Jadi kami merancang dan mengirimkan fitur baru yang menarik. Bagaimana kita tahu kalau ini berhasil? Bagaimana kita mengukur dan melacak dampaknya? Tidak ada kekurangan dalam metrik UX, namun bagaimana jika kita ingin membuat metrik UX yang sederhana, berulang, dan bermakna — khususnya untuk fitur kami? Baiklah, mari kita lihat bagaimana melakukan hal itu.
Saya pertama kali mendengar tentang kerangka TARS dari artikel bagus Adrian H. Raudschl tentang “Cara Mengukur Dampak Fitur”. Di sini, Adrian menyoroti cara timnya melacak dan memutuskan fitur mana yang menjadi fokus — lalu memetakannya satu sama lain dalam matriks kuadran 2×2. Ini ternyata merupakan kerangka kerja yang sangat berguna untuk memvisualisasikan dampak pekerjaan UX melalui lensa metrik bisnis. Mari kita lihat cara kerjanya. 1. Target Pemirsa (%) Kami memulai dengan mengukur target audiens dengan mengeksplorasi berapa persentase pengguna suatu produk yang memiliki masalah spesifik yang ingin dipecahkan oleh sebuah fitur. Kami dapat mempelajari fitur-fitur yang ada atau serupa yang mencoba memecahkan masalah serupa, dan berapa banyak pengguna yang terlibat dengannya. Target audiens tidak sama dengan penggunaan fitur. Seperti yang disampaikan Adrian, jika kita mengetahui bahwa fitur Tombol Ekspor yang ada digunakan oleh 5% dari seluruh pengguna, bukan berarti target audiensnya adalah 5%. Lebih banyak pengguna mungkin mengalami masalah yang coba diselesaikan oleh fitur ekspor, tetapi mereka tidak dapat menemukannya. Pertanyaan yang kami ajukan: “Berapa persentase dari seluruh pengguna produk kami yang memiliki masalah spesifik yang ingin diselesaikan oleh fitur baru?”
2. A = Adopsi (%) Selanjutnya, kami mengukur seberapa baik kami “mendapatkan” audiens target kami. Untuk itu, kami melacak berapa banyak pengguna yang benar-benar berhasil berinteraksi dengan fitur tersebut selama jangka waktu tertentu. Kami tidak fokus pada RKT atau durasi sesi, melainkan pada apakah pengguna benar-benar terlibat dengannya. Misalnya, jika ada sesuatu yang menandakan bahwa mereka menganggapnya berharga, seperti membagikan URL ekspor, jumlah file yang diekspor, atau penggunaan filter dan pengaturan.
Adopsi fitur yang tinggi (>60%) menunjukkan bahwa masalah ini berdampak besar. Adopsi yang rendah (<20%) mungkin berarti bahwa permasalahan ini mempunyai solusi sederhana yang dapat diandalkan oleh banyak orang. Mengubah kebiasaan juga membutuhkan waktu, sehingga adopsi pada awalnya diperkirakan rendah. Terkadang, rendahnya adopsi fitur tidak ada hubungannya dengan fitur itu sendiri, melainkan posisinya di UI. Pengguna mungkin tidak akan pernah menemukannya jika tersembunyi atau memiliki label yang membingungkan. Itu harus cukup jelas bagi orang-orang untuk menemukannya. Adopsi yang rendah tidak selalu berarti kegagalan. Jika suatu masalah hanya memengaruhi 10% pengguna, mencapai 50–75% adopsi dalam ceruk spesifik tersebut berarti fitur tersebut berhasil. Pertanyaan yang kami ajukan: “Berapa persentase pengguna target aktif yang benar-benar menggunakan fitur ini untuk menyelesaikan masalah tersebut?”
3. Retensi (%) Selanjutnya, kita mempelajari apakah suatu fitur benar-benar digunakan berulang kali. Kami mengukur frekuensi penggunaan, atau khususnya, berapa banyak pengguna yang berinteraksi dengan fitur tersebut yang benar-benar terus menggunakannya dari waktu ke waktu. Biasanya, ini merupakan sinyal kuat akan adanya dampak yang berarti. Jika suatu fitur memiliki tingkat retensi (rata-rata) >50%, kami yakin fitur tersebut memiliki kepentingan strategis yang tinggi. Tingkat retensi sebesar 25–35% menandakan signifikansi strategis sedang, dan retensi sebesar 10–20% berarti kepentingan strategis rendah. Pertanyaan yang kami ajukan: “Dari semua pengguna yang dengan penuh arti mengadopsi suatu fitur, berapa banyak yang kembali menggunakannya lagi?”
4. Skor Kepuasan (CES) Terakhir, kami mengukur tingkat kepuasan pengguna terhadap fitur yang kami kirimkan. Kami tidak bertanya kepada semua orang — kami hanya bertanya kepada pengguna “tetap”. Ini membantu kami menemukan masalah tersembunyi yang mungkin tidak tercermin dalam skor retensi.
Setelah pengguna benar-benar menggunakan suatu fitur beberapa kali, kami bertanya kepada mereka seberapa mudahnya menyelesaikan masalah setelah mereka menggunakan fitur tersebut — antara “jauh lebih sulit” dan “jauh lebih mudah dari yang diharapkan”. Kami tahu bagaimana kami ingin mencetak gol. Menggunakan TARS Untuk Strategi Fitur Setelah kita mulai mengukur dengan TARS, kita dapat menghitung skor S 2 - T - persentase Pengguna yang Puas 2 Pengguna Target. Ini memberi kami gambaran tentang seberapa baik kinerja suatu fitur untuk audiens target yang kami tuju. Setelah kami melakukannya untuk setiap fitur, kami dapat memetakan semua fitur di 4 kuadran dalam matriks 2×2.
