¿Qué es un insight? El resultado de la observación

Qué es un Insight y qué lo diferencia de una mera observación

En mi labor como investigador, he visto cómo muchas veces otros UX researchers, product owners, UX designers e incluso stakeholders cometen un error conceptual que puede sesgar el análisis e incluso la viabilidad de un producto.

Ya sea en sesiones de testeo con usuarios o talleres de ideación, el error común se basa en confundir meras observaciones que se realizan durante el proceso de investigación con los insights del mismo. En repetidas ocasiones he presenciado como otros profesionales basan el análisis de sus conclusiones en simples observaciones de hechos a los cuales denominan insights, despojando al proceso de investigación de la complejidad que se le supone a la hora de analizar y llegar a conclusiones que puedan canalizar los siguientes pasos.

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Portada cuestionarios online

Errores en la elaboración de cuestionarios online (ii): ejemplos de como evitar algunos sesgos en las preguntas

En el post anterior sobre errores en la elaboración de cuestionarios onlineclasificábamos los tipos de errores de las encuestas y anticipábamos la publicación de una nueva entrada más centrada en los errores de medición: aquellos que se producen como consecuencia de errores en la formulación de las preguntas.

La formulación de preguntas de un cuestionario es algo que a priori parece sencillo. En la vida cotidiana realizamos preguntas constantemente, y nuestros interlocutores nos entienden y nos responden sin ningún problema. Por tanto, ¿por qué va a ser difícil elaborar un cuestionario? Al fin y al cabo es un proceso comunicativo al que estamos acostumbrados en el día a día. ¿Dónde está el misterio entonces?

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Portada del estudio sobre presencia digital de los concesionarios de segunda mano en España. 2018

Estudio sobre la presencia digital de los concesionarios de coches de segunda mano en España

¿Llega la Transformación Digital al mundo de la automoción?

Durante el pasado mes, el equipo de Experiencia de Usuario y Conversión de Legridd ha estado trabajando en la elaboración de un estudio sobre el sector de la automoción, principalmente del mercado de segunda mano.

Presentamos este estudio con la intención de ofrecer una foto acerca del estado del proceso de Transformación Digital en el sector de compra/venta de vehículos de segunda mano. No hace mucho tiempo que, en este tipo de análisis, se hablaba de un futuro que ya es presente, si no pasado. La atención multicanal, el diseño multidispositivo, la orientación a conversión… son aspectos ‘higiénicos’ que ya no pueden ser expresados como una aspiración sino como una carencia, si aún no se tiene puesto el foco en ello.

Hemos analizado a 15 marcas, sometiendo su presencia multidispositivo a una grilla de análisis heurístico, que hemos combinado con un análisis experto. Propuesta de valor, orientación a conversión, adaptación a dispositivos móviles o multicanalidad son algunas de las áreas en las que hemos centrado nuestro análisis.

Para no extendernos mucho antes de invitaros a descargar y leer el documento, vamos a trazar un esbozo de los principales conclusiones que hemos extraído.

En resumen

En un sector con una amplia oferta de un servicio de amplia difusión y conocimiento por parte de  los usuarios, llama mucho la atención el poco esfuerzo que se hace en transmitir una verdadera propuesta de valor como factor diferenciador respecto a la competencia.

Más allá de la inclusión de alguna llamada a la acción más o menos trabajada o algún disparador, no se aprecian contenidos orientados a los funnels de conversión. No se aprecian unas estrategias claras en este sentido y las interfaces se colocan ‘frente’ al usuario, como sucedería en un escaparate y no en el interior de la tienda. No hay diálogo con el usuario y sí cierta distancia que minimiza la capacidad de persuadir al usuario que está ante la mejor de las opciones posibles.

En cuanto a los dispositivos móviles, adaptar los contenidos no es adaptar la experiencia. Más allá del responsive más o menos bien ejecutado, no hay una reflexión orientada a ofrecer una experiencia verdaderamente adaptada al entorno, sobre todo en el caso de los smartphones.

