Haz que tu producto digital conecte con tus usuarios

Junto a Vero Traynor hablamos de la diferencia entre hacer user research, UX Testing y CX Research: en qué se diferencian, cual es el valor de cada tipo de investigación para un producto digital, cuándo es el mejor momento de hacer cada una y cuáles son los conceptos fundamentales para extraer mejores insights.

Transcript

1. Ocupar el recuadro oscuro con una imagen, y por encima de esta poner el logotipo de cliente en blanco y la línea inferior en blanco. BCN MAD SCL MDE BOG LIM MEX MIA SFO SDQ GYE EZE Investigación para productos digitales ¿Por qué es importante entender el porqué?
2. 2 Cuando ya no es posible darles la espalda a los clientes y usuarios 1
3. 3 Cuando ya no es posible darles la espalda a los usuarios “No queremos hacer un producto que sea usable pero que no resuelva ningún problema.” Daniel Castro, Banco Sabadell
4. 4 Cuando ya no es posible darles la espalda a los usuarios Presiones internas: altos objetivos con pocos recursos. Calificaciones al instante. Tiempos. Globalización y comparativas constantes. Redes sociales que amplifican las malas experiencias. Necesidad de crear productos exitosos: alta conversión, adicción y lealtad. Hipercompetitividad y acceso rápido a la competencia. Estamos frente a una hipercompetitividad que nos exige
6. 6 ¿Dónde están las empresas hoy? 2
7. 7 ¿Dónde están las empresas hoy? “Queremos hacer pruebas de usabilidad para validar si el producto es útil.”
8. 8 ¿Dónde están las empresas hoy? Fases de madurez 1. Diseño autorreferencial y conceptos mezclados sobre qué es la investigación de usuarios 2. Investigación basada en la opinión a futuro de los potenciales usuarios 4. Investigación académica desplazada de los tiempos y objetivos de negocio 7. Integración de la ciencia de datos y la investigación de usuarios 5. Hallazgos que incluyen soluciones en lugar de explicar sólo el conflicto y restringen la ideación 3. Hallazgos sesgados y endogámicos por la falta de una mirada externa lo cual puede generar un sesgo de confirmación 6. Decisiones fundamentadas sólo en los datos sin una comprensión particular del contexto humano
9. 9 ¿Dónde están las empresas hoy? Fases de madurez 1. Diseño autorreferencial y conceptos mezclados sobre qué es la investigación de usuarios 2. Investigación basada en la opinión a futuro de los potenciales usuarios 4. Investigación académica desplazada de los tiempos y objetivos de negocio 7. Integración de la ciencia de datos y la investigación de usuarios 5. Hallazgos que incluyen soluciones en lugar de explicar sólo el conflicto y restringen la ideación 3. Hallazgos sesgados y endogámicos por la falta de una mirada externa lo cual puede generar un sesgo de confirmación 6. Decisiones fundamentadas sólo en los datos sin una comprensión particular del contexto humano
10. 10 ¿Dónde están las empresas hoy? Fases de madurez 1. Diseño autorreferencial y conceptos mezclados sobre qué es la investigación de usuarios 2. Investigación basada en la opinión a futuro de los potenciales usuarios 4. Investigación académica desplazada de los tiempos y objetivos de negocio 7. Integración de la ciencia de datos y la investigación de usuarios 5. Hallazgos que incluyen soluciones en lugar de explicar sólo el conflicto y restringen la ideación 3. Hallazgos sesgados y endogámicos por la falta de una mirada externa lo cual puede generar un sesgo de confirmación 6. Decisiones fundamentadas sólo en los datos sin una comprensión particular del contexto humano
11. 11 ¿Dónde están las empresas hoy? Fases de madurez 1. Diseño autorreferencial y conceptos mezclados sobre qué es la investigación de usuarios 2. Investigación basada en la opinión a futuro de los potenciales usuarios 4. Investigación académica desplazada de los tiempos y objetivos de negocio 7. Integración de la ciencia de datos y la investigación de usuarios 5. Hallazgos que incluyen soluciones en lugar de explicar sólo el conflicto y restringen la ideación 3. Hallazgos sesgados y endogámicos por la falta de una mirada externa lo cual puede generar un sesgo de confirmación 6. Decisiones fundamentadas sólo en los datos sin una comprensión particular del contexto humano
