Come Analizzare i Dati delle Interviste agli Utenti: Guida Completa
Non è forse fastidioso dover andare avanti veloce tra decine di registrazioni di interviste per ore solo per trovare una singola citazione che ti aiuterà a prendere una decisione di prodotto ponderata? Lo detesto! È una perdita di tempo prezioso che potresti dedicare alla creazione di prodotti straordinari.
Spesso, sono proprio queste situazioni noiose a portarci alla conclusione che dobbiamo mantenere organizzati i dati delle nostre interviste. E per farlo, dobbiamo creare un processo che permetta di concretizzare continuamente questi apprendimenti, trasformandoli così in funzionalità e soluzioni.
Se ti ritrovi in questa situazione ma non sai da dove iniziare per organizzare la mole di ricerche utente, non preoccuparti. Sono qui per aiutarti!
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Il Potere delle Interviste Qualitative
A mio avviso, le interviste agli utenti (e l’analisi qualitativa in generale) sono il tipo di lavoro più prezioso che i product manager svolgono.
Non puoi creare prodotti eccezionali senza sapere chi sono i tuoi utenti e cosa desiderano. Le interviste, invece, ti permettono di immergerti nella realtà in cui queste persone vivono e di sperimentare i problemi e i disagi che incontrano nella loro vita quotidiana quando svolgono determinate attività.
Questa comprensione ti fornisce la base di conoscenza giusta per formulare soluzioni realmente utili per loro e in grado di migliorare le loro vite. Per questo motivo, è di fondamentale importanza che i product manager ottimizzino i processi di intervista agli utenti e si assicurino di trarre il massimo dal limitato tempo a disposizione con loro.
Come Organizzare i Dati delle Interviste
Nel momento in cui il tuo team supera le 20 interviste agli utenti, le cose iniziano a diventare caotiche. Per trovare una citazione o un insight specifico, potresti dover cercare la persona che ha condotto l’intervista e chiedere informazioni a riguardo. Inevitabilmente, non si ricorderà i dettagli esatti di quell’intervista.
Alla fine, ti ritrovi con una serie di insight che non sono collegati a nessuna ipotesi specifica. Un disordine del genere rende quasi impossibile ottenere conclusioni utili dalla ricerca.
Ecco perché è fondamentale organizzare con precisione le interviste agli utenti.
Basi dell’Organizzazione
Prima di immergerci nei processi più articolati, vediamo prima i modi semplici per mantenere organizzate le tue interviste.
Convenzioni di Nominazione delle Interviste
Se fai interviste regolarmente, a un certo punto ti ritroverai con centinaia di registrazioni nel tuo account di cloud storage (o nello strumento di ideazione). Immagina quanto sarebbe doloroso cercare tra questi file se i nomi fossero simili a questi ("complimenti" a Zoom per la sua logica di denominazione):
Così è impossibile trovare una specifica intervista.
Quindi, considera di adottare una convenzione di nomi standard che renda ricercabili i tuoi file delle interviste. Magari qualcosa come questo:
Ora hai interviste strutturate, con nomi, argomenti e date ricercabili. Puoi anche aggiungere il nome del PM che ha condotto l'intervista. Tuttavia, se utilizzi uno strumento specializzato per le interviste, sia il nome che la data saranno già ricercabili e potrai quindi rimuoverli dal nome del file.
Strumenti di Pianificazione
Pianificare la data e l’ora dell’intervista può essere anch’esso un processo che richiede tempo. Ci sono lunghi scambi di email con i rispondenti per trovare il momento giusto per la chiamata. C’è anche il fastidio aggiuntivo quando qualcuno non si presenta e devo riprogrammare l’incontro.
Al contrario, con uno strumento di pianificazione puoi impostare facilmente degli slot di tempo disponibili per le tue chiamate e lasciare che siano gli intervistati a scegliere quello più adatto a loro.
Puoi utilizzare qualsiasi strumento di pianificazione esistente per questo scopo, compresi Calendly, Google Workspace e Hubspot.
Calendari Condivisi
Questa soluzione è particolarmente utile quando sono più persone del team a condurre interviste. Con un calendario condiviso, puoi “passare” l’intervista a un collega nel caso tu non possa parteciparvi.
Inoltre, puoi condividere questo calendario con l’intera azienda e invitare colleghi di altri dipartimenti ad ascoltare cosa dicono gli utenti del tuo prodotto. Questa tattica è un ottimo modo per mantenere tutti “user-centrici” e abbattere i silos tra i reparti.