En definitiva, mucho margen de mejora para un sector que no termina de plantearse su propuesta en términos de servicio. Más detalles en el estudio, que te invitamos a descargar.


Errores a la hora de elaborar cuestionarios online

Errores en la elaboración de cuestionarios online (i): cuáles son los más frecuentes y por qué es importante no cometerlos

La utilización de las encuestas o cuestionarios online como medio para conocer a los usuarios ha crecido de manera exponencial en los últimos años. Uno de los motivos principales de este crecimiento es la proliferación de plataformas de encuestas online que permiten realizar trabajos de campo de manera ágil y eficaz con un coste muy reducido (o incluso a coste 0).

Los posibles riesgos de esta creciente “oferta” de encuestas pueden ser varios. Uno de ellos es el “efecto saturación”: cada vez hay más encuestas en circulación y los usuarios se cansan de contestarlas, lo que tiene una clara incidencia en las tasas de respuesta y consecuentemente en la calidad de los datos.

La existencia de paneles y panelistas que contestan a cambio de una gratificación mitigan en parte este problema. Sin embargo, las respuestas de panelistas están sujetas a otros posibles sesgos sobre los que también es conveniente reflexionar. Uno de ellos sería, por ejemplo,  lo que podríamos denominar como “profesionalización de las respuestas”: como efecto de que los panelistas están muy familiarizados con la realización de encuestas, potencialmente pueden emplear “trucos” tales como minimizar la carga de respuesta y el tiempo de ejecución, que pueden incidir en la veracidad de las respuestas.

Otro de los posibles riesgos de la sobreproducción de encuestas  es su “banalización”. En este sentido los efectos principales pueden ser dos:

  1. Generar un uso desenfocado, es decir, usarlas para estudios en los que serían más adecuadas otras técnicas.
  2. Elaborarlas con menor rigor metodológico, sin atender a los criterios técnicos adecuados, lo que genera que los cuestionarios puedan introducir errores en las respuestas.

Este segundo aspecto, los sesgos y errores que se pueden cometer cuando se realizan cuestionarios, es algo fundamental en lo que incidimos especialmente en los cursos sobre diseños de cuestionarios online que impartimos las personas del equipo de Legridd.  Transmitimos la importancia de diseñar encuestas con rigor científico y enseñamos a evitar los errores que provoca un cuestionario mal elaborado, algo fundamental si no queremos fundamentar nuestras decisiones en datos erróneos.

En la red se pueden encontrar textos muy útiles con consejos para elaborar correctamente  encuestas y cuestionarios online.  Pero antes de entrar más en detalle en acciones concretas, algo que haremos en un próximo post, queremos ordenar las ideas agrupando en una tipología los principales errores que se pueden cometer cuando se elabora un cuestionario. Te los mostramos en el siguiente cuadro:

Tabla con los principales errores que se cometen al elaborar encuestas online

Las soluciones para todos estos errores son las mismas: investigar de manera adecuada sobre lo que queremos medir, utilizar técnicas cualitativas previamente para enfocar correctamente el cuestionario y sobre todo, ser exhaustivos en la realización de pre-test.  Veamos a grandes rasgos en qué consiste cada uno de estos errores.

  • Errores de estructura
    Estos errores hacen referencia a aspectos que no se refieren tanto a preguntas concretas, si no a la estructura u ordenamiento general del cuestionario. Los más comunes son aquellos que vienen provocados por un exceso de duración del cuestionario o errores en el formato de la encuesta que dificultan la lectura de las preguntas (por ejemplo, una letra que se lea mal o algún problema de visualización de  la interfaz).
  • Errores de especificación
    Estos errores se producen cuando alguno aspecto necesario para medir lo que queremos no está incluida (una dimensión, tema, ítem, etc.), o bien, no está definida de manera adecuada en nuestro cuestionario. Por ejemplo, imaginemos que queremos medir la satisfacción de un usuario con el uso de una interfaz de e-commerce; para muchos de nuestros usuarios un elemento clave de su experiencia es que pueda pagar con Paypal sin comisión, pero no hemos detectado este aspecto. Si no se introdujese en nuestro cuestionario ninguna pregunta sobre el método de pago, estaríamos cometiendo un error de especificación porque no estaríamos midiendo la satisfacción de un elemento clave para nuestros usuarios.
  • Errores de medición:
    Los errores de medición son aquellos que se derivan de la formulación de las preguntas y pueden ser de muy distinto tipo:

