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

Существует огромное множество разнообразных методов исследования, с помощью которых вы можете собирать значимые данные. Мы применяем количественные методы – такие как опросы, всевозможные формы автоматизированного получения статистической информации (например, анализ коэффициента конверсии), разного рода количественные данные, собираемые вручную (например, определение частоты посещения покупателями, проводимое методом простого подсчета в магазинах). Однако главным образом мы используем качественные методы – особенно основанные на этнографии. Отберите и выстройте в цепочку методы исследования, предназначенные для сбора, визуализации, синтеза и анализа данных ваших исследований. Подробности см. в этом же разделе и в следующем (5.1.4).

СОВЕТ ЭКСПЕРТА

Вот заклинание, которое мы используем: нужно всегда уметь видеть клиента (наблюдение), слышать клиента (диалог) и быть клиентом (самоэтнография). Эти три метода, дополняющие друг друга, позволяют лучше понимать клиентов (или сотрудников).

Саймон Клэтуорти

Методы исследования

Всегда рассматривайте всю комбинацию методов, поскольку каждому отдельному методу исследований присуща своя потенциальная предвзятость. Известна поговорка: «Дела говорят громче слов». И действительно: часто вы наблюдаете, как люди ведут себя не так, как должны были бы себя вести, по их собственным словам. Это явление может иметь различные причины – например, эффект интервьюера, когда черты личности, стиль поведения, внешний облик интервьюера влияют на интервьюируемого; хоторнский эффект, когда человек меняет свое поведение просто из-за того, что знает: за ним наблюдают; предвзятость подтверждения, когда исследователи склонны искать именно ту информацию, которая подтверждала бы их убеждения, допущения или предположения, а значит, игнорируют другие данные, противоречащие их представлениям. Однако продуманное сочетание методов исследования сглаживает потенциальные искажения.

Как показывает опыт, чтобы получить хорошую смесь методов исследования, стоит выбрать по одному методу из следующих категорий:

Кабинетные исследования (подготовительные исследования, вторичные исследования).

Самоэтнография (автоэтнография, цифровая этнография).

Включенные исследования респондентов (например, включенные наблюдения, контекстные интервью, глубинные интервью, фокус-группы).

Совместные воркшопы (например, совместное создание виртуальных образов, карт пути, карт систем).

Триангуляция методов

Когда мы выбираем подходящие методы исследования (те, что дают много полезных данных), мы всегда сталкиваемся с вопросом: сколько методов исследований нам следует использовать? Бюджет у исследователей, как правило, ограничен, и им часто приходится решать, вложить ли его весь в какой-то один метод (зато уж заняться им как следует) или же потратить на несколько. Мы всегда советуем второй подход. При этом надо опираться на так называемую триангуляцию методов[76]76
  Denzin (1978) описывает четыре типа триангуляции: триангуляцию методов (методологическую), триангуляцию данных, триангуляцию исследователя (изыскателя) и триангуляцию теорий. Подробнее см. в: Denzin, N. K. (1978). «Triangulation: A Case for Methodological Evaluation and Combination.» In N. K. Denzin (ed.), Sociological Methods: A Sourcebook (pp. 339–357), Routledge.


[Закрыть]. В основе триангуляции – классические навигационные и геодезические методики. Проще говоря, с помощью триангуляции вы можете примерно определить свое положение на местности, измеряя длину воображаемых линий, идущих по меньшей мере к двум заметным объектам (опорным пунктам), и соответствующие углы. Согласно основным принципам геометрии, чем больше опорных пунктов, относительно которых мы проводим измерения, тем точнее мы определяем местоположение. Точно так же можно повысить точность и «богатство» исследования, используя несколько различных методов для сбора информации об одном явлении.

