İçgörü kütüphanesi nedir?
İçgörü kütüphanesi, deneyim araştırmalarında elde edilen verilerin organize edilip sınıflandırılarak derlendiği, tüm araştırma verilerinin kolayca aranabilir olarak depolandığı bir yapıdır. Ürün geliştirme süreçlerinde kullanıcıyı odağına alan kurumlarda, araştırmaların araştırmaların artmasıyla birlikte, bu araştırmalardan edinilen içgörülerin, raporlarda kaybolmaması, sürekli erişilebilir olması, birçok araştırma bulgusunun kümüle olarak değerlendirilebilmesi gibi birçok sebepten ötürü içgörü kütüphanesi kullanımları artmıştır.
Neden önemlidir?
Artık birçok şirket, daha iyi dijital ürünler/servisler geliştirebilmek ve rekabette kullanıcı deneyimi ile öne çıkabilmek için daha çok deneyim araştırması yapmaya başladı. Bu sayede elde ettikleri içgörüler sayesinde kullanıcıların, ürünlerle etkileşimini, bağlamla etkileşimini, ürünün/servisin oturduğu çevreyle ilişkisini daha çok anlamaya başladılar. Bu anlamlar da hem mevcut ürünü daha iyi hale getirebilecek noktaları işaret etti hem de yeni ürün/servislerin ortaya çıkışına hizmet edecek fikirler, stratejiler için a-ha! anları, fırsat noktaları bulmalarını sağladı. Elbette bu çoğalmanın getirdiği yeni zorluklar oluşmaya başladı, akıllardaki ilk soru; edinilen bilgiyi aksiyona dönüşümünü ve yönetimini nasıl daha iyi yaparız?
Araştırma sürecini düşünelim, kullanıcı araştırmaları yapılıp, sonrasında sunulduğunda (genelde sunum veya rapor olarak) etki sağlasa da, çokça önemli bilgi sunulan dosya içerisinde sıkışıp kalabiliyor, ve sadece ilk yapıldığı zaman ve şartlara uygun şekilde ele alınabiliyor. Oysa bazı içgörüler zaman bağımsız kullanıcı algılarını ve davranışlarının sebeplerini açıkladığı için, farklı zamanlarda daha büyük etkiye sahip olabilir. Bunun yanında araştırmacılar sunumun etkisini arttırmak için birçok farklı tool üzerinde farklı formatlarda görselleştirerek daha etkili ve kolay tüketilebilir hale getirmeye çalışıyor. Bu da çok farklı formatta (pdf, word, keynote, powerpoint vs.) araştırma raporları olması anlamına geldiği için, spesifik bilginin birçok dokümanda aratılmasını zorlaştırıyor.
Hangi durumlarda ihtiyaç duyarız?
Kısa cevap; araştırma sayınız artmaya başladığı anda! Daha da gerekçe isterseniz:
Aynı anda birçok araştırma yapılmaya başlandığında ve araştırma çıktıları takip edilmekte zorlandığında
Araştırma hızı arttıkça ve aynı anda birçok konuda araştırma yapılmaya başlandıkça, bu çıktıların birbirine veya ürüne ne kadar etki ettiğini bireysel olarak takip etmek zorlaşmaya başlar. Diğer araştırmacının üzerinde çalıştığı araştırma çıktılarının, sizin eski çalıştığınız araştırma ile konuştuğu noktaları görmemek fırsatları kaçırmaya sebep olur. Aynı zamanda, zaten bilinen bir konuya dair sürekli benzer araştırmalar yapılma riski artar. Örneğin bilimsel araştırmalarda araştırmacılar önce literatürü tarar ve mevcut çalışmaların içeriklerini öğrenir, kendi araştırmalarını bunlar üzerine geliştirir. Bu da aslında bilimin kümülatif gelişmesini sağlar. Benzer şekilde, yapılmış araştırmalardan bilinen içgörü, bulguları alarak yeni araştırma soruları sormak, araştırmalara ayrılan bütçe ve eforun daha etkili kullanılmasını kolaylaştırır.
Nokta atışı olarak bir konuya dair içgörü bulmak gerektiğinde
Araştırma raporlarında, araştırma konusuna dair içgörü ve bulgular bulunur. Fakat spesifik bir noktaya dair çıktılar incelenmek istendiği zaman, drive, dropbox gibi toollarda bu arama sonuçları etkin olarak görünemez. İlgili araştırma sunumları bulunsa bile, dosyalar içerisine girerek bunların tespit edilmesi oldukça zorlaşır. Her birinin farklı bir sistematik, hiyerarşi ve yaklaşımla oluşturulma riski olduğu için (örneğin: bilgilerin belli bir formatta etiketlenmemesi gibi) araştırmacının doğru verilere ulaşması ve bunları birlikte araştırmacıların, proje paydaşlarının veriye erişimini ve içgörüleri temel alan aksiyonların ölçeklenmesini güçleştirir.
