¿Qué es la investigación UX? Métodos y buenas prácticas

Se habla mucho de la investigación UX. Los diseñadores de todo el mundo cuentan con los investigadores de UX para ver el camino que conduce a un producto de éxito. Pero, ¿cuándo empieza la investigación? ¿Cuándo termina? ¿De qué métodos disponemos?

Dediquemos algo de tiempo a analizar un gran nombre de la industria de la UX que a menudo puede ser malinterpretado. En este post, repasaremos qué es exactamente la investigación UX, qué métodos existen y qué significa todo ello para el diseño final. Por último, también echaremos un vistazo a lo que se necesita para ser un investigador de UX, así como a algunos cursos online que los diseñadores pueden realizar para adquirir más soltura en este aspecto del diseño de UX.

La investigación UX es el proceso de comprender a los usuarios: sus necesidades, comportamientos, motivaciones y puntos de dolor para diseñar mejores productos y experiencias. Ayuda a los equipos a tomar decisiones informadas, reduciendo las conjeturas y garantizando que los productos sean intuitivos, eficientes y fáciles de usar.

Esta investigación tiene lugar en todas las fases del proceso de diseño. Comienza con la exploración inicial, como las entrevistas a los usuarios y el análisis de la competencia, para definir las necesidades de los usuarios. A medida que avanza el proyecto, las pruebas de usabilidad y los estudios de comportamiento ayudan a refinar los diseños. Incluso después del lanzamiento de un producto, la investigación continua garantiza que evolucione basándose en las opiniones reales de los usuarios.

En esencia, la investigación de UX consiste en resolver problemas reales para personas reales. Descubre oportunidades, elimina fricciones y, en última instancia, conduce a productos que los usuarios adoran.

La investigación de la experiencia del usuario no es sólo un paso en el proceso de diseño, es una estrategia empresarial. Las empresas que dan prioridad a la investigación de la UX crean productos que resuenan entre los usuarios, impulsan el compromiso y superan a sus competidores. He aquí por qué la investigación de UX es más importante que nunca:

• El auge de la toma de decisiones basada en datos: Las empresas de hoy no tienen que basarse en conjeturas para tomar decisiones. Los datos hacen el trabajo pesado. La investigación de UX proporciona a los equipos información real sobre cómo utilizan sus productos las personas, ayudándoles a tomar decisiones más inteligentes basadas en el comportamiento real de los usuarios y no en suposiciones.
• IA y aprendizaje automático en la investigación de UX: Con las herramientas potenciadas por la IA, los investigadores pueden ahora analizar grandes cantidades de datos, identificar patrones y predecir el comportamiento de los usuarios. Aunque la tecnología puede mejorar la investigación, la interpretación humana sigue siendo esencial para comprender las emociones, las motivaciones y el contexto.
• Investigación ética de la UX y tendencias de diseño inclusivo: Una buena investigación UX va más allá de la usabilidad, garantiza la accesibilidad, la inclusión y la responsabilidad ética. Desde el diseño para grupos de usuarios diversos hasta el respeto a la privacidad de los datos, la investigación UX moderna se centra en crear experiencias digitales justas e inclusivas.
• Cómo utilizan las empresas la investigación UX para aumentar las tasas de conversión: comprender el comportamiento del usuario conduce a mejores resultados empresariales. La investigación de UX ayuda a las empresas a optimizar los flujos del sitio web, reducir la fricción en los procesos de pago y perfeccionar las experiencias de incorporación. Todo ello repercute directamente en las tasas de conversión y la retención de clientes.

Un investigador de UX es responsable de descubrir las necesidades de los usuarios y traducirlas en ideas prácticas que guíen el diseño del producto. Ayudan a los equipos a tomar decisiones basadas en pruebas, estudiando cómo interactúan los usuarios con los productos e identificando los puntos de dolor.

Responsabilidades clave:

• Realización de entrevistas a usuarios, encuestas y tests de usabilidad
• Analizar datos cualitativos y cuantitativos para encontrar patrones
• Colaborar con diseñadores, jefes de producto y desarrolladores
• Presentar los resultados de la investigación de forma que influyan en las decisiones de diseño
• Garantizar prácticas de investigación éticas e inclusivas

La investigación de la UX adopta diferentes formas, cada una de ellas con un propósito único. Algunos métodos se centran en cifras y tendencias, mientras que otros profundizan en las emociones y motivaciones de los usuarios. Algunos ayudan a los equipos a generar nuevas ideas, mientras que otros prueban y perfeccionan las existentes. He aquí un desglose de los principales tipos de investigación UX y cómo encajan en el proceso de diseño.

