Привет! Я Лера — исследователь в UX-лаборатории Контура. Часто к нам приходят продукты, в которых давно (или даже никогда) не проводили исследования. Из-за этого у команд копится большой список продуктовых гипотез, которые хочется проверить.
Большое количество гипотез в одном исследовании либо чревато расфокусом, либо ведёт к увеличению сроков: требуется больше времени как на сбор данных, так и на их последующий анализ. Полученный массив информации становится сложным для переработки исследователем и командой, что замедляет принятие решений. В результате часть выводов рискует устареть задолго до попадания в разработку, что приводит к необходимости повторного исследования и бесполезной трате ресурсов.
В этой статье я хочу поделиться способами фильтрации гипотез, если у команды их слишком много и одним исследованием здесь не обойтись.
❗️Важно сказать, что на этапе формирования продуктовых гипотез мы не ограничиваем команду, даём всем ролям возможность сформировать свой список вопросов и предположений. Если мы изначально поставим какие-то рамки, команда может упустить из виду ценные гипотезы. Лучше дать возможность выписать всё, а уже после при помощи исследователя скорректировать формулировки и сфокусироваться на ключевом.
Итак, у нас есть огромный список из предположений и вопросов. Что поможет понять, какие стоит оставить, а какие выделить в отдельное исследование или исключить совсем?
Фильтр 1. На что влияет результат проверки гипотезы?
В первую очередь важно исключить гипотезы, с результатами проверки которых мы не готовы работать в обозримом будущем.
❔ Проверочный вопрос Что мы предпримем, если эта гипотеза подтвердится? А если не подтвердится?
Если гипотеза требует изменения бизнес-процессов, на которые команда не может повлиять, или предполагает исправление проблем, которые уже решаются продуктом, проверка отнимет ресурс, но не принесёт пользы.
? Пример Если выпуск функциональности уже запланирован, все работы проведены и результаты нашего исследования не смогут на это повлиять, лучше исключить гипотезу про потребности пользователей в этом функционале.
Фильтр 2. Совпадает ли тема исследования во всех гипотезах?
Одно исследование должно отвечать на один ключевой вопрос. Синхронизация общего списка гипотез с главной целью исследования помогает отсечь те из них, что касаются другого сценария или другой аудитории. Проверку таких гипотез лучше вынести в отдельное исследование.
Фильтр 3. Какой метод требуется для проверки этой гипотезы?
В первую очередь, важно понять, какая гипотеза перед нами: качественная или количественная:
Качественные гипотезы исследуются через мнения, мотивацию и поведение пользователей, отвечая на вопросы «почему» и «как».
Количественные гипотезы проверяются с помощью числовых данных и статистики, отвечая на вопросы «сколько» и «насколько».
Если в списке продуктовых гипотез от команды встречаются и качественные, и количественные, мы не можем проверить их в одном исследовании через один используемый метод. Решением может стать разделение исследования на два этапа: качественный и количественный.
Далее важно определиться с методом исследования и понять, сможем ли мы проверить оставшийся список гипотез через запланированную методологию. Например, с помощью глубинных интервью мы не сможем проверить, понятна ли пользователем навигация на прототипе нашего нового лендинга, для ответа на такую гипотезу больше подойдет метод юзабилити-тестирования.
После выбора метода стоит ещё раз пройтись по списку гипотез и финально проверить на соответствие выбранному методу исследования, так как неподходящий метод проверки гипотезы может дать некорректные или искаженные результаты.
Фильтр 4. Проводили ли уже исследования с аналогичными гипотезами?
Чтобы не приносить команде уже известные инсайты, важно провести аудит существующих знаний и удостовериться, что гипотезы не проверялись в предыдущих исследованиях. Это поможет избежать дублирования работы и переиспользовать результаты исследований.
Если обнаружится, что новые гипотезы действительно звучали ранее, важно понять, какой контекст был у прошлого исследования. Если мы хотим проверить старые гипотезы, например, на новой аудитории или в другом сценарии — их можно взять в работу. Но если мы понимаем, что старые инсайты смогли закрыть наши предположения, то такие гипотезы можно смело исключить из нового исследования, чтобы впоследствии результаты не уходили «в стол».
Фильтр 5. Быстрые методы исследований
Есть гипотезы, на которые можно получить ответы без прямого контакта с пользователями. В таких случаях помогут быстрые методы проверки гипотез. Подробнее об этом недавно писала моя коллега Наташа.
Заключение
Исследование — это целенаправленный инструмент для принятия решений на основе фактов, валидация гипотез на старте позволяет сохранить нужный фокус и добыть максимум актуальной и значимой информации. Глобально это позволяет эффективно использовать ресурс как самого исследователя, так и команды, достигать предметных инсайтов и применимых результатов. Именно поэтому мы не жалеем времени на оттачивание дизайна исследования. И вам рекомендуем не жалеть?
Больше про UX-исследования в телеграм-канале Сдоба