Nöropazarlama UX Araştırmalarının Cevaplayamadığı Hangi Sorulara Yanıt Buluyor?

Nöropazarlama UX Araştırmalarının Cevaplayamadığı Hangi Sorulara Yanıt Buluyor?

UX (kullanıcı deneyimi) son zamanlarda ne kadar popüler bir kavram haline geldi, değil mi? Peki onu bu kadar popüler yapan şey ne? Tabii ki deneyimin boyut değiştirmesi, kanalların artması ve farklı kanallarda farklı deneyimler yaşayan kullanıcıları anlama ihtiyacı.

Yalnız ben bu yazıda popüler başka bir kavramdan daha söz edeceğim: “Nöropazarlama.”

Maalesef günümüzde bu iki kavramı bir araya getirerek çözüm üreten çok az şirket bulunuyor. Genelde bir kanal deneyimini iyileştirmede bildiğimiz klasik UX çalışmaları yürütülüyor.

Öncelikle, klasik UX araştırmalarında hangi yöntemler kullanılıyor, kısaca bir göz atalım:

Odak Grup Çalışmaları (Focus Groups): Odak grup çalışmaları, ortalama 6-12 kişilik gruplara, bir araştırmacı tarafından, bir ürün, sistem hakkında önceden belirlenmiş soruların sorulmasıyla gerçekleştirilir.

Bire Bir Görüşmeler (1:1 User Interviews): Bu görüşmelerde araştırmacı kullanıcıyla bire bir konuşur. Ona ürün hakkında sorular sorar, yorumlarını ve görüşlerini not alır.

Anket Çalışmaları: Anketler çok büyük kitlelerle ilgili varsayım yapabilmenizi sağlarlar. Kantitatif araştırma yöntemlerinden biridir.

Kart Gruplama (Card Sorting): Web sitelerinin bilgi mimarisini oluşturmak için kullanılan bir yöntemdir. Kart gruplama çalışması kullanıcılardan cevap değil eylem beklenerek, direkt olarak harekete geçmesi sağlanarak yapıldığı için davranışsal araştırmalara örnek gösterilebilir.

Etnografik Araştırmalar: Kullanıcıyı kendi habitatında gözlemleyerek kültürünü ve davranışlarını analiz eder.

Kullanıcı Gözlem Çalışmaları: Bu çalışmalar laboratuvar ortamında gerçekleştirilir. Katılımcıların davranışları fare hareketleri, göz takibi gibi bazı yöntemlerle takip edilir.

Bu araştırmaların ortak bir noktası bulunuyor: İnsanların sözel/yazılı yanıtlarını ya da davranışlarını referans alması. Ancak bu bilgiler çoğu zaman yanıltıcıdır çünkü insan davranışları değişkendir ve arka planda karmaşık birçok zihinsel sürecin sonucudur. Bu zihinsel süreçleri anlamadan sadece davranışlardan hareketle sonuç çıkarmak bize sadece kişilerin eylemleri hakkında bilgi verir, ilgili davranışa yol açan ana nedenler hakkında bilgi vermez. Diğer yandan, son zamanlarda yapılan nörobilimsel çalışmalar kişilerin sözel ya da yazılı ifadelerinin her zaman gerçeği yansıtmadığını gösteriyor. Bilinçli olarak açıklayamadığımız birçok bilinçaltı ve bilinçdışı süreçler kararlarımıza yön veriyor ve çoğu zaman biz bu kararların farkında olmuyoruz.

Bu bilgiler doğrultusunda, bu kadar hızla değişen dünyada, farklı kanallarda farklı deneyimleri sadece klasik UX araştırmalarına bağlı kalarak açıklamak zor. 20-30 yıl öncesi için farklı konuşuyor olabilirdik ancak günümüz dünyasında deneyimi etkileyen birçok dinamik var. Başta teknoloji üstel hızla ilerliyor. Teknolojiye bağlı olarak tüketicinin bulunduğu kanallar artıyor ve farklılaşıyor. Ve her bir kanaldaki deneyimi anlamak giderek zor bir hâl almaya başlıyor. Bu da bizi tüketiciyi/kullanıcıları daha derinlemesine anlamaya sevk ediyor.

Son zamanlarda nöropazarlamaya olan ilginin artmasının ardında yatan nedenlerden biri de bu.  Klasik yöntemlerle yürütülen çalışmalar her zaman doğru sonuçlar vermiyor. Bu da kimi zaman araştırma bütçelerinin boşa harcanmasına sebep oluyor. Yanlış veriler yanlış stratejilerle sonuçlanıyor.

