24 мая 2018
Юзабилити-исследования работают с интерфейсом, дизайном и продуктом в целом. Опытные пользователи сервиса дают обратную связь не только по цвету сайта и размеру кнопок, но и по программам лояльности, работе офисов и служб поддержки. При тестировании госсайтов, например, готовьтесь услышать про опыт записи в детсад и поликлинику, работу МФЦ и реновацию. Эти данные помогают расположить и приоритезировать информацию в интерфейсе.
Знать о юзабилити-тестированиях и уметь их проводить важно всем участникам разработки веб-продуктов. Наиболее очевидные группы, на которые ориентируются при проведении — дизайнеры и проджект-менеджеры со стороны разработчика и заказчика.
На ю-тестах может проверить гипотезы и вопросы, а также посмотреть на продукт отрезвляющим взглядом пользователя, которому неудобно в получившемся творческом космосе.
На юзабилити-тестах лучше понимает, как продавать и презентовать свой продукт, кто является ЦА, что ей нужно и как ей это дать. На более поздних стадиях с прототипами и макетами на ю-тестах оценивают, насколько воплотили в реальность ожидания пользователей с первого этапа.
Активно включается в тестирование — ему важно понимать и свою ЦА, и диджитал-аудиторию, которые могут отличаться. Порой гиганты отрасли задумываются об этих различиях только тогда, когда приходит UX-исследователь и выпытывает: на кого ориентировались при создании сайта и кого звать на тестирование. Маркетинговые отделы, которые отвечают за исследование клиентов, почти не выходят за рамки оффлайна или не способны грамотно объединять разные среды коммуникации.
Понимание аудитории сайта важно не только для продажи продукта, но и для его развития. При запуске нельзя знать все цели, для которых будут использовать продукт. Это “воркэраунды” — их находят пользователи, но они не были заложены разработчиками.
Знали ли создатели Твиттера, что его будут использовать для мобилизации революций? Знали ли в Яндекс Навигаторе, что водители будут использовать комментарии о ДТП, как чат?
Выявление новых продуктовых потребностей, их приоритезация, кросс-канальность с другими продуктами и уровнями компании, путь возвращающегося пользователя — все это раскрывается вопросами проектирования и дизайна сайта. А значит — и инсайтами из юзабилити-тестирования.
Из Яндекс.Метрики и Google Analytics можно получить основные данные по поведению пользователей. Но на большинстве сайтов счетчики установлены и настроены неправильно. Также эти сервисы не всегда выдают корректную информацию по полу/возрасту/интересам или дают данные, доступные для однозначной интерпретации.
Да, на страницу зашли 3 млн человек. Это из-за того, что к ней с главной страницы ведет большой баннер? Или люди правда заинтересовались услугой? Или они путают ее с другой похожей услугой?
К тому же, на стадии тестирования прототипов аналитики нет вообще. Поэтому важно проводить ю-тестирования на пользователях. При этом без количественного подтверждения ю-тесты останутся в сферическом вакууме — неспособными для обобщения на всех посетителей сайта.
Некоторые компании используют юзабилити-тестирования для подтверждения гипотез, которые появились в ходе экспертного аудита сайта. Мы работаем с другой стороны — используем ю-тесты для формирования гипотез, которые затем проверяем с помощью количественных данных: опросов и А/Б тестов.
С помощью экспертного мнения мы выбираем сценарии для тестирования. На стадии их формирования незаменимы Google Analytics и Яндекс.Метрика. Они дают возможность представить основное соц-дем распределение, посмотреть наиболее популярные сценарии и основные проблемные места целевых воронок, которые стоит уточнить в ю-тестах.
Юзабилити-исследования дают самые удивительные инсайты, которые не приходят ни в наши профдеформированные головы, ни в головы заказчиков, которые видят свой продукт 24/7. При этом качественные данные всегда могут жить только в рамках ограниченной выборки и не распространяются за ее пределы. Именно поэтому мы идем от экспертной оценки к ю-тесту, а потом к А/B тесту.
Распространять результаты любых качественных исследований надо осторожно. Формирование общей картины исходит из понимания пользователей: их биографической информации, компьютерных навыков, опыта использования конкретного продукта.
От понимания контекста, из которого исходит мнение людей, зависит вычление релевантной для продукта информации. Например, некоторые категории пользователей онлайн-супермаркета могут плохо владеть техникой drag-and-drop, но это не значит, что от нее нужно отказываться в интерфейсном решении.
Это значит, что нужно улучшать процесс онбординга и обучения пользователей. При этом слово “виджет” в обучающем блоке государственного сайта вызывает вопросы у посетителей. Не потому, что это плохое слово или решение — контекст государственного сайта предполагает, что он будет максимально прозрачен для всех уровней пользователей.
Юзабилити-исследования дают контекст использования и рекомендации по улучшению дизайна и продукта. Но хорошо работают они только в паре с А/Б тестами — сами по себе ю-тесты не дают количественной и статистической оценки аудитории и гипотез.