Вам часто приходит заказ на разработку дизайна сайта или приложения с тематикой которых вы почти не знакомы, а входные данные звучат примерно так: «современный и понятный продукт для мужчин и женщин в возрасте от 18 до 80 лет»? При этом, бюджет не подразумевает хоть какое-нибудь исследование пользователей, а убедить заказчика в необходимости анализа аудитории не получается, так как «сроки горят» и «результат нужен вчера». Если такая ситуация вам знакома, то ниже я поделюсь собственным способом сбора данных о пользователях в условиях отсутствия бюджета. Если же вы предпочитаете не работать с такими заказчиками или считаете любое UX-изыскание излишним, то я снимаю шляпу и жму вам руку — в данной статье вы вряд ли найдёте для себя что-то новое.
Когда данных нет
Итак, вы остались с продуктом, о котором ничего не знаете один на один. Что делать и с какой стороны подступиться? Чего хотят пользователи и кто они вообще такие? В такой ситуации на помощь приходит Google Play. Помимо приложений самых разнообразных тематик на этой платформе есть то, что нам нужно — отзывы пользователей. Я не думаю, что вы встретите заказчика с абсолютно инновационным продуктом, аналогов которого нет на рынке, поэтому в большинстве случаев в сторе вы найдёте приложения тематика которых схожа с тематикой вашего проекта. Причём, можно использовать не прямые аналоги, а просто приложения, посвящённые тому же продукту, что и у вашего заказчика.
Поясню на примере. К вам пришёл заказ на разработку магазина с товарами для монтажа и обслуживания дымоходов. Такого приложения в Google Play вы не найдёте, но из подборки стора по поисковому запросу «дымоход» можно выбрать приложения, которыми с высокой долей вероятности будут пользоваться представители целевой аудитории вашего будущего продукта.
Первичный анализ
Теперь, подбираем в качестве референсов несколько приложений, открываем MS Excel, запасаемся кофе и на ближайшие 3-4 часа забываем о дизайне. Сейчас для нас важно просмотреть как можно больше отзывов и постараться распределить рецензентов по следующим критериям: имя (никнейм), пол, оценка приложения (от 1 до 5 звёзд). При желании можно добавить ещё качественные критерии: что нравится и что не нравится в приложении. Может возникнуть вопрос: как же я пойму, какого пола пользователь? На деле это довольно просто определить. В Google Play пользователи нередко оставляют свои настоящие имена. Даже, если вместо имени написано «Пользователь Google» или какой-то никнейм, то по тому, в каком роде о себе говорит рецензент, можно определить его пол (например, пользователь пишет «я была разочарована» или «я приятно удивлён»).
В итоге, перебрав порядка 500 отзывов (не пугайтесь, на деле это быстрее и проще, чем кажется), мы получаем:
- Статистику по гендерному распределению аудитории,
- Распределение оценок в зависимости от пола,
- Качественные данные о том, что нравится/не нравится мужчинам и женщинам.
Здесь надо отметить несколько моментов. Во-первых, чем больше отзывов вы проанализируете, тем качественнее картину получите на выходе. Во-вторых, если вдруг в результате окажется, что процент пользователей, для которых не удалось определить пол, довольно высок (выше 50%), то стоит осторожнее относиться к выходным данным и, возможно, лучше посмотреть статистику другого приложения.
В целом, полученных данных может более чем хватить для формирования первичного представления о будущей аудитории. Однако, из того, что мы собрали в Excel-таблице можно достать ещё кое-что интересное.
Подключаем соцсети
Вы не поверите, но пользователей, оставивших отзывы под именами, похожими на настоящие (например, Василий Васин или Анастасия Анастасьева), довольно легко найти в Вконтаке, Facebook’е или Одноклассниках. Более того, у большинства из них на аватаре стоит тоже фото, которое они использовали в сторе. В итоге, потратив ещё несколько часов можно собрать данные по возрасту, семейному положению, образованию, месту жительства, увлечениям и многим другим аспектам личной жизни пользователей. Безусловно, здесь может встать вопрос нравственности и нарушения личного пространства других людей, но, я надеюсь, что читающие эту статью будут использовать полученные данные только для формирования статистики, а не в корыстных целях.
Да, таким образом у вас вряд ли получится собрать данные о большом количестве рецензентов (хорошо, если из 500 отзывов вы найдёте личную информацию хотя бы 50 человек), но, для лучшего понимания потребителя вашего продукта и формирования персон целевой аудитории, этого будет более чем достаточно.
Итог и подводные камни
В заключении хочу сказать, что описанный выше метод имеет много погрешностей, не является панацеей и ни в коем разе не заменит полноценное UX-исследование (я знаю, отзывы могут быть куплены, а оценки накручены). Однако, он способен дать первое представление о целевой аудитории, а результаты анализа, возможно, заинтересуют заказчика и он поймёт, что изучение пользователей может принести ощутимую пользу.
И да, чтобы в целом судить о корректности полученных данных необходимо провести исследования гендерного, возрастного, географического и других распределений пользователей, посещающих Google Play, а также понять, будет ли наша аудитория использовать будущий продукт на мобильных устройствах или предпочтёт им десктоп. Как видите, для полноценного UX-исследования в описанном выше методе слишком много «белых» пятен, для закрытия которых нужно потратить гораздо больше времени, чем один вечер. Поэтому, оставим этот вопрос людям с бюджетом, временем и штатом специалистов, а сами заварим кофе и откроем Excel-таблицу.
Загрузка...
