نمودار وابستگی یکی از مهارت‌های اصلی در طراحی تجربه کاربری (UX) است که به طراحان کمک می‌کند تا ایده‌ها و داده‌های خود را مرتب و سازماندهی کنند. این ابزار نه تنها راهی عالی برای مرتب‌سازی داده‌های تحقیقاتی است، بلکه به نوعی مدیران و ذینفعان را نیز در جریان تحقیقات و یافته‌ها قرار می‌دهد.
نمودار وابستگی یا Affinity Diagram چیست؟
نمودار وابستگی یک ابزار برای سازماندهی داده‌هایی است که از یک جلسه طوفان فکری یا ایده‌پردازی جمع‌آوری کرده‌ایم. این نمودار به ما کمک می‌کند تا بتوانیم داده‌های پیچیده را به سادگی تجزیه و تحلیل کنیم و به راحتی آن‌ها را گروه‌بندی کنیم. همچنین این دسته‌بندی‌ها برای مطالعه تحقیقاتی و طراحی محصول جدید کاربرد دارند.
تاریخچه و ریشه‌های Affinity Diagram
نمودار وابستگی یا Affinity Diagram برای اولین بار توسط ژاپنی‌ها در دهه 1960 به عنوان بخشی از روش‌های مدیریت کیفیت توسعه داده شد. این ابزار توسط کایرو ایشیکاوا، یکی از متخصصان برجسته مدیریت کیفیت در ژاپن، معرفی شد. ایشیکاوا از این روش برای سازماندهی و تجزیه و تحلیل داده‌ها در فرآیندهای پیچیده استفاده کرد. با گذشت زمان، این روش به دلیل کاربرد گسترده‌اش در بسیاری از صنایع، به‌ویژه در UX و طراحی محصول، محبوبیت زیادی پیدا کرد.
چرا از Affinity Diagram استفاده می‌کنیم؟
Affinity Diagram در مراحل استراتژیک چرخه طراحی محصول، به ویژه در مراحل همدلی و ایده‌پردازی برای درک بهتر کاربران و نیازهای آنان، مورد استفاده قرار می‌گیرد. همچنین این ابزار، راهی ارزشمند برای مشارکت دادن ذینفعان در یافته‌های تحقیقات کاربر و ایجاد درک بهتری از آن‌ها است.
موارد استفاده در صنایع مختلف
استفاده از Affinity Diagram محدود به طراحی تجربه کاربری نیست و در صنایع مختلف کاربرد دارد:
صنعت خدمات: برای درک مشکلات مشتریان و بهبود فرآیندهای خدماتی.
مدیریت پروژه: برای سازماندهی ایده‌ها، تعیین اولویت‌ها و ایجاد ساختار برای پروژه‌ها.
آموزش: برای دسته‌بندی ایده‌های دانش‌آموزان یا بررسی نیازهای آموزشی.
توسعه محصول: برای شناسایی و گروه‌بندی ویژگی‌های مورد نیاز در طراحی یک محصول جدید.
نمودار وابستگی چه مراحلی دارد ؟
این نمودار شامل ۵ مرحله است :
۱. آماده‌سازی داده‌ها:
قبل از رسم نمودار وابستگی، باید تمام اطلاعات جمع‌آوری شده را روی برگه‌های sticky notes یا ابزارهای دیجیتال مثل Miro یا Figjam بنویسیم. هر چقدر داده‌های بیشتری داشته باشیم، تحلیل‌ها دقیق‌تر و دسته‌بندی‌ها بهتر خواهد بود. برای مثال، اگر کاربران یک فروشگاه اینترنتی نحوه مقایسه تلفن‌های همراه را توضیح دهند، می‌توانیم این بخش را با عنوان «مقایسه» برچسب‌گذاری کنیم.
۲. دسته‌بندی:
پس از یادداشت اطلاعات، نوبت به دسته‌بندی آن‌ها می‌رسد. هر دسته باید یک نام مشخص داشته باشد تا درک و سازماندهی آن‌ها آسان‌تر شود.
۳. تکرار روند:
هدف از استفاده از Affinity Diagram، کشف الگوهای اساسی در داده‌های کیفی است. ممکن است با تکرار این روند، دسته‌بندی‌های جدیدی ایجاد شود که تحلیل بهتری ارائه دهد.
۴. اطلاعات زمینه‌ای:
یکی دیگر از تکنیک‌های مفید در داده‌های کیفی، تقسیم پاسخ شرکت‌کنندگان بر اساس اطلاعاتی مانند سن، شغل، محل زندگی و... است. این اطلاعات می‌تواند کلیدی برای کشف الگوهای جدید در داده‌های ما باشد.
۵. تجزیه و تحلیل بین دسته‌ها:
در این مرحله، یک نگاه کلی به تمام دسته‌بندی‌هایی که انجام داده‌ایم می‌اندازیم تا ببینیم دسته‌ها چطور با هم در ارتباط هستند و امکان تجزیه و تحلیل آن‌ها را بررسی کنیم.
چالش‌ها و محدودیت‌ها
هر چند Affinity Diagram یک ابزار قدرتمند است، اما چالش‌ها و محدودیت‌های خاص خود را دارد:
تعداد زیاد داده‌ها: اگر داده‌ها بسیار زیاد باشند، ممکن است دسته‌بندی آن‌ها زمان‌بر و پیچیده شود.
اختلاف نظر در تیم: در صورتی که اعضای تیم نظرات متفاوتی داشته باشند، دستیابی به یک توافق برای دسته‌بندی ممکن است دشوار باشد.
نیاز به زمان و تمرکز: اجرای صحیح این روش نیاز به زمان و تمرکز زیادی دارد، به خصوص اگر داده‌ها پیچیده و متعدد باشند.
نکات کاربردی برای اجرای بهتر Affinity Diagram
برای بهبود اجرای Affinity Diagram، می‌توان از نکات زیر بهره برد:
تمرکز روی همکاری تیمی: همیشه بهتر است که این کار به‌صورت گروهی انجام شود تا تمام دیدگاه‌ها و نظرات شنیده شود.
استفاده از ابزارهای دیجیتال: ابزارهایی مثل Miro یا Figjam نه تنها کار را راحت‌تر می‌کنند، بلکه به تیم‌های از راه دور اجازه همکاری می‌دهند.
سادگی در دسته‌بندی: تا حد امکان دسته‌بندی‌ها را ساده و قابل فهم نگه دارید تا از پیچیدگی اضافی جلوگیری شود.
نتیجه‌گیری
نمودار وابستگی یا Affinity Diagram ابزاری قدرتمند و انعطاف‌پذیر است که به طراحان UX و دیگر متخصصان کمک می‌کند تا داده‌های پیچیده را سازماندهی و تحلیل کنند. این ابزار، با کمک به دسته‌بندی اطلاعات و کشف الگوهای پنهان، فرایند تصمیم‌گیری را بهبود می‌بخشد و محصولات و خدماتی بهتر و متناسب با نیازهای کاربران ایجاد می‌کند. اگرچه چالش‌ها و محدودیت‌هایی در اجرای این روش وجود دارد، اما با رعایت نکات کاربردی می‌توان این مشکلات را به حداقل رساند و از مزایای آن بهره‌مند شد.
