Veri bilgili tasarım: bir tanım, faydaları ve değerli kullanıcı deneyimleri tasarlamak için bazı pratik uygulamalar

Empati odaklı ve verilerden haberdar olmak, insan merkezli bir tasarım yaklaşımının anahtarıdır. Bu 2 bölümlük makalenin ilk bölümünde olduğu gibi, şimdi bu tanımı inceleyeceğiz. Veri bilgili bir UX'in anlamını, avantajlarını ve uygulamalarını analiz edeceğiz.

İnsan merkezli tasarımın odaklandığı ilk bölümde, bu yaklaşımın ilk yol gösterici ilkesi olan empatinin ne anlama geldiğini ve pratiğe nasıl dönüştüğünü anlattık.

Şimdi empatiye dayalı ve veriye dayalı, yani veri ifadesinin ikinci bölümünü analiz etmemiz gerekiyor. İnsan merkezli tasarımda ne tür veriler yer alır?

Bu veriler iş KPI'ları değildir. Aslında KPI'lar, diğer ekiplerin üyeleriyle yakın ve sürekli işbirliği içinde başarmaya katkıda bulunduğumuz kurumsal hedeflerdir. Tasarımcılar olarak gözlemlediğimiz ilk ölçütler, belirli niteliksel ve niceliksel verilerdir. Çalışmamızın onları değiştirebileceğinden de eminiz.

Bu makale, hangi verileri dikkate aldığımızı ve bunları nasıl topladığımızı daha iyi anlamanızı sağlamak için ayrıntılı olarak ele alınacaktır.

MailUp'ta nitel veriler

Ekibimiz için nitel verinin ne olduğunu tanımlamadan önce bir örnekle başlayalım.

Resimdeki bu milkshake'i düşünün.

Birinden bunu tarif etmesini isteseydiniz, ne derdi?

"Milkshake, vanilya ve çikolatadan oluşan ikili bir bileşime sahiptir. Sprinkles ve şekerlenmiş kiraz ile tepesinde ve rafine bir bardakta servis ediliyor. Genel olarak, klasik ama iyi bitmiş bir görünüme sahiptir. Çok hoş olmasına rağmen, biraz aseptik içeriği nedeniyle bana pek çekici gelmiyor. Her halükarda, laktoz içermediği sürece asla içmem.”

Nitel veriler elde etmek için, kullanıcılarımızla ve/veya söz konusu ürünlerle ilgili derinlemesine analizler yoluyla odak alanımız (MailUp ürünü veya hizmeti) hakkında gözlemler toplamamız gerekir.

MailUp'ta aşağıdaki faaliyetler aracılığıyla niteliksel veriler topluyoruz:

• Niteliksel kullanılabilirlik testleri (8-15 katılımcı)
• Yarı yapılandırılmış görüşmeler (yaklaşık 6 katılımcı)
• Nitel anketler (en az 40 katılımcı)
• Odak grupları veya ortak tasarım oturumları (yaklaşık 10 katılımcı)

Sonuçlar, tipik stratejik soruları yanıtlamamıza yardımcı oluyor: Bu neden oluyor? Nasıl düzeltmeliyiz?

Esasen, nitel araştırma, deneyimi etkileyen güncel sorunları ve onu nasıl iyileştirebileceğimizi anlamamıza yardımcı olur.

nicel veriler

Resimdeki milkshake'imize geri dönelim: Onu tarif etmek için ölçüleri de kullanabiliriz.

Boyutu 200 ml, sıcaklığı 5 °C ve fiyatı 7 €.

Anketimizin konusunu tanımlamak için kullandığımız rakamlar bireysel, nicel verilerdir. Her biri bir sayıdan (200, 5 ve 7) ve bir birimden (ml, °C ve €) oluşan bir ölçüyü temsil eder.

Nicel veriler elde etmek için tasarım metriklerini, yani sayısal verileri toplamamız gerekir.

MailUp'ta, tasarım projeleri sırasında aşağıdaki faaliyetler aracılığıyla nicel veriler topluyoruz:

• Nicel kullanılabilirlik testleri (30-40 katılımcı)
• Analitik (Google, Pendo, Hotjar…)
• A/B testi
• Ağaç testleri
• Nicel anketler (istatistiksel anlamlılığa bağlı olarak 100 katılımcıdan başlayarak)

Sonuçlar şu gibi soruları yanıtlamamıza yardımcı olur: Kaç tane? Ne kadar? Ne zaman?

Bu öncüller göz önüne alındığında, aşağıdaki gibi bir tasarım metriği tanımlayabiliriz: MailUp kullanıcılarının dijital temas noktalarımızdan, ürünlerimizden veya hizmetlerimizden biriyle deneyimlerinin bazı yönleri hakkında bize bilgi veren sayısal bir veri.

Göz önünde bulundurduğumuz niteliksel veriler nelerdir?

Tasarım ekibinde nicel araştırma yaparken aşağıdakiler gibi metrikleri toplamaya odaklanırız:

• Bir görevi veya süreci tamamlamak ne kadar sürer?
• Bir özelliği veya hizmeti kullanmak ne kadar çaba gerektirir ?
• Kullanıcılara bir görev veya süreç ne kadar zor görünüyor ?
• Bir görevi veya işlemi kaç kullanıcı başarıyla tamamlayabilir ?
• Kullanıcılar bir üründen, hizmetten, faaliyetten veya süreçten ne kadar memnun ?
• Kullanıcılar bir özelliği, ürünü veya hizmeti kullanmak için ne sıklıkla geri dönüyor ?
• Bir ürünü veya hizmeti kaç kişi aktif olarak kullanıyor ?
• Kullanıcıların yüzde kaçı önemli bir görevin veya sürecin sonraki aşamasına geçiyor?

