Este texto busca servir de complemento a la charla que se dió durante las Digital Sessions. Quiero profundizar en algunos aspectos de la charla más teóricos y que igual en el formato discursivo pudieron quedar menos cubiertos.

El UX LAB de Flat 101

Antes de nada y para entender de dónde salen las principales conclusiones que presentamos en esta entrada de blog hay que entender qué es el UX Lab y su forma de trabajar. El UX Lab es el área de Flat 101 encargada de dar respuesta a las preguntas que nos traen nuestros clientes en los proyectos de UX. Trabajamos de forma transversal y muy metodológica en todos los proyectos de los que formamos parte, mientras tratamos de aportar nuestro conocimiento y una visión particular sobre la investigación. No se trata tanto de hacer las cosas de una forma diferente si no de ser capaces de disponer del conocimiento adquirido y acumulado para entender los problemas de nuestros clientes con un enfoque particular y poder aportarles. Para ello además de ser un departamento dedicado, disponemos de un laboratorio construido en exclusiva para estudio y perfeccionamiento de las técnicas de investigación cuantitativas y cualitativas. Damos respuestas a las preguntas que tienen nuestros clientes y transformamos esas respuestas en insights poderosos para aportar soluciones con valor diferencial. Todo ello guiado por una curiosidad insaciable, amor por el detalle y gusto por el trabajo bien hecho.

Pequeñas nociones sobre investigación

Lo que llamamos UX Research no deja de ser un enfoque de experiencia de usuario en la investigación.Lo que hacemos es aportar ese punto de diseño centrado en el usuario que practicamos desde Flat 101, y que lo que permite es poner a las personas en el centro de los proyectos para encontrar soluciones que resuelvan sus problemas. Investigar es un proceso que se lleva haciendo desde hace mucho tiempo dentro del mundo empresarial, y del que se puede hacer una clasificación en dos vertientes. La primera vertiente es lo que podríamos llamar indagativa, tiene como objetivo dar respuesta a esas preguntas que pueden asaltarnos en el proceso de trabajo a lo largo de la vida útil de un proyecto. La segunda vertiente es prospectiva y busca tener un matiz más innovador, encontrar espacios en blanco y vías tangentes para abordar proyectos y soluciones. Hacemos esta doble clasificación muchas veces para poder diferenciar hacia donde queremos investigar y ver si queremos centrarnos en técnicas que tienen una línea de actuación más inmediata o aportan a proyectos existentes. O un si decidimos apostar por una investigación que va más en la segunda línea y vamos más allá. Ambas comparten muchas técnicas, y al igual que la charla, este texto no busca tanto profundizar en las propias técnicas como en un enfoque general sobre las mismas para saber cuando puede ser interesante para el investigador aplicar qué técnicas. Hay que tener un conocimiento profundo sobre las técnicas y una capacidad para seleccionarlas según el momento en el que nos encontremos del proyecto, la finalidad y la información que necesitamos averiguar. Desde Flat 101, siempre recomendamos hacer UX Research en la medida en que las limitaciones del proyecto lo permitan. La investigación siempre aportará información, y la información siempre es algo valioso en los proyectos, puesto que nos permitirá tomar decisiones basadas en aprendizajes y que nuestras acciones estén soportadas y justificadas por actos. El punto en el que investiguemos va a definir la cantidad de información de la que vamos a disponer en fases posteriores, si lo hacemos pronto en la vida de un proyecto antes tendremos esa información que nos va a ayudar en la toma de decisiones y podremos usar nuestro conocimiento sobre el proyecto en fases posteriores. Si por los condicionantes de los que disponemos trabajamos en fases posteriores, siempre tenemos que tratar de ser operativos, ver de qué información disponemos ya, qué hipótesis hemos barajado, cuales tenemos validadas y sobre cuales tenemos dudas. Particularmente en Flat 101, cuando el proyecto nos lo permite, nos gusta trabajar utilizando ciclos iterativos de investigación y validación de hipótesis con las que siempre estamos mejorando los proceso del que somos parte mientras nos coordinamos con los distintos departamentos a los que aportamos información. Esto junto a la expertise de la empresa en proyectos CRO hace que el research sea una herramienta muy poderosa a la hora de tomar decisiones.

