Текст книги "Сервис-дизайн на практике. Проектирование лучшего клиентского опыта"

5.1 Процесс проведения исследований в сервис-дизайне

Исследования могут использоваться на разных стадиях сервис-дизайна. Они могут применяться для обнаружения полей возможностей посредством выявления клиентских проблем и потребностей; для изучения пробелов в опыте, сопутствующем получению клиентами существующих продуктов; для получения вдохновляющих сведений из других областей; для сбора и тестирования реакций на идеи, концепции, прототипы.

Может пойти на пользу четко прописанный дизайн исследований, учитывающий некоторые аспекты этнографических изысканий (и содержание основных критических замечаний по поводу таких изысканий)[72]72
  Описание четко прописанного дизайна исследований см., например, в: Pefers, K., Tuunanen, T., Rothenberger, M. A., & Chatterjee, S. (2007). «A Design Science Research Methodology for Information Systems Research.» Journal of Management Information Systems, 24 (3), 45–77. Краткое научное обсуждение проблем внутренней и внешней надежности и достоверности этнографических исследований см., например, в: LeCompte, M. D., & Goetz, J. P. (1982). Problems of Reliability and Validity in Ethnographic Research. Review of Educational Research, 52 (1), 31–60.


[Закрыть]. Не всякий процесс исследований требует всеобъемлющего и подробного планирования, однако такая система способна помочь вам добиться лучших результатов при скромных ресурсах. Необязательно следовать этой схеме шаг за шагом. Скорее это просто набор полезных правил. Данный раздел подробно описывает каждый из шагов.

Чтобы определить охват ваших исследований, полезно рассмотреть, какие из нижеследующих вариантов применимы к вашему проекту.

Изыскания или подтверждение?

Исследования, нацеленные на изыскания, предназначены для того, чтобы больше узнать об определенном предмете, не формулируя заранее каких-то допущений и предположений. Цель часто состоит в том, чтобы найти ответы на вопросы типа «Почему?», не задумываясь о причинах. Такие изыскательские исследования можно проводить и для того, чтобы вдохновляться решениями из других секторов, регионов, культур, целевых групп и т. п.

Исследования, нацеленные на подтверждение, призваны определить ценность конкретных предположений и допущений, которые вы заранее сделали. Цель часто заключается в том, чтобы выяснить, подкрепляется ли предположение или гипотеза реальными данными. К примеру, карты пути, созданные во время воркшопа и основанные на допущениях, теперь нужно оценить с точки зрения реальных данных о клиентском опыте.

Исследования существующих продуктов или новых концепций?

Исследование, которое сосредоточено на уже существующих физических/цифровых продуктах или услугах, в основном ведется в имеющемся ситуационном контексте посредством работы «в поле» с применением этнографических подходов. Проводятся наблюдения и интервью, призванные выяснить, как клиенты, сотрудники и другие стейкхолдеры в реальных условиях взаимодействуют с изучаемым продуктом либо друг с другом.

Исследования, которые могут привести к появлению новых идей или концепций, задействуют схожие этнографические методы. Но поскольку здесь не изучаются уже существующие продукты, мы часто используем прототипы или эксперименты, чтобы получить результаты, которые должны быть как можно ближе к тем, что мы получили бы при изучении будущего ситуационного контекста этой идеи или концепции.

Начните с формулирования вопроса, чтобы удостовериться: ваша команда имеет общую исследовательскую цель. Исходный вопрос для исследований может родиться из поставленной задачи, жалоб, результатов воркшопа и т. п. Зачастую вам требуется провести кое-какие подготовительные исследования, прежде чем определить охват ваших исследований и сформулировать вопросы для них.

Вопрос для исследований может ставиться с самыми разными целями. К примеру, он может быть ориентирован на развитие понимания потребностей клиента («Почему люди пользуются палками для селфи?»), на отыскание пробелов в существующем клиентском опыте («Почему покупатели сталкиваются с проблемами в нашем магазине или быстро уходят из него?»), на подтверждение значимости шагов на карте пути, основанной на предположениях («Каких шагов не хватает на нашей карте пути, описывающей освоение клиентами нашего софта? Какие шаги, нанесенные нами на карту, клиенты пропускают?»), или на развитие понимания экосистемы продукта («Какие игроки прямо и косвенно задействованы в нашем процессе реального обеспечения клиента продуктом?»).

