Transformarea datelor de testare a utilizării în acțiune fără a înnebuni

Colectarea, sortarea și înțelegerea datelor adunate în timpul cercetării utilizatorilor și testării de utilizare devine o sarcină din ce în ce mai comună în rândul practicienilor UX - de fapt, devine o abilitate UX critică.

Un test de utilizare vă va spune dacă utilizatorii țintă vă pot folosi produsul. Ajută la identificarea problemelor pe care le au oamenii cu o anumită interfață de utilizare și dezvăluie sarcini dificil de finalizat și limbaj confuz. De obicei, un test de utilizare implică o pregătire și o analiză extinsă și este considerată una dintre cele mai valoroase tehnici de cercetare. Este capabil să furnizeze atât date cantitative , cât și calitative care vor ajuta echipa de produse către soluții mai bune.

Totuși, nu este o plimbare în parc. În încercarea de a descoperi probleme de utilizare, cercetătorii și designerii UX trebuie adesea să facă față unui potop de date incomplete, inexacte și confuze. Un test regulat de utilizare cu cinci până la zece participanți poate genera cu ușurință mai mult de șaizeci de probleme. Poate simți că „bău din furtunul de incendiu” în timp ce așteaptă ca temuta paralizie de analiză să-și ridice capul urât.

Un risc considerabil atunci când încercați să rezolvați problemele de utilizare este să mergeți pe o cale greșită, încercarea de a găsi soluții care nu abordează cu adevărat problemele în cauză. Riscul este că poate exista o deconectare între problemele găsite și soluțiile identificate. Acestea pot fi cauzate de o serie de factori diferiți, inclusiv oboseala decizională și multe tipuri de părtiniri cognitive.

Cum să transformați datele de testare a utilizării în soluții viabile

Pentru a stăpâni obstacolele menționate mai sus, avem nevoie de modalități eficiente de a gestiona datele noastre de testare, asigurându-ne totodată că alegem cele mai eficiente soluții pentru problemele găsite.

Să începem prin a împrumuta câteva idei din procesul creativ. Unul dintre cele mai puternice este diamantul dublu de la British Design Council, care la rândul său folosește gândirea divergent-convergentă. Este un proces de proiectare cu faze de problemă și soluții clar definite și integrate.

Diamantul dublu este exact ceea ce avem nevoie pentru a construi un cadru care să se ocupe de problemele de utilizare și să găsească modalități de a le rezolva.

Adaptarea modelului de mai sus la testarea de utilizare a rezultatului este un proces în patru pași:

1. Colectare de date
2. Emite prioritizarea
3. Generarea soluției
4. Prioritizarea soluției

Să vedem fiecare pas în detaliu, inclusiv cum să-l punem în practică.

Notă: Va trebui să folosim niște matematici de bază. Nu vă faceți griji, nu este prea mult, iar la sfârșitul acestui articol, veți găsi o foaie de calcul care automatizează întregul proces. Dacă încă nu funcționează pentru tine, există și o abordare vizuală în care poți folosi post-it-uri și table albe.

Pasul 1: Colectarea datelor de cercetare privind utilizarea

Începând cu întrebările dvs. de cercetare , primul pas este să colectați datele generate de testul de utilizare. Trebuie configurat pentru generarea ușoară de idei și perspective mai târziu în proces - cheia este să structurați și să organizați în mod clar datele pentru a evita dezordinea. În cele mai multe cazuri, este suficient să:

• Aveți un sistem de identificare a problemelor (ID).
• Observați unde s-a întâmplat (ecran, modul, widget UI, flux etc.)
• Cunoașteți sarcina în care se implica utilizatorul
• Furnizați o descriere concisă a problemei

O abordare comună pentru organizarea problemelor de utilizare, folosită de Lewis și Sauro în cartea Quantifying the User Experience , este reprezentarea grafică a datelor așa cum se arată în tabelul de mai jos, cu probleme în rânduri și participanți în ultimele câteva coloane.

