मूल्यवान अंतर्दृष्टि पर रूढ़िवादिता: कैसे कुछ UX फ्रेमवर्क आपको धोखा दे सकते हैं

यह एक ज्ञात तथ्य है कि एक सफल उत्पाद बनाने के लिए, आपको अपने लक्षित दर्शकों को समझने और उनके साथ सहानुभूति रखने की आवश्यकता है। इस लक्ष्य को ध्यान में रखते हुए, स्टार्टअप संस्थापक, उत्पाद डिजाइनर और उत्पाद प्रबंधक अनुसंधान के लिए जाते हैं. हम अपने लक्षित दर्शकों से बात करते हैं, हमारे उत्पाद की समीक्षाएं पढ़ते हैं, और संभावित ग्राहकों को हमारे ऐप्स का परीक्षण करने और हमें प्रतिक्रिया देने के लिए आमंत्रित करते हैं।

जब अनुसंधान किया जाता है, तो हम डेटा का विश्लेषण करने और अंतर्दृष्टि साझा करने के लिए विभिन्न तरीकों का उपयोग करते हैं. यह वह जगह है जहां उत्पाद निर्माता अक्सर उपयोगकर्ता व्यक्तियों और सहानुभूति मानचित्रों को बदलते हैं. हालांकि मैं अन्य व्यवसायों के लिए बात नहीं कर सकता, ये उपकरण यूएक्स बूटैंप के प्यारे हैं - मैं उन्हें लगभग हर बूटैंप स्नातक के पोर्टफोलियो में देखता हूं. यह मेरी विशेषज्ञता के क्षेत्र में उनकी लोकप्रियता के लिए केवल एक और कारण है.

मुझे स्वीकार करना होगा कि यह लोकप्रियता मुझे परेशान करती है. मैं पूरी तरह से personas और सहानुभूति मानचित्रों के खिलाफ नहीं हूं, लेकिन उनके पास अपने दोष हैं. चलो पता लगाते हैं कि वे कैसे भ्रमित हो सकते हैं और उनकी कमी के बावजूद उन्हें प्रभावी ढंग से कैसे उपयोग करें.

इम्पैथी मानचित्र और उपयोगकर्ता व्यक्ति क्या हैं?

उत्साहितता नक्शे और उपयोगकर्ता व्यक्तियों दोनों विज़ुअलाइज़ेशन टूल हैं जो उत्पाद टीमों को उपयोगकर्ता अनुसंधान अंतर्दृष्टि को संश्लेषित करने में मदद करते हैं. वे आमतौर पर उत्पाद प्रबंधकों, उत्पाद डिजाइनरों और स्टार्टअप संस्थापकों को अपने उपयोगकर्ताओं को बेहतर ढंग से समझने के लिए अनुशंसा किए जाते हैं.

वर्तमान में, एक सहानुभूति मानचित्र के सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए गए टेम्पलेट में चार क्षेत्र शामिल हैं: एक उपयोगकर्ता क्या कहता है, सोचता है, करता है और महसूस करता है. एक व्यक्ति, दूसरी ओर, आपके उत्पाद का एक विशिष्ट उपयोगकर्ता का विस्तृत चित्र है. यह काल्पनिक है लेकिन वास्तविक लोगों पर आधारित है जिन्हें आप अनुसंधान के माध्यम से मिल रहे हैं.

इसके बारे में क्या समस्या है?

मेरे अनुभव में, दोनों सहानुभूति नक्शे और personas समान मुद्दों को साझा करते हैं:

#1: वे stereotypes को फिर से मजबूत करते हैं

डेटा व्याख्या एक जटिल विषय है, और, उत्पाद लोगों के रूप में, हम अपने स्वयं के पूर्वाग्रहों को प्रक्रिया में लाते हैं. मैंने कई बार देखा कि सहयोगी डिजाइनर और उत्पाद प्रबंधक व्यक्तियों को अलग-अलग विचारों को जोड़ रहे थे. उदाहरण के लिए, कुछ प्रकार के उपयोगकर्ताओं को केवल अपने स्मार्टफोन के ब्रांड के आधार पर रचनात्मक के रूप में वर्णित करके.

कभी-कभी, लोग यह भी नोटिस नहीं करते हैं कि वे अपने स्वयं के व्यक्तित्व को और अपने दोस्तों के बारे में क्या जानते हैं उन लोगों के लिए अतिरिक्त कैसे करते हैं जिनके साथ उनके पास बहुत अधिक समानता नहीं है. यह गलत धारणाओं और अत्यधिक आत्मविश्वासित उत्पाद निर्णयों का कारण बन सकता है.

कुछ समय पहले, मैं एक ऐप पर काम कर रहा था जो लोगों को ध्यान और श्वास अभ्यास जैसे ध्यानपूर्ण अभ्यासों को मास्टर करने में मदद करता था. मेरे उत्पाद प्रबंधक, एक आदमी, ने व्यापक उपयोगकर्ता अनुसंधान किया. अंतर्दृष्टि साझा करते समय, उन्होंने आत्मविश्वास से कहा कि पुरुष अपने बौद्धिक काम को बढ़ाने के लिए हमारे जैसे ऐप्स का उपयोग करते हैं, जबकि महिलाओं को भावनाओं को प्रबंधित करने के लिए ऐसे ऐप्स की आवश्यकता होती है.

