{"id":6264,"date":"2023-02-19T17:57:27","date_gmt":"2023-02-19T16:57:27","guid":{"rendered":"https:\/\/www.thediar.com\/?p=6264"},"modified":"2023-02-19T17:59:35","modified_gmt":"2023-02-19T16:59:35","slug":"que-tecnica-ux-utilizar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.thediar.com\/es\/blog\/que-tecnica-ux-utilizar\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 t\u00e9cnica de investigaci\u00f3n de la experiencia de usuario utilizar en cada ocasi\u00f3n?"},"content":{"rendered":"

Cuando estamos aprendiendo sobre investigaci\u00f3n de la experiencia de usuario, a menudo tenemos dudas sobre qu\u00e9 m\u00e9todo utilizar en cada ocasi\u00f3n. Hay varias formas de decidirlo, pero sabiendo el tipo de datos necesarios (cuantitativos o cualitativos) y si necesitamos investigar opiniones o comportamientos, podemos tener una idea bastante clara sobre qu\u00e9 tipo de m\u00e9todo utilizar.<\/p>\n

Este esquema de Christian Rohrer<\/a> es una excelente herramienta cuando no tenemos claro que sistema de investigaci\u00f3n UX utilizar.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

\u00bfCuantitativo o cualitativo?<\/h2>\n

Los m\u00e9todos cuantitativos nos dan respuestas num\u00e9ricas: \u00bfCu\u00e1ntos usuarios logran completar la tarea? \u00bfEn cu\u00e1nto tiempo se alcanza el objetivo? \u00bfCu\u00e1nto mejora la conversi\u00f3n?<\/p>\n

Los m\u00e9todos cualitativos persiguen alcanzar \u00abinsights\u00bb: observaciones que ayudan a comprender mejor una situaci\u00f3n. Un ejemplo: en un ecommerce, ten\u00edamos un criterio de ordenaci\u00f3n de productos con \u00abprecios descendentes\u00bb y se descubre que eso a\u00f1ade fricci\u00f3n a los usuarios que no est\u00e1n buscando los productos m\u00e1s caros. Una manera de solucionarlo es cambiar el criterio de ordenaci\u00f3n por \u00abm\u00e1s populares primero\u00bb. Una soluci\u00f3n sencilla, pero sin investigaci\u00f3n cualitativa, no hubi\u00e9ramos reparado en este problema.<\/p>\n

Un an\u00e1lisis de los datos de un m\u00e9todo cuantitativo es un an\u00e1lisis estad\u00edstico; mientras que en los m\u00e9todos cualitativos, el an\u00e1lisis de resultados suele ser m\u00e1s bien una recopilaci\u00f3n de observaciones relevantes. Por esto, los m\u00e9todos cualitativos se usan par responder \u00abporqu\u00e9s\u00bb y los cuantitativos acerca de eficacia, eficiencia, etc<\/p>\n

Actitudes vs comportamientos<\/h2>\n

Es normal no hacer lo que decimos que haremos una vez estamos frente a la situaci\u00f3n que nos imaginabamos.<\/p>\n

Es por esto que necesitamos saber si nuestro m\u00e9todo mide opiniones, comportamientos, o ambas cosas.<\/p>\n

Aunque tradicionalmente los tests de usabilidad miden el comportamiento, el hacer hablar a los usuarios (thinking aloud) nos ayuda a encontrar inconsistencias. Pero las pruebas que miden actitudes (lo que el usuario opina) tambi\u00e9n pueden ser de gran utilidad. Por ejemplo, los card sorting ayudan a comprender c\u00f3mo se clasifican y nombran diferentes elementos puede ser de gran utilidad para organizar men\u00fas de navegaci\u00f3n.<\/p>\n

Por otra parte, los m\u00e9todos completamente centrados en el comportamiento son tremendamente \u00fatiles. Por ejemplo, los tests A\/B, adem\u00e1s de para mejorar la conversi\u00f3n, pueden ser muy \u00fatiles para mejoras de usabilidad.<\/p>\n

Tambi\u00e9n hay m\u00e9todos que pueden sacar resultados en ambas vertientes: Por ejemplo, una observaci\u00f3n de campo puede darnos informaci\u00f3n acerca de lo que dicen las personas objeto del estudio, pero tambi\u00e9n acerca de lo que hacen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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