Trascrivere e Sintetizzare
I team di prodotto tradizionalmente effettuano una registrazione audio e video delle loro interviste. Utilizziamo poi queste registrazioni per analizzare gli insegnamenti emersi e individuare citazioni specifiche che vogliamo mettere in risalto nei nostri risultati.
C’è anche un uso legato alla conservazione delle informazioni. A volte, si desidera tornare sulle vecchie interviste e guardare le risposte degli utenti da una prospettiva diversa.
Il problema delle registrazioni audio/video, tuttavia, è che sono lente da consultare e difficili da navigare.
Per questo motivo, consiglio di utilizzare uno strumento di trascrizione e sintesi (puoi anche usare l’AI nella ricerca utenti a supporto di questa attività).
Le trascrizioni sono testi scorrevoli e ricercabili. Se c’è una parte specifica di un’intervista che vuoi trovare, premi semplicemente Command-F e cercala. Oltre alla ricerca all’interno della singola intervista, molti strumenti ti permettono anche di effettuare ricerche trasversali su tutte le interviste che hai raccolto.
Le sintesi rappresentano l’evoluzione successiva. Puoi chiedere al modello AI LLM (solitamente integrato nello strumento di trascrizione) di costruire per te un riassunto dei risultati più importanti emersi.
In questo modo risparmierai anche moltissimo tempo sull’analisi delle tue trascrizioni. Date le corrette informazioni contestuali, i moderni LLM (soprattutto GPT-4) sono decisamente validi nell’analizzare per te l’intervista.
In termini di strumenti, al momento utilizzo Krisp perché guido il prodotto Trascrizione e Sintesi. Consiglio comunque anche di provare Dovetail, Otter.ai, Fireflies.ai e altri. In alternativa, puoi considerare software di analisi qualitativa dei dati più scientifici e approfonditi, come Atlas.ti, Nvivo, Maxqda e altri.
Raggruppare il Contenuto delle Trascrizioni delle Interviste per Ipotesi
Molti strumenti per la gestione delle interviste permettono di evidenziare e taggare determinate parti della trascrizione. Questa funzione incredibile ti consente di organizzare le tue interviste con i clienti (così come le case study, i memo e altri progetti di ricerca) in base a:
- Il tema generale (es. scoperta della monetizzazione, funzionalità di attivazione, ecc.)
- Caratteristiche della persona intervistata (es. geografia, professione, ecc.)
- Tipo di utente in termini di coinvolgimento (es. utenti inattivi, utenti power, ecc.)
Ma, probabilmente l’applicazione più preziosa di questa funzione è quella di evidenziare le risposte degli utenti e taggarle in base all’ipotesi che possono convalidare.
Di solito quello che si fa è trasferire tutte le ipotesi attive all’interno del proprio strumento di interviste agli utenti sotto forma di tag e iniziare a taggare le parti rilevanti delle interviste. Quando si clicca su uno di questi tag, viene mostrata una raccolta di tutte le citazioni pertinenti tra tutte le interviste effettuate.
Ecco come appare in Dovetail:
Come puoi vedere, è davvero comodo: puoi avere una panoramica di tutto ciò che riguarda una determinata ipotesi su un’unica schermata ed effettuare rapidamente una valutazione su di essa.
Ora che sappiamo come organizzare i dati delle interviste con gli utenti, passiamo a come puoi analizzarli.
Come Interpretare le Interviste agli Utenti
Di solito evito di parlare di teoria, ma questo è uno dei rari casi in cui apprendere l’approccio scientifico-teorico è prezioso (e applicabile a scenari reali). Vediamo quindi i tre classici metodi di analisi qualitativa dei dati. Pensa anche a come potresti usare l’AI nell’analisi dei dati insieme a questi metodi.
Analisi Narrativa
Questo tipo di analisi è il metodo più destrutturato e qualitativo tra tutti. Si concentra esclusivamente sulle storie dei tuoi utenti e mira a svelare intuizioni interessanti basate su come si sentono riguardo al tuo prodotto e su come lo percepiscono.
A differenza di altri tipi di analisi, sono le emozioni degli utenti e il modo in cui vedono il tuo prodotto nella loro vita quotidiana a contare davvero.
Usiamo Slack come esempio.
Immagina di essere stato uno dei primi Product Manager di Slack e di voler rivoluzionare il modo in cui le persone comunicano al lavoro. Sai che la maggior parte delle persone utilizza principalmente l’e-mail come canale principale e vuoi offrire qualcosa che assomigli di più alle piattaforme social (cioè post con commenti).
