Données vs. Résultats vs. Insignes dans UX

Dans de nombreuses entreprises, données, résultats et idées sont tous utilisés de manière interchangeable. Les conversations lâches entourent des points de données convaincants, des résultats statistiquement significatifs, des informations fiables et des tendances émergentes. Sans surprise, les conversations souvent confondre les observations sporadiques pour des modèles cohérents.

Mais à quel point le poids a-t-il un impact sur chacun d’eux? Et comment pouvons-nous transformer les données brutes en idées significatives pour prendre de meilleures décisions? Eh bien, découvrons.

Pourquoi tout compte

Au début, il peut sembler que les différences sont très nuancées et simplement techniques. Mais quand nous Passez en revue les entrées et communiquez les résultats de notre travail UXnous devons faire attention à ne pas confondre la terminologie – pour éviter de mauvaises hypothèses, de mauvaises conclusions et des licenciements précoces.

Quand Recommandations solides et déclarations audacieuses émergent dans une grande réunion, inévitablement, des gens remettront en question le processus décisionnel. Plus souvent qu’autrement, ce seront les voix les plus bruyantes de la pièce, souvent avec leur propre programme et leurs priorités qu’ils essaient de protéger.

En tant que concepteurs UX, nous devons nous y préparer. La dernière chose que nous voulons, c’est avoir un ligne de pensée faiblefacilement démantelé sous la prémisse de la «recherche faible», des «résultats peu fiables», du «mauvais choix des utilisateurs» – et donc de rejeté immédiatement.

Données ≠ RÉSULTATION ≠ PERSIGNES

Les personnes ayant des rôles différents – analystes, scientifiques des données, chercheurs, stratèges – s’appuient souvent sur de bonnes distinctions pour prendre leurs décisions. La différence générale est facile à assembler:

• Données est des observations brutes (journaux, notes, réponses à l’enquête) (ce qui a été enregistré).
• Résultats Décrivez les modèles émergents dans les données mais ne sont pas exploitables (ce qui s’est passé).
• Connaissances sont des opportunités commerciales (Que s’est-il passé + pourquoi + alors quoi).
• Riposte sont des reflets des actions et des résultats passés (Ce que nous avons appris dans les travaux précédents).
• Prévoyance sont des projections éclairées, des idées avec extrapolation (ce qui pourrait arriver ensuite).

Voici à quoi il ressemble alors dans la vraie vie:

• Données ↓
  Six utilisateurs recherchaient un «transfert d’argent» dans les «paiements», et 4 utilisateurs découverts la fonctionnalité de leur tableau de bord personnel.
• Trouver ↓
  60% des utilisateurs lutté pour trouver La fonction «transfert d’argent» sur un tableau de bord, la confondant souvent avec la section «Paiements».
• Perspicacité ↓
  La navigation ne correspond pas aux modèles mentaux des utilisateurs pour les transferts d’argent, provoquant la confusion et les retards. Nous recommandons Renommer les sections ou réorganiser le tableau de bord pour hiérarchiser le «transfert de l’argent». Cela pourrait rendre l’achèvement des tâches plus intuitif et efficace.
• Rentoir ↓
  Après avoir renommé la section pour «transférer de l’argent» et le déplacer vers le tableau de bord principal, Le succès des tâches a augmenté de 12%. La confusion de l’utilisateur a chuté dans les tests de suivi. Il s’est avéré être une solution efficace.
• Prévoyance ↓
  À mesure que nos produits financiers deviennent plus complexes, les utilisateurs s’attendront à des Navigation axée sur les tâches (Par exemple, «Envoyer de l’argent», «Payer les factures») au lieu de catégories comme «paiements». Nous devons faire évoluer le tableau de bord vers l’IA axé sur l’action pour répondre aux attentes des utilisateurs.

