UX-исследование: как понять, почему пользователи не делают то, что вам нужно

Человек выбирает товар, доходит до оплаты и… закрывает вкладку. Формально ему ничего не мешает: кнопки на месте, форма работает — команда проверяла всё это не раз. Но почему-то многие пользователи не совершают нужное действие. Можно долго обсуждать, что надо переделать, но эффективнее посмотреть, как люди взаимодействуют с продуктом, и найти проблемные места.

Для этого компании проводят UX-исследования — изучают поведение клиентов, чтобы понять, где у них возникают сложности. В этой статье разберём, как сделать такой анализ, какой метод выбрать и каких ошибок избегать.

Что такое UX-исследование: разбираем на конкретном примере

Допустим, у вас есть интернет-магазин. Вы замечаете, что часть покупателей доходят до выбора доставки, но не заканчивают оформление заказа. Чтобы это исправить, можно поменять страницу — сократить форму, сделать кнопку заметнее или добавить подсказку. Но это будет лишь попытка угадать причину проблемы. Вместо этого лучше провести UX-исследование и узнать, что именно мешает людям выполнить действие.

Если продолжить пример магазина, можно поступить так:

1. Собрать статистику — сколько людей доходит до выбора доставки, какой процент бросает корзину и как ведут себя новые клиенты по сравнению с постоянными. Это позволит оценить масштаб проблемы.
2. Найти причину — пригласить нескольких респондентов и предложить оформить заказ под вашим наблюдением. Так можно наверняка понять причину. Например, окажется, что люди не понимают, когда получат заказ и сколько заплатят, поэтому и откладывают покупку.

В этом и есть отличие UX-исследования от попытки оценить продукт самостоятельно. Дизайнер или маркетолог может посмотреть на страницу и решить, что она выглядит понятно. Но сотрудник в курсе, где находится кнопка, что означает каждый элемент и какой путь предполагается. А пользователь не знает — он действует исходя из своих проблем и ожиданий. Поэтому то, что очевидно команде, не обязательно понятно клиенту.

При этом исследовать можно не только интерфейс сайта. UX касается всего опыта взаимодействия с продуктом: как человек пользуется приложением, оформляет и получает заказ, обращается в поддержку. То есть важно не то, где происходит взаимодействие, а какой пользовательский опыт вы хотите изучить.

Как понять, что пора проводить UX-исследование

Вот несколько сигналов, которые подсказывают, что стоит изучить своих клиентов:

• Конверсия снижается, но причина неясна. Например, посетители стали реже отправлять заявки, хотя трафик и предложение не менялись.
• Люди не замечают нужную функцию. Команда рассчитывала, что клиенты будут пользоваться фильтрами и поиском, но этого не происходит.
• На одном этапе воронки регулярно теряются клиенты. При этом непонятно, что именно заставляет их уходить.
• Пользователи совершают лишние действия. Несколько раз возвращаются на предыдущий экран, открывают одни и те же разделы, долго ищут нужную информацию.
• В поддержку приходят похожие вопросы. Если разные пользователи спрашивают об одном и том же, ответ сложно найти самостоятельно.
• Команда спорит, какой вариант лучше. Например, дизайнер предлагает изменить форму заявки, а маркетолог считает, что проблема вообще не в ней.

Есть и более простой ориентир: вам нужно принять решение, но данных недостаточно. Тогда сначала стоит разобраться с причиной проблемы, и только потом менять что-то в продукте. Иначе можно потратить время на правку, которая не решит проблему.

Количественные методы: что происходит и насколько это распространено

Такой анализ позволяет оценить масштаб проблемы и выяснить, где она возникает. То есть ответить на вопросы: сколько пользователей с ней сталкивается, на каком этапе они уходят и как часто это бывает.

Анализ поведения. Он показывает, как люди взаимодействуют с продуктом: какие действия совершают, какими функциями пользуются, где останавливаются или меняют привычный сценарий. Например, в отчётах веб-аналитики можно посмотреть:

• Данные по воронке — на каком этапе чаще теряются пользователи.
• Карта кликов — какие элементы страницы получают больше нажатий.
• Карта скроллинга — до какой части люди прокручивают страницу.
• Запись сессий — где человек останавливается, возвращается или пытается нажать на неактивный элемент.

Например, магазин обнаружил, что клиенты часто задерживаются на странице корзины. В записи сессии видно: человек несколько раз открывает информацию о доставке, возвращается к товару и снова идёт в корзину. Это уже полезная зацепка для исследования. Можно предположить, что условия непонятны или появляются дополнительные расходы, которых пользователь не ожидал.

