← כל המאמרים בנה הדבר הנכון

5 טעויות מחקר משתמש שמייצרות תוצאות מטעות

מאת צוות FabricLoop  ·  מאי 2026  ·  4 דקות קריאה

יש גרסה של מחקר משתמש זה היא גרוע מאשר לא עשיית מחקר בכל: מחקר זה מייצר בטוח אבל רע מסקנות. כאשר צוות לא מחקר, הם יודע הם עובדים על הנחות. כאשר הם עשיית רע מחקר, הם בטוח הם יש ראיות — והם להפסיק לחזוא.

חמש טעויות למטה הם לא אקזוטי קצוות מקרים. הם הראות ברוב צוותי תוכן, רוב של זמן, בדרכים זה מפתיע קשה לכתע מתוך בתוך.

"המטרה של מחקר משתמש היא לא אשר הגדרות שלך. זה להחליף הגדרות שלך עם ראיות — כולל ראיות שאתה היה רע."

חמש טעויות

טעות
מה זה נראים בתרגול
טעות 1 שאל לגבי hypothetical עתידי התנהגות
צוות שאל "היית השתמש תכונה זה היא X?" משתמשים אומר כן. צוות בנויים זה. אף אחד משתמש זה. אנשים הם optimistic על עתידי selves שלהם והשופטים רע של מה הם בעצם יהיה עשה. תמיד שאל על עבר התנהגות: "אמר לי על הפעם האחרונה אתה היה צורך לטפל עם X."
טעות 2 ראיון משתמשים מי כבר אהבה תוכן
מחקר לוחות מלא עם כוח משתמשים ותומכים יוצר חם, חיובי, שיפור-התמקדות תגובה. מה הם לא יוצר היא תובנה לתוך למה אנשים עזב, למה אנשים לעולם להמיר, או מה תוכן צורך להגיע קטע חדש. דברו לטוש משתמשים ו-non-משתמשים גם — הם לא comfy אבל חיוני.
טעות 3 מוביל שאלות זה אשר קיימת הערות
"איך עוזר היא מצא לוח מקשי חדש?" היא מוביל שאלה. "אמר לי על הפעם האחרונה אתה משתמש לוח מקשי" היא לא. מוביל שאלות יוצר נימוס הסכמה, לא כנה הערכה. חוקר של קשר של השערת דולף לתוך משפט של שאלה, ומשתמשים — להיות socially מודע — עוקב אות.
טעות 4 עצור בכ-"מה" בלי שאל "למה"
משתמש אומר: "אני היית רוצה דרך לעשן רשימה." חוקר הערות "משתמשים רוצה עשן." אבל עשן היא פתרון, לא צורך. מה היא משתמש בעצם מנסה עשה זה עשן היא עוזר עם? תשובה ל-"למה" היא איפה עיצוב תובנה חיים — והוא לעתים קרובות גלוי טוב יותר פתרון מאשר זה משתמש הציע.
טעות 5 ציות איכות מחקר כמו כמותי
"שלוש מתוך חמישה משתמשים אמר הם מצא זה בלבל" היא לא סטטיסטיקה. זה כיווני אות מחמש אנשים. איכות מחקר אומר לך מה והמה; זה לא יכול אומר כמה. הצגה זה עם דיוק מספרי נותן בעלי מניות ביטחון שקר וגם לעתים קרובות עופרת ל-optimizing ל-דבר רע בקנה מידה.

למה אלה טעויות הם כל כך קיימא

רוב מחקר טעויות הם מוטיבציה. צוות כבר יש כיוון הם רוצה בצא — תכונה הם רוצה לבנות, השערת הם בטוח בתוך, בעל מניות הם רוצה אחוז. מחקר הופך טקס ל-legitimise החלטה זה כבר נעשה, לא כן נסיון לבדוק זה.

פתרון היא לא לעשות חוקרים יותר בקפדנות בבידוד. זה להפריד תפקיד של "החלטה מה לבנות" מ-"הפעול מחקר זה מידע זה החלטה." כאשר חוקר היא גם אדם מי הציע תכונה, confirmation bias היא כמעט בלא-להימנע.

נורמה שימושי לפני כל מחקר סאונד, כתוב למטה מה תוצאה היא עלול לגרום לך ל-שינוי זהן שלך. אם אתה לא יכול שם זה, אתה לא עשיית מחקר — אתה עשיית תיאטרון. יכולת ל-אמן falsifying תוצאה היא ההבחנה בין כן-בעצם questionnaire וconfirmation bias עם צעדים נוספים.
על מדגם גודל לבדיקת יעילות, חמישה ל-שמונה משתתפים גלוי רוב של בעיות — diminishing החזרות סט בתוך מהר. עבור בעיה גילוי ראיונות, שנים עשר ל-חמישה עשר היא בדרך כלל מספיק ל-הגיע רוויה. עבור דברים כל אתה רוצה ל-כללי כמותי ל-גדול אוכלוסייה, אתה צורך נכון סקר עם מייצג מדגם — לא עשר ראיונות.
איך FabricLoop תמכה כן-בעצם מחקר משמרת גולמי ראיון הערות, סנתזה, והחלטות בתוך אותו חוט עושה קשה ל-בשקט מחוק לא-נוח ממצאים. מתי ראיות היא נראה לצד החלטה, הצוות יכול לראות אם המסקנה עוקב מתוך מה היה למד — או קדם זה.

10 דברים להביא מן המאמר הזה

  1. מחקר רע הוא גרוע מאשר אין מחקר — זה מייצר ביטחון שקר וצוע קשורים מלחזוא יותר מרחוק.
  2. לעולם לא שאל על hypothetical עתידי התנהגות. שאל על ספציפי עבר התנהגות במקום.
  3. מחקר לוחות של תומכים יוצר חם, שיפור-התמקדות תגובה — לא תובנה לתוך למה אנשים לעזוב או לעולם להמיר.
  4. דברו לטוש משתמשים ו-non-משתמשים. תגובה היא לא comfy וחיוני.
  5. מוביל שאלות יוצר נימוס הסכמה, לא כנה הערכה. צפה ניסוח שלך בזהירות.
  6. כאשר משתמש הציע פתרון ("אני רוצה עשן"), תמיד שאל למה. תשובה בדרך כלל גלוי טוב יותר פתרון.
  7. איכות מחקר אומר לך מה והמה. זה לא יכול אומר כמה. לא הצגה זה עם דיוק מספרי.
  8. רוב מחקר טעויות הם מוטיבציה — החלטה כבר נעשה, ומחקר היא משמש ל-legitimise זה.
  9. להפריד אדם מי הציע תכונות מתוך אדם מי הפעול מחקר זה מעריך אותם.
  10. לפני כל מחקר סאונד, כתוב למטה מה תוצאה היא עלול לגרום לך ל-שינוי זהן שלך. אם אתה לא יכול, אתה לא עשיית מחקר.