Així que dissenyem i enviem una característica nova i brillant. Com sabem si funciona? Com mesurem i seguim el seu impacte? No hi ha escassetat de mètriques d'UX, però què passaria si volguéssim establir una mètrica d'UX senzilla, repetible i significativa, específicament per a les nostres funcions? Bé, anem a veure com fer-ho.
Vaig sentir per primera vegada sobre el marc TARS pel meravellós article d'Adrian H. Raudschl sobre "Com mesurar l'impacte de les característiques". Aquí, Adrian va destacar com el seu equip fa un seguiment i decideix en quines característiques s'ha de centrar, i després les mapeja les unes amb les altres en una matriu de quadrants de 2 × 2. Va resultar ser un marc molt útil per visualitzar l'impacte del treball UX a través de la lent de les mètriques empresarials. Vegem com funciona. 1. Públic objectiu (%) Comencem per quantificar el públic objectiu explorant quin percentatge d'usuaris d'un producte té el problema específic que pretén resoldre una funció. Podem estudiar funcions existents o similars que intenten resoldre problemes similars i quants usuaris hi participen. Tanmateix, el públic objectiu no és el mateix que l'ús de les funcions. Com va assenyalar Adrian, si sabem que el 5% de tots els usuaris utilitza una funció de botó d'exportació, això no vol dir que el públic objectiu sigui el 5%. És possible que més usuaris tinguin el problema que la funció d'exportació està intentant resoldre, però no el poden trobar. Pregunta que fem: "Quin percentatge de tots els usuaris del nostre producte tenen aquest problema específic que pretén resoldre una funció nova?"
2. A = Adopció (%) A continuació, mesurem com de bé estem "adquirint" el nostre públic objectiu. Per això, fem un seguiment de quants usuaris participen realment amb èxit amb aquesta funció durant un període de temps específic. No ens centrem en els CTR ni en la durada de la sessió, sinó si els usuaris hi participen de manera significativa. Per exemple, si alguna cosa indica que l'han trobat valuosa, com ara compartir l'URL d'exportació, el nombre de fitxers exportats o l'ús de filtres i configuracions.
L'adopció de funcions altes (>60%) suggereix que el problema va tenir un impacte. Una baixa adopció (<20%) pot implicar que el problema té solucions alternatives senzilles en què la gent ha confiat. El canvi d'hàbits també requereix temps i, per tant, s'espera una baixa adopció al principi. De vegades, l'adopció de funcions baixes no té res a veure amb la funció en si, sinó on es troba a la interfície d'usuari. És possible que els usuaris mai el descobrin si està amagat o si té una etiqueta confusa. Ha de ser prou evident perquè la gent s'hi ensopegui. La baixa adopció no sempre és igual al fracàs. Si un problema només afecta el 10% dels usuaris, assolir l'adopció del 50-75% dins d'aquest nínxol específic significa que la funció és un èxit. Pregunta que fem: "Quin percentatge d'usuaris objectiu actius utilitzen realment la funció per resoldre aquest problema?"
3. Retenció (%) A continuació, estudiem si una característica s'utilitza realment de manera repetida. Mesurem la freqüència d'ús, o concretament, quants usuaris que han participat amb la funció la continuen utilitzant al llarg del temps. Normalment, és un senyal fort per a un impacte significatiu. Si una funció té una taxa de retenció > 50% (mitjana), podem estar bastant segurs que té una gran importància estratègica. Una taxa de retenció del 25 al 35% indica una importància estratègica mitjana, i la retenció del 10 al 20% és llavors una importància estratègica baixa. Pregunta que fem: "De tots els usuaris que van adoptar una funció de manera significativa, quants van tornar a utilitzar-la de nou?"
4. Puntuació de satisfacció (CES) Finalment, mesurem el nivell de satisfacció que tenen els usuaris amb aquesta funció que hem enviat. No demanem a tothom, només demanem als usuaris "retinguts". Ens ajuda a detectar problemes ocults que potser no es reflecteixen en la puntuació de retenció.
Una vegada que els usuaris van utilitzar una funció diverses vegades, els preguntem com de fàcil era resoldre un problema després d'utilitzar aquesta funció, entre "molt més difícil" i "molt més fàcil del que s'esperava". Sabem com volem marcar. Ús de TARS per a l'estratègia de funcions Un cop comencem a mesurar amb TARS, podem calcular una puntuació S÷T: el percentatge d'usuaris satisfets ÷ usuaris objectiu. Ens dóna una idea del rendiment d'una funció per al nostre públic objectiu. Un cop fem això per a cada característica, podem mapar totes les característiques en 4 quadrants en una matriu 2×2.
