{"id":840,"date":"2018-06-28T07:08:00","date_gmt":"2018-06-28T05:08:00","guid":{"rendered":"https:\/\/alistapart.com\/it\/article\/discovery-economica-parte-3\/"},"modified":"2018-06-28T07:08:00","modified_gmt":"2018-06-28T05:08:00","slug":"discovery-economica-parte-3","status":"publish","type":"article","link":"https:\/\/alistapart.com\/it\/article\/discovery-economica-parte-3\/","title":{"rendered":"Discovery economica, parte 3"},"content":{"rendered":"<p>A volte abbiamo il lusso di avere dei grandi budget e delle strutture di ricerca di lusso e a volte non abbiamo nulla se non una domanda di ricerca e la determinazione a rispondervi. Per tutta la serie \u201cDiscovery economica\u201d abbiamo discusso le strategie per condurre la discovery research con pochissime risorse ma molta creativit\u00e0. Nella <a href=\"articoli\/217-numero-239-9-gennaio-2018\/837-discovery-economica\">parte 1<\/a> abbiamo discusso dell&#8217;importanza di avere un&#8217;ipotesi di problema chiaramente definita e abbiamo cominciato la nostra ricerca a buon mercato con le interviste agli utenti. Poi, nella <a href=\"articoli\/226-numero-248-15-febbraio-2018\/838-discovery-economica-parte-2\">parte 2<\/a>, abbiamo discusso delle ipotesi in competizione e dei test A\/B \u201cfake door\u201d quando si ha poco o niente traffico. Oggi concluderemo la serie considerando le trappole dei metodi di ricerca pi\u00f9 allettanti e <em>apparentemente<\/em> pi\u00f9 economici di tutti: i questionari. Risponderemo anche alla domanda: \u201cQuando abbiamo fatto sufficiente ricerca e siamo pronti per costruire qualcosa?\u201d<\/p>\n<div class=\"paragrafo\">\n<h2 id=\"section1\">Un breve riepilogo su Candor Network<\/h2>\n<p>Per tutta questa serie ho usato come esempio una startup budget-conscious, e fittizia, chiamata <a href=\"http:\/\/candor.network\/\">Candor Network<\/a>. Come la maggior parte delle startup, Candor Network \u00e8 iniziato come una semplice idea:<\/p>\n<p>Scommetto che gli utenti finali sarebbero disposti a pagare direttamente per un tool di social networking molto buono. Ma ci sono molte cose sconosciute dietro a questa idea. Cosa significherebbe esattamente \u201cmolto buono\u201d? Quali sono le feature critiche? E quale sarebbe la motivazione centrale per gli utenti per provare un altro strumento di social networking?<\/p>\n<p>Per cominciare la mia discovery research, ho creato un&#8217;ipotesi basata sulla mia esperienza personale: che un tool di social network migliore sarebbe uno progettato con la salute mentale in mente. Ma dopo aver condotto una serie di interviste, ho realizzato che le persone potrebbero essere <em>pi\u00f9<\/em> interessate a un social network focalizzato sulla privacy dei dati piuttosto che sulla salute mentale. Ho catturato questo insight in una seconda ipotesi in competizione. Poi ho lanciato due landing page \u201cfake door\u201d corrispondenti per Candor Network cos\u00ec da poter fare dei test A\/B su entrambe le idee.<\/p>\n<p>Per gli scorsi due messi ho fatto test A\/B tra le due landing page in cui met\u00e0 del traffico va alla versione A e met\u00e0 alla versione B. In entrambe le versioni c&#8217;\u00e8 un questionario breve, con due domande. Per cominciare la nostra discussione, oggi daremo un&#8217;occhiata pi\u00f9 approfondita a tale questionario apparentemente semplice e analizzeremo i risultati del test A\/B.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"paragrafo\">\n<h2 id=\"section2\">Questionari: procedere con cautela<\/h2>\n<p>I questionari sono probabilmente il tool di ricerca pi\u00f9 usato ma meno utile. \u00c8 <em>sempre<\/em> molto allettante dire \u201cfacciamo un rapido sondaggio\u201d quando vi trovate a chiedervi cosa i clienti desiderino o il comportamento degli utenti. Gli strumenti web-based hanno reso i questionari incredibilmente rapidi, economici e semplici da gestire. Ma come pu\u00f2 testimoniare chiunque abbia mai cercato di fare un \u201crapido sondaggio\u201d, essi forniscono raramente (sempre che li forniscano) gli insight che state cercando.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/medium.com\/research-things\/on-surveys-5a73dda5e9a0\">Nelle parole di Erika Hall<\/a>, i questionari sono \u201ctroppo semplici\u201d. Sono troppo semplici da creare, troppo semplici da diffondere e troppo semplici da conteggiare. Questa facilit\u00e0 intrinseca maschera la pecca pi\u00f9 grande dei questionari come metodo di ricerca: \u00e8 troppo, <em>troppo<\/em> facile creare delle domande inutili e non obiettive per il questionario. E quando si fa un sondaggio pieno di domande fazione e inutili, o (1) realizzate che i vostri risultati non sono affidabili e ricominciate di nuovo da capo o (2) procedete con l&#8217;analisi e prendete decisioni basate su risultati non obiettivi. Se non state attenti, un sondaggio potrebbe diventare una completa perdita di tempo o, peggio, guidarvi nella direzione del tutto sbagliata.<\/p>\n<p>Comunque, a volte un sondaggio \u00e8 il solo metodo a vostra immediata disposizione. Potreste avere come target uno user group difficile da raggiungere attraverso altri mezzi comodi &#8211; o \u201cguerrilla-style\u201d (pensate ai prodotti che ruotano attorno a un taboo o ad argomenti sensibili: \u00e8 terribilmente difficile far partire quelle conversazioni con persone a caso che si incontrano in un caff\u00e8!). Oppure potreste lavorare per un cliente che \u00e8 riluttante ad aiutarvi a localizzare dei partecipanti alla ricerca in modi che non siano l&#8217;invio di gruppi di email con un link al sondaggio. Qualsiasi sia il caso, ci sono volte in cui un sondaggio \u00e8 l&#8217;unico passo in avanti che potete fare. Se vi trovate in quella posizione, tenete a mente i seguenti consigli.<\/p>\n<h3 id=\"section3\">Consiglio n.1: cercate di attenervi a domande sui fatti non sulle opinioni<\/h3>\n<p>Se state costruendo un sito web per ordinare cibo e provviste per cani, una domanda come \u201cquanti cani hai?\u201d pu\u00f2 fornire delle informazioni demografiche chiave non disponibili mediante statistiche standard. \u00c8 il tipo di domanda che funziona bene in un questionario breve. Ma se dovete chiedere \u201cperch\u00e9 avete deciso di adottare un cane innanzitutto?\u201d allora sarebbe molto meglio procedere con un&#8217;intervista utente.<\/p>\n<p>Se cercate di porre un qualsiasi tipo di domanda \u201cperch\u00e9\u201d in un sondaggio, solitamente finirete con molti \u201cNon so\u201d o altrimenti avrete delle risposte in bianco. Questo \u00e8 perch\u00e9 le persone, in generale, non vogliono scrivere un saggio sul perch\u00e9 hanno fatto una particolare scelta (come scegliere di adottare un cane) quando stanno facendo altro (come ordinare del cibo per animali). Tuttavia, quando le persone si riservano del tempo per una telefonata, sono pi\u00f9 che disposte a parlare del \u201cperch\u00e9\u201d che sta dietro alle loro decisioni. In breve, alle persone piace <em>parlare<\/em> delle loro opinioni, ma sono generalmente troppo pigre o occupate per <em>scrivere<\/em> delle loro opinioni. Risparmiatevi le domande \u201cperch\u00e9\u201d per dopo (e leggete il Consiglio n.5).<\/p>\n<h3 id=\"section4\">Consiglio n.2: evitate di chiedere del futuro<\/h3>\n<p>Le persone vivono nel presente e sognano solo del futuro. Ci sono molte cose fuori controllo che influenzano cosa compreremo, mangeremo, indosseremo e faremo in futuro. Inoltre, a volte l&#8217;io futuro che immaginiamo \u00e8 pi\u00f9 <em>un&#8217;ispirazione<\/em> che basato sui fatti. Per esempio, se doveste chiedere a un gruppo di persone a caso quante volte pianificano di andare in palestra il prossimo mese, potreste essere (non cos\u00ec) sorpresi dal vedere che la loro previsione \u00e8 significativamente pi\u00f9 alta rispetto al numero reale. \u00c8 molto meglio chiedere \u201cQuante volte sei andato in palestra la scorsa settimana?\u201d come indicatore generale della frequenza in palestra piuttosto che chiedere dei piani futuri.<\/p>\n<p>Ho fatto una domanda potenzialmente problematica e che guarda al futuro nel sondaggio sulla landing page di Candor Network:<\/p>\n<p>Quanto saresti disposto a pagare, all&#8217;anno, per Candor Network?