Nhảy đến nội dung
Thông tin
Dịch vụ
  • Số điện thoại

    (+84) 97 531 9889

    (+84) 86 929 1771

  • Email

    infor@beau.vn

  • Văn phòng đại diện

    Tầng 5, 33 Giang Văn Minh, Kim Mã, Ba Đình, Hà Nội

Hãy tránh 10 thành kiến sau khi Nghiên Cứu Người Dùng

27 Th1, 2022 /
UX/UI
hay-tranh-10-thanh-kien-sau-khi-nghien-cuu-nguoi-dung

Những thành kiến về nhận thức đã dần trở nên phổ biến những năm vừa qua, cùng với cách tiếp cận lấy trung tâm là con người, những nguyên tắc này cũng có ích trong thiết kế trải nghiệm cho doanh nghiệp.

Chúng ta thường phụ thuộc nhiều vào các nghiên cứu định lượng và định tính để đưa ra các quyết định lựa chọn sản phẩm hay quyết định về chiến lược kinh doanh sáng suốt, vì thế, rất quan trọng để đảm bảo dữ liệu và phương pháp thu thập dữ liệu sẽ không bị ảnh hưởng bởi các thành kiến nhận thức.

Xem thêm: Làm thế nào để chọn ra phương pháp nghiên cứu người dùng phù hợp

Có gần 200 thành kiến khác nhau, tuy nhiên, khi thực hiện nghiên cứu người dùng, bài viết này sẽ chỉ tập trung vào 10 thành kiến, lí do, ví dụ và cách tránh chúng.

 

Hiệu ứng đóng khung tâm lý (Framing Effect) trong Nghiên cứu người dùng

Đây là một hiệu ứng rất phổ biến và thường xảy ra nhiều lần khi thực hiện nghiên cứu người dùng vì rất khó tránh nếu không để ý tới lời nói và hành động.

Hiệu ứng đóng khung tâm lý, đơn giản vì con người không lựa chọn đơn lẻ bao giờ. Chúng ta đưa ra lựa chọn dựa vào cách thể hiện của những lựa chọn đó. Đơn giản như việc, cùng một lượng đồ ăn, nhưng nếu đặt trên đĩa nhỏ sẽ mang lại cảm giác đầy đặn hơn đĩa lớn. Bản đồ thấu cảm - Empathy Map được thiết kế để tránh những thành kiến này khi luôn thể hiện những gì ta thấy và cảm nhận. 

Ví dụ: Khi bạn trình bày prototypes hoặc khảo sát người dùng về trải nghiệm sử dụng một sản phẩm hoặc dịch vụ, hãy đặt câu hỏi cẩn thận. 

Một câu hỏi dạng “Bạn thích/ghét điều gì khi sử dụng sản phẩm?” có thể dẫn tới việc chỉ chú ý tới mặt tích cực hoặc tiêu cực của sản phẩm (có thể cứ thế đến cuối cuộc phỏng vấn) và dẫn tới những đánh giá mang phần quá tiêu cực/tích cực về sản phẩm.

Một câu hỏi trung lập, không mang tính chỉ dẫn như “Bạn có thể tả lại lần cuối sử dụng sản phẩm không” hoặc “Bạn cảm thấy thế nào khi sử dụng sản phẩm?” có thể mang lại những câu trả lời thẳng thắn và bớt thiên vị hơn.

Thiên kiến xác nhận (Confirmation Bias)

Đây có thể được coi là “siêu phản diện” của những thành kiến, cực kỳ phổ biến và khó khắc phục. Thiên kiến xác nhận được coi là một trong những sai lầm lớn nhất của quá trình nghiên cứu người dùng, và thường được lấy ra làm lí do để sử dụng các tập dữ liệu lớn hơn.

Chúng ta thường có xu hướng thích những dữ liệu xác nhận được những giả thuyết hay niềm tin đã có và loại bỏ những giả thuyết chống lại nó. Đây là một cơ chế bảo vệ đã được hình thành trong quá trình tiến hoá để bảo vệ não bộ khỏi những mối nguy hiểm đe doạ sự tồn tại của con người, chính vì, không dễ để tránh hoàn toàn khỏi thành kiến này.

Ví dụ: Một ví dụ điển hình là khi nghiên cứu, sẽ có câu hỏi rằng “Bạn đã bao giờ thực hiện hành động X qua ứng dụng Y chưa?” và người dùng sẽ trả lời “Luôn luôn”. Người phỏng vấn vui như bắt được vàng, thắc mắc đều đã được khẳng định. Người dùng yêu thích thực hiện hành động đó qua ứng dụng, nhưng thực tế có thể khác xa. 