În exemplul de mai sus, un test de utilizare fictiv realizat cu trei participanți a scos două probleme:

• Prima experimentată de participant (P1)
• Al doilea de către ceilalți participanți (P2 și P3)

Pasul 2: Emiteți prioritizarea

Deoarece resursele sunt limitate, este necesar să se prioritizeze problemele de utilizare într-un mod care să optimizeze analiza. De obicei, fiecare problemă de utilizare are un grad de severitate , influențat de unii factori precum:

• Criticitatea sarcinii: Evaluată în termeni de impact asupra afacerii sau asupra utilizatorului dacă sarcina nu este îndeplinită.
• Frecvența problemelor: de câte ori a apărut o problemă cu diverși participanți.
• Impactul problemei: cât de mult a afectat utilizatorul care încearcă să îndeplinească sarcina.

Pentru a stabili prioritățile, trebuie să urmăm acești pași:

1. Setați scorul de criticitate al fiecărei sarcini efectuate în test. Pur și simplu, definiți cât de critică este sarcina pentru companie sau utilizator, setându-i o valoare numerică. Valorile pot proveni dintr-o secvență liniară simplă (de exemplu, 1, 2, 3, 4 etc.) sau ceva mai elaborat precum șirul Fibonacci (1, 2, 3, 5, 8 etc.), exact așa cum este folosit în metode agile precum planificarea pokerului.

2. Setați scorul de impact pentru fiecare problemă atribuind o valoare (la fel ca mai sus) pentru elementele din această scală:
   • 5: (blocator) problema împiedică utilizatorul să îndeplinească sarcina
   • 3: (major) provoacă frustrare și/sau întârziere
   • 2: (minor) are un efect minor asupra performanței sarcinii
   • 1: (sugestie) este o sugestie din partea participantului

3. Găsiți frecvența problemei (%) împărțind numărul de apariții la numărul total de participanți. Este un calcul procentual de bază.

4. În cele din urmă, calculați severitatea fiecărei probleme înmulțind cele trei variabile de mai sus.

Să vedem cum funcționează într-o foaie de calcul (desigur că vrem să automatizăm acest lucru, nu?). Tabelul nostru actualizat ar arăta astfel:

În exemplul de mai sus, avem următorul scenariu:

• Trei probleme de utilizare experimentate de trei participanți (p1, p2 și p3);
• Sarcina „creează o postare” care apare de două ori și i s-a atribuit un punct critic de 5, iar unei sarcini mai puțin critice (autentificare socială) i s-a atribuit un 3;
• Fiecărei probleme i sa atribuit o valoare având în vedere impactul său: 5 (blocator), 3 (major) și 2 (un impact minor asupra performanței sarcinii);
• Frecvența fiecărei probleme (de exemplu, numărul 2 a apărut de două ori cu trei participanți, deci 2/3 = 0,67);
• În cele din urmă, severitatea a rezultat din înmulțirea celorlalți factori (de exemplu, 3 x 5 x 0,33 = 4,95).

Atât deocamdată. Am găsit cele mai importante probleme de utilizare în această ordine: 3 , 2 și 1 . În această etapă, avem și o perspectivă bună asupra peisajului problemelor de utilizare — imaginea de ansamblu care ajută echipa să încadreze problema de nivel înalt și să optimizeze în timpul următorilor pași.

Pasul 3: Generarea soluției

De obicei, testele de utilizare nu sunt complete la încheiere fără o listă de recomandări (sugestii generice) și soluții (instrucțiuni specifice). Uneori, soluția este destul de evidentă, cum ar fi corectarea plasării unei componente UI. Situația devine mai complicată pentru acele probleme cu soluții neevidente sau cu multe posibile soluții. Care solutie este mai buna? Care este mai fezabil? Care este costul/beneficiul derulării unui experiment pentru a afla? Aici, metoda tradițională a recomandărilor regulate nu va fi suficientă.

Pentru a reduce riscul de a lua decizii proaste de proiectare, avem nevoie de: a) mai multe alternative de soluție din care să alegem și b) un proces de selecție eficient. Vom folosi aceeași abordare divergent-convergentă folosită pentru a aborda pașii de colectare a datelor și de stabilire a priorităților în faza anterioară. Pașii sunt:

1. Pentru fiecare problemă, generați mai multe idei de soluții — Care sunt modalitățile posibile de abordare a problemei? Aici, avem o mare oportunitate de colaborare cu restul echipei (dezvoltatori, designeri, manageri de produs etc.).

