איך מודדים חוויית משתמש?

ההייפ של השנים האחרונות סביב Big Data ו- Data-Driven Design הוליד תנועות נגד מעניינות שהמוצלחת שביניהן היא גישת ה- Thick Data. בבסיס הגישה עומדת ההבנה שכדי להבין "למה" משתמשים מבצעים פעולות במוצר הדיגיטלי שלכם, צריך להבין את קונטקסט השימוש על ידי מחקרים איכותניים. נכון להיום אתם נדרשים לנרמל, למצע ולבנות קלאסטרים עבור שלל המידע הכמותני שזורם לכלי הניתוח שלכם. במקום, מציעה גישת ה- Thick Data להכניס קונטקסט למידע הכמותני באמצעות סיפורי משתמשים רלוונטיים שמוסיפים למוצר שלכם את מה שנדרש כדי לייצר אמפתיה עבור המשתמשים שלכם – רגש. או כמו שתומר שרון מסכם: Numbers tell you what. People show you why. 

חברות רבות אימצו את שילוב הגישה הכמותנית והאיכותנית כפי שמציעה ה- Thick Data, ונעזרות בכך לא רק כדי להבין את המשתמשים, אלא גם כדי לכמת את חוויית המשתמש. בכלל, תהליך כימות חוויית המשתמש הוא בבסיסו רעיון אבסורדי, שכן – איך מעריכים בכלל חווייה? האם אני באמת נהנה להשתמש ב-Whatsapp, או שמה הערך שאני מקבל מהשימוש באפליקציה נובע בעיקר מהעובדה שכל חבריי משתמשים בה גם? האם הנראות המזעזעת לכל הדעות של Craigslist הופכת אותו לאתר בעל חוויית משתמש גרועה, או שמא העובדה שאפשר למצוא בו literally כל דבר הופכת אותו לבעל חוויית משתמש מצוינת?

נראה אפוא שהמושג ערך הוא שמשחק את התפקיד המרכזי ב"ציינון" חוויית המשתמש שלנו. פיטר מרוויל וכוורתו הנהדרת היה אולי הראשון לציין זאת במפורש (גם אם לא במתכוון). הכוורת מציגה 7 עקרונות חוויית משתמש בסיסיות הסובבות סביב הערך עבור המשתמש:

• מועיל (Useful) – במקום לצבוע בתוך הקווים שמשרטטים מנהלי המוצר, אליבא דמרוויל, מעצבי חוויית משתמש נדרשים למצוא פתרונות יצירתיים המועילים למשתמשים יותר מפתרונות אחרים. 

• שמיש (Usable) – המוצר צריך להיות קל לשימוש (פוסט בנוגע למדדי שמישות ומדידתם יעלה בקרוב).

• נחשק (Desirable) – מה שמחזיר אותי לחומוס הנפלא כל יום שישי באותה השעה במשך 15 שנה הוא רגש. המחיר לא אטרקטיבי במיוחד, השירות לא תמיד משובח, אבל יש משהו במכלול של הרעש, הטעם, הריחות וכמובן הנוסטלגיה, שמחזיר אותי לשם בכל יום שישי. במקרים רבים, ובמיוחד מחוץ לקונטקסט של "יעילות", רגש הוא מה שמוביל אותנו להשתמש באותם מוצרים דיגיטליים שוב ושוב.

• קל להתמצאות (Findable) – כנראה המרכיב החשוב ביותר בהיררכיית ה-UI Design הוא היכולת למצוא אלמנטים נחוצים בכל רגע נתון בקלות. 

• נגיש (Accessible) – בדיוק כמו שמעלית תומכת באלו שאינם יכולים לעלות במדרגות, רבים מהמשתמשים המגיעים למוצר שלכם צריכים תמיכה. 

• אמין (Credible) – רבים מאתרי הקניות שהפסקתי להשתמש בהם לוקים באמינותם. פרויקט מעניין בנושא הוא ה Web Credibility Project של אוניברסיטת סטאנפורד. 

• בעל ערך (Valuable) – כנראה הנקודה החשובה במעלה – האם המוצר שלכם נותן ערך למשתמשים. בשונה ממועילות (Useful), מוצר שנותן ערך נוגע אולי בנקודה החשובה ביותר באינטראקציה שבין אדם למחשב – הגשמה עצמית. מאמרים רבים שמשאילים את פירמידת הצרכים של מאסלו לתחום חוויית המשתמש ממקמים את המוצרים שמציגים את היצירתיות הגבוהה ביותר בראש הרשימה. באופן די גורף הדוגמאות הנפוצות ביותר בנקודה הזו הן מוצרי Apple למיניהם, אשר (לפחות עד לא מזמן היו) ידועים בחדשנות היצירתית שלהם. 

מושג הערך במוצרים דיגיטליים הוא בעיניי החתיכה המסקרנת ביותר בפאזל, בשל האמורפיות שבה. כיצד יכול מוצר להעניק ערך למשתמשיו? הרי ערך יכול להגיע מהיכולת להגשים מטרה, מהמחיר הזול של המוצר, מהעובדה שכל העולם משתמש באותו המוצר ועוד מאינספור ערכים שונים וספציפיים לכל מוצר. וזו כנראה הנקודה החשובה – קשה מאוד יהיה לייצר מדד גנרי המאפשר לנו למדוד ערך למוצר, מבלי להתאים אותו לצרכיי המשתמשים שלנו. 