Şu an odakta olmayan ama sonradan değerli olabilecek içgörülerin kaybolma riski oluştuğunda
Araştırma raporları ve sunumları, araştırma sonunda ilgili paydaşlara aktarılır. Fakat burada değerlendirici kişilerin, bu bulgu ve içgörülerle ne yapacaklarını karar vermeleri için sanki tek atışlık hakları var gibi görünür. Bu yüzden seçilen bulgu ve içgörülere aksiyon alınırken, aslında o zaman ve şartlar için uygun olmayan fakat kıymetli olan diğer veriler raporlarda kalmaya devam eder. Bir süre sonra ise, uygun şartlar ortaya gelse de raporlarda kaldığı için araştırmacının bireysel hatırlamasından başka bir şansı kalmaz. Ne büyük bir fırsat kaybı!
Tasarımcının kullanıcı verisi odağında tasarım yapabilmesi için
Her zaman aktif tasarım sürecini destekleyecek araştırma yapılamayabilir (elbette yeterli sayıda araştırmacınız yoksa :) ) Çoğunlukla bu gibi durumlarda, tasarımcı araştırmacıya buna dair yapılmış araştırma olup olmadığıyla gelir, araştırmacıdan bu derlemeyi yapıp ona aktarması gerekebilir. Veya bu efor da yoksa, tasarımcının bireysel uzmanlığına göre tasarım yapılabilir. Bunun yerine, tasarımcı eski yapılan araştırmalarda merak ettiklerine dair araştırma çıktılarına kolayca erişebildiği durumda, merak ettiklerine ve belki de daha fazlasına ulaşarak veri odaklı doğru tasarıma daha yaklaşır.
İçgörü kütüphanesinin araştırma sürecine katkısı nedir?
Araştırma ve tasarım sürecini hızlandırır.
Araştırma sorunuzu sorduğunuzda, neyi bilip bilmediğinize daha kolay ulaşarak, araştırma kurgusunu daha kolay yapabilirsiniz. Ayrıca tasarıma içgörülerin daha hızlı ulaştırılmasını sağlar.
Tekrar eden araştırma azalır.
1 yıl önce yapılan araştırma aslında sizin aradığınız objektifleri yanıtlıyor olabilir, bunu gözden kaçırmadan, sürekli araştırma üzerine konularak ilerlenebilir.
Araştırma çıktıları demokratize edilir.
Araştırma çıktıları sadece araştırmacının sıkı sıkıya savunduğu bilgiler olmak yerine demokratize edilerek, ihtiyaç duyan tüm paydaşların erişmesini ve içselleştirmesini sağlar.
Eğer size de çalıştığınız yerde, bu ve buna benzer birçok sorun yaşıyorsanız, içgörü kütüphanesi sizin için de çözüm olabilir!
İçgörü kütüphanesi nasıl kurulur?
Diyelim ki kolları sıvadınız ve içgörü kütüphanesi oluşturmaya karar verdiniz. Burada havalı toolları satın almadan veya tüm verileri bir yere aktarmadan önce, izlemeniz gereken bazı adımlar vardır. Bu aşamaları tamamladıktan sonra tool aşamasına geçilmesini öneririz.
Evet büyük adımı attık ve devasa bilgi yığınıyla başbaşa kaldık. Bu verileri öyle bir şekilde düzenleyip gruplamamız gerekli ki, tüm araştırmacılar yaptıkları araştırmaları bu yapıda kolayca gruplayabilsin. Aynı zamanda tüm araştırma verilerini aynı düzleme getirerek, verilerin birbiri ile doğru konuşabilmesini sağlamak, 2 elmayı birbiriyle toplayabilmek gerekir. Adım adım nasıl kütüphane kurulur bundan bahsedelim.
1- İhtiyacın ve stratejinin tanımlanması
Yukarıda bir kısmını bahsettiğimiz ihtiyaçlar, veya sizin ihtiyacınıza yönelik birçok ihtiyaç daha sizi içgörü kütüphanesini kurma kararına teşvik etmiş olabilir. Bunların tümünü derleyerek, kütüphanenizin amacını, kullanım senaryolarını, başarı kriterlerini tanımlayarak başlayabilirsiniz. Böylece finalde elde edeceğiniz yapı, başta hedeflediğiniz kriterleri ne kadar karşılamış değerlendirebilirsiniz.
