Pourquoi les équipes de science des données et de recherche UX sont mieux ensemble

  1. Home
  2. Captain Simple
  3. Détail de l'Article
Pourquoi les équipes de science des données et de recherche UX sont mieux ensemble


Dans cette présentation de ProductTank San Francisco, Chris Abad, actuellement vice-président du produit et de la conception chez User Testing, partage des idées sur la façon dont le rapprochement des équipes de recherche qualitative des utilisateurs et de science des données quantitatives est crucial pour les entreprises, car il peut les aider à voir l’image complète et informer les décisions critiques sur les produits. Chris partage des exemples concrets et des leçons apprises lorsque User Testing a créé son équipe Product Insights, une équipe composée de chercheurs UX, de scientifiques des données et d’ingénieurs de données.

Voici quelques aperçus rapides de la conférence:

Des équipes distinctes pour l’expérience utilisateur et la science des données manquent de vue d’ensemble

Les équipes manquent souvent d’une vision globale et globale des défis auxquels elles sont confrontées. Nous avons tous été dans des situations où nous avons notre point de vue et notre vision des choses, et la vue d’ensemble nous manque. En conséquence, nous tirons des conclusions incorrectes sur nos produits et poursuivons avec la mauvaise stratégie.

La plupart des équipes de recherche utilisateur et de science des données des entreprises travaillent séparément

Comment éviter de se retrouver dans de telles situations où les conclusions tirées sont basées sur une perspective limitée? Dans la plupart des entreprises, la recherche utilisateur et la science des données fonctionnent séparément. Mais si les chercheurs et les scientifiques des données travaillent ensemble, ils peuvent fournir un mélange de profondeur et de portée en ce qui concerne les informations sur le produit et les clients.

Les équipes de recherche et de science des données de User Testing travaillent ensemble

Chris pense qu’en réunissant les deux équipes, vous allez au-delà des tests d’utilisabilité de base ou des analyses de base. Une intégration étroite entre les deux équipes signifie que vous devez créer un processus qui fonctionne en libre-service, vous devez également avoir un seul objectif, plusieurs boucles entre les deux équipes, ainsi qu’une seule vue holistique et un aperçu final. Les compétences d’un data scientist et d’un UX researcher sont présentées ci-dessous: –

Trois objectifs principaux

Lorsque le test utilisateur a réuni ces deux groupes en une seule équipe, il a défini trois objectifs à considérer:

  1. Comment pouvons-nous nous assurer que nous résolvons des problèmes qui valent la peine d’être résolus? Chris dit que l’équipe informe la stratégie de l’entreprise et l’aide à décider quoi construire ensuite.
  2. Comment pouvons-nous comprendre si les choses que nous construisons ont l’impact que nous souhaiterions? La plupart du temps, nous devinons, dit Chris. L’équipe combinée nous aide à rester honnêtes au sujet de nos suppositions, dit-il, et nous aide à comprendre où nous avons tort ou raison.
  3. Comment pouvons-nous rendre les informations sur les produits en libre-service dans toute l’entreprise? Garder les informations en libre-service est le moyen le plus rapide et le plus rentable de faire évoluer et d’appliquer cette pratique à l’ensemble de l’entreprise.

Chris dit que la combinaison des deux équipes n’était au départ qu’une expérience, mais elle a été plus réussie que quiconque ne l’avait prévu. Le test utilisateur passe par le processus de refonte de la configuration des plans de recherche et il l’utilise comme exemple de la manière dont une équipe combinée peut travailler ensemble efficacement et découvrir des modèles de comportement utilisateur autrement inconnus. Il donne aux utilisateurs des tests beaucoup plus approfondis sur la façon dont les gens utilisent son produit qu’auparavant et a également fourni des informations exploitables, illustrées ci-dessous: –

Chris dit que les tests utilisateurs ne sont pas la seule entreprise à trouver le rapprochement de ces deux équipes et il mentionne que Spotify et AirBNB réussissent. Il conseille de réunir des équipes de recherche UX et de science des données dans une salle: «Donnez-leur un défi à résoudre. Ils apporteront des perspectives et des connaissances différentes qui soulèveront des questions et des perspectives que l’autre partie ne prévoyait pas. « 

Il s’agit d’une dynamique puissante qui permet d’éviter de se retrouver dans des situations où les conclusions sont tirées sur la base d’une perspective limitée.





Source

Laissez Votre Commentaire