User research: domande, metodo ed errori da evitare

Ti è mai capitato di provare un prodotto digitale con evidenti difetti di usabilità ed esserti chiesto come mai a nessuno sia venuto in mente di migliorarlo?

A volte la risposta è semplice: è difficile giudicare il proprio prodotto e vedere di cosa ha veramente bisogno. Proprio per questo, i migliori giudici sono gli utenti che di quel prodotto usufruiscono quotidianamente e che ne conoscono benissimo i pregi, ma anche le imperfezioni.

Quando la tua app perde utenti e non sai perché, hai due scelte: tirare a indovinare o parlare con chi la usa. Ma non è per nulla facile: dati disparati, raccolti da recensioni anonime o segnalazioni spontanee, non sempre sono d’aiuto per capire dove intervenire.

Proprio per questo è opportuno imbastire una vera e propria analisi strutturata, finalizzata a comprendere quali scelte stiano funzionando, ma soprattutto cosa invece è da migliorare.

Ed è proprio qui che entra in gioco la user research, che coinvolge i diretti interessati per ottenere degli insight sulla direzione e sulle priorità dello sviluppo del prodotto. Ma qual è il modo migliore per ottenere le risposte che cerchiamo dagli utenti?

Noi di Mabiloft abbiamo fatto spesso ricerca sull’utente, per i nostri clienti e per i nostri prodotti interni, e abbiamo sviluppato un metodo infallibile perché la user research sia:

• Veloce
• Produttiva
• Basata sui dati

Ecco alcuni dei nostri trucchi per ottimizzare i tempi, massimizzando anche i risultati. 

User research: ottenere le domande prima delle risposte

Sembrerà un’ovvietà, eppure non è così: per avere la risposta che si cerca è innanzitutto necessario porre la domanda giusta. Cosa significa? Che interrogare l’utente senza sapere a cosa si vuole ottenere una risposta porta, inevitabilmente, a non trovare quest’ultima.

Esempio. Vengono organizzate interviste con 30 utenti dell’app. Lo UX researcher pone una sfilza di domande e appunta ogni risposta. Alla fine delle interviste aggrega i dati. La ricerca termina lì, senza che nessuna azione venga intrapresa di conseguenza.

Fare ricerca serve quando aiuta a prendere una decisione. Non è una semplice raccolta di dati, ma deve portare ad agire concretamente, chiarendo punti come:

• Perché gli utenti abbandonano l’applicazione
• Perché un certo flusso resta inutilizzato o viene abbandonato in corso d’opera
• Quale feature non ancora sviluppata esercita più attrattiva sugli utenti

Solo quando le risposte ottenute sono una chiara indicazione dei prossimi step da seguire la user research si può ritenere di successo.

Evitare i bias nella user research

Uno dei problemi più grandi quando si interroga l’utente sul prodotto è quello di indirizzarne le risposte, o di non accoglierle a mente aperta. Il team conosce il prodotto e si fa una propria idea di cosa non funzioni, ma non sempre le intuizioni di founder e collaboratori corrispondono con le opinioni degli utenti.

Partire con un preconcetto, inoltre, facilmente può portare a un bias di conferma: ci si focalizza maggiormente sulle informazioni che confermano la nostra teoria, ad esempio tenendo in considerazione solo le recensioni dell’utente che parlano di problemi che noi stessi riconosciamo.

Esempio. Delle ultime 100 recensioni sull’applicazione esaminata, 2 mostrano entusiasmo per una feature che è stata segnalata come “coming soon”. Ci sono 20 altre recensioni che lamentano lo scarso funzionamento di un’altra feature, che il team ritiene meno centrale per il prodotto. Il bias di conferma porta il team a decidere di procedere con l’implementazione della nuova feature, anziché provvedere a rinforzare la feature già presente nell’app.

Un altro modo in cui è possibile influenzare le risposte degli utenti è a partire dalle domande: domande aperte poste in maniera tendenziosa, o peggio ancora domande a scelta multipla dove le opzioni sono limitate e non coprono tutto il possibile range di risposta, instradano facilmente la persona che risponde su pattern prestabiliti.

Esempio. Chiedere all’utente: “Quanto è frustrante il processo di onboarding?” suggerisce all’utente che il processo di onboarding sia, di fatto, frustrante, nonostante magari l’utente non lo abbia percepito come tale. Il modo migliore e più neutro per porre la stessa domanda sarebbe chiedere invece: “Come valuti il processo di onboarding? C’è stato qualche passaggio poco chiaro?”.