2- Yaklaşımların/ Öne çıkan pratiklerin araştırılması
UX araştırmada terminoloji, yaklaşımlar standart değildir, birçok farklı öne çıkan yaklaşım vardır. Bu sebeple sektördeki iyi pratikleri ve önerilen yapıları içselleştirdikten sonra, bazı açıları sizin çalışma yapınıza göre uyumlamanız gerekir.
3- Taksonomi standardına karar verilmesi
Genel olarak araştırma analizi yapıldıktan sonra, birçok anlamlı ifade elde etmiş oluruz. Bu ifadeler, genel olarak bulgu veya içgörü olarak sınıflandırılabilir. İçgörüler, kullanıcının davranışını/motivasyonunu ve buna sebebi de açıklayan, keşfedildiğinde şaşırtıcı ama tanıdık gelen, bizi çözüme ilham eden sonuçlardır. Bulgular ise, kullanıcıların tespit edilen davranışını kanıtlarıyla ifade eden ve gözlemlerden birikerek sonuca varan ifadelerdir. Sadece bu kırılım tek başına yeterli olmamakla birlikte bir giriş noktası olarak kullanılabilir.
(uyarı) Fakat burada bir uyarı yapmamız gerek. Çok detaylı ve mükemmel bir sistem kurmak yerine, öncelikle MVP seviyesinde çalışan bir yapı kurup, denemeye başlayıp, ihtiyaç duyulduğunda iteratif olarak geliştirmek çok daha sağlıklı olur. Tüm araştırma çıktılarını birden elden geçirmek yerine birkaç örneğin bir araya getirilmesi, ve gerçekten ilk aşamada ihtiyaç duyulan taksonominin çıkartılması gerekir. Böylece hem baştan gözünüz korkmaz hem de gerçekten kullanım ihtiyacına göre ürünü şekillendirirsiniz.
Taksonomi yapısı; verilerin mimarisini ifade eder. Hangi verileri ne hiyerarşide tutacağınızı gösterir. Taksonomi standartı için, MVP seviyesinde bir standartlaştırma kararı almak gerekir. Bu da, seçilen tool üzerinde denemelere başlamayı sağlayacaktır. En temelde taksonominizde olması gereken bazı bilgileri belirtebiliriz:
Terminoloji:
Neye bulgu neye içgörü neye gözlem neye fact neye kanıt, neye detay açıklama dediğimizde temelde tüm araştırmacılar olarak el sıkışarak konuya başlayalım. Bunun için mevcut araştırma çıktı örneklerinden birkaç farklı projeden bazı örnek çıktılar üzerinden diyalog kurarak bu kararı içeride alabilirsiniz.
Burada en önemli olan, en anlamlı küçük bilgide el sıkışmak. Genelde bulgu/içgörü seviyesinde olması önerilir. Bu, sizin verinizdeki tekil değer olacak ve aslında yapı bunun üzerine kurulacak. Bu örnekler, sizin içeride kütüphaneyi nasıl kullanacağınızı anlatırken de size oldukça faydalı olacak.
Araştırmayı tanımlayan bilgiler:
Araştırma adı, tarihi, çalışan araştırmacı, içgörü/bulgu tipi, metodoloji gibi, bilgilerdir. Araştırmadan birçok sayıda içgörü elde edileceği için bunları temel seviyede bir hiyerarşiyle sınıflandırmayı sağlar.
Çıktıyı tanımlayan bilgiler
Burası sizin önemli çıktınızı tanımlayan ve en çok haşır neşir olunacak bilgilerdir. Bulgu/içgörünün tanımı, detayı, statüsü. Terminolojide karar verdiğiniz kırılımlar neyse, gözlem kaydı, kanıt verisi de çıktıya bağlanabilir. Böylece daha iyi içselleştirmek için o çıktıya dair kanıtları isteyen araştırmacı tekrar gözden geçirebilir.
Çıktının etkisini ve büyüklüğünü anlamak için, önem derecesi, deneyim seviyesi (olumlu/olumsuz/nötr) eklenebilir.
Çıktının ilişkili olduğu yeri/bağlamı tanımlayan bilgiler
Çıktınızın ait olduğu ürün/servis alanı, platform, sayfa gibi bilgilerdir. Burada şuna dikkat etmek gerekir, spesifik konum veya tanımlayıcı yer ekledikçe doğruluğunun takibi ve veriyi güncel tutmak zorlaşır. Bu sebeple gerekli olan seviyede bir adresleme ile başlayıp, sonra gerektiğinde detayı arttırabilirsiniz. Örneğin mobil uygulama ve mobil web geliştirmesi yapıyorsunuz, bu iki platform ayrımı sizin çıktıları yorumlamak için önemli değilse eklemeye gerek olmayabilir, ihtiyaç duyulduktan sonra eklenmesi sağlıklı olur.
