UX connesse

Un momento di crisi#section1

Ricevo nella mia inbox moltissimo feedback dei clienti proveniente da una form sul sito MailChimp. Centinaia di email mi danno delle idee per delle nuove feature o dei nuovi modi per rendere migliore il nostro servizio. Adoro leggerle, ma la scorsa estate ho cominciato a sentirmi sopraffatto. Leggevo centinaia di email al giorno, molte delle quali contenevano feedback utile, ma non valeva la pena aggiunge queste feature alla nostra roadmap. Magari lungo il cammino una questione avrebbe raggiunto una massa critica, ma fino a quel punto si sarebbe trovata in un limbo.

Stava minando la mia produttività e mi stava facendo girare la testa. Una mia amica, che ha aiutato molte persone a gestire la propria inbox e a dare priorità alla propria vita lavorativa, mi raccomandò semplicemente di distruggere tutte le email e di chiudere la form. “Se non riesci a gestire l’informazione, allora smettila di perdere tempo!”. Tuttavia, sentivo che c’era del valore nel feedback, ma semplicemente non ero sicuro del modo in cui usarlo.

In Gmail assegnai una stella al feedback su cui valeva la pena tornare in un secondo momento e impostai uno script per inoltrarlo a un indirizzo email associato con un account Evernote. Adesso era curato e conservato in un database su cui potevo fare delle ricerche: in questo modo avevo svuotato la mia inbox, ma non avevo ancora un piano riguardante il modo in cui avrei usato quei dati.

Passarono i mesi. Mentre stavo studiando i trend nell’email automation per utilizzarla in alcuni nuovi progetti, Ben Chestnut, co-fondatore e CEO di MailChimp, mi mandò un’email in un tardo pomeriggio chiedendomi cosa sapevamo del modo in cui i clienti usano la RSS-to-email, una feature collegata. Stavamo facendo dei piani per la nostra roadmap e avevamo bisogno di insight che ci aiutassero a ripensare entrambe le feature per dare un servizio migliore ai nostri clienti. Con poco tempo a disposizione per fare uno studio dettagliato, andai al mio contenitore di feedback per vedere se avessi potuto avere qualche rivelazione con una semplice ricerca.

La sola ricerca “RSS to Email” mi ritornò 45 pezzi di feedback estremamente utili su questo argomento, ciascuno accompagnato da un indirizzo email fornito dagli utenti durante la compilazione del form. Normalmente, quando si conducono degli studi, il reclutamento degli utenti per le interviste è simile alla pesca con una grande rete: mettiamo un post su Twitter oppure usiamo un tool per il reclutamento per trovare ogni utenti che soddisfano i nostri criteri. È un’operazione che può richiedere molto tempo, ma con un database del feedback corredato di indirizzi email, il reclutamento è stato come pescare con la fiocina. In pochi secondi abbiamo trovato le persona giuste con cui parlare.

I pattern sono emersi nel giro di ore, non di settimane: vedevo quello con cui le persone lottavano e come potevo fare dei semplici cambiamenti per migliorarne l’usabilità. Ci fu uno scambio di email con alcuni clienti per sapere qualcosa di più e in breve tempo fui in grado di creare un piano per rendere migliore questa parte della nostra app.

Fu un momento di quelli in cui ti si accende una lampadina in testa, che mi fece chiedere quali pattern potrebbero emergere se avessi più dati su cui fare ricerche.

Più dati, per favore#section2

Ho condiviso la mia storia con i miei colleghi Gregg Bernstein, Jenn Downs e Fernando Godina, ciascuno dei quali ha contribuito con dei dati. Gregg ha spostato le trascrizioni delle interviste e alcuni appunti in Evernote. Jenn ha aggiunto i risultati dei test di usabilità e Fernando, Dio lo benedica, ha letto attentamente più di 10000 questionari di chiusura account per trovare quelli che potevano darci delle informazioni sulle persone che chiudono un account MailChimp. Stavamo mettendo insieme una piccola ma importante collezione di dati di vario tipo.

Ancora una volta Ben ci mandò un’email chiedendo dei chiarimenti riguardo ad una feature: “Sembra che ci siano più persone che chiedono un modo più semplice per fare l’embed di video di YouTube in un’email. Voi sapete se c’è un trend in questo senso?”