Fitur berperforma tinggi patut diperhatikan: fitur tersebut memiliki retensi rendah namun kepuasannya tinggi. Ini mungkin hanya fitur yang tidak harus sering digunakan pengguna, namun ketika mereka menggunakannya, ini sangat efektif. Fitur liabilitas memiliki retensi yang tinggi namun kepuasannya rendah, jadi mungkin kita perlu memperbaikinyameningkatkannya. Lalu kami juga dapat mengidentifikasi fitur inti dan fitur proyek — dan berdiskusi dengan desainer, PM, dan teknisi tentang apa yang harus kami kerjakan selanjutnya. Tingkat Konversi Bukan Metrik UX TARS tidak mencakup tingkat konversi, dan untuk alasan yang bagus. Seperti yang dikemukakan Fabian Lenz, konversi sering kali dianggap sebagai indikator utama kesuksesan — namun dalam praktiknya selalu sangat sulit untuk menyajikan hubungan yang jelas antara inisiatif desain yang lebih kecil dan tujuan konversi yang besar.
Faktanya adalah hampir semua orang di tim berupaya mencapai konversi yang lebih baik. Peningkatan ini mungkin terkait dengan berbagai inisiatif berbeda — mulai dari penjualan dan pemasaran, peningkatan kinerja web, efek musiman, hingga inisiatif UX. UX tentu saja dapat meningkatkan konversi, tetapi ini sebenarnya bukan metrik UX. Seringkali, orang tidak bisa memilih produk yang mereka gunakan. Dan seringkali hasil bisnis yang diinginkan muncul karena kebutuhan dan perjuangan, bukan karena kepercayaan dan penghargaan. Konversi Tinggi Meskipun UX Buruk Seperti yang ditulis Fabian, tingkat konversi yang tinggi dapat terjadi meskipun UX buruk, karena:
Kekuatan merek yang kuat menarik orang untuk bergabung, Taktik urgensi yang agresif namun efektif, Harga sangat menarik, Pemasaran berkinerja cemerlang, Loyalitas pelanggan historis, Pengguna tidak punya alternatif lain.
Konversi Rendah Meskipun UX Hebat Pada saat yang sama, tingkat konversi yang rendah dapat terjadi meskipun UX-nya bagus, karena:
Penawaran tidak relevan dengan audiens, Pengguna tidak mempercayai merek tersebut, Model bisnis yang buruk atau risiko kegagalan yang tinggi, Pemasaran tidak menjangkau audiens yang tepat, Faktor eksternal (harga, waktu, persaingan).
Peningkatan konversi adalah hasil positif dari inisiatif UX. Namun pekerjaan UX yang baik biasanya meningkatkan penyelesaian tugas, mengurangi waktu mengerjakan tugas, meminimalkan kesalahan, dan menghindari kelumpuhan keputusan. Dan ada banyak metrik desain yang dapat ditindaklanjuti yang dapat kami gunakan untuk melacak UX dan mendorong kesuksesan berkelanjutan. Menyelesaikan Metrik produk saja tidak selalu memberikan gambaran akurat tentang seberapa baik kinerja suatu produk. Penjualan mungkin berkinerja baik, namun pengguna mungkin sangat tidak efisien dan frustrasi. Namun tingkat churnnya rendah karena pengguna tidak dapat memilih alat yang mereka gunakan.
Kami memerlukan metrik UX untuk memahami dan meningkatkan pengalaman pengguna. Hal yang paling saya sukai dari TARS adalah cara yang tepat untuk menghubungkan penggunaan pelanggan dan pengalaman pelanggan dengan metrik produk yang relevan. Secara pribadi, saya juga akan memperluas TARS dengan metrik dan KPI yang berfokus pada UX — tergantung pada kebutuhan proyek. Terima kasih yang sebesar-besarnya kepada Adrian H. Raudaschl yang telah menyusunnya. Dan jika Anda tertarik dengan metrik, saya sangat menyarankan Anda mengikutinya untuk mendapatkan panduan praktis dan berguna seputar hal itu! Temui “Cara Mengukur Dampak UX dan Desain” Anda dapat menemukan detail selengkapnya tentang Strategi UX di 🪴 Mengukur Dampak UX & Desain (8 jam), panduan praktis bagi desainer dan pimpinan UX untuk mengukur dan menunjukkan dampak UX Anda terhadap bisnis. Gunakan kode 🎟 IMPACT untuk menghemat 20% hari ini. Langsung ke detailnya.
Pelatihan Video + UXHanya videoVideo + Pelatihan UX$ 495,00 $ 799,00
Dapatkan Pelatihan Video + UX25 pelajaran video (8 jam) + Pelatihan UX Langsung. Jaminan uang kembali 100 hari. Hanya video$ 250,00$ 395,00
Dapatkan kursus video25 pelajaran video (8 jam). Diperbarui setiap tahun. Juga tersedia sebagai Paket UX dengan 3 kursus video.
Sumber Daya Berguna
“Cara Mengukur UX dan Dampak Desain”, sepenuhnya milik Anda “Pemikiran Bisnis Untuk Desainer”, oleh Ryan Rumsey “ROI Proyek Desain “Bagaimana Metrik UX yang Tepat Menunjukkan Nilai yang Mengubah Permainan”, oleh Jared Spool “Kalkulator Ukuran Sampel Penelitian”
Bacaan Lebih Lanjut
“Merancang Untuk Stres Dan Darurat”, Vitaly Friedman “AI Dalam UX: Raih Lebih Banyak Dengan Lebih Sedikit”, Paul Boag “Masalah Aksesibilitas Dengan Metode Otentikasi Seperti CAPTCHA”, Eleanor Hecks “Dari Perintah Menjadi Mitra: Merancang Asisten AI Kustom Anda”, Lyndon Cerejo