Но считать можно не только клики. Если исследуете услугу или внутренний сервис, подключайте и другие источники: сколько заявок оформлено по телефону, как много обращений в поддержку на одну тему, сколько времени у сотрудника занимает задача. Логика остаётся прежней: найти этап, где теряется больше всего людей или времени.

Опрос. Помогает проверить, насколько распространена причина. Например, пользователям, которые оставили товары в корзине, можно задать вопрос: «Что помешало вам оформить заказ?» и предложить несколько вариантов ответа. Если большинство участников выбирает один и тот же вариант, команда получает подтверждение, что проблема массовая. Тогда есть смысл исправлять её как можно быстрее.

A/B-тестирование. Используют, когда проблема найдена и есть гипотеза, которую нужно проверить. Например, исследование показало, что покупатели не понимают условия доставки. Команда делает предположение: если указать срок и стоимость, больше людей завершат заказ. Чтобы проверить эту гипотезу, надо сделать два варианта страницы и показывать одной части пользователей первую, а другой — вторую. После этого посмотреть, какой вариант лучше.

Качественные методы: почему это происходит

Если количественный анализ показывает, где возникает проблема и насколько она распространена, то качественный помогает понять, почему пользователи ведут себя именно так. И для этого есть разные способы сбора данных.

Глубинное интервью. Исследователь задаёт вопросы об опыте, мотивации и ожиданиях. Допустим, есть проблема — сотрудники редко пользуются мобильным приложением для согласования отпусков. На интервью выясняется, что им просто неудобно: нельзя посмотреть график коллег, прежде чем выбрать даты. Поэтому они открывают календарь на компьютере и оформляют заявку по-старинке.

Дневниковое исследование. Подходит, когда пользовательский опыт нельзя изучить за один разговор или тест. В этом случае участники несколько дней или даже недель записывают, что делали с продуктом, с какими проблемами столкнулись, от чего зависели их решения.

Предположим, сервис доставки хочет понять, почему клиенты перестают заказывать через два-три месяца. За один разговор человек вряд ли вспомнит, что именно повлияло: сегодня курьер опоздал, через неделю не было нужного слота, потом пришло непонятное письмо о переносе. Дневник поможет фиксировать мелочи, которые становятся причиной отказа от услуги.

Наблюдение. Здесь исследователь смотрит, как человек пользуется продуктом в работе или повседневной жизни. Например, компания замечает, что менеджеры долго обрабатывают заявки во внутреннем сервисе. Исследователь видит: человек постоянно переключается между CRM, почтой и таблицей, потому что нужная информация разбросана. Значит, проблема не в скорости работы самого сервиса, а в непродуманном процессе.

Юзабилити-тестирование. Клиенту дают конкретную задачу и смотрят, как он её выполняет. К примеру: «Найдите чёрные кроссовки до 10 000 рублей и оформите доставку». Сотрудник компании наблюдает, куда человек нажимает, что ищет, где останавливается, какие вопросы задаёт. Допустим, несколько участников доходят до выбора доставки и спрашивают: «А сколько в итоге будет стоить заказ?» Это означает, что проблема не в доставке как таковой, а в непонятной цене.

В целом, количественные и качественные методы можно сочетать. Например, исследователь сначала изучает записи сессий и находит проблемы, затем делает юзабилити-тест и видит, где пользователи испытывают трудности. После этого проводит интервью и выясняет, почему люди воспринимают интерфейс именно так.

Каких пользователей брать для исследования

Подойдут люди, которые сталкивались с проблемой. Так, когда нужно проанализировать работу внутреннего сервиса, приглашают сотрудников, а если важно оценить процесс выдачи заказа — курьеров, операторов, клиентов компании.

Сколько человек пригласить. Универсального числа нет — у каждого метода свои объёмы выборки. Ниже в таблице собрали ориентировочные цифры.

Для качественных исследований важнее не количество опрошенных, а то, насколько ценные и уникальные данные они предоставляют. К примеру, если у шестого участника те же проблемы, что у предыдущих, можно остановить набор и перейти к анализу. Но нельзя переносить это правило на опросы и A/B-тесты — там размер выборки зависит от количества пользователей, разницы между вариантами и нужной статистической точности.

Ещё важно помнить про сегментацию. Если у вас разные типы клиентов, их нужно анализировать отдельно. К примеру, когда исследуете новый интерфейс, могут понадобиться новые и постоянные пользователи. То же самое касается клиентов — покупатели из В2С и В2В по-разному выбирают продукты и ведут себя на сайте. Поэтому сначала определите, кого вы исследуете и какой опыт должен быть у человека, и только потом решайте, сколько участников понадобится.

