Hay tantos mitos alrededor de la investigación de usuarios. La famosa “regla” de los 5 usuarios, la eterna discusión de “la muestra representativa”. Este episodio vamos a desmitificar qué es Investigación de Usuarios, para qué sirve, y en especial por que tus dos semestres de estadística de la Universidad no te hacen un experto en investigación.
Contexto
Hemos dedicado muchos programas a hablar del proceso de Diseño.
Recapitulando. Hemos hablado que independentemente al “sabor” o método que quieras usar, el proceso se divide en dos etapas: el espacio del problema (entendiendo qué queremos hacer) y el espacio de la solución (entendiendo cómo queremos hacerlo).
Si el problema no está bien explorado, la solución no será buena. Y en el corazón del espacio del problema se encuentran herramientas de investigación y exploración.
Podríamos decir que la investigación es dónde empieza todo. La calidad de nuestra investigación, los métodos que usamos, las personas con las que hablamos, las hipóteisis, nuestros sesgos, todo suma para el éxito o el fracaso de nuestro proyecto. Es como tratar de cocinar algo, la calidad de nuestros ingredientes dicta por completo la calidad de nuestro platillo. Nunca vas a hacer un buen plato con ingredientes malos.
Si vamos a hablar de UX, de Diseño Centrado en las Personas, podemos decir que la Investigación UX, o la investigación de personas, o de usuarios, es de dónde vamos a sacar los ingredientes para nuestro proceso.
La investigación UX es muy mal entendida (incluso por gente que la practica) porque es una combinación de varias cosas, pero hace un poco más de sentido si lo vemos como una evolución, más que como algo que nació súbitamente.
Al principio de la revolución industrial, había un conjunto de ingenieros que estaban diseñando estas nuevas máquinas para poder ser operadas y utilizadas por personas. Estos ingenieros no eran investigadores, pero tenían que observar a la gente y sus capacidades físicas para poder crear sus aparatos y máquinas. Su objetivo era crear eficiencia y facilidad de uso.
Eventualmente esto evolucionó a un concepto llamado “Human Factors” o Factores Humanos. Este campo es el responsable de crear, por ejemplo, las cocinas industriales como las conocemos, o las líneas de producción. Obviamente con la llegada de la computadora y su implementación como herramienta, Human Factors eventualmente hizo el salto al mundo digital como Human Computer Interaction, que hemos mencionado antes.
IBM y Xerox, los primeros creadores de las computadoras, tenían sus correspondientes equipos de investigación. Quiero aclarar que estos equipos eran ingenieros, tecnólogos, trabajando con psicólogos y antropólogos. Esto no existía como campo de estudio, estaban aplicando herramientas de otros campos para crear un paradigma que en toda la historia humana no había existido.
Esta rama de investigación, que se definió dentro del campo de la tecnología de información, se estableció con la participación de gente de las ciencias de la computación, psicólogos, etnógrafos, científicos, diseñadores gráficos, diseñadores interactivos, diseñadores industriales. Cada área aporta.
Lo que hoy conocemos como UX Research es un híbrido de varios tipos de investigación, que conjuntan interfaces físicas, productos digitales. Es un proceso que ha evolucionado y que se adapta conforme la tecnología continúa avanzando.
Si prestaron atención a esta historia, seguramente notarán que en ningún momento hablé de “Marketing” o “Investigación de mercados”. La investigación de mercados evolucionó en los 20s con la industria de la publicidad, orientada a evaluar si la gente había visto o leído algo, porque relacionaban la eficiencia de su estrategia con que la gente recordara algo que vió.
Confundir Investigación de Usuarios con Investigación de Mercados es como confundir Leche de vaca con leche de soya. Suenan parecido, y a gente que sabe poco le pueden parecer iguales, pero no están hechos de lo mismo, no sirven para lo mismo y no soy genéricos que puedes intercambiar sin afectar el resultado.
Definición
Hay muchos, muchos tipos de investigación. Teórica, aplicada, exploratoria, descriptiva, explicativa, correlacional, cualitativa, cuantitativa, experimental, observacional, deductiva, inductiva, logitudinal, primaria, secundaria, documental, de campo, de laboratorio, métodos combinados…
Investigación de UX es -un tipo- específico de investigación.
Comencemos primero con lo que muchos piensan cuando oyen “investigación” en una empresa: La investigación de mercados, investiga mercados. Un mercado es una población, o una demográfica con el potencial de comprar algo. Trata de buscar las características que unifican un “perfil” de individuo.
Por ejemplo. Hay un mercado que son “mamás”. Tienen un rango de edad, un género, y están agrupadas por la característica de que todas son mamás, así que todas están -por default- interesadas en cosas que les interesan a las mamás.