Klasik araştırma yöntemleriyle elde edemediğimiz soruların cevaplarını nöropazarlama araştırmalarıyla elde etmek mümkün. Peki, bu sorular neler?

Sunduğumuz deneyim kullanıcıda bir motivasyon yaratıyor mu? Motivasyon kullanıcıların harekete geçmesi için ölçümlenmesi gereken en önemli metriktir. Çünkü motivasyon yoksa aksiyon yoktur.

Dikkatten kaçan unsurlar var mı? Bir şeyin motivasyon yaratabilmesi için önce dikkat çekebiliyor olması gerekiyor. Dikkat çekmeyen şeyin harekete geçirmesi beklenemez.

Kullanıcıların harekete geçmesini engelleyen durumlar neler? Sıkıntı tasarımsal unsurlardan mı yoksa içerikten mi kaynaklanıyor, tespit edilebilir.

Verdiğimiz mesajlar yeterince anlaşılıyor mu? Bazen de verilen mesajlar kafa karışıklığı yarattığı için kullanıcılar sayfada kaybolabiliyor ve harekete geçemeyebiliyor. Beyin kolayca işleyemediği bilgiyi göz ardı ediyor. Bilişsel yük metriği bize mesajları optimize edip doğru bir şekilde konumlandırma noktasında yardımcı oluyor.

Kullanıcıların deneyim esnasında yaşadığı duygu ne? Duygunun kendisinin ne olduğu tespit edilebilir. Öfke mi, mutluluk mu, iğrenme mi…? Klasik UX yöntemleri kişilerin hisleriyle ilgili bilgi verebilir, duygularıyla ilgili değil. Hisler bilinçli olarak farkında olduğumuz durumlarken duygular bilinçaltı tarafından işlenen farkındalık dışı durumlardır. Duyguları ve duygunun yoğunluğunun anlaşılması kullanıcı tarafından istenmeyen ya da tam tersi ilgi uyandıran uyaranları tespit etmeye yardımcı olabilir.

UX araştırmalarında bu soruların cevaplarını hangi yöntemlerle verebiliyoruz?

Eye-tracking (Göz İzleme): Aslında son zamanlarda eye-tracking yöntemini UX çalışmalarında duymaya başladık. Eye-tracking bize dikkatle ilgili önemli bilgiler verebiliyor. “Kullanıcıların gözü nereye odaklanıyor, ilgili aksiyonları alabilmek için göz hangi yolu izliyor?” gibi soruların cevabını verebiliyoruz.

Özellikle benim sıkça karşılaştığım sorunlardan biri, dikkatten kaçan unsurlar olduğu için kullanıcıların ilgili aksiyonu alamaması. Yani kullanıcıların harekete geçmek için motivasyonu olsa dahi göremedikleri ve sayfada kayboldukları için ilgili aksiyonu alamayabiliyorlar. Eye-tracking bu unsurları tespit etmemize ve akabinde tasarımı optimize etmemize yardımcı oluyor.

  1. EEG (Elektroensefalogram): EEG cihazlarıyla kullanıcıların beyninden elde ettiğimiz elektriksel sinyallerle saniye saniye duygusal ilgilenim, motivasyon, stres durumları hakkında bilgi edinebiliyoruz.
  2. Facial Coding (Yüz Okuma): Yüz okuma yöntemi ile yüzdeki mikro ifadelerden yola çıkılarak kullanıcının duygu durumunu tespit edebiliyoruz.
  3. Online Yöntemler: Online nöropsikolojik testlerle kullanıcıların tutumları, beklentileri ve isteklerini anlayabiliyoruz. Yine son zamanlarda geliştirilen yapay zeka araçlarıyla dikkatle ilgili bilgiler de edinmek mümkün.

Bu nöropazarlama yöntemleriyle elde ettiğimiz sonuçlar UX araştırmalarında kullanılan klasik yöntemlerin artık işe yaramadığı anlamına gelmez. Sadece tek başına kullanıldığında klasik yöntemler istenilen sonuçlara götürmüyor diyebiliriz. Dolayısıyla bu yöntemleri nöropazarlama araştırmalarının tamamlayıcısı olarak görmek gerekiyor. Geleceğin UX dünyasında kullanıcıları anlama noktasında nöropazarlama yöntemleri olmazsa olmaz bir yere sahip olacak. Bunun farkında olup UX çalışmalarında nöropazarlamadan faydalanan şirketler şimdiden büyük geri dönüşler almaya başladı bile!

https://hbrturkiye.com/blog/noropazarlama-ux-arastirmalarinin-cevaplayamadigi-hangi-sorulara-yanit-buluyor


Gizlilik ve Çerez Politikası