Normalmente, una domanda del genere sarebbe rimasta senza risposta, perché non è sufficientemente importante per garantire delle indagini approfondite, ma ora potevamo trovare delle risposte quantitative in pochi secondi. Gregg cercò nel nostro grande contenitore di dati, dove trovammo che c’era sicuramente un trend emergente, seppur minore. Gregg disse a Ben: “11”. “11?”, rispose Ben. “Sì, è il numero delle persone che hanno menzionato il video embed nel feedback, nelle chiusure degli account, nei test di usabilità e nelle interviste con i clienti.”

Eravamo già entusiasti di questo successo, ma sapevamo che il nostro data pool non ci mostrava la situazione nella sua interezza. Quali altri tipi di dati erano nascosti in altri angoli della nostra azienda?

Una valanga di dati#section3

Abbiamo parlato al nostro team di supporto, agli ingegneri, ai data scientist, alle persone che si occupano delle analitiche, a quelli dei social media e all’email delivery team, tutta gente con molti dati di grande valore. Ben presto cominciarono ad arrivare grandi quantità di dati differenti e la proprietà dei dati passò dal team di UX all’intera azienda. Il team di supporto condivise dei pattern che avevano visto nelle email e nelle chat. Gli ingegneri scrissero degli script che raccoglievano dati aggregati riguardanti i percorsi comuni nell’app e nei dati demografici del settore dei nostri utenti, che ci venivano inviato per email settimanalmente. Dal momento che Google Analytics ci permette di programmare le email con i report personalizzati, eravamo in grado di riversarvi i dati di utilizzo di device mobile e i completion rate di importanti canali di workflow. I tweet, Facebook e i commenti al blog riversarono ulteriore feedback da parte dei clienti. I dati dei questionari, le statistiche di invio email, le ricerca sul settore e le note da ciascuna release della nostra app: abbiamo aggiunto tutto quello che potevamo all’insieme di dati per avere una prospettiva ancora più ampia.

Mettere insieme i team#section4

Da quando abbiamo condiviso i nostri dati tra i vari team, sono successe delle cose interessanti. Le persone che di solito non avrebbero l’occasione di conversare tra loro si incontrano regolarmente per confrontare i propri appunti e condividere quello che hanno imparato. I nostri “data nerd” adesso si incontrano per pranzo e condividono storie di progetti su cui stanno lavorando. La condivisione di dati sta portando a nuove collaborazioni che non avremmo mai immaginato.

I design researcher hanno collaborato con DesignLab per trasformare un mese di user study in una serie di bellissimi poster che illustrano gli archetipi dei clienti di MailChimp. Dopo un recente e importante redesign della app, i team di supporto e di design hanno raccolto del feedback dai clienti, l’hanno stampato e hanno aggiunto le note sotto ad ogni poster di ogni persona, aiutandoci a dare una priorità alle problematiche dei vari clienti e a creare soluzioni rapidamente.

Ogni persona ha un nome e una serie dettagliata di tratti. Quando facciamo le interviste dei clienti, salviamo le trascrizioni e le note nel nostro grande database e mettiamo un tag a ciascuno di questi, consistente nel nome di una persona, così da poter individuare i patterne nei tipi di utente. Cosa deve dire “André” riguardo alla codifica di template HTML dell’email? Come sta reagendo “Ada” al redesign? Adesso possiamo rispondere a domande di questo tipo facendo una ricerca sia sui tag sia sulle parole chiave.

Sebbene non siamo un’azienda che combatte con il “political drama”, la stretta collaborazione tra i team ci aiuta sicuramente a far avvicinare le persone e a creare rispetto per il lavoro che tutti stiamo facendo.

Abbiamo scoperto che se diamo alle persone una possibilità e una piattaforma su cui condividere i propri dati o fare qualcosa di nuovo con i dati esistenti, si sentono orgogliose sapendo che il proprio lavoro è di aiuto per gli altri. È bello vedere diverse aeree dell’azienda che beneficiano del lavoro che stiamo facendo. Tutti vogliamo che il nostro lavoro sia utile e apprezzato.

Tutti sono ricercatori#section5

Condividere l’account Evernote con tutti quelli che vogliono acceddervi all’interno dell’azienda ha incoraggiato gli scenari di apprendimento, nei quali le persone di tutti i dipartimenti possono sfogliare le nostre ricerche e stupirsi degli insight di cui non sapevano l’esistenza. Quando Stephen Martin, un designer del nostro Team MobileLab, stava lavorando a una nuova interfaccia per iOS, era curioso su quali statistiche sono più importanti per i clienti che guardano i report delle campagne. Fece una rapida ricerca in Evernote e trovò per caso un grafico dal nostro questionario del 2013 mandato a migliaia di clienti. Vide chiaramente una classificazione delle statistiche che i clienti usano di più. Ha usato questi dati per creare un poster che meostra la gerarchia, che lo ha aiutato a prendere decisioni di design ottimali, guidate dalla user research.

