बिल्कुल सही स्कोर: उपयोगकर्ता व्यवहार को कैसे निर्धारित करें और अधिक सटीक यूएक्स पर्सन का निर्माण करें

गुणात्मक डेटा में बहुत अधिक मूल्य है, लेकिन विभिन्न लोगों द्वारा विश्लेषण किए जाने पर आसानी से गलत व्याख्या की जा सकती है। जब हम साक्षात्कार, प्रयोज्य परीक्षण और सर्वेक्षणों से डेटा अनपैक करने का प्रयास करते हैं, तो हमारे पास अपने दृष्टिकोण और पूर्वाग्रह होते हैं। यह विशेष रूप से सच है जब हम UX व्यक्ति निर्माण के उद्देश्य से उपयोगकर्ता साक्षात्कार डेटा का विश्लेषण कर रहे हैं। इस ब्लॉग पोस्ट में, मैं स्कोरिंग गाइड को लागू करने की प्रक्रिया के बारे में बात करूंगा और कुछ ऐसे मुद्दों को संबोधित करूंगा, जो क्वालिफाइड उपयोगकर्ता डेटा को बढ़ाता है।

मैं स्पष्ट करना चाहूंगा कि यह पोस्ट व्यक्तित्व विकास के उद्देश्य के लिए गुणात्मक उपयोगकर्ता डेटा की व्याख्या करने में मदद करने के लिए एक स्कोरिंग पद्धति का उपयोग करने पर ध्यान केंद्रित करेगी।

एक अनुसंधान दल पर मेरा पहला अनुभव आईडीसी हर्ज़लिया और वीज़मैन संस्थान में था, जो आत्मकेंद्रित के साथ प्रतिभागियों के लिए व्यवहार संबंधी शोध कर रहा था। मैं प्रत्येक भागीदार के लिए मोटर और व्यवहार संबंधी कार्यों को इकट्ठा करने और स्कोर करने का प्रभारी था। हमने बातचीत में आंखों के संपर्क की लंबाई और मुस्कुराहट की संख्या जैसे माप दर्ज किए। लेकिन मूल्यवान व्यक्तिपरक डेटा भी था जिसे मापा जाना था: बातचीत के दौरान उनके संवादात्मक प्रवाह या स्नेहपूर्ण सगाई की गुणवत्ता क्या थी? हमारे शोध में सबसे अधिक आकर्षक चीजों में से एक हमने गुणात्मक डेटा को निर्धारित करने के लिए काम किया और यह सुनिश्चित किया कि हमारे सभी व्यक्तिपरक डेटा को लगातार मापा जा रहा था। ऐसा करने के लिए, हमने एक मानक स्कोरिंग गाइड बनाया जो प्रत्येक व्यवहार माप की परिभाषाओं को रेखांकित करता है और उपयोगकर्ताओं को एक व्यवहार स्कोर देने के लिए एक छोटी बातचीत से डेटा का विश्लेषण करने का एक तरीका मानकीकृत करता है।

जब मैं एक नई कंपनी में और एक नए उद्योग में हूं, तो मैं खुद को उसी समस्या के साथ पाता हूं। जब सैम, हमारे वरिष्ठ UX शोधकर्ता, व्यक्तित्व विकास के लिए साक्षात्कार डेटा में गोता लगाने लगे, तो उन्होंने विभिन्न यात्रा व्यवहारों के लिए आयाम बनाए, जिनकी हमने प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए जांच की। इन आयामों में यात्रा की आवृत्ति से लेकर सांवलेपन तक की जाँच की गई (उसके ब्लॉग पोस्ट "50+ उपयोगकर्ताओं के साथ व्यक्तित्व मानचित्रण कैसे करें" अधिक जानने के लिए देखें)। प्रत्येक आयाम हमारे गुणात्मक उपयोगकर्ता डेटा के आधार पर 1 से 5 के पैमाने पर स्कोर किया गया था। आइए उदाहरण के लिए यात्रा की आवृत्ति लें। 1 के स्कोर का मतलब था कि उपयोगकर्ता मासिक आधार पर यात्रा करता है, जबकि 5 के स्कोर का मतलब है कि वे प्रति वर्ष एक बार यात्रा करते हैं। इस प्रकार का आयाम परिमाणात्मक होता है क्योंकि स्कोर किसी उपयोगकर्ता द्वारा यात्रा की जाने वाली विशिष्ट संख्या पर आधारित होता है।