Продумывая вопрос для исследований, всегда заглядывайте в будущее и спрашивайте себя, что вы будете делать с ответами. Вы знаете, что дальше будете делать в проекте, так что можете проверить ваш вопрос, уточнив, например: «Как ответ на этот вопрос поможет нам получить кучу инсайтов?»

Вопросы для исследований вначале часто выглядят довольно общими и туманными, однако в дальнейшем, в силу итеративного процесса, они сужаются до одного или нескольких более конкретных вопросов. Это как поиски тропы в джунглях: вначале вы не знаете пути, у вас есть лишь смутная цель и вы движетесь в ее направлении. Если затем вы наткнетесь на ручей, лучше всего шагать вдоль его берега: возможно, он гораздо быстрее приведет вас в какие-то интересные места.

Имейте в виду: вопросы для исследований зачастую нужно со временем все больше оттачивать – поскольку сами исследования в сервис-дизайне носят итеративную и изыскательскую природу. Как правило, следует избегать вопросов, на которые можно ответить простым «да» или «нет», иначе ваше исследование может очень быстро завершиться и вы толком ничего не узнаете. Вопросы для исследований часто бывают открытыми. Иногда к ним добавляется уточняющий вопрос «Почему…?», чтобы получать больше детализированных инсайтов. Обычно очень полезно вначале записать не один вопрос, а 10 или 20 – и затем выбрать один или несколько, по своему вкусу. Немного попрактиковавшись, вы научитесь лучше придумывать и отбирать вопросы. Но вам всегда нужно будет проводить их через итеративные процессы и постоянно отшлифовывать.

Благодаря своему постоянно углубляющемуся пониманию имеющихся проблем вы сумеете все лучше уточнять формулировку вопроса, совершенствовать процесс полевой работы и методы сбора полевых данных, а также заострять фокус вашего исследования, направленного на получение фактов.

При планировании исследований вам следует подумать о тех методах, которые с наибольшей вероятностью могли бы дать вам полезные ответы на поставленные вопросы. Вместе с тем ваши исследования должны вписываться в рамки определенных ограничений, накладываемых бизнесом, так что вам всегда придется думать, как лучше всего распределить время, деньги и людей при работе над вашим проектом.

Хорошая отправная точка: взгляните на то, что уже существует в данной сфере, чтобы можно было проводить исследования стоя на плечах гигантов. Обратитесь к предшествующим исследованиям, к уже полученным данным по этой теме. Спросите в вашем управлении маркетинговых исследований или инноваций, нет ли у них подходящей информации. Раздобудьте статистику, которая может оказаться полезной для ваших изысканий. Получите общее представление о том, что уже сделано в этой области другими подразделениями вашей организации. Обращайтесь не только к исследованиям уже проведенным в вашей организации. Уделите некоторое время классическим кабинетным исследованиям: поисковые платформы помогут найти опубликованные научные статьи по интересующей теме. Во многих случаях достаточно всего часа, чтобы бегло оглядеть ландшафт исследований, – и вы уже будете знать, имеет ли смысл тратить еще какое-то время на чтение опубликованных результатов. Если вы найдете интересные работы, то можно сэкономить время и бюджет, сосредоточив ваше собственное исследование на действительно полезных составляющих этих изысканий.

Каждый цикл должен включать сбор данных различными методами, а также синтез и анализ данных (хотя бы в простой форме).

При планировании исследований вы должны не только намечать схему подготовительных исследований, но и принимать решения, касающиеся исследовательских циклов, определения выборок, контекста исследований, размера выборок, отбора методов[73]73
  Итеративность не означает, что вы повторно делаете одно и то же. В рамках итеративного процесса вы обдумываете свежие данные, в соответствии с ними корректируете свой подход и начинаете новый эксперимент – уже с учетом этих новых данных.


[Закрыть].

Исследовательские циклы

Всегда планируйте качественные исследования как итеративный процесс, то есть как последовательность исследовательских циклов. Плодотворные исследования часто начинаются с широкого охвата, который затем следует как можно скорее сузить. Первые циклы могут быть весьма короткими – от одного часа до одного дня.

Благодаря применению итеративных исследовательских циклов можно увереннее определять, насколько эффективно происходит нацеливание вашего исследования на важные вопросы.