Khi nhận được một lời khẳng định hoặc phản hồi tích cực cho điều gì đó, hay chú ý check lại qua nhiều cách khác nhau. Tại sao người dùng lại thực hiện hành động đó? Liệu có phải họ không còn lựa chọn nào khác? Tuần trước họ có làm hành động đó không, bao nhiêu lần? Có minh chứng nào chỉ ra họ đã thực sự làm thế, hay câu trả lời chỉ là để làm vui lòng người phỏng vấn?

Cách tốt nhất để tránh thiên kiến xác nhận là vào vai người biện hộ cho những suy nghĩ và giả thuyết một cách nhất quán trong suốt quá trình nghiên cứu người dùng.

 

Định kiến nhận thức muộn (Hindsight bias)

Con người đôi khi có những suy nghĩ không đúng thời điểm. Định kiến nhận thức muộn là minh chứng cho điều đó. 

Để làm chủ sự đồng bộ và trật tự thời gian, ta thường có thiên hướng cố gắng tìm kiếm lí do cho mọi lí do cho mọi sự kiện trong quá khứ mà không thật sự có minh chứng cho việc đó. Hiện tượng này còn được gọi là “Tôi biết mà”.

Xem thêm: Marketing Hiệu Quả Với Customer Insight

Ví dụ: Khi thực hiện nghiên cứu người dùng, ta thường yêu cầu người dùng đào sâu vào những trải nghiệm quá khứ để tìm ví dụ và bằng chứng. Thường thì khi ta tìm hiểu lí do tại sao, ta sẽ nghe thấy những lí do giải thích cho cách đối mặt với khó khăn của họ.

Một người dùng phàn nàn rằng tình hình kinh doanh không ổn vì sự xuất hiện của internet và mọi người thích mua sắm online hơn đến cửa hàng. Nhưng khi đặt câu hỏi rằng vì sao lúc đó cửa hàng không tham gia vào các trang thương mại điện tử, câu trả lời khá bất ngờ “Các trang web chăm sóc khách hàng rất tệ và nếu có thiệt hại sẽ ảnh hưởng tới hình ảnh thương hiệu”. Câu trả lời thể hiện sự mù mờ của người dùng và không thực sự hiểu về cách hoạt động của thương mại điện tử. 

Không thể đổ lỗi cho người dùng khi bịa ra những lí do như vậy, người phỏng vấn cần phải nhận thức được vấn đề của người dùng và liên tục kiểm tra lại các bằng chứng hỗ trợ cho các luận điểm của người dùng. Nghiên cứu không thể đem tới mọi câu trả lời cho mọi khía cạnh, ta cần thừa nhận thực tế thay vì che đậy bằng những lý do sai lầm.

Thành kiến mong đợi xã hội (Social Desirability Bias) trong Nghiên cứu người dùng

“Selfies” là một từ có thể miêu tả thành kiến này. 

Con người là một loài động vật có tập tính xã hội, nghĩa là hành động và lời nói ta thể hiện ra bên ngoài đều được vô thức thể hiện theo cách có thể khiến chúng ta trông đẹp hơn người khác (dù có thực tế hay không). Điều này ăn sâu vào hành vi đến mức đôi khi thậm chí ta coi những người không tuân theo những chuẩn mực này là phản xã hội.
Ví dụ: Thành kiến này xuất hiện khi đang nghiên cứu về chủ đề mang tính xã hội (liên quan đến mạng xã hội, nền tảng trực tuyến, dịch vụ mai mối,v.v…)

Ví dụ: Một người dùng mạng xã hội tuổi trung niên muốn khắc hoạ bản thận là một người có quyền lực và làm chủ gia đình. Họ sẽ không bao giờ đăng bài hay nói gì có thể làm tổn hại hình ảnh đó, và kể cả khi có vấn đề về cách sử dụng và luồng thông tin trên ứng dụng, họ dường như cũng sẽ không phàn nàn gì. Nếu nghiên cứu đủ chuyên nghiệp và sâu sắc, hãy dành công sức để biên soạn lại các câu hỏi khảo sát để thúc đấy các mong muốn xã hội của họ (Ví dụ: Bạn sẽ thay đổi thiết kế app như thế nào để tiện hơn cho bố/mẹ của bạn?”). Điều này có thể có thể cung cấp một số thông tin manh nha về những vấn đề thực sự phiền phức ít khi được nói đến. 

Bẫy chi phí chìm (Sunk Cost Fallacy)

Lại là một định kiến phổ biến khác, có thể dẫn tới thiệt hại không chỉ trong nghiên cứu mà còn trong các lựa chọn lớn hơn trong cuộc đời (hôn nhân/nợ nần/…).