यात्रा की शिथिलता जैसे आयाम के बारे में क्या? यह वह जगह थी जहाँ स्कोरिंग जटिल हो गया था। यदि उपयोगकर्ता यात्रा प्रेमी था, तो इसका क्या मतलब था? क्या वे अक्सर यात्रा करते थे या एक टन सदस्यता लेते थे, या दोनों? जब यह टीम स्कोरिंग पर सिर्फ एक यूएक्स शोधकर्ता था, तो इस तरह की जानकारी केवल उनके सिर में मौजूद थी और उनके स्कोर एक परिभाषा द्वारा एक भावना से अधिक निर्धारित किए गए थे। इसका मतलब यह नहीं है कि एक भावना के आधार पर स्कोरिंग आवश्यक रूप से खराब है। जब मैं एक बातचीत में प्रभावी जुड़ाव बना रहा था, तो मैंने पाया कि मैं महसूस कर सकता हूं कि जब कोई उपयोगकर्ता 1 या 5 रन बनाएगा। हालांकि, यह सिर्फ एक 'कूबड़' पर जाने के लिए पर्याप्त नहीं है क्योंकि यह सुनिश्चित करने का कोई तरीका नहीं है कि आप लगातार हर उपयोगकर्ता को ठीक उसी तरह से स्कोर करें, खासकर यदि अधिक यूएक्स शोधकर्ता उपयोगकर्ता डेटा में योगदान करेंगे। निरंतरता के बिना, स्कोर 1-5 का अर्थ प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए कुछ अलग होगा। इन आयामों को सटीक रूप से स्कोर करने (और इसलिए मापने) के लिए, हमें गुणात्मक डेटा को निर्धारित करने के लिए एक तरीके की आवश्यकता थी। नतीजतन, हमने एक मानक स्कोरिंग गाइड बनाया - एक दस्तावेज जो विस्तार से परिभाषित करता है कि व्यवहार डेटा को क्वांटिफ़िबल, संख्यात्मक डेटा में कैसे अनुवाद किया जाए।

मानक स्कोरिंग गाइड क्या है?

सीधे शब्दों में कहें, एक मानक स्कोरिंग गाइड एक शब्दकोश की तरह है। यह दस्तावेज़ है कि आप एक आयाम के भीतर एक संख्यात्मक सीमा को कैसे निर्धारित करते हैं। यह परिभाषा को संदर्भ देने के लिए उदाहरण और उद्धरण प्रदान करता है।

यहां एक सरल मात्रात्मक आयाम है जो उपयोगकर्ता की यात्रा की आवृत्ति के आधार पर स्कोर करता है कि वे प्रति वर्ष कितनी बार यात्रा करते हैं। यहां बनाई गई श्रेणी उपयोगकर्ता साक्षात्कार के दौरान हमारी प्रतिक्रियाओं पर आधारित थी। एक मानकीकृत स्कोरिंग गाइड का वास्तविक मूल्य नीचे दिए गए जैसे अधिक जटिल आयामों के लिए लागू होता है:

उपयोगकर्ता के स्कोर में अलग-अलग कारक किस तरह खेलते हैं, इसकी रूपरेखा तैयार करने के लिए यात्रा संबंधी सामान्य ज्ञान जैसा आयाम अस्पष्ट हो सकता है। इस मामले में, हमने फैसला किया कि यात्रा की बचत की गणना करते समय विचार करने के लिए 4 अलग-अलग कारक थे।

1. क्या उपयोगकर्ता सदस्यता बिंदुओं को इकट्ठा और उपयोग करता है?
2. क्या वे साल में 6 बार से अधिक यात्रा करते हैं?
3. क्या वे अंतरराष्ट्रीय और घरेलू स्तर पर यात्रा करते हैं?
4. क्या वे यात्रा वेबसाइटों के आसपास अपना रास्ता जानते हैं? क्या उनके पास एक स्थापित प्रणाली है?

