UX CALENDAR – 07 DE DEZEMBRO – Um novo método de pesquisa de usuários: Atomic UX Research

Atomic UX Research é uma abordagem de Daniel Pidcock, inspirada no Atomic Design e que permite organizar dados resultantes de pesquisas de usuários. Esses dados podem ser divididos, categorizados, conectados e cruzados para identificar tendências. Pidcock o apresenta assim: “uma nova maneira de organizar o conhecimento de UX de uma maneira infinitamente poderosa."quer dizer uma nova maneira de organizar o conhecimento de UX de uma maneira infinitamente poderosa.

Modelo de Pesquisa Atômica de Daniel Pidcock

 

Pidcock divide este modelo da seguinte forma: experiências “o que fizemos…”, o faits “o que nos ensina que…”, o insights “o que nos faz pensar que…”, o conclusões "... então vamos fazer isso." O Cconclusões, ou recomendações de UX, são por sua vez testadas com novas experiências em um loop iterativo. Essa forma de dividir os dados e interligá-los tem muitas vantagens em relação aos métodos tradicionais de análise, onde cada teste será processado independentemente dos demais.

#1 Aplicar Pesquisa Atômica

Mas antes de falar sobre essas vantagens, vamos falar sobre a implementação desse método. As ferramentas estão surgindo gradualmente: infelizmente a versão beta do software Glean.ly de Daniel Pidcock ainda está em acesso limitado. Já existem alternativas um pouco diferentes, como Dovetail e Consider.ly, enquanto outras ferramentas mais flexíveis estão sendo usadas para esse fim, como Notion ou Airtable.

Todos permitem que você insira dados, faits associados a projetos, experiências.

Podemos então deduzir insights conectado a um ou mais faits de um ou mais experiências. Da mesma forma, o insights leva a conclusões. em além de conexões entre cada entrada, essas ferramentas permitem que elas sejam marcadas, por exemplo, por assunto, componente, dispositivo, país, prioridade, etc. A ferramenta pode ser usada em vez ou além de fazer anotações durante os testes do usuário, por exemplo, mas acima de tudo nos permite construir um banco de dados do nosso conhecimento de UX.

Insights do usuário criados no Airtable

#2 Benefícios da Pesquisa Atômica
  • Os dados não estão mais dispersos

Com nossos métodos tradicionais, os dados de nossas equipes de UX vão acabar em uma infinidade de softwares e documentos (texto, planilha, apresentações, screenshots, etc.), hospedados em diferentes lugares (Teams, Sharepoint, Drive, E-mails, Slack …). Se queremos cruzar com dados de apoio ao cliente, Google Analytics, opiniões nas redes sociais, etc. entradas estão aumentando ainda mais. Com a Atomic UX Research e um extenso trabalho em segundo plano de UX ou entrada de dados do usuário, podemos filtrar nosso banco de dados para recuperar todos insights e conclusões sobre um determinado assunto, e essas entradas são baseadas em faits verificáveis ​​que podem ser consultados. Tomando o exemplo de um site de comércio eletrônico, todos insights os usuários que se relacionam com a página do produto podem ser chamados com alguns cliques, enquanto no passado seria necessário ler vários relatórios, apresentações, cadeias de e-mail para encontrar parte dos dados.

 

Colunas e tags no Airtable para classificar e filtrar entradas

 

  • Os os dados não são mais esquecidos

Nossos relatórios sempre acabam acumulando poeira, principalmente quando as recomendações de UX foram implementadas. No entanto, alguns aprendizados, insights ou diretrizes podem permanecer relevantes para projetos futuros. Outro fenômeno comum: durante um teste ou entrevista de usuário, coletamos dados “fora do tópico”, que não nos interessam imediatamente. Sem a Atomic UX Research, esses dados correm o risco de serem obscurecidos. Talvez, por uma questão de completude, seja incluída em um relatório, mas se não a associarmos à ação no momento, não pensaremos mais em procurá-la quando o assunto se tornar relevante. Inserido em um banco de dados e marcado, temos certeza de encontrá-lo quando precisarmos.

