Investigación cuantitativa vs cualitativa en diseño
Voy a serte sincera. En su momento me costó mucho entender la diferencia entre la investigación cuantitativa y la cualitativa, y cuando usar una o la otra.
Por eso escribo este artículo, también porque a lo largo de los años he mencionado mucho ambos conceptos en los artículos sobre diseño UX y me he dado cuenta de que nunca expliqué las definiciones ni puse ejemplos claros 😅
En este artículo veremos:
- La investigación es crucial
- Investigación cuantitativa: qué es y cuándo usarla
- Investigación cualitativa: qué es y cuándo usarla
- Diferencias entre la investigación cuantitativa y cualitativa
- Apuntes finales
¡Vamos allá!
La investigación es crucial
Hacer una buena investigación es esencial para poder comprender bien las necesidades, deseos y comportamientos de los usuarios.
Y es casi igual de crucial (o incluso más) conocer qué tipos de investigación hay y cuál es el método adecuado para conseguir los resultados que esperas. Generalmente hablamos mucho de técnicas y frameworks, pero pocas veces nos paramos a reflexionar qué es exactamente lo que queremos. Una elección errónea puede afectar negativamente los resultados.
Escribir un buen brief de investigación ayuda a enfocar bien la investigación, pero para ello hay que conocer bien qué es qué.
¿Cómo sabes que un diseño ha ido bien?
Escribiendo este artículo he encontrado un estudio de 2018 de Nielsen Norman en el que enviaron una encuesta a 427 participantes. El objetivo era conocer el estado de la investigación cuantitativa.
Me llamó la atención este dato:
Al parecer, el 18% de los encuestados no sabían evaluar si un diseño había sido exitoso. También había un triple empate entre la investigación cuantitativa, la investigación cualitativa y “los stakeholders están contentos”.
También indican que solo el 24% de los participantes afirmaba evaluar los diseños combinando la investigación cuantitativa y cualitativa.
El estudio tiene ya unos años, pero apuesto a que no habrá cambiado mucho el contexto.
Investigación cuantitativa: qué es y cuándo usarla
La investigación cuantitativa es un método de investigación que utiliza varias metodologías que permiten recolectar y analizar datos númericos para contestar preguntas de investigación y probar hipótesis.
Se suelen necesitar muestras grandes de usuarios y se utilizan métodos como tests A/B, encuestas y cuestionarios (como por ejemplo, la encuesta SUS para medir la usabilidad), análisis de datos (con Google Analytics, por ejemplo), tree test, card sorting, etc.
Teniendo en cuenta los diferentes métodos, seguramente ya habrás podido deducir que la investigación cuantitativa se utiliza para:
- Entender el comportamiento del usuario. Observando métricas podrás ver qué flujos siguen los usuarios al navegar por la web, cómo hacen scroll, a qué hacen clic…
- En pocas palabras: Identificar patrones, tendencias y comportamientos comunes
- Evaluar la usabilidad de una interfaz, observando cuántos usuarios terminan con éxito, qué porcentaje de errores hay y cuánto tiempo necesitan los usuarios para completar una tarea.
- Conocer la satisfacción de los usuarios. Eso suele conseguirse con encuestas tipo NPS y CSAT, que permiten obtener métricas para entender cómo los usuarios perciben un producto o servicio.
Ejemplo de investigación cuantitativa: el panel de control de un banco
Imagina que has diseñado un panel de control para un banco. Allí, los usuarios pueden ver varios datos, como el balance, las últimas transacciones, la evolución de sus finanzas…
Esto es lo que podrías aprender si llevas a cabo algunos de los métodos de investigación cuantitativa que hemos visto más arriba:
- Un test A/B permitiría comparar dos versiones del diseño y aprender cuál funciona mejor
- Observar los datos de Google Analytics o incluso Hotjar, Mixpanel y herramientas propias te permitiría saber cómo los usuarios interactúan con el panel de control, detectar los flujos más habituales, la frecuencia de acceso, las secciones más visitadas, en qué botones hacen más clic, etc.