अब जब हमारे पास कई कारक हैं जो यात्रा के प्रभाव को प्रभावित करते हैं, तो हम उपयोगकर्ताओं को इस बात के आधार पर स्कोर कर सकते हैं कि वे इनमें से कितने मानदंडों को पूरा करते हैं। ऐसा उपयोगकर्ता जिसके पास सदस्यता बिंदु नहीं हैं या उसका उपयोग नहीं करता है, वह अमेरिका से बाहर यात्रा नहीं करता है, लेकिन आरामदायक यात्रा करना और कैलिफ़ोर्निया की यात्रा करना अक्सर 4 मानदंडों में से 2 को पूरा करके यात्रा की बचत के लिए 3 माना जाता है। यहां तक ​​कि इस रूपरेखा के साथ, "बुकिंग सिस्टम स्थापित होने" जैसे कारक की व्याख्या करते समय त्रुटि के लिए अभी भी जगह है। इसके लिए, हमने उदाहरण के प्रतिभागियों को जोड़ा जो परिभाषित स्कोर के लिए 'पूरी तरह से फिट' हैं। इस तरह, अगर कोई भ्रम है, तो हम वापस जा सकते हैं और देख सकते हैं कि उपयोगकर्ता उदाहरण उपयोगकर्ता की तुलना कैसे करता है।

परिभाषित करने का एक अन्य तरीका प्रत्येक आयाम में "अगर ... फिर ..." बयानों में स्कोर पर विचार करना होगा। आइए खर्च करने की आदत पर विचार करें ...

अगर, उपयोगकर्ता A को पसंद है, 4–5 सितारा होटलों को तरजीह देता है, और प्रीमियम अर्थव्यवस्था को उड़ाता है, तो उपयोगकर्ता A आदत खर्च करने के लिए 2 स्कोर करेगा।

इसलिए…

यहां, हम अभी भी कई कारकों को देखते हैं जो खर्च करने की आदत को प्रभावित करते हैं, लेकिन यह कहने के बजाय "इस उपयोगकर्ता को 4 कारकों में से 2 की जांच करने की आवश्यकता है" हम यह देखते हैं कि वे कारकों में कहाँ आते हैं (जैसे होटल स्टार रेटिंग और यात्रा वर्ग) मदद करने के लिए हम निर्धारित करते हैं कि खर्च करने की आदत को कैसे बनाया जाए।

अपने मानक स्कोरिंग गाइड का निर्माण कैसे शुरू करें

1. अपने उपयोगकर्ता साक्षात्कार के आधार पर अपनी सीमा को परिभाषित करें

आप अपना आयाम बना सकते हैं और अपने उपयोगकर्ता साक्षात्कार शुरू करने से पहले अपने आयाम के भीतर प्रत्येक स्कोर को परिभाषित कर सकते हैं, लेकिन इससे आपको बहुत अच्छा नहीं लगेगा। यह संभव है कि आपके उपयोगकर्ता कैसे व्यवहार करते हैं, यह नहीं जानते हुए वास्तव में सीमा को तिरछा करें। मान लीजिए कि आप अपनी सीमा को पहले परिभाषित करते हैं और फिर अपने उपयोगकर्ताओं का साक्षात्कार करते हैं। आप पाते हैं कि अधिकांश उपयोगकर्ताओं ने 5 का स्कोर किया, लेकिन 5 के स्कोर के भीतर सभी उपयोगकर्ता कुछ अलग व्यवहार कर सकते थे। जिस रेंज का उपयोग किया जाता है वह व्यवहार का एक प्रभावी विभाजन नहीं है। मार्गदर्शिका को प्रभावी बनाने के लिए, प्रत्येक उपयोगकर्ता - चाहे उनके व्यवहार की परवाह किए बिना - एक अंक से मेल खाना है, ताकि आप ढीले मैचों के साथ डेटा को पतला न करें। इसलिए, यह मूल्यांकन करना बेहतर है कि उपयोगकर्ताओं के बीच आपकी प्रतिक्रियाएँ किस प्रकार बदलती हैं और वहाँ से परिभाषाएँ आकार लेती हैं।