<\/p>\n<ul>\n<li>Non pagherei<\/li>\n<li>$1<\/li>\n<li>$5<\/li>\n<li>$10<\/li>\n<li>$15<\/li>\n<li>$20<\/li>\n<li>$25<\/li>\n<li>$30<\/li>\n<li>Pagherei di pi\u00f9<\/li>\n<\/ul>\n<p>In questa domanda, sto chiedendo ai partecipanti di pensare a quanti soldi vorrebbero spendere in futuro per un prodotto che ancora non esiste. Questa domanda \u00e8 problematica per una serie di ragioni, ma la questione principale \u00e8 che le persone, in generale, non sanno come si sentono <em>davvero<\/em> riguardo ai prezzi fino al momento esatto in cui sono in procinto di fare un acquisto. Basarsi su questa domanda per, supponiamo, sviluppare proiezioni di introiti per un investor pitch sarebbe avventato, per non dire altro. (Discuter\u00f2 di cosa pianifico di fare <em>effettivamente<\/em> con le risposte a questa domanda nel prossimo consiglio.)<\/p>\n<h3 id=\"section5\">Consiglio n.3: dovete sapere come analizzerete le risposto prima di lanciare il sondaggio<\/h3>\n<p>Molte volte, si creer\u00e0 e lancer\u00e0 un sondaggio senza pensare bene a cosa fare con i risultati una volta che li si avr\u00e0 tra le mani. A seconda della lunghezza e del tipo di sondaggio, l&#8217;analisi potrebbe richiedere una quantit\u00e0 di tempo significativa. Inoltre, se speravate di rispondere a delle domande specifiche con i dati del sondaggio, dovrete essere sicuri di aver pensato al modo in cui arrivare a quelle risposte. Raccomando che, mentre fate una bozza delle domande del sondaggio, pensiate anche contemporaneamente a delineare un piano di analisi.<\/p>\n<p>Nel vostro piano di analisi, pensate a quello che fondamentalmente state cercando di carpire con ogni domanda del sondaggio. Come saprete quando avrete raggiunto la risposta? Se state facendo un test A\/B come me, che analisi statistica dovete fare per vedere se c&#8217;\u00e8 una differenza significativa tra le versioni? Dovreste anche pensare a come saranno i numeri e che tipo di grafici o tabelle avrete bisogno di costruire. In conclusione, dovreste cercare di visualizzare l&#8217;aspetto che avranno i dati prima di raccoglierli e pianificare di conseguenza.<\/p>\n<p>Per esempio, quando ho creato le due domande del sondaggio sulle landing page di Candor Network, ho creato un breve piano di analisi per ciascuna. Ecco come appaiono questi piani:<\/p>\n<h4 id=\"section6\">Piano di analisi per la domanda: \u201cQuanto saresti disposto a pagare, all&#8217;anno, per Candor Network?\u201d<\/h4>\n<p>Ogni risposta ricadr\u00e0 in uno dei due bucket:<\/p>\n<ul>\n<li>Bucket 1: dice che non pagherebbe;<\/li>\n<li>e Bucket 2: dice che potrebbe pagare qualcosa.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Tutti quelli che hanno risposto \u201cNon pagherei\u201d vanno nel Bucket 1. Tutti gli altri vanno nel Bucket 2. Interpreter\u00f2 ogni domanda che ricade nel Bucket 2 come un indicatore di interesse generale (e <em>non<\/em> metter\u00f2 alcun valore sulla specifica risposta selezionata). Per vedere se una qualsiasi differenza nelle risposte tra le landing page A e B sia statisticamente significativa (i.e., attribuibile pi\u00f9 che a un semplice caso), user\u00f2 un <a href=\"https:\/\/it.wikipedia.org\/wiki\/Test_chi_quadrato\"><em>test chi quadrato<\/em><\/a>. (Nota a margine: C&#8217;\u00e8 <a href=\"http:\/\/thestatsgeek.com\/2013\/07\/22\/ab-testing\/\">una serie di test statistici differenti<\/a> che potremmo usare in questo scenario, ma a me piace il test chi quadrato per la sua semplicit\u00e0. \u00c8 un test che \u00e8 semplice da fare e capire per chi non si occupa di statistica e rimane sul lato conservativo.)<\/p>\n<h4 id=\"section7\">Piano di analisi per il quesito 2: \u201cVorresti essere un beta tester o partecipare a ricerche future?\u201d<\/h4>\n<p>La domanda ha solo due possibili risposte: \u201cs\u00ec\u201d e \u201cno\u201d. Interpreter\u00f2 ogni risposta \u201cs\u00ec\u201d come un indicatore di interesse generale all&#8217;idea. Di nuovo, il test chi quadrato mostrer\u00e0 se c&#8217;\u00e8 una differenza significativa tra le due landing page.