Estos dos enfoques ayudan a responder preguntas diferentes sobre los usuarios.

• La investigación cuantitativa gira en torno a los números. Examina grandes conjuntos de datos como resultados de encuestas, mapas de calor y análisis para identificar pautas y tendencias. Ayuda a los equipos a comprender lo que está ocurriendo, como cuántos usuarios abandonan en la caja o con qué frecuencia se utiliza una función.
• La investigación cualitativa se centra en conocimientos más profundos. Incluye métodos como entrevistas y observaciones de los usuarios para comprender por qué se comportan como lo hacen. Este enfoque capta emociones, frustraciones y motivaciones que los números brutos podrían pasar por alto.

Ambos tipos de investigación funcionan mejor juntos: la cuantitativa muestra el panorama general, mientras que la cualitativa ayuda a explicar la historia que hay detrás de los datos.

• La investigación conductual observa lo que hacen realmente los usuarios. Los test de usabilidad, las grabaciones de sesiones y los estudios de seguimiento ocular entran en esta categoría. Ayuda a descubrir problemas de usabilidad y a comprender las interacciones reales de los usuarios.
• La investigación actitudinal se centra en lo que los usuarios dicen que piensan o sienten. Las encuestas, entrevistas y grupos de discusión ayudan a los equipos a recoger opiniones, expectativas y reacciones.

A veces, lo que dicen los usuarios y lo que hacen no coincide. La investigación del comportamiento garantiza que los equipos vean el panorama completo en lugar de confiar sólo en las respuestas autodeclaradas.

La investigación no consiste sólo en testar, también ayuda a generar nuevas ideas.

• La investigación generativa tiene lugar al principio del proceso de diseño. Ayuda a los equipos a explorar las necesidades de los usuarios, descubrir puntos de dolor e identificar oportunidades. Métodos como los estudios de campo, las entrevistas a usuarios y los estudios de diarios ayudan a dar forma a la dirección de un nuevo producto.
• La investigación evaluativa viene después y se centra en refinar los diseños. Los tests de usabilidad, las pruebas A/B y las encuestas ayudan a los equipos a validar las decisiones y mejorar la experiencia del usuario antes del lanzamiento.

Piensa que la investigación generativa prepara el escenario y la investigación evaluativa afina la actuación.

No toda la investigación tiene lugar cara a cara, especialmente tras el cambio al trabajo a distancia y la colaboración digital.

• La investigación en persona ofrece observaciones ricas y en tiempo real. Ver a los usuarios interactuar con un producto en un entorno controlado (como un laboratorio de usabilidad) permite obtener comentarios detallados e indicios del lenguaje corporal.
• La investigación a distancia hace que el test sea más flexible y accesible. Permite a los investigadores llegar a un público más amplio, especialmente a usuarios que se encuentran en distintos lugares. Las pruebas de usabilidad a distancia, los estudios no moderados y las encuestas en línea ayudan a los equipos a recopilar información sin barreras geográficas.

La investigación UX no consiste sólo en recopilar datos, sino en elegir los métodos adecuados para descubrir las necesidades reales de los usuarios y mejorar las decisiones de diseño. El enfoque adecuado depende de la fase del proyecto, del tipo de información que se necesite y de los recursos disponibles.

Algunos métodos de investigación se centran en el comportamiento de los usuarios, otros en sus opiniones. Algunos ayudan a generar ideas, mientras que otros validan soluciones. He aquí un vistazo a los métodos de investigación UX más eficaces y cuándo utilizarlos.

Las pruebas de usuario, uno de los métodos de investigación de UX más valiosos, ayudan a los equipos a ver cómo interactúan las personas con un producto en situaciones reales. Revela problemas de usabilidad, puntos débiles y áreas de mejora.

Cuándo utilizarlo: A lo largo de todo el proceso de diseño, desde los primeros prototipos hasta las optimizaciones posteriores al lanzamiento.

Conclusión clave: Observar a usuarios reales en acción ayuda a los equipos a tomar decisiones de diseño basadas en el comportamiento real, no en suposiciones.

Antes de comprometerse con el desarrollo, los prototipos y wireframes permiten a los equipos probar ideas, perfeccionar los flujos de usuario y validar conceptos.

Cuándo utilizarlo: En las primeras fases del diseño, para explorar la estructura, el diseño y las interacciones.

Conclusión clave: Probar los prototipos con antelación ayuda a detectar los problemas de usabilidad antes de que se conviertan en costosas correcciones.

