In vier stappen je interviewresultaten verwerken

Daar zit je dan. Je hebt voor je gebruikersonderzoek klanten geïnterviewd en nu zit je met een hele berg aan data. Wat moet je hier nu mee? Hoe kom je van die hele berg aan data tot een paar scherpe conclusies waar de rest van het team wat mee kan? Dit blogartikel geeft je daar een aantal voorbeelden en handvatten voor.

Er zijn verschillende manieren om van data tot conclusies te komen. Voorbeelden hiervan zijn thematische clustering of coderen. Er is niet per se een goede of foute methode en iedereen ontwikkelt zo zijn eigen werkwijze om interviewdata te verwerken. Het heeft ook alles te maken met het soort interview, je doel van het interview en hoe je het interview hebt gedocumenteerd. Daarnaast zijn er factoren van belang waar je (misschien) geen invloed op hebt, zoals de deadlines die je moet halen.

Thematische analyse

Zelf ben ik geïnspireerd door ‘grounded theory’ die onder andere door de bekende schrijfster Brene Brown gebruikt wordt wanneer zij onderzoek doet. Zij begint een onderzoek met enkel een onderzoeksvraag en geen vooraf gedefinieerde categorieën of framework. De methode die ik in dit artikel bespreek, ligt in het verlengde van de ‘grounded theory’ en is een inductieve methode die ik zelf prettig vind om te gebruiken: de thematische analyse. Het is een methode waarmee je stap voor stap resultaten clustert en thema’s gaat ontdekken, waaruit je een verhaal destilleert. Het fijne is dat je deze methode bijna altijd kan toepassen en dat je met deze methode gestructureerd te werk gaat. In dit artikel zal ik de 4 stappen doorlopen die ik neem om van de berg aan data tot conclusies te komen.

Stap 1: Voorbereiden op gebruikersonderzoek

Als je start met gebruikersonderzoek, grijp je als eerste terug naar het doel van de interviews; bijvoorbeeld het ontdekken van behoeften, het kunnen creëren van persona’s, het verbeteren van je product of misschien de doorontwikkeling ervan. Welke vragen wilde je beantwoord hebben? Wat was je onderzoeksvraag? Die wil je uiteindelijk beantwoorden, maar dat zal niet in één keer lukken. Je zal in stappen moeten gaan convergeren.

Schrijf meteen na een interview alles op wat er in je hoofd zit en wat er in je opkomt. Dit wordt ook wel een ‘braindump’ genoemd. Je kan alvast wat dingen op Post its schrijven. Geef iedere participant bijvoorbeeld een andere kleur Post-it. Dan heb je meteen een goed overzicht per participant. Zelf vind ik het fijn om de braindump meteen na het onderzoek te doen en minimaal één dag later aan de volgende stap te beginnen. Zo kan alles landen en kom je los van je eerste ingevingen en aannames (die niet altijd juist zijn, ‘kill your darlings’ geldt ook bij research).

Stap 2: Inleven in data en doelgroep

In deze stap is het belangrijk dat je jezelf inleeft in de data en de geïnterviewden en het je eigen maakt. Door de interviews op te nemen kan je de interviews altijd nog even terugluisteren. Sommige researchers hebben de tijd om het hele interview woord voor woord te transcriberen, maar in de praktijk hebben de meeste mensen die tijd niet. Ik ook niet! Wat ik vaak doe is de grote lijnen van een interview uitschrijven en interessante quotes opschrijven, terwijl ik het interview (deels en soms versneld) terugluister. Tip: forceer jezelf om kort en bondig te blijven. Kijk naar hoe veel tijd je hebt versus de kwaliteit die je wilt leveren; het blijft altijd een overweging.

Stap 3: Coderen en clusteren

Nadat je stap 2 voor alle interviews hebt gevolgd, ga je alles wat je hebt genoteerd in stap 1 en 2 nog eens langs. Print je aantekeningen uit als je ze digitaal hebt. Pak je pen en markers erbij en probeer per stuk data dat interessant is te bepalen wat voor code er bij zou passen. Een code is een beschrijvende naam die samenvat wat er in een stuk data staat. Zonder interpretatie, voor zover dat mogelijk is. Pak vervolgens het volgende stuk data er bij. Past die ook onder deze code? Zo ja, geef het dezelfde kleur en naam. Zo nee: maak een nieuwe code. Ga zo door tot je alle data langs ben gegaan. Je hebt nu verschillende codes met stukken data die erbij horen.