A la investigación de mercados no les importa saber si esas mamás son buenas, o malas madres. No les interesa saber si son mamás porque lo eligieron o porque las obligaron, si saben ser mamás o no. A la investigación de mercados, lo que le importa, es que compran cosas que compran las mamás.
Investigación de usuarios, investigación para Diseño, Investigación centrada en las personas. Se centra en la exploración a profundidad de los individuos. Su función es explícitamente informar un proceso de diseño aportando datos desde la perspectiva del usuario final de un sistema. Específicamente datos que nos permiten entender quién es la persona, su necesidad, y el contexto (mental, físico, social) en el que usará el producto.
Lo que quiero que se queden de la definición es -el propósito de de la investigación es lo que dicta el valor que aporta, no las metodologías- Lo quiero aclarar, porque la confusión entre estos dos tipos de investigación: mercados y usuarios, viene de que comparten métodos.
Un investigador de mercados y un investigador de usuarios pueden aplicar una encuesta. Una encesta es un método, es una herramienta para obtener información, como un martillo. Pero un carpintero y un mecánico utilizan un mismo martillo para cosas diferentes. Tu no confundirías el trabajo de un carpintero con el de un mecánico ¿O si?
El fin último de nuestro proceso de investigación es el de entender a una persona a un grado que podamos “ponernos en sus zapatos”, como comunmente nos referimos al concepto de la empatía (que en realidad es un concepto mucho más profundo que eso, chequen el programa #18). Tratamos de entender lo que alguien siente o piensa, que le da sentido a lo que hace o lo que dice.
Por eso nos enfocamos en individuos, no en mercados. Investigación de mercados se centra en identificar los “motivadores” para que alguien compre algo. UX se centra en entender las necesidades subyacentes que definen como alguien “usa” algo. Por eso hablamos con 5 y los entendemos profundamente, no hablamos con 500 y los entendemos superficialmente.
Saber que eres parte de una demográfica llamada “mamá” y conocer tu rango de edad o nivel socioeconómico no me dice absolutamente nada sobre tu contexto, sobre tu capacidad de usar un producto, tus expectativas.
¿Cómo se hace?
Una vez que ya tenemos claro el propósito de este tipo específico de investigación, podemos hablar del proceso.
- El primer paso es siempre definir un objetivo.
Exactamente necesitas saber qué pregunta necesitas contestar. UX Research informa un proceso de Diseño. Un proceso de Diseño es una serie de pasos para desarrollar una solución. Así que UX Research siempre sucede en el contexto de crear una solución, ya sea una solución explícitamente definida (en un proceso lineal) o una solución incremental (siguiendo un proceso iterativo)
El objetivo es funcionalmente la parte más importante de la investigación, porque no hay nada más frustrante que hacer el trabajo de investigar algo y no saber para qué o qué hacer con los datos que obtengas.
Además, el objetivo es crítico para un buen proceso, porque conocer individuos es caótico. No hay dos personas iguales, la gente no te va a dar información estructurada, clara. Te va a decir una cosa y hacer otra, te va a mentir, va a recordar mal. Los humanos somos poco confiables en general.
Si no tienes un objetivo definido, no vas a poder hacer sentido de los datos que vas a obtener, que muy probablemente va a ser desestructurado.
Un buen objetivo establece la pregunta principal a contestar y para qué se va a usar la información. Por ejemplo “Queremos conocer cuál es la queja que más escuchan los ejecutivos de call center para ayudarnos a priorizar qué vamos a arreglar primero en la siguiente versión”
Evita objetivos choreros, mamones. Y por favor, por favor, por favor, evita objetivos como “confirmar que la idea del jefe, o peor aún, mi idea es la mejor del mundo” o “Tenemos como objetivo hablar con los usuarios para validar que la propuesta cumpla con lo necesario”. - Una vez que tienes un objetivo, debes escoger el método que mejor te permite cumplir ese objetivo. Al principio de este programa les dije que hay muchísimos tipos de investigación, pero con fines de simplificar el proceso, yo les diría que 99% de las veces tu investigación va a ser una de dos sopas:
- O no sabes nada y vas a -generar- la información. Esto es cuando no sabes quién es tu cliente, su contexto, su necesidad. Casi siempre implica comenzar a generar datos desde cero.
- O sabes algo y quieres -evaluar- esa información que sabes. Esto es cuando, por ejemplo, tu jefe tiene una brillante idea, pero quieres asegurarte de que la gente que de hecho va a usar el producto, que seguramente no es tu jefe, de hecho les gusta esa idea. O cuando ya hay una app hecha y quieres saber que tan bien funciona.