Hablar directamente con los usuarios proporciona una visión profunda de sus motivaciones, necesidades y frustraciones. Las entrevistas ofrecen información detallada e individualizada, mientras que los grupos de discusión ofrecen debates más amplios sobre las expectativas de los usuarios.

Cuándo utilizarlo Al inicio de un proyecto, para definir las necesidades del usuario y afinar los conceptos.

Conclusión clave: Comprender las perspectivas de los usuarios desde el principio conduce a diseños que se ajustan mejor a las necesidades reales.

Los resultados de la investigación son más eficaces cuando se traducen en herramientas prácticas. Los user persona representan segmentos clave del público, las historias de usuario describen escenarios del mundo real y los casos de uso describen interacciones específicas con un producto.

Cuándo utilizarlo Después de la investigación inicial para alinear a los equipos sobre las necesidades de los usuarios y los objetivos de diseño.

Conclusión clave: Hacer tangibles las ideas de la investigación mantiene a los usuarios en el centro de las decisiones de diseño.

Probar diferentes versiones de un diseño ayuda a determinar qué funciona mejor. El test A/B compara dos variaciones, mientras que el test multivariante examina varios elementos a la vez.

Cuándo utilizarlo Cuando optimices elementos de UI, contenidos o flujos de trabajo en un producto vivo.

Conclusión clave: El test basado en datos ayuda a refinar los hallazgos de la investigación sobre UX para convertirlos en mejoras prácticas del diseño.

Algunos comportamientos y retos de los usuarios sólo surgen con el tiempo. Los estudios de diarios y la investigación longitudinal siguen a los usuarios durante días, semanas o meses para captar las experiencias continuas.

Cuándo utilizarlo: Para productos que implican un compromiso a largo plazo o necesidades cambiantes de los usuarios.

Conclusión clave: Estudiar a los usuarios a lo largo del tiempo revela perspectivas que la investigación a corto plazo podría pasar por alto.

Las herramientas potenciadas por IA pueden analizar grandes conjuntos de datos, identificar patrones y predecir problemas de usabilidad. Aunque la automatización acelera la investigación sobre UX, la interpretación humana sigue siendo esencial.

Cuándo utilizarlo Para investigaciones a gran escala, análisis de tendencias y seguimiento de la usabilidad.

Conclusión clave: La IA puede mejorar la investigación sobre UX, pero debe complementar, no sustituir, el conocimiento humano.

Un buen diseño UX está al servicio de todos. La investigación de la accesibilidad garantiza que los productos sean utilizables por personas de todas las capacidades. Esto incluye testar con tecnologías de asistencia, mejorar el contraste y la legibilidad, y diseñar para diferentes métodos de entrada.

Cuándo utilizarlo: En cada fase del diseño y del test.

Conclusión clave: La investigación UX inclusiva conduce a mejores productos para todos los usuarios, no sólo para unos pocos elegidos.

• Elige el método de investigación UX adecuado: Cada fase del proceso de diseño requiere métodos de investigación diferentes. Las entrevistas y los estudios diarios de las primeras fases descubren las necesidades, mientras que las pruebas de usuario y las pruebas A/B refinan las soluciones.
• Recluta una base de usuarios diversa: Hacer test con un único tipo de usuario puede dar lugar a resultados sesgados. Reclutar participantes de diferentes orígenes, capacidades y patrones de uso conduce a conclusiones más precisas.
• Reducir los sesgos en la investigación: Las preguntas capciosas, la influencia de los observadores y las suposiciones personales pueden sesgar los resultados de la investigación sobre UX. Mantener la neutralidad de la investigación garantiza una visión fiable.
• Sigue las directrices éticas y de privacidad: la transparencia importa. Obtén siempre el consentimiento informado, protege el anonimato del usuario y cumple la GDPR, la CCPA y otras leyes de privacidad de datos.
• Utiliza la IA como soporte, no como sustituto, de la investigación sobre UX: Las herramientas de IA pueden acelerar el análisis, pero el juicio humano es necesario para interpretar los resultados. Utiliza la IA para la detección de patrones y la comprensión a gran escala, pero confía en los investigadores para una comprensión más profunda.
• Combina múltiples fuentes de investigación: Ningún método de investigación de UX por sí solo cuenta toda la historia. La triangulación de datos de distintos métodos, como la combinación de entrevistas cualitativas con tests A/B cuantitativos, permite obtener una visión completa.
• Haz que la investigación sea procesable: La investigación sobre UX debe conducir a mejoras claras del diseño. Sintetizar los resultados en informes concisos, imágenes y recomendaciones ayuda a los equipos de producto a convertir los conocimientos en cambios reales.

