การออกแบบตามข้อมูล: คำจำกัดความ ประโยชน์ของมัน และแอพพลิเคชั่นที่ใช้งานได้จริงเพื่อออกแบบประสบการณ์ผู้ใช้อันมีค่า

การขับเคลื่อนด้วยความเห็นอกเห็นใจและการให้ข้อมูลเป็นกุญแจสำคัญสำหรับแนวทางการออกแบบที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลาง ในส่วนแรกของบทความ 2 ภาคนี้ เราจะวิเคราะห์คำจำกัดความนี้ เราจะวิเคราะห์ความหมาย ข้อดี และการใช้งานของ UX ที่แจ้งข้อมูล

ในส่วนแรกเน้นที่การออกแบบที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลาง เราได้อธิบายความหมายของหลักการชี้นำข้อแรกของแนวทางนี้ กล่าวคือ การเอาใจใส่ และวิธีที่มันแปลไปสู่การปฏิบัติ

ตอนนี้เราต้องวิเคราะห์ส่วนที่สองของนิพจน์ที่ ขับเคลื่อนด้วยความเห็นอกเห็นใจและข้อมูลที่ได้รับ นั่นคือ ข้อมูล ข้อมูลประเภทใดที่เกี่ยวข้องกับการออกแบบที่เน้นผู้ใช้เป็นศูนย์กลาง

ข้อมูลเหล่านี้ไม่ใช่ KPI ของธุรกิจ อันที่จริง KPI เป็นวัตถุประสงค์ขององค์กรที่เรามีส่วนทำให้บรรลุในการทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิดและต่อเนื่องกับสมาชิกของทีมอื่นๆ ข้อมูลเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณเฉพาะเป็นตัวชี้วัดแรกที่เราในฐานะนักออกแบบ สังเกต เรายังมั่นใจว่างานของเราสามารถเปลี่ยนแปลงได้

บทความนี้จะเจาะลึกเพื่อให้คุณเข้าใจข้อมูลที่เราพิจารณาได้ดีขึ้น และเราเก็บรวบรวมข้อมูลเหล่านี้อย่างไร

ข้อมูลเชิงคุณภาพใน MailUp

ก่อนที่จะกำหนดว่า Datum เชิงคุณภาพคืออะไรสำหรับทีมของเรา เรามาเริ่มด้วยตัวอย่างกันก่อน

พิจารณามิลค์เชคนี้ในภาพ

ถ้าคุณขอให้ใครสักคนอธิบายเรื่องนี้ เขาจะพูดอะไร?

“มิลค์เชคมีองค์ประกอบสองอย่างของวานิลลาและช็อคโกแลต โรยหน้าด้วยโรยและเชอร์รี่หวาน เสิร์ฟในแก้วกลั่น โดยทั่วไปแล้วจะมีรูปลักษณ์ที่คลาสสิกแต่ดูดี แม้ว่าจะดีมาก แต่ก็ไม่ได้ดึงดูดใจฉันมากนักเนื่องจากบริบทที่ค่อนข้างปลอดเชื้อ ไม่ว่าในกรณีใด ฉันจะไม่ดื่มมันจนกว่ามันจะปราศจากแลคโตส”

ในการรับข้อมูลเชิงคุณภาพ เราต้องรวบรวมข้อสังเกตในโดเมนโฟกัสของเรา (ผลิตภัณฑ์หรือบริการ MailUp) ผ่านการวิเคราะห์เชิงลึกที่ทำกับผู้ใช้ของเราและ/หรือเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ที่เป็นปัญหา

ที่ MailUp เรารวบรวมข้อมูลเชิงคุณภาพผ่านกิจกรรมต่อไปนี้:

• การทดสอบการใช้งานเชิงคุณภาพ (ผู้เข้าร่วม 8–15 คน)
• การสัมภาษณ์แบบกึ่งโครงสร้าง (ผู้เข้าร่วมประมาณ 6 คน)
• แบบสำรวจเชิงคุณภาพ (ผู้เข้าร่วมขั้นต่ำ 40 คน)
• การสนทนากลุ่มหรือช่วงออกแบบร่วม (ประมาณ 10 คน)

ผลลัพธ์ช่วยให้เราตอบคำถามเชิงกลยุทธ์ทั่วไป: ทำไมสิ่งนี้ถึงเกิดขึ้น เราควรแก้ไขอย่างไร?

