Тако да дизајнирамо и испоручујемо сјајну нову функцију. Како да знамо да ли ради? Како меримо и пратимо његов утицај? Не постоји недостатак у УКС метрикама, али шта ако желимо да успоставимо једноставну, поновљиву, смислену УКС метрику – посебно за наше функције? Па, да видимо како то учинити.
Први пут сам чуо за ТАРС оквир из дивног чланка Адриана Х. Раудсцхла о „Како измерити утицај карактеристика“. Овде је Адријан истакао како његов тим прати и одлучује на које карактеристике ће се фокусирати - а затим их мапира једну против друге у матрици квадраната 2×2. Показало се да је то био веома користан оквир за визуелизацију утицаја УКС рада кроз сочиво пословних метрика. Хајде да видимо како то функционише. 1. Циљна публика (%) Почињемо квантификовањем циљне публике тако што ћемо истражити који проценат корисника производа има специфичан проблем који функција има за циљ да реши. Можемо да проучавамо постојеће или сличне функције које покушавају да реше сличне проблеме и колико корисника се са њима бави. Међутим, циљна публика није исто што и коришћење функција. Као што је Адриан приметио, ако знамо да постојећу функцију дугмета за извоз користи 5% свих корисника, то не значи да је циљна публика 5%. Више корисника може имати проблем који функција извоза покушава да реши, али не могу да га пронађу. Питање које постављамо: „Који проценат свих корисника нашег производа има тај специфичан проблем који нова функција има за циљ да реши?“
2. А = Усвајање (%) Затим меримо колико добро „стичемо“ своју циљну публику. За то пратимо колико корисника је заиста успешно користило ту функцију током одређеног временског периода. Тамо се не фокусирамо на стопе учесталости кликова или трајање сесије, већ на то да ли се корисници смислено баве тиме. На пример, ако било шта указује на то да су то сматрали вредним, као што је дељење УРЛ-а за извоз, број извезених датотека или коришћење филтера и подешавања.
Високо усвајање функција (>60%) сугерише да је проблем био утицајан. Ниско усвајање (<20%) може имплицирати да проблем има једноставна рјешења на која су се људи ослањали. Промена навика такође захтева време, па се очекује ниско усвајање у почетку. Понекад, ниско усвајање функција нема никакве везе са самом функцијом, већ тамо где се налази у корисничком интерфејсу. Корисници га можда никада неће открити ако је скривено или ако има збуњујућу ознаку. То мора бити довољно очигледно да људи на њега налете. Ниско усвајање није увек једнако неуспеху. Ако проблем погађа само 10% корисника, достизање 50–75% усвајања у тој специфичној ниши значи да је функција успешна. Питање које постављамо: „Који проценат активних циљних корисника заправо користи ову функцију за решавање тог проблема?“
3. Задржавање (%) Затим проучавамо да ли се функција заиста више пута користи. Меримо учесталост коришћења, или конкретно, колико корисника који су користили ову функцију заправо настављају да је користе током времена. Обично је то снажан сигнал за значајан утицај. Ако функција има >50% стопе задржавања (прос.), можемо бити сасвим сигурни да има велики стратешки значај. Стопа задржавања од 25–35% сигнализира средњи стратешки значај, а задржавање од 10–20% је тада ниског стратешког значаја. Питање које постављамо: „Од свих корисника који су смислено усвојили неку функцију, колико их се вратило да је поново користе?“
4. Оцена задовољства (ЦЕС) Коначно, меримо ниво задовољства који корисници имају са том функцијом коју смо испоручили. Не питамо све – питамо само „задржане“ кориснике. Помаже нам да уочимо скривене проблеме који се можда неће одразити на резултат задржавања.
Када су корисници заиста користили функцију више пута, питамо их колико је лако било решити проблем након што су користили ту функцију – између „много теже“ и „много лакше него што се очекивало“. Знамо како желимо да постигнемо гол. Коришћење ТАРС-а за стратегију карактеристика Када почнемо да меримо помоћу ТАРС-а, можемо да израчунамо С÷Т резултат — проценат задовољних корисника ÷ циљних корисника. То нам даје осећај колико добро функција има перформансе за нашу циљну публику. Када то урадимо за сваку карактеристику, можемо мапирати све карактеристике у 4 квадранта у матрици 2×2.