Técnicas que usamos en flat según las fases del proyecto en el que nos encontremos

Este sería el overview de técnicas que usamos en flat según el momento del proyecto en el que nos encontremos y sobre el que hay que matizar las diferentes dimensiones en las que nos movemos.

Sin usuarios

Primero disponemos de técnicas que no requieren de la participación activa de un usuario para su realización y que forman parte de una exploración que se puede llevar a cabo por parte del equipo de investigación sin usuarios. Bien sea aplicando criterios conocidos como los análisis heurísticos o benchmarks para la identificación de patrones, o bien sean aquellas técnicas que nos permiten mapear información ya obtenida para presentarlas, interna o externamente, como son los customer  o personas.

¿Qué hace la gente? vs. ¿Qué dice la gente?

Es la dimensión que medimos en el eje de ordenadas de ese esquema, esto nos permite ir de pruebas que son 100% actitudinales, como la entrevista, a pruebas que son 100% centradas en el comportamiento del usuario sobre un sistema.

¿Qué hace la gente?

Cuanto más nos centramos en el comportamiento más veremos cómo se responde a patrones preestablecidos, el investigador toma una actitud de observador y facilitador, que trata de gestionar al usuario sus frustraciones, y su comportamiento para que la prueba transcurra de la mejor de las maneras. Además este tipo de pruebas nos permite validar si las affordances que hemos utilizado son correctas y encontrar cuellos de botella o atolladeros para posibles interacciones. Este tipo de técnicas las recomendamos para entender qué está pasando con tu sistema digital y dependiendo de si quieres tener mayor significancia te recomendaremos o centrarte en un tipo de insights te recomendaremos una prueba u otra.

¿Qué dice la gente?

Por el contrario cuando nos centramos en las actitudes son los usuarios quienes nos reportan de forma activa sus pensamientos, opiniones y cómo piensan que piensan. Es la persona la que le da sentido a la lógica y por tanto podemos ver cómo son sus modelos mentales o cómo entienden las cosas. Este tipo de técnicas son las que recomendamos cuando necesitamos entender un por qué sucede algo o cómo se siente alguien. Nos dan datos de calidad que requieren un mayor tiempo de procesado pero que aportan una información muy valiosa a los proyectos en los que se utilizan. Por el contrario tienen la dificultad de que el investigador necesita estar bien entrenado y te tener experiencia porque requieren interacciones muy directas para extraer el máximo de información en el caso de las entrevistas o una buena redacción y elección del tipo de pregunta en las encuestas.

¿Cantidad vs. Calidad?

Según la cantidad de datos que manejemos nos movemos en el eje de abscisas de la gráfica y van desde técnicas que requieren de pocos usuarios para la realización de las mismas hasta pruebas que lo que buscan es tener muchos datos del mayor número de fuentes posibles. Las pruebas con muchos datos lo que suelen buscar es tener una importancia estadística y van en la línea de que la información que arrojen tenga un matiz predictivo y descriptivo de la muestra que se esté tratando. Esto puede aportar a nuestros clientes la seguridad de la significacia estadística que da una prueba AB sobre una determinada variante o los datos que puede aportar una encuesta sobre los hábitos de consumo de otra muestra dentro de un mercado de nicho. Por otro lado podemos buscar información de calidad que nos aporte narrativa, casos extremos y diferenciación frente a datos puramente numéricos. En estos casos lo que prima es qué hay detrás de cada historia, los patrones que se van trazando desde una perspectiva personal y como todo esto dan forma a perfilados y comportamientos que dan sentido a nuestros usuarios. Según el tipo de proyecto vamos a poder ir hacia unos u otros, y si bien hay técnicas cuantitativas que tienen poco coste también las hay que pueden ser muy costosas de analizar si la información es grande, sucediendo lo mismo con las cualitativas. Por lo que para estos casos es mejor pensar bien y ajustar los recursos de los que disponemos y sobre eso modular los tiempos dedicados.

La importancia del contexto

El contexto es muy importante a la hora de decidir por qué tipo de técnica nos decidimos a la hora de seleccionar unas u otras. A fin de cuentas es un factor que afecta a cómo se comportan nuestros usuario según si están en un laboratorio, en un elemento híbrido o en sus propias casas. Al final la gente no se comporta igual si tienes a alguien observándote de cerca que si están ellos en su casa actuando de forma “natural”. De igual manera no todo el mundo dispone de un laboratorio o un entorno en el que se puedan controlar las condiciones en las que se realizan una prueba para minimizar las distracciones o controlar las exposiciones. De cara a los proyectos es igual de válida toda la información obtenida por cualquier medio, sencillamente el equipo que se encarga de la ejecución y análisis de las pruebas deberá considerar el entorno en el que se realiza la misma para dar sentido, marco y contexto a los aprendizajes e información de valor que extrae.