Если разные методы дают один и тот же результат, вы можете с большим основанием считать его правильным. Однако в ходе исследований при проектировании чего-либо триангуляция используется не столько для подтверждения результатов исследования, сколько для того, чтобы удостовериться: итоговые инсайты основаны на масштабном и всеобъемлющем наборе данных, который достаточно надежен, чтобы стать основой для решений о дальнейшем проектировании. В частности, очень важно добиваться обилия данных и углов зрения, когда вы занимаетесь изысканиями, предназначенными для того, чтобы получить информацию, вдохновляющую на новые идеи.

В исследовательском контексте основная идея триангуляции методов состоит в том, чтобы перепроверять ваши находки с помощью различных методов.

Триангуляция данных

Различные методы исследования дают на выходе различные виды данных: текст (например, полевые заметки или расшифровки интервью), фотографии, видеоматериалы, артефакты (такие как билеты или информационные листовки), а также всевозможную статистику. Некоторые методы могут давать разные виды данных (иногда одновременно), и исследователям следует заранее решить, информация какого рода им нужна. Следуя все тому же принципу триангуляции, стремитесь к тому, чтобы в процессе исследований получать разные виды данных.

Триангуляция данных позволяет исследователям подкреплять свои находки различными обоснованиями и делает получаемый набор данных более полным и всеобъемлющим. Одно из преимуществ использования разных видов данных можно показать на простом примере. Допустим, проводится контекстное интервью. Если исследователи ограничиваются ведением полевых заметок, они записывают лишь то, что считают важным. Если они добавляют к этому еще и фотографии происходящего, они помогают другим понять ситуационный контекст интервью. Если они ведут аудиозапись и потом расшифровывают ее, другие тоже получают возможность интерпретировать беседу. Если же исследователи снимали ее на видео, другие могут интерпретировать еще и язык тела участников, а также ситуационный контекст. Одновременное использование различных видов подобной информации способно обогатить набор получаемых данных и уменьшить степень субъективности.

Важно также учитывать разницу между первичными и вторичными данными. Первичные – те, которые собираются исследователем с определенной целью. Вторичные были собраны кем-то для других целей, но используются исследователем с какой-то новой целью. Если ваша организация намерена осуществлять несколько сервис-дизайн-проектов, имеет смысл объединять получаемые данные в специальную систему управления знаниями. Результаты первичных исследований, проводимых в рамках одного проекта, могут служить вторичными данными для другого проекта, экономя время и деньги. Исследователи могут проводить работу, опираясь на результаты предшествующих исследований (на вторичные данные) и развивая их, а значит, благодаря этому получат возможность использовать бюджет, отпущенный на исследования, чтобы заниматься более сфокусированными первичными исследованиями – стоя на плечах гигантов.

Используйте различные типы триангуляции, чтобы предотвращать проявление различных форм исследовательской предвзятости:

– триангуляция исследователей помогает избежать проявления необъективности и предвзятых мнений;

– триангуляция методов позволяет взглянуть на одну и ту же тему (или объект) с разных точек зрения;

– триангуляция данных обогащает получаемую информацию и делает ее более всеобъемлющей.

СОВЕТ ЭКСПЕРТА

Если у вас есть достаточно исходных данных, это ускоряет процесс принятия решений и помогает избегать нескончаемых дискуссий внутри команды и споров с руководителями. Вместо вопросов типа «А это действительно так?» команда принимает факт, когда она видит его собственными глазами или (что еще лучше) когда она испытывает его на собственной шкуре. Затем команда идет дальше и работает над реализуемыми решениями, не занимаясь бессмысленными обсуждениями.