2. विभिन्न उपयोग के मामलों को निर्धारित करें और उन्हें अपनी परिभाषाओं में लागू करें

जब आप अपने साक्षात्कार का एक हिस्सा लेते हैं, तो आपको बेहतर विचार होगा कि आपकी सीमा विभिन्न आयामों के लिए कैसी दिखेगी। आप जो सोचते हैं, उसके एक फ्रेमवर्क से शुरू करें जो आपकी प्रतिक्रियाओं के आधार पर सबसे अधिक समझ में आएगा। "समीक्षाओं के महत्व" आयाम को परिभाषित करते समय यह बहुत सरलता से शुरू हुआ:

जब हम अपनी सभी उपयोगकर्ता प्रतिक्रियाओं से गुजरे, तो हम प्रत्येक स्कोर को अधिक स्पष्ट रूप से परिभाषित करने में सक्षम थे:

3. सबसे अच्छे उदाहरण खोजें! वे आपके बेंचमार्क हैं!

लिखित परिभाषाएँ लगातार स्कोरिंग सुनिश्चित करने के लिए पर्याप्त नहीं हैं। विशिष्ट दिशानिर्देशों को पढ़ते समय, व्याख्या के लिए अभी भी जगह है। यहां करने के लिए सबसे उपयोगी बात यह है कि एक उदाहरण प्रतिभागी (और एक उद्धरण या क्लिप) चुनना है जो स्कोर का पूरी तरह से प्रतिनिधित्व करता है, या बहुत बारीकी से। प्रासंगिक उद्धरण जोड़ने से स्कोरिंग करते समय स्थिरता बनाए रखने में मदद मिलेगी।

4. यह विकसित होगा!

जब आप अधिक उपयोगकर्ताओं का साक्षात्कार लेते हैं, तो आपको कुछ ऐसे मामले देखने को मिलेंगे, जहाँ कोई उपयोगकर्ता किसी भी स्कोर में फिट नहीं होता है। यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि स्कोरिंग गाइड एक जीवित और सांस लेने वाला दस्तावेज है जो समय के साथ यहां और वहां बदल जाएगा। इसका मतलब यह नहीं है कि आप परिभाषा को पूरी तरह से बदल दें, बल्कि आप एक नोट जोड़ सकते हैं जो एक अधिक विशिष्ट उपयोग के मामले को संबोधित करेगा। इसका एक अच्छा उदाहरण था जब सैम ने यूके में उपयोगकर्ताओं का साक्षात्कार लिया और पाया कि जिस तरह से हमने यूएस में अंतर्राष्ट्रीय बनाम घरेलू यात्राओं को परिभाषित किया है वह ब्रिटेन के उपयोगकर्ताओं के लिए लागू नहीं होगा। इसके बजाय, हमें उन उपयोगकर्ताओं के लिए उपयोग का मामला जोड़ना पड़ा:

यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि मानक स्कोरिंग गाइड एक पूर्ण विज्ञान नहीं है, और अभी भी पूर्वाग्रह के लिए जगह नहीं है। हालाँकि, हमारी टीम को डेटा विश्लेषण की गुणवत्ता और निरंतरता पर अधिक भरोसा है। जबकि यह प्रक्रिया मूल रूप से व्यवहार अनुसंधान में लागू की गई थी, यह किसी भी गुणात्मक डेटा सेट पर भी लागू किया जा सकता है। यूएक्स में, हम में से कई अलग-अलग शैक्षणिक और पेशेवर पृष्ठभूमि से आते हैं, जिसका उपयोग हम यूएक्स प्रक्रिया के लिए अपने दृष्टिकोण को बेहतर बनाने के लिए विभिन्न दृष्टिकोणों और तरीकों को लागू करने के लिए कर सकते हैं। हमारे मामले में, इसने हमें हमारे व्यक्तित्वों में सुसंगत, वास्तविक व्यवहारों के एक स्पेक्ट्रम का अधिक सटीक रूप से प्रतिनिधित्व करने में मदद की है, जिसका उपयोग हम अपने डिजाइनों को बेहतर बनाने के लिए करते हैं।