<\/p>\n<h3 id=\"section8\">Consiglio n.4: Non fate mai affidamento su un questionario di per s\u00e9 per prendere decisioni importanti<\/h3>\n<p>\u00c8 difficile fare bene dei sondaggi e, anche quando sono creati bene, i risultati sono spesso approssimazioni di quello che <em>davvero<\/em> volete misurare. Tuttavia, se accoppiate un questionario con una serie di interviste utente o di inchieste contestuali, avrete un insieme di dati da analizzare pi\u00f9 completo e pi\u00f9 ricco. Nelle scienze sociali, questa si chiama <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Triangulation_(social_science)\"><em>triangolazione<\/em><\/a>. Se usate pi\u00f9 metodi per triangolare e studiare lo stesso fenomeno, otterrete un&#8217;immagine pi\u00f9 ricca, pi\u00f9 completa. Questo mi porta al mio consiglio finale\u2026<\/p>\n<h3 id=\"section9\">Consiglio n.5: terminate ogni sondaggio con un&#8217;opportunit\u00e0 a partecipare a ricerche future<\/h3>\n<p>Ci sono state molte occasioni nella mia carriera in cui ho lanciato dei sondaggi con un solo obiettivo in mente: raccogliere informazioni di contatto di potenziali partecipanti allo studio. In casi come questi, le domande stesse del questionario non sono <em>interamente<\/em> superflue, ma sono sicuramente secondarie all&#8217;obiettivo di ricerca principale. Poco dopo aver raccolto i risultati del questionario, selezioner\u00f2 e mander\u00f2 un&#8217;email ad alcune persone che hanno risposto, invitandole a partecipare a interviste utente o studi di usabilit\u00e0. Se pianificassi di portare avanti Candor Network, questo \u00e8 assolutamente quello che farei.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"paragrafo\">\n<h2 id=\"section10\">Finalmente, i risultati<\/h2>\n<p>Stando a Google Optimize, c&#8217;\u00e8 stato un totale di 402 sessioni nel mio esperimento. Di queste sessioni, 222 hanno visto la versione A e 180 hanno visto la versione B. All&#8217;interno dell&#8217;esperimento, ho tracciato la frequenza con cui \u00e8 stato cliccato il pulsante \u201csubmit\u201d del questionario e Google Optimize mi dice \u201cnon \u00e8 stato trovato nessun leader chiaro\u201d su tale misura di ingaggio. Pi\u00f9 o meno lo stesso numero di persone da ciascuna condizione ha inviato il questionario.<\/p>\n<p>Ecco una ripartizione del numero di sessioni e risposte al sondaggio di ciascuna condizione ricevuta:<\/p>\n<div id=\"figure1\">\n<table border=\"0\">\n<thead>\n<tr>\n<th> <\/th>\n<th>Versione A:<br \/> migliore salute mentale<\/th>\n<th>Versione B:<br \/> privacy e sicurezza dei dati<\/th>\n<th>Totale<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Sessioni<\/td>\n<td>222<\/td>\n<td>180<\/td>\n<td>402<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Risposte al sondaggio<\/td>\n<td>76<\/td>\n<td>68<\/td>\n<td>144<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<p>Quando guardiamo le risposte effettive alle domande del sondaggio, iniziamo a ottenere risultati pi\u00f9 interessanti.<\/p>\n<div id=\"figure2\">\n<table border=\"0\">\n<thead>\n<tr>\n<th> <\/th>\n<th>Bucket 1:<br \/> non pagherebbe soldi<\/th>\n<th>Bucket 2:<br \/> potrebbe pagare un po&#8217; di soldi<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Versione A<\/td>\n<td>25<\/td>\n<td>51<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Versione B<\/td>\n<td>14<\/td>\n<td>54<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Ripartizione della domanda 1, \u201cQuanto saresti disposto a pagare all&#8217;anno per Candor Network?\u201d<\/p>\n<\/div>\n<p>Inserendo queste figure nel <a href=\"http:\/\/www.socscistatistics.com\/tests\/chisquare\/\">mio calcolatore di chi quadrato preferito<\/a>, ottengo i seguenti valori: <em>chi quadrato<\/em> = 2,7523, p = 0,097113. In generale, valori pi\u00f9 grandi di chi quadrato indicano differenze maggiori tra i gruppi. E il <em>valore p<\/em> \u00e8 meno di 0,1, il che suggerisce che il risultato \u00e8 marginalmente rilevante (i.e., il risultato probabilmente non \u00e8 dovuto a casualit\u00e0). Questo mi d\u00e0 un indicatore modesto che \u00e8 pi\u00f9 probabile che i rispondenti nel gruppo B che hanno visto la versione \u201cdati sicuri\u201d della landing page ricadano nel bucket \u201cpotrebbe pagare un po&#8217; di soldi\u201d.<\/p>\n<p>E quando osserviamo la ripartizione e il calcolo del chi quadrato della seconda domanda, vediamo risultati simili.