โดยพื้นฐานแล้ว การวิจัยเชิงคุณภาพช่วยให้เราเข้าใจปัญหาในปัจจุบันที่ส่งผลต่อประสบการณ์ และวิธีการปรับปรุง

ข้อมูลเชิงปริมาณ

กลับไปที่ภาพมิลค์เชคของเรากัน: เรายังใช้การวัดเพื่ออธิบายได้

ขนาด 200 มล. อุณหภูมิ 5 °C ราคา 7 ยูโร

ตัวเลขที่เราใช้เพื่ออธิบายหัวข้อการสำรวจของเราเป็นข้อมูลเชิงปริมาณส่วนบุคคล แต่ละรายการแทนหน่วยการวัดที่ประกอบด้วยตัวเลข (200, 5 และ 7) และหน่วย (มล., °C และ €)

เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงปริมาณ เราต้องรวบรวมเมทริกการออกแบบ กล่าวคือ ข้อมูลเชิงตัวเลข

ที่ MailUp เรารวบรวมข้อมูลเชิงปริมาณระหว่างโครงการออกแบบผ่านกิจกรรมต่อไปนี้:

• การทดสอบการใช้งานเชิงปริมาณ (ผู้เข้าร่วม 30-40 คน)
• การวิเคราะห์ (Google, Pendo, Hotjar…)
• การทดสอบ A/B
• การทดสอบต้นไม้
• แบบสำรวจเชิงปริมาณ (เริ่มต้นจากผู้เข้าร่วม 100 คน ขึ้นอยู่กับนัยสำคัญทางสถิติ)

ผลลัพธ์ช่วยให้เราตอบคำถามเช่น: เท่าไหร่? เท่าไร? เมื่อไหร่?

จากสถานที่เหล่านี้ เราสามารถกำหนดเมตริกการออกแบบได้ดังนี้: ตัวเลขที่บอกเราเกี่ยวกับประสบการณ์ของผู้ใช้ MailUp บางแง่มุมกับจุดสัมผัส ผลิตภัณฑ์ หรือบริการดิจิทัลของเรา

ข้อมูลเชิงคุณภาพที่เราพิจารณามีอะไรบ้าง

เมื่อทำการวิจัยเชิงปริมาณในทีมออกแบบ เรามุ่งเน้นที่การรวบรวมเมตริกต่างๆ เช่น

• ใช้เวลานาน เท่าใดในการทำงานหรือกระบวนการให้เสร็จสิ้น?
• การ ใช้คุณลักษณะหรือบริการต้องใช้ ความพยายามมากเพียง ใด
• งานหรือกระบวนการปรากฏ ต่อผู้ใช้ยากเพียงใด?
• จำนวนผู้ใช้ที่ประสบความสำเร็จสามารถดำเนินการงานหรือกระบวนการ?
• ผู้ใช้ พึงพอใจ กับผลิตภัณฑ์ บริการ กิจกรรม หรือกระบวนการมากน้อยเพียงใด
• ผู้ใช้ กลับมา ใช้คุณลักษณะ ผลิตภัณฑ์ หรือบริการ บ่อย เพียงใด
• มีผู้ ใช้ ผลิตภัณฑ์หรือบริการ กี่คน ?
• ผู้ใช้ ย้ายไปยังขั้นตอนถัดไปของงานหรือกระบวนการหลัก กี่เปอร์เซ็นต์

เมตริกโดยตรง เช่น เวลาทำงาน อัตราความสำเร็จ คะแนนความพึงพอใจหรือความง่ายในการใช้งาน และคะแนนแบบสอบถามต่อเนื่องคือหัวใจสำคัญของการโต้ตอบที่เราออกแบบ ในทางกลับกัน เมตริกที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น จำนวน Conversion อัตราการแปลง จำนวนผู้ใช้ที่กลับมา หรืออัตราตีกลับ ทำให้เราได้ข้อมูลเชิงลึกอันล้ำค่าเกี่ยวกับพฤติกรรมและทัศนคติของผู้ใช้ที่มีต่อผลิตภัณฑ์ดิจิทัลของเรา

วิธีรวบรวมข้อมูล: สามทหารเสือของการวิจัยเชิงปริมาณ

ทีม MailUp ควรใช้วิธีการที่แตกต่างกันสามวิธีในการรวบรวมข้อมูลเชิงปริมาณ โดยขึ้นอยู่กับบริบทและวัตถุประสงค์: การวิเคราะห์ การทดสอบผู้ใช้เชิงปริมาณ และแบบสำรวจ

เราจะตัดสินใจอย่างใดอย่างหนึ่งจากที่อื่นได้อย่างไร เรามักจะพยายามทำความเข้าใจว่าสิ่งใดที่เป็นจริงสำหรับโปรแกรมธุรกิจ สำหรับความสามารถของทีม และสำหรับทักษะของเรา—แต่รวมถึงเครื่องมือและงบประมาณที่มีในขณะนั้นด้วย

โดยปกติ การเลือกจะไม่มุ่งไปที่วิธีการเดียว แต่เรามักจะพยายามหารูปสามเหลี่ยมและใช้วิธีการหลายวิธีในการเก็บรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับปรากฏการณ์เดียวกัน เพราะเรารู้ว่าวิธีการทั้งหมดมีข้อจำกัดและ "จุดบอด"