Seules les idées créent une compréhension et la stratégie de conduite. La prévoyance façonne également la stratégie, mais sont toujours façonnées par les paris et les hypothèses. Ainsi, sans surprise, les parties prenantes sont intéressées par les idées, pas les conclusions. Ils ont rarement besoin de plonger dans des points de données bruts. Mais souvent, ils veulent s’assurer que Les résultats sont fiables.

C’est là que, finalement, la grande question sur signification statistique vient. Et c’est à ce moment que les idées et les recommandations sont souvent licenciées sans une chance d’être explorées ou expliquées.

Mais est-ce statistiquement significatif?

Maintenant, pour les concepteurs UX, c’est une question incroyablement difficile à répondre. Comme Nikki Anderson indiquésignification statistique n’a jamais été conçu pour la recherche qualitative. Et avec le travail UX, nous n’essayons pas de publier des recherches académiques ou de prouver des vérités universelles.

Ce que nous sont Essayer de faire est d’atteindre saturation théoriquele point où des recherches supplémentaires ne nous donnent pas de nouvelles idées. La recherche ne consiste pas à prouver que quelque chose est vrai. Il s’agit de prévenir les erreurs coûteuses avant qu’elles ne se produisent.

Voici quelques-uns Points de discussion utiles Pour gérer la question:

• Cinq utilisateurs par segment souvent Surface des problèmes majeurset 10 à 15 utilisateurs par segment atteignent généralement la saturation. Si nous obtenons toujours de nouvelles idées après cela, notre portée est trop large.
• «Si cinq personnes frappent le même nid-de-poule et détruisent leur voiture, combien avez-vous besoin de plus avant de réparer la route?»
• «Si trois clients d’entreprise disent que l’intégration est déroutante, c’est un risque de désabonnement. « 
• «Si deux tests d’utilisation exposent un problème de caisse, c’est Revenus abandonnés. « 
• «Si un entretien client révèle un problème de sécurité, c’est un crise attendant de se produire. « 
• «De combien de plaintes d’utilisateurs avons-nous besoin pour prendre cela au sérieux?»
• « Combien de revenus sommes-nous exactement prêts à perdre avant de résoudre ce problème? »

Et: il pourrait ne pas être nécessaire de se concentrer sur le nombre de participants, mais à la place, à discuter Les utilisateurs aux prises avec une fonctionnalitédécalage des attentes, et un schéma clair émergeant autour d’un point de douleur particulier.

Comment transformer les résultats en idées

Une fois que nous remarquons que les modèles émergent, nous devons les transformer en recommandations exploitables. Étonnamment, ce n’est pas toujours facile – nous devons Évitez les suppositions et les hypothèses faciles Dans la mesure du possible, car ils inviteront les mauvaises conclusions.

Pour ce faire, vous pouvez compter sur un cadre très simple mais efficace pour transformer les résultats en idées: Que s’est-il passé + pourquoi + alors quoi:

• « Ce qui s’est passé » Couvre le comportement et les modèles observés.
• « Pourquoi » Comprend les croyances, les attentes ou les déclencheurs.
• « Alors quoi » traite de l’impact, du risque et des opportunités commerciales.

Pour mieux évaluer la partie «donc», nous devons prêter une attention particulière à l’impact de ce que nous avons remarqué sur les résultats commerciaux souhaités. Il peut être n’importe quoi, des bloqueurs à fort impact et de la confusion à hésitation et inaction.

Je peux recommander de tout cœur à explorer Résultats → Insights Cheatheet dans La merveilleuse glissade de Nikki Andersonqui a des exemples et des invites à utiliser pour transformer les résultats en informations.

Arrêtez de partager les résultats – livrer des informations

Lorsque vous présentez les résultats de votre travail UX, concentrez-vous sur recommandations et opportunités commerciales exploitables Plutôt que des modèles qui ont émergé lors des tests.

Pour moi, il s’agit de dire un bonne histoire. Mémorable, percutant, réalisable et convaincant. Peignez l’image de ce à quoi l’avenir pourrait ressembler et la différence qu’il produirait. C’est là que le plus grand impact du travail UX émerge.

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(MRN, YK)