Se non sei sicuro di quali domande possano essere potenzialmente delle guide indesiderate per l’utente, possiamo aiutarti a capire come strutturarle. Prenota una call con noi: revisioneremo assieme le tue proposte per capire come possono essere migliorate.

Il nostro metodo: partire dai dati

Finora abbiamo detto cosa evitare, ora scopriamo da dove partire. Per noi la risposta è semplice: qualunque ricerca che si rispetti parte sempre dalle evidenze empiriche, cioè dai dati che raccogliamo sui nostri prodotti.

I dati che solitamente sono in nostro possesso, quando lavoriamo con un prodotto digitale, possono essere:

• Ticket di richieste di supporto
• Recensioni negli store
• Heatmap e session replay
• Analisi del funnel e dei drop-off
• Tracciamenti su eventi specifici in app e sulle query fatte dall’utente

Avere questa gigantesca base da cui partire ci consente di validare quelle che riteniamo essere le fragilità del prodotto, di individuare in partenza quali flussi siano i più utilizzati e quali invece siano completamente trascurati e quindi di intervenire miratamente.

Potrebbe sembrare controintuitivo: perché cerchiamo nuovi dati tramite la ricerca utente se abbiamo già dei dati sulla nostra applicazione? In realtà, lo scopo della user research è proprio quello di ampliare e completare i dati che già sono in nostro possesso.

Esempio. Notiamo che gli utenti utilizzano il prodotto, ma si fermano quando si trovano di fronte al paywall. I dati ci consentono di sapere che non proseguono con il pagamento, ma solamente grazie a interviste e questionari possiamo comprendere se il problema è il costo, lo scarso interesse per le feature a pagamento o se, per esempio, riscontrano problemi tecnici.

In pratica, solamente grazie a una copiosa quantità di dati possiamo:

• Formulare le domande giuste da porci e da porre all’utente
• Superare le concezioni ingenue su quali siano i problemi della nostra applicazione
• Procedere con la scoperta del perché, avendo già assodato il cosa e il come

Intervista o questionario: come scegliere

Anche se in questo articolo stiamo trattando la user research in un grande calderone, c’è una grande distinzione che finora abbiamo evitato di fare: quella tra intervista o questionario.

Entrambe le metodologie hanno i loro pro e i loro contro, perciò non esiste una risposta che vada bene in qualsiasi situazione. 

L’intervista consente di interfacciarsi direttamente con l’utente e di plasmare le domande a seconda delle risposte precedenti. Lascia quindi più spazio alla scoperta di punti che potenzialmente non erano stati riconosciuti come rilevanti durante la fase di preparazione.

D’altro canto, però, richiede molto più tempo e una certa spigliatezza da parte dello UX researcher per portare il focus sui punti che desidera trattare.

Dall’altro canto, invece, il questionario è una guida chiara verso i punti che vogliono essere toccati, ma proprio per questo motivo può essere una limitazione per le risposte dell’utente.

Il tempo richiesto per la somministrazione è decisamente più breve e, anche per questo, può raggiungere più facilmente molte persone. Ciò però talvolta implica ottenere risposte poco affidabili, date a casaccio e senza un reale coinvolgimento da parte della persona che lo compila.

In definitiva, la scelta del metodo dovrebbe avvenire a seconda di quale dei due sembra più adeguato al tipo di risultato che si spera di ottenere e sulla base delle risorse che si hanno a disposizione.

Come strutturare la user research

Una volta stabiliti il metodo, gli errori da evitare e il punto di partenza, vediamo più dettagliatamente cosa succede durante la user research. I componenti fondamentali per la buona riuscita della ricerca sull’utente sono due: le persone interrogate e le domande che vengono poste.

Individuare le persone giuste: come fare

Chi viene intervistato quando si fa user research? Il modo più semplice per trovare gli utenti da intervistare è cercarli nei luoghi che frequentano, ad esempio le community dedicate all’applicazione. 

A questo punto sarà sufficiente contattare gli admin di queste community e chiedere di postare un messaggio. Anche la forma del messaggio dev’essere curata: un tono umano, che non lo faccia apparire come l’ennesimo spam, ma come una richiesta di aiuto per migliorare il prodotto.

