Analiza složenosti za UX istraživanje u IBM-u: Što je i kako započeti

Prije nekoliko mjeseci održao sam prezentaciju tijekom sesije Best Practices in Design Research, zajedno s Rickom Sobiesiakom (voditelj dizajnerskog istraživanja, IBM Security) i Timom O'Keefeom (Design Lead, IBM Systems) o analizi složenosti. Rick i Tim razvili su metodu s IBM Researchom i imao sam sreću učiti od njih. Primijenio sam metodu na proizvodu svog tima, IBM PowerAI Vision, da bih kvantitativno prikazao dodanu vrijednost dizajna korisničkog iskustva u smislu smanjenja složenosti zadatka ili niza zadataka za korisnika. Nakon ove prezentacije, primio sam mnoge slack poruke i e-poruke od drugih timova proizvoda koji žele implementirati analizu složenosti. Vjerujem da je kritično za istraživače korisničkog iskustva da razviju radnu kompetenciju u nekoliko kvantitativnih metoda i uvijek koriste kvalitativne i kvantitativne metode za panoramsku i robusnu korisničku priču (više o tome pročitajte ovdje).

Povezao sam i originalnu publikaciju analize složenosti Ricka i Tima na kraju ovog članka pod „Resursi“ za one koji žele zaroniti još dublje! Započnimo.

Pregled metoda

Analiza složenosti je metoda inspekcije upotrebljivosti za procjenu upotrebljivosti određenog zadatka ili skupa zadataka koji ne zahtijeva izravno angažiranje korisnika i osigurava kvantitativne rezultate. Budući da analiza složenosti ne zahtijeva angažman korisnika, ocjenjivači proizvoda obično su članovi tima za dizajn / razvoj proizvoda. Preporučio bih uparivanje korisničkih istraživanja i uloga u dizajniranju korisničkog iskustva ako je moguće. Međutim, imajte na umu da bi i glavni vodeći dizajner mogao biti evaluator kad bi pokušao objektivno preispitati poteškoće zadatka pa bi korisno angažiranje člana tima koji je možda fokusiran na drugi projekt ili tangencijalno povezan sa prostorom.

Dok evaluatori prolaze kroz zadatak koji se testira, traže elemente koji će na putu korisnika stići do krajnjeg cilja. To je razlog zašto je prije analize analize složenosti važno shvatiti i korisnika i njihov krajnji posao. U suprotnom, tijekom provođenja evaluacije nećete imati referentni okvir.

Za razliku od kvalitativnih metoda, analiza složenosti kvantitativno će mjeriti elemente koji na putu korisnikova krajnjeg cilja prelaze metrike složenosti. Ove su mjerne vrijednosti izvedene iz evaluatora koji su dodijelili ocjene za svaki korak ili interakciju u navedenom zadatku. Kategorije ocjenjivanja uključuju:

  1. Promjene u kontekstu: premještanje korisnika unutar proizvoda da završi korak.
Npr. Modal je manji kontekstni pomak u odnosu na preusmjeravanje korisnika na novu stranicu.

2. Navigacijske upute: pružena podrška za započinjanje i dovršavanje koraka.

Npr. U uvodnom tekstu o tome kako započeti možete ukloniti nagađanja za osnovne mogućnosti.

3. Ulazni parametri: informacije koje korisnik mora odrediti kako bi završio korak.

Npr: Korisnički unos potreban za obuku su dva radio gumba nasuprot unosu teksta / slike koji su potrebni u ostalim koracima.

4. Povratne informacije o sustavu: odgovor sustava na interakcije korisnika tijekom koraka.

Npr: dnevnik obavijesti u stvarnom vremenu dokumentira korake koje je korisnik poduzeo.

5. Povratne informacije o pogrešci: odgovor sustava na uobičajene pogreške u koraku.

Na primjer: Ova poruka o pogrešci govori korisniku zašto korak nije uspio, ali ne daje prijedloge za rješenje.

6. Novi pojmovi: informacije koje korisnik treba razumjeti za korak.

Na primjer: Modal pruža pregled značajki, ali veza za više informacija korisnika će izvući iz proizvoda.

Svaka od gore navedenih kategorija ocjenjivanja ima vlastitu ocjenu, a Rickova imovina daje primjere niskih i visokih ocjena za svaku kategoriju. To je zato što se algoritam analize složenosti koji izračunava konačni kvantitativni rezultat vaga na temelju razine utjecaja svake ocjenjivačke kategorije na ukupnu složenost zadatka. Srećom po nas, ne moramo sami izrađivati ​​duge obrasce! Ali vrlo je važno shvatiti važnost ponderiranih algoritama i zašto je svaka skala jedinstvena.