Durante l’analisi narrativa puoi chiedere alle persone di descrivere le loro comunicazioni quotidiane tramite e-mail, ascoltare le loro lamentele e ottenere una comprensione generale di come vivono questo aspetto della loro giornata.
Dopodiché porresti le stesse domande di ricerca sulla loro esperienza con il formato dei post dei social, osserveresti la loro risposta emotiva e comprenderesti il tipico percorso utente di creazione e commento dei post.
Utilizzando tutte queste informazioni (e applicando il ragionamento deduttivo), puoi quindi creare la tua user persona con i suoi obiettivi e le sue sfide. Inoltre, saresti anche in grado di visualizzare i diversi percorsi e abitudini degli utenti che devi considerare quando costruisci il tuo prodotto.
Analisi Tematica
A differenza dell'analisi narrativa, questa è leggermente più "quantitativa" e ti permette di portare un po' di struttura nelle tue intuizioni. L'analisi tematica riguarda il processo di lettura delle trascrizioni delle interviste e l'identificazione dei diversi temi che si ripetono in più interviste.
Tornando all'esempio di Slack...
Analizzando le risposte dei tuoi intervistati, potresti accorgerti rapidamente che molti di loro si lamentano dell'inconvenienza della gestione delle “autorizzazioni di visualizzazione” (chi può vedere il tuo messaggio e chi no) in una tipica catena di email lunga.
Bene, ora hai identificato un tema comune (e una potenziale proposta di valore unica per la tua funzione di 'autorizzazioni del canale')!
Potresti anche identificare un'altra lamentela ricorrente: la difficoltà di leggere i messaggi precedenti in una catena di email. Voilà! Un altro tema diffuso e un'altra opportunità per brillare con la tua prossima funzione.
La funzione di tagging che ho menzionato poco fa è uno strumento eccellente per effettuare analisi tematiche. Ogni volta che noti qualcosa di interessante nella trascrizione dell'intervista, puoi evidenziarla e aggiungere un tag 'tema'. Poi puoi aprire la pagina del tag 'tema' e vedere tutte le citazioni ad esso correlate.
Analisi del Contenuto
L'analisi del contenuto delle interviste è la metodologia di ricerca più strutturata e quantitativa tra queste tre. In questo caso, il tuo obiettivo è rendere misurabili le tue intuizioni.
Per esempio...
Se hai già identificato un tema (cioè la difficoltà di gestire le autorizzazioni in una catena di email) nelle tue interviste, potresti provare a calcolare la percentuale di persone che pensano che sia molto scomodo e confrontarla con la percentuale di persone a cui in realtà non dà molto fastidio.
Quantificando i tuoi dati, potrai comprendere l'importanza delle tue scoperte. Se solo il 20% degli intervistati pensa che le autorizzazioni di visualizzazione nelle catene di email siano problematiche, allora la proposta di valore della tua funzione di autorizzazioni del canale sarebbe debole.
Questo ovviamente è piuttosto utile. Ma, per mia esperienza, l'applicazione più preziosa dell'analisi del contenuto è la validazione (o invalidazione) delle tue ipotesi.
Con l'analisi del contenuto, utilizzi la stessa tecnica che si impiega per l'analisi tematica. Ma, in questo caso, misuri la percentuale delle risposte che validano la tua ipotesi. Immagina di star costruendo un'app per la trascrizione (proprio come Dovetail) con la seguente ipotesi:
Credo che ridurre il tempo di elaborazione della trascrizione da 10 minuti a 10 secondi aumenterà drasticamente il tasso di visualizzazione delle trascrizioni
Ora, immagina di analizzare le risposte delle interviste e scoprire che l’80% delle persone afferma di avere colloqui consecutivi e solitamente leggere le trascrizioni alla fine della giornata lavorativa.
Questo significa che la tua ipotesi non è valida e non dovresti sprecare tempo e risorse a ottimizzare il tuo motore di elaborazione.
Metodo di Analisi Bonus: La Grounded Theory
Il metodo scientifico tradizionale (ampiamente utilizzato nel product management) parte dalla formulazione di ipotesi e successivamente le valida con prove empiriche.
Ma il problema è che non sempre puoi formulare queste ipotesi. A volte, soprattutto quando sei nella fase iniziale di ideazione della tua startup, non sai nulla del mercato e degli utenti. Quindi, non c'è modo di scrivere alcuna ipotesi significativa.
È qui che entra in gioco la grounded theory.
Invece di creare le ipotesi e poi validarle con i dati, il processo di ricerca qui ti guida ad analizzare prima i dati, e poi a creare le ipotesi in base alle intuizioni emerse dai dati stessi.
