Cómo no arruinar su investigación de diseño eligiendo los métodos inductivos y deductivos adecuados

Hace unos días me encontré en un supermercado local con un amigo. Aunque era la mitad del día, la fila en las cajas era excesiva. Así que arrastré a mi compañero a las cajas de autoservicio.

Mi amigo nunca había usado una caja de autoservicio, y realmente no tenía ganas de intentarlo, pero insistí. Insistí parcialmente por pereza, realmente no estaba de humor para volver a unirme a las colas, pero sobre todo tenía curiosidad por ver cómo le iría con el pago de autoservicio.

La curiosidad profesional se hizo cargo, y animé a mi amigo a usar la máquina.

Mientras usaba la caja, fingí ignorancia y, con la actitud distante de un psiquiatra vienesa, respondí a las preguntas de mi amigo para pedir ayuda con lo habitual: "¿Qué sientes que deberías hacer a continuación?"

"Le di una patada en el trasero", fue la respuesta que recibí con más frecuencia (por lo general, cuando estoy haciendo pruebas de usabilidad, los participantes no amenazan con dañarme físicamente).

Diseñando proyectos de investigación para el éxito

Ya sea que esté diseñando un proyecto de investigación cualitativo o cuantitativo (o combinado), el enfoque que utiliza y las preguntas que hace y no hace determinarán el éxito de su proyecto.

Hace unos años, me pidieron que identificara métodos para mejorar la experiencia de compra para los clientes de un minorista de moda. Teníamos un tiempo y un presupuesto limitados y no recibimos un resumen muy prescriptivo: solo teníamos que consultar con los clientes de la empresa e identificar oportunidades de mejora.

Teníamos acceso a un gran conjunto de datos cuantitativos antiguos (encuestas, análisis de sitios / aplicaciones, datos de pago), por lo que pudimos obtener una sólida comprensión de los comportamientos comunes en las plataformas digitales de la marca. Pero todavía no entendíamos cómo se comportaban los clientes fuera de línea o cómo se movían entre los puntos de contacto físicos y digitales.

Así que hicimos de esto el foco de nuestra investigación. Reclutamos un conjunto de candidatos que normalmente usarían el servicio y creamos un programa de investigación sencillo que consiste en,

  1. Entrevista contextual: entrevistaríamos al candidato en su hogar o lugar de trabajo,
  2. Sombreado: seguimos al candidato mientras usaba el servicio físico.

Dejando a un lado las encuestas, los datos cuantitativos analíticos y de pago nos informaron mucho sobre el comportamiento de los clientes. Sabíamos las horas del día y los días de la semana en que los clientes tenían más probabilidades de realizar sus compras. Sabíamos que el viaje de compra duró unos días y, por lo general, comenzamos con un "vistazo rápido" antes de comprometernos.

Diseñando para las personas: olvida lo que dicen, lo que hacen es lo que cuenta

Entonces, con todos estos datos, tomamos una decisión: ¿cuánto, si alguno de ellos, utilizamos para informar nuestro proceso de investigación? ¿Podemos suponer que el proceso de compra en línea refleja el fuera de línea? La encuesta existente se había llevado a cabo para buscar respuestas muy específicas, y sentimos que algunas preguntas estaban liderando. Sin embargo, los datos analíticos fueron detallados y contenían algunos patrones de comportamiento definidos y consistentes.

Estos datos nos presentaron un dilema, un dilema que existe al comienzo de cada proyecto de investigación: ¿deberíamos adoptar un enfoque a priori / deductivo o a posteriori / inductivo?

Con un enfoque a priori / deductivo, entramos en la investigación con preguntas muy específicas que surgen de los datos cuantitativos existentes y nuestras propias expectativas sobre el comportamiento de las personas y enmarcamos nuestra investigación en torno a estas preguntas. Con un enfoque a posteriori / inductivo, dejamos de lado los datos analíticos y nuestras propias expectativas, los ignoramos mientras llevamos a cabo nuestra investigación, dando a los participantes más control sobre la dirección de las entrevistas.