Val la pena prestar atenció a les funcions de rendiment excessiu: tenen poca retenció però alta satisfacció. Podrien ser simplement funcions que els usuaris no han d'utilitzar amb freqüència, però quan ho fan, són extremadament eficaços. Les funcions de responsabilitat tenen una alta retenció però una satisfacció baixa, així que potser hauríem de treballar-himillorar-los. A continuació, també podem identificar les característiques bàsiques i les característiques del projecte, i tenir una conversa amb dissenyadors, PM i enginyers sobre què hauríem de treballar a continuació. La taxa de conversió no és una mètrica d'UX TARS no cobreix la taxa de conversió, i per una bona raó. Com va assenyalar Fabian Lenz, sovint es considera que la conversió és l'indicador definitiu d'èxit, però a la pràctica sempre és molt difícil presentar una connexió clara entre iniciatives de disseny més petites i grans objectius de conversió.
La veritat és que gairebé tots els membres de l'equip estan treballant per millorar la conversió. Un augment pot estar relacionat amb moltes iniciatives diferents, des de vendes i màrqueting fins a l'augment del rendiment web fins als efectes estacionals i iniciatives d'UX. L'UX pot, per descomptat, millorar la conversió, però realment no és una mètrica d'UX. Sovint, la gent simplement no pot triar el producte que està utilitzant. I sovint, un resultat empresarial desitjat prové de la necessitat i la lluita, en lloc de la confiança i l'apreciació. Alta conversió malgrat una mala UX Tal com escriu Fabian, un índex de conversió elevat pot passar malgrat una UX deficient, perquè:
El fort poder de la marca atrau la gent, Tàctiques d'urgència agressives però efectives, Els preus són molt atractius, El màrqueting funciona de manera brillant, Fidelització històrica del client, Els usuaris simplement no tenen alternativa.
Baixa conversió malgrat una gran UX Al mateix temps, es pot produir una taxa de conversió baixa malgrat una gran UX, perquè:
Les ofertes no són rellevants per al públic, Els usuaris no confien en la marca, Model de negoci deficient o alt risc de fracàs, El màrqueting no arriba al públic adequat, Factors externs (preu, calendari, competència).
Una conversió millorada és el resultat positiu de les iniciatives d'UX. Però un bon treball UX normalment millora la realització de les tasques, redueix el temps de la tasca, minimitza els errors i evita la paràlisi de decisions. I hi ha moltes mètriques de disseny accionables que podríem utilitzar per fer un seguiment de l'UX i impulsar l'èxit sostenible. Embolcallant Les mètriques de producte per si soles no sempre proporcionen una visió precisa del rendiment d'un producte. Les vendes poden funcionar bé, però els usuaris poden ser extremadament ineficients i frustrats. No obstant això, l'abandonament és baix perquè els usuaris no poden triar l'eina que utilitzen.
Necessitem mètriques d'UX per entendre i millorar l'experiència de l'usuari. El que més m'agrada de TARS és que és una bona manera de connectar l'ús dels clients i l'experiència dels clients amb mètriques de producte rellevants. Personalment, també ampliaria TARS amb mètriques i KPI centrats en UX, depenent de les necessitats del projecte. Moltes gràcies a Adrian H. Raudaschl per muntar-lo. I si esteu interessats en les mètriques, us recomano que el seguiu per obtenir guies pràctiques i útils al voltant d'això! Coneix "Com mesurar UX i l'impacte del disseny" Trobareu més detalls sobre l'estratègia d'UX a 🪴 Mesura l'impacte de l'UX i el disseny (8h), una guia pràctica per a dissenyadors i clients potencials d'UX per mesurar i mostrar el vostre impacte en l'UX al negoci. Utilitza el codi 🎟 IMPACT per estalviar un 20% de descompte avui. Salta als detalls.
Vídeo + Formació UX Només vídeoVídeo + Formació UX 495,00 $ 799,00 $
Obteniu vídeo + UX Training25 lliçons de vídeo (8h) + Live UX Training. Garantia de devolució de 100 dies. Només vídeo 250,00 $ 395,00 $
Aconsegueix el videocurs25 lliçons en video (8h). Actualitzat anualment. També disponible com a paquet UX amb 3 cursos de vídeo.
Recursos Útils
"Com mesurar l'impacte de la UX i el disseny", sincerament "Pensament empresarial per a dissenyadors", de Ryan Rumsey “ROI del projecte de disseny "Com les mètriques d'UX adequades mostren el valor que canvia el joc", de Jared Spool "Recerca en calculadores de mida de mostra"
Lectura addicional
"Dissenyant per a l'estrès i l'emergència", Vitaly Friedman "AI en UX: aconseguir més amb menys", Paul Boag "El problema d'accessibilitat amb mètodes d'autenticació com el CAPTCHA", Eleanor Hecks "De l'avís al soci: dissenyant el vostre assistent d'IA personalitzat", Lyndon Cerejo