12. 12 ¿Dónde están las empresas hoy? Fases de madurez 1. Diseño autorreferencial y conceptos mezclados sobre qué es la investigación de usuarios 2. Investigación basada en la opinión a futuro de los potenciales usuarios 4. Investigación académica desplazada de los tiempos y objetivos de negocio 7. Integración de la ciencia de datos y la investigación de usuarios 5. Hallazgos que incluyen soluciones en lugar de explicar sólo el conflicto y restringen la ideación 3. Hallazgos sesgados y endogámicos por la falta de una mirada externa lo cual puede generar un sesgo de confirmación 6. Decisiones fundamentadas sólo en los datos sin una comprensión particular del contexto humano
13. 13 ¿Dónde están las empresas hoy? Fases de madurez 1. Diseño autorreferencial y conceptos mezclados sobre qué es la investigación de usuarios 2. Investigación basada en la opinión a futuro de los potenciales usuarios 4. Investigación académica desplazada de los tiempos y objetivos de negocio 7. Integración de la ciencia de datos y la investigación de usuarios 5. Hallazgos que incluyen soluciones en lugar de explicar sólo el conflicto y restringen la ideación 3. Hallazgos sesgados y endogámicos por la falta de una mirada externa lo cual puede generar un sesgo de confirmación 6. Decisiones fundamentadas sólo en los datos sin una comprensión particular del contexto humano
14. 14 ¿Dónde están las empresas hoy? Fases de madurez 1. Diseño autorreferencial y conceptos mezclados sobre qué es la investigación de usuarios 2. Investigación basada en la opinión a futuro de los potenciales usuarios 4. Investigación académica desplazada de los tiempos y objetivos de negocio 7. Integración de la ciencia de datos y la investigación de usuarios 5. Hallazgos que incluyen soluciones en lugar de explicar sólo el conflicto y restringen la ideación 3. Hallazgos sesgados y endogámicos por la falta de una mirada externa lo cual puede generar un sesgo de confirmación 6. Decisiones fundamentadas sólo en los datos sin una comprensión particular del contexto humano
15. 15 El arte de entender a los clientes Marco teórico: User Research, UX Testing & CX Research ¿Dónde están las empresas hoy? User Research CX Research UX Testing
16. 16 Ámbitos o espacios donde el User Research puede dar luz 3
17. 17 Ámbitos o espacios donde el User Research puede dar luz ¿Cuál es el objeto de estudio? Persona
18. 18 ¿Por qué? Ámbitos o espacios donde el User Research puede dar luz Motivaciones Problemática Características ¿Qué buscamos entender?
19. 19 Ámbitos o espacios donde el User Research puede dar luz ¿En qué momento? Comprender Idear Prototipar Validar Decidir Definir Design Sprint, Google
20. 20 Para definir cómo debe ser la experiencia digital en función de las circunstancias reales de uso. 03 Para crear propuestas que resulten de valor para las personas. 01 Para entender qué funcionalidades debe tener o no tener el producto. 02 ¿Por qué es importante entender el porqué? (de las problemáticas) Ámbitos o espacios donde el User Research puede dar luz
21. 21 ¿Qué abordaje utilizamos? Ámbitos o espacios donde el User Research puede dar luz Técnicas para validar (envíos masivos y análisis orgánicos) Técnicas para entender en profundidad (dinámicas individuales) Técnicas para consensuar ideas (dinámicas grupales)
22. 22 Detectando lo que las personas no llegan a decir y ayudándolas a expresar lo que realmente las motiva y las afecta y observando lo que las personas tienen naturalizado. 01 Entendiendo cuál es la problemática, cómo surgió y qué la mantiene. 02 La clave es no incluir soluciones para permitir una sesión de ideación enriquecedora. 03 La clave es lograr comprender el conflicto y expresarlo para que pueda ser solucionado en la sesión de ideación. ¿Qué proponemos? ¿Cuáles son las claves? Ámbitos o espacios donde el User Research puede dar luz Análisis del presente y del pasado Escucha activa y observación de lo latente Explicación de la problemática sin soluciones
23. 23 ¿Con qué técnicas? De comportamiento De actitud ¿Qué? ¿Por qué? Scrolling & Click heatmaps Form analysis Eye tracking & Face coding Tree Testing First Click Analysis Pruebas de usabilidad Card Sorting Observaciones en contexto Diarios Five second test Preference Test Encuestas via e-mail Tríadas Talleres con usuarios Ventana emergente de feedback Entrevistas Ámbitos o espacios donde el User Research puede dar luz
24. 24 Evaluando si la experiencia digital (UX) es la óptima 4
25. 25 Evaluando si la experiencia digital (UX) es la óptima ¿Cuál es el objeto de estudio? Persona Interfaz Diálogo
26. 26 ¿Por qué? Evaluando si la experiencia digital (UX) es la óptima Cruce de modelos mentales Auto-explica ción de la interfaz Dialéctica de poder ¿Qué buscamos entender?
