Estudios de usuarios

Método HUMULU para el análisis de encuestas con usuarios

Como parte de nuestro trabajo con clientes, frecuentemente nos enfrentamos a estudios con usuarios. Estas pruebas las abordamos con diferentes metodologías, dependiendo del rubro, el presupuesto y el tiempo con el que contamos.

Generalmente, tratamos comenzar los estudios con algún método cuantitativo, como las encuestas masivas online. Posteriormente, complementamos con cualitativos, como entrevistas personales o grupales.

Cada uno de estos métodos genera una gran cantidad de datos y el análisis de ellos se presenta como un desafío. Es aquí donde queremos presentar el método HUMULU, desarrollado para bajar la información y orientarla al perfilamiento de arquetipos.

Contexto de Heavy y Light Users

Desde el punto de vista del marketing, existen muchas maneras de definir a los Heavy Users. Puede ser porque gastan más volumen de dinero en el servicio, compran más unidades, tienen más experiencia en el rubro, o consumen de modo constante (Pleshko & Al-Houti, 2012).

Para nuestro fin, que es conocer y perfilar a los usuarios de determinado servicio web, lo que más nos interesa es saber quiénes conocen y navegan con mayor frecuencia.

Generalmente, los estudios centrados en Heavy y Light users crean definiciones transversales, tanto demográficas como psicográficas. El objetivo es perfilar usuarios y consumidores de diversas industrias, como por ejemplo la del vino, la moda o el turismo, como se puede leer en los trabajos de Goldsmith et al. 1998, 1999 y 2000.

Sin embargo, resulta difícil generalizar sobre los usuarios y consumidores, aún si pertenecen a una misma industria. Especialmente cuando hay efectos socioculturales que crean significativas diferencias entre un heavy user de una marca o de otra, o de un país u otro.

Nuestra propuesta consiste en abordar el caso de cada cliente como único y apuntar a conocer a sus usuarios, con sus contextos, necesidades, intereses y preocupaciones.

Método HUMULU en encuestas con usuarios

Cuando realizamos encuestas, por lo general consideramos tres secciones o áreas fundamentales de preguntas:

• Relación con la marca.
• Evaluación del sitio web.
• Información sobre el encuestado.

En esta última, abordamos desde su relación con la tecnología, hasta datos demográficos generales.

La cantidad de preguntas es variable, aunque en general no superan las 20. Aún así, hay una pregunta que nos ha resultado fundamental para el análisis posterior de los resultados y que creemos que es estratégica para el perfilamiento de los usuarios del sitio web, esta es:

¿Con qué frecuencia visita el sitio web?

Todo esto suponiendo que uno de nuestros objetivos en el estudio es conocer a sus diferentes tipos de usuarios.

Las alternativas de respuesta a la pregunta también pueden variar, dependiendo del rubro del sitio que estamos estudiando y de la noción de visitas que tenemos a partir de las métricas del mismo. Sin embargo, suelen ser similares a:

• 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.

Heavy, Medium y Light Users

Es a partir de estas alternativas que luego definimos quiénes corresponden a Heavy, Medium y Light Users del sitio, del siguiente modo:

• Heavy User (HU): Visita con mayor frecuencia el sitio. Dependiendo del caso, responderá “Varias veces al día”, “Una vez al día” o “Varias veces a la semana”.
• Medium Users (MU): Visita con regularidad intermedia. Generalmente responde “Algunas veces al mes” y “Una vez al mes”.
• Light Users (LU): Visita con baja frecuencia el sitio. Suelen seleccionar las alternativas “Pocas veces en el año” o “Casi nunca”.

Así, cuando filtramos las respuestas de la encuesta bajo estos criterios, podemos conocer las diferentes tendencias de cada uno de estos grupos. Generalmente, notamos sorprendentes diferencias entre ellos.

Desde aspectos demográficos como el sexo y el rango de edad predominante para cada tipo de usuario, hasta la evaluación que hacen del sitio web, pueden darnos luces sobre cómo el servicio está comunicando y llegando a las personas.

Esta comparación puede sugerir, además, problemas con la curva de aprendizaje del sitio web y cuándo los Light Users tienen dificultades para encontrar información. También puede demostrar que diferentes públicos tienen mayores o menores expectativas del servicio y distintos niveles de fidelidad hacia él.

Perfilamiento y arquetipos

Al bajar los resultados de la encuesta con este método, respondiendo la pregunta ¿Quiénes son los HUMULUs de este servicio web?, podemos realizar un perfilamiento grueso que nos permite tomar mejores decisiones al momento de contactar a personas para entrevistas.

En estas instancias debemos tratar de ahondar más sobre las características o hallazgos de la primera parte del estudio. También es necesario profundizar sobre historias de los usuarios, casos particulares y emociones hacia los procesos e interacciones con el servicio.

De este modo, la encuesta informa la entrevista y juntas entregan una visión más completa sobre las personas.

Luego de las entrevistas, el perfilamiento inicial suele ser ajustado y complementado con aspectos personales. Estos se transformarán en el principal lineamiento para la creación de las fichas de los arquetipos o personas.

Lo más importante, y donde vemos más potencial en este método, es que permite plantear una estrategia orientada a cada grupo, a partir de la definición de los HUMULUs de cada cliente.

La finalidad de esto es abordar a la mayor cantidad de usuarios. Además, a mediano plazo se busca transformar de light users a heavy users, o pasar de usuarios a consumidores del servicio.

Para finalizar, parece necesario hacer una distinción entre usuarios y consumidores. La industria actual hace una diferencia entre customer experience CX y user experience UX. No todos los usuarios son consumidores, pero en el fondo son dos caras de la misma moneda.

En este contexto, Jon Innes (2013) dice:

Los consumidores son quienes compran tus productos. Sin embargo, tu éxito a largo plazo depende de todos los usuarios y de que las experiencias de uso positivas lleven a crear más usos y, en consecuencia, más compras.