«Распаковка» интервью и юзабилити-тестов: как ускориться, не потеряв в качестве
Продолжаю рубрику лайфхаков для тех, кто общается с пользователями (и не только) и ищет способы оптимизации рабочих процессов и ежедневной рутины. В этой серии поделюсь приемами решения противоречия: как не закапываться в ведение заметок по ходу интервью, но и не тратить уйму времени на пересмотр видеозаписей.
О чем расскажу:
- Заготовки в таблицах или Miro: экономим время на структурировании заметок.
- Хитрая таблица с тайм-кодами: ставим метки и пересматриваем видео точечно, а не целиком.
- Автоматические транскрипты на лету для тех, кто проводит интервью на английском: сервис записывает цитаты, а мы к ним цепляем комментарии.
- Автоматические транскрипты на русском: не идеально, но ускоряют навигацию и поиск важного.
Зачем это все
Когда встречаюсь с пользователями или стейкхолдерами, чтобы найти ответы на исследовательские вопросы, хочу выжать из общения максимум — задать уточняющие вопросы и «раскопать» важные нюансы. А еще хочу не упустить детали и наглядно показать команде связь между фактами и выводами.
Решение «в лоб» для этой задачи — вести подробные заметки прямо по ходу общения, а в идеале — дословно записывать речь респондента и свои наблюдения. Но в таком случае, даже если ты супер-опытный исследователь, отлично знаешь гайд и свеж настолько, чтобы одновременно разговаривать и записывать, ты все же отвлекаешься, теряешь нить разговора, не углубляешься вовремя и не цепляешься за слова респондента. С другой стороны, если совсем не вести заметки, то придется пересматривать записи, и даже если смотреть на скорости x1.5 или x2, это все равно очень долго!
Я использую несколько приемов, которые помогают не закапываться в ведение заметок по ходу интервью и быть в контакте с респондентом, но и не тратить много времени и сил на повторный просмотр записей. Рекомендую попробовать каждый из них и оценить, какие и в каких случаях подходят вам.
Итак, приемы и инструменты
Заготовки для структуры заметок
Сразу после разработки гайда интервью или юзабилити-тестирования, я собираю структуру для ведения заметок в Google Sheets:
или в Miro:
Такой каркас упрощает обработку заметок — по ходу общения записываю цитаты и наблюдения не сплошным текстом, а в соответствующем месте структуры. В результате трачу существенно меньше времени на кластеризацию находок и синтез ответов на исследовательские вопросы.
Заготовку в Miro чаще использую для юзабилити-тестирований:
- Заранее размечаю сценарии или задания и вставляю скриншоты экранов, которые может встретить респондент по ходу тестирования.
- Во время интервью «развешиваю» стикеры с цитатами или наблюдениями рядом с конкретными элементами интерфейса, вызвавшими желание сделать заметку.
- Чтобы разделять респондентов, либо использую цветовое кодирование (каждому респонденту свой цвет), либо выстраиваю стикеры в пространстве (отдельная вертикальная или горизонтальная линия стикеров для каждого респондента).
Таблички — это универсальный инструмент, но предпочитаю использовать их именно для интервью:
- В столбцах — респонденты.
- В строках — базовая информация о респондентах и блоки исследования. Причем структура может быть как очень подробной, вплоть до задаваемых вопросов, так и свободной, когда в строках заданы только темы разговора или проверяемые гипотезы.
- Оставляю свободное пространство для заметок, не попадающих под структуру, — никогда ведь не знаешь, что расскажут или покажут респонденты. Туда же записываю то, что сложно на лету отнести к какому-то вопросу.
Таблица с автоматическими тайм-кодами
Использую хитрую табличку, в которой пишу краткие заметки или вообще ставлю только метку, а в специальной ячейке автоматически проставляется время, прошедшее с начала интервью.
Как это работает:
- Открываем файл, делаем копию файла или отдельный лист для каждого интервью.