שימו לב

מסגרת העבודה (האם זו הפרשנות הנכונה ל- Framework?!) שאני מוצא כמוצלחת ביותר למדידת הערך שהמוצר נותן עבור המשתמשים היא HEART-GSM מבית גוגל. החבר'ה במחלקת חקר המשתמשים הבינו כי כדי לספק ערך למשתמשים צריך להסתכל על 2 מדדי-על בו זמנית – איכות חוויית המשתמש ומטרות המוצר – ופירקו כל מדד-על שכזה למטריקות מדידות הניתנות להתאמה אד-הוקית כלפי הפרויקט או המוצר עליו עובדים: 

HEART הם ראשי התיבות של Happiness, Engagement, Adoption, Retention ו- Task Success. אלו, לפי היוצרים, הקטגוריות המרכזיות שצוות ה- UX מבקש למדוד בכל פרויקט UX, ולפיכך אלו הם הגורמים הישירים להפקת הערך עבור המשתמשים. 

• Happiness מודד את עמדות המשתמשים כלפי המוצר, או במילים רגילות – את שביעות רצון המשתמשים. המדידה נעשית ע"י שאלונים או כלים ייעודיים (כמו NPS ודומיו).

• Engagement מתאר את מעורבות המשתמשים, כלומר עד כמה המשתמשים באים במגע עם המוצר, הפרויקט, או הפיצ'ר העומדים לבחינה. הדרך למדוד את רמת המעורבות היא בד"כ באמצעות אנליטיקות כמו מספר ביקורי משתמשים, מספר העלאות, זמן שהייה במוצר וכדומה.

• Adoption מתייחס למשתמשים החדשים במוצר או בפיצ'ר (והמדידה בהתאם). לצורך העניין אם הוטמע כפתור שיתוף חדש, נרצה לראות עד כמה המשתמשים (החדשים והוותיקים) עושים בו שימוש.

• Retention מתייחס למידת החזרה של המשתמשים אל המוצר או הפיצ'ר. המושג ההופכי והחשוב לא פחות הוא ה- churn. 

• Task Success הוא המטריקה הידועה מעולם השמישות שמתייחסת להצלחת המשתמשים בביצוע מטלה. מונחי שמישות כמו Efficiency (משך הזמן הלוקח לבצע מטלה), Effectiveness (אחוז המטלות שהמשתמש(ים) מצליח לבצע) וכמובן Error-rate (מספר או אחוז הטעויות היחסי שמשתמש(ים) מבצע בתהליך ביצוע המטלה). 

אוקיי, אבל איך אנחנו מודדים כל קטגוריה דה-פקטו? אז החבר'ה בגוגל הוסיפו את הציר השני (GSM) המורכב מ- Goals, Signals ו- Metrics. ההנחה מאחוריו היא שאופן מדידת הקטגוריות בציר ה- HEART תלוי בפרויקט ובמטרותיו, ולכן יש צורך בתהליך אופרציונלי (שלקוח מעולם הסטטיסטיקה) שמתחיל במטרה הנגזרת לכדי משתנה תיאורטי שהופך בסופו של דבר למשתנה אופרציונלי (קרי, מדיד). 

• Goals – באופן קצת הפוך מההיגיון הבריא, אלו לא מטרות המשתמשים אלא מטרות המוצר. כמובן שאם עשינו עבודת מחקר איכותית וזיהינו את המטרות והצרכים של המשתמשים נראה חפיפה כמעט מלאה בין אלו של המשתמשים לבין אלו של המוצר. Uber למשל יכולים להגדיר בקטגוריית ה- Happiness שלהם מטרה כמו הגעת המונית לנקודת האיסוף תוך פחות מ- 2 דקות, ותחת קטגוריית ה- Task Success תוגדר מטרה כמו הורדת מספר הקליקים להזמנת מונית ל- 3. 

• Signals – אחרי שזיהינו את המטרות עבור כל קטגוריה (להזכיר, אנחנו מגדירים את המטרות כלפי כל קטגוריה בהתאם למשימה הרלוונטית – בין אם היא פרויקט, פיצ'ר, או המוצר כולו) נחשוב על המשתנים שבעזרתם נוכל למדוד את הגשמת המטרה. אדגיש שוב, מדובר על משתנים תיאורטיים בלבד. לדוגמא, משך הזמן שמשתמשים נמצאים בתוך שרטוט באפליקציית AutoCAD mobile מהווה משתנה תיאורטי מצוין כדי להבין את רמת ה- Engagement של המשתמשים באפליקציה. מספר הפעמים שמשתמש מזכיר את השורש ק.ש.ה בריאיון יכול להיות מדד עבור קטגוריית Happiness. נשמע פשוט נכון? לא בדיוק... לא תמיד תוכלו למדוד את כל המשתנים שבאמת תרצו (בשל חוסר במשאבים הנחוצים). לכן, שיקלו בקפידה את המשתנים לפני