Görev süresi, başarı oranı, memnuniyet veya kullanım kolaylığı derecelendirmesi ve devam eden anket puanları gibi doğrudan ölçümler, tasarladığımız etkileşimlerin can damarıdır. Öte yandan, dönüşüm sayısı, dönüşüm oranı, geri dönen kullanıcı sayısı veya hemen çıkma oranı gibi daha karmaşık metrikler, kullanıcılarımızın dijital ürünlerimize yönelik davranış ve tutumları hakkında bize çok değerli bilgiler verir.

Veri nasıl toplanır: nicel tasarım araştırmasının üç silahşörü

MailUp ekipleri, bağlama ve hedeflere bağlı olarak tercihen nicel veri toplamak için üç farklı yöntem kullanır: Analitik, Sayısal Kullanıcı Testleri ve Anketler.

Birinden diğerine nasıl karar veririz? Genellikle iş programı, ekibin kapasitesi ve becerilerimiz için neyin gerçekçi olduğunu, aynı zamanda o sırada mevcut olan araçlar ve bütçe için neyin gerçekçi olduğunu anlamaya çalışırız.

Genellikle, seçim sadece tek bir yönteme yönelik değildir. Bunun yerine, neredeyse her zaman aynı fenomen hakkında veri toplamak için birden fazla metodolojiyi üçgenleştirmeye ve kullanmaya çalışırız çünkü tüm yöntemlerin kendi sınırlamaları ve “kör noktaları” olduğunu biliyoruz.

Google, Pendo ve Hotjar gibi analiz araçları, kullanıcı davranışlarını "vahşi doğada" gözlemlememize olanak tanır. Ancak, Analytics verileri genellikle bağlamdan yoksundur: Birinin neden arayüzün o kısmına tıkladığını ve ne olmasını beklediğini bize söyleyemezler.

MailUp web sitesi sayfasının ısı haritası örneği

Hotjar, Pendo veya Typeform aracılığıyla yapılan en "hızlı ve kirli" anketler bile, kullanıcılara hedeflerinin ne olduğunu ve ne düşündüklerini sormaya olanak tanır - tam olarak göz atarken veya daha derinlemesine araştırmalarda. Açıkçası, istatistiksel olarak anlamlı veriler elde etmek ve tamamen mükemmel anketler tasarlamak önemli bir taahhüttür.

MailUp anketi örneği

Son olarak, kullanıcı testi yoluyla nicel kullanılabilirlik testleri, atanan görevleri yerine getirirken sistemle etkileşimlerini kaydederek kullanıcı davranışlarını ve görüşlerini analiz etmemizi sağlar. Analiz, bağlamın tamamen kontrol edilmesi gerçeğinden yararlanır. Ancak bu bile bir araştırmacının bir çalışmayı planlamak ve yürütmek için zamanını gerektirir.

MailUp kullanılabilirlik testi örneği

Özetle, nicel araştırma tasarım sorunlarının boyutunu (sorunun ne kadar ciddi olduğunu veya kaç kişiyi etkilediğini) anlamamıza yardımcı olur. Çözmeyi amaçladığımız sorunlara bilinçli olarak öncelik vermemizi sağlar. Çözümleri denememizde bizi destekler ve son olarak ama en az değil, ekiplerin çalışmalarını desteklemelerine ve tasarımın değerini sergilemelerine yardımcı olur.

Tasarımın yatırım getirisi

Bu son nokta çok önemlidir: Bir şirkette tasarımın olgunlaşmasının işaretlerinden biri, stratejik değerini anlayan işletmenin kendisidir.

Şirket yöneticilerinin tasarımı isteğe bağlı bir "çıktıların üretimi" olarak görmekten "KPI'ları taşımak için bir varlığa" dönüştürmek kolay bir iş değil. MailUp tasarımcıları muhataplarının dilini konuşmayı, onlarla empati kurmayı ve onlara insan merkezli yaklaşımın potansiyelini göstermek için zihinsel modellerini takip etmeyi öğrenmek zorundaydılar.

Bunu, ilk tasarım ölçütlerini toplamaya başlar başlamaz gördük: bunlar, dijital bir üründe bazen etkileyici olan bir gelişmenin sayısal temsilleridir.

Ve -Pazarlama, CVM ve Ürün iş arkadaşlarımızın yardımıyla- bu sayıları iş TPG'lerine (gelir veya maliyet tasarrufları gibi) bağladığımızda, odak noktası bir şeyi belirli bir şekilde tasarlamaktan "bir arzu veya görüş”, kârları etkilemek için tasarlamaktır.

Hala yapacak çok şey var. Bir kültürü değiştirmek kolay değildir. Ancak, doğru yolda olduğumuzu biliyoruz: ait olduğumuz Grup ile birlikte irademiz, iç tasarımın olgunluğunu en iyi uluslararası şirketlerle rekabet edecek şekilde getirmektir.

Size söylediğimiz gibi, bunu yapacak kalbe ve kafaya sahibiz: empati odaklı ve veri bilgiliyiz.