एहसे हमनी के एगो चमकदार नया फीचर डिजाइन क के भेजत बानी जा। हमनी के कइसे पता चली कि ई काम करत बा कि ना? हमनी के एकर प्रभाव के कइसे नापल जा सकेला आ ट्रैक कइल जा सकेला? यूएक्स मेट्रिक्स में कवनो कमी नइखे, बाकिर अगर हमनी का एगो सरल, दोहरावे लायक, सार्थक यूएक्स मीट्रिक स्थापित कइल चाहत रहीं जा — खास तौर पर हमनी के फीचर खातिर त का होई? खैर, देखल जाव कि ठीक वइसने कइसे कइल जाव.
TARS फ्रेमवर्क के बारे में हम पहिला बेर एड्रियन एच. राउडशल के “How To Measure Impact of Features” के अद्भुत लेख से सुनले रहनी। इहाँ, एड्रियन रेखांकित कइलें कि कइसे उनकर टीम ट्रैक करे ले आ तय करे ले कि कवन फीचर पर फोकस कइल जाय — आ फिर इनहन के 2×2 क्वाड्रंट मैट्रिक्स में एक दुसरे के खिलाफ मैप करे ला। बिजनेस मेट्रिक्स के चश्मा से यूएक्स काम के प्रभाव के कल्पना करे खातिर ई एगो बहुत उपयोगी रूपरेखा निकलल। देखल जाव कि ई कइसे काम करेला. 1. लक्षित दर्शक (%) के बा। हमनी के शुरुआत लक्षित दर्शकन के मात्रा निर्धारित करके एह बात से करेनी जा कि कवनो उत्पाद के उपयोगकर्ता के कवना प्रतिशत में ऊ विशिष्ट समस्या बा जवना के हल कवनो फीचर के मकसद होला. हमनी के मौजूदा भा अइसने फीचर सभ के अध्ययन क सके लीं जे समान समस्या सभ के समाधान करे के कोसिस करे लें, आ केतना यूजर इनहन से जुड़ल बाड़ें। हालांकि लक्षित दर्शक फीचर के इस्तेमाल जइसन नइखे. जईसे कि एड्रियन नोट कईले बाड़े कि, जदी हमनी के मालूम बा कि कवनो मौजूदा एक्सपोर्ट बटन फीचर के इस्तेमाल सभ उपयोगकर्ता के 5% करतारे, त एकर मतलब इ नईखे कि लक्षित दर्शक 5% बाड़े। हो सकेला कि अधिका यूजर्स के ऊ समस्या होखे जवना के हल करे के कोशिश निर्यात फीचर कर रहल बा बाकिर ऊ लोग ओकरा के नइखे पा पावत. सवाल हमनी के पूछेनी जा: “हमनी के उत्पाद के सभ उपयोगकर्ता में से कतना प्रतिशत में उ खास समस्या बा, जवना के हल एगो नाया फीचर के मकसद बा?”
2. ए = गोद लिहल (%) 1.1. एकरा बाद हमनी का नापेनी जा कि हमनी का अपना लक्षित दर्शकन के कतना बढ़िया से “अधिग्रहण” कर रहल बानी जा. एकरा खातिर हमनी के ट्रैक करेनी जा कि केतना यूजर असल में एगो खास समय अवधि में ओ फीचर के संगे सफलतापूर्वक जुड़ल बाड़े। हमनी के ओहिजा सीटीआर भा सत्र के अवधि पर ध्यान ना देनी जा, बलुक अगर उपयोगकर्ता एकरा से सार्थक रूप से जुड़ल होखस त ध्यान देनी जा. उदाहरण खातिर, अगर कौनों चीज संकेत देत होखे कि ऊ लोग एकरा के कीमती लागल, जइसे कि निर्यात यूआरएल साझा कइल, निर्यात कइल फाइल सभ के संख्या, भा फिल्टर आ सेटिंग सभ के इस्तेमाल।
उच्च फीचर अपनावे (>60%) से पता चलेला कि समस्या प्रभावशाली रहे। कम अपनावे (<20%) के मतलब ई हो सके ला कि समस्या के सरल वर्कअराउंड बाड़ें जिनहन पर लोग भरोसा कइले बा। आदत बदले में भी समय लागेला, अवुरी एतना कम गोद लेवे के उम्मीद शुरू में बा। कई बेर, कम फीचर अपनावे के खुद फीचर से कवनो संबंध ना होखेला, बालुक इ यूआई में कहाँ बईठल बा। हो सकेला कि प्रयोगकर्ता लोग के एकर कबो पता ना चले कि ऊ छिपल बा भा अगर एकरा पर कवनो भ्रमित करे वाला लेबल बा. ई एतना साफ होखे के चाहीं कि लोग एकरा पर ठोकर खा सके. कम गोद लिहल हमेशा असफलता के बराबर ना होला. अगर कौनों समस्या खाली 10% यूजर सभ के प्रभावित करे तब ओह बिसेस आला के भीतर 50–75% अपनावे के हिट कइला के मतलब होला कि ई फीचर सफल बा। सवाल हमनी के पूछेनी जा: “सक्रिय लक्ष्य उपयोगकर्ता केतना प्रतिशत असल में ओह समस्या के हल करे खातिर एह फीचर के इस्तेमाल करेले?”
