Come non rovinare la tua ricerca progettuale scegliendo i giusti metodi induttivi e deduttivi

Qualche giorno fa mi sono trovato in un supermercato locale con un amico. Anche se era metà giornata la fila alla cassa era eccessiva. Quindi ho trascinato il mio compagno verso le casse self-service.

Il mio amico non aveva mai usato un checkout self-service e non aveva davvero voglia di provare, ma ho insistito. Ho insistito parzialmente per pigrizia - in realtà non ero dell'umore giusto per ricongiungermi alle code - ma soprattutto ero curioso di vedere come avrebbe pagato con il checkout self-service.

La curiosità professionale ha preso il sopravvento e ho incoraggiato il mio amico a usare la macchina.

Mentre usava la cassa, fingevo di ignoranza, e con il modo distante di un restringimento viennese, ho risposto alle domande del mio amico per chiedere aiuto con il solito, "cosa pensi che dovresti fare dopo?"

"Darti un calcio nel culo", è stata la risposta che mi è stata data più frequentemente (di solito, quando collaudo l'usabilità, i partecipanti non minacciano danni fisici nei miei confronti).

Progettare progetti di ricerca per il successo

Sia che tu stia progettando un progetto di ricerca qualitativo o quantitativo (o combinato), l'approccio che usi e le domande che poni e non poni detteranno il successo del tuo progetto.

Qualche anno fa mi è stato chiesto di identificare i metodi per migliorare l'esperienza di acquisto per i clienti di un rivenditore di moda. Avevamo tempo e budget limitati e non ci era stato assegnato un brief molto prescrittivo: dovevamo solo verificare con i clienti dell'azienda e identificare opportunità di miglioramento.

Abbiamo avuto accesso a una vasta serie di vecchi dati quantitativi - sondaggi, analisi di siti / app, dati di pagamento - così siamo stati in grado di acquisire una solida comprensione dei comportamenti comuni sulle piattaforme digitali del marchio. Ma non capivamo ancora come i clienti si sono comportati offline, o come si sono spostati tra punti di contatto fisici e digitali.

Quindi abbiamo reso questo il fulcro della nostra ricerca. Abbiamo reclutato una serie di candidati che normalmente utilizzerebbero il servizio e abbiamo creato un programma di ricerca semplice composto da,

  1. Colloquio contestuale: intervisteremmo il candidato a casa o sul posto di lavoro,
  2. Shadowing: seguiremmo il candidato mentre utilizzavano il servizio fisico.

Mettendo da parte i sondaggi, i dati analitici e di pagamento quantitativi ci hanno raccontato molto sui comportamenti dei clienti. Sapevamo l'ora e i giorni della settimana in cui i clienti avevano maggiori probabilità di effettuare i propri acquisti. Sapevamo che il viaggio di acquisto è durato alcuni giorni e in genere è iniziato con un "giro rapido" prima di impegnarsi.

Progettare per le persone: dimentica ciò che dicono, è ciò che fanno che conta

Quindi, con tutti questi dati abbiamo preso una decisione: quanto, se ne abbiamo, per informare il nostro processo di ricerca? Possiamo supporre che il processo di acquisto online rispecchi quello offline? Il sondaggio esistente era stato condotto per cercare risposte molto specifiche e ritenevamo che alcune domande stessero conducendo. Tuttavia, i dati analitici erano dettagliati e contenevano alcuni schemi comportamentali definiti e coerenti.

Questi dati ci hanno presentato un dilemma - un dilemma che esiste all'inizio di ogni progetto di ricerca: dovremmo adottare un approccio a priori / deduttivo o a posteriori / induttivo?

Con un approccio a priori / deduttivo entreremo nella ricerca con domande molto specifiche derivanti dai dati quantitativi esistenti e dalle nostre aspettative sul comportamento delle persone e inquadriamo la nostra ricerca attorno a queste domande. Con un approccio a posteriori / induttivo mettiamo da parte i dati analitici e le nostre aspettative, li ignoriamo mentre conduciamo le nostre ricerche, dando ai partecipanti un maggiore controllo sulla direzione delle interviste.

C'è un costo opportunità nell'usare il metodo di ricerca sbagliato. Consentendo ai partecipanti di guidare le sessioni di ricerca, possiamo andare fuori strada e finire con un set di dati ampio e fuori tema. Ma concentrandoci su aree specifiche potremmo non imparare nulla di nuovo, potremmo finire per confermare i nostri pregiudizi.

Il ricercatore porterà sempre i propri pregiudizi e il brief del cliente fisserà la direzione della ricerca. Ma la domanda qui è: "quando dovresti usare la deduttiva e quando dovresti usare i metodi di ricerca induttiva nella ricerca del design?"

In realtà spesso non è una linea dura tra i due.

Utilizzando il giusto metodo di ricerca

Poiché eravamo specificamente interessati a comprendere l'esperienza vissuta dei clienti di un rivenditore e il modo in cui interagivano con più punti di contatto, abbiamo deciso di adottare un approccio induttivo per le interviste e le ombre dei nostri partecipanti. Sapevamo cosa ci dicevano i dati quantitativi, ma avevamo ancora dubbi sull'accuratezza di alcuni di essi.

Durante le interviste abbiamo iniziato con domande aperte dei partecipanti e da lì abbiamo seguito il thread dell'intervista. Abbiamo quindi oscurato i partecipanti mentre interagivano con i punti di contatto fisici e digitali del marchio e ponevamo alcune domande contestuali durante questo processo.

Ma dopo aver condotto la prima serie di interviste e sessioni di shadowing ci siamo resi conto che questo approccio non funzionava come speravamo.

L'intervista induttiva ci ha fornito una profonda comprensione di ciò che era importante per i partecipanti (proprio quello che volevamo), ma l'ombra induttiva non lo era. Poiché stavamo seguendo i partecipanti mentre svolgevano un'attività che avevano svolto centinaia di volte prima con il pilota automatico, la nostra presenza ha creato un artificio all'intera situazione - non sentivamo che stavamo osservando i partecipanti che agivano normalmente.

Dopo la seconda sessione ci siamo raggruppati. Come possiamo migliorare la qualità del processo di shadowing? Abbiamo discusso della demolizione della parte oscura della ricerca e abbiamo esaminato le soluzioni tecnologiche che ci consentirebbero di osservare il processo ma di rimuoverci dall'esperienza diretta.

Ma poi abbiamo chiesto, "cosa accadrebbe se ci sporgessimo all'artificio?" Invece di chiedere ai partecipanti di fare come farebbero normalmente, e se chiedessimo loro di effettuare i loro acquisti in un luogo diverso (che si tratti dei negozi del cliente o di un concorrente)?

Mentre il processo di intervista ci fornirebbe quella ricerca induttiva aperta di cui avevamo bisogno, il processo di shadowing riprogettato potrebbe permetterci di testare teorie specifiche che escono dal processo di intervista.

Rimuovendo il partecipante dalla sua posizione abituale, abbiamo scoperto che i partecipanti erano molto più vocali riguardo alle loro aspettative ed esperienza. Abbiamo osservato come i partecipanti hanno navigato nel negozio sconosciuto, cosa li ha spinti a chiedere aiuto e siamo stati in grado di confrontare e confrontare facilmente l'esperienza nel contesto di un luogo sconosciuto.

Con altri partecipanti abbiamo chiesto loro di fare acquisti nel loro negozio normale, ma abbiamo fornito loro uno scenario - erano un insieme specifico di articoli - per questo abbiamo dato loro un elenco di articoli non familiari e abbiamo chiesto loro di trovare questi articoli. Con questo scenario siamo stati in grado di esplorare il loro negozio locale in un modo nuovo. Chiedendo ai partecipanti di trovare oggetti insoliti siamo stati in grado di esplorare il loro processo decisionale guardando diverse versioni dello stesso prodotto.

Percorsi produttivi

La ricerca dovrebbe essere guidata dai partecipanti - ma se adottiamo solo un approccio a priori alla ricerca, confermeremo o confuteremo solo le nostre teorie, e può impedirci di scoprire quelle incognite incognite, tuttavia un approccio a posteriori completo potrebbe portare i ricercatori a non produrre percorsi.

Il trucco è essere agili e consapevoli abbastanza da apportare le giuste modifiche al tuo progetto di ricerca se non ottieni i dati di cui hai bisogno.