Comment ne pas gâcher votre recherche en design en choisissant les bonnes méthodes inductives et déductives

Il y a quelques jours, je me suis retrouvé dans un supermarché local avec un ami. Même si c'était au milieu de la journée, la file d'attente aux caisses était excessive. J'ai donc traîné mon compagnon vers les caisses en libre service.

Mon ami n’avait jamais utilisé de caisse en libre-service et n’avait vraiment aucune envie d’essayer, mais j’ai insisté. J’ai insisté en partie par manque d’attention - je n’étais vraiment pas disposé à rejoindre les files d’attente - mais j’étais surtout curieux de voir comment il se débrouillerait avec la caisse en libre-service.

La curiosité professionnelle a repris le dessus et j'ai encouragé mon ami à utiliser la machine.

Tandis qu’il utilisait la caisse, j’ai feint l’ignorance et, avec la manière lointaine d’un psy viennois, j’ai répondu aux questions de mon ami pour lui demander de l’aide, comme d'habitude: "que pensez-vous devoir faire ensuite?"

"Je vous ai donné un bon coup de pied", a été la réponse la plus fréquente (en général, lorsque les participants au test d’utilisabilité ne menacent pas de subir un préjudice physique contre moi).

Concevoir des projets de recherche pour réussir

Que vous conceviez un projet de recherche qualitatif ou quantitatif (ou combiné), l’approche que vous utilisez, ainsi que les questions que vous posez et que vous ne posez pas, dicteront le succès de votre projet.

Il y a quelques années, on m'a demandé d'identifier des méthodes permettant d'améliorer l'expérience d'achat des clients pour un détaillant de mode. Nous avions peu de temps et de budget, et nous n’avions pas reçu de mandat très normatif - nous devions simplement vérifier avec les clients de la société et identifier les possibilités d’amélioration.

Nous avions accès à un vaste ensemble d’anciennes données quantitatives - enquêtes, analyses de sites / applications, données de paiements - nous avons donc pu acquérir une solide compréhension des comportements courants sur les plateformes numériques de la marque. Mais nous ne comprenions toujours pas comment les clients se comportaient hors ligne, ni comment ils se sont déplacés entre les points de contact physiques et numériques.

Nous en avons donc fait l’objet de nos recherches. Nous avons recruté un ensemble de candidats qui utiliseraient généralement le service et avons créé un programme de recherche simple comprenant:

  1. Entretien contextuel - nous interviewerions le candidat chez lui ou sur son lieu de travail,
  2. Observation - nous suivrons le candidat pendant qu’il utilisait le service physique.

En mettant les études de côté, les analyses quantitatives et les données sur les paiements nous en ont appris beaucoup sur le comportement des clients. Nous connaissions les heures et les jours de la semaine où les clients étaient plus susceptibles de faire leurs achats. Nous savions que le processus d’achat s’étalait sur quelques jours et commençait généralement par un «coup d’œil rapide» avant de s’engager.

Concevoir pour les gens - oubliez ce qu’ils disent, c’est ce qu'ils font qui compte

Donc, avec toutes ces données, nous avions une décision - quelle quantité, le cas échéant, utilisons-nous pour éclairer notre processus de recherche? Pouvons-nous supposer que le processus d’achat en ligne reflète celui en mode hors connexion? L’enquête existante avait été menée pour rechercher des réponses très spécifiques et nous avions l’impression que certaines questions nous menaient. Néanmoins, les données analytiques étaient détaillées et contenaient des schémas comportementaux définis et cohérents.

Ces données nous ont présenté un dilemme - un dilemme existant au début de chaque projet de recherche: devrions-nous adopter une approche a priori / déductive ou a posteriori / inductive?

Avec une approche a priori / déductive, nous allions dans la recherche avec des questions très spécifiques découlant des données quantitatives existantes et de nos propres attentes concernant le comportement des gens et nous orientons notre recherche autour de ces questions. Avec une approche a posteriori / inductive, nous mettons de côté les données analytiques et nos propres attentes. Nous les ignorons pendant que nous menons notre recherche, ce qui permet aux participants de mieux contrôler l'orientation des entretiens.