Các quyết định của ta thường bị ảnh hưởng bởi những sự đầu tư về cảm xúc, và càng dành nhiều công sức, càng khó để loại trừ nó trong tương lai. Nói cách khác, càng lấn sâu vào mê cung, càng khó thoát ra. Nếu có lần tiếp theo tự nhủ “chỉ một ly nữa thôi” và kết thúc say mèm, bạn biết phải đổ lỗi cho bẫy tâm lí nào rồi đó.

Khi nghiên cứu, ta có thể dành rất nhiều thời gian để nghiên cứu và thu thập dữ liệu. Qua một khoảng thời gian nhất định, từng đó dữ liệu hoàn toàn có thể biến thành gánh nặng. Ám ảnh quá trình tìm kiếm, ta có thể lạc lối và bỏ lỡ bức tranh tổng thể và điều thật sự cần đạt được cũng như truyền tải. 

Để tránh rơi vào định kiến này, rất quan trọng để cân bằng giữa công sức bỏ ra và phần thưởng đạt được. Hãy chia nhỏ quá trình nghiên cứu và đưa ra quyết định có nên dùng kết quả này không với mỗi phần nghiên cứu. Phương pháp tinh gọn này nhằm giảm thiểu thiên vị, buộc người nghiên cứu phải kiểm tra kết qua một cách khách quan, thay vì bỏ thời gian và nỗ lực để đi đến một kết luận vô ích.

Hiệu ứng Vị trí (Serial Position Effect)

Thường được hình dung như vòng lặp hình chữ U khi xuất hiện những danh sách dài.

Nếu tên bạn bắt đầu bằng chữ M và nằm trong một danh sách xếp theo thứ tự alphabet, dường như tên bạn sẽ không bao giờ được chú ý đến.

Danh sách này diễn tả cơ hội được nhớ lại từ so với vị trí của nó trong một danh sách. Do cách bộ nhớ được xây dựng, ta thường chú ý nhiều hơn tới phần trước và phần sau của một danh sách dài.

Ví dụ:

Trong các tác vụ như phân loại thẻ, hiệu ứng này có thể dẫn tới việc người dùng bỏ qua các yếu tố được xếp ở giữa, cản trợ hiệu quả của khảo sát. Bạn nên chia nghiên cứu theo nhiều phần nhỏ hoặc sắp xếp ngẫu nhiên vài lần để vô hiệu hoá sự sai lệch. Sự thiên bị này cũng có thể len lỏi vào những thứ như to-do-list, đặc biệt với những người có quá nhiều việc để làm. Phân loại là một chiến lược hiệu quả để giải quyết việc này. 

Ảo tưởng minh bạch (The illusion of transparency) khi thực hiện Nghiên cứu người dùng

Một định kiến nguy hiểm có thể dẫn đến sự hiểu nhầm và thông tin sai lệch. 
Nếu đã từng chơi trò đố chữ, bạn hẳn đã biết sự thiên vị này. Chúng ta có xu hướng đánh giá quá cao người khác rằng họ sẽ hiểu những gì chúng ta đang nghĩ/đang cố gắng truyền đạt. 

Ví dụ:
Trong các cuộc phỏng vấn, nhiều người tham gia cố gắng truyền đạt cảm xúc thông qua ngôn ngữ cơ thể và các tín hiệu không lời khác. Ảo tưởng minh bạch khiến họ thực sự khó chịu không biết rằng liệu thông điệp có được truyền tải đúng cách không. 

Quá trình nghiên cứu người dùng cần sử dụng cơ chế khác để tìm hiểu xem liệu ta có bỏ qua một vài khía cạnh không được diễn tả đầy đủ trong các cuộc phỏng vấn. Vì thế, việc phản hồi là rất quan trọng, chỉ cần đơn giản “Từ những gì bạn nói, tôi cảm thấy như thế này, liệu tôi có hiểu sai không”.

Và thường, bạn sẽ vô cùng bất ngờ vì những gì người khác cảm nhận, hoàn toàn khác với những gì bạn nghĩ. 

Thành kiến phân cụm (Clustering Bias)

Có thể dẫn kết quả tích cực/tiêu cực giả trong nhận thức. Thành kiến phân cụm là những gì xảy ra khi ta mô tả một người nào đó đột nhiên có chuỗi may mắn, như một đêm poker toàn thắng hoặc một trận bóng suôn sẻ về mọi mặt. Nhưng đôi khi, với những chuỗi sự kiện ngắn và chỉ đơn giản là ngẫu nhiên, người ta mong đợi rất nhiều vào xác suất tốt, và bao gồm cả những sự kiện rất khó xảy ra. 

Ví dụ: 
Với những phân tích định tính, thật khó tránh khỏi việc nhìn thấy các mẫu có thể (chỉ là ngẫu nhiên) giống nhau. Một cách để tránh rơi vào thành kiến này là phân tích các mẫu và đối sánh thông tin chi tiết theo hướng dữ liệu, hoặc tiến hành nghiên cứu người dùng với các nhóm người dùng đa dạng hơn.