- O no sabes nada y vas a -generar- la información. Esto es cuando no sabes quién es tu cliente, su contexto, su necesidad. Casi siempre implica comenzar a generar datos desde cero.
Esto nos da dos “sub-tipos”: Generativa o Evaluativa. Esta parte es importante porque te ayuda a tener un criterio de que métodos usar, o al menos como se debe “sentir” mientras estás investigando.
Para procesos generativos, pues quieres descubrir cosas nuevas (por definición). Necesitas indagar en cosas que no sabes, generalmente abarca explorar contextos o usuarios que no has visto antes. Quieres que se sienta como que estás “descubriendo” o “entendiendo” lo cual es un proceso caótico porque es difícil saber qué es importante y que no. Lo que si sabes que no quieres estar confirmando cosas que ya sabes, porque entonces no estás generando nada.
Cuando estamos generando información, no estamos buscando una muestra representativa. No hay nada que representar. No hay dos personas iguales, no estamos buscando estadísticamente cuantas personas iguales hay. Si puedes hablar con 5, hablaste con 5. Esos 5 es la data que tienes. no -tienen- que ser representativo.
Para procesos evaluativos, sabes que quieres enfocarte en obtener una respuesta objetiva de cómo algo funciona. Tal vez defines criterios claros de que para que algo funcione el usuario tiene que entender lo que dice una pantalla o poder seguir un flujo para cumplir una tarea. Quieres que se sienta como que estás teniendo datos concretos de lo que estás evaluando, desde una idea hasta una app.
En métodos que abarcan algún tipo de número, por lo general, si quieres alguna representatividad estadística. Es como con tu boleta de calificaciones, no porque sacaste 10 en Español sacaste 10 en matemáticas, para evaluar tu desempeño académico necesitas un promedio de todas tus materias.
Hago énfasis en cómo “se tiene que sentir” porque no es un proceso mecánico. Es parte del proceso de Diseño ¿Recuerdan? Estamos haciendo sentido de algo que hasta cierto grado, desconocemos de cómo hacerlo. Si ya supiéramos como hacerlo no necesitaríamos de Diseño.
No hay dos investigaciones iguales, porque no hay dos usuarios, contextos, productos o equipos iguales. La combinación única de estas características hace que cada ronda de investigación sea completamente única.
- Como regla del pulgar, si tu investigación es generativa, seguramente va a involucrar algún tipo de entrevista o de observar al usuario en el contexto en dónde tiene el problema que quieres resolver. Porque no sabes nada ¿cierto? A lo mejor quieres ir a una tienda y ver quien anda por ahí, a lo mejor quieres hablar con alguien y ver que te dice, o necesitas a alguien que tenga X problema y quieres platicar con él o ella para entender mejor quién es.
Si tu investigación es evaluativa, por definición ya tienes algo (lo que vas a evaluar) y generalmente lo que quieres hacer es entender ese algo a cuántas personas les puede servir, así que este tipo de proyectos suelen ser un poco más cuantitativos. Generalmente abarcan algún tipo de prueba de usabilidad o incluso puedes considerar encuestas o analíticas.
Los 5 usuarios:
Ahora, la famosa regla de los 5 usuarios. Primero, esa no es “la regla”, la recomendación de ese estudio que todos citan es (y cito): “La experiencia de usuario mejora con 3 estudios de 5 usuarios en vez de un solo estudio de 15 usuarios” y “Necesitas usuarios adicionales si un sistema tiene distintos grupos de usuarios, la fórmula solo es válida con usuarios que usan el sitio de manera similar”.
Segundo, este estudio es del 2000. En ese momento el servicio con más usuarios del planeta: Microsoft Office, tenía un millón de usuarios en todo el mundo. Hoy un video de YouTube alcanza un millón de vistas en menos de un día, así que la matemática para ese número: 5, es, al menos 10 veces más grande.
Probar con 5 usuarios, es un mito. El número es un mito, derivado de un bloque de pruebas específico. Es como el NPS. Algo que se hizo en un contexto en particular y que luego todos repiten sin entender el fondo.
El fondo que Nielsen quiso comunicar con ese estudio es que había que probar seguido y rápido, en vez de hacer estudios enormes que saturan de datos que ya no informan nada, y probó matemáticamente que llega un punto en una ronda de pruebas en dónde ya no aprendes nada.
Ahora ya lo saben. DEJEN DE REPLICAR EL MITO DE LOS 5 USUARIOS. La moraleja es: Prueba con los más que puedas mientras estés identificando problemas nuevos y hasta que empieces a notar un patrón de problemas descubiertos, la estadística dice que seguir probando no te va a dar más data.
