Связь количественных и качественных данных Мы исследуем. Проводим коридорные тесты, опросы, смотрим статистику кликов и действий, ходим на фокус-группы и интервью. Важность этой деятельности будто бы всем очевидна: не исследуешь, не UX-дизайнер. Так чисто, рисовальщик/оператор фигмы. Часто, когда говорят «у меня есть побелы в UX» имеют в виду «я не знаю как проводить исследования» (еще чаще «я не понимаю эти чертовы артефакты вроде CJM», но это в следующем посте расскажу) В хороших исследованиях важно понимать связь количественных и качественных данных. Количественные данные - цифры. Как вы их получили - подбили результаты опроса, посмотрели в веб-аналитику, посчитали количество обращений в техподдержку - не важно. Цифры указывают на явление. 20 заявок упали в поддержку за последнюю неделю / 60% пользователей не завершают регистрацию / 120 респондентов из 300 ответили что используют продукты конкурентов. Цифрами нельзя понять почему это происходит. Лишь проверить частотность, чтобы сказать, что проблема есть. Качественные данные - информация. Появляется она после общения или наблюдения: интервью, открытые вопросы в опроснике, записи вебвизора, наблюдение за тем, куда и как кликает респондент на юзабилити-тесте. Информация указывает на причину явления. Человек хмурится и долго думает прежде чем нажать «далее» / не понимает чем отличается тот или иной тариф / не может отсортировать данные из таблицы и выгрузить их в отчет. Не обязательно выбирать либо интервью либо опрос, либо аналитику либо тесты. Если вам нужно проверить есть ли явление и понять почему оно возникает, вы можете комбинировать количественные и качественные методы. Сначала опрос, потом интервью. Сначала аналитика, потом тесты. Сначала «что происходит», потом «почему».