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Negli ultimi sei anni o poco pi\u00f9, ho costruito un team per l’UX di 11 persone, partendo da un team di una sola persona. Ho visto il modo in cui la ricerca sul design possa influenzare enormemente lo sviluppo di un prodotto. Agli inizi, avevamo poco tempo per le interviste con i clienti o per i test di usabilit\u00e0. Perlopi\u00f9 improvvisavamo, ascoltando il supporto clienti e facendo revisioni al volo.<\/p>\n
Adesso facciamo numerosi test di usabilit\u00e0, interviste con gli utenti e competitive analysis e creiamo dei report dettagliati che riassumono i risultati. Ma questo ci ha portato ad un nuovo problema: senza un modo per conservare e combinare i nostri risultati, le nostre intuizioni sono rapidamente scivolate in un nebuloso dimenticatoio man mano che i documenti si perdevano su un disco rigido o venivano ignorati da qualcuno in un dipartimento diverso.<\/p>\n
Siamo finiti a vivere in un loop di ricerca alla “Ricomincio da capo<\/a>“, facendo sempre le stesse domande, aggiungendo raramente informazioni utili a quello che gi\u00e0 sapevamo.<\/p>\n Ora ci servono connessioni: un modo per mettere insieme data point differenti, i dati qualitativi e quantitativi e lunghe storie di ricerca in una camera di compensazione centrale che pu\u00f2 essere condivisa, su cui si possono fare ricerche e che sia mantenuta da team differenti. Dopo anni di ricerca su un tapis roulant, questo \u00e8 proprio quello che abbiamo cominciato a fare in MailChimp e, lungi dall’essere solo una soluzione per i dati, l’accesso libero a questa informazione ha rafforzato le connessioni tra i team e ha supportato una generale cultura di indagine.<\/p>\n Tutto cominci\u00f2 con una crisi personale.<\/p>\n Ricevo nella mia inbox moltissimo feedback dei clienti proveniente da una form sul sito MailChimp<\/a>. 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.<\/p>\n Stava minando la mia produttivit\u00e0 e mi stava facendo girare la testa. Una mia amica<\/a>, che ha aiutato molte persone a gestire la propria inbox e a dare priorit\u00e0 alla propria vita lavorativa, mi raccomand\u00f2 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.<\/p>\n 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.<\/p>\n Passarono i mesi. Mentre stavo studiando i trend nell’email automation per utilizzarla in alcuni nuovi progetti, Ben Chestnut<\/a>, co-fondatore e CEO di MailChimp, mi mand\u00f2 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.<\/p>\n La sola ricerca “RSS to Email” mi ritorn\u00f2 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 \u00e8 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. \u00c8 un’operazione che pu\u00f2 richiedere molto tempo, ma con un database del feedback corredato di indirizzi email, il reclutamento \u00e8 stato come pescare con la fiocina. In pochi secondi abbiamo trovato le persona giuste con cui parlare.<\/p>\n 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’usabilit\u00e0. Ci fu uno scambio di email con alcuni clienti per sapere qualcosa di pi\u00f9 e in breve tempo fui in grado di creare un piano per rendere migliore questa parte della nostra app.<\/p>\n Fu un momento di quelli in cui ti si accende una lampadina in testa, che mi fece chiedere quali pattern potrebbero emergere se avessi pi\u00f9 dati su cui fare ricerche.<\/p>\n<\/div>\n Ho condiviso la mia storia con i miei colleghi Gregg Bernstein<\/a>, Jenn Downs<\/a> e Fernando Godina<\/a>, 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 usabilit\u00e0 e Fernando, Dio lo benedica, ha letto attentamente pi\u00f9 di 10000<\/em> 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.<\/p>\n Ancora una volta Ben ci mand\u00f2 un’email chiedendo dei chiarimenti riguardo ad una feature: “Sembra che ci siano pi\u00f9 persone che chiedono un modo pi\u00f9 semplice per fare l’embed di video di YouTube in un’email. Voi sapete se c’\u00e8 un trend in questo senso?”