Glosario UX

¿Qué es Lean Research o investigación ajustada?

Lean Research es un enfoque que busca eliminar el desperdicio y las acciones innecesarias en los procesos indagatorios a través de un conjunto de principios ágiles, promoviendo la investigación para todo tipo de proyectos.

Versión online: https://eduardoaguayo.cl/recursos/glosario-ux/lean-research.

Atomic Research, design research, user research, ux research, lean, agile
Los principios tras Lean Research se sintetizan a partir de Lean UX: manifiesto ágil + design thinking + lean startup.

Lean Research o investigación ajustada (aunque también se traduce Lean como "esbelta") corresponde a un conjunto de principios, prácticas, y recomendaciones orientadas a facilitar la investigación de todo tipo, incentivando la validación del conocimiento interno y la toma de decisiones informada a partir de experimentos acotados y la consulta por ciclos iterativos breves.

Si bien el origen del concepto proviene desde los fundamentos de Lean UX (2013), no fue sino hasta 2015 que el MIT D-LAB sintetiza sus conceptos y aprendizajes en cuatro principios a modo de marco bajo el cual guiar todo tipo de actividad indagatoria que involucre personas, disminuyendo el impacto que implica para todos los participantes:

  • Rigor: sin importar métodos ni técnicas, la investigación debe ser rigurosa frente al desafío a resolver.
  • Respeto: la investigación debe ser respetuosa frente a las personas involucradas en el proceso, cuidando generar un impacto mínimo frente a stakeholders y sujetos de estudio.
  • Relevancia: la investigación debe tener un propósito claro y definido, y ser altamente relevante para el mismo.
  • Resumida: la investigación debe reducirse a lo estrictamente necesario, evitando actividades redundantes y costos innecesarios.

Ya en 2016, Tomer Sharon (uno de los artífices de Atomic Research), en su libro Validating Product Ideas through Lean User Research, documenta las distintas dificultades y resistencias frente a la investigación dentro de las compañías, estableciendo un método para la implementación de Lean Startup y su ciclo de experimentos y aprendizajes (estrategia→ejecución→evaluación) a partir de un playbook o manual con preguntas disparadoras para el ciclo de vida del producto, sugiriendo cuándo preguntarlas, y recopilando potenciales técnicas “quick’n’dirty” de consulta.

Imagen ilustrativa del proceso de Lean Research.
De forma similar a design thinking, el proceso "empaquetado" de Lean Research entrega una fórmula para facilitar el proceso investigativo (¿Research Thinking?)

En 2019 el flujo fue documentado por Gabe Tamborini después de las experiencia implementando Lean Research al interior de PwC Australia. El resultado es una paquetización del proceso en cuatro etapas, apuntando a fijar un mindset de investigación ágil e iterativa (¿Research Thinking?) que pudiera ser aprovechada por los equipos de producto para resolver dos grandes necesidades: cómo gestionar la propuesta de valor del producto, y cómo optimizar la experiencia de los usuarios. La idea principal es seguir una aproximación evaluativa para la generación de nuevo conocimiento, convirtiendo supuestos en hipótesis, y éstas en nuevas preguntas de investigación de ser necesario:

  1. Preguntas e hipótesis, considerando como tal todo supuesto o conjetura interna en relación con el producto. El llamado es a convertir los supuestos en preguntas, accionando la investigación.
  2. Prototipar y experimentar: a partir de las preguntas de investigación, podemos analizar el mejor escenario e instrumento para consultar a las personas usuarias, de modo de replicar las condiciones reales bajo las cuales ocurrirá la interacción, y que se ajusten a las condiciones del equipo y los sujetos de estudio. Una vez definido todo esto, vamos con la consulta y/o experimento.
  3. Sintetizar e iterar: más allá de abundar en hallazgos, lo que buscamos es validar o refutar nuestra hipótesis, y la razón de ello. A partir de aquí pueden surgir nuevas preguntas, las cuales podemos iterar hasta lograr una saturación de resultados que nos entregue una solución ajustada y relevante.
  4. Liberar y medir: más allá del delivery lo que importa es monitorear adecuadamente el rendimiento de la solución, siempre pensando en la mejora continua; de este modo, cualquier discrepancia en los datos puede ser llevada a pregunta, reiniciando el ciclo.
Retrato de Eduardo Aguayo, user researcher y consultor en diseño UX.

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