Per una startup alle prime armi, ciò significherebbe iniziare a intervistare gli utenti senza alcuna ipotesi e capire i loro bisogni e percorsi. Soltanto quando avrai una comprensione di base di ciò che desiderano potrai iniziare a formulare le tue ipotesi.
Come Agire Sulla Ricerca Qualitativa
Le tue interviste agli utenti sono inutili (e le tue decisioni sono piene di bias di ricerca) se non riesci a ricavarne qualcosa di applicabile. In questa sezione, esaminiamo i passaggi di base per agire a partire dalle tue scoperte e vediamo come puoi applicarli nella vita reale. Puoi anche utilizzare l’IA nella ricerca UX insieme a questi passaggi.
Fase 1: Valida o Invalida le Tue Ipotesi
A meno che tu non utilizzi la grounded theory, ogni intervista utente dovrebbe avere l’obiettivo di validare una o più ipotesi. Ecco come validare le tue ipotesi:
- Usa le funzionalità di tag e annotazione del tuo strumento per interviste per raccogliere tutte le informazioni necessarie relative a quella ipotesi in un'unica schermata.
- Invita il tuo team di prodotto (inclusi UX Designer e stakeholder) e valuta questi risultati.
- Decidi se ritieni che quell'ipotesi sia stata convalidata o meno.
A volte, il set di dati a tua disposizione potrebbe non essere sufficiente per avere una risposta conclusiva alla tua domanda. In tal caso, semplicemente vai e conduci altre interviste finché non raccogli abbastanza dati.
Fase 2: Agisci sulle Ipotesi Non Convalidate
Se i risultati delle tue interviste invalidano un'ipotesi (che è più comune che convalidarla), puoi agire in due modi possibili:
- Rivedi la tua ipotesi: Forse una parte dell'ipotesi era valida e devi solo formulare una nuova ipotesi modificata basata su quella precedente.
Ad esempio, supponiamo che tu abbia pensato che le persone preferirebbero gestire i permessi per ogni singolo post su Slack. I dati delle interviste mostrano che le persone vogliono i permessi, ma non a livello di post. In questo caso, cambi la tua ipotesi in questa:
Pensiamo che le persone preferiranno gestire i permessi a livello di canale
- Considerala invalidata e scartala: se non vedi revisioni utili per la tua ipotesi, puoi semplicemente scartarla e iniziare a formularne di nuove.
Fase 3: Trasforma le Ipotesi Convalidate in Soluzioni di Prodotto
Se alla fine convalidi la tua ipotesi, puoi iniziare a lavorare su una soluzione di prodotto per essa.
Lo so che è ovvio, ma la maggior parte di noi finisce per procrastinare e alla fine dimenticare queste opportunità. Quindi, per mitigare questa perdita di valore, suggerisco di organizzare regolari workshop di ideazione prodotto e usare framework di design per sviluppare e iterare sulle tue soluzioni.
I principali stakeholder in questa riunione sono i tuoi designer di prodotto (o ingegneri se la soluzione prevede un processo di programmazione intenso). Di solito puoi iniziare questi workshop presentando slide o una lavagna collaborativa che contenga le informazioni raccolte relative a quell'ipotesi.
(Gli strumenti per le interviste hanno questa funzionalità, quindi non preoccuparti di PowerPoint e usa invece queste funzioni.)
Poi si inizia a ideare diverse funzionalità e soluzioni di design che coprano il caso previsto dall'ipotesi. Infine, puoi usare qualsiasi strumento di prioritizzazione per identificare le funzionalità più preziose dall'elenco e segnarle come “pronte per il backlog”.
Fase 4: Inserisci le Soluzioni di Prodotto nella tua Roadmap
Bene, questo passaggio è ovvio. Appena il tuo team UX ha i design e hai completato le specifiche della soluzione, aggiungila al backlog e prioritizzala.
L’analisi dei dati qualitativi è il tuo superpotere di prodotto!
I product manager sono la voce degli utenti in ogni azienda. Grazie alla nostra conoscenza dei bisogni e delle difficoltà degli utenti, le opinioni dei product manager hanno un peso importante e le persone tendono ad essere d'accordo con noi. (O, almeno, dovrebbero!)
I PM possono raggiungere questo risultato grazie a rigorosi processi di raccolta e analisi dei dati quantitativi. Ma le interviste agli utenti hanno un grande vantaggio: durante gli incontri con il top management, le tue opinioni diventano inconfutabili non appena citi ciò che dicono i tuoi utenti.
Quindi, assicurati di avere tutti i dati delle tue interviste ben organizzati e molto ben analizzati!
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