Kada koristiti

Otkrio sam da je analiza složenosti prilično fleksibilna metoda u pogledu kada se treba koristiti i kako je prilagoditi specifičnim potrebama vašeg tima proizvoda. Međutim, postoji nekoliko uvjeta za uporabu:

  1. Morate biti u fazi evaluativnog istraživanja i nakon generativnog istraživanja.
  2. Identificirali ste ciljne korisnike i njihove poslove koje treba obaviti. Ovaj postupak identifikacije znači da ne samo da znate njihovu ulogu i odgovornosti u poslu, već i znate koji su im koncepti poznati nasuprot onome što bi se moglo shvatiti kao novo. Provest ćete dovoljno istraživanja da biste znali njihova područja stručnosti i područja neizvjesnosti.
  3. Za dovršavanje određenog zadatka potrebni su reprezentativni žičani okviri određenih zadataka koje ciljni korisnik želi ispuniti (žičani okviri ne moraju biti hipokidni, ali moraju biti sveobuhvatni i uključuju sve potrebne komponente).

S obzirom na ove zahtjeve, koristio sam analizu složenosti u nekoliko različitih slučajeva upotrebe tijekom procesa dizajniranja proizvoda:

  1. Za usporedbu prethodnog korisničkog sučelja s novo dizajniranim korisničkim sučeljem (To može kvantificirati dodanu vrijednost dizajnerskog tima za upravljanje i razvoj proizvoda).
  2. Da biste usporedili isti tijek zadataka u konkurentnom proizvodu s našim proizvodom (Izvrsno za prenošenje tamo gdje su potrebni UX i razvojni rad kako bi se osiguralo da proizvod odgovara proizvodu konkurencije).
  3. Usporediti dvije različite mogućnosti dizajna protoka za stvaranje potpuno nove značajke / mogućnosti u korisničkom sučelju (To pomaže kada se u proizvod uvode nove inovacije ili su ulozi visoki za integriranje određene značajke i UX tim mora osigurati dobivanje pravi tok prije potvrde s korisnicima).
Upotrijebite slučaj 1: uspoređivanje prethodnog sučelja s novim korisničkim sučeljem (imajte na umu da što je složenost niža).Upotrijebite slučaj 2: isti tijek zadataka u konkurentskim proizvodima (imajte na umu da što je složenost niža).

Kako koristiti

Tri su temeljna koraka za analizu složenosti.

  1. Razbijanje korisničkog zadatka u diskretne korake i interakcije.
  2. Ocijenite složenost svakog koraka ili interakcije u zadatku kroz 6 kategorija ocjenjivanja.
  3. Analiza generiranih mjernih podataka i određivanje sljedećih koraka.

1. Razbijanje korisničkog zadatka u diskretne korake i interakcije.

Ovo je faza analize složenosti koja iziskuje najviše vremena, ali postavlja temelj za evaluaciju. Pored toga, to je osvježavajući pogled za tim proizvoda jer možete uhvatiti bilo koje probleme zbog kojih nas vlastito poznavanje može previdjeti. Najteži dio ovog procesa je snažno razumijevanje onoga što se definira kao zadatak, korak i interakcija.

Primjer: raščlamba zadataka u odnosu na korake prema interakcijama.

Zadatak je diskretna komponenta korisnikovog ukupnog cilja ili posla koji treba obaviti. Koraci su pojedinačni elementi koji djeluju na ispunjavanju zadatka. Interakcije su doslovni angažmani koje će korisnik imati s proizvodom kako bi ispunio korak. Ocijenit ćete složenost koraka ili interakcije ovisno o kategoriji ocjenjivanja.

2. Ocijenite složenost svakog koraka ili interakcije u zadatku kroz 6 kategorija ocjenjivanja.

Nakon što odredite svoje zadatke, korake i interakcije, morat ćete se kretati kroz proizvod i odgovarajuće ocijeniti svaki element. Ne pokušavajte to učiniti iz pamćenja! Proći kroz proizvod ili prototip kao rezultat.

Dok radite na primjeni ocjena, morat ćete se pozivati ​​na jedinstvenu ocjenu i kriterije za svaku kategoriju ocjenjivanja. Ovo će vam pomoći da shvatite što na primjer određuje 3 prema 5 za navigacijske upute.

Metrike složenosti ocijenjene na razini koraka: navigacijsko usmjeravanje, povratne informacije o sustavu, povratne informacije o pogrešci i novi koncepti.

Metrike složenosti ocijenjene na razini interakcije: pomaci konteksta i ulazni parametri.

Ako koristimo sredstva analize složenosti koje koristimo u IBM-u, vaši se unosi za ocjenu automatski pretvaraju u mjerne podatke složenosti pomoću temeljnog algoritma. Ove metrike složenosti prikazat će se i brojčano i grafički.