2. Reorganizați soluțiile, păstrându-le specifice - după cum este necesar, îmbinați sau împărțiți soluțiile pentru a evita redundanțe și prea multă abstractizare. Din nou, fii specific, astfel încât să fie mai ușor să evaluezi ideile. De exemplu, în loc de doar „Evitați să utilizați un meniu de hamburger”, este mai bine să precizați o soluție specifică, cum ar fi „Folosiți o navigare orizontală și un meniu vertical în arbore”.

3. Marcați problemele suplimentare pe care soluția le poate aborda — în practică, o singură soluție bună poate aborda mai multe probleme. Soluțiile bune sunt versatile!

Urmând pașii de mai sus, tabelul rezultat arată astfel:

În acest exemplu, avem lista de soluții brainstormed (rânduri) și problemele pe care le abordează fiecare soluție (coloane, care reprezintă problemele găsite în pașii anteriori).

În continuare, să vedem cum să evoluăm această listă și să aflăm care soluții sunt cele mai bune candidate pentru implementare și în ce ordine.

Pasul 4: Prioritizarea soluției

Similar cu prioritizarea, trebuie să prioritizăm soluțiile în funcție de unii parametri. În echipele agile, unde acest subiect este tratat foarte serios, este obișnuit să folosim valoarea și complexitatea afacerii, ceea ce ne permite să calculăm rentabilitatea investiției (ROI). Împrumutând din această logică, avem următorii pași:

1. Calculați eficacitatea fiecărei soluții .
   Cu cât problema abordată este mai gravă, cu atât soluția este mai bună. Acest lucru ar putea fi comparat aproximativ cu valoarea afacerii în metodele agile. Adunați gravitatea tuturor problemelor abordate de soluție.

    Effectiveness = Sum of issue severities

2. Perfecționați complexitatea soluției .
   1. Care sunt resursele necesare pentru dezvoltarea acestei soluții?
   2. Cât de standard sunt tehnologiile implicate?
   3. Cât de clare sunt cerințele companiei/utilizatorului?

   Cu alte cuvinte, cu cât mai mult efort și incertitudine, cu atât mai complexă este soluția. Traduceți acest lucru într-o valoare cuantificabilă, cum ar fi șirul Fibonacci (1, 2, 3, 5, 8 etc.). Dacă faci asta ca o echipă, planificarea pokerului se potrivește perfect.

3. Calculați rentabilitatea investiției soluției. Aceasta este relația cost-beneficiu, calculată prin împărțirea eficacității soluției la complexitatea acesteia. Cu cât este mai mare rentabilitatea investiției, cu atât mai bine.

    ROI = Effectiveness / Complexity

Să revenim la foaia de calcul, care arată acum astfel:

În exemplul de mai sus, avem:

1. Lista de soluții (rânduri)
2. Problemele (de la i1 la i3) cu severitatea lor (4.95, 6.7 și 10.05)
3. Un indicator de 1 de fiecare dată când o soluție se potrivește (abordează) o problemă
4. Eficacitatea fiecărei soluții (4,95, 4,95 și 16,75)
5. Complexitatea fiecărei soluții (1, 3 și 5) estimată de echipă
6. ROI-ul fiecărei soluții (4,95, 1,65, 3,35)

Conform acestui exemplu, ar trebui să acordăm prioritate dezvoltării soluțiilor în următoarea ordine (de la ROI mai mare la mai mic): soluția 1, apoi soluția 3 și 2.

Pentru a rezuma pașii: am început prin a colecta date, apoi am prioritizat problemele în funcție de parametri specifici. Ulterior, am generat idei de soluții pentru acele probleme și, în cele din urmă, le-am prioritizat.

Utilizarea unei foi de calcul

Metoda de mai sus presupune niște calcule (de bază) repetate de multe ori, așa că cel mai bine este să folosiți o foaie de calcul.

Dacă doriți să urmați această metodologie, iată un șablon (Google Sheet): https://goo.gl/RR4hEd. Este descărcabil și îl puteți personaliza liber în funcție de nevoile dvs.

Urăsc foile de calcul! Dar ceva mai vizual?

Aproape tuturor pe care îi cunosc (inclusiv eu, desigur) le place să lucreze cu note lipicioase și table albe, nu numai pentru că este de obicei mai rapid și distractiv, ci și pentru că facilitează colaborarea. Dacă ești un practicant agil sau de gândire în design, știi la ce mă refer. Cum putem aplica instrumente vizuale, cum ar fi note lipicioase, pentru a lucra cu abordarea prezentată în acest articol? Ei bine, probabil că merită o postare întreagă pe blog, dar hai să încercăm să zgâriem suprafața.

