Investigación de Usuario

Método HUMULU para segmentación de usuarios

Uno de los aspectos más importantes de todo proceso de UX Research es el análisis de la información. Su resultado dependerá mucho de las metodologías utilizadas a lo largo del proceso de investigación, así como del presupuesto y del tiempo que disponemos para llevar a cabo cada tarea. 

El procesamiento de datos, ya sean cualitativos o cuantitativos, suele ser muy desafiante. De ello dependen los resultados que obtendremos y por tanto, la seriedad de nuestros trabajos. 

El método HUMULU, con el que trabajamos hace ya varios años en IDA, nos muestra una forma de análisis basado en una de las variables que se vuelven más relevantes al momento de hacer UX.  Esta categorización se basa en la intensidad con que los usuarios usan Internet, distinguiéndolos entre Heavy Users, Medium Users y Light Users. 

¿De dónde viene este análisis?

Las primeras referencias a los “Heavy Users” están presentes en los trabajos de Dik Warren Twedt en los años 60. Él describe a estos usuarios como los responsables de los mayores porcentajes de ventas en una categoría o marca, lo que permitió distinguir entre tipos de clientes más activos a la hora de consumir productos o servicios. 

Posteriormente, estos conceptos toman fuerza en los trabajos liderados por Goldsmith junto con Flynn, Bonn y D’Hauteville, quienes a fines de los años 90 tipifican a estos clientes intensivos o Heavy Users para diferentes categorías. Proponiendo así una mirada técnica y específica acerca de los clientes de estos rubros.     

Uno de los elementos más relevantes de esta variable de análisis, es que se basa en el uso de un servicio o producto. Por lo tanto, no se considerarán como variables determinantes aquellas que se definen como demográficas, sociales, entre otras. Esto implica que no puede ser reducida a estos elementos, los que vemos largamente utilizados en muchas investigaciones.  

En este sentido, cobran particular relevancia las preguntas relacionadas a frecuencia. ¿Cuántas veces entra a mi sitio?, ¿Qué procesos realiza?,¿Con qué frecuencia?, ¿Cuántas repeticiones realiza para ese flujo?

Clasificación de usuarios

Dependiendo de la categoría, producto o servicio, las respuestas podrán variar desde:

• Varias veces al día.
• Una vez al día.
• Varias veces a la semana.
• Una vez a la semana.
• Pocas veces al mes.
• Pocas veces al año.
• Casi nunca.

Esto nos permitirá realizar distinciones que nos lleven a clasificar a nuestros usuarios entre Heavy, Medium y Light Users. Dependiendo siempre de la frecuencia de uso y el tipo de respuestas que entreguen a nuestras preguntas. 

Muchas veces utilizamos solo una o dos preguntas para medir estas frecuencias. Sin embargo, las metodologías que identifican la intensidad y repetición de uso de nuestros servicios o productos nos permitirán profundizar mucho mejor en los rasgos de nuestros usuarios. Con esta información, podremos aclarar no sólo qué tipo de usuario tenemos, sino también las razones base para que se configure como un Heavy, Medium o Light User.   

Como ya mencionamos, será normal contemplar grandes cambios en variables que podríamos haber considerado como fijas. Por ejemplo, grupo socioeconómico (GSE) o edad. Lo cual puede sorprendernos e iluminarnos al quitarnos sesgos respecto a categorías de usuarios más tradicionales.   

Perfilando desde el método HUMULU 

Una vez que tenemos la información necesaria para este proceso, podemos crear perfiles y definir características propias para estos segmentos. Incluso es posible utilizar categorías más tradicionales como edad o género, que nos ayuden a comprender mejor a los usuarios. 

Estos perfiles pueden estar construidos y nombrados como Light Users, Medium Users, Heavy Users. Sin embargo esta no es una condición obligatoria, ya que la categoría principal de análisis puede ser otra, y estar mediada por la frecuencia o intensidad de uso.

Durante este proceso, es importante no confundir aspectos que parecieran comunes o que no hayan sido clarificados durante la investigación de usuarios. Por ejemplo, se suele confundir y poner dentro de un mismo “saco” el uso intensivo de redes sociales, cuando por otro lado, muchos estudios nos dicen que hay diferentes características en los heavy users de Twitter versus los más asiduos a Facebook o Instagram. Esto nos llevaría a cometer un error si nos dejamos llevar por la intensidad de la categoría y no nos concentramos en la plataforma.

Generar un perfilamiento en base a la frecuencia de uso puede ser una herramienta muy poderosa para la comprensión de nuestros usuarios. Por eso,  debería ser siempre una metodología más dentro de la “caja de herramientas” de todo equipo de investigación UX.