Hay un costo de oportunidad al usar el método de investigación incorrecto. Al permitir que los participantes guíen las sesiones de investigación, podemos desviarnos y terminar con un conjunto de datos amplio y fuera de tema. Pero al centrarnos en áreas específicas no podemos aprender nada nuevo, podemos terminar confirmando nuestros propios prejuicios.

El investigador siempre aportará sus propios prejuicios, y el informe del cliente establecerá la dirección de la investigación. Pero la pregunta aquí es: "¿cuándo debe usar deductivo y cuándo debe usar métodos de investigación inductiva en la investigación de diseño?"

En realidad, a menudo no es una línea dura entre los dos.

Usando el método de investigación correcto

Debido a que estábamos específicamente interesados ​​en comprender la experiencia vivida de los clientes de un minorista y cómo interactuaron con múltiples puntos de contacto, optamos por adoptar un enfoque inductivo para nuestras entrevistas y observación de participantes. Sabíamos lo que nos decían los datos cuantitativos, pero aún nos preocupaba la precisión de algunos de ellos.

Durante las entrevistas comenzamos con preguntas abiertas de los participantes y seguimos el hilo de la entrevista desde allí. Luego observamos a los participantes mientras interactuaban con los puntos de contacto físicos y digitales de la marca y les hicimos algunas preguntas contextuales durante este proceso.

Pero después de realizar la primera serie de entrevistas y sesiones de observación, nos dimos cuenta de que este enfoque no funcionaba como esperábamos.

La entrevista inductiva nos dio una comprensión profunda de lo que era importante para los participantes (justo lo que queríamos), pero la sombra inductiva no lo fue. Debido a que estábamos siguiendo a los participantes mientras realizaban una actividad que habían hecho cientos de veces antes en piloto automático, nuestra presencia creó un artificio de toda la situación; no sentimos que estuviéramos observando a los participantes actuando como lo harían normalmente.

Después de la segunda sesión nos reagrupamos. ¿Cómo podríamos mejorar la calidad del proceso de sombreado? Discutimos la eliminación de la parte sombreada de la investigación y buscamos soluciones tecnológicas que nos permitieran observar el proceso pero que nos alejaran de la experiencia directa.

Pero luego preguntamos, "¿qué pasaría si nos apoyáramos en el artificio?" En lugar de pedirles a los participantes que hagan lo que normalmente harían, ¿qué pasaría si les pidiéramos que hicieran sus compras en un lugar diferente (ya sea en las tiendas del cliente o en un competidores)?

Si bien el proceso de la entrevista nos proporcionaría esa investigación inductiva abierta que necesitábamos, el proceso de sombreado rediseñado podría permitirnos probar teorías específicas que salen del proceso de la entrevista.

Al retirar al participante de su ubicación habitual, descubrimos que los participantes expresaron mucho más sus expectativas y su experiencia. Observamos cómo los participantes navegaban por la tienda desconocida, lo que los llevó a pedir ayuda, y pudimos comparar y contrastar fácilmente la experiencia en el contexto de la ubicación desconocida.

Con otros participantes, les pedimos que compraran en su tienda habitual, pero les proporcionamos un escenario, eran un conjunto específico de artículos, para esto les dimos una lista de artículos desconocidos y les pedimos que los encontraran. Con este escenario, pudimos explorar su tienda local de una manera nueva. Al pedirles a los participantes que encontraran artículos inusuales, pudimos explorar su proceso de toma de decisiones al observar diferentes versiones del mismo producto.

Caminos productivos

La investigación debe ser dirigida por los participantes, pero si solo tomamos un enfoque a priori para la investigación solo confirmaremos o refutaremos nuestras propias teorías, y puede evitar que descubramos esas incógnitas desconocidas, sin embargo, un enfoque completo a posteriori puede llevar a los investigadores a ser improductivos caminos.

El truco es ser ágil y lo suficientemente consciente como para realizar las modificaciones correctas en su proyecto de investigación si no obtiene los datos que necesita.