3. रिटेन (%) के बा। एकरा बाद हमनी के अध्ययन करेनी जा कि कवनो फीचर के असल में बार-बार इस्तेमाल कईल जाला कि ना। हमनी के इस्तेमाल के आवृत्ति के नापनी जा, या खास तौर प, केतना यूजर जे ए फीचर से जुड़ल रहले, असल में समय के संगे एकर इस्तेमाल करत रहेले। आम तौर पर ई सार्थक प्रभाव के एगो मजबूत संकेत होला. अगर कवनो फीचर के रिटेन रेट >50% (औसत) होखे त हमनी के पूरा भरोसा हो सकेनी जा कि एकर रणनीतिक महत्व बहुत बा। 25–35% के रिटेन दर मध्यम सामरिक महत्व के संकेत देला आ तब 10–20% के रिटेन के सामरिक महत्व कम होला। सवाल हमनी के पूछत बानी जा: “जवना यूजर के सार्थक तरीका से कवनो फीचर अपनावल गईल, ओकरा में से केतना लोग एकरा के दोबारा इस्तेमाल करे खाती वापस आ गईल?”
4. संतुष्टि स्कोर (सीईएस) के बा। अंत में, हमनी के ओह सुविधा से उपयोगकर्ता के संतुष्टि के स्तर के मापेनी जा जवन हमनी के भेजले बानी जा। हमनी के सभसे ना पूछेनी जा — हमनी के खाली “रिटेन” यूजर से पूछेनी जा। ई हमनी के ओह छिपल परेशानियन के पता लगावे में मदद करेला जवन शायद रिटेन स्कोर में ना लउके.
एक बेर जब यूजर असल में कवनो फीचर के कई बेर इस्तेमाल कइले त हमनी का ओह लोग से पूछेनी जा कि ओह फीचर के इस्तेमाल कइला का बाद कवनो समस्या के समाधान कइल केतना आसान रहे — “उम्मीद से बहुते अधिका कठिन” आ “उम्मीद से बहुते आसान” के बीच. हमनी के जानत बानी जा कि हमनी के कइसे गोल कइल चाहत बानी जा. फीचर रणनीति खातिर TARS के इस्तेमाल कइल एक बार जब हमनी के TARS से माप शुरू कर देनी जा त हमनी के एगो S÷T स्कोर के गणना कर सकेनी जा — संतुष्ट उपयोगकर्ता ÷ लक्ष्य उपयोगकर्ता के प्रतिशत। एहसे हमनी के एहसास होला कि कवनो फीचर हमनी के इरादा वाला लक्षित दर्शकन खातिर केतना बढ़िया प्रदर्शन कर रहल बा. एक बेर हमनी के हर फीचर खातिर अयीसन क देनी जा त हमनी के 2×2 मैट्रिक्स में 4 क्वाड्रंट के पार सभ फीचर के मैप क सकतानी।
ओवरपरफॉर्मिंग फीचर सभ पर धियान देवे लायक बाड़ें: इनहन में रिटेनेशन कम होला बाकी संतुष्टि ढेर होला। हो सकेला कि ई बस अइसन फीचर होखे जवना के इस्तेमाल यूजर्स के बार-बार ना करे के पड़े बाकिर जब इस्तेमाल करेलें त ई बेहद कारगर होला. दायित्व सुविधा में रिटेन अधिका होला बाकिर संतुष्टि कम होला एहसे शायद हमनी के एह पर काम करे के जरूरत बाओह लोग के सुधारल जाला. आ ओकरा बाद हमनी के कोर फीचर आ प्रोजेक्ट फीचर के भी पहचान कर सकेनी जा — आ डिजाइनर, पीएम, आ इंजीनियरन से बातचीत कर सकेनी जा कि आगे हमनी के का काम करे के चाहीं। रूपांतरण दर कवनो यूएक्स मीट्रिक ना ह TARS रूपांतरण दर के कवर ना करेला, आ एकर एगो बढ़िया कारण बा. जइसे कि फेबियन लेंज नोट कइले बाड़ें, रूपांतरण के अक्सर सफलता के अंतिम संकेतक मानल जाला — फिर भी ब्यवहार में छोट डिजाइन पहल आ बड़हन रूपांतरण लक्ष्य के बीच एगो साफ संबंध पेश कइल हमेशा बहुत मुश्किल होला।
साँच त ई बा कि टीम के लगभग सभे बेहतर धर्मांतरण के दिशा में काम कर रहल बा। एगो अपटिक कई अलग-अलग पहल सभ से जुड़ल हो सके ला — बिक्री आ बिपणन से ले के वेब परफार्मेंस बूस्ट से ले के मौसमी परभाव से ले के यूएक्स पहल सभ से ले के। यूएक्स, बेशक, रूपांतरण में सुधार कर सकेला, लेकिन असल में इ कवनो यूएक्स मीट्रिक ना ह। अक्सरहा लोग बस ऊ उत्पाद ना चुन पावेला जवना के ऊ इस्तेमाल करत बाड़े. आ अक्सरहा भरोसा आ सराहना से बेसी जरूरत आ संघर्ष से एगो वांछित बिजनेस परिणाम निकलेला. खराब यूएक्स के बावजूद उच्च रूपांतरण जइसे कि फेबियन लिखले बाड़न, खराब यूएक्स के बावजूद उच्च रूपांतरण दर हो सकेला, काहे कि:
मजबूत ब्रांड पावर लोग के खींच लेला, आक्रामक लेकिन प्रभावी तात्कालिक रणनीति, दाम बेहद आकर्षक बा, मार्केटिंग के प्रदर्शन शानदार बा, ऐतिहासिक ग्राहक निष्ठा, 1999 के बा। उपयोगकर्ता लोग के लगे बस एकर कवनो विकल्प नइखे.
