올바른 유도 및 연역 방법을 선택하여 설계 연구를 망치지 않는 방법

며칠 전 나는 친구와 지역 슈퍼마켓에서 자신을 발견했다. 하루 중반 이었지만 체크 아웃시 줄이 너무 많았습니다. 그래서 나는 동반자를 셀프 서비스 체크 아웃으로 끌어 냈습니다.

내 친구는 셀프 서비스 체크 아웃을 사용한 적이 없으며 실제로 시도하고 싶지는 않았지만 나는 주장했다. 나는 부분적으로 게으름을 고집했다 – 나는 정말로 대기열에 다시 합류하는 기분이 아니었다. – 그러나 나는 그가 셀프 서비스 체크 아웃으로 어떻게 운이 좋을지 궁금했다.

전문적인 호기심이 생겨서 친구가 기계를 사용하도록 권장했습니다.

그가 체크 아웃을 사용하면서 무지를 피하고 먼 거리의 비엔나 축소로 친구의 질문에 대답했습니다.“다음에 무엇을해야한다고 생각하십니까?”

“가장 많이 들려주십시오.”가 가장 빈번한 답변이었습니다. (보통 사용성 테스트 참가자는 나에게 물리적 인 피해를 입히지 않습니다.)

성공을위한 연구 프로젝트 설계

질적 또는 양적 (또는 결합 된) 연구 프로젝트를 설계하든, 사용하는 접근 방식과 묻고 묻지 않는 질문은 프로젝트의 성공을 좌우합니다.

몇 년 전에 저는 패션 소매 업체 고객의 구매 경험을 개선 할 수있는 방법을 찾아 달라는 요청을 받았습니다. 우리는 시간과 예산이 제한되어 있었으며 매우 규범적인 브리핑을받지 못했습니다. 단지 회사의 고객들과 확인하고 개선의 기회를 확인해야했습니다.

설문 조사, 사이트 / 앱 분석, 결제 데이터와 같은 많은 양의 오래된 정량 데이터에 액세스 할 수 있었기 때문에 브랜드의 디지털 플랫폼에서 일반적인 행동에 대한 강력한 이해를 얻을 수있었습니다. 그러나 우리는 여전히 고객이 오프라인에서 어떻게 행동하는지 또는 물리적 및 디지털 접촉점 사이에서 어떻게 이동했는지 이해하지 못했습니다.

그래서 우리는 이것을 연구의 초점으로 삼았습니다. 우리는 일반적으로 서비스를 사용할 후보자를 모집하고 다음과 같이 구성된 간단한 연구 프로그램을 만들었습니다.

  1. 상황에 맞는 인터뷰-우리는 후보자를 집이나 직장에서 인터뷰했습니다.
  2. 섀도 잉 — 실제 서비스를 사용할 때 후보를 따릅니다.

설문 조사를 제외하고, 정량 분석 ​​및 지불 데이터는 고객의 행동에 대해 많은 정보를 제공했습니다. 고객이 구매할 가능성이 더 높은 시간대와 요일을 알고있었습니다. 우리는 구매 여정이 며칠에 걸쳐 진행되었으며 일반적으로 커밋하기 전에 '빠른 둘러보기'로 시작했습니다.

사람들을위한 디자인 — 그들이하는 말을 잊어 버리십시오.

따라서이 모든 데이터를 통해 연구 과정에 정보를 제공하는 데 얼마를 사용합니까? 온라인 구매 프로세스가 오프라인 프로세스를 반영한다고 가정 할 수 있습니까? 기존의 설문 조사는 매우 구체적인 답변을 찾기 위해 수행되었으며 일부 질문이 제기되었다고 생각했습니다. 그럼에도 불구하고, 분석 데이터는 상세하고 일정하고 일관된 행동 패턴을 포함했다.

이 데이터는 각 연구 프로젝트의 시작에 존재하는 딜레마, 즉 딜레마를 제시했습니다.

선험적 / 연역적 접근 방식을 통해 기존의 정량적 데이터와 사람들의 행동에 대한 우리의 기대에서 비롯된 매우 구체적인 질문으로 연구를 진행하고 이러한 질문에 대한 연구를 구성합니다. 사후 / 유도 접근법으로 우리는 분석 데이터와 우리 자신의 기대를 제쳐두고, 연구를 수행하는 동안이를 무시하고 참가자들에게 면담 방향을 더 잘 통제 할 수있게합니다.