- В момент старта видеозаписи делаем первую отметку в столбце «Код» (см. скриншот выше), чтобы запустить отсчет времени.
- По ходу интервью, когда встречаем что-то интересное, ставим метки и пишем кратко суть наблюдения (если успеваем) — каждое наблюдение или цитата в новой строке. По коду табличка понимает, что это за тип наблюдения (столбец А), и ставит метку времени, прошедшего с начала интервью (столбец Е).
- На этапе анализа открываем видеозапись и табличку и, глядя на тайм-коды, перемещаемся по таймлайну и смотрим интересующие отрывки.
В итоге не обязательно писать развернутые комментарии — достаточно оставить «зарубку», что произошло что-то интересное, и на этапе обработки пересматривать видео не полностью, а только фрагменты по тайм-кодам.
Важно:
- Чтобы файлик заработал, нужно разрешить итеративные вычисления. В Google Sheets это делается так: File — Spreadsheet Settings, вкладка «Calculation», Iterative calculation = On, остальные параметры оставить по умолчанию:
- Метки можно настроить под себя, главное перед началом использования отсортировать их по алфавиту.
Сервисы для автоматического транскрибирования и комментариев на лету
Если вы проводите интервью на английском, то эти сервисы — ваши лучшие друзья. Otter.ai, Fireflies.ai умеют превращать речь в текст практически на лету и позволяют прямо по ходу общения оставлять комментарии к дословному транскрипту:
Представьте, что у вас четыре руки, две из которых печатают со скоростью света, а две другие — дирижируют этим оркестром и ставят метки к интересным и важным моментам. Плюс транскрипт связан с записью, вы можете пересмотреть отдельные фрагменты и выгрузить ваши комментарии в связке с цитатами.
Здесь я всплакну и пойду решать задачки из учебника по английскому.
Автоматическая транскрибация на русском
Если ваш рабочий язык — русский, то есть и на этой улице праздник в виде инструментов для автоматического транскрибирования. Не на лету, не так качественно, но всё же.
Эту тему классно раскопал Кирилл Улитин, UX-архитектор в МойОфис — попробовал разные варианты, сравнил стоимость использования и качество распознавания, и написал подробную инструкцию к API Яндекс.Облака. Очень рекомендую попробовать — пользуюсь для проектов с большим количеством интервью.
Статьи Кирилла:
- Сравнение сервисов для автоматизированного распознавания аудиозаписей
- Инструкция по Яндекс.Облаку и редактору транскриптов
И совсем недавно команда UXCrowd (платформа для удаленных немодерируемых тестов) запустила сервис по автоматическому транскрибированию аудио. Ребята починили моменты, которых не хватало при использовании API:
- Можно записывать и подгружать два файла — отдельно с речью интервьюера и с речью респондента. Не знала об этом, но такая возможность есть в Zoom. У файлов общий таймлайн, и в итоге фразы в транскрипте разделяются по спикерам, а не по паузам в речи.
- Не нужно конвертировать исходные файлы в какие-то особые форматы — и видео, и аудио принимаются как есть.
- На платформе можно оставлять комментарии в привязке к цитатам, и результаты можно выгрузить в нескольких форматах, сохранив связь между фактами и их интерпретацией.
Подробнее о сервисе рассказал Вячеслав Степанов, product-менеджер UXCrowd.
В целом, качество транскриптов на русском языке пока оставляет желать лучшего, особенно если условия записи были неидеальными, вы или респондент использовали профессиональный сленг или жаргон, говорили очень быстро или не совсем разборчиво. Но даже черновой транскрипт ускоряет навигацию по тексту, благодаря чему вы можете быстрее собрать важные цитаты и наблюдения.
Это те методы, которые я использую в своей ежедневной практике. Буду рада узнать о ваших приемах, которые ускоряют работу и уменьшают количество рутины. Пишите в комментариях или лично в Facebook :)