Uvećani prikaz koji prikazuje koje podatke želite unijeti (napomena a, b, c su interakcije) - zapamtite, neke ocjene složenosti dodjeljuju se na razini koraka, a druge se dodjeljuju na razini interakcije.

3. Analiza generiranih mjernih podataka i određivanje sljedećih koraka.

Nakon što završite s unosom ocjena složenosti i izračunavanjem mjernih podataka složenosti, morat ćete shvatiti što rezultati znače u sljedećim koracima koji će se djelovati. Iako su podaci i grafikoni vrijedni, mnogo su značajniji kada su povezani sa prijedlozima ili prijedlozima, posebno kod dijeljenja s razvojnim i timima za upravljanje proizvodima.

Metrike složenosti u obliku grafikona

U gornjem primjeru prethodno smo razmatrali slučaj upotrebe gdje možete upotrijebiti analizu složenosti da biste usporedili dva konkurentna proizvoda koja oba omogućuju korisniku da izvrši isti zadatak. Budući da želimo da složenost bude što manja, možemo primijetiti da Proizvod B nadmašuje Proizvod A u kontekstu ove metode. Također možemo vidjeti da je plovidbena navigacija najveća razlika u složenosti dvaju proizvoda, koju prate novi koncepti. Stoga možemo predložiti da tim proizvoda A daje prioritet promjenama koje smanjuju složenost navigacijskih smjernica i nove koncepte. Osim prenošenja tih podataka, tim koji je obavio analizu složenosti može predložiti specifične načine postizanja tih ciljeva, uključujući više ikona informacija ili elemenata ukrcavanja kako bi se korisnik prešao kroz zadatak i držao ih informiranim na putu.

Najbolje prakse

Na temelju svog iskustva i smjernica Rick-a i Tima, u nastavku sam opisao nekoliko najboljih praksi koje pomažu u osiguravanju idealnog rezultata analize složenosti:

  • Radite u paru da dodijelite korake / interakcije u zadatku, ali dodijelite početne ocjene broja sami, a zatim ih usporedite (to smanjuje tendenciju da se ljudi usmeno slažu i potencijalno dodijeli pogrešnu ocjenu. Ono što je ovdje kritično je ako jedna osoba dodijeli 5 do koraka, a drugi dodijeljuje 2 istom koraku, onda se možete sigurno vratiti i pregledati).
  • Odaberite jedan ciljani korisnički cilj na koji ćete se usredotočiti. Nemojte prvi put prolaziti čitav proizvod (jednostavno je previše neodoljivo i dugotrajno u brzom okruženju sprint-a; odaberite jedan cilj koji nije previše širok, ili izolirajući najproblematičniji tok ili najvažniju sposobnost dobiti pravo za cjelokupno korisničko iskustvo i misiju proizvoda).
  • Podijelite svoje konačne rezultate s većim timom proizvoda, posebno upravljanja proizvodom i razvojem (Presudno je voditi ovu metodu s namjerom dijeljenja. Obavezno jasno komunicirajte generirane bar grafikone i rezultate s većim timom i predložite sljedeće korake za rješavanje bilo kojeg problema područja).

Važno je napomenuti da je, osim pronalaženja problematičnih područja, analiza složenosti jednako bitna u skretanju pažnje na dijelove protoka koji su složenosti i koji imaju dobru izvedbu. Ta iskustva moraju biti zaštićena jer su integrirani novi dizajni i značajke.

Analiza složenosti snažna je metoda za kvantificiranje korisničkog iskustva specifičnih i imperativnih zadataka u proizvodu. Po mom iskustvu, bila mi je neizmjerno korisna kada se zalažem za mjerljivi učinak dizajna i odredila prioritete u radu različitih disciplina na timu proizvoda. Bez obzira na to želite li u potpunosti implementirati analizu složenosti ili želite neke osnovne stanare iskoristiti za informiranije kognitivne upute ili druge metode evaluacije na temelju zadataka, razumijevanje ove metode pružit će više vrijednosti i dometa vašem korisničkom alatu za istraživanje.

Resursi

Za zaposlenike IBM-a: pristupite detaljnim resursima i sredstvima kako bi ih ovdje započeo Rick Sobiesiak i kako biste se pridružili zajednici za analizu složenosti, obratite se izravno Ricku Sobiesiaku.

Za zaposlenike koji nisu IBM-ovi: pristupite istraživačkom radu, čiji su koautori Rick Sobiesiak i Tim O’Keefe ovdje

Veliko hvala i Ricku i Timu! Sve izražene misli su moje. http://www.gabriellacampagna.com/