Katılımcı Grubunu Tarif Eden Bilgiler
Hedef kitle, persona, yaş aralığı, cinsiyet gibi; araştırmada hedeflediğiniz kitleyi tarif eden bilgilerdir. Bu da bir üstteki yeri işaretleme konusuna benzer bir riske sahip. Çok fazla detay eklendiği zaman takibi zorlaşabilir, kendi araştırma süreçlerinde kıymetli bulduğunuz ve hali hazırda bulguları yorumlarken sürekli başvurduğunuz kullanıcıya dair bilgiler neyse, sadece onların takibini yapmak yeterli olur başlangıç için.
İlişkili Birimler & Üretim Paydaşları
Burada eğer araştırma çıktısının direkt olarak adreslendiği bir birime ihtiyaç duyuluyorsa, oradaki kırılımlar eklenebilir. Böylece ilgili ekipler kendileri ile alakalı bulgu/içgörüleri filtreleyerek bulabilirler.
4- Araştırma bilgilerinin derlenmesi
Elinizde yapılmış çokça araştırma olabilir. Bunlardan en güncel olanlardan seçim yaparak, hangilerinin kütüphaneyi oluşturmak için örnek olarak seçileceğine karar vermeniz gerekir. Bu inceleme sürecinde, bazı eski araştırmaları, güncelliklerini yitirdiği için hiç eklememe kararı vermeniz de mantıklıdır. Bu değerlendirmeden sonra, elinizde örnek olarak verilerini kullanacağınız araştırma projeleri olmuş olacaktır.
5- Etiketleme yapısının kurulması ve uygulanması
Elinizdeki araştırma çıktılarının tümünü inceleyerek, ne tür etiketleri kullanacağınıza karar vermeniz gerekir. Bunu yaparken, yani araştırma verilerini incelerken, eşzamanlı olarak o bilgileri etiketlemeniz önerilir. Sonra ilerledikçe, geriye dönük olarak hangi etiketlerin birleştirileceğini vs görüp güncelleme yapabilirsiniz. Etiketlerin tek sefer konulup bir daha değiştirilmeyeceği gibi bir durum olmayacağını başta söylememiz gerekir. Etiketler, aslında araştırma kütüphanesinin etkin olarak kullanılabilmesi için, düzenli olarak gözden geçirilip gerektiğinde güncellenmelidir. Bu sebeple en başta, yeterli seviyede bir etiket yapıp sonrasında ideale yaklaştırmanız daha mantıklıdır.
6- Uygun yardımcı aracın seçilmesi
Bu aşamaya baştan karar vererek bir ürün satın almış olabilirsiniz. Fakat ihtiyaçlarınızı daha net belirledikten sonra seçmenizi öneririz. Sektörde sadece bu işe uygun yapılmış Dovetail, Glean.ly, Condens, Enjoy HQ, Userbit gibi ürünler varken, bir yandan da, Notion, Airtable, Excel spreedsheet gibi daha genel kullanıma sahip ürünleri kullanabilirsiniz. Unutmayın, eğer bir tool satın alacaksanız, yukarıdaki adımları yaptıktan sonra, o tool’un deneme süresini kullanarak deneyimleyip artı eksilerini belirleyip karar verebilirsiniz.
7- Kütüphanenin taksonomiye göre oluşturulması
Örnek olarak seçtiğiniz araştırmalardan başlayarak, kurduğunuz taksonomi yapısına uygun olarak verilerinizi derlemeye başlayın. Burada ihtiyaç çıktıkça taksonominizde esneme, değişiklikler yapmanız gerekebilir bu çok normaldir. Örnek araştırmaları derledikten ve taksonomide biraz daha standart bi yapıya karar verdikten sonra, kalan güncel araştırmaları da içeri almanızı öneririz.
8- İçgörü Kütüphanesinin Dolaşıma Sokulması
Kütüphanenizin kabaca 2 kullanım senaryosu ve hedef kitlesi vardır, 1.si buraya araştırma çıktılarını giriş yapacak kişiler, 2.si buradan bilgiler elde etmek için kullanacak kişiler. 1. kitlenin araştırmacılar olduğunu varsayarak, ekipteki araştırmacılara, tanımlanan güncelleme ve bakım standartlarının ilgili ekiplere, paydaşlara aktarılması ve gerekli durumlarda düzenlenecek eğitimlerle soru işaretlerinin giderilmesi gerekir, taksonomi standartlarını, güncelleme ve bakım işlerini ne sıklıkta nasıl yapılacağının eğitimi verilmesi gerekir. Diğer kullanacak kitle için ise, örneğin tasarımcılar, yöneticiler, ürün sahipleri; bu kişilere de bir duyuru vs ile birlikte, içgörü kütüphanesini nasıl kullanabileceklerini, nerede işlerine katkı sağlayacağını belirtecek bir tanıtım yapmak gerekir.
