Passer du temps avec vos données

Vous précipitez-vous du travail sur le terrain aux résultats?

Mises à jour: Cet article a été mis à jour à l'endroit indiqué, en fonction des commentaires généreux des lecteurs. Merci d'avoir rendu cela meilleur.

Mise à jour 1: À qui s'adresse cet article? Cet article est destiné à:

1) Stressé les chercheurs qui ont besoin de munitions pour accompagner leurs gestionnaires,

2) les gérants,

3) Les organisations qui souhaitent s’engager dans la recherche mais se sentent obligées de se précipiter dans le traitement des données.

Il n'y a pas si longtemps, j'ai écouté un podcast d'une agence de design réputée et respectée, dans lequel ils se rappelaient un moment crucial après leur retour d'une vaste recherche sur le terrain. Comme beaucoup, ils ont commencé par répartir toutes les citations et observations recueillies sur de grands panneaux d'affichage. Ensuite, ils se sont un peu coincés. Débordés par la quantité d'informations qui les fixaient littéralement au visage, ils ont retourné allègrement leurs cartes de données et ont décidé de se contenter de ce dont ils se souvenaient. C'était génial ils ont dit. Tellement plus facile.

N'étant pas contestés, nous n'apprenons rien.

Il est toujours plus facile de s’en tenir à nos idées préconçues, en particulier lorsque nous leur apportons le moindre soutien sur le terrain. Le chemin sans confrontation est toujours plus rapide. Mais étant incontesté, nous n’apprenons rien. L'ensemble du processus de recherche (ou dans le cas de l'agence du podcast, la procédure d'accumulation de données) devient inutile.

Passer du temps avec vos données est une étape cruciale pour comprendre et donner un sens à ce que vous avez vu et vécu sur le terrain.

Voici quelques façons pour lesquelles j'aime passer du temps avec mes données.

Premièrement: soyez précis

J'aime passer du temps avec mes données. Si possible, j'écoute l'enregistrement audio de chaque interview, idéalement dans quelques jours, et modifie les notes que j'ai prises lors de l'interaction. Lorsque les contraintes de temps ne me permettent tout simplement plus ce luxe, mon taux minimum de réécoute acceptable est de un à trois. Je choisis un tiers de la population et passe en revue leur audio. Ma méthode de choix n’est pas scientifique - si j’allais être scientifique, j’insisterais pour avoir le temps de tout revoir. Au lieu de cela, je sélectionne le «plus intéressant» (ou parfois le plus compliqué) parmi mon échantillon.

En prenant trop de temps entre la collecte des données et leur révision, les détails disparaissent.

Mise à jour 2: Pourquoi l'écoute de l'audio est-elle si importante?

1) En bout de ligne, pour la précision. La mémoire est faillible. Ne pensez jamais que ce n’est pas le cas.

ET Point bonus: «Revivre» l'entretien cette fois en tant qu'observateur passif ouvre toujours les yeux. Pensez à regarder un film. La première fois que vous êtes captivé par les événements au fur et à mesure qu'ils se produisent - vous n'avez aucune idée de ce qui va suivre et le dévoilement progressif est (espérons-le) très engageant. Vous êtes activement à chaque instant. La deuxième fois, vous savez déjà à quoi vous attendre. Les petits détails que vous avez manqués la première fois commencent à apparaître. Mon exemple préféré ici est le film The Sixth Sense. Je ne le gâcherai pas si, pour une raison quelconque, vous ne l’avez jamais vue - mais croyez-moi, vous manquez une tonne d’indices sur la grande révélation de ce premier visionnage. Appliquez maintenant ce phénomène à une interview ou à une session d’observation des participants. Ouverture des yeux, non?

Ne pas oublier: faire des présentations

Il est toujours intéressant de voir comment différentes personnes voient la même chose. Un briefing de l’équipe sur chaque entretien avec les participants vous permet de voir les données des yeux de quelqu'un d’autre. Je privilégie l'approche du «sanctuaire d'utilisateur», qui comporte de nombreuses variantes. Je laisse les règles floues à ce sujet: je dessine un avatar au centre d'un pense-bête 11x11 (ou une feuille de papier) et pointe les points les plus intéressants. Ceci est votre chance d'aller avec votre instinct. Vous obtenez ceci une fois. Rendre cette activité collaborative signifie que vous pouvez vous contrôler mutuellement.

Mise à jour 3: Pourquoi l'introduction des données de l'équipe (c'est-à-dire l'activité du sanctuaire d'utilisateur) est-elle utile?

1) Si l’ensemble de l’équipe n’a pas participé à la collecte des données, cette étape permet de les intégrer.

2) Si toute l'équipe * faisait * partie de la collecte de données, cette étape permet d'extérioriser toutes les petites pensées que chaque membre de l'équipe porte et en supposant que tout le monde réfléchit aussi.

Suivant: Bien connaître

Ai-je mentionné que j'aime passer du temps avec mes données? Je lis et relis mes notes. Je lis les notes de mon coéquipier. Je les regroupe dans un document Excel avec des annotations expliquant pourquoi je pense que quelque chose pourrait être important ou ce que sa signification peut être plus profonde (processus appelé «mémo» dans la théorie enracinée). Je le fais chaque fois que je trouve un peu de temps alors que le travail sur le terrain avance. Vous ne savez jamais quand un caprice apparemment mineur d'un participant visité au début du processus va soudainement se reproduire avec un participant beaucoup plus tard. Connaître vos données vous permettra d'identifier cette similarité et de suivre ce nouveau fil de discussion intriguant.

Enfin: revisiter

À un moment donné, vous devez filtrer les données qui ne sont pas pertinentes pour le problème particulier sur lequel vous travaillez. Je prépare beaucoup pour préparer un diagramme d’affinité. (Le processus de curation mérite un poste à part.) Cela peut donner l’impression que je fais la même erreur que le groupe d’agences que j’ai signalé, qui a retourné ses planches et sa mémoire. Mais il y a quelques différences clés.

  1. Je ne fais pas de recherches sur la mémoire, je prends des décisions éclairées et…
  2. Je vais revoir l'ensemble des données plus tard.

Toute cette information laissée en dehors du diagramme d'affinité n'est pas ignorée. Je relis les notes de feuille de calcul consolidées plus tard au moment de créer des livrables. Ces notes ont encore de bonnes choses pour construire des personnages charnus, des cartes de voyage détaillées et simplement pour raconter cette histoire fascinante.

Fluidité dans vos données

Si cela vous semble beaucoup de temps à consacrer à la partie données d'un projet, c'est bien le cas. Se familiariser avec votre jeu de données est le meilleur moyen de défendre les intérêts de votre population. Et peu importe le type de recherche que vous effectuez - UX, CX, marché, santé publique… vous finirez par agir en tant que défenseur. Le fait de pouvoir parler couramment des personnes (avec leur identité bien dissimulée) avec lesquelles vous avez interagi et des expériences de terrain que vous avez vécues avec elles cultivera l’empathie de votre équipe, des parties prenantes, des clients et des décideurs. Voici comment vous faites une différence.

À moins que vous ne vouliez simplement aller de l'avant et utiliser les notions par lesquelles vous deviez commencer. Dans ce cas, laissez la recherche à quelqu'un d'autre.

Mise à jour 4: Où l'exemple d'agence s'est-il trompé? Pourquoi ont-ils été tellement submergés par leurs conseils? Il me semble évident qu’ils ont manqué au moins une étape dans le processus d’examen des données et je vois trois endroits où cela aurait pu se produire.

1) Je ne pense pas qu'ils connaissaient bien leurs données. Lorsque vous connaissez bien vos données, le processus d’affinité est beaucoup moins contraignant. C’est toujours un gros effort, mais vous perdez moins de temps en plaçant ces premiers points de données, les plus difficiles. C’est beaucoup moins énigmatique.

2) Je ne suis pas sûr qu’ils aient «présenté» leurs données à l’ensemble de l’équipe. Si vous avez des membres de l'équipe qui n'ont pas de connexion aux données, ils peuvent avoir du mal à être autre chose qu'une table de résonance - une chose utile, mais pas ce dont cette équipe avait besoin à ce moment-là.

3) Le processus de curation est une étape souvent négligée. Si vous essayez d'affiniter (ou de synthétiser) chaque donnée que vous avez trouvée, vous allez passer un moment très pénible. Une curation efficace et réfléchie ne peut intervenir qu'une fois les autres étapes de familiarisation des données terminées. Veillez donc au moins à relire l'ensemble des notes avant de travailler sur l'inclusion de données à des fins de synthèse.

Comme toujours: l'éthique

N'oubliez pas de suivre les meilleures pratiques en matière de collecte, de traitement et de stockage des données des participants. Veillez à la confidentialité des identités, utilisez les données qu'ils vous ont transmises avec respect et ne vendez pas de données personnelles, privées ou d'identification.

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Kelly Moran utilise une curiosité innée et un désir incessant de demander «pourquoi» pour comprendre comment les gens utilisent les produits et les services pour atteindre leurs objectifs, que ces objectifs soient le travail ou le jeu. Kelly est chercheuse principale d'expérience à projekt202. Retrouvez son autre écrit sur: https://medium.com/@Kel_Moran