Contar con las herramientas adecuadas puede hacer que la investigación de UX sea más eficaz, perspicaz y procesable. Ya estés creando prototipos, realizando tests de usuarios o aprovechando la IA para un análisis más profundo, estas herramientas ayudan a agilizar el proceso.

Justinmind es una completa herramienta de creación de prototipos que permite a los diseñadores crear wireframes interactivos y prototipos de alta fidelidad sin codificar.

Ventajas

• Soporta diseños de alta y baja fidelidad.
• Ofrece una amplia gama de elementos y plantillas de UI.
• Facilita la colaboración con los miembros del equipo.

Desventajas

• Puede tener una curva de aprendizaje para los principiantes.
• El rendimiento puede disminuir con prototipos complejos.

Precios

• Plan gratuito disponible; planes de pago a partir de 19 $/mes.

Adobe XD es una herramienta basada en vectores para diseñar y crear prototipos de experiencias de usuario para aplicaciones web y móviles.

Ventajas

• Integración perfecta con otros productos de Adobe.
• Soporta prototipos de voz y diseño responsivo.
• Actualizaciones periódicas con nuevas funciones.

Desventajas

• Algunas funciones requieren la suscripción a Adobe Creative Cloud.
• Integraciones de terceros limitadas en comparación con la competencia.

Precios

• Plan gratuito disponible; planes de pago a partir de 9,99 $/mes.

Sketch es una herramienta de diseño basada en vectores que se utiliza principalmente para el diseño de UI y UX, y que ofrece sólidas capacidades de prototipado.

Ventajas

• Interfaz intuitiva adaptada a los diseñadores.
• Amplia biblioteca de plugins e integraciones.
• Fuerte soporte comunitario.

Desventajas

• Aplicación exclusiva para Mac.
• Carece de colaboración en tiempo real integrada; requiere plugins.

Precios

• 10 $ por Editor al mes, facturados anualmente.
• O 12 $ por Editor al mes, facturados mensualmente.

Axure RP es una potente herramienta para crear wireframes, prototipos y documentación, adecuada para proyectos complejos.

Ventajas

• Soporta interacciones avanzadas y lógica condicional.
• Ofrece especificaciones detalladas para desarrolladores.
• Adecuado para prototipos complejos y basados en datos.

Desventajas

• Curva de aprendizaje más pronunciada.
• Su precio es más elevado que el de otras herramientas.

Precios

• Plan Pro a 29 $/mes, o plan Equipo a 49 $/mes.

Figma es una herramienta de diseño basada en la nube que permite la colaboración en tiempo real para diseñar interfaces y prototipos.

Ventajas

• Capacidades de colaboración en tiempo real.
• Accesible desde cualquier dispositivo con navegador.
• Amplio ecosistema de plugins.

Desventajas

• Requiere una conexión estable a Internet.
• Las funciones avanzadas pueden requerir una curva de aprendizaje.

Precios

• Plan gratuito disponible; planes de pago a partir de 15 $/editor/mes.

UserTesting es una plataforma que proporciona perspectivas humanas a la carta, permitiendo a las empresas ver y escuchar las experiencias de usuarios reales mientras interactúan con los productos.

Ventajas

• Acceso a un panel de usuarios amplio y diverso.
• Rápida respuesta a los comentarios.
• Soporta tests moderados y no moderados.

Desventajas

• Coste más elevado, que puede no ser adecuado para las pequeñas empresas.
• Personalización limitada en la selección de participantes.

Precios

• Precios personalizados en función de las necesidades de la empresa; contacta con ventas para más detalles.

Lookback es una plataforma de investigación de usuarios que permite a los equipos realizar en directo sesiones de investigación moderadas y no moderadas con usuarios reales.

Ventajas

• Soporta sesiones en directo (moderadas) y autoguiadas (no moderadas).
• Permite la colaboración y la observación en tiempo real.
• Registra las sesiones para su posterior análisis.

Desventajas

• Requiere una conexión estable a Internet para las sesiones en directo.
• Algunos usuarios informan de fallos técnicos ocasionales.

Precios

• Prueba gratuita disponible; los planes de pago empiezan en 25 $/mes.

Maze es una plataforma de test rápido que convierte tus prototipos en información procesable de usuarios reales, ayudando a los equipos a testar y aprender rápidamente.

