UX Araştırma Yöntemi Seçimi: Hangi Soru Hangi Yöntemi Gerektirir
Yöntem seçimi, yöntemlerin listesini bilmekle çözülmez. Cevabını aradığınız sorunun ne olduğuyla çözülür: kullanıcının ne söylediğini mi öğrenmek istiyorsunuz, ne yaptığını mı? Bir sorunun nedenini mi arıyorsunuz, yoksa çözümün işe yaradığını kanıtlamanız mı gerekiyor? Bu iki ayrım, bir de projenin hangi aşamada olduğu, yirmi yöntemlik listeyi genellikle tek bir seçeneğe indirir.
Birinci ayrım: söylenen mi, yapılan mı
Tutuma dayalı yöntemler kullanıcının beyanını toplar. Anket, odak grup, derinlemesine görüşme, kart sıralama hep bu kutupta durur. Davranışa dayalı yöntemler ise beyanı değil eylemi kaydeder: kullanılabilirlik testi, göz izleme, tıklama ve kaydırma analizleri, A/B testi.
İki kutup aynı soruya farklı cevap verir, ve bu bir tutarsızlık değil, yöntemin doğası. İnsan kendi davranışını hatırlarken basitleştirir, gerekçelendirir, bazen de size hoş görünecek cevabı verir. Bu yüzden pratik kural şu: vereceğiniz karar arayüzü değiştirecekse davranışa bakın, kararınız beklenti, dil ya da zihinsel model hakkındaysa beyan yeterli bilgi verir.
Kart sıralama bu kuralın sınırında duruyor. Beyana dayanır, insanlar kategorileri nasıl grupladıklarını size söyler, ama ürettiği şey doğrudan bilgi mimarisi kararına girer. Çıktısını menü taslağı olarak değil hipotez olarak alın, sonra ağaç testiyle davranış tarafında doğrulayın.
İkinci ayrım: neden mi, ne kadar mı
Nitel yöntemler azı derinlemesine inceler ve "neden" sorusunu cevaplar. Nicel yöntemler çoğu yüzeysel ölçer ve "ne kadar" sorusunu cevaplar. İkisi birbirinin alternatifi değil, sıranın iki ucu: önce nitel çalışmayla sorunun ne olduğunu bulursunuz, sonra nicel ölçümle düzeltmenin işe yarayıp yaramadığını gösterirsiniz. Ters sıra, elinizde yorumlayamadığınız bir grafik bırakır.
Beş kişilik bir kullanılabilirlik testinden çıkan sonucu yüzdeye çevirip raporlamam. Üç katılımcının aynı yerde takılması bir ölçüm değil, güçlü bir ipucudur, ve zaten ipucu olarak fazlasıyla yeterlidir.
Beş kullanıcı sayısının nereden geldiğini bilmek işe yarar. Nielsen ve Landauer'in modeli, her kullanıcının mevcut sorunların yaklaşık yüzde 31'ini bulduğu varsayımına dayanır: bu durumda beş kişi sorunların 1 - (1-0,31)^5, yani kabaca yüzde 85'ini ortaya çıkarır. Varsayımın içinde gizlenen şart genelde atlanıyor. Model tek bir kullanıcı grubunu ve tek bir görev setini kabul eder. Hem yeni kayıt olan hem yıllardır sistemi kullanan iki ayrı segmentle çalışıyorsanız beş kişi beş kişi değildir, her segment için ayrı beş kişidir.
Nicel yöntemin faturası trafiktir
A/B testi kulağa en nesnel yöntem gibi geliyor, bu yüzden de en çok yanlış yere konuluyor. Maliyeti para değil, örneklem.
Dönüşümü yüzde 2 olan bir sayfada yüzde 20'lik bir iyileşmeyi, yani 2'den 2,4'e çıkışı, makul bir güvenle görmek istiyorsanız varyant başına yaklaşık 20 bin ziyaretçi gerekir. İki kol için 40 bin. Günde bin ziyaretçi alan bir sitede bu, tek bir buton denemesi için kırk gün demektir. Daha da kötüsü, gereken örneklem etki büyüklüğünün karesiyle ters çalışır: aradığınız iyileşme yüzde 20 değil yüzde 10 ise sayı dörde katlanır, varyant başına 80 bine çıkar.
Sonuç olarak küçük trafikli siteler için A/B testi bir araç değil. Böyle bir projede ölçüm ihtiyacını analitikteki öncesi-sonrası karşılaştırmasıyla ve beş kişilik testlerle karşılayın, kanıtın daha zayıf olduğunu da açıkça yazın. Yeterli örnekleme ulaşmamış bir testin yüzde 95 güven etiketiyle raporlanması, hiç ölçmemekten daha yanıltıcıdır.
Üçüncü ayrım: bağlam
Aynı yöntem, kullanıcının ürünle hangi koşulda karşılaştığına göre başka şey ölçer. Doğal kullanımda kişi ürünü kendi işini yapmak için açar, saha çalışmaları ve günlük çalışmaları bunu yakalar. Senaryolu kullanımda görevi siz verirsiniz, klasik kullanılabilirlik testi böyle işler. Kısıtlı kullanımda ürünün yalnızca bir parçası ya da taslağı masadadır. Ürünsüz araştırmada ise kullanıcı hiç deneyimlemediği bir şey hakkında konuşur, marka algısı ve ilk izlenim çalışmaları bu türden.
Senaryolu testin atladığı nokta motivasyon. Katılımcı o görevi yapmaya kararlıdır, çünkü siz rica ettiniz. Dolayısıyla test "yapabiliyor mu" sorusunu cevaplar, "yapmak ister mi" sorusunu değil. Terk etme ve vazgeçme davranışını ancak analitik ya da saha verisi gösterir.
Aşamaya göre seçim
| Aşama | Cevabı aranan soru | Uygun yöntemler |
|---|---|---|
| Strateji ve kavram | Doğru problemi mi çözüyoruz? | Saha çalışması, bağlamsal sorgulama, görüşme, günlük çalışması |
| Tasarım | Bu tasarım anlaşılıyor mu? | Kullanılabilirlik testi, prototip testi, kart sıralama, ağaç testi |
| Lansman sonrası | Gerçekten iyileşti mi? | Analitik, kullanılabilirlik benchmark'ı, trafik yetiyorsa A/B testi |
Tabloyu tersten okumak da öğretici: elinizdeki yöntem hangi aşamaya aitse, projeniz o aşamada değilse yanlış soruyu soruyorsunuz. Henüz kimsenin ne istediğini bilmediğiniz bir üründe yapılan A/B testi, yanlış iki seçenek arasında hangisinin daha az kötü olduğunu ölçer.
En sık görülen hata yöntemi sorudan değil erişilebilirlikten seçmek. Anket aracı hazır duruyor, panele dokuz soru eklemek beş dakika sürüyor, sonra araştırma sorusu o ankete sığacak şekilde yeniden yazılıyor. Doğru soruyu soran beş kişilik bir test, yanlış soruyu soran beş yüz yanıtlı bir anketten fazlasını verir.