Анке Хельмбрехт

Разграничение между концепциями первого и второго порядка (не путать с первичными и вторичными данными) – важный фактор, влияющий на то, как другие исследователи могут работать с вашими данными. Иными словами, под концепциями первого порядка здесь имеются в виду первичные данные, «сырье» (например, необработанная расшифровка интервью), а под концепциями второго порядка, в частности, интерпретации данных, осуществляемые исследователями. На практике концепциями первого порядка могут являться «исходные вещественные доказательства», полученные исследователями в результате наблюдений или интервью, – например, расшифровки интервью (а также их аудиозаписи и соответствующие видеоматериалы). Среди концепций второго порядка – краткий пересказ полевых заметок или еще какие-то типы данных, отфильтрованные исследователем, который (может быть, проявляя некоторую предвзятость) стремится выявить паттерны. Полезны оба типа, однако важно собирать достаточно «сырья», не включающего в себя интерпретации, сделанные исследователями: лишь эти исходные данные могут затем интерпретироваться другими исследователями на более поздней стадии развития проекта. Информация, зафиксированная в виде фотографий или видеоматериалов, в значительной мере сохраняет содержание исходных данных, поэтому при представлении результатов она часто выглядит убедительнее, чем какая-либо концепция второго порядка. Когда вам приходится ограничиваться лишь ведением полевых заметок, четко проводите разграничение между точным описанием изучаемой ситуации и вашей личной интерпретацией, чтобы в дальнейшем вы всегда могли, вновь обратившись к этим материалам, уточнить свое толкование.

Триангуляция исследователей

Исследователю, применяющему этнографические методы, важно уметь представлять себя на позиции другого человека – проявлять эмпатию. Но, чтобы встать на место клиента, вам нужно первым делом сойти с собственного места. У всякого исследователя – свой профессиональный опыт, знания, предвзятые мнения. Избавиться от этой «предвзятости исследователя» почти невозможно, однако полезно осознавать собственную необъективность по отношению к собственным интерпретациям и выводам (например, предлагая вашим коллегам-исследователям высказать мнение о возможных факторах вашей предвзятости и необъективности).

КОММЕНТАРИЙ

Юрген Хабермас описывал… способ восприятия реальности, который может уменьшить предвзятость исследователя ‹…›:

1. Примените инструменты, позволяющие генерировать/собирать цифры (сухие количественные данные) о предполагаемом контексте исследований.

2. Отбросьте наиболее распространенную или предпочитаемую исследователями интерпретацию (то, о чем эти цифры якобы «со всей очевидностью» свидетельствуют).

3. На основе тех же цифр придумайте контрастирующие/альтернативные интерпретации (то, о чем эти цифры также могли бы свидетельствовать).

4. Обдумайте эти различные интерпретации, чтобы провести тонкую настройку восприятия, присущего исследователю.

Маурисио Манаэс

Исследователи также должны осознавать свой «исследовательский статус» – социальное положение исследователя в изучаемой группе. В зависимости от вашего статуса участники исследования будут по-разному реагировать на ваши вопросы. Это следует учесть уже на стадии планирования. Как вы подаете свое исследование участникам? О какой из целей вашего исследования вы им сообщаете? Какие ожидания при этом возникают у респондентов, какие скрытые намерения могут у них из-за этого появиться?

Один из способов борьбы с предвзятостью исследователя – привлекать к работе нескольких различных исследователей как при сборе, так и при синтезе и анализе данных. Подобная триангуляция исследователей способна помочь снизить степень необъективности этнографических исследований и на протяжении всей работы над проектом поддерживать осведомленность всех членов команды на одном уровне в каждый отдельный период. Один из способов увеличить численность исследователей, задействованных в проекте, – использовать такие методы сбора данных, которые активно привлекают самих участников к исследованиям, позволяют им самим тоже играть роль исследователей (дневниковые исследования, мобильная этнография), или же такие методы, которые дают возможность исследователям играть роль участников (сафари услуг, автоэтнография).

Как правило, ваши беседы окажутся более эффективными и вы добьетесь большей вовлеченности клиентов, если в ваш процесс проектирования будут включены представители организации-клиента, ваши руководители, другие стейкхолдеры. Предлагайте им принимать участие в полевых исследованиях – даже если у них совсем мало свободного времени. В большинстве случаев контакт с клиентами и другими участниками исследования повышает уважение к исследованию и уровень внимания к потребностям клиента.