Thành kiến ngầm (Implicit Bias)

Lại là một định kiến khó tránh, và thường được biết đến với cái tên “rập khuôn” trong văn hoá đại chúng.

Đây là những thái độ và khuôn mẫu chúng ta mặc định và liên kết với những người mà chúng ta không hề hay biết. Thành kiến ​​ngầm thực sự rất khó để loại bỏ tận gốc vì nó đã ăn sâu vào ý thức con người từ nhỏ thông qua các phương tiện truyền thông, những người xung quanh và văn hóa đại chúng.

=> Vai trò của Cultural Insight trong phân tích hành vi người tiêu dùng

Ví dụ:

Một trong ví dụ nổi bật nhất về thành kiến ngầm là việc cảnh sát luôn liên kết người da đen với tội ác mà không hề nhận ra mình đang làm điều đó. 

Khi thực hiện nghiên cứu người dùng, ta dễ dàng gặp điều này khi giao tiếp với những nhóm nhân khẩu học mà ta đã có một số định kiến khái quát về họ. Điều này có thể dẫn đến hành vi hơi không cần thiết (như tỏ ra quá lịch sự “kiểu thương hại” với người khuyết tật trong khi họ chỉ cần được đối xử như bình thường).

Hãy viết ra mọi định kiến về người dùng sắp phải gặp cũng như tránh việc hiểu sâu một người quá trước khi nói chuyện với họ.

Nghiên cứu người dùng thường gặp lỗi Quy chụp sai lệch căn bản (Fundamental Attribution Error)

Đó là xu hướng khi con người quá đề cao các đặc điểm cá nhân và bỏ qua các yếu tố tình huống trong việc đánh giá hành vi của người khác. Do quy chụp sai lệch căn bản, chúng ta có xu hướng tin rằng người khác làm điều xấu vì họ là người xấu mà bỏ qua các yếu tố tình huống có thể đóng một vai trò nào đó.

Ví dụ:

Khi tiến hành các bài kiểm tra khả năng sử dụng, bạn nghe thấy một người dùng nói về việc mắc 'sai lầm' khi thực hiện một tác vụ nhất định, hãy chú ý! Đó có thể là manh mối lớn nhất để tạo ra một sản phẩm/trải nghiệm tốt hơn.

Một cách tốt để tránh sai lệch này là cũng bổ sung các cuộc phỏng vấn với các quan sát/bản đồ nhiệt. Họ cung cấp một tài khoản tốt hơn về cách các nhà nghiên cứu sử dụng sản phẩm và loại lỗi mà họ phạm phải do thiết kế kém. Các kỹ sư cũng thường đổ lỗi cho người dùng và hướng dẫn họ cách sử dụng đúng. Các sản phẩm và đường cong học tập của chúng cần được thiết kế theo cách mà ngay cả một người mới bắt đầu cũng có thể chọn được chúng sau một vài lần thử và không cảm thấy tội lỗi khi thất bại.

Tóm lại, đây là 10 thành kiến ​​nên tránh để cải thiện hoạt động nghiên cứu người dùng:

  • Hiệu ứng đóng khung tâm lý - Việc đóng khung các câu hỏi có thể ảnh hưởng đến các câu trả lời
  • Thiên kiến xác nhận - Con người thường có xu hướng chỉ tìm kiếm bằng chứng xác nhận giả thuyết đã có của họ
  • Định kiến nhận thức muộn - Những người luôn tìm ra lý do cho những hành động của họ trong quá khứ
  • Thành kiến mong đợi xã hội - Con người có xu hướng nói theo cách khiến họ trông có vẻ tốt
  • Bẫy chi phí chìm - Con người có xu hướng tiếp tục chịu tổn thất lâu hơn mức họ nên làm
  • Hiệu ứng Vị trí - Con người có xu hướng đánh giá cao các mục ở cuối/đầu danh sách hơn
  • Ảo tưởng minh bạch - Con người có xu hướng đánh giá quá cao mức độ mà người khác biết họ đang nghĩ gì
  • Thành kiến phân cụm - Con người có xu hướng tìm kiếm các mô hình/sự liên kết giữa sự ngẫu nhiên, khi thực sự không có
  • Thành kiến ​​ngầm - Con người có những liên tưởng ngầm về một số nhóm nhất định và hành vi của họ
  • Quy chụp sai lệch cơ bản - Con người có xu hướng quy lỗi cho các đặc điểm bên trong ngay cả khi đó là tình huống/lí do ngoại cảnh gây ra.

Xem thêm các bài viết thú vị về Chiến lược kinh doanh của Beau tại đây.

Bài viết
liên quan

Đăng ký
nhận tin tức.