5 errors de recerca d'usuaris que donen resultats enganyosos
← Tots els articles Construeix el que cal

5 errors de recerca d'usuaris que donen resultats enganyosos

Per l'equip de FabricLoop  ·  maig del 2026  ·  4 min de lectura

Hi ha una manera de fer recerca d'usuaris que és pitjor que no fer-ne cap: la que produeix conclusions confiades però errònies. Quan un equip no fa recerca, sap que treballa amb suposicions. Quan en fa de dolenta, creu que té proves i deixa de buscar.

Els cinc errors següents no són casos límit exòtics. Es donen a la majoria d'equips de producte, la major part del temps, i de maneres que sorprenentment costen de detectar des de dins.

«L'objectiu de la recerca d'usuaris no és confirmar la teva intuïció. És substituir la teva intuïció per evidències, incloses les que demostren que t'equivocaves.»

Els cinc errors

Error
Com es presenta a la pràctica
Error 1 Preguntar pel comportament futur hipotètic
L'equip pregunta: «Faries servir una funcionalitat que fes X?». Els usuaris diuen que sí. L'equip la construeix. Ningú no l'utilitza. Les persones són optimistes sobre com seran en el futur i mals jutges de què faran de debò. Pregunta sempre pel comportament passat: «Explica'm l'última vegada que has hagut de gestionar X».
Error 2 Entrevistar usuaris que ja estimen el producte
Els panells de recerca plens d'usuaris avançats i defensors del producte generen comentaris càlids, positius i centrats en la millora. El que no generen és una comprensió de per què la gent se'n va, de per què mai no es va convertir en client o de què necessita el producte per arribar a un segment nou. Parla també amb usuaris que han abandonat i amb persones que no l'han fet servir mai: són incòmodes, però essencials.
Error 3 Preguntes dirigides que confirmen les creences existents
«Quin grau d'utilitat li has trobat al nou tauler?» és una pregunta dirigida. «Explica'm l'última vegada que vas fer servir el tauler» no ho és. Les preguntes dirigides produeixen un acord cortès, no una avaluació sincera. L'afecte de qui investiga per la hipòtesi s'escola en la manera de formular la pregunta, i els usuaris, que són socialment atents, en capten la pista.
Error 4 Quedar-se en el «què» sense preguntar el «per què»
Un usuari diu: «M'agradaria poder filtrar la llista». Qui investiga anota «els usuaris volen filtres». Però el filtre és una solució, no una necessitat. Què està intentant fer realment l'usuari que el filtre li ajudaria a fer? La resposta al «per què» és on resideix el coneixement de disseny, i sovint revela una solució millor que la que va proposar l'usuari.
Error 5 Tractar la recerca qualitativa com si fos quantitativa
«Tres de cada cinc usuaris van dir que ho trobaven confús» no és una estadística. És un senyal orientatiu de cinc persones. La recerca qualitativa t'explica el què i el per què; no pot dir-te quants. Presentar-la amb precisió numèrica dona als interessats una falsa confiança i sovint porta a optimitzar la cosa equivocada a gran escala.

Per què aquests errors són tan persistents

La majoria dels errors de recerca tenen una motivació. L'equip ja té una direcció cap a la qual vol anar (una funcionalitat que vol construir, una hipòtesi en què creu, un interessat a qui vol satisfer). La recerca esdevé un ritual per legitimar una decisió que ja s'ha pres, no un intent genuí de posar-la a prova.

La solució no és fer que qui investiga sigui més rigorós per si sol. És separar el rol de «decidir què es construeix» del d'«executar la recerca que informa aquesta decisió». Quan qui investiga és també la persona que va proposar la funcionalitat, el biaix de confirmació és gairebé inevitable.

Una norma útil Abans de cada sessió de recerca, escriu quin resultat et faria canviar d'opinió. Si no el pots concretar, no estàs fent recerca, estàs fent teatre. Saber enunciar un resultat que refuti la hipòtesi és la diferència entre una indagació genuïna i el biaix de confirmació amb passos addicionals.
Sobre la mida de la mostra En les proves d'usabilitat, de cinc a vuit participants revelen la majoria dels problemes; els rendiments decreixents apareixen de seguida. En les entrevistes de descobriment de problemes, normalment en tenim prou amb dotze a quinze per arribar a la saturació. Per a qualsevol cosa que vulguis generalitzar quantitativament a una població gran, necessites una enquesta ben feta amb una mostra representativa, no deu entrevistes.
Com ajuda FabricLoop a fer una recerca honesta Mantenir en el mateix fil les notes d'entrevista en brut, la síntesi i les decisions fa més difícil descartar en silenci les troballes incòmodes. Quan les evidències són visibles al costat de la decisió, l'equip pot veure si la conclusió es va derivar del que s'havia après o si el va precedir.

10 idees per quedar-se d'aquest article

  1. Una mala recerca és pitjor que cap recerca: genera una falsa confiança i fa que els equips deixin de buscar.
  2. No preguntis mai pel comportament futur hipotètic. Pregunta, en lloc d'això, pel comportament passat concret.
  3. Els panells formats per defensors del producte donen comentaris càlids i centrats en la millora, però no ajuden a entendre per què la gent se'n va o mai no es converteix en client.
  4. Parla amb usuaris que han abandonat i amb persones que no l'han fet servir mai. Els comentaris són incòmodes i essencials.
  5. Les preguntes dirigides produeixen un acord cortès, no una avaluació sincera. Vigila amb cura com formules les preguntes.
  6. Quan un usuari proposa una solució («vull filtres»), pregunta sempre per què. La resposta sol revelar una solució millor.
  7. La recerca qualitativa t'explica el què i el per què. No pot dir-te quants. No la presentis amb precisió numèrica.
  8. La majoria dels errors de recerca tenen una motivació: la decisió ja s'ha pres i la recerca s'utilitza per legitimar-la.
  9. Separa la persona que proposa les funcionalitats de la que fa la recerca que les avalua.
  10. Abans de cada sessió de recerca, escriu quin resultat et faria canviar d'opinió. Si no el pots concretar, no estàs fent recerca.