¿El análisis de datos es útil para la investigación o el diseño de UX?

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Implementar un análisis de datos para la investigación o el diseño de UX, puede ser una ventaja a la hora de crear maravillosos productos. En este artículo hablaremos sobre la relevancia de la investigación cuantitativa y cualitativa para lograr un mejor producto digital

Antes de iniciar, queremos compartirte este testimonio que encontramos en YouTube y que creemos es de utilidad para este tema. En este video, Rochelle King, VP de Diseño en Spotify, habla sobre cómo es que enfocarse los usuarios y apoyarse herramientas como el análisis de datos, puede ayudarte a diseñar productos de gran calidad. 

El Big Data

Centrarse en preguntas particulares al momento de recopilar y sintetizar los datos, ayudará a transmitir lo que queremos contar. Antes que nada, debes evaluar de dónde provienen los datos, para profundizar en su calidad y saber cómo se definieron. 

No olvides hacer las preguntas correctas para no confundir a la persona encargada de analizar la información obtenida. Algunas preguntas concretas podrían ser:

  • ¿De dónde vienen estos datos? (aquí se puede hablar de las fuentes de información)
  • ¿Representa a nuestra población esperada?
  • ¿Cuáles son tus suposiciones detrás de este análisis? ¿Podría ser que algunas condiciones invalidan las suposiciones y su modelo de análisis?
  • ¿Qué alternativas consideraste para este enfoque analítico?
  • ¿Es probable que las variables independientes estén causando cambios en la variable dependiente?

¡No lo olvides! Tener claridad en lo que necesitamos, puede ayudarnos a mitigar riesgos.

Toma en cuenta que cuando realizamos una investigación, los datos no siempre son perfectos, por lo que no tenemos que entrar en una controversia total. Las preguntas que enlistamos arriba, te ayudarán a evitar conclusiones erróneas y a extraer información para tomar decisiones importantes con más confianza.

No importa si es cualitativo o cuantitativo, están sesgados 

Como UXers, pasamos mucho tiempo explorando y visualizando datos para impulsar la generación de una hipótesis. Es común que la mayor parte del trabajo termine en presentaciones para comunicar los resultados de forma clara y concisa. Sin embargo, siempre habrá dos maneras de conocer mejor al usuario: cualitativa y cuantitativamente. 

Estas dos maneras, aunque sí nos traen resultados, tienen problemas similares y puntos en común. Sin embargo, mezclarlas es muy necesario al hacer investigación. Visualicemos que todo tipo de datos puede potenciar tu proceso de diseño y ayudar a validar ideas y decisiones en el diseño, evitando que vayas a ciegas.

Centrado en el ser humano VS centrado en el negocio

El conocimiento de métricas y Analytics es esencial para crear mejores productos digitales y aumentar su valor. Por lo tanto, comprender a los usuarios, sus experiencias, motivaciones y cómo es que un producto se involucra en su vida, es importantísimo.

Una investigación cualitativa en UX, nos puede ofrecer más información sobre las personas, incluso puedes abordar preguntas como:

  • ¿Qué motiva a una persona a usar este producto?
  • ¿Cuál es la percepción de esta persona sobre el producto?
  • ¿Cómo fue su reacción emocional y física?
  • ¿Qué funciones les gustan y cuáles no?
  • ¿Qué papel puede tener el producto en su día a día?

Por el contrario cuando un analista de datos intercede, podrá preguntar:

  • ¿Cómo cambia el comportamiento de un producto en relación a las análisis de datos?
  • ¿Este cambio se ve reflejado en los clics o en el tiempo que están utilizando el producto?
  • ¿Qué funciones utilizan?
  • ¿En qué momento abandonan una acción?

Intención del usuario V.S. acción del usuario

Cuando nos referimos a acciones del usuario, hablamos de cuántas veces le dieron clic a un botón o cuál es la frecuencia con la que utilizan el producto. A diferencia de las intenciones, donde hablamos de la relación entre las personas y el producto, por ejemplo, de cada 5 veces que usaron el producto, ¿Cuántas veces compraron un artículo que buscaron por un rato y no pudieron encontrar con facilidad? ¿Cuánto tiempo pasaron dentro de nuestro producto y si tardaron, por qué lo hicieron?

Cuando alguien experto en analítica digital califica el producto, no se adentra tanto en esas preguntas. Por el contrario, evalúa más el momento y comportamiento del usuario, pero de una manera concreta; midiendo el número de visitas, los clics realizados o el tiempo invertido.

Cuando realizas una investigación UX, te enfocas en temas cuantitativos. El objetivo es revisar y comprender cómo es que las personas utilizan los productos, cuál es su intención y cómo es su experiencia (para calificar la calidad), apoyándose de otros métodos de comportamiento.

Inferencia frente a precisión de predicción

Tanto un investigador UX como alguien que se dedique al análisis de datos, utilizan herramientas para recopilar todo tipo de información. Sin embargo, las usan de manera distinta para llegar al objetivo pretendido.

Alguien que se dedica a hacer UX, tiene mayor motivación por la inferencia. Por el contrario, no se centra en predecir fenómenos a futuro o comprender factores ocultos a la experiencia y el comportamiento de un usuario.

Por el contrario, la persona experta en el análisis de datos, tiene como motivación principal mejorar la precisión predictiva de sus modelos.

Análisis de datos de encuestas o datos de comportamiento registrados

Cuando realizas una investigación cualitativa, la información obtenida es muy variable. Esto se debe a que dependes completamente de las preguntas que realizas. Para esto, existen múltiples métodos que puedes utilizar para la compilación de datos.

Cuando realizas una investigación cuantitativa (como lo hace un analista de datos), debes comprender con mucha precisión el proceso de recolección de datos. También es necesario que te prepares para manejar los problemas que surjan dado el tamaño de los datos obtenidos.

La correlación no significa causalidad

Ambos podrían parecer dos mundos diferentes, sin embargo comparten una misma intención. Tanto la investigación cuantitativa, como la cualitativa pueden ser muy complementarias al momento de diseñar un producto. Incluso Facebook se apoya mucho en implementar ambas técnicas para obtener los mejores resultados.

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