter. Kvalitativa metoder är bra för att förstå människor. Hur de tänker, vad de gör, vad de vet, vilka mål och behov de har. Det spelar faktiskt ingen roll hur mycket data vi har. Om vi vill göra effektiva förbättringar i en tjänst som går utöver typ byta färg på knappen behöver vi förstå användarna. Annars kommer vi nästan garanterat bygga fel saker.

Kvalitativa metoder är också bra för att skapa empati hos folk. Vi är alla människor. Att se en annan människa kämpa med att hitta rätt i ett rörigt gränssnitt kan få vilken VD som helst att mjukna och skjuta till X miljoner utvecklingsbudget. Den typen av ögonöppnare är svårare att få till kvantitativt. Med det sagt kan kvantitativa analyser också bygga empati genom att åskådliggöra användningsmönster och behov.

Det krävs inte så mycket för att börja förstå. Lite metodkunskap, intervjuteknik och tillgång till människor som är representativa för gruppen som ska använda tjänsten. Sådana går nästan alltid att få tag på.

Mättnad och statistisk signifikans

En ”nackdel” (snarare egenhet) med kvalitativa metoder är att man är i kontakt med ett begränsat antal människor och drar slutsatser utifrån det. Fokus ligger på att hitta mönster, inte att säkerställa att något faktiskt gäller för en majoritet av användarna. Vilket inte betyder att kvalitativa metoder är värdelösa på något sätt.

Inom kvalitativt pratar man inte om statistisk signifikans utan om mättnad. Prata med X antal personer, analysera och hitta mönster. Prata med Y fler, se om vi hittar nya mönster. Om vi gör det, iterera. När vi inte kan hitta tillräckligt många nya mönster är vi nöjda och kan ta fram förbättrade lösningar utifrån mönstren vi sett. Och nej, det räcker inte att köra användningstest med fem personer som Nielsen skrev 2000 (vilket Jared Spool snackade om i senaste UX podcast – avsnitt 179). Testa så länge du blir förvånad. Eller så länge du har tid och råd.

Det är viktigt att tänka på att det är mönstren som är intressanta, inte vad någon enskild person säger eller gör. Jag tycker det är jättebra att ta med medlyssnare på sina intervjuer eller användningstester men de får aldrig bara lyssna på en intervju. Folk som inte är vana vid den här typen av metoder kan dra förhastade slutsatser vilket kan bli väldigt, väldigt fel.

Du eller dina användare kan inte förutspå framtida beteende

En annan sak som är viktig att tänka på är att kvalitativa (och kvantitativa, för den delen) analyser kan lära oss om hur människor tänker och gör idag. Men du kan inte fråga en människa om hur hen kommer agera i framtiden. Frågor som ”kommer du ladda hem appen X när den finns på Appstore?” eller ”hur mycket kommer du vilja betala?” är tyvärr omöjliga att få tillförlitliga svar på. Människor kan inte förutspå sitt framtida beteende. Det gäller istället att ta fram en tillräckligt bra version av tjänsten och testa. Snabbt som attan ta fram en enkel version av den där appen, lägga upp den på Appstore och se om folk köper.

Fast i vissa lägen behöver du inte ens koda för att avgöra om en tjänst kommer användas. Det finns mängder av smarta exempel på hur en tjänst har ”fejkats” genom enkla verktyg och manuella rutiner. GroupOn, företaget som levererade digitala kuponger och var stort för några år sedan, började till exempel som en enkel blogg. Där lades kupongerna upp tillsammans köpknapp som triggade ett e-postmeddelande. Folk som var intresserade lades manuellt upp i ett dokument. På så sätt kunde man testa intresset och få folk att använda tjänsten utan att ha kodat en enda rad.

Kickstarter-kampanjer är ett annat bra exempel på hur marknaden kan testas utan att en produkt existerar ”på riktigt”.

Kvantitativa metoder för att validera med verkligheten

Data från affärssystem eller från webbanvändning är exempel på saker som kan analyseras kvantitativt. Intervjuer och labbtester i all ära, de är bra för att förstå. Men de kan inte visa på hur en större mängd människor faktiskt använder en tjänst på riktigt, i verkligheten. Det, och att vi kan säga hur stor del eller hur många är styrkan med kvantitativa metoder.

Men det allra bästa är att man med data kan jobba hypotesdrivet. En hypotes är i detta fall en idé om hur folk kommer använda tjänsten, baserat på vad vi vet om användarna (genom kvalitativa och kvantitativa analyser). Vi testar hypoteserna genom att släppa olika versioner (experiment) av tjänsten till riktiga människor med riktiga problem som sitter framför riktiga skärmar. Och analyserar data. Visst låter det grymt? Det är det!

Det här säkerställer ju att vi faktiskt inte bara gör förbättringar vi tror är rätt utan förbättringar som faktiskt ger nytta i verkligheten. Om en hypotes inte håller så slänger vi bara den versionen av tjänsten och tar fram en ny. Men det är förstås bra om vi förstår, eller i alla fall har en idé om varför en hypotes inte höll. Annars blir det svårt att pricka rätt nästa gång.

Den här typen av experimenterande arbetssätt kräver förstås att hela teamet jobbar med hypoteser och experiment. Att vi jobbar tvärfunktionellt. Och ibland att teamet och beslutsfattarna byter tankesätt. Ett experiment behöver (ska) inte bestå av perfekt kod eller design. Det ska bara vara tillräckligt bra för att kunna validera en hypotes. Och vi vet inte hur tjänsten kommer se ut i slutändan, men det är helt okej.

Annonser

2 reaktioner på ”Kvalitativa + kvantitativa metoder = sant

  1. Stefan mars 12, 2018 / 06:47

    Mitt i prick som många gånger tidigare. Hypotes utifrån kvalitativ o kvantitativ data som valideras tidigt, kanske tom live fast i liten skala är ju grym.

Kommentera

Fyll i dina uppgifter nedan eller klicka på en ikon för att logga in:

WordPress.com Logo

Du kommenterar med ditt WordPress.com-konto. Logga ut /  Ändra )

Google+-foto

Du kommenterar med ditt Google+-konto. Logga ut /  Ändra )

Twitter-bild

Du kommenterar med ditt Twitter-konto. Logga ut /  Ändra )

Facebook-foto

Du kommenterar med ditt Facebook-konto. Logga ut /  Ändra )

Ansluter till %s