    • Los que se deben  a posibles problemas de  interpretación que los encuestados hagan de los términos de la pregunta,
    • Los que vienen dados por la forma de enunciar la pregunta, los que vienen dados por aspectos relacionados con las opciones de respuesta,
    • Aquellos que tienen que ver con la secuencia en la que están ordenadas las preguntas en el cuestionario, etc.

En muchas ocasiones los errores de medición son los más complicados de solucionar y de detectar, porque en gran medida tienen que ver con la complejidad del uso del lenguaje y su conexión con el contexto cultural de recepción.

En el próximo post nos centraremos en este último tipo de errores, los errores de medición. Pondremos el foco en algunos que son más comunes en el diseño de cuestionarios y que por tanto pueden tener potencialmente un impacto mayor cuando tomamos decisiones estratégicas basadas en los datos de las encuestas.

 

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conceptos básicos sobre técnicas cualitativas en ux research. Legridd

El uso de técnicas cualitativas en UX Research: conceptos clave para comprender a los usuarios

En Legridd somos defensores de la triangulación entre técnicas de investigación (UX Research). Creemos que las métricas son fundamentales, pero cuando se combinan con los discursos, son  mucho más poderosas. Por eso la dimensión cualitativa es fundamental en nuestra forma de entender la UX.

Técnicas como los grupos focales (focus group), las entrevistas en profundidad o la parte discursiva de los  test de uso, son fundamentales para conocer los comportamientos de los usuarios. Su importancia radica en que permiten comprender a los usuarios, adoptando sus puntos de vista aunque estén muy alejados de la mirada y prenociones del investigador.  Por eso se utilizan mucho para elaborar los Mapas de empatía, Customer Journey o los análisis con la técnica de Personas.

Pero para desplegar bien estas técnicas hay que saber ejecutarlas de forma adecuada y seguir una secuencia de análisis correcto para profundizar en la información que nos proporcionan.  A continuación refrescamos algunas cuestiones clave que no conviene perder de vista.

Preguntar cómo en lugar de  por qué

Independientemente de lo que se investigue, cuando se utilizan las técnicas cualitativas el objetivo fundamental es siempre el mismo: comprender por qué los usuarios actúan de la manera en que lo hacen.  

Sin embargo, y paradójicamente, para conseguir respuestas en este sentido, no hay que preguntarles el “por qué” de sus acciones, sino “cómo” las  llevaron a cabo. Este es un truco que casi todos los investigadores conocen pero que no siempre se utiliza. Howard Becker explica muy bien las ventajas de preguntar “cómo” en lugar de “por qué”:

“Cuando entrevistaba a las personas y les preguntaba por qué habían actuado de un modo concreto, invariablemente provocaba una respuesta defensiva. Si le preguntaba a alguien por que había hecho una cosa que me interesaba en particular, el pobre e indefenso entrevistado entendía mi pregunta como un pedido de justificación (…) Por otra parte, cuando les preguntaba cómo había ocurrido algo, mis preguntas funcionaban bien. Los entrevistados daban respuestas extensas, me contaban historias llenas de detalles informativos” (Becker 2010; pp. 85).

Así, por ejemplo, en lugar de preguntar “¿por qué compras este producto?” la mayoría de las ocasiones es mejor preguntar “¿cómo empezaste a comprar este producto”. Entender el proceso es el camino más corto para entender las motivaciones, los hábitos y las emociones de los usuarios.

