X
Loading...
Ei hakutuloksia
Sisältö
Henkilöt
{ page.post_title }
{ page.titteli }
{ page.sahkoposti }
{ page.puhelinnumero }

Datakin kaipaa ihmistä

Kollegani Arto kirjoitti blogissa koneellisesti kerättävän tiedon hyödyntämisestä päätöksenteossa ja tulevaisuuden ennustamisessa. Eri tietolähteiden yhdistäminen ja tiedon muokkaaminen voi antaa aivan uudenlaisia näkökulmia asioihin, joita aikaisemmin on tarkasteltu vain erikseen.

Minulta onkin kysytty, tarvitaanko enää perinteisiä käyttäjäkeskeisen suunnittelun menetelmiä, kuten yksittäisten käyttäjien tarkkailua ja toiminnan havainnointia. Saadaanhan esimerkiksi lokitietoja tarkastelemalla nopeasti faktaa suurten käyttäjämäärien tekemisistä.

Datan pyörittelyn tueksi tarvitaan tulkintaa

Ihmistä kuitenkin tarvitaan tiedon tulkinnassa. Dataa analysoimalla voidaan nähdä, mitä on tapahtunut ja huomata esimerkiksi mikä asiat liittyvät toisiinsa tavalla, jota ihminen ei heti huomaisi. Voidaan löytää uudenlaisia syy-seuraussuhteita. Nopeasti voidaan todeta, että esimerkiksi suurin osa käyttäjistä toimii tietyllä tavalla. Kauan on jo tiedetty, että esimerkiksi kyselyissä käyttäjät saattavat kertoa hyödyntävässä verkkopalvelussa toimintoja, joita ei ole olemassakaan, tai joita he eivät lokitietojen mukaan ole edes kokeilleet.

Kuitenkin, jos halutaan ymmärtää syvällisemmin, miksi jotain tapahtuu, ovat käyttäjätutkimuksen menetelmät paikallaan. Jos havaitun ilmiön takana on ihmisten toiminta, löytyy taustalta todennäköisesti paljon tekijöitä, jotka eivät dataa pyörittelemällä selviä.

Arton ruokaesimerkissä huomattaisiin esimerkiksi, että tietyn tyyppinen yhdistelmä sieniä, mansikoita ja kermavaahtoa ei ole menestys, vaikka ravintoarvoja, mausteita ja raaka-aineita analysoimalla tuotteen pitäisi olla huikea yhdistelmä suolaista ja makeaa. Käyttäjiä haastattelemalla ja tarkkailemalla voidaan huomata olennaisia asioita, jotka liittyvät esimerkiksi ihmisen subjektiiviseen kokemukseen, mieltymyksiin, tuotebrändeihin, mielikuviin, sosiaalisiin suhteisiin tai päivän mielialaan.

Tulevaisuuden data-analytiikka ja perinteisempi käyttäjätutkimus tukevat toisiaan

Tulevaisuudessa data-analytiikan ja perinteisemmän käyttäjätutkimuksen liitto on se, jonka avulla voidaan löytää huikeita uusia ratkaisuja tilanteissa, joissa datan taustalla vaikuttaa myös ihmisten toiminta. Usein käyttäjätutkimuksissa tärkeät ja olennaisimmat löydökset saattavat olla sivulauseessa ohimennen sanottuja asioita, pieniä ärsytyksen aiheita, jotka hidastavat toimintaa, mutta joihin käyttäjät ovat jo tottuneet ja rutinoituneet ja jotka huomataan vain käyttäjien toimintaa seuraamalla. Käyttäjätutkimuksen menetelmät ulottuvat myös tietotekniikkaa laajempiin asioihin: voidaan tarkastella esimerkiksi työpaikan kulttuurin ja fyysisen toimintaympäristön vaikutusta käyttäjän toimintaan.

Käyttäjien toiminnan seuraaminen ja miksi-kysymysten kysyminen on tärkeä osa tulevaisuudenkin menetelmäosaamista. Datan yhdistely ja analysointi auttaa myös meitä ”UX-tyyppejä” löytämään ja ymmärtämään uusia ilmiöitä ja tutkimuskohteita. Siksi Microsoftin Power BI ja muut data-analytiikan työkalut avaavat myös käyttäjäkokemuksen tutkimiseen ihan uudenlaisia mahdollisuuksia. Insinööritieteiden ja ihmistieteiden liitto on entistäkin olennaisempi tulevaisuudessa. Ihminen ja data tarvitsevat toisiaan.

Suvi Melakoski

KIRJOITTANUT

Suvi Melakoski

Director, Marketing and Brand

etunimi.sukunimi@eatech.fi
+358 400 878 256

Suvi Melakoski on ihmistieteitä, markkinointia ja yritysviestintää opiskellut ohjelmistotuotannon diplomi-insinööri. Hänellä on pitkä kokemus sekä kuluttajasovellusten että ammattilaisten käyttöön tarkoitettujen web- ja mobiilipalveluiden kehittämisestä. Suvia innostaa erityisesti selvittää, mitkä kaikki muut tekijät varsinaisen käyttöliittymän lisäksi vaikuttavat käyttäjäkokemukseen. Eatechin markkinointi- ja brändijohtajana Suvi tarkastelee ohjelmistoliiketoimintaa monesta eri näkökulmasta.

Suvi Melakoski