Где искать респондентов.

• Среди клиентов — пригласить через email, мессенджеры, звонки или форму на сайте.
• Среди пользователей, которые недавно совершили нужное действие.
• В базе обращений в поддержку.
• Через специальные сервисы: User Interviews, Respondent, TestingTime.

За участие в исследовании обычно предлагают вознаграждение. Для короткого опроса подойдёт скидка или небольшой бонус, для интервью и тестирования — денежная выплата или более ценный подарок. Базовое правило: чем больше времени и усилий требуется, тем существеннее мотивация.

Что делать с результатами анализа

После исследования, скорее всего, обнаружится не одна проблема, а несколько — но не стоит исправлять всё сразу. Сначала нужно сгруппировать наблюдения и отделить факты от предположений. Например:

• Факт: несколько участников перед оплатой возвращались к карточке товара.
• Гипотеза: в корзине не видны важные характеристики.
• Решение: добавить их в блок заказа.

Затем определите, какие проблемы важнее исправить в первую очередь. Здесь можно посмотреть на три вещи: как часто возникает проблема, насколько сильно она мешает пользователю и как влияет на бизнес. Например, если человек не сразу замечает кнопку «Добавить в избранное», это грустно, но не страшно. А если на смартфоне часть пользователей не видит кнопку «Оформить заказ», проблема уже напрямую влияет на конверсию и требует быстрой реакции.

Дальше сформулируйте конкретные изменения и определите метрики анализа. Например:

• Наблюдение: пользователи не понимают стоимости доставки.
• Гипотеза: если показать цену рядом с каждым вариантом, выбрать будет проще.
• Изменение: добавить прайс и срок доставки в карточки.
• Проверка: сравнить конверсию перехода к оплате до и после изменения или провести A/B-тест.

Таким образом выберите несколько важных задач, внесите изменения и посмотрите на поведение пользователей. Если проблема исчезла — всё хорошо. Если нет, значит, причину определили неверно или подобрали неподходящее решение. В таком случае нужно вернуться к результатам исследования и сформулировать другую гипотезу.

Частые ошибки при проведении исследования

Слишком маленькая или неподходящая выборка. Берут одного-двух пользователей и делают вывод обо всех клиентах, или приглашают людей, которые не соответствуют нужной аудитории. Например, если попросить коллег протестировать новую форму, они вряд ли заметят проблему, так как постоянно работают с сайтом. А вот у нового клиента могут возникнуть сложности.

Наводящие вопросы. Иногда исследователь сам подталкивает человека к нужному ответу. К примеру, спрашивает: «Вас остановила высокая стоимость доставки?» Пользователь согласится, и покажется, что гипотеза подтвердилась. Но на деле причина может быть другой. Поэтому лучше задать открытый вопрос: «Почему вы не завершили заказ?» или «Что происходило дальше?».

Смешение роли продавца и исследователя. Когда анализ проводит сотрудник компании, иногда он начинает защищать продукт. Допустим, пользователь говорит, что не понимает назначения поля, а исследователь объясняет: «Чтобы мы могли связаться с вами». Кажется, что проблема решена: человеку всё понятно. Но кто будет это рассказывать остальным пользователям?

UX-исследования: выводы

Такой анализ помогает разобраться с конкретной проблемой: что происходит, почему и как это исправить. Поэтому сначала сформулируйте, что смущает в поведении пользователей, а затем выбирайте подходящий метод по шпаргалке ниже.

Не обязательно проводить большое исследование. Иногда достаточно нескольких интервью или короткого юзабилити-теста, чтобы получить основу для гипотезы. Главное — анализировать не пользователей, а конкретную проблему, которая мешает им выполнить действие.

UX-исследования: частые вопросы маркетологов

Нужно ли проводить его перед каждым изменением?

Если проблема очевидна, достаточно внести изменение и посмотреть на результат. Исследование нужно, когда причина неясна или гипотез несколько, и все выглядят правдоподобно.

Можно ли обойтись без UX-исследователя?

Да. Небольшой анализ проведёт и команда: изучит аналитику и записи сессий, поговорит с клиентами, даст пользователям задания и посмотрит, как они с ними справятся. Специалист пригодится, когда исследование крупное: он подберёт методику и респондентов, составит сценарий и поможет собрать данные.

Можно ли провести UX-исследование только с помощью веб-аналитики?

Да, если нужно понять, где пользователи теряются и насколько массовая проблема. Но она не покажет, что именно их остановило — цена, срок, непонятные условия или другая причина. Для этого нужны качественные методы, например юзабилити-тестирование или интервью.