Ezért egy csillogó új funkciót tervezünk és szállítunk. Honnan tudjuk, hogy működik-e? Hogyan mérjük és követjük nyomon a hatását? UX mérőszámokban nincs hiány, de mi lenne, ha egy egyszerű, megismételhető, értelmes UX mérőszámot szeretnénk létrehozni – kifejezetten a szolgáltatásainkhoz? Nos, lássuk, hogyan kell ezt megtenni.
A TARS keretrendszerről először Adrian H. Raudschl „Hogyan mérjük a funkciók hatását” című csodálatos cikkéből hallottam. Itt Adrian kiemelte, hogy csapata hogyan követi nyomon és dönti el, hogy mely jellemzőkre összpontosítson – majd leképezi őket egymás ellen egy 2×2 kvadránsos mátrixban. Nagyon hasznos keretnek bizonyult az UX-munka hatásának megjelenítéséhez az üzleti mérőszámok szemüvegén keresztül. Lássuk, hogyan működik. 1. Célközönség (%) Kezdjük azzal, hogy számszerűsítjük a célközönséget, és megvizsgáljuk, hogy a termék felhasználóinak hány százaléka rendelkezik azzal a konkrét problémával, amelyet a funkció megoldani kíván. Megvizsgálhatjuk a meglévő vagy hasonló funkciókat, amelyek hasonló problémákat próbálnak megoldani, és azt, hogy hány felhasználó foglalkozik velük. A célközönség azonban nem azonos a funkcióhasználattal. Ahogy Adrian megjegyezte, ha tudjuk, hogy egy meglévő Export gomb funkciót az összes felhasználó 5%-a használ, az nem jelenti azt, hogy a célközönség 5%-a. Előfordulhat, hogy több felhasználónak van problémája, amelyet az exportálási funkció próbál megoldani, de nem találják. Az általunk feltett kérdés: „Termékünk felhasználóinak hány százaléka rendelkezik azzal a konkrét problémával, amelyet egy új funkció megoldani kíván?”
2. A = örökbefogadás (%) Ezután azt mérjük, hogy mennyire „szerezzük meg” a célközönségünket. Ehhez nyomon követjük, hogy egy adott időszakon belül hány felhasználó használta sikeresen ezt a funkciót. Itt nem a CTR-ekre vagy a munkamenet időtartamára koncentrálunk, hanem arra, hogy a felhasználók értelmesen foglalkoznak-e vele. Például, ha bármi azt jelzi, hogy értékesnek találták, például az export URL megosztása, az exportált fájlok száma vagy a szűrők és beállítások használata.
A funkciók magas elterjedtsége (>60%) arra utal, hogy a probléma hatásos volt. Az alacsony elterjedtség (<20%) azt sugallhatja, hogy a problémának vannak olyan egyszerű megoldásai, amelyekre az emberek támaszkodtak. A szokások megváltoztatása is időbe telik, így kezdetben alacsony elfogadás várható. Néha a funkciók alacsony használatának semmi köze magához a funkcióhoz, hanem inkább ahhoz, hogy hol található a felhasználói felületen. Előfordulhat, hogy a felhasználók soha nem fedezik fel, ha rejtve van, vagy ha zavaró címkéje van. Elég nyilvánvalónak kell lennie ahhoz, hogy az emberek belebotljanak. Az alacsony elfogadás nem mindig egyenlő a kudarccal. Ha egy probléma csak a felhasználók 10%-át érinti, az adott résen belüli 50–75%-os elfogadás azt jelenti, hogy a funkció sikeres. Kérdés, amit felteszünk: „Az aktív célfelhasználók hány százaléka használja ténylegesen a funkciót a probléma megoldására?”
3. Megtartás (%) Ezután megvizsgáljuk, hogy egy szolgáltatást valóban ismételten használnak-e. Mérjük a használat gyakoriságát, vagy konkrétan azt, hogy a funkcióval ténylegesen hány felhasználó használja az idő múlásával. Általában ez egy erős jelzés az értelmes hatásra. Ha egy jellemzőnek több mint 50%-os megtartási aránya van (átlag), akkor biztosak lehetünk benne, hogy nagy stratégiai jelentőséggel bír. A 25-35%-os megtartási arány közepes stratégiai jelentőséget jelez, a 10-20%-os megtartás pedig alacsony stratégiai jelentőségű. Kérdés, amit felteszünk: „Az összes felhasználó közül, akik értelmesen átvettek egy funkciót, hányan tértek vissza, hogy újra használják?”
4. Elégedettségi mutató (CES) Végül mérjük, hogy a felhasználók mennyire elégedettek az általunk szállított funkcióval. Nem kérdezünk mindenkit – csak a „megtartott” felhasználókat. Segít felismerni azokat a rejtett problémákat, amelyek esetleg nem tükröződnek a megőrzési pontszámban.
Miután a felhasználók ténylegesen többször is használtak egy funkciót, megkérdezzük őket, mennyire volt könnyű megoldani egy problémát a funkció használata után – a „sokkal nehezebb” és a „vártnál sokkal könnyebb” között. Tudjuk, hogyan akarunk gólt szerezni. A TARS használata a szolgáltatásstratégiához Miután elkezdtük a TARS-szel való mérést, kiszámíthatjuk a S÷T pontszámot – az elégedett felhasználók százalékos arányát ÷ a célfelhasználók számát. Ez érzékelteti, hogy egy funkció milyen jól teljesít a célközönségünk számára. Ha ezt minden jellemzőnél megtesszük, az összes jellemzőt leképezhetjük 4 kvadránsban egy 2×2-es mátrixban.