Ventajas

• Se integra con herramientas de diseño como Figma, Sketch y Adobe XD.
• Proporciona datos cuantitativos con métricas procesables.
• Soporta test no moderados con usuarios reales.

Desventajas

• Opciones de respuesta cualitativa limitadas.
• Algunas funciones avanzadas están bloqueadas tras los planes de nivel superior.

Precios

• Plan gratuito disponible; planes de pago a partir de 99 $/mes.

Hotjar es una completa plataforma de análisis del comportamiento de los usuarios que ofrece herramientas como mapas de calor, grabaciones de sesiones y encuestas para ayudar a comprender cómo interactúan los usuarios con los sitios web.

Ventajas

• Proporciona mapas de calor y grabaciones de sesiones para visualizar las interacciones de los usuarios.
• Ofrece herramientas de respuesta en el momento, como encuestas y sondeos.
• Se integra perfectamente con varias plataformas, aumentando su versatilidad.

Desventajas

• Las funciones se dividen en paquetes separados (Observar, Preguntar, Interactuar), que pueden resultar costosos cuando se combinan.
• Costes elevados para sitios con mucho tráfico.

Precios

• Gratis para siempre con funciones limitadas, o planes a partir de 32 $/mes.

Optimal Workshop es un conjunto de herramientas de investigación de usuarios centradas en mejorar la arquitectura de la información y la usabilidad mediante métodos como la clasificación por tarjetas y el test del árbol.

Ventajas

• Destaca en la investigación de la arquitectura de la información con herramientas específicas.
• Su diseño intuitivo lo hace accesible para investigadores de todos los niveles.
• Proporciona visiones y visualizaciones detalladas para fundamentar las decisiones de diseño.

Desventajas

• Se centra principalmente en la arquitectura de la información, que puede no cubrir todas las necesidades de investigación de UX.
• Algunas funcionalidades avanzadas requieren pagos adicionales.

Precios

• Planes a partir de 107 $/mes.

Uizard es una herramienta de diseño basada en IA que transforma los sketchs dibujados a mano en wireframes y prototipos digitales, agilizando el proceso de diseño.

Ventajas

• Convierte rápidamente sketchs en diseños editables.
• Fácil de usar para diseñadores y no diseñadores.
• Facilita el trabajo en equipo en tiempo real en proyectos de diseño.

Desventajas

• Puede no responder a necesidades de diseño complejas.
• Algunos usuarios pueden necesitar tiempo para adaptarse a sus funcionalidades.

Precios

• Gratuito con funciones básicas, o planes a partir de 12 $.

Looppanel es un asistente de entrevistas UX potenciado por IA que automatiza la transcripción, detecta el sentimiento, destaca los temas clave y genera resúmenes concisos.

Ventajas

• Transcripción y análisis en tiempo real.
• Detección de sentimientos para comprender las emociones de los usuarios.
• Resumen automatizado de las ideas clave.

Desventajas

• Relativamente nuevo en el mercado; puede carecer de algunas funciones avanzadas.
• Los precios no se han hecho públicos.

Precios

• 30 $ al mes (equivalente a 324 $ al año, ofreciendo un mes gratis).

Neurons combina la neurociencia y el aprendizaje automático para ofrecer una visión predictiva del comportamiento del usuario, permitiendo a los diseñadores testar y validar prototipos de forma eficaz.

Ventajas

• IA predictiva para la validación de diseños con un solo clic.
• Mapas de calor generados por IA para identificar las zonas de atención de los usuarios.
• Comparación con las normas del sector.

Desventajas

• Los precios personalizados pueden ser elevados para los equipos pequeños.
• Requiere aprender a interpretar los conocimientos basados en la neurociencia.

Precios

• Precios personalizados según el tamaño del equipo y los requisitos.

MonkeyLearn es una herramienta de análisis de texto basada en IA que ayuda a los investigadores de UX a realizar análisis de sentimientos, extracción de palabras clave y clasificación de temas a partir de las opiniones de los usuarios.

Ventajas

• Modelos de análisis de texto personalizables.
• Procesamiento de datos en tiempo real.
• Integración con diversas fuentes de datos.

Desventajas

• Puede requerir conocimientos técnicos para configurar modelos personalizados.
• Los precios pueden aumentar con grandes volúmenes de datos.

Precios

• Plan gratuito disponible; los planes de pago empiezan en 299 $ al mes.

Dovetail es un repositorio de investigación que utiliza la IA para organizar, etiquetar y analizar datos de UX, facilitando la síntesis y la colaboración eficaces.

