TGStat
TGStat
Type to search
Advanced channel search
  • flag English
    Site language
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Sign In
  • Catalog
    Channels and groups catalog Regional compilations Thematic compilations Платные каналы Search for channels
    Add a channel/group
  • Ratings
    Rating of channels Rating of groups Posts rating
    Ratings of brands and people
  • Analytics
  • Search by posts
  • Telegram monitoring
  • Promotion
    Advertising through Yandex Business Advertising in channels through TGStat Agency Advertising on TGStat.ru website
Humanized Design

12 Sep 2017, 16:12

Open in Telegram Share Report

Об иллюзии измерения человеческих предпочтений

1. Инновации связаны с неопределённостью. Поэтому любые обещания определённости привлекают дизайнеров и инноваторов. Одним из таких обещаний является то, что пользовательские предпочтения могут быть измерены надёжным способом. Это не так.

2. Человеческие предпочтения не могут быть измерены по трём причинам:
— наложение цифровой шкалы на объект измерения не делает его измеряемым;
— потребности и предпочтения постоянно меняются и ими легко манипулировать;
— шкала оценки часто нелинейна.

3. Для измерения уровня удовлетворенности клиентов часто используется шкала Лайкерта. Она предполагает равномерное размещение вариантов оценки. Такая шкала часто используется в опросах, где требуется оценить степень удовлетворённости сервисом от 1 до 10 или от «Ужасно» до «Превосходно».

Разница между «Ужасно» и «Плохо» может быть в разы меньше, чем между «Нормально» и «Хорошо». Отношение или мнение человека — это качественные данные, а не количественные. А наложенные на них цифры — это не значения, а лишь обозначения.

4. Врачи не измеряют пульс до и после операции — они следят за ним постоянно в ходе операции. Рабочие на нефтяной скважине постоянно наблюдают за давлением в системе. Фабрики постоянно наблюдают за показателями производственного процесса. Разовые оттиски этих данных не имеют ценности, так как в каждый момент времени на значения влияют много внешних и внутренних факторов.

5. Вспомните, как часто вы изменяли свой заказ в ресторане после заказа друга. Или как отличаются походы в супермаркет на голодный и сытый желудок. Люди очень плохо контролируют изменение своих предпочтений. Это делает их измерение ненадёжным.

6. Норберт Шварц исследовал, что малейшие отличия в формулировке, оформлении или порядке вопросов могут значительно повлиять на полученные ответы. Это случается потому, что люди не имеют устойчивого мнения о том, что им нравится или не нравится. После интерпретации вопроса человек может составить своё мнение на основе воспоминаний или составить отношение на месте, исходя из информации, которая ему доступна в текущем контексте. Исследователи часто рассчитывают на оценку из воспоминаний, но в действительности оценка чаще формируется на месте под влиянием сторонних факторов.

7. Нелинейность человеческих предпочтений заставила Фейсбук добавить варианты эмоциональной оценки постов. Ютюб отказался от пяти звёзд под видео в пользу лайков: пользователи ставили либо «5», либо были безразличны, чтобы ставить оценку. Нетфликс в системе рекомендаций также убил рейтинг со свёздами из-за нерелевантности такой шкалы оценок.

8. Что делать?
1) Моделировать поведение пользователей на основе качественных данных, а затем использовать количественные данные для проверки и доработки этих моделей.
2) Если нужно реализовать систему рейтинга, можно использовать два похода: «нравится / не нравится» или предлагать варианты ответа в виде эмоций.

9. «Хорошие изобретатели и дизайнеры глубоко понимают своих пользователей. Они тратят огромное количество усилий для развития этой интуиции. Они изучают множество пользовательских историй, а не полагаются на усреднённые цифры, полученные в опросах.» — Джефф Безос, 2017

По мотивам: https://jtbd.info/the-illusion-of-measuring-what-customers-want-3672a7892eb
The Illusion of Measuring What Customers Want
Be suspicious of any method that claims to count (quantify) what goes on in someone’s head
👍🏻 8

272 0 1
Catalog
Channels and groups catalog Channels compilations Search for channels Add a channel/group
Ratings
Rating of Telegram channels Rating of Telegram groups Posts rating Ratings of brands and people
API
API statistics Search API of posts API Callback
Our channels
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Read
Академия TGStat Telegram Research 2019 Telegram Research 2021 Telegram Research 2023
Contacts
Справочный центр Support Email Jobs
Miscellaneous
Terms and conditions Privacy policy Public offer
Our bots
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot