I dette innlegget går vi gjennom følgende tre punkter:
- Hvorfor du bør investere i Atomic Research
- Steg-for-steg guide som viser hvordan du jobber med Atomic Research
- Neste skritt – Atomic Research i praksis
Fem eksempler på hvorfor du bør investere i Atomic Research
Atomic Research kan beskrives som et bibliotek hvor alle undersøkelsene dine samles. I biblioteket bryter du brukerdataene dine ned i de minste bestanddelene. Det kan være alt fra kvalitativ data, som et sitat fra et brukerintervju, eller kvantitativ data, som statistikk fra en webanalyse. Fra disse bestanddelene bygger du innsikt. Gjennom å benytte dette databiblioteket kan du lage datadrevne hypoteser basert på innsikt om dine brukere, men mer om det senere. Her er fem grunner til at du bør begynne å jobbe med Atomic Research allerede i dag.
1) Datadrevne beslutninger –Idéer formidles noen ganger som kunnskap, noe som kan føre til at en idé fremstår som datadreven. Men ved å strukturere alle idéer og all data så kan du finne tilbake til kjernen som idéene bygger på, dvs. faktisk brukerdata.
2) Søkbart faktabibliotek – Siden all data samles på samme sted, kan du filtrere din research. I stedet for å gå gjennom pdf-filene dine en etter en, så kan du enkelt få frem data ved å bare klikke ctrl+F.
3) Oppdag mønste –Det er lett å fokusere på ett prosjekt eller datapunkt, men med Atomic Research kan du få et fullstendig bilde. Rammeverket inneholder flere ulike datakilder som A/B-tester, heatmaps og polls. Du kan begynne å se mønstre mellom de ulike datakildene.
4) Bryt siloene – Det har fort for å bli slik at kvalitativ data blir hos produkt og at kvantitativ data ikke forlater analyseteamet. Tilnærmingen handler om å gjøre data mer tilgjengelig for hele organisasjonen. Åpent for alle å utforske slik at de faktisk kan basere beslutningene sine på data.
5) Arbeid smidig – Atomic Research bidrar til et iterativt arbeid med kontinuerlig evaluering på hvert trinn. Det er en kontinuerlig innsiktsprosess, som er ment for og deles med resten av organisasjonen og handles på – ikke for å bli glemt bort.
Slik jobber du med Atomic Research (Steg for steg)
Steg 1/5 – Eksperiment (experiment)
Alt starter med et eksperiment – dere vil samle inn data om adferden til brukerne deres. I først del av Atomic Research lister dere opp innsamlingsprosjektene deres. Det kan være brukertest, Google Analytics, spørreundersøkelser eller intervjuer med kundeservice etc.
Vi anbefaler at dere fokuserer på å salme inn både kvalitativ og kvantitativ data ettersom det gir et mer nyansert bilde av virkeligheten.
I eksperiment struktureres undersøkelsene deres, dere ser hva som har blitt gjort og hvorfor. Dette betyr at dere kan jobbe med gjenbruk av kunnskap internt. For eksempel kan til og med den nyansatte vite hva som har blitt gjort og hva dere jobber med i organisasjonen.
Steg 2/5 – Fakta (Facts)
Fakta kalles i Atomic Research for atomer. Det er de dataene som du eller noen andre samler inn om brukernes adferd. Fra et ekseperiment kan man få ett eller flere atomer. Et bestemt atom kan også være en del av flere eksperimenter.
Et atom skal være nøytralt og fritt for tolkning, f.eks. «2 av 3 besøkende på startsiden forlater nettstedet uten å gjøre noe». Atomer er rådata og vi trenger ikke gjøre en analyse av hvorfor noe skjer, men bare vite at det skjer.
Hvorfor lagrer vi atomer? Jo, fordi det er lett at fakta slenges rundt i en organisasjon og endres på. Hvis du husker hviskeleken fra førskolen, så innebærer det at når du som testleder/ analytiker sammenligner opprinnelig data med data som har gått rundt i organisasjonen, så har den endret seg. Dette er en metafor for cumulative error, som betyr at jo mer en beskjed har blitt gjentatt, jo større sjanse er det for at den har blitt endret fra den opprinnelige beskjeden.
La oss spinne videre på eksempelet: «2 av 3 besøkende på startsiden forlater nettstedet uten å gjøre noe». Etter at fakta har blitt spredd i organisasjonen hører du at den har kommet på ville veier, og nå er det i stedet «Alle besøkende på startsiden forlater nettstedet». Da er det bra å kunne henvise til den opprinnelige kilden.
Steg 3/5 – Innsikter (Insights)
Nå er det på tide å analysere. Ved hjelp av atomene våre bygger vi opp innsikter, våre molekyler. Ett eller flere atomer kan kombineres for å skape innsikt.
Et molekyl kan inneholde f.eks. webanalyse «2 av 3 besøkende på startsiden forlater nettstedet uten å gjøre noe» og brukertest: «brukere som besøker siden forstår ikke hvilket produkt bedriften selger»,
I Atomic Research blir triangulering av datakilder en standard. Les mer om triangulering her. Observer at et atom til og med kan motbevise tidligere kunnskap. Dette atomet bør legges inn i innsikten for å motvirke konfirmeringsbias.
Konfirmeringsbias kan oppstå når du har et «hjertespørsmål» eller kanskje har designet noe av flyten i testen. Det betyr at du ikke ser eller hører kritikken fra brukeren, men bare tar til deg rosen. Du bør heller prøve å finne feil som motbeviser nettopp din teori i stedet for å bekrefte den. Denne vitenskapelige metoden kalles å “falsifisere”.
Sitat fra tidligere blogginnlegg.
Steg 4/5 Handling (Action)
Nå har du samlet flere innsikter, hva gjøre dere med dem? Nå er tiden inne for å bli handlekraftig og bygge organismer med molekylene. En organisme er en action, noe du vil gjøre for å fikse innsikten.
I eksempelet fra tidligere: “2 av 3 brukere forlater startsiden og vi ser tilfeller av adferd som tilsier at de har vanskelig for å forstå hvilket produkt bedriften tilbyr». En action kan være ”Vår handling blir en A/B test hvor vi bytter ut bildet av produktet på forsiden med en forklarende video».
I dette tilfellet brukes bare en av innsiktene, men i likhet med molekyler er det mulig å klynge flere innsikter til en organisme.
Steg 5/5 Resultat
Nå er du i gang, du har et strukturert bibliotek bestående av atomer, molekyler og organismer. Men hva skal du gjøre når du har utført en action, hvor havner resultatet da? La oss si at resultatet av det tidligere eksempelet ”Vår handling blir en A/B test hvor vi bytter ut bildet av produktet på forsiden med en forklarende video» var positivt. Da har vi ny lærdom og rådata vi kan legge inn som et atom. Det er dette som gjør Atomic Research iterativt.
Neste skritt – Atomic Research i praksis
I neste blogginnlegg kommer vi til å gi deg et innblikk i hvordan vi på Conversionista! jobber med og har optimalisert Atomic Research. Vi kommer til å gi deg en effektiv måte å strukturere dataene dine på. Noe som er fint med Atomic Research er at du enkelt kan koble det til en allerede eksisterende prosess, og gjøre den enda bedre. Mer om det neste gang.
Husk! Med hjelp av Atomic Research trenger du ikke legge ned blod, svette og tårer for å finne fakta og innsikter i gamle pdf-rapporter.
Happy Researching!