O modalitate de a face acest lucru este să creați o matrice pentru probleme (impact x frecvență) și să o plasați lângă alta pentru soluții (eficacitate x complexitate). Fiecare matrice este împărțită în patru cadrane, indicând prioritizarea.

Iată pașii:

1. Creați matricea problemelor plasând note lipicioase în cadranul corespunzător, în funcție de impact și frecvență . Pentru a simplifica această abordare, a trebuit să omitem un parametru. În acest caz, criticitatea sarcinii .

2. Creați matricea de soluții organizând note lipicioase în funcție de eficacitatea și complexitatea fiecărei soluții:

   1. Faceți brainstorming soluții pentru fiecare problemă, începând cu problemele din cadranul 1 al matricei problemelor (cele cu severitate mai mare).

   2. Plasați aceste soluții în matricea soluției, începând cu cadranul 1 (stânga sus). Cu cât problema este mai gravă, cu atât soluția ei este mai eficientă.

   3. Reglați complexitatea fiecărei soluții deplasând-o pe axa orizontală (cu cât este mai complexă, cu atât mai departe în dreapta).

   4. Repetați pașii de mai sus pentru problemele rămase (cadranele 2, 3 și 4, în această ordine).

La sfârșitul exercițiului, soluțiile din cadranul 1 sunt cele cu cel mai bun ROI (mai eficient și mai puțin complex), ceea ce înseamnă prioritate maximă. Rezultatul este prezentat în imaginea de mai jos:

Inclusiv faptul că am lăsat afară un parametru (criticitatea sarcinii), dezavantajul aici este că trebuie să vă bazați pe acuratețea vizuală în loc de calcule ca în foaia de calcul. Pe partea pozitivă, avem o metodă care încurajează colaborarea, care uneori este crucială pentru a obține acceptarea echipei.

Încurajarea colaborării prin analize vizuale „rapide și murdare” cu costul probabil al acurateței este un potențial compromis. Care este abordarea mai bună? Răspunsul scurt: cel care se potrivește cel mai bine situației tale și este cel mai bine aliniat cu obiectivele tale.

Recomandări finale pentru analiza datelor de testare a utilizării

Utilizarea acestor metodologii a scos în evidență următoarele observații din partea echipelor care le-au folosit în diferite proiecte:

1. Mai ales atunci când se ocupă de studii mai mari, prioritizarea problemelor menține echipa concentrată pe ceea ce contează cu adevărat, economisind timp și resurse prin reducerea provocărilor cognitive nedorite, cum ar fi supraîncărcarea de informații, paralizia analizei și oboseala decizională;

2. Fluxul de lucru conectat de la capăt la capăt menține soluțiile mai aliniate cu rezultatele testelor de utilizare (deoarece problemele și soluțiile sunt asociate), reducând riscul implementării soluțiilor mai puțin decât optime;

3. Putem aplica cu ușurință această metodă în colaborare (parțial sau în întregime) folosind instrumente online.

Este important să înțelegeți limitele acestei abordări. De exemplu, în faza de prioritizare, atitudinile și comportamentele pozitive ale utilizatorilor observate în testare nu sunt incluse. Accentul este pus pe problemele de utilizare. O sugestie este să înregistrați acest tip de date separat și să le folosiți pe parcurs pentru a completa și echilibra rezultatele, după cum este necesar.

În cele din urmă, în afară de testarea de utilizare, această abordare poate fi extinsă și la alte tehnici de cercetare UX. Aplicând abordarea „dublu diamant” (probleme și soluții divergente/convergente), putem amesteca diverse date de cercetare ale utilizatorilor și putem folosi metodele de mai sus în orice alt proiect. Imaginația ta este limita!

• • •

Citiri suplimentare pe Blogul Toptal Design:

• eCommerce UX – O privire de ansamblu asupra celor mai bune practici (cu infografic)
• Importanța designului centrat pe om în proiectarea produsului
• Cele mai bune portofolii de designeri UX – Studii de caz și exemple inspiratoare
• Principii euristice pentru interfețele mobile
• Design anticipator: Cum să creați experiențe magice pentru utilizator