Но такой подход имеет и недостатки: иногда приглашенные клиенты или руководители используют свое участие, чтобы в ходе интервью разъяснять (или даже рекламировать) собственные бизнес-предложения, а порой они специально выделяют каких-то отдельных пользователей или отдельные отклики. Чтобы поддержать клиентов не очень сведущих в практической социологии и при этом устроить так, чтобы они не подрывали объективность исследований, можно заранее наделить их четкой и понятной ролью: например, помощника интервьюера или помощника наблюдателя (при этом члены главной команды, занимающейся проектом, сами проводят всю полевую работу).

Индексирование

В ходе исследований важно индексировать данные, чтобы вы могли в случае необходимости выяснить, на каких источниках данных основаны те или иные инсайты и выводы. Простой метод индексирования – снабжение материалов пометками-ярлыками с короткой условной надписью: например, «и6.17» (интервью 6, строка 17) или «в12.3:22» (видео 12, таймкод 3:22). Это позволит в дальнейшем принимать решения не только на основе выводов, которые вы уже сделали, но и на основе исходных данных как таковых. Возможно, благодаря такому индексированию вы даже сможете включать участников, сообщивших о том или ином явлении, в вашу работу над созданием и испытанием прототипов решений – тех решений, которые призваны улучшить ситуацию, о которой рассказали респонденты.

В исследованиях, проводимых в рамках сервис-дизайн-проектов, используется много способов синтеза и анализа данных. По большому счету тут можно выделить два пути: академический и практический. Мы в основном сосредоточимся на практическом, но и академические подходы могут многому научить.

СОВЕТ ЭКСПЕРТА

Зачастую очень полезно проводить итерации внутри отдельных стадий, варьируя методики: размечать данные, затем просеивать и фильтровать их, а потом заниматься их анализом, чтобы делать практические выводы. К примеру, при дневниковых исследованиях мы объединяем все комментарии в сводную таблицу, ищем паттерны, выделяем их (например, разными цветами), а затем начинаем углубленное изучение отдельных проблем и новый анализ комментариев. Выявленные проблемы затем подвергаются дальнейшему изучению – в ходе разного рода «интервью на выходе».

Филиппа Роуз

Академическая работа с качественными данными в основном сводится к их разметке и к последующему поиску паттернов в размеченных данных. Такой процесс называется контент-анализом. Существует множество различных методов и даже программ[77]77
  Исследователи применяют самые разные программы синтеза и анализа данных – от простых электронных таблиц и документов до сложнейшего софта, предназначенного для такого рода количественных исследований (ATLAS.ti, MAXQDA, NVivo, QDA Miner лишь некоторые примеры). Перед вами широчайший выбор весьма специализированных исследовательских программ, ориентированных на различные задачи.


[Закрыть], помогающих исследователям в этом деле. Но, разумеется, часто вам вполне достаточно ручки и бумаги. К примеру, исследователь может размечать данные, обозначая специальными ярлыками определенные фразы в расшифровках интервью. Затем исследователь подсчитывает, сколько раз встречается ярлык (обычно это автоматически делает программа)[78]78
  В некоторых методах требуется предварительная текстовая расшифровка всех аудио– и видеофайлов, чтобы исследователи затем работали только с текстовыми материалами. При помощи нового софта можно размечать данные различного типа с помощью одной и той же программы, выделяя определенные строки текста, таймкоды в аудио– и видеофайлах, точки или участки на фотографиях.


[Закрыть]. Такой процесс иногда занимает немало времени, но он особенно полезен, когда вам приходится иметь дело с огромным массивом данных: этот подход позволяет разделить набор данных и затем работать с ним в пошаговом режиме. Это часто происходит, когда вы планируете свои исследования, опираясь на классический подход из области управления проектами: один период сбора данных, затем – один период анализа данных.

Однако если вы используете итеративную схему исследований, где довольно нагляден процесс синтеза и анализа, вы не утопаете в данных, поскольку проводите множество итераций сбора данных, их синтеза и анализа.