Определение выборки

Задавая выборку, вы определяете, кого хотите пригласить в свое исследование. Кто примет в нем участие, как вы отбираете этих людей? Это один из важнейших вопросов, касающихся надежности и достоверности всякого исследования. Предвзятый отбор участников исследования может исказить результаты – скажем, когда вы опрашиваете лишь представителей определенной возрастной группы или только довольных клиентов. Существуют разнообразные стратегии, направленные как на получение репрезентативного набора данных для количественного исследования с большим охватом (вероятностная выборка), так и на получение более широких данных от специфической группы для глубинного качественного исследования (детерминированная выборка). Результаты, основанные на количественных исследованиях вероятностных выборок, обычно можно обобщать, чего не скажешь о данных качественных исследований детерминированных выборок. При исследованиях в сервис-дизайне обычно используются методы качественных исследований и отбор участников идет с помощью методик формирования детерминированных выборок.

СОВЕТ ЭКСПЕРТА

Хороший подход – рассматривать первые одно-два интервью как пробные, чтобы тестировать на них сценарий и материалы. Если все пройдет удачно, вы включите полученные данные в свое исследование. Если же выяснится, что в методику нужно внести серьезные изменения, подумайте о проведении дополнительных пробных интервью.

Геке ван Дейк

Вот несколько примеров формирования выборки:

Удобная выборка. Не прилагая особых усилий, найдите людей, которые согласятся поучаствовать в вашем исследовании. Самый простой подход, но и в наибольшей степени чреватый недостоверностью результатов.

Самоотбор выборки. Позвольте людям самим решать, принимать ли участие в вашем исследовании. Не устанавливайте никаких критериев – к примеру, просто дайте ссылку на сайт компании. Тоже весьма предвзятый подход.

Выборка методом снежного кома. Найдите нескольких человек, отвечающих цели вашего исследования, и попросите их рекомендовать других.

Квотная (пропорциональная) выборка. Структурируйте интересующую группу по определенным критериям и установите квоты, определив, сколько участников, соответствующих каждому критерию (например, полу), вам нужно. Случайным образом выбирайте участников для каждой такой квоты.

Выборка предельных случаев. Найдите очень необычных участников, чтобы понять экстремальные позиции (скажем, тех, кто очень рано стал использовать интересные технологии, или же наоборот – тех, кто выступает резко против вашей услуги/товара/технологии или никогда не задумывался об их использовании).

Перспективная выборка. Во время полевой работы следуйте по путям, ведущим к новым клиентам, по мере того как такие пути появляются, чтобы проявлять гибкость в использовании новых знаний о клиентах.

Выборка с максимальным варьированием. Найдите ряд участников, для которых широко варьируются особенности их интереса к продукту. Ваша цель – обнаружить главные темы в этой разнородной выборке (например, тех людей, которые используют продукт совсем не для того, для чего он изначально предназначался).

Выборка с максимальным вкладом. Найдите участников, которые имеют целостное представление обо всем опыте использования продукта, чтобы получить максимальный вклад от этих специально выбранных участников (например, от тех, кто только что прошел полный клиентский жизненный цикл).

Вероятностная выборка также может оказаться полезна для исследований в сервис-дизайне, особенно когда нужны более значительные размеры выборок или даже репрезентативные выборки, пригодные для крупномасштабного количественного исследования. Вот лишь несколько примеров методик формирования вероятностных выборок:

Простая случайная выборка. Случайным образом выбирайте участников из основы выборки.

Систематическая случайная выборка. Случайным образом выберите какое-нибудь число, допустим, десять. Теперь выбирайте каждого десятого из потока потенциальных участников.

Стратифицированная случайная выборка. Разделите вашу основу выборки на группы по определенным критериям. Затем осуществите отбор из каждой группы – тем или иным методом случайной выборки.

Кластерная выборка. Составьте список кластеров по определенным критериям. Случайным образом отберите сначала несколько из этих кластеров, а затем – участников из этих выбранных кластеров.

КОММЕНТАРИЙ

Работая с бельгийской компанией CarGlass, мы обнаружили колоссальные различия между клиентскими впечатлениями при замене ветрового стекла в дневное и в ночное время. Поскольку мастерская компании располагалась за городом, в темном и уединенном районе, клиентки-женщины довольно сильно нервничали. Хотя днем процесс протекал отлично.

Юрген Танге

КОММЕНТАРИЙ

Теоретическое насыщение – важный параметр, но трудно предсказать заранее, когда такое насыщение наступит. Обычно его оценивают по опыту, на основе уже произошедшего. Есть и несколько эмпирических правил, позволяющих оценивать его при анализе бизнес-предложений. При этом следует сохранять гибкость, чтобы расширять масштабы работы в поле, когда получаемые данные и результаты свидетельствуют о том, что насыщение еще не достигнуто.