A túlteljesítő tulajdonságokra érdemes odafigyelni: alacsony a visszatartásuk, de magas az elégedettségük. Lehet, hogy egyszerűen olyan funkciókról van szó, amelyeket a felhasználóknak nem kell gyakran használniuk, de ha igen, akkor rendkívül hatékonyak. A felelősségi jellemzők magas megtartásúak, de alacsony az elégedettség, ezért talán dolgoznunk kell rajtukjavítani őket. Ezután azonosíthatjuk az alapvető funkciókat és a projektfunkciókat is – és beszélgethetünk a tervezőkkel, a PM-ekkel és a mérnökökkel arról, hogy min kellene tovább dolgozni. A konverziós arány nem UX mérőszám A TARS nem fedezi az átváltási arányt, és ennek jó oka van. Ahogy Fabian Lenz megjegyezte, az átalakítást gyakran a siker végső mutatójának tekintik – a gyakorlatban azonban mindig nagyon nehéz egyértelmű kapcsolatot felmutatni a kisebb tervezési kezdeményezések és a nagy átalakítási célok között.
Az igazság az, hogy a csapatban szinte mindenki a jobb konverzión dolgozik. Az emelkedés számos különböző kezdeményezéshez kapcsolódhat – az értékesítéstől és marketingtől a webes teljesítmény fokozásán át a szezonális hatásokon át a felhasználói élmény kezdeményezésekig. Az UX természetesen javíthatja a konverziót, de ez nem igazán egy UX-mutató. Az emberek gyakran egyszerűen nem tudják kiválasztani a használt terméket. És gyakran a kívánt üzleti eredmény a szükségből és a küzdelemből fakad, nem pedig a bizalomból és a megbecsülésből. Magas konverzió a rossz UX ellenére Ahogy Fabian írja, magas konverziós arány a rossz UX ellenére is előfordulhat, mert:
Az erős márkaerő vonzza az embereket, Agresszív, de hatékony sürgősségi taktika, Az árak rendkívül vonzóak, A marketing zseniálisan teljesít, Történelmi vásárlói hűség, A felhasználóknak egyszerűen nincs alternatívájuk.
Alacsony konverzió a nagyszerű UX ellenére Ugyanakkor alacsony konverziós arány is előfordulhat a nagyszerű UX ellenére, mert:
Az ajánlatok nem relevánsak a közönség számára, A felhasználók nem bíznak a márkában, Rossz üzleti modell vagy magas a kudarc kockázata, A marketing nem éri el a megfelelő közönséget, Külső tényezők (ár, időzítés, verseny).
A jobb konverzió az UX kezdeményezések pozitív eredménye. A jó UX-munka azonban általában javítja a feladatok elvégzését, csökkenti a feladatra fordított időt, minimalizálja a hibákat, és elkerüli a döntési bénulást. És rengeteg használható tervezési mérőszám létezik, amellyel nyomon követhetjük a felhasználói élményt és a fenntartható sikert. Becsomagolás A termékmutatók önmagukban nem mindig adnak pontos képet a termék teljesítményéről. Előfordulhat, hogy az értékesítés jól teljesít, de a felhasználók rendkívül hatástalanok és frusztráltak lehetnek. A lemorzsolódás azonban alacsony, mert a felhasználók nem tudják kiválasztani az általuk használt eszközt.
UX-mutatókra van szükségünk a felhasználói élmény megértéséhez és javításához. Amit a legjobban szeretek a TARS-ben, az az, hogy ez egy ügyes módja annak, hogy összekapcsoljuk az ügyfelek használatát és tapasztalatait a releváns termékmutatókkal. Személy szerint a TARS-t UX-központú mérőszámokkal és KPI-kkel is bővíteném – a projekt igényeitől függően. Óriási köszönet Adrian H. Raudaschlnak, hogy összeállította. Ha pedig érdekelnek a mérőszámok, nagyon ajánlom, hogy kövesd őt praktikus és hasznos útmutatókért! Ismerje meg a „How To Measure UX and Design Impact” című részt Az UX-stratégiáról további részleteket a 🪴 Measure UX & Design Impact (8h) című témakörben találhat, amely egy gyakorlati útmutató a tervezők számára, valamint az UX-levezetések, amelyek segítségével mérheti és bemutathatja a UX-ra gyakorolt hatását. Használja az 🎟 IMPACT kódot, hogy még ma 20% kedvezményt kapjon. Ugrás a részletekre.
Videó + UX képzés, csak videó Videó + UX képzés 495,00 USD 799,00 USD
Szerezzen be videót + UX képzés 25 videóleckét (8 óra) + élő UX képzést. 100 napos pénz-visszafizetési garancia. Csak videó 250,00 395,00 USD
Szerezze meg a videó tanfolyamot 25 videó óra (8 óra). Évente frissítik. UX csomagként is elérhető 3 videó tanfolyammal.
Hasznos források
„Hogyan mérjük a felhasználói élményt és a tervezési hatást”, a tiéddel „Business Thinking For Designers”, Ryan Rumsey „A tervezési projekt ROI-ja „Hogyan mutatják meg a helyes felhasználói élmény mérőszámai a játékot megváltoztató értéket”, Jared Spool „Kutatási mintaméret-kalkulátorok”
További olvasás
„Tervezés stresszre és vészhelyzetekre”, Vitaly Friedman „AI In UX: Érj el többet kevesebbel”, Paul Boag Eleanor Hecks „A kisegítő lehetőségek problémája olyan hitelesítési módszerekkel, mint a CAPTCHA „From Prompt to Partner: Designing Your Custom AI Assistant”, Lyndon Cerejo