27. 27 Evaluando si la experiencia digital (UX) es la óptima ¿Cuándo? Comprender Idear Prototipar Validar Decidir Definir Design Sprint, Google
28. 28 Para diseñar un diálogo que resulte intuitivo para los modelos mentales de los usuarios. 03 Para darles el contexto humano que permita interpretarlas mejor. 01 Para entender la raíz del problema y poder solucionarlo de una manera aún más directa. 02 Evaluando si la experiencia digital (UX) es la óptima ¿Por qué es importante entender el porqué? (de las métricas)
29. 29 Evaluando si la experiencia digital (UX) es la óptima Lo que el usuario hace Lo que el usuario interpreta que sucedió Lo que el usuario dice Lo que el usuario escribe en una encuesta online Observar la dialéctica humano-máquina (gestos faciales, lenguaje no vserbal) ¿Qué abordaje utilizamos?
30. 30 Necesitamos echar luz sobre los porqué y comprender sus modelos mentales, no crear nuevas métricas. 01 Las pruebas de usabilidad nos ayudarán a hacer al sitio más fácil de usar, la utilidad mide la propuesta de valor. 02 03 La clave es comprender el diálogo entre la persona y la máquina. ¿Qué proponemos? ¿Cuáles son las claves? Evaluando si la experiencia digital (UX) es la óptima No confundir usabilidad con utilidad ni intentar evaluar ambas a la vez. Utilizar la investigación cualitativa para darles sentido a las métricas y a los A/B testing. Priorizar la observación por sobre la opinión que el usuario tenga sobre lo que hizo No le preguntemos al usuario qué tan fácil le pareció usar nuestra plataforma, veamos cómo lo hace, qué lo confunde o bloquea.
31. 31 ¿Con qué técnicas? De comportamiento De opinión ¿Qué? ¿Por qué? Scrolling & Click heatmaps Form analysis Eye tracking & Face coding Tree Testing First Click Analysis Pruebas de usabilidad Card Sorting Observacion es en contexto Diarios Five second test Preference Test Encuestas via e-mail Tríadas Talleres con usuarios Ventana emergente de feedback Entrevistas Evaluando si la experiencia digital (UX) es la óptima
32. 32 Por fin llega el Customer Experience Research 5
33. 33 Por fin llega el Customer Experience Research “Quieren arruinarme la vida” Un cliente completando una encuesta NPS.
34. 34 Por fin llega el Customer Experience Research ¿Cuál es el objeto de estudio? Persona Producto ¿Por qué? Razones de amor y abandono
35. 35 CX Research Por fin llega el Customer Experience Research Razones de lealtad Problemáticas no resueltas Razones de abandono ¿Qué buscamos entender?
36. 36 Por fin llega el Customer Experience Research ¿En qué momento? Comprender Idear Prototipar Validar Decidir Definir Design Sprint, Google Lanzar a un grupo controlado
37. 37 Para destinar los recursos con una mayor inteligencia. 03 Para entender si la solución resultó efectiva para resolver las problemáticas reales de las personas. 01 Para hacer cambios precisos con mayor asertividad. 02 ¿Por qué es importante entender el porqué? (del amor o el abandono) Por fin llega el Customer Experience Research
38. 38 Encuesta con valoraciones Entrevistas en contexto Entrevistas en profundidad Llamada telefónica con el cliente Llamada telefónica al cliente (con cámara para verle la cara) Por fin llega el Customer Experience Research ¿Qué abordaje utilizamos?
39. 39 El peso de entender la problemática debe ser lo menos demandante posible para las personas. ¡Acerquémonos a ellos! 01 La simulación no logra captar a las personas en su circunstancia de uso, conviene hacer lanzamientos a un grupo controlado e iterar. 02 La intención de uso está condicionada por la usabilidad y por el contexto. 03 La clave es comprender las razones de lealtad y de abandono para encontrar necesidades insatisfechas. ¿Qué proponemos? ¿Cuáles son las claves? Por fin llega el Customer Experience Research Trabajar en una cultura de experimentación que permita lanzamientos iterativos Animarnos a abrir canales para escuchar en profundidad a nuestros usuarios y clientes Validar la utilidad en las circunstancias reales de las personas
40. 40 Por fin llega el Customer Experience Research ¿Ejemplo? ¿Y si pidiéramos el email o el teléfono? ¿Y si coordináramos una cita? xf xf
41. 41 Por fin llega el Customer Experience Research Preguntas :)