เครื่องมือวิเคราะห์เช่น Google, Pendo และ Hotjar ช่วยให้เราสามารถสังเกตพฤติกรรมของผู้ใช้ "ในธรรมชาติ" อย่างไรก็ตาม ข้อมูล Analytics มักไม่มีบริบท เนื่องจากไม่สามารถบอกเราได้ว่าทำไมมีคนคลิกส่วนนั้นของอินเทอร์เฟซและสิ่งที่พวกเขาคาดว่าจะเกิดขึ้น

ตัวอย่างแผนที่ความหนาแน่นของหน้าเว็บไซต์ MailUp

แบบสำรวจ แม้แต่แบบสำรวจที่ "เร็วและสกปรก" ที่สุดผ่าน Hotjar, Pendo หรือ Typeform ช่วยให้ผู้ใช้สามารถถามถึงเป้าหมายและสิ่งที่พวกเขาคิด ได้ทันทีที่พวกเขากำลังเรียกดูหรือศึกษาในเชิงลึกมากขึ้น เห็นได้ชัดว่าการได้รับข้อมูลที่มีนัยสำคัญทางสถิติและการออกแบบแบบสอบถามที่สมบูรณ์แบบนั้นเป็นความมุ่งมั่นอย่างมาก

ตัวอย่างแบบสำรวจ MailUp

สุดท้ายนี้ การทดสอบความสามารถในการใช้งานเชิงปริมาณผ่านการทดสอบของผู้ใช้ทำให้เราสามารถวิเคราะห์พฤติกรรมและความคิดเห็นของผู้ใช้โดยบันทึกการโต้ตอบกับระบบขณะที่พวกเขาทำงานที่ได้รับมอบหมาย การวิเคราะห์ได้รับประโยชน์จากข้อเท็จจริงที่ว่ามีการควบคุมบริบทอย่างสมบูรณ์ แต่ถึงแม้จะต้องใช้เวลาของนักวิจัยในการวางแผนและดำเนินการศึกษา

ตัวอย่างการทดสอบการใช้งาน MailUp

โดยสรุป การวิจัยเชิงปริมาณช่วยให้เราเข้าใจ ถึงขอบเขตของปัญหาการออกแบบ ( ปัญหานั้น ร้ายแรงเพียงใดหรือมีผลกระทบต่อผู้คนกี่คน) มันทำให้เรา จัดลำดับความสำคัญของปัญหาที่ เราตั้งเป้าที่จะแก้ไข อย่างมีสติ สนับสนุนเราใน การทดลองใช้วิธีแก้ปัญหา และสุดท้ายแต่ไม่ท้ายสุด ยังช่วยทีมสนับสนุนงานและ แสดงคุณค่าของการออกแบบ

ROI ของการออกแบบ

จุดสุดท้ายนี้มีความสำคัญมาก: หนึ่งในเครื่องหมายของการออกแบบที่มาถึงยุคภายในบริษัทคือตัวธุรกิจเองที่เข้าใจคุณค่าเชิงกลยุทธ์ของบริษัท

การรับผู้จัดการบริษัทจากการพิจารณาการออกแบบเป็น "การผลิตสิ่งที่ส่งมอบ" ตามความต้องการเป็น "สินทรัพย์เพื่อย้าย KPI" ไม่ใช่เรื่องง่าย นักออกแบบ MailUp ต้องเรียนรู้ที่จะพูดภาษาของคู่สนทนา เอาใจใส่กับพวกเขา และทำตามแบบจำลองทางจิตเพื่อแสดงศักยภาพของแนวทางที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลาง

เราเห็นสิ่งนี้ทันทีที่เราเริ่มรวบรวมเมตริกการออกแบบครั้งแรก: สิ่งเหล่านี้คือการแสดงตัวเลขของการปรับปรุงผลิตภัณฑ์ดิจิทัลที่บางครั้งน่าประทับใจ

และเมื่อ—ด้วยความช่วยเหลือจากฝ่ายการตลาด, CVM และผลิตภัณฑ์—เราเชื่อมโยงตัวเลขเหล่านั้นกับ KPI ของธุรกิจ (เช่น รายได้หรือการประหยัดต้นทุน) จุดสนใจเริ่มเปลี่ยนจากการออกแบบบางอย่างในลักษณะหนึ่ง “เนื่องจากความต้องการหรือ ความเห็น” ในการออกแบบให้กระทบต่อผลกำไร

ยังมีอีกมากที่ต้องทำ การเปลี่ยนวัฒนธรรมไม่ใช่เรื่องง่าย อย่างไรก็ตาม เรารู้ว่าเรามาถูกทางแล้ว โดยเจตจำนงของเราร่วมกับกลุ่มที่เราอยู่คือ นำความสมบูรณ์ของการออกแบบภายในมาแข่งขันกับบริษัทนานาชาติที่ดีที่สุด

ดังที่เราได้บอกคุณไปแล้ว เรามีทั้งหัวใจและหัวใจที่ต้องทำ: เราขับเคลื่อนด้วยความเห็นอกเห็นใจและให้ข้อมูล