Hay, literalmente, cientos de métodos. Pueden ver el Solcast de Métodos de Diseño donde les hablo de una docena y les muestro donde conseguir una centena más, y recuerden que no hay dos investigaciones iguales. Siempre comienzan por definir su objetivo, y cada método que decidan o conforme avancen en el proceso
¿Para qué sirve?
Obviamente la investigación de UX es nuestra principal herramienta para generar información que soporta y guía un proceso de Diseño cuando estamos construyendo algo en dónde necesitamos considerar el input de quién lo va a usar.
Ahora sabes que la investigación UX es para entender usuarios. Tiene un foco muy antropológico y observacional. Cuando yo empecé en este rollo, un proceso de investigación de UX podía tomar meses o hasta años. La oficina de Experiencia en Apple o el Palo Alto Research Center en Xerox no trabajaban en una funcionalidad ni tenían que sacar cosas cada trimestre.
UX Research -solo- puede ser un poco limitante, en especial en proyectos que tienen fuertes limitantes de tiempo o de recursos. O en organizaciones que aún no entienden el valor de entender a profundidad a una persona.
En 2013, Erika Hall escribió un libro llamado “Just Enough Research” en dónde ella propone que tenemos que dejar de ver la investigación como algo “rígido”. De ahí viene el título “just enough”, “justo lo suficiente”, ni más ni menos. Si solo necesitas saber si el cliente ve o no ve el botón, no necesitas hacer una etnografía de 6 meses con 300 personas.
Erika cree en que puedes combinar no solo métodos, sino también tipos de investigación. Es decir, dependiendo de la pregunta que hay que contestar (¿Recuerdas tu objetivo bien definido?) puedes hacer uso no solo de investigación de usuarios, sino de investigación estratégica por ejemplo, con anáisis FODA o auditorías de marca, o de marketing, como análisis competitivos. A mi me gusta este approach, porque contextualiza que la investigación es solo un paso, y que no hay una sola manera de hacerlo.
Quisiera dejarte con dos puntos:
- Hacer investigación es caótico. Por eso muchos piensan que es pérdida de tiempo, o le tienen miedo. Pero es la base de un proceso de Diseño. Sin data que nutra el espacio del problema, o que evalúe el espacio de la solución, no hay Diseño. Es necesario meterse en ese caos para poder comenzar a desenmarañar una versión de la verdad que informe nuestras decisiones.
- La investigación no es solo un rol. Que sólo un investigador investigue es dejar que una persona piense por todos los demás. Investigar es un trabajo en equipo, así se hacía cuando esto empezó, con equipos multidisciplinarios colaborando para entender cómo alguien hace algo. Un researcher puede garantizar calidad en la ejecución, ser experto en las técnicas y guiar, pero todos deben definir el objetivo, participar en la investigación y el análisis. Los equipos exitosos funcionan así.
Es súper triste el mindset del ejecutivo contemporáneo, que solo quiere que su equipo le traiga los bullets. Se pierde tanta data, todo porque los directivos creen que están ocupados teniendo juntas pendejas, por encima de entender y analizar a detalle la información que puede guiar sus decisiones.
Si tu eres un directivo, deja de tenerle miedo a la data e involúcrate en el proceso de investigación. Si te digo que Steve Jobs se la vivía en el PARC y de ahí sacó todas sus ideas para la iMac, el iPhone, iTunes, las Apple Stores y todo lo que hizo a Apple la empresa más exitosa del mundo ¿Así te animarías?
Cierre
Vamos a dejarla ahí. Si aprendieron algo invítenme un café con la liga en la descripción, compartan este episodio a quien creen que puede servirle y déjenme un like y un comentario platicandome lo que aprendieron.
Háganme llegar sus dudas por acá, Twitter o Linkedin para contestarlas en las siguientes ediciones y no olviden revisar la descripción del video para notas y referencias.
Nos vemos el próximo miércoles y… Felices trazos.
Notas del programa
Complete Beginner’s Guide to UX Research
https://www.uxbooth.com/articles/complete-beginners-guide-to-design-research/
Chapter 1. The History of Research
https://www.oreilly.com/library/view/ux-research/9781491951286/ch01.html
The Complete Guide to UX Research Methods
https://www.toptal.com/designers/user-research/guide-to-ux-research-methods
Types of Research – Explained with Examples
Just Enough Research — Book Summary
https://medium.com/@anandatama/just-enough-research-book-summary-8bde7053c48a
The 5 User Sample Size myth: How many users should you really test your UX with?
https://expdyn.medium.com/the-5-user-sample-size-myth-how-many-users-should-you-really-test-your-ux-with-675fa4bd8ac