Геке ван Дейк

В большинстве проектов используется комбинация различных методик формирования выборок: например, случайная выборка в сочетании с методом снежного кома. Часто вам необходимо установить определенные критерии предварительного отбора в виде отсеивающих вопросов (например: «Водите ли вы электромобиль?»). В любом случае при проектировании следует всегда использовать метод перспективной выборки: если вы нашли что-то интересное, не игнорируйте это. Задача надежной стратегии формирования выборок – избегать ошибок отбора (таких как систематическое исключение из рассмотрения определенной группы людей, которую следует учитывать).

Контекст исследования

Очень важно не только ответить на вопрос «Кто?», но и определить контекст – когда и где проводить исследование. Казалось бы, это очевидно. Однако представьте, например, каких людей вы встречаете на железнодорожной станции в будние дни утром, около полудня, в предвечернее время и в вечернее время. Сравните с тем же временем в выходные. Важно учитывать и время года: трудновато изучать клиентский опыт, касающийся какого-нибудь лыжного курорта, если вы проводите опрос летом.

Часто очень помогает такой подход: обратитесь к участникам в естественной для них среде или в особом ситуационном контексте, который вас интересует. Интервью часто проводятся дома у интервьюируемого, потому что непринужденнее всего человек себя ведет, как правило, дома. Наблюдения или контекстные интервью следует проводить в тех местах, где люди часто используют определенную услугу или физический/цифровой продукт, поскольку в такой среде человеку легче соотнести себя со своим опытом использования услуги/продукта и, может быть, даже указать на какие-то аспекты этого опыта, которые ему нравятся или не нравятся. Учитывайте также воздействие внешних факторов на эти впечатления и на поведение людей: например, погоду, государственные праздники, масштабные мероприятия и т. п.

Размер выборки

Возможно, вы решите зафиксировать размер выборки (количество участников вашего исследования) перед тем, как приступить к сбору данных. А может, вы предпочтете сохранять в этом гибкость. В основном это определяется целью и методами исследования, а также доступными ресурсами и временем.

Размер выборки в сервис-дизайне определяется с помощью этнографического подхода, основанного на понятии теоретического насыщения. Иными словами, вы прекращаете сбор данных, когда новые данные уже не приносят каких-то добавочных ответов на вопросы исследования, не позволяют сделать какие-то дополнительные инсайты.

КОММЕНТАРИЙ

Когда мы в нашей компании начали проводить исследования для сервис-дизайна, не все в команде доверяли результатам, полученным в ходе наших внутрикорпоративных интервью и встреч с клиентами. Однако эти результаты полностью подтвердились, когда позже провели количественный социологический опрос. Поэтому члены команды теперь все больше убеждаются в достоверности этих методов.

Майк Меджич

В количественной статистике размер выборки зависит от того, должны ли данные быть репрезентативными по отношению к определенной группе людей (популяции). Проводящие качественные исследования (особенно в дизайн-исследованиях, вдохновленных этнографическими методами) вместо этого высматривают постоянно возникающие паттерны. Если вы проводите достаточное количество исследований (таких как интервью или наблюдения), чтобы выявить паттерны, и если дальнейшие аналогичные исследования лишь подтверждают наличие уже обнаруженных закономерностей, значит, вы достигли теоретического насыщения. А стало быть, продолжение таких же исследований будет лишь подтверждать то, что вы уже знаете, и не будет давать никаких новых знаний. Так же как тест на удобство и простоту использования разрабатывается для поиска самых крупных багов в программе, в сервис-дизайне исследования используются для обнаружения самых крупных багов (или возможностей) в продукте и клиентском опыте. В отличие от количественной статистики сервис-дизайн не очень интересуется тем, сколько процентов людей сражается с той или иной проблемой. Сервис-дизайну нужен список главных багов, которые необходимо исправить, перечень вдохновляющих концепций и примеров (как основы для генерации идей), набор свойств и характеристик, которыми, по мнению потребителя, должен обладать продукт.