  •  Economizamos tempo na pesquisa do usuário

Consultar nosso banco de dados pode se tornar um dos primeiros passos na pesquisa de usuários no início de um projeto. Ele nos permite revisar o que já foi realizado e aprendido sobre nossos usuários. Para as estruturas mais importantes, incluindo várias equipes de pesquisadores de UX, testadores AB, etc., também permite garantir que um teste ainda não tenha sido realizado e evitar a duplicação entre as equipes.

  • Os resultados dos estudos de usuários são compartilhados

Um banco de dados de resultados de testes de usuários leva a uma maior transparência no trabalho das equipes de UX. Ela participa diretamente da evangelização de abordagens centradas no usuário e também facilita a comunicação entre designers de UX e outras equipes da organização.

#3 Alguns desafios
  • Integrar nossos colegas de UX na ferramenta

Para que a implementação funcione, temos que convencer nossos colegas a usar a ferramenta, ou disponibilizar seus dados para que uma pessoa que assuma a função de secretário seja responsável por inseri-los. Temos que garantir que a configuração e as convenções de entrada e marcação sejam adequadas para todos, para obter uma base homogênea que possamos filtrar sem perder informações.

  • Integrar nossos colegas não UX

Encontramos os mesmos desafios que nossos colegas de UX, com a restrição adicional de configurar a ferramenta para que qualquer tipo de dado em questão possa ser inserido em paralelo com dados de estudos de UX. Também é necessário todo um trabalho de evangelização para que as equipes tenham o reflexo de consultar a ferramenta quando precisarem.

  • Use sistematicamente o banco de dados

Insira os dados de cada teste, para não atrasar e evitar a obsolescência do banco de dados,

Planeje pontos de feedback com outras equipes para coletar a intimidade do cliente e inserir dados do usuário de outras fontes,

Adquira automatismos: consulte sempre a base pelo menos na primeira fase dos nossos projetos.

Função de filtro no Airtable

 

Apoie nossa experiência de Pesquisador de UX

À medida que os testes e a carreira progridem, sentimos que sabemos coisas sobre os usuários. Antecipamos os elementos que causarão atrito ou serão facilmente manuseados, porque já vimos isso várias vezes. Contamos com esta informação: faz parte da nossa experiência, da nossa competência. Mas não podemos lembrar de tudo, esquecemos o contexto preciso em que esse conhecimento surgiu.

Pode-se vislumbrar, de forma semelhante a um banco de dados de toda a equipe ou da empresa, um banco de dados individual, insights gerais do usuário que serão desafiados e evoluirão com nossa prática. É possível terceirizar, fortalecer e apoiar nossa expertise com dados concretos, que acompanhamos, graças a ferramentas cujas versões gratuitas muitas vezes são suficientes para uso pessoal.

 

#Leve embora

Atomic UX Research é um método novo, o feedback ainda é raro e a implementação apresenta vários desafios. No entanto, suas contribuições são óbvias e imediatas:

  • Dados centralizados, que podemos cruzar facilmente,
  • Uma ferramenta de comunicação e evangelização,
  • Insights e recomendações que estão conectados a fatos e contextos específicos.

Vale a pena conhecer e testar.

 

Para ir mais longe

https://blog.prototypr.io/what-is-atomic-research-e5d9fbc1285c

https://medium.com/@tsharon/democratizing-ux-670b95fbc07f

https://uxstudioteam.com/ux-blog/ux-research-system/

https://medium.com/uber-design/the-power-of-insights-a-behind-the-scenes-look-at-the-new-insights-platform-at-uber-26f85becc2e6

 

Até amanhã para novas surpresas em nosso calendário do Advento da UX-Republic!

 

Marie EUZEN, designer de UX @UX-Republic

 

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