User Research

Encontrando Insights en Investigación Cualitativa

Nos suele pasar que al realizar una investigación cualitativa nos encontramos ante grandes cantidades de información. Decidir cómo utilizarla y qué hacer con ella es más que una simple decisión metodológica. Debemos considerar los tiempos y profundidad de la información que queremos encontrar.

Es en el proceso de síntesis de los resultados de una investigación cualitativa donde surgen los elementos más relevantes. Nosotros debemos ser capaces de encontrar, rastrear, comprender y demostrar, sin embargo, ¿por dónde partimos?

A continuación daremos una mirada al proceso de levantamiento de insights.    

Primero… ¿Que es un Insight? 

Si bien esta pregunta es parte de un largo debate que no termina por ser resuelto, muchas veces es más sencillo definir los límites de los que NO es un insight y así aproximarnos a este complejo concepto. 

Un insight suele ser confundido con:

• Datos concretos
• Información específica que hemos levantado y que parece ser relevante

Teniendo por sentado esto, podemos confundirnos al hacer un análisis rápido y a la ligera. Por lo mismo, nuestra recomendación es que antes de cualquier conclusión, analizamos cada dato en relación a su contexto. Esto quiere decir que no podemos olvidarnos de las múltiples variables que lo afectan. Sólo con ello podemos, eventualmente, considerado como un insight.  

Lo mismo sucederá con las observaciones que realizamos en terreno. Una interesante observación puede dar pie a encontrar un insight, pero siempre siendo sometido a interrogantes mínimas. Tales como las razones y las motivaciones detrás de eso que hemos observado.

Con estos límites, podríamos relacionar un insight con una nueva perspectiva para analizar datos y observaciones que nos permitan aproximarnos a ellos de forma fresca y diferente. Tiene que ver con un giro en la forma en que vemos las actuales convenciones y una renovación en la forma de ver los fenómenos.    

Entonces, ¿cómo encontramos esos Insights?

Aunque parezca de “perogrullo”, para encontrar insights que sean relevantes y valiosos para nuestros procesos de investigación, necesitamos establecer formas de trabajo que nos permitan salir de la noción de dato. Esto nos permitirá realizar un proceso más amplio y holístico con la información realizada.

Uno de los métodos de análisis de información cualitativo más sencillos y ampliamente utilizado por su efectividad, es la organización de información en conjuntos por similitud conceptual. Para estos podemos usar formatos tradicionales como la conceptualización en una planilla estilo Excel; formatos visualmente más amigables como los “Affinity Diagrams”. Esta información bien ordenada nos dará patrones de comportamiento que nos permitirán analizar de mejor manera los datos. 

Con ellos, podremos discriminar la información que podría constituirse como un verdadero insight de la que no; y por lo tanto, someterla a un análisis más profundo. 

Cuestionando nuestros incipientes Insights

Una vez hemos realizado cuidadosamente la elección de aquella información que podría potencialmente modificar la forma en que vemos el fenómeno, debemos someterla a un exigente escrutinio. Estos datos importantes deben ser capaces de pasar los filtros que nosotros mismos nos pongamos, y además; debemos considerar las dudas y aclaraciones que nos exigirá nuestro cliente.

¿Qué hace este insight por nuestros usuarios o clientes? Quizás es la pregunta más importante ya que viene a interrogar el insight desde el territorio de las necesidades, comportamientos y deseos del usuario. Este cuestionamiento nos permite identificar los componentes emocionales del insight y por tanto construir propuestas desde vínculos reales, si existen.

Es parte de nuestro trabajo el cuestionar hasta el cansancio los hallazgos de nuestras investigaciones, y para eso se suele recomendar profundizar tanto en el “por qué” como en el “cómo” y en las emociones que eso produce.  

Presentando nuestros Insights 

Parte crucial del proceso de Research es la entrega de resultados, y no es una cosa sencilla debido a que usualmente pasamos por alto un elemento muy obvio:

Nuestro cliente no ha pasado por el mismo proceso que nosotros, por lo tanto no conoce todos los detalles de ese insight que les vamos a mostrar. 

Debemos buscar la forma más sencilla, integral y amigable de mostrar nuestros resultados.

• Sencilla porque debe ser fácil de entender
• Integral porque debe contener todos los aspectos y antecedentes necesarios para ser comprensible y amigable. Ya que en muchos casos va a desafiar las creencias y costumbres de nuestros clientes.

Finalmente, es clave lograr establecer vínculos específicos entre los objetivos comerciales de nuestros clientes, con los insights acerca de los usuarios. Puesto que si estos no se vinculan de manera directa, podrían ser desechados o menospreciados. 

Fuentes:

How exactly do you find insights from qualitative user research?, por UX Collective

Analysis, Plus Synthesis: Turning Data into Insights, por UX Matters

What Is Insight? The 5 Principles Of Insight Definition, por Thrive