L’utilisation de la mauvaise méthode de recherche a un coût d’opportunité. En permettant aux participants de guider les sessions de recherche, nous pouvons dévier du chemin et aboutir à un ensemble de données large et hors sujet. Mais en nous concentrant sur des domaines spécifiques, nous n’apprendrons peut-être rien de nouveau, nous pourrons peut-être simplement confirmer nos propres préjugés.

Le chercheur apportera toujours ses propres préjugés et le dossier du client déterminera l’orientation de la recherche. Mais la question qui se pose est la suivante: "Quand devriez-vous utiliser la méthode déductive et quand utiliser des méthodes de recherche inductive dans la recherche en conception?"

En réalité, ce n’est souvent pas une ligne de démarcation entre les deux.

Utiliser la bonne méthode de recherche

Parce que nous étions particulièrement intéressés par la compréhension de l’expérience vécue par les clients d’un détaillant et de la manière dont ils interagissaient avec plusieurs points de contact, nous avons choisi d’adopter une approche inductive pour nos entretiens et l’observation des participants. Nous savions ce que les données quantitatives nous disaient, mais nous avions toujours des inquiétudes quant à leur exactitude.

Au cours des entretiens, nous avons commencé par poser des questions ouvertes aux participants et avons suivi le fil de l'interview à partir de là. Nous avons ensuite suivi les participants lorsqu’ils interagissaient avec les points de contact numériques et physiques de la marque et posé des questions contextuelles au cours de ce processus.

Mais après avoir mené la première série d’interviews et de sessions d’observation, nous avons réalisé que cette approche ne fonctionnait pas comme nous l’espérions.

L’entretien inductif nous a permis de bien comprendre ce qui était important pour les participants (exactement ce que nous voulions), mais l’observation inductive ne l’était pas. Parce que nous suivions les participants lorsqu’ils menaient une activité qu’ils avaient pratiquée des centaines de fois auparavant en pilote automatique, notre présence a créé un artifice de toute la situation - nous n’avions pas l’impression de les observer agissant comme ils le feraient normalement.

Après la deuxième séance, nous nous sommes regroupés. Comment pourrions-nous améliorer la qualité du processus d'observation? Nous avons discuté de la suppression de la partie ombrée de la recherche et des solutions technologiques qui nous permettraient d'observer le processus, tout en nous retirant de l'expérience directe.

Mais ensuite, nous avons demandé: «Que se passerait-il si nous nous appuyions sur l'artifice?» Plutôt que de demander aux participants de faire comme d'habitude, si nous leur demandions de faire leurs achats dans un autre lieu (que ce soit dans les magasins du client ou du concurrent)?

Alors que le processus d’entrevue nous fournissait la recherche inductive ouverte dont nous avions besoin, le processus d’observation redessiné pourrait nous permettre de tester des théories spécifiques découlant du processus d’entretien.

En retirant les participants de leur emplacement habituel, nous avons constaté que les participants exprimaient beaucoup plus leurs attentes et leurs expériences. Nous avons observé comment les participants naviguaient dans le magasin inconnu, ce qui les avait incités à demander de l'aide, et nous avons pu facilement comparer et contraster l'expérience dans le contexte d'un lieu inconnu.

Avec les autres participants, nous leur avons demandé de faire leurs achats dans leur magasin habituel, mais nous leur avons fourni un scénario - il s’agissait d’un ensemble d’articles précis - nous leur avons fourni une liste d’articles inconnus et leur avons demandé de les trouver. Avec ce scénario, nous avons pu explorer leur magasin local d’une nouvelle manière. En demandant aux participants de trouver des éléments inhabituels, nous avons pu explorer leur processus de prise de décision lorsque différentes versions du même produit étaient examinées.

Parcours productifs

La recherche devrait être dirigée par les participants - mais si nous adoptons une approche à priori, nous ne ferons que confirmer ou réfuter nos propres théories. Cela peut nous empêcher de découvrir ces inconnus inconnus, mais une approche complète a posteriori pourrait conduire les chercheurs à des situations improductives. chemins.

L'astuce consiste à être suffisamment agile et conscient pour apporter les modifications appropriées à votre projet de recherche si vous ne recevez pas les données dont vous avez besoin.