बढ़िया यूएक्स के बावजूद कम रूपांतरण एकरे साथ ही, बढ़िया यूएक्स के बावजूद कम रूपांतरण दर हो सके ला, काहें से कि:
ऑफर दर्शकन खातिर प्रासंगिक नइखे, उपयोगकर्ता लोग के ब्रांड पर भरोसा नइखे, खराब बिजनेस मॉडल भा असफलता के उच्च जोखिम, मार्केटिंग सही दर्शकन तक ना चहुँप पावे, बाहरी कारक (कीमत, समय, प्रतिस्पर्धा) के बारे में बतावल गइल बा।
बेहतर रूपांतरण यूएक्स पहल के सकारात्मक परिणाम ह। बाकिर बढ़िया यूएक्स काम से आमतौर पर काम पूरा होखे में सुधार होला, काम पर समय कम होला, गलती कम से कम होला आ निर्णय के लकवा से बचाव होला। आ बहुत सारा एक्शनेबल डिजाइन मेट्रिक्स बा जवना के इस्तेमाल हमनी का यूएक्स के ट्रैक करे आ टिकाऊ सफलता चलावे खातिर कर सकीले. लपेटत बानी अकेले उत्पाद मीट्रिक हमेशा सही नजारा ना देला कि कवनो उत्पाद केतना बढ़िया प्रदर्शन करेला. बिक्री के प्रदर्शन बढ़िया हो सकेला बाकिर यूजर बेहद अकुशल आ कुंठित हो सकेलें. तबो मथन कम बा काहे कि यूजर जवना टूल के इस्तेमाल करत बाड़े ओकरा के ना चुन सकेलें.
उपयोगकर्ता के अनुभव के समझे आ सुधारे खातिर हमनी के यूएक्स मेट्रिक्स के जरूरत बा। TARS के बारे में हमरा जवन सबसे ज्यादा पसंद बा उ इ कि इ ग्राहक के उपयोग अवुरी ग्राहक के अनुभव के प्रासंगिक उत्पाद मीट्रिक से जोड़े के एगो साफ-सुथरा तरीका बा। निजी तौर प हम यूएक्स-केंद्रित मेट्रिक्स अवुरी केपीआई के संगे भी TARS के विस्तार करब — इ परियोजना के जरूरत के आधार प होई। एकरा के एक साथ रखे खातिर एड्रियन एच. रौडाशल के बहुत बहुत धन्यवाद। आ अगर रउरा मीट्रिक में रुचि बा त हम रउरा के बहुते सलाह देत बानी कि चारो ओर व्यावहारिक आ उपयोगी गाइड खातिर उनुका के फॉलो करीं बस अतने! मिलल जाव “यूएक्स आ डिजाइन इम्पैक्ट के कइसे मापल जाला” रउआ UX रणनीति पर अधिक विवरण 🪴 Measure UX & Design Impact (8h) में पा सकेनी, जवन डिजाइनर खातिर एगो व्यावहारिक गाइड बा आ UX बिजनेस पर आपन UX प्रभाव के मापे आ देखावे खातिर ले जाला। आज 20% छूट के बचत करे खातिर कोड 🎟 IMPACT के इस्तेमाल करीं। विस्तार से देखल जाव.
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उपयोगी संसाधन के बारे में बतावल गइल बा
“यूएक्स आ डिजाइन इम्पैक्ट के कइसे मापल जाव”, राउर सही मायने में “डिजाइनर खातिर बिजनेस थिंकिंग”, रयान रमसी के लिखल “डिजाइन प्रोजेक्ट के आरओआई “हाउ द राइट यूएक्स मेट्रिक्स गेम-चेंजिंग वैल्यू देखावेला”, जेरेड स्पूल के लिखल “शोध नमूना आकार कैलकुलेटर” के बारे में बतावल गइल बा।
आगे पढ़ल जा सकेला
“तनाव आ आपातकाल खातिर डिजाइनिंग”, विटाली फ्राइडमैन “यूएक्स में एआई: कम से अधिका हासिल करीं”, पॉल बोआग “कैप्चा जइसन प्रमाणीकरण विधियन के साथ सुलभता के समस्या”, एलेनोर हेक्स “प्रॉम्प्ट से पार्टनर तक: अपना कस्टम एआई सहायक के डिजाइनिंग”, लिंडन सेरेजो