<\/p>\n<div id=\"figure3\">\n<table border=\"0\">\n<thead>\n<tr>\n<th> <\/th>\n<th>No<\/th>\n<th>S\u00ec<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Versione A<\/td>\n<td>24<\/td>\n<td>52<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Versione B<\/td>\n<td>13<\/td>\n<td>55<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Ripartizione della domanda 2, \u201cTi piacerebbe essere un beta tester o partecipare alla ricerca futura?\u201d<\/p>\n<\/div>\n<p>Il <em>chi quadrato<\/em> = 2,9189 e <em>p<\/em> = 0,087545. Di nuovo, ho un indicatore modesto che \u00e8 pi\u00f9 probabile che i rispondenti del gruppo B dicano di s\u00ec alla partecipazione a ricerche future. (Se volete saperne di pi\u00f9 su come fare e interpretare i test chi quadrato, il dipartimento di Interaction Design alla University of California, San Diego, ha creato un <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=w31VWtllBqE\">ottimo tutorial video<\/a>.)<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"paragrafo\">\n<h2 id=\"section11\">Come facciamo a sapere quando \u00e8 ora di andare avanti?<\/h2>\n<p>Vorrei potervi fornire una formula per calcolare il momento esatto in cui la ricerca \u00e8 finita ed \u00e8 ora di spostarsi verso la prototipazione, ma temo che non esista una tale formula. Non c&#8217;\u00e8 un modo definitivo per determinare quanta ricerca sia sufficiente. Ogni round di ricerca vi insegna qualcosa di nuovo ma vi lascia sempre con pi\u00f9 domande. Come disse Albert Einstein, \u201cpi\u00f9 imparo pi\u00f9 mi rendo conto di quanto non so\u201d.<\/p>\n<p>Comunque, con l&#8217;esperienza arrivate a riconoscere certi tratti che indicano che \u00e8 ora di andare avanti. Erika Hall, nel suo libro <a href=\"https:\/\/abookapart.com\/products\/just-enough-research\"><em>Just Enough Research<\/em><\/a>, l&#8217;ha descritto come sentire un \u201cclick soddisfacente\u201d. Dice: \u201cUn modo per sapere che avete fatto abbastanza ricerca \u00e8 ascoltare i click soddisfacenti. \u00c8 il suono di tutti i pezzi che vanno a posto quando avete un&#8217;idea chiara del problema che dovete risolvere e sufficienti informazioni per cominciare a lavorare a una soluzione\u201d. (<em>Just Enough Research<\/em>, pag. 36.)<\/p>\n<p>Quando si tratta di creare un prodotto con un budget ristretto, potreste anche voler considerare che la ricerca \u00e8 relativamente economica rispetto al costo del design e dello sviluppo. La regola che tendo a seguire \u00e8 questa: continuate a fare discovery research finch\u00e9 alle domande a cui veramente volete delle risposte si pu\u00f2 rispondere solo mettendo qualcosa di fronte agli utenti. Ossia, aspettate a costruire qualcosa finch\u00e9 non \u00e8 assolutamente necessario. Imparate quanto pi\u00f9 potete sul mercato target e sulla user base finch\u00e9 l&#8217;unica via per proseguire \u00e8 creare degli sketch su carta.<\/p>\n<p>Non sono ancora a questo punto con Candor Network. C&#8217;\u00e8 ancora molta strada da fare nel ciclo di ricerca. Ora che so che la privacy dei dati \u00e8 una ragione pi\u00f9 motivante per considerare di pagare per un tool di social networking, ho bisogno di capire quali siano le altre feature essenziali. Nel successivo round di ricerca, potrei fare dei <a href=\"https:\/\/www.nngroup.com\/articles\/thinking-aloud-the-1-usability-tool\/\"><em>think-aloud studies<\/em><\/a> e chiedere ai partecipanti di farmi fare un tour delle loro pagine Facebook e di altri social media. Oppure potrei continuare con altre interviste, ma reclutando da una fonte diversa e raggiungendo una demografica pi\u00f9 ampia di partecipanti. Indipendentemente dal percorso esatto che scelgo di intraprendere da qui, la chiave \u00e8 di concentrarsi su quali saranno i requisiti per un social network ultra privato, che protegga i dati, a cui gli utenti darebbero valore.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"paragrafo\">\n<h2 id=\"section12\">Un paio di parole prima di separarci<\/h2>\n<p>La discovery research ci aiuta ad apprendere di pi\u00f9 sugli utenti che vogliamo aiutare e i problemi per cui hanno bisogno di una soluzione. Non deve nemmeno essere costosa e di sicuro non \u00e8 qualcosa che potrebbe essere omesso dal ciclo di sviluppo. Cominciando con un&#8217;ipotesi di problema e conducendo pi\u00f9 round di ricerca, possiamo infine risparmiare tempo e soldi. Possiamo spostarci da istinto a esperienze personali fino a ipotesi verificate. E quando verr\u00e0 il momento di lanciare, sapremo che sar\u00e0 da una base solida di comprensione sostenuta dalla ricerca.