Визуализация данных

Визуализация данных помогает команде получить общее представление о количестве получаемой информации, структурировать комплексные данные, выявлять закономерности и зоны неполноты данных – пробелы. Кроме того, она углубляет понимание темы и позволяет команде отождествлять себя участниками исследований. Есть много способов наглядного представления исследований для текущей работы и презентаций. Выбор тут зависит от ваших целей и задач. Вот некоторые распространенные способы визуализации данных, с кратким объяснением того, почему тот или иной метод может оказаться полезен:

Стена исследований дает доступное общее представление о ваших данных и о применяемой вами комбинации исследовательских методов и типов данных. Может содержать любые из нижеперечисленных «активов».

Персоны описывают различные группы людей, их характеристики, цели и/или задачи.

Карты пути (в частности, карты клиентского пути) показывают, каким образом потребитель получает впечатления от продукта с течением времени.

Карты систем показывают взаимоотношения между заинтересованными сторонами и экосистемами продуктов.

Ключевые инсайты подчеркивают самые серьезные проблемы клиентов (а также потенциальные клиентские возможности), связанные с определенным физическим/цифровым продуктом или услугой.

Задачи, которые нужно выполнить: общая картина того, чего стремятся достичь клиенты с помощью данного продукта.

Пользовательские истории позволяют создать общий язык для пользователей и разработчиков софта.

Отчеты об исследованиях дают общий всеобъемлющий взгляд на проведенные исследования.

Важно учитывать особенности целевой аудитории вашей визуализации и заранее спрашивать себя, чем вы, собственно, хотите поделиться. У разных аудиторий – разные потребности. Что им нужно – сжатый рассказ о ваших выводах или масса исходных данных? Может быть, надо провести довольно формальную презентацию, представив результаты ваших исследований в очень доступной форме, не требующей дополнительных разъяснений, чтобы эти результаты («говорящие сами за себя») сразу могли использоваться в различных подразделениях или в различных организациях? Или же результаты ориентированы лишь на вашу внутреннюю команду? Всякий результат, который нужно представить за пределами вашей команды, нуждается в дополнительной шлифовке.

Стадии клиентского пути

Вот список основных элементов клиентского пути – без погружения в подробности. Данный перечень можно применять для проверки того, удалось ли вам включить в намечаемый клиентский путь все главные шаги. Может быть, вам нужно провести еще кое-какие исследования, чтобы заполнить пробелы?

ПЕРЕД ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ

1 Пробуждение и осознание. Потребитель начинает пассивно осознавать существование поставщика услуг и/или услуг, которые он поставляет.

2 Выяснение деталей, рост понимания, рассмотрение. Потребитель ищет дополнительную информацию. В частности, он завязывает первые (связанные с данной услугой) контакты с другими потребителями, с сайтами, где помещают отзывы об услугах, или с поставщиком услуг. Сюда же относится процесс принятия решения о том, нужна ли ему эта услуга.

3 Присоединение. Вхождение в систему (услуги). Потребитель становится одним из создателей услуги (соглашения об услуге) и/или обсуждает это. Подписывается на услугу или осуществляет покупку.

В ПРОЦЕССЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ

4 Приготовление. Подготовка проекта или услуги, подготовка к использованию продукта. Потребитель «подключается» к услуге и готовится к ее первому использованию.

5 Первое применение. Потребитель осуществляет первый реальный «прогон» услуги, впервые использует продукт. Потребитель получает первые непосредственные впечатления об услуге (клиентский опыт) – испытывает ее на себе. На данной стадии еще могут быть доступны некоторые системы поддержки новых клиентов, тогда как другие системы – ориентированные на опытных пользователей – могут еще не предлагаться.

6 Продолжение использования. Неоднократное совместное создание ценности (привычное применение). Услуга создает совместно с клиентом запланированную ценность и получается на регулярной основе.

7 Исправление. Решение проблем, устранение неисправностей. Что-то пошло не так; возможно, клиент сообщил о неполадках. На его вопросы даются ответы. Неполадки устраняются, проблемы решаются.