En busca de “tesoros discursivos”

La información que se proporciona en las entrevistas en profundidad o los grupos focales se denomina discurso. Mediante los discursos, los sujetos dotan de sentido a la realidad. Por tanto hacer análisis del discurso es la práctica que tiene como objetivo comprender cómo dotan de sentido las personas a su realidad.

Cuando se realiza el análisis del discurso es conveniente seguir una serie de pautas y fases. En un primer nivel es necesario hacer un análisis textual del discurso. Es decir, a través de las transcripciones que se realizan, leer y repasar con exhaustividad lo que han dicho los entrevistados.   

En este primer nivel hay que buscar lo que podemos denominar como “tesoros discursivos” o como diría el sociólogo Alfonso Ortí, núcleos de condensación de sentido. Estos núcleos son los momentos de la entrevista en los que los discursos de los entrevistados están más “sobrecargados” emocional y sociológicamente, y condensan en buena medida las posiciones principales de los entrevistados sobre un tema.

Estos núcleos son el primer paso para poder encontrar y agrupar las tendencias generales del fenómeno que estamos investigando y construir lo que Max Weber (de nuevo él) denominó como tipos ideales.

Encontrar tendencias, construir tipos ideales

De manera resumida, los tipos ideales se pueden definir como construcciones teóricas, modelos ideales que agrupan formas de comportarse, sentir u opinar de  los usuarios y que pueden encontrarse de manera recurrente en sus  discursos.

La lógica inherente a los tipos de ideales es que los distintos aspectos que definen los  comportamientos de los usuarios y que se ponen de manifiesto en sus discursos, están conectados y relacionados, y por tanto, sus distintas experiencias se pueden clasificar bajo un concepto común y en un grupo limitado de tipos.  

Una secuencia para llegar a los tipos ideales en relación a la experiencia de uso de un producto podría ser la siguiente. En primer lugar se tendrían que encontrar las conexiones entre los distintos aspectos que incluye la experiencia de uso: por ejemplo, el modo en que lo compran,  cuando lo compran o el dispositivo que utilizan, pueden estar conectados con el modo en que se sienten cuando lo utilizan, con cuáles son sus características sociodemográficas, su momento de vida, etc.

Como resultado de localizar estas conexiones, podemos encontrar las distintas tendencias generales de la forma en que los usuarios se relacionan con el producto. La confrontación  de estas tendencias unas con otras nos daría una serie de tipos ideales, que nos explicarían distintas posiciones discursivas respecto a la relación con el producto. Por último, a cada uno de los tipos hay que asignarle una etiqueta que defina y sintetice todo el tipo ideal.

Esperamos que estos pequeños consejos os hayan servido para poner en práctica las técnicas cualitativas y analizar mejor la información que proporcionan.

  1. Becker, Howard (2010). Trucos del oficio. Cómo conducir su investigación en ciencias sociales. Buenos Aires: Siglo XXI Editores.

 

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El uso de las apps móviles. Legridd

La analítica en dispositivos móviles en 2018

La analítica en las aplicaciones móviles cada vez toma más protagonismo, ya que año tras año aumenta el volumen de descargas y por tanto los beneficios. Durante el año 2017 los ingresos de Google Play Store y Apple App Store aumentaron un 35%.

En muchas ocasiones las apps descargadas tienen un fin comercial, es decir, que llevan a los usuarios a realizar compras directamente desde las mismas dejando de lado la compra desde el ordenador de sobremesa o la asistencia a las tiendas físicas.

Por ello, la analítica en las aplicaciones móviles cada vez adquiere más importancia, ya que nos ayuda a detectar problemas en la conversión, resolver fallos de usabilidad, afianzar usuarios y optimizar el mobile marketing. Toda esta información que nos ofrece la analítica ayuda a ir mejorando las apps e intentar ser mejores que la competencia.

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