Проблемы профессии: опрос UX-специалистов

В ноябре–декабре 2021 года Лаборатория Wonderfull провела открытое исследование среди UX-специалистов: более 300 человек отвечали на вопросы о том, что мешает им изучать клиентский опыт, а что, наоборот, помогает.
Исследование и разработка клиентоцентричной стратегии по обслуживанию фермеров для компании Syngenta.
В ноябре–декабре 2021 года Лаборатория Wonderfull провела открытое исследование среди UX-специалистов: более 300 человек отвечали на вопросы о том, что мешает им изучать клиентский опыт, а что, наоборот, помогает. Участниками стали UX-практики из самых разных сфер – от образования до финтеха. Опрос прошли представители более 30 ведущих российских компаний, в их числе специалисты из Сбера, Альфа-Банка, HeadHunter, Авито, Selectel и других компаний.
Проблемы профессии в разрезе отраслей и поколений

Судя по данным исследования, больше всего специалистов-исследователей работает в сфере телекоммуникаций и IT (15%), в финтех-направлении (13%), а также в консалтинговых и маркетинговых компаниях (12%).
Среди ряда вопросов, которые мы задали респондентам, был и классический соцдем - вопрос об опыте и возрасте. Наша цель была в том, чтобы понять, есть ли разница в проблемах профессии для молодых специалистов и более опытных. Половину выборки открытого исследования составили миллениалы, 20% респондентов – представители поколения Х, еще 16% опрошенных – зумеры.

Самые молодые практики очень часто сталкиваются с проблемами при выборе методов и инструментов исследования. Миллениалы нередко допускают ошибки при составлении гайдов и гипотез, а люди старшего поколения обеспокоены шаблонностью мышления и неточным фокусом исследований. При этом UX-практики всех возрастов отмечали проблемы, связанные с выбором целевой аудитории. Зумеры и миллениалы оказались близки в нехватке профессиональных знаний, а миллениалы и специалисты поколения X – в вопросах субъективизма.

Какие должности в области исследований клиентского опыта сейчас развиваются? Наиболее популярная профессия среди респондентов (33%)дизайнер UX/UI, продуктов, интерфейсов. 27% опрошенных занимают руководящие должности (head’ы и lead’ы различных направлений), а 13% – работают веб- и бизнес-аналитиками.
Что мешает UX-исследователям получить вау-результат

По мнению большинства опрошенных практиков, в процессе изучения клиентского опыта можно выделить конкретные моменты, которые отрицательно сказываются на качестве результата. Мы выяснили, что чаще всего исследователи сталкиваются с такими проблемами, как:
Неполная обработка информации (23% ответов)
Это значит, что команде удалось собрать нужную информацию, а вот грамотно структурировать ее и в полной мере проработать – нет. Сюда относятся исходники проведенного исследования и данные, которыми ранее поделились клиенты, заказчики и руководство.
Отсутствие опыта в исследованиях (20% ответов)
С одной стороны, если специалист только недавно пришел в отрасль, то по мере выполнения практических заданий и работы с профессиональной командой уровень его компетенций будет расти. Но если руководство компании в принципе не считает нужным проводить исследования? «Набить руку» не получится – нужен глобальный пересмотр внутренней политики.
Неточный выбор целевой аудитории (18% ответов)
Дизайн любого исследования предполагает, что команда тщательно продумывает, к кому пойдет собирать данные. Когда ошибка допущена еще на этапе определения выборки респондентов, исследование получается некачественным и вряд ли окажется полезным для разработки целевого продукта или услуги.
Неудачный способ сбора информации (15% ответов)
Еще одной частой проблемой оказался «напарник» ошибки №1 – сбои случаются как на этапе обработки данных, так и на этапе их сбора. Респонденты отмечали, что им бывает непросто провести интервью и подобрать подходящие вопросы для опросников.

Исследования приносят много данных, но в работу чаще всего идет то, что на поверхности. Многие глубокие вещи остаются невостребованными.

5 факторов успеха
UX-исследования

От чего зависит успех работы исследовательской команды и что думают об этом специалисты, которые сталкиваются с недостатком необходимых ресурсов или поддержки каждый день? Опрошенные нами практики назвали 5 ключевых факторов, от которых напрямую зависит качество исследовательских данных и полезность работы для продукта и компании:
Профессиональные знания и владение инструментами
Провести качественное исследование позволяет хорошая теоретическая подготовка – знакомство с релевантными кейсами и трендами, в долгосрочной перспективе – чтение гайдов и книг по UX-исследованиям, проектированию путей клиента, дизайн-мышлению. Кроме того, есть целая область знаний и методика интенсивной подготовки исследователей – Research Ops.
Ресурсы (денежные и временные)
Когда команда только планирует исследование, важно точно определить, сколько времени есть в запасе и как много ресурсов в него готово вложить руководство. Отлично подойдет метафора бега: можно получить приемлемые результаты на короткой дистанции, а можно поэтапно двигаться к цели, как в марафоне.
Команда специалистов
Главными тут будут два фактора: состав команды (количественный и качественный) и коммуникация. Важен и опыт профессиональных UX-исследователей, и знания тех сотрудников, которые владеют полезной информацией – их должности могут быть любыми. При этом все члены команды должны понимать друг друга и разделять задачи исследования.
Open-minded руководство
Открытость и готовность принять практику исследований и «поверить» в них со стороны руководства – один из важнейших факторов успеха.
Обратная связь от клиентов
Наличие большого количества разнообразных инструментов по изучению клиентского опыта говорит об одном – это всегда сложный процесс, требующий времени, внимания и вовлеченности. Без вдумчивого общения с клиентами невозможно выявить их боли и потребности – а без этого не получится создать идеальный продукт.