Вриједно је обратити пажњу на карактеристике које имају превише перформанси: оне имају мало задржавања, али су високо задовољство. То могу једноставно бити функције које корисници не морају често да користе, али када то раде, то је изузетно ефикасно. Функције одговорности имају високо задржавање, али ниско задовољство, тако да можда треба да порадимо на њимапобољшати их. А онда такође можемо да идентификујемо основне карактеристике и карактеристике пројекта — и разговарамо са дизајнерима, менаџерима и инжењерима о томе на чему би требало да радимо следеће. Стопа конверзије није УКС метрика ТАРС не покрива стопу конверзије, и то са добрим разлогом. Као што је Фабијан Ленц приметио, конверзија се често сматра крајњим показатељем успеха — али у пракси је увек веома тешко представити јасну везу између мањих дизајнерских иницијатива и великих циљева конверзије.
Истина је да скоро сви у тиму раде на бољој конверзији. Пораст може бити повезан са много различитих иницијатива — од продаје и маркетинга до повећања перформанси на вебу до сезонских ефеката до УКС иницијатива. УКС може, наравно, побољшати конверзију, али то заправо није УКС метрика. Често људи једноставно не могу да изаберу производ који користе. И често жељени пословни исход долази из нужде и борбе, а не из поверења и уважавања. Висока конверзија упркос лошем корисничком доживљају Као што Фабиан пише, висока стопа конверзије може се десити упркос лошем корисничком доживљају, јер:
Јака моћ бренда привлачи људе, Агресивна, али ефикасна тактика хитности, Цене су изузетно атрактивне, Маркетинг ради сјајно, Историјска лојалност купаца, Корисници једноставно немају алтернативу.
Ниска конверзија упркос одличном корисничком доживљају У исто време, може доћи до ниске стопе конверзије упркос одличном корисничком доживљају, јер:
Понуде нису релевантне за публику, Корисници не верују бренду, Лош пословни модел или висок ризик од неуспеха, Маркетинг не допире до праве публике, Екстерни фактори (цена, тајминг, конкуренција).
Побољшана конверзија је позитиван исход УКС иницијатива. Али добар УКС рад обично побољшава завршетак задатка, смањује време на задатку, минимизира грешке и избегава парализу одлучивања. И постоји много практичних метрика дизајна које бисмо могли да користимо за праћење корисничког искуства и постизање одрживог успеха. Враппинг Уп Сами показатељи производа не дају увек тачан увид у то колико је добар производ. Продаја може бити добра, али корисници могу бити изузетно неефикасни и фрустрирани. Ипак, одлив је мали јер корисници не могу да изаберу алат који користе.
Потребни су нам УКС метрика да бисмо разумели и побољшали корисничко искуство. Оно што ми се највише свиђа код ТАРС-а је то што је то згодан начин да повежете употребу купаца и искуство купаца са релевантним показатељима производа. Лично бих проширио ТАРС са метрикама и КПИ-овима фокусираним на УКС - у зависности од потреба пројекта. Огромно хвала Адриану Х. Раудасцхлу што га је саставио. А ако сте заинтересовани за метрику, топло препоручујем да га пратите за практичне и корисне водиче око тога! Упознајте „Како измерити УКС и утицај на дизајн“ Више детаља о стратегији корисничког искуства можете пронаћи у 🪴 Меасуре УКС & Десигн Импацт (8х), практичном водичу за дизајнере и УКС водиче за мерење и приказ вашег утицаја на УКС на пословање. Користите код 🎟 ИМПАЦТ да уштедите 20% попуста данас. Пређите на детаље.
Видео + УКС обука Само видео Видео + УКС обука$ 495,00 $ 799,00
Набавите видео + УКС обуку 25 видео лекција (8 х) + Ливе УКС тренинг. 100 дана гаранције поврата новца. Само видео 250,00 УСД 395,00 УСД
Преузмите видео курс 25 видео лекција (8х). Ажурира се сваке године. Доступан и као УКС пакет са 3 видео курса.
Корисни ресурси
„Како измерити УКС и утицај на дизајн“, заиста од вас „Пословно размишљање за дизајнере“, Рајан Рамзи „РОИ пројекта дизајна „Како прави УКС метрика показују вредност која мења игру“, Јаред Споол „Истражите калкулаторе величине узорка“
Даље читање
„Пројектовање за стрес и хитне случајеве“, Виталиј Фридман „АИ у УКС-у: Постигните више са мање“, Пол Боаг „Проблем приступачности са методама аутентификације попут ЦАПТЦХА“, Елеанор Хецкс „Од упита до партнера: Дизајнирање вашег прилагођеног АИ асистента“, Линдон Церејо