- Esto, a su vez, también te permitiría hacer un seguimiento de la conversión de las funciones transaccionales (hacer una transferencia, recibir dinero, pagar facturas…) y ver en qué etapas se abandonan
Investigación cualitativa: qué es y cuándo usarla
La investigación cualitativa es un método de investigación que utiliza varias metodologías que permiten comprender los comportamientos, opiniones y motivaciones que hay detrás de las acciones de las personas. En resumen: permiten saber el por qué de algo.
Al contrario que en la investigación cuantitativa, se suelen necesitar muestras pequeñas de usuarios. Se utilizan métodos de investigación como entrevistas a usuarios, focus groups, tests de usabilidad moderados, shadowing, investigación etnográfica, diarios, etc.
Teniendo en cuenta los diferentes métodos, podrás ver fácilmente que la investigación cualitativa se utiliza para:
- Conocer las necesidades de los usuarios. Con la investigación cualitativa podrás identificar de forma más clara las necesidades, los deseos, las emociones, los pain points y los objetivos de los usuarios. Difícilmente podrás identificar esta información observando datos (investigación cuantitativa).
- Observar el entorno. Con métodos como el shadowing y la investigación etnográfica podrás ver y entender mejor cómo tus usuarios interactúan con el producto o servicio, directamente en su entorno natural (y no en situaciones forzadas como los tests de usuarios).
Ejemplo de investigación cualitativa: una landing page de seguros
En este caso, observemos una landing page para un servicio de seguros, en la que los usuarios pueden interactuar con la navegación, conocer más sobre casos concretos, observar datos, etc.
Si llevaras a cabo una investigación cualitativa:
- Podrías entrevistar a usuarios potenciales y actuales para comprender sus necesidades, preocupaciones y expectativas en relación a los seguros.
- Con esta información podrías conocer qué información valoran más, y esto te ayudaría a jerarquizar mejor la información.
- Con un focus group y mediante los diálogos que se generan, podrías obtener información similar a la anterior, pero con perspectivas más diversas que quizás podrían ayudarte a identificar patrones comunes.
- Analizar la competencia y observar cómo son sus landing pages, qué estructuras siguen, qué textos escriben y con qué tono…
4 diferencias entre la investigación cuantitativa y cualitativa
Hay muchos matices, pero estas son las diferencias principales entre ambos tipos de investigación:
- Objetivo. La investigación cuantitativa busca datos medibles y lo más objetivos posibles (para contestar a “cuántos usuarios hacen…”). La investigación cualitativa busca exactamente lo opuesto: entender el por qué con el máximo de detalle posible.
- Enfoque y método. La cuantitativa se centra en los datos y en su análisis y la investigación cualitativa busca comprender a los usuarios desde una perspectiva más
- Amplitud. La cuantitativa busca obtener una visión general que permita identificar patrones y tendencias. La investigación cualitativa busca descubrir comportamientos, emociones y pensamientos, que por definición es una visión mucho más concreta y detallada.
- Tiempo y recursos. La investigación cuantitativa requiere menos tiempo para llevar a cabo el ejercicio y analizar los datos (por ejemplo, las encuestas se envían por correo electrónico y la propia herramienta suele analizar los datos). En cambio, en la cualitativa, necesitaremos siempre más tiempo: es una investigación síncrona, que requiere coordinarse con los usuarios y llevar a cabo el ejercicio y después analizar manualmente los datos (aunque con la inteligencia artificial esto está cambiando).
Apuntes finales
Si llevas a cabo algún tipo de investigación, lo ideal sería combinar la investigación cuantitativa con la investigación cualitativa. De este modo puedes cubrir un espectro muy amplio y conocer tanto el detalle como obtener una visión global, para así tener suficiente información y contexto para tomar decisiones.
Recuerda que ambos tipos de investigación tienen un propósito común: que puedas encontrar patrones en los datos y en lo que dicen y hacen los usuarios para poner a prueba hipótesis y plantear nuevas.
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