8 Совершенствование. Расширение возможностей услуги или использования продукта. Апгрейды. Дополнения. По мере того как пользователь становится все опытнее, он может начать расширять сферу использования услуги или добавлять новые предложения к существующему пакету.

9 Вознаграждение, выплачиваемое клиентом за предоставляемую услугу. Клиент платит за услугу – например, деньгами, данными, своим вниманием. В общем, тут возможен обмен самыми разными ценностями.

10 Прекращение. Потребитель отказывается от услуги или перестает пользоваться продуктом. Клиент решает перестать использовать услугу (или оформляет ее продление).

ПОСЛЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ

11 Обсуждение. Клиент делится своим опытом использования услуги с другими.

12 Выслушивание. Оставайтесь в курсе. Клиент получает рекламные материалы (а иногда и телефонные звонки), приглашения на мероприятия. Цель всего этого – побудить его оставаться в системе, даже если он уже перестал быть реальным пользователем услуги. Так замыкается цикл: мы возвращаемся на стадию «Пробуждение и осознание».

Взаимоконтроль и сотрудничество

Один из простых методов повышения качества исследования – взаимоконтроль. Привлекайте других исследователей, а также клиентов, сотрудников и других стейкхолдеров, чтобы воспользоваться преимуществами такой множественности точек зрения и снизить риск, связанный с предвзятостью подтверждения. Но если вы хотите на этой стадии привлечь других людей, они должны быть готовы понять ваши данные и сделать собственные выводы на их основе. Поэтому старайтесь собирать как можно больше исходных данных, а затем сравнивайте свои интерпретации с полученными от коллег. Удостоверьтесь, что эти инсайты всегда можно соотнести с конкретными исходными данными, на которых они основаны (используйте индексирование), чтобы эксперты осознавали, как идет переход от данных к выводам, и могли четко подтвердить: они пришли к тому или иному решению на основании тех или иных данных.

Как показывает опыт, легче привлекать таких экспертов уже в начале стадии синтеза и анализа, чтобы можно было группировать данные и придумывать, на какие категории их разбивать, в ходе совместной работы, а не приглашать других лишь для того, чтобы получить отзыв о результатах. Впрочем, иногда такие совместные воркшопы невозможны. Тогда лишь взаимоконтроль помогает ограничивать субъективность и предвзятость исследований.

Разметка данных

При разметке данных[79]79
  Отметьте разницу между разметкой и индексированием данных. Ярлыки, используемые при индексировании данных, зачастую довольно загадочны для непосвященных. Они применяются лишь для того, чтобы можно было найти определенный фрагмент в массиве исходных данных. Между тем ярлыки или метки, используемые при разметке данных, часто представляют собой ключевые слова, кратко описывающие фрагменты полученной информации или даже интерпретирующие их. Это могут быть типы клиентских проблем или фразы, которые повторяют клиенты в своих жалобах и пр.


[Закрыть] встает важный вопрос: откуда вообще берутся те категории, в соответствии с которыми вы расставляете метки? Обычно считается, что качественные исследования следуют так называемому индуктивному подходу, когда исследователи погружаются в данные, порождая категории и умозаключения непосредственно на основе самих данных. Но иногда исследователи применяют дедуктивный подход и начинают с определенного набора категорий, выведенного на основе анализа литературы, работ других исследователей и т. п. Затем они убирают или добавляют категории в процессе синтеза данных. При дедуктивном качественном анализе стремятся проверять определенные допущения, предположения или идеи, а значит, при этом данные часто разбиваются на предварительно заданные категории. Дизайн-исследования и исследования, направленные на выявление пробелов в клиентском опыте, по большей части индуктивны, а исследования, проводимые при тестировании прототипов, зачастую скорее дедуктивны.

Индексирование набора данных позволяет вам отслеживать, на основе каких данных сделаны инсайты (позже вы даже сможете аналогичным образом выяснять, на каких данных базируются идеи и прототипы).