9- İçgörü kütüphanesinin düzenli bakımı
Kütüphane yaşayan bir yer olacağı için, içindeki verilerin etkin kalabilmesi için, ideal olarak “kütüphaneci” rolündeki kişinin bu sistemi yönetmesi beklenir. Eğer spesifik bir rol yoksa, bu işi araştırmacıların üstlenmesi gerekebilir. Genel olarak, içgörü kütüphanesinin güncel tutulması, araştırmacıların ve kullanan kişilerin deneyimlerinin, kullanımındaki kolaylık zorlukların takip edilmesi, taksonomi, etiket yapısının düzgün olarak korunması gibi görevleri olacaktır.
Neler içgörü kütüphanesinde olmak zorunda değil?
İçgörü kütüphanesi kurmaya çalışarak güzel bir adım atmışken, sınırları belirlemek de karar sürecinizi hızlandırmak adına önemli bir yazılı olmayan bilgidir. Araştırma içgörülerinin kütüphanede derlenmesi, aslında ideal araştırma sürecinin önemli bir parçasıdır, fakat bunu sürecinize entegre etmeye çalışırken,sizden veya çevrenizden “araştırmanın veri analizini”, ya da “bulguların takibini” buradan yapma gibi kapsamı genişletecek fikirler gelmeye başlayabilir. Bazı toolar bunları birlikte sağlarken, içgörü kütüphanesi yapmak için zorunlu olmayan bu adımları ayrıca belirtmemizde fayda var. Çünkü yukarıda bahsettiğimiz gibi, bu işi adım adım yapıp size en uygun yapıya zaman içinde getirmek, en baştan tüm araştırma sürecini dönüştürmekten çok daha kolay lokma olacaktır.
Bu girişten sonra, içgörü kütüphanesi içinde ne olmak zorunda değil, en çok akla gelen birkaç konudan bahsedelim.
Analiz içinde olmak zorunda değil
Araştırma analiz süreci, içgörü bulmadan bir önceki adımdır. Analiz için farklı çok fazla metot/tool kullanılabilir. Fakat içgörü depolama toolu içerisinde analiz yapılması için de bir özellik olmasına gerek yoktur. Olmasının avantajı, analiz yaptıktan sonra bunları çok kolay bir şekilde içgörü kütüphanesine çevirmektir. Dezavantajı ise, eğer çok standart olmayan, daha esnek bir analiz süreci yürütüyorsanız, analizi de tool üzerinde gerçekleştirmek sizi kısıtlayabilir. Zorunlu olmadığını düşünerek kararı kendiniz vermelisiniz.
Temin süreci içinde olmak zorunda değil
Araştırmanın başında gerçekleştirdiğimiz temin süreci de içgörü kütüphanesinin bir parçası olmak zorunda değildir. Temin süreçlerini standartlaştırmak başka bir odaktır, elbette yapılması araştırma sürecini hızlandırır fakat direkt olarak içgörü havuzuna bir etkisi yoktur.
Araştırma çıktılarının takibi içinde olmak zorunda değil
Araştırma çıktılarını bulduktan sonra, bunun takibini yapma ve ürüne/servise etki etti mi diye sorgulamak ve takip etmek genelde araştırmacıların duyduğu acı noktalardır. İçgörü kütüphanesinden, bulunan bulgu ve içgörülerin diğer ekiplerdeki uygulama statüsünü takip etmeye çalışmak, kurulan sistemin “araştırma içgörü kütüphanesi” değil de, “araştırma takip sistemi”ne geçirilmesini sağlar. Bu da büyük bir karardır. İçgörü kütüphanesi olarak yola çıkıldığı zaman çıktı takibi eklemek gibi bir zorunluluk hissedilmemelidir. İhtiyaç duyduğunuz durumda bu karar alınmalıdır.
Bu içeriğimizde İçgörü Kütüphanesi’nin ne olduğuna, katabileceği değere, nasıl kurulabileceğine değindik. Sonraki içeriğimizde İçgörü Kütüphanesi kurarken yararlanacağınız örnek bir format ve bu nasıl etkili şekilde kullanabileceğinizi paylaşacağız.
