Þannig að við hönnum og sendum glæsilegan nýjan eiginleika. Hvernig vitum við hvort það virkar? Hvernig mælum við og fylgjumst með áhrifum þess? Það er enginn skortur á UX-mælingum, en hvað ef við vildum koma á einfaldri, endurtekinni, þýðingarmikilli UX-mælingu – sérstaklega fyrir eiginleika okkar? Jæja, við skulum sjá hvernig á að gera einmitt það.
Ég heyrði fyrst um TARS rammann úr frábærri grein Adrian H. Raudschl um „Hvernig á að mæla áhrif eiginleika“. Hér benti Adrian á hvernig teymið hans rekur og ákveður hvaða eiginleika á að einbeita sér að - og kortleggur þá síðan hver á móti öðrum í 2×2 fjórða fylki. Það reyndist vera mjög gagnlegur rammi til að sjá áhrif UX vinnu í gegnum linsu viðskiptamælinga. Við skulum sjá hvernig það virkar. 1. Markhópur (%) Við byrjum á því að mæla markhópinn með því að kanna hversu hátt hlutfall notenda vöru er með það sérstaka vandamál sem eiginleiki miðar að því að leysa. Við getum rannsakað núverandi eða svipaða eiginleika sem reyna að leysa svipuð vandamál og hversu margir notendur taka þátt í þeim. Markhópur er þó ekki það sama og notkun eiginleika. Eins og Adrian tók fram, ef við vitum að núverandi útflutningshnappur er notaður af 5% allra notenda þýðir það ekki að markhópurinn sé 5%. Fleiri notendur gætu átt í vandanum sem útflutningsaðgerðin er að reyna að leysa, en þeir geta ekki fundið hann. Spurning sem við spyrjum: „Hversu hlutfall allra notenda vörunnar okkar hefur þetta sérstaka vandamál sem nýr eiginleiki miðar að því að leysa?
2. A = Ættleiðing (%) Næst mælum við hversu vel við „náðum“ markhópinn okkar. Til þess fylgjumst við með því hversu margir notendur nota þennan eiginleika með góðum árangri á tilteknu tímabili. Við einbeitum okkur ekki að smellihlutfalli eða tímalengd setu þar, heldur ef notendur taka markvisst þátt í því. Til dæmis, ef eitthvað gefur til kynna að þeim hafi fundist það dýrmætt, eins og að deila útflutningsslóðinni, fjölda útfluttra skráa eða notkun sía og stillinga.
Mikil upptaka eiginleika (>60%) bendir til þess að vandamálið hafi haft áhrif. Lítil ættleiðing (<20%) gæti gefið til kynna að vandamálið hafi einfaldar lausnir sem fólk hefur reitt sig á. Að breyta venjum tekur líka tíma og því er búist við lítilli ættleiðingu í upphafi. Stundum hefur lítil lögun ekki neitt með eiginleikann sjálfan að gera, heldur hvar hann situr í notendaviðmótinu. Notendur gætu aldrei uppgötvað það ef það er falið eða ef það hefur ruglingslegt merki. Það hlýtur að vera nógu augljóst til að fólk lendi í því. Lítil ættleiðing jafngildir ekki alltaf mistökum. Ef vandamál hefur aðeins áhrif á 10% notenda, að ná 50–75% upptöku innan þess sérstaka sess þýðir að eiginleikinn er farsæll. Spurning sem við spyrjum: „Hversu hlutfall virkra marknotenda notar í raun eiginleikann til að leysa það vandamál?
3. Varðveisla (%) Næst skoðum við hvort eiginleiki sé í raun og veru notaður endurtekið. Við mælum tíðni notkunar, eða nánar tiltekið, hversu margir notendur sem tóku þátt í eiginleikanum halda áfram að nota hann með tímanum. Venjulega er það sterkt merki um þýðingarmikil áhrif. Ef eiginleiki hefur >50% varðveisluhlutfall (meðal.), getum við verið nokkuð viss um að hann hafi mikla stefnumótandi þýðingu. 25–35% varðveisluhlutfall gefur til kynna miðlungs stefnumótandi þýðingu og varðveisla upp á 10–20% er þá lítið stefnumótandi mikilvægi. Spurning sem við spyrjum: „Af öllum notendum sem tóku upp eiginleika á marktækan hátt, hversu margir komu aftur til að nota hann aftur?
4. Ánægjustig (CES) Að lokum mælum við ánægju notenda með þann eiginleika sem við höfum sent. Við spyrjum ekki alla - við spyrjum aðeins „haldna“ notendur. Það hjálpar okkur að koma auga á falin vandræði sem endurspeglast kannski ekki í varðveislustiginu.
Þegar notendur notuðu eiginleika margsinnis í raun og veru, spyrjum við þá hversu auðvelt það hafi verið að leysa vandamál eftir að þeir notuðu þann eiginleika – á milli „mun erfiðara“ og „mun auðveldara en búist var við“. Við vitum hvernig við viljum skora. Notkun TARS fyrir eiginleika stefnu Þegar við byrjum að mæla með TARS getum við reiknað út S÷T stig — hlutfall ánægðra notenda ÷ marknotenda. Það gefur okkur tilfinningu fyrir því hversu vel eiginleiki er að skila sér fyrir fyrirhugaðan markhóp okkar. Þegar við gerum það fyrir hvern eiginleika, getum við kortlagt alla eiginleika í 4 fjórðungum í 2×2 fylki.