<\/p>\n Normalmente, una domanda del genere sarebbe rimasta senza risposta, perch\u00e9 non \u00e8 sufficientemente importante per garantire delle indagini approfondite, ma ora potevamo trovare delle risposte quantitative in pochi secondi. Gregg cerc\u00f2 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. “S\u00ec, \u00e8 il numero delle persone che hanno menzionato il video embed nel feedback, nelle chiusure degli account, nei test di usabilit\u00e0 e nelle interviste con i clienti.”<\/p>\n Eravamo gi\u00e0 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?<\/p>\n<\/div>\n 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<\/em> dati di grande valore. Ben presto cominciarono ad arrivare grandi quantit\u00e0 di dati differenti e la propriet\u00e0 dei dati pass\u00f2 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 pi\u00f9 ampia.<\/p>\n<\/div>\n 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.<\/p>\n I design researcher hanno collaborato con DesignLab<\/a> per trasformare un mese di user study in una serie di bellissimi poster che illustrano gli archetipi dei clienti di MailChimp<\/a>. 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 priorit\u00e0 alle problematiche dei vari clienti e a creare soluzioni rapidamente.<\/p>\n 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, cos\u00ec da poter individuare i patterne nei tipi di utente. Cosa deve dire “Andr\u00e9” 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.<\/p>\n 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.<\/p>\n Abbiamo scoperto che se diamo alle persone una possibilit\u00e0 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 \u00e8 di aiuto per gli altri. \u00c8 bello vedere diverse aeree dell’azienda che beneficiano del lavoro che stiamo facendo. Tutti vogliamo che il nostro lavoro sia utile e apprezzato.<\/p>\n<\/div>\n 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<\/a>, un designer del nostro Team MobileLab, stava lavorando a una nuova interfaccia per iOS, era curioso su quali statistiche sono pi\u00f9 importanti per i clienti che guardano i report delle campagne. Fece una rapida ricerca in Evernote e trov\u00f2 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 pi\u00f9. 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.<\/p>\n Il mobile designer Stephen Martin ha trasformato i dati in un design informato.<\/p>\n<\/div>\n Ora che tutti hanno accesso ai dati, tutti<\/em> sono ricercatori.<\/p>\n<\/div>\n Sebbene il potere delle UX Connesse sia incredibile, \u00e8 facile che gli insight rimangano nell’oscurit\u00e0 a meno che non li si tiri fuori regolarmente e non li si condivida con il proprio team.<\/p>\n 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 curiosit\u00e0.<\/p>\n<\/div>\n 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 \u00e8 che il tool di immagazzinamento dati non \u00e8 importante purch\u00e9 vi aiuti a essere fedeli a questi principi base:<\/p>\n Qualunque ostacolo, non importa quanto piccolo, che impedisce a qualcuno di contribuire o di guardare i dati pu\u00f2 uccidere il processo. Le persone non dovrebbero imparare ad usare nuovi sistemi per sentirsi coinvolti. Mandare i dati via email \u00e8 perfetto, perch\u00e9 non richiede alcun apprendimento ulteriore. Usare una soluzione software di tipo consumer \u00e8 vantaggioso anche perch\u00e9 molte persone avranno gi\u00e0 delle esperienze con esso. Eliminate le barriere alla partecipazione per far si che molte persone siano coinvolte.<\/p>\n\nUn momento di crisi<\/h2>\n
\nPi\u00f9 dati, per favore<\/h2>\n
\nUna valanga di dati<\/h2>\n
\nMettere insieme i team<\/h2>\n
![\"il](\"http:\/\/alistapart.com\/it\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2013\/09\/data_nerd_lunch_edit.jpg\")
<\/div>\n![\"Personas\"](\"http:\/\/alistapart.com\/it\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2013\/09\/personas.jpg\")
<\/div>\n\nTutti sono ricercatori<\/h2>\n
![\"Stephen](\"http:\/\/alistapart.com\/it\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2013\/09\/stephen_research.jpg\")
<\/p>\n\nPubblicare regolarmente gli insight<\/h2>\n
\nIl tool non \u00e8 importante<\/h2>\n
Inserimento ed eliminazione semplice<\/h3>\n
Accesso onnipresente<\/h3>\n