如何将定性研究数据转化为可用且有意义的洞察
翻译:CCLEXI 审校:九 | UXRen翻译组 #421 译文
原作者: Reshu Rathi
原标题:《How UX researchers can turn qualitative research data into usable, meaningful insights》
如今,定性研究在许多企业的成功中扮演着越来越重要的角色。虽然大多数企业都寻求通过定性研究来深入了解用户的需求和期望,但很少有企业能够真正挖掘出隐藏在定性研究数据中的秘密情报(intelligence)。
这是为什么呢? 因为开展定性研究虽然很容易,但将原始数据转化为深刻的洞察和可落地的实操步骤需要大量的功夫。 尽管如此,这是将研究成功成功融入实践的关键一步。
本文旨在提供指导,如何将定性研究价值最大化,分析和综合您收集的定性研究数据,并将其转化为有价值的、强大的见解。
为什么分析定性数据很重要?
在开始讨论如何将定性研究数据转化为可落地的洞察之前,让我们先来谈谈为什么分析定性数据至关重要。
处理产品问题时,定性数据可以帮助你找到产品或服务中的根本问题,因为这些数据代表了用户心声。
假设你正在测试电商网站上的结账流程。定量数据可以提供结账过程中遇到问题的人数信息。但通常情况来看,他们需要采取不同的方法来引导他们说出为什么会遇到问题。通过定性数据,你可以找到用户遇到问题的原因以及解决问题的答案。
定性研究中收集的的非数字的资料可以让你清楚地了解用户对产品、服务、网站和移动应用的评价和感受。
如何放大(leverage)定性研究数据的价值?
定性研究可能难以测量或量化,但你可以通过以下原则(principles)和做法(practices)将这些数据转化为有价值的洞察。
#1 设定清晰的目标
你一定听过这条规则:明确你的目标。许多研究团队常常忘记或忽略了这个规则。
在进行定性研究(或任何其他研究)之前,你必须遵循的一个关键步骤是:设定一个清晰的目标。你的目标越明确,就越容易规划有效的研究流程以及后续的数据分析工作。
例如,如果你正在某家电商网站工作,你希望购物者增加客单价(order value),你可以提出一个假设来框定你的研究问题并缩小工作范围。
这种假设框架在评估潜在解决方案时最有帮助。但如果你处于探索阶段,你应该保持开放的态度来探索更多的可能性而不是关注特定的解决方案,但仍然可以收敛你的探索重点。
最成功的研究团队在投入大量时间、精力和预算进行定性研究之前都会设定清晰的目标。
要点:记住,定性研究工作的成功甚至在你收集数据之前就开始了。你必须设定清晰的研究目标并设计合适的研究方案以回答这些问题。如果你没有获取正确的数据,那么研究过程再怎么全面或研究分析做得再怎么好都无济于事。
#2 整理你的定性数据
当你已经设定好目标并开展了研究工作,下一步就是整理你的研究结果。整理定性数据可能很有挑战,但它是从定性研究数据中获取价值的最关键步骤之一,所以请务必花时间仔细完成这一步。
在定性研究中,即使是整理少量数据也会显得力不从心。因为就算只有几次访谈,你也需要面对数小时的录音、很多页笔记或者逐字的转录稿。那么,你如何整理所有这些信息呢?你需要为所有的谈话资料单独创建一个资料库(repository)。
一旦你有了所有定性研究对话的专属资料库,你就可以沉浸于原始数据中。你和你的团队成员可以通读笔记、听录音或查看访谈逐字稿。但一定要从不同的角度审视数据,尽量减少偏见。因为每个人处理信息的方式都不同,通过不同的视角来审视相同的信息,你可以得到更深入的洞察和理解。要想将所有研究数据整合到一起,并且不带偏见地进行分析,一个简单的解决方法是使用像Decode这类平台,它是定性研究数据的一站式解决平台。
但需要注意的是,不要过快地得出结论或将关注点过于聚焦。
研究(尤其是用户研究)的最大好处之一就是,你可能会发现一些以前自己不知道会需要的或者可以找到的问题和信息。所以,不要局限于只关注那些你预期会听到的内容;要提醒自己关注那些有趣的主题和业务目标。
#3 挖掘(Mine)你的定性数据
下一步是挖掘数据,找出具体的洞察结论或是任何突出的负面信息。你可以通过两种方式来完成这部分工作:手动挖掘或使用软件。
理想情况下,应该邀请所有参与研究的人来共同分析,因为挖掘定性数据并非易事。而且,在这一过程中,你可以提高定性分析的有效性。
但如果你有大量的数据怎么办?当面对堆积如山的逐字稿或数以百计的访谈录音时,你需要一个可靠的挖掘和分析策略。面对如此多的数据,手动挖掘并不可行。
你非常需要趁手的工具来完成这个工作。选择合适的工具来帮助你从定性研究中获取有价值的洞察可以事半功倍。理想中的工具,可以支持你执行定性研究、创建一个包含所有数据的独立资料库,并可以自动从定性数据中提取典型模式(patterns)。
记住,挖掘只是这个过程的第一步,我们已经分解(broken down)了数据并确定了事实。下一步我们需要汇总分析或数据转化为有意义的结论。
#4 筛选出可落地的洞察
现在你已经对数据进行了整理和挖掘,是时候找出典型模式了。你可以先寻找你的洞察、业务目标和研究目标之间的联系。
在这一步,最理想的情况是重新审视你最初的研究目标,并将其与你已经发现的典型模式进行比较。有时问题和洞察之间的关联可能很明显。但有时你可能需要进行推断。
仅仅发现事实是不够的。作为用研人,你的职责就是构建并讲述你所发现的故事,以便人们能够理解并根据故事采取行动。
因此,请注意你产出工作成果的方式。对于你的工作,没有绝对唯一的正确方式,所以你需要考虑谁会阅读这些研究报告以及他们的专业知识,进而做匹配的总结和输出。
例如,如果你知道你的研究成果将会给那些对项目不熟悉的高管分享,那么你需要以不同的方式呈现你的报告,给领导汇报的报告和为产品团队输出的报告是不一样的。
在撰写报告时,应遵循以下几个基本原则:
- 易于理解和消化(digest)。
- 使用简单的语言。
- 既容易扫读,也方便细品。
此外,你需要提供所获取数据的真相(facts)和背景(context),并帮助团队确定下一步的工作方向。
总结
开展定性研究很容易,从中生成洞察却很难。收集大量数据容易,但将其变成有价值的资产却很困难。上述步骤可以帮助你将定性研究数据转化为可落地的洞见。
原文来源:https://bootcamp.uxdesign.cc/how-ux-researchers-can-turn-qualitative-research-data-into-usable-meaningful-insights-85fbde757530(2023.1.20)
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