Voorbeeld

Dit is een quote uit een interview: ‘Ik loop altijd eerst even langs het informatiebord, voordat ik de trein instap.’ Deze quote kan interessant zijn, omdat het iets zegt over je onderzoeksvraag. Hier kan de code (afhankelijk van de onderzoeksvraag) bijvoorbeeld zijn: Informatievoorzieningen. Vaak kort ik de code af om het mezelf makkelijk te maken. In dit geval zou dat IV worden. Deze afkorting zet ik bij alle andere quotes die ik daarna tegenkom waar deze code ook op van toepassing is. Per quote kunnen soms meerdere codes van toepassing zijn. Bijvoorbeeld: ‘Het informatie scherm hangt vrij hoog.’ Hierbij zou weer ‘informatievoorzieningen’ passen, maar ook ‘minpunten’ bijvoorbeeld. Zo krijg je een lijst met alle data die betrekking heeft op informatievoorzieningen en een lijstje met alle minpunten.

Bron: youtube.

Als je door alle data heen bent gegaan, is het een kwestie van schuiven, schuiven, schuiven. Codes kan je weer onderverdelen in categorieën. Neem een stap terug een kijk naar je codes: welke categorieën zie je ontstaan? Wat is een oorzaak en wat een gevolg? Op een gegeven moment zie je interessante clusters, patronen, thema’s, connecties en ideeën ontstaan.

Je weet dat je conclusies goede conclusies zijn als ze een verhaal vertellen. Als je alle resultaten/conclusies langs gaat, moeten ze een coherent verhaal vormen dat je aan iemand zou moeten kunnen vertellen. Het verhaal zou antwoord moeten geven op de onderzoeksvraag. Als je merkt dat er nog gaten in je verhaal zitten en het verhaal de onderzoeksvraag nog niet goed beantwoordt, dan zijn er twee conclusies mogelijk: één, je bent er nog niet, of twee, het probleem is niet uitgevraagd/naar voren gekomen tijdens de interviews.  Afhankelijk van de oorzaak en hoe belangrijk de missende informatie is, blijf je doorgraven of kan je de opdrachtgever de aanbeveling geven om een vervolgonderzoek uit te voeren.

Stap 4: Onderzoeksconclusies presentabel maken

De laatste stap is: de conclusies van je onderzoek presentabel maken. Je wilt niet dat je onderzoek ergens in een laatje komt te liggen en dat niemand er meer naar kijkt. Je wilt de klant of stakeholder laten inzien hoe waardevol het is om naar je gebruiker te luisteren. Daarvoor is het belangrijk om goed te bedenken wie je stakeholders zijn en aan wie je de resultaten gaat presenteren. Willen zij liever tekst of beeld? Eerlijk is eerlijk; rapporten worden niet gelezen. Gelukkig zijn er genoeg andere manier om ervoor te zorgen dat je onderzoeksresultaten binnenkomen. Je kan de onderzoeksresultaten in een poster gieten of presenteren aan de hand van korte filmpjes van je participanten. Het voordeel van een poster is dat deze kan blijven hangen bij je stakeholders (letterlijk) en dat collega’s die er langs lopen meteen wat meekrijgen over het onderzoek. Het voordeel van video’s is dat visuele informatie mensen langer bij blijft en dat mensen zo echt de klant zien spreken en niet de onderzoeker die namens de gebruiker spreek. Het is belangrijk om een presentatievorm kiezen die past bij het verhaal dat je wilt vertellen en bij de klant die er naar gaat luisteren.

UX research analyseren: een kwestie van doen

In vogelvlucht zijn we door de vier stappen heen gelopen: voorbereiden, inleven, coderen en clusteren, en presentabel maken. Als je al deze stappen gevolgd hebt, zijn alle resultaten verwerkt en teruggekoppeld aan je klant. Hoe vaker je het doet, hoe handiger je er in zal worden. Iedereen ontwikkelt zo zijn eigen manieren zoals gezegd en al doende leert men. Zie het verwerken van je resultaten als een leuke puzzel en als de ultieme manier om de gebruiker te leren kennen, je opdrachtgever de waarde van interviews laten inzien en zich in te leven in de klant.