Когда вы задаете размер выборки, он должен быть достаточно большим, чтобы вы смогли распознать в нем постоянно возникающие паттерны. В 1993 г. Нильсен и Ландауэр, теоретики, изучавшие вопросы простоты и удобства использования компьютерных программ, опубликовали статью, где сообщалось: тесты на простоту и удобство использования, в которых участвуют всего пятеро пользователей, дают возможность выявить 85 % всех проблем с простотой и удобством использования, тогда как для отыскания всех таких проблем требуется не менее 15 пользователей. Поскольку опыт и впечатления, связанные с услугами, имеют более сложную и многогранную структуру, можно предложить полезное эмпирическое правило: начинайте с небольшого, но разнообразного набора участников. Если вы уже видите паттерны, которые проявляются в этой выборке, используйте следующую аналогичную, чтобы подтвердить свои наблюдения и узнать, достигли вы теоретического насыщения для этих закономерностей или еще нет[74]74
  «Сколько интервью необходимо провести, чтобы получить результат?» Понятие теоретического насыщения помогает понять, когда мы сделали достаточно, однако не помогает определить исходный размер выборки. К примеру, если вы побеседовали с 20 (случайно выбранными) респондентами и выявили какие-то паттерны, вероятность того, что следующие 20 поведают вам нечто совершенно иное, пренебрежимо мала (иными словами, вы достигли теоретического насыщения). Однако вы не знаете, сколько человек вам надо опросить, прежде чем вы начнете видеть эти паттерны. Это число может составлять 10, 20, 30 и даже больше. См., например: Guest, G., Bunce, A., & Johnson, L. (2006). «How Many Interviews Are Enough? An Experiment with Data Saturation and Variability.» Field Methods, 18 (1), 59–82. Один из обзоров научной литературы, посвященный понятию теоретического насыщения: Bowen, G. A. (2008). «Naturalistic Inquiry and the Saturation Concept: A Research Note.» Qualitative Research, 8 (1), 137–152. Более критический взгляд на данную тему: O'Reilly, M., & Parker, N. (2013). «'Unsatisfactory Saturation': A Critical Exploration of the Notion of Saturated Sample Sizes in Qualitative Research.» Qualitative Research, 13 (2), 190–197.


[Закрыть].

Открытые и скрытые исследования

Используя методы исследования, предполагающие тот или иной контакт с респондентами, вы решаете, какое исследование вы хотите провести – открытое или скрытое.

Это решение особенно важно для таких методов, как автоэтнография, контекстные интервью, цифровая этнография, наблюдения (как включенные, так и невключенные). Каждый вариант имеет свои преимущества и недостатки, свои этические тонкости[75]75
  Краткое обсуждение проблемы этики скрытых исследований с научной точки зрения: Van Deventer, J. P. (2009). «Ethical Considerations During Human Centred Overt and Covert Research.» Quality & Quantity, 43 (1), 45–57. Более общий обзор научной литературы на тему открытых и скрытых исследований: Amstel, H. R. V. (2013). «The Ethics and Arguments Surrounding Covert Research.» Social Cosmos, 4 (1), 21–26.


[Закрыть].

Под открытым исследованием здесь имеется в виду ситуация, когда исследователи не скрывают целей своих исследований и добиваются, чтобы участники исследований четко осознавали, что происходит. Тут есть свои плюсы: исследователи могут честно и открыто проводить свою работу и говорить о ней в присутствии респондентов, тем самым избегая таких этических проблем, как введение испытуемых в заблуждение или отсутствие их информированного согласия. Кроме того, такой подход помогает исследователям не слишком сближаться (эмоционально) с теми, кого они изучают. Серьезный недостаток всякого открытого исследования (даже проводимого через интернет) – так называемый хоторнский эффект, или эффект наблюдателя. Он возникает, когда испытуемые изменяют поведение, чтобы действовать так, как (по их мнению) ожидает от них экспериментатор или общество в целом.

При скрытом исследовании его организаторы не делятся своими намерениями с участниками. Понятно, что скрытые исследования обладают явным преимуществом – сводят к нулю (или по крайней мере к возможному в том или ином случае минимуму) потенциальный эффект наблюдателя. Однако это почти автоматически приводит к проблемам этического характера: исследователи могут вводить испытуемых в заблуждение – или же речь может идти о том, что испытуемые не дали информированного согласия на участие в исследовании. Если вы решите использовать скрытые исследования в вашем проекте, всегда имейте в виду этические и даже юридические особенности той страны и той организации, где вы планируете проводить опросы.

Вы можете заранее решить, допустимо ли использовать открытые исследования в рамках вашего проекта. Иногда можно переключаться с одного из этих вариантов на другой. В случае сомнений всегда выбирайте открытые исследования: повышение надежности и достоверности ваших результатов часто не стоит риска потенциальных юридических осложнений, которым чревато скрытое исследование.