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"paragrafo\">\n<h2 id=\"section13\">Letture consigliate<\/h2>\n<p>Se state saggiando il terreno per nuove idee e volete buttarvi in un po&#8217; di discovery research (economica), ecco alcune risorse aggiuntive per aiutarvi lungo il percorso:<\/p>\n<p><strong>Libri<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/abookapart.com\/products\/just-enough-research\"><em>Just Enough Research<\/em><\/a> di Erika Hall<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/rosenfeldmedia.com\/books\/lean-user-research\/\"><em>Validating Product Ideas<\/em><\/a> di Tomer Sharon<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/measuringu.com\/book\/quantifying-the-user-experiencepractical-statistics-for-user-research\/\"><em>Quantifying the User Experience: Practical Statistics for User Research<\/em><\/a> di Jeff Sauro e James Lewis<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Articoli<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/usercenteredstartup.com\/the-mve-minimum-viable-experiment\/\">\u201cThe Minimum Viable Experiment\u201d<\/a> di Meg Dickey-Kurdziolek<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.nngroup.com\/articles\/ux-research-cheat-sheet\/\">\u201cUX Research Cheat Sheet\u201d<\/a> di Susan Farrell<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/medium.com\/mule-design\/on-surveys-5a73dda5e9a0\">\u201cOn Surveys\u201d<\/a> di Erika Hall<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/measuringu.com\/ab-testing\/\">\u201c10 Things to Know About A\/B Testing\u201d<\/a> di Jeff Sauro<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Per completare la sua serie di articoli su come condurre una user research che aggiunga valore quando le risorse sono limitate, Meg Dickey-Kurdziolek ci porta in un viaggio attraverso i risultati dei test A\/B fake door impostati nella Parte 2. Dopo aver fatto luce sul lato pi\u00f9 oscuro dei sondaggi e averci offrto delle linee guida per massimizzare il loro valore per il minimo input, conclude accennando al vecchio preferito: come si sa quando la ricerca \u00e8 finita ed \u00e8 ora di cominciare a creare.<\/p>\n","protected":false},"author":818,"featured_media":7000844,"comment_status":"open","ping_status":"open","template":"","categories":[236,86,267],"tags":[],"coauthors":[465],"class_list":["post-840","article","type-article","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-numero-267-26-giugno-2018","category-user-experience","category-user-research"],"jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/alistapart.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/article\/840","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/alistapart.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/article"}],"about":[{"href":"https:\/\/alistapart.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/article"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/alistapart.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/818"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/alistapart.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=840"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/alistapart.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/7000844"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/alistapart.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=840"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/alistapart.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=840"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/alistapart.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=840"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/alistapart.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=840"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}