Il mobile designer Stephen Martin ha trasformato i dati in un design informato.

Ora che tutti hanno accesso ai dati, tutti sono ricercatori.

Pubblicare regolarmente gli insight#section6

Sebbene il potere delle UX Connesse sia incredibile, è facile che gli insight rimangano nell’oscurità a meno che non li si tiri fuori regolarmente e non li si condivida con il proprio team.

Piuttosto che aspettare che il progetto fornisca questa motivazione, ogni quindici giorni scriviamo un’email indirizzata a tutti gli uffici, in cui condividiamo le statistiche interessanti e i maggiori trend. Gli autori cambiano a rotazione, in modo da essere sicuri che siano rappresentate molte prospettive. Ogni email include un invito a cominciare a contribuire con dei dati o semplicemente a dargli un’occhiata per curiosità.

Il tool non è importante#section7

Abbiamo provato svariate soluzioni prima di approdare su Evernote e sceglierlo come nostro data hub. i Wiki e i database personalizzati ci sono sembrati sempre troppo tecnici e avrebbero allontanato alcune persone che amano contribuire o semplicemente leggere senza partecipare attivamente. La vostra azienda potrebbe scoprire che una semplice installazione di Drupal o un database personalizzato funzionerebbero meglio, ma il punto è che il tool di immagazzinamento dati non è importante purché vi aiuti a essere fedeli a questi principi base:

Inserimento ed eliminazione semplice#section8

Qualunque ostacolo, non importa quanto piccolo, che impedisce a qualcuno di contribuire o di guardare i dati può uccidere il processo. Le persone non dovrebbero imparare ad usare nuovi sistemi per sentirsi coinvolti. Mandare i dati via email è perfetto, perché non richiede alcun apprendimento ulteriore. Usare una soluzione software di tipo consumer è vantaggioso anche perché molte persone avranno già delle esperienze con esso. Eliminate le barriere alla partecipazione per far si che molte persone siano coinvolte.

Accesso onnipresente#section9

Sappiamo tutti che i device mobile vendono più dei PC ed estendono l’esperienza desktop in ogni parte della nostra vita. Rendendo i dati accessibili su più device, scoprirete che gli insight diventeranno una routine, in coda nel negozio di alimentari, durante le riunioni o sul divano la sera. L’onnipresenza dell’accesso rende più semplice l’apprendimento ambientale.

Dati per tutti, dati di tutti#section10

Date a tutte le persone della vostra azienda l’accesso ai dati e siate diligenti nel chiedere contributi. È importante che i dati siano aperti e condivisi così che i team siano invogliati a collaborare. Da questa collaborazione scoprirete gli insight più impensati che non avreste mai scoperto altrimenti.

Abbattere i dipartimenti#section11

Mettendo in connessione i dati più diversi, scoprirete delle tendenze tra cose apparentemente sconnesse. Questo è esattamente quello che ci ha esaltato tanto. Stiamo scoprendo dei pattern tra i dipartimenti e tra i clienti. Stiamo disfando i silos [usato negli USA come sinonimo di dipartimento chiuso, che non comunica con gli altri dipartimenti, ndr] che separano i flussi di dati e i team che li gestiscono.

Da questi insight stiamo ricavando delle nuove strategie per la nostra azienda guidate dalla ricerca. Questa cosa è nuova per noi è ha completamente rivoluzionato il modo in cui lavoriamo nel giro di pochi mesi. Ci ha reso un’azienda più intelligente e ci ha aiutato a creare delle strategie di design più informate. Non perdiamo più le ricerche che facciamo e siamo più coscienti della conoscenza collettiva che possediamo. Quello che stiamo creando è più di una collezione di dati connessi, è un’azienda connessa.

L’esperienza mi ha lasciato con una domanda: anche le altre aziende stanno adottando un approccio connesso alla ricerca? Che insight stanno scoprendo? Che tool stanno usando? Avete una storia da condividere? Mi piacerebbe sentirla.

Illustrazioni: {carlok}