잘못된 연구 방법을 사용하면 기회 비용이 발생합니다. 참가자가 연구 세션을 안내 할 수있게함으로써 광범위한 주제를 벗어난 데이터 세트를 추적 할 수 있습니다. 그러나 특정 영역에 초점을두면 새로운 것을 배울 수 없으며 자신의 편견을 확인하게됩니다.

연구원은 항상 자신의 편견을 가져오고 고객 브리프는 연구 방향을 설정합니다. 그러나 여기서 질문은 '연 역학을 언제 사용해야하고 언제 디자인 연구에 귀납적 연구 방법을 사용해야합니까?'입니다.

실제로는이 둘 사이에서 어려운 일이 아닙니다.

올바른 연구 방법 사용

소매 업체 고객의 실제 경험과 고객이 여러 터치 포인트와 상호 작용하는 방식을 이해하는 데 특히 관심이 있었기 때문에 참가자 인터뷰 및 섀도 잉에 귀납적 접근 방식을 선택했습니다. 우리는 양적 데이터가 우리에게 무엇을 말했는지 알았지 만, 그 중 일부가 얼마나 정확한지 여전히 염려했습니다.

인터뷰 중에 우리는 공개 참가자 질문으로 시작하여 거기에서 인터뷰 스레드를 따랐습니다. 그런 다음 참가자가 브랜드의 디지털 및 물리적 터치 포인트와 상호 작용할 때 그림자를 만들고이 과정에서 상황에 맞는 질문을했습니다.

그러나 첫 번째 인터뷰 및 섀도 잉 세션을 수행 한 후 우리는이 접근법이 원하는대로 작동하지 않는다는 것을 깨달았습니다.

귀납적 인터뷰는 참가자들에게 중요한 것이 무엇인지 (우리가 원하는 것만) 깊이 이해했지만 귀납적 그림자는 아니 었습니다. 우리는 자동 조종 장치에서 수백 번이나 활동을 수행하면서 참가자들을 추적하고 있었기 때문에 우리의 존재는 모든 상황에 대한 인공물을 만들었습니다.

두 번째 세션 후 우리는 다시 그룹화했습니다. 섀도 잉 프로세스의 품질을 어떻게 개선 할 수 있습니까? 우리는 연구의 그림자 부분을 폐기하는 것에 대해 논의했으며 프로세스를 관찰 할 수는 있지만 직접적인 경험에서 우리를 제거 할 수있는 기술적 솔루션을 살펴 보았습니다.

그러나 우리는 '우리가 인공물에 기대면 어떻게 될까?'라고 물었다. 참가자들에게 평상시처럼하라고 요청하기보다는 다른 장소 (고객의 상점 또는 경쟁사)?

인터뷰 프로세스는 우리에게 필요한 개방형 귀납적 연구를 제공하지만, 새롭게 디자인 된 섀도 잉 프로세스를 통해 인터뷰 프로세스에서 나오는 특정 이론을 테스트 할 수 있습니다.

일반적인 위치에서 참가자를 제거함으로써 참가자는 기대와 경험에 대해 훨씬 더 큰 목소리를 낼 수있었습니다. 참가자들이 익숙하지 않은 상점을 탐색 한 방법과 도움을 요청한 내용을 살펴 보았으며 낯선 위치의 상황에서 경험을 쉽게 비교하고 대조 할 수있었습니다.

다른 참가자들과 함께 일반 상점에서 쇼핑하라고 요청했지만 특정 품목 세트라는 시나리오를 제공했습니다.이를 위해 우리는 그들에게 익숙하지 않은 품목 목록을 제공하고 해당 품목을 찾도록 요청했습니다. 이 시나리오를 통해 새로운 방식으로 로컬 상점을 탐색 할 수있었습니다. 참가자들에게 특이한 품목을 찾도록 요청함으로써 동일한 제품의 다른 버전을 볼 때 의사 결정 프로세스를 탐색 할 수있었습니다.

생산 경로

연구는 참가자 주도적이어야한다. 그러나 만약 우리가 연구에 대한 선험적 접근만을 취한다면 우리는 우리 자신의 이론을 확인하거나 반박 할 뿐이며, 알려지지 않은 미지의 미 발견을 발견하는 것을 막을 수는 있지만, 사후 접근 방식의 완전한 접근은 연구자들의 생산성을 떨어 뜨릴 수있다 경로.

요점은 필요한 데이터를 얻지 못한 경우 연구 프로젝트를 올바르게 변경할 수있을 정도로 민첩하고 인식하는 것입니다.