Ventajas

• Etiquetado basado en IA para una síntesis de investigación más rápida.
• Herramientas de colaboración para compartir los resultados con los equipos.
• Detección automatizada de temas y palabras clave.

Desventajas

• Los precios pueden ser elevados para los equipos pequeños.
• Algunos usuarios pueden preferir más opciones de personalización.

Precios

• Plan gratuito disponible; los planes de pago empiezan en 29 $ por usuario y mes.

Si quieres introducirte en la investigación UX o mejorar tus conocimientos, el curso adecuado puede marcar una gran diferencia. Tanto si aspiras a un puesto de investigador de UX en una empresa puntera como si sólo quieres perfeccionar tu enfoque de los conocimientos de los usuarios, aprender de expertos del sector puede darte una ventaja.

No hay un único camino para convertirse en investigador de UX. Algunos proceden de la psicología, otros del diseño o de la ciencia de datos. ¿La buena noticia? Hay un montón de cursos y certificaciones adaptados a distintos niveles de experiencia. Desde pruebas prácticas con usuarios hasta el dominio de metodologías de investigación, estos programas pueden ayudarte a construir una base sólida (y a impulsar tu currículum para esos trabajos de investigador UX).

Veamos algunos de los mejores cursos que existen.

El curso de test de usabilidad e investigación de UX se puede encontrar en Udemy. Impartido por Matthew Nuzum, este curso en línea pretende condensar 20 años de experiencia en investigación de UX en una clase que los diseñadores puedan tomar en su tiempo libre. Abarca todo, desde la teoría y los fundamentos de la investigación UX y los distintos métodos, hasta cuestiones prácticas como la redacción de preguntas imparciales.

• Precio: 100 $ (precio completo)

Este curso forma parte de una formación más amplia del Grupo Norman Nielsen. El certificado de UX cubre todos los aspectos principales del diseño y los estudiantes de UX, pero ofrece una opción más centrada para quienes buscan sumergirse en la investigación. En total, el Grupo NN ofrece unos 13 cursos centrados en la investigación UX. Los estudiantes sólo tienen que cursar 5 de los 13 para obtener la especialidad en investigación UX.

• Precio: 3573 $ por persona

Este curso online de investigación UX se puede encontrar en Coursera, una de las plataformas de aprendizaje a distancia más consolidadas que existen. El curso de investigación y creación de prototipos consiste en aprender a cuantificar lo que constituye una buena experiencia de usuario, explorando distintos métodos -con especial atención a la traducción de datos en perspectivas procesables-. Los estudiantes elogian el curso por su atención al detalle, con clases disponibles en muchos idiomas.

• Precio: a partir de 39 $ por suscripción mensual

Impartido por HEC Montreal, este curso de investigación UX se puede encontrar en EdX. El curso se centra en enseñar a los estudiantes a recopilar datos relevantes para el proyecto en cualquier fase de diseño, utilizando la empatía y la estadística para encontrar las mejores soluciones. Una de las mejores cosas de este curso es que, como se ofrece en EdX, cualquiera puede seguirlo gratuitamente. Los que queramos un resultado más visible del curso podemos añadir un certificado oficial de pago.

• Precio: 225 $ el certificado

Nos encanta que este curso tenga una visión más específica de la investigación UX: hacer cosas a gran escala. No es frecuente que los equipos de diseño tengan que manejar grandes cantidades de datos en un enorme estudio de investigación, pero es posible. Los grandes proyectos pueden optar por estudiar a muchos usuarios para crear un producto que no decepcione, y este curso nos ayuda a prepararnos para ello.

En última instancia, hay pocas formas de investigar con muchos participantes. El curso Investigación UX a escala pretende preparar a los alumnos para todo lo relacionado con las encuestas. Desde elegir a los participantes adecuados, redactar las preguntas correctas y analizar los resultados: este curso lo tiene todo.

• Precio: a partir de 39 $ por suscripción mensual

La investigación UX es absolutamente crucial en cualquier proyecto. Tiene el poder de ayudarnos a entender las aguas antes de lanzarnos, dándonos el contexto adecuado. En cada paso del camino, la investigación de UX no es más que una filosofía por la que se rige el equipo de diseño. Se trata de comprender cómo se siente la gente, ver todos los factores en juego y encontrar el camino correcto.

Esperemos que con este post estés más familiarizado con los principales métodos de investigación y estés preparado para afinar cualquier proyecto que se te presente. No olvides nunca que en el juego de la UX, el usuario pone las reglas.