Preguntas que hacerte según tu proyecto

En Flat 101 cuando viene un cliente y para recomendar qué técnicas pueden ser más apropiadas para su proyecto nos hacemos una serie de preguntas que nos ayudan a obtener una visión sobre qué podemos estudiar. Estas preguntas os pueden servir como una guía para aproximar la investigación en vuestro proyecto.

¿De qué información dispongo actualmente? 

Por el recorrido del proyecto podéis disponer ya de una información que deberíais tener recopilada y de fácil acceso. Si no la tenéis recogida es el momento de hacerlo y sobretodo tenerla en cuenta. Esto nos servirá de punto de partida y serán nuestras hipótesis de partida que con nuestra investigación tendremos que validar, p.e. ¿Sabemos qué dispositivo convierte más?

¿Qué no sabemos?

De igual forma hay que documentar aquella información de la que no disponemos y nos gustaría saber. Tienen que ser preguntas sencillas que nos permitan tener unas incógnitas que resolver a través de las diferentes fuentes. P.e ¿Por qué convierte más desktop que mobile?

¿Cuáles son mis fuentes de información actuales?

Hay que listar cuales son nuestras fuentes de información o dónde y cómo podemos averiguar la información que tenemos. Tenemos que tener controladas cuales han sido mis fuentes de información y mimarlas, auditar nuestra analítica y pensar en el equipo que realiza el research para nosotros y ver el siguiente punto.

¿De qué recursos dispongo para realizar mi investigación?

Tenemos que medir cuáles son nuestras capacidades a la hora de realizar investigación y conocer aquellas técnicas que pueden ser más rápidas para ganar información. Igual nos resulta costoso traer a unos usuarios a un laboratorio de usabilidad pero podemos hacer unas pruebas en remoto con diferentes herramientas. Igual no disponemos de la suficiente gente pero tenemos a personas en el equipo dispuestas a aprender sobre investigación y que nos puedan servir para ir ganando información.

¿En qué punto de vida de un proyecto me encuentro? 

Dependiendo del momento de vida de un proyecto me encontraré con una serie de limitaciones referentes a la madurez del proyecto. A fin de cuentas, todos los proyectos pasan por fases en las que no se dispone de algo tangible y estamos planeando lanzar algo. Cuando nuestro proyecto está en marcha podemos encontrarnos en una primera fase en la que tenemos un Mínimo Producto Viable, tener ya el proyecto funcionando o puntos intermedios en los que el proyecto se está mejorando. Según en qué fase nos encontramos podemos realizar una serie de técnicas u otras según el listado

Conclusiones

Al igual que con la charla, es importante destacar que no hay una única técnica que valga para un sólo momento, son muchos los factores que tenemos que considerar y nunca hay una única respuesta buena para cada pregunta. El investigador tiene que ser capaz de conocer cuantas más técnicas, mejor y saber cuál le va servir mejor en qué momento. Esto como muchas otras cosas al final es una habilidad que hay que entrenar y que os recomiendo que empecéis a practicar poco a poco, al final lo importante es la actitud. Sin embargo si va a depender de nosotros y no de los recursos nuestra actitud ante la investigación. Tenemos que ser curiosos, dejarnos asombrar por todo la información que llegue a nosotros y mirarlo todo sin usar prejuicios. Esa forma si es diferencial y al igual que otras muchas cosas se puede entrenar y es lo que puede hacer que os diferenceis para ser investigadores extraordinarios.

Bibliografía

• No me hagas pensar. Una aproximación a la usabilidad en la Web — Steve Krug
• La psicología de los objetos cotidianos —Donald A. Norman
• Mental Models: Aligning Design Strategy with Human Behavior — Indi Young
• Service Design: From Insight to Implementation — Andy Polaine, Lavrans Løvlie, Ben Reason
• Interviewing Users: How to Uncover Compelling Insights — Steve Portigal

A continuación podéis consultar las diapositivas de la charla: