Benvenuti in questo nuovo articolo dedicato all'Atomic Research, un approccio rivoluzionario al design e alla ricerca sulla UX, ispirato all'Atomic Design e teorizzato da Daniel Pidcock. Questo metodo innovativo divide la conoscenza della ricerca in elementi atomici (chiave) come esperimenti, fatti, intuizioni e conclusioni.

In questa esplorazione, ci immergeremo nel mondo di strumenti essenziali per il successo della ricerca atomica. Vedremo qui:

• CCome possiamo condividere efficacemente i risultati con le parti interessate?
• Come incoraggiare la consultazione del tuo Repository da parte dei tuoi team?
• In che modo l’intelligenza artificiale influisce sul ruolo degli User Researcher? 

Cos'è un archivio?  

Nell'ambito della ricerca atomica, il Archivio UX (ou archivio dell'esperienza utente) si posiziona come una risorsa essenziale. Si tratta di una riserva centralizzata, vale a dire a vera cassaforte digitale, dove tutto il apprendimento da diverse ricerche sugli utenti. Immaginalo come un biblioteca digitale raccogliere il osservazioni (fatti/fatti) le luci, dati crittografati (Hotjar o Contentsquare) le luci, tendenze emergenti (studi del comportamento in alcuni mercati) le luci, apprendimento (approfondimenti) e Raccomandazioni (raccomandazioni) sollevarsi da esperimenti. 

Concretamente si tratta di a piattaforma centralizzata dove il esperienze (esperimenti), fatti, apprendimenti (intuizioni);e raccomandazioni (raccomandazioni) derivanti da diverse ricerche degli utenti. Il suo obiettivo principale è fornire riferimento consolidato e accessibile, consentendo alle squadre di rivisitatore e tanta tanta sfruttare la conoscenza accumulata durante tutto il processo di lavoro su un progetto. Questo repository agisce quindi come la memoria collettiva della squadra. esso promuove il collaborazione, la coerenza;e l'amélioration continua progetti basati su dati solidi e validati. Per ogni repository ce ne devono essere uno o più guidare i progettisti UX che manterrà vivo il database nel tempo. 

 

Strumenti per costruire il tuo repository 

Quando si tratta di creare un repository UX nell'ambito di Atomic Research, spiccano diversi strumenti. Ciò viene fatto in base alle loro funzionalità e alla loro capacità di facilitare la gestione della conoscenza derivante dalla ricerca degli utenti. Nel primo gruppo di strumenti, piattaforme come Nozione et Coda fornire flessibilità nella creazione e organizzazione dei contenuti. Questi strumenti aiutano a strutturare le informazioni in modo efficiente utilizzando le funzionalità delle tabelle, i collegamenti tra pagine e le collaborazioni in tempo reale. La chiarezza dell'interfaccia e la capacità di integrare vari tipi di media contribuiscono a una visualizzazione intuitiva dei dati. 

Nel secondo gruppo, soluzioni più specializzate come Airtable et incastro si distinguono per la capacità di gestire dati complessi in modo più approfondito. Questi strumenti forniscono funzionalità avanzate per classificare, filtrare e analizzare le informazioni. Offrono quindi un approccio più approfondito per estrarre informazioni rilevanti. 

Gruppo 1 – Flessibilità e collaborazione:

Quando si tratta di creare un repository UX nel contesto della ricerca atomica, vari strumenti si distinguono per la loro funzionalità e la loro adattabilità alla gestione della conoscenza derivante dalla ricerca degli utenti.

🔗 Concetto:

In evidenza: flessibilità nella creazione e organizzazione dei contenuti, collaborazione in tempo reale, integrazione di varie tipologie di media.

Punti deboli: Alcune funzionalità avanzate potrebbero richiedere l'apprendimento iniziale del funzionamento, ad esempio la creazione di collegamenti (dati) tra pagine per collegare le informazioni. Problemi nel taggare i contenuti per filtrarli meglio.

🔗 Codice:

In evidenza: elevata flessibilità e personalizzazione, integrazione di documenti interattivi, collaborazione in tempo reale.

Punti deboli: ccurva di apprendimento per massimizzare l'utilizzo, alcune funzionalità potrebbero richiedere una configurazione più avanzata.

🔗 Glean.ly:

In evidenza: interfaccia intuitiva, capacità di creare e organizzare rapidamente i contenuti, funzionalità di condivisione intuitive. Strumento specificatamente studiato per il metodo con indicatore della qualità e quantità di un Insight. 

Punti deboli: meno funzionalità avanzate rispetto ad altri strumenti, prezzi basati sull'utilizzo e non molto piacevole da usare per le persone non UX.

Gruppo 2 – Gestione avanzata dei dati:

🔗 Tavolo gonfiabile:

In evidenza: gestione avanzata dei dati con funzionalità di classificazione e filtraggio, adattabilità per esigenze specifiche. Possibilità di condividere dati con visualizzazioni diverse con utenti non UX. Possibilità di creare una dashboard che riepiloga sotto forma di dati cosa contiene il Repository e il numero di raccomandazioni completate/fatte. 

Punti deboli: possibilità di maggiore complessità con database più grandi, curva di apprendimento per funzionalità avanzate.

🔗 Coda di rondine:

In evidenza: analisi approfondita dei dati, funzionalità avanzate per estrarre approfondimenti rilevanti. 

Punti deboli: ppiù focalizzato sull'analisi che sulla creazione, costo potenziale per funzionalità avanzate. 

In sintesi, il primo gruppo si distingue per la sua facilità d'uso e flessibilità, motivo per cui alcune aziende come il Gruppo Accor utilizzano Notion o Francia Informazioni che utilizzano Coda. Mentre il secondo gruppo si distingue per le sue funzionalità più avanzate, ideali per una gestione approfondita della conoscenza nella ricerca atomica. Possiamo citare in particolare il Gruppo L'Occitane che utilizza Airtable, uno strumento molto diffuso nelle grandi aziende.

Come condividere i risultati dell'analisi con i non designer? 

Garantire un'efficace diffusione dei risultati della ricerca atomica alle principali parti interessate, come proprietari di prodotti, progettisti UX/UI, team di sviluppo e aziendali, è fondamentale per la comprensione condivisa. One-Pager, con un sistema di punteggio, consente di visualizzare chiaramente il potenziale impatto di ciascuna raccomandazione, facilitando la trasmissione di lezioni essenziali e allineando i team verso miglioramenti nell'esperienza dell'utente. Promuovere attivamente questi risultati e lo strumento utilizzato, attraverso iniziative evangelizzazione e la formazione individuale o di gruppo, incoraggia un'adozione più ampia. Le sessioni di formazione che puoi organizzare offrono ad altri team l'opportunità di padroneggiare il tuo strumento Repository e aiutarli a comprendere la metodologia di ricerca atomica. Allo stesso tempo, la pubblicazione periodica dei risultati sui canali dedicati alla UX/UI, come i canali interni, consente di sensibilizzare tutta l'azienda sugli sforzi messi in campo dalla User Research. Questi sono i numeri che parleranno da soli agli occhi delle altre squadre. Non dovresti esitare a quantificare le informazioni in UX ed eseguire ROTI per raccogliere feedback dai colleghi e migliorare il tuo processo di evangelizzazione.

 

Che impatto ha l’intelligenza artificiale sul settore della progettazione della ricerca?

Ascoltando il podcast “#92 L’impatto dell’intelligenza artificiale sull’industria del design con Jakob Nielsen”, si pone una questione importante in relazione all'evoluzione della professione di User Researcher, in particolare all'interno dell'attuale panorama tecnologico. Mettiamo anche in discussione l’idea di integrare l’intelligenza artificiale nel processo. Jakob Nielsen esplora in profondità l'impatto dell'intelligenza artificiale sull'industria del design, sollevando interrogativi significativi sulla sua influenza.

È importante evidenziare il punto di vista di Nielsen, il quale evidenzia che, nonostante i progressi nell'intelligenza artificiale migliorino alcuni aspetti del design, non può sostituire il ruolo centrale di un progettista UX umano nel contesto della ricerca sugli utenti. Le complesse sfumature delle emozioni umane, della creatività e dell'empatia rimangono elementi essenziali per creare esperienze utente davvero accattivanti. Tuttavia, integrando l’intelligenza artificiale come come assistente, si potrebbero ottenere vantaggi tangibili come il miglioramento dell'efficienza, la gestione ottimizzata del tempo e l'arricchimento dei dati con approfondimenti di mercato. Pertanto, la collaborazione equilibrata tra l’intuizione umana e l’intelligenza artificiale potrebbe non solo preservare la competenza umana, ma anche aumentare il valore aggiunto nel processo di ricerca degli utenti.

 

Conclusione

In sintesi, Atomic Research offre una visione approfondita degli strumenti essenziali nel 2024, evidenziando il ruolo cruciale dell’UX Repository come memoria collettiva per promuovere la collaborazione e il miglioramento continuo. La scelta tra flessibilità e gestione avanzata dei dati dipende dalle esigenze specifiche. Airtable e Dovetail sono consigliati per creare in modo efficiente un repository UX. La comunicazione dei risultati è evidenziata come un elemento chiave per influenzare la strategia. Per quanto riguarda l’intelligenza artificiale, viene evidenziato il suo ruolo di assistente complementare e non di sostituto dell’intuizione umana. Apre infatti la strada a un futuro in cui la ricerca si evolve con maggiore efficienza e una ricchezza di dati senza precedenti (ma attenzione, l’intelligenza artificiale deve essere in grado di reperire le proprie informazioni per evitare analisi e leggi fuorvianti sulla protezione dei dati).

 

Ti sei perso la prima parte? Lo trovi cliccando qui!

 

 

Anton Blondeau, Consulente di progettazione di prodotti presso UX-Republic