Se ciò che viene richiesto all’utente è particolarmente impegnativo (ad esempio gli è chiesto di presenziare in una call di 30 minuti), può anche essere utile fornire un piccolo incentivo, come uno sconto sul prossimo abbonamento.

Nel caso di applicazioni con un pubblico più contenuto, dove non sono presenti grandi community da cui pescare gli utenti, chiunque potenzialmente può essere papabile per l’intervista. 

Va però effettuata una profilazione dell’utente scelto: utilizza l’app da molto? Fa uso di tutte le feature implementate? Queste domande sono fondamentali, perché le risposte dei nostri utenti saranno certamente influenzate dalle loro caratteristiche.

Infine, un errore comune da evitare è quello di scegliere di intervistare amici e conoscenti. Sebbene siano sicuramente gli utenti più facili da rintracciare e convincere a partecipare, le loro opinioni difficilmente saranno imparziali.

Fare le domande giuste è una questione di preparazione

Le domande sono l’altra componente fondamentale del nostro processo di user testing. Come già detto, è bene arrivare preparati con le domande a cui vogliamo ottenere risposta, ma ovviamente non possiamo presentarci davanti all’utente e chiedergli: “Quindi, quale dev’essere la prossima feature da sviluppare?”.

Le domande che ci aiuteranno ad avere degli insight utili hanno queste caratteristiche:

• Si focalizzano sulle frizioni, non sulle opinioni. “Ti piace..?” non è mai una buona domanda.
• Raramente una singola domanda riesce a raggiungere il nocciolo della questione, perciò cambiare tema ogni due minuti implica non ottenere mai una visione completa del problema.
• Come già detto, le domande non devono guidare l’utente verso la risposta che ci aspettiamo, ma lasciarlo libero di spaziare verso i temi che gli stanno a cuore.

A volte può capitare, specialmente quando si somministrano questionari online, che le risposte degli utenti siano date apparentemente “a caso”. Come possiamo essere certi di non basare le nostre decisioni su risposte date senza prestare veramente attenzione?

Il metodo migliore è quello di inserire delle domande di controllo, cioè una o due domande che mimano una risposta già data, ma ponendola in termini leggermente diversi. Se la risposta a questa domanda sarà poco coerente con quella della sua domanda analoga, possiamo scartare questo questionario e ritenerlo poco valido.

Infine, un ultimo tip, la domanda che sblocca i migliori insight, da porre verso alla fine dell’intervista, quando la persona ha preso confidenza e si è sciolta: “Se avessi una bacchetta magica, cosa cambieresti subito?”.

Grazie a questa domanda, l’utente è in grado di verbalizzare le sue vere priorità, ciò che più gli sta a cuore, offrendo la più rilevante delle informazioni che possiamo ottenere.

Il risultato ottimale: un case study

Cosa speriamo di ottenere facendo user research? In maniera molto concreta, l’output che desideriamo ottenere è:

• 5-8 nuovi insight sul prodotto
• Almeno 3 decisioni chiare su cosa fare e non fare
• Un backlog di almeno 10 task con una priorità assegnata
• Consapevolezza sul prossimo sprint, o sulle prossime 1-2 settimane

Ma in generale, come detto in precedenza, il risultato ottimale è quello che ci consente di prendere una decisione che cambierà le sorti della nostra applicazione.

Questo è quello che è successo a un nostro cliente che si era rivolto a noi per studiare perché il flusso della sua applicazione, che utilizzava l’intelligenza artificiale come una feature centrale, sembrasse non convertire quanto speravano.

Noi di Mabiloft abbiamo condotto al loro fianco delle interviste agli utenti, che hanno rivelato una verità scomoda quanto illuminante: per gli utenti l’intelligenza artificiale non era un vantaggio, ma un elemento che creava sfiducia.

Il risultato? Seguendo i suggerimenti emersi dalla ricerca sull’utente, il cliente ha rivisto il flusso, ridimensionando il ruolo dell’AI nel processo e ciò ha comportato l’acquisizione di nuovi utenti e un sentimento di maggiore soddisfazione negli utenti già in piattaforma.

Se anche tu stai pensando di mettere alla prova la tua applicazione confrontandoti direttamente con i tuoi utenti, scrivici per una consulenza. Ti suggeriremo cosa testare,come reclutare le persone giuste per condurre la ricerca e come evitare gli errori più comuni.

Contattaci senza impegno per aiutarti a strutturare una roadmap di soli 7 giorni, dall’analisi delle domande fino all’output finale.