UX DAY 1 : UX Researcher
📍 UX DAY 1: UX Researcher
Today we start from the cornerstone of UX work.
Is to "really understand the user."
In an age when AI helps think, summarize and organize ideas faster,
But AI also replaces designers with Foundation tight, not easy.
Because UX Research isn't just about finding information.
But it is to ask, listen, observe and understand the reasons behind human behavior that AI cannot understand as much as "UX humans."
AI helps us work faster.
But a tight basis will allow us to use AI on the right track.
Day 1 Passed Very Intensive UXUI Model 49
Thank you to everyone who really studied and practiced. 🔥
.
👉 Reservation / Inquiry
FB PAGE: https://m.me/uxuistudio9
.
# uxuistudio # uxdesign # uidesign # Graphicdesign # uxui# uxuiworkshop # uxworkshop # uiworkshop
# Because we understand what newbies want
ถ้าให้ตอบแบบสั้น ๆ จากประสบการณ์เรียน/ทำเวิร์กช็อป UX มา “UX Researcher” คือคนที่ช่วยทีมออกแบบและทีมโปรดักต์ “เข้าใจผู้ใช้จริง ๆ” ก่อนตัดสินใจทำฟีเจอร์ ปรับหน้าจอ หรือแก้ปัญหาในสินค้า/บริการค่ะ ไม่ใช่แค่หาข้อมูลจากกูเกิล แต่คือการตั้งคำถามให้ถูก ฟังให้เป็น และตีความพฤติกรรมมนุษย์ให้ทีมเอาไปออกแบบต่อได้ หน้าที่ของ UX Researcher ทำอะไรบ้าง? 1) ทำความเข้าใจปัญหาและเป้าหมายของงาน: ก่อนเริ่มรีเสิร์ชจะคุยกับทีมว่าอยากรู้ “อะไร” เพื่อใช้ตัดสินใจ “เรื่องไหน” เช่น คนกดสมัครไม่สำเร็จเพราะอะไร หรือทำไมถึงไม่กล้ากดจ่ายเงิน 2) วางแผนการวิจัย (Research Plan): กำหนดกลุ่มเป้าหมาย จำนวนผู้ใช้ วิธีการ เกณฑ์คัดเลือก และคำถามหลัก ๆ 3) เก็บข้อมูลจากผู้ใช้จริง: ทั้งการสัมภาษณ์ การสังเกตการใช้งาน หรือทดสอบต้นแบบ 4) สรุปอินไซต์ (Insight) และแปลงเป็นข้อเสนอแนะ: ไม่ใช่แค่สรุปว่า “ผู้ใช้ชอบ/ไม่ชอบ” แต่ต้องตอบให้ได้ว่า “เพราะอะไร” และควรแก้อะไรต่อ 5) สื่อสารให้ทีมเข้าใจ: ทำรายงาน แชร์คลิปไฮไลต์ ทำ workshop เล็ก ๆ ให้ทีมเห็นภาพผู้ใช้ร่วมกัน วิธีทำ UX Research ที่เจอบ่อย (เลือกให้เหมาะกับคำถาม) - User Interview: เหมาะกับการเข้าใจแรงจูงใจ ความคาดหวัง ความกลัว - Usability Testing: ให้ผู้ใช้ลองทำภารกิจบนเว็บ/แอป แล้วดูว่าติดตรงไหน - Survey: เก็บภาพรวมเชิงปริมาณ แต่ต้องออกแบบคำถามดี ๆ - Observation/Contextual Inquiry: ไปดูผู้ใช้ทำงานจริงในบริบทจริง จะเจอรายละเอียดที่เขา “ไม่เล่า” - Competitor/Heuristic Review: ตรวจคู่แข่งหรือประเมินตามหลัก UX เพื่อหาจุดที่ควรปรับ ตัวอย่างคำถามที่ช่วย “ขุดเหตุผล” (ใช้ได้จริง) - “ก่อนจะกดปุ่มนี้ คุณคิดว่าจะเกิดอะไรขึ้น?” - “อะไรทำให้คุณลังเล/ไม่มั่นใจ?” - “ถ้าย้อนกลับไปได้ คุณอยากให้ขั้นตอนนี้เป็นแบบไหน?” - “ครั้งล่าสุดที่เจอปัญหานี้ คุณแก้ยังไง?” แล้ว AI ช่วย UX Researcher ตรงไหนได้? จากที่ลองใช้จริง AI ช่วยได้มากกับงานเร็ว ๆ เช่น สรุปโน้ตประชุม จัดกลุ่มคำตอบ ทำ draft คำถาม หรือช่วยทำธีมเบื้องต้นจาก transcript แต่จุดที่ยังต้องเป็น “มนุษย์ UX” คือการอ่านระหว่างบรรทัด สังเกตอารมณ์/ความลังเล จับบริบท และตัดสินใจว่าอินไซต์ไหนสำคัญต่อเป้าหมายธุรกิจและผู้ใช้จริง ๆ ทักษะพื้นฐานที่มือใหม่ควรมี - ตั้งคำถามแบบไม่ชี้นำ (Neutral) และฟังให้ครบก่อนสรุป - จดบันทึก/แยก Fact vs Opinion (แยกสิ่งที่เห็นกับสิ่งที่ตีความ) - คิดเชิงโครงสร้าง: แปลงข้อมูลกระจัดกระจายเป็น pattern - สื่อสารให้ทีมเข้าใจง่าย: อินไซต์ + หลักฐาน + ข้อเสนอแนะที่ทำได้จริง ถ้าคุณกำลังเริ่มต้น แนะนำให้ลองซ้อมง่าย ๆ ด้วยการเลือก 1 หน้าจอ/1 ขั้นตอนของแอปที่ใช้ประจำ แล้วชวนเพื่อน 3–5 คนมาลองทำภารกิจเดียวกัน จากนั้นจดว่า “เขาติดตรงไหน ทำไมถึงติด และทีมควรแก้อะไร” แค่นี้จะเริ่มเห็นภาพงาน UX Researcher ชัดขึ้นมากค่ะ