Það er þess virði að gefa gaum að eiginleikum með ofurframmistöðu: þeir hafa litla varðveislu en mikla ánægju. Það gæti einfaldlega verið eiginleikar sem notendur þurfa ekki að nota oft, en þegar þeir gera það er það mjög áhrifaríkt. Ábyrgðareiginleikar hafa mikla varðveislu en litla ánægju, svo ef til vill þurfum við að vinna í þeimbæta þau. Og svo getum við líka greint kjarnaeiginleika og verkefnaeiginleika - og átt samtal við hönnuði, forsætisráðherra og verkfræðinga um hvað við ættum að vinna að næst. Viðskiptahlutfall er ekki UX mæligildi TARS nær ekki til viðskiptahlutfalls og ekki að ástæðulausu. Eins og Fabian Lenz tók fram, er umbreyting oft talin vera fullkominn vísbending um árangur - en í reynd er það alltaf mjög erfitt að setja fram skýr tengsl milli smærri hönnunarframtaks og stórra umbreytingarmarkmiða.
Sannleikurinn er sá að næstum allir í teyminu vinna að betri umbreytingu. Aukning gæti tengst mörgum mismunandi verkefnum - frá sölu og markaðssetningu til að auka árangur á vefnum til árstíðabundinna áhrifa til UX frumkvæðis. UX getur auðvitað bætt viðskipti, en það er í raun ekki UX mæligildi. Oft getur fólk einfaldlega ekki valið vöruna sem það notar. Og oft kemur æskileg viðskiptaniðurstaða út af nauðsyn og baráttu, frekar en trausti og þakklæti. Mikil viðskipti þrátt fyrir slæmt UX Eins og Fabian skrifar getur hátt viðskiptahlutfall gerst þrátt fyrir lélega notendanotkun, vegna þess að:
Sterk vörumerkiskraftur togar fólk inn, Árásargjarn en áhrifarík neyðartækni, Verð eru mjög aðlaðandi, Markaðssetning gengur frábærlega, Söguleg tryggð viðskiptavina, Notendur hafa einfaldlega ekkert val.
Lítil umbreyting þrátt fyrir frábæra UX Á sama tíma getur lágt viðskiptahlutfall átt sér stað þrátt fyrir mikla UX, vegna þess að:
Tilboð eiga ekki við áhorfendur, Notendur treysta ekki vörumerkinu, Lélegt viðskiptamódel eða mikil hætta á bilun, Markaðssetning nær ekki til rétta markhópsins, Ytri þættir (verð, tímasetning, samkeppni).
Bætt umbreyting er jákvæð niðurstaða UX frumkvæðis. En góð UX vinna bætir venjulega verklok, dregur úr tíma í verkefni, lágmarkar villur og forðast lömun ákvarðana. Og það eru fullt af hagnýtum hönnunarmælingum sem við gætum notað til að rekja notendaviðmót og knýja fram sjálfbæran árangur. Umbúðir Vörumælingar einar og sér gefa ekki alltaf nákvæma sýn á hversu vel vara skilar árangri. Sala gæti gengið vel, en notendur gætu verið mjög óhagkvæmir og svekktur. Samt er afföllin lítil vegna þess að notendur geta ekki valið tólið sem þeir nota.
Við þurfum UX mæligildi til að skilja og bæta upplifun notenda. Það sem ég elska mest við TARS er að það er snyrtileg leið til að tengja notkun viðskiptavina og upplifun viðskiptavina við viðeigandi vörumælingar. Persónulega myndi ég lengja TARS með UX-einbeittum mælingum og KPI – allt eftir þörfum verkefnisins. Kærar þakkir til Adrian H. Raudaschl fyrir að setja þetta saman. Og ef þú hefur áhuga á mælingum, þá mæli ég eindregið með því að þú fylgist með honum til að fá hagnýtar og gagnlegar leiðbeiningar allt í kringum það! Kynntu þér „Hvernig á að mæla UX og hönnunaráhrif“ Þú getur fundið frekari upplýsingar um UX Strategy í 🪴 Measure UX & Design Impact (8h), hagnýt handbók fyrir hönnuði og UX leið til að mæla og sýna UX áhrif þín á viðskipti. Notaðu kóðann 🎟 IMPACT til að spara 20% afslátt í dag. Farðu í smáatriðin.
Myndband + UX þjálfun Aðeins myndskeið + UX þjálfun$ 495.00 $ 799.00
Fáðu myndband + UX þjálfun25 myndskeiðskennslu (8 klst.) + UX þjálfun í beinni.100 daga peningaábyrgð. Aðeins 250,00 $ 395,00 $ myndband
Fáðu myndbandsnámskeiðið 25 myndbandstímar (8 klst.). Uppfært árlega. Einnig fáanlegt sem UX búnt með 3 myndbandsnámskeiðum.
Gagnlegar auðlindir
„Hvernig á að mæla UX og hönnunaráhrif“, með yður „Viðskiptahugsun fyrir hönnuði“ eftir Ryan Rumsey „Arðsemi hönnunarverkefnis „Hvernig réttar UX mælingar sýna breytilegt gildi“ eftir Jared Spool „Rannsókn á reiknivélum fyrir sýnishorn“
Frekari lestur
„Hönnun fyrir streitu og neyðartilvik“, Vitaly Friedman „AI In UX: Achieve More With Less“, Paul Boag „Aðgengisvandamálið með auðkenningaraðferðum eins og CAPTCHA“, Eleanor Hecks „Frá hvatningu til samstarfsaðila: að hanna sérsniðna gervigreindaraðstoðarmanninn þinn“, Lyndon Cerejo