Скептицизм в отношении исследований означает, что работа над продуктом ведется без предварительного «прощупывания почвы», а это, в свою очередь, постоянно тормозит развитие продуктов.

Самые полезные инструменты для изучения клиентского опыта

В ходе исследования респонденты выбрали ТОП-3 инструментов, которые чаще всего помогают UX-практикам изучать клиентский опыт.

Подавляющее большинство респондентов (47%) назвали интервью в качестве приоритетного качественного метода изучения опыта клиента.

На второй строчке расположились два количественных метода – опрос и анкетирование (24% ответов). Они не предназначены для глубокой проработки боли клиента, но незаменимы, если нужно опросить большое число людей и проверить выдвинутые гипотезы (или, наоборот, сформулировать их по итогам исследования).

Замкнула тройку инструментов Карта пути клиента/CJM (22% ответов). По мнению исследователей, карта полезна и как инструмент диагностики, и как инструмент «фокусировки», который помогает четко и в сжатом визуальном формате представить основные боли клиента.
За рамками юзабилити: почему UX-исследования часто не оказывают должного влияния на качество продукта

В процессе исследования мы побеседовали со специалистами и руководителями исследовательских команд на тему того, как исследования влияют на качество продуктов. И почему наличие лаборатории клиентского опыта часто не гарантирует отличный опыт пользователя в конечном продукте.

По признанию практиков, одна из главных болей заключается в том, что почти 99% инсайтов на просторах большой организации могут просто потеряться. Остается лишь 1% идей, который проще всего воплотить. Как полагают респонденты, это вызвано тем, что не более трети всех исследовательских команд имеют глубокую экспертизу и достаточные ресурсы по работе с клиентским опытом. Более того, почти в 70% случаев задачи проекта меняются в процессе исследований – уже собранные находки перестают быть актуальными и оказываются «выброшенными» за ненадобностью.

Проблема UX-исследований заключается даже не в качестве или объеме самих исследований, а в том, насколько они востребованы и внедрены в практику бизнеса и работы продуктовых команд.

Лаборатории клиентского опыта накапливают достаточно большой объем данных в практике регулярных проектов и решения потоковых задач. Однако более 90% исследовательских данных остаются невостребованными, а значит, не оказывают существенного влияния на изменение бизнес-модели.

По данным исследования, менее 5% руководителей в компании готовы изыскивать дополнительные инвестиционные ресурсы для трансформации компании на основе клиентских инсайтов. Нет ресурсов – нет изменений: эффективные и даже инновационные решения имеют высокий риск не быть реализованными. Низкое доверие к данным внутренних клиентских исследований вызывает серьезное беспокойство.

Сами исследователи делятся, что в 80% случаев собранные данные тяжело усвоить неспециалистам: информация о клиентском опыте слабо осознана или некорректно визуализирована. Если 2 предыдущие закономерности связаны с внутренними причинами, то эта проблема может быть решена в том числе за счет инструментов и методов более качественной работы с исследовательской информацией внутри команд.
Проблемы UX-профессии: основные выводы исследования

Кажется, что одна из главных задач специалистов и руководителей UX-команд по-прежнему заключается в том, чтобы наращивать экспертизу не только внутри команды, но и вовне. Формирование доверия, вынесение информации в простом и понятном виде за пределы UX-лаборатории, внедрение в практику продуктовой работы – все эти моменты определяют ценность и востребованность исследований клиентского опыта в компании.

Не менее важна и отладка внутреннеей работы – необходимо наращивать как экспертизу команды, так и качество исследований. Важно также улучшать взаимодействие с заказчиками и ключевыми стейкхолдерами – от качества формулировки задач в конечном итоге зависят результат и эффективность.

Несмотря на обилие новых инструментов визуализации клиентского опыта, исследовательские команды по-прежнему разговаривают на «птичьем языке». Простые и понятные формулировки могут серьезно повысить конверсию исследовательских данных в качество продуктов и сервисов.
Wonderfull –
лаборатория клиентского опыта и дизайн-мышления, международная команда в области исследований, анализа и цифрового проектирования. Основана в 2004 году.
Поделиться:
Made on
Tilda