वास्तव में, दोनों समूह अपनी मानसिक स्थिति पर नियंत्रण प्राप्त करने के लिए एक ही जरूरत का वर्णन कर रहे थे. वे बस अलग-अलग शब्दों का उपयोग करते थे, जिस तरह से उन्हें सेक्स के आधार पर खुद के बारे में सोचने और बोलने के लिए सिखाया गया था. पुरुषों ने इसे "विचारों" के आसपास फ्रेम किया, जबकि महिलाओं ने इसे " भावनाओं" के आसपास फ्रेम किया, सामाजिक परिभाषा को प्रतिबिंबित करने के बजाय एक मौलिक अंतर को दर्शाते हुए।

मुझे सुनने और अपनी गलती को स्वीकार करने के लिए उत्पाद प्रबंधक को कुडोस। लेकिन जब तक मैं अभी वहां नहीं था, तो वह अंततः फिर से सेक्सवादी स्टेरॉयटिव का आविष्कार कर सकता है कि पुरुष तर्कसंगत प्राणी हैं और महिलाएं भावनात्मक हैं।

#2: वे irrelevant डेटा पर जोर देना प्रोत्साहित करते हैं

व्यक्तियों और सहानुभूति मानचित्रों में अक्सर विवरण शामिल होते हैं जो उपयोगकर्ता की इच्छाओं, जरूरतों और व्यवहार को कम से कम प्रभावित नहीं करते हैं। यह उत्पाद टीमों को गलत संबंधों और धारणाओं को खींचने के लिए प्रेरित कर सकता है. उदाहरण के लिए, उम्र या व्यवसाय जरूरी नहीं है कि कोई व्यक्ति एक ऐप का उपयोग कैसे करेगा, लेकिन ये विवरण अक्सर शामिल होते हैं क्योंकि वे टेम्पलेट का हिस्सा हैं. इस बीच, वास्तव में महत्वपूर्ण कारकों को बस इसलिए अनदेखा किया जा सकता है क्योंकि वे टेम्पलेट में फिट नहीं होते हैं.

#3: वे बहुत सामान्य हैं

यदि हम कई उपयोगकर्ता प्रकारों को परिभाषित करते हैं, तो सहानुभूति मानचित्र और व्यक्ति अभी भी वास्तविक व्यक्तियों के बजाय औसत उपयोगकर्ताओं को चित्रित करते हैं।

क्या इन समस्याओं के आसपास काम करने के तरीके हैं?

चेतना यह पहचानना है कि ये फ्रेमवर्क अविश्वसनीय हो सकते हैं और उन्हें विचारपूर्वक उपयोग कर सकते हैं।

#1: अपनी जरूरतों के अनुकूलित टेम्पलेट

सबसे व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला सहानुभूति मानचित्र टेम्पलेट आपको अनुमान लगाने के लिए प्रोत्साहित करता है और, मेरी राय में, इसका बहुत कुछ अर्थ नहीं है। एक स्वस्थ संचार का मूल सिद्धांत यह नहीं है कि लोग सीधे इसके बारे में पूछने के बिना क्या सोचते हैं और महसूस करते हैं।

नीचे एक अलग टेम्पलेट देखें; यह इंटरैक्टिव डिजाइन फाउंडेशन से आता है. यह अनुभागों को अलग तरीके से व्यवस्थित करता है लेकिन फिर भी बहुत सारे प्रश्न उठाता है. क्या यह वास्तव में मायने रखता है कि वे दूसरों के लिए कैसे दिखते हैं?

ये टेम्पलेट भ्रम पैदा कर सकते हैं. उज्ज्वल पक्ष में, उनमें उपयोगकर्ता केंद्रित उत्पादों को बनाने पर विचार करने के लिए क्या कारकों के बारे में अच्छे विचार भी होते हैं. उन्हें कठोर रूप से पालन करने के बजाय, एक संस्करण बनाएं जो आपकी जरूरतों को बेहतर ढंग से पूरा करता है.

Personas विभिन्न टेम्पलेटों में भी आते हैं, और आप तय करते हैं कि कौन सा डेटा शामिल करना है. व्यक्तिगत रूप से, मैं विभाजन को पसंद करता हूं, जिसे मैं व्यक्तियों की एक किस्म के रूप में देखता हूं जो उपयोगकर्ताओं को एक उत्पाद का उपयोग कैसे और क्यों करते हैं के आधार पर समूह करता है. उदाहरण के लिए, पालतू जानवरों के मालिकों के लिए एक ऐप डिजाइन करते समय, मैंने उपयोगकर्ताओं को ऐसे समूहों में वर्गीकृत किया चिंतित पालतू जानवरों के मालिकों, अक्सर यात्रियों और व्यस्त मालिकों, उम्र या उपस्थिति के बजाय व्यवहार और संदर्भों पर ध्यान केंद्रित करते हुए। चिंतित पालतू जानवरों के मालिकों, अक्सर यात्रियों, और व्यस्त मालिकों

#2: प्रश्न प्रत्येक डेटा बिंदु

एक व्यक्ति या सहानुभूति मानचित्र में जानकारी जोड़ने से पहले, अपने आप से पूछें: क्या मैंने शोध में इस बारे में सीधे पूछा था, या क्या मैं अनुमान लगा रहा हूं? क्या मैंने इस जानकारी को एक सीधे जवाब के माध्यम से प्राप्त किया था जो वास्तव में ऐसा कहता था? मेरी राय में, अपने उपयोगकर्ताओं की समझ में अंतराल को पहचानना बेहतर है, न कि उन्हें अनुमान लगाने से भरना।क्या मैंने शोध में सीधे इस बारे में पूछा था, या क्या मैं अनुमान लगा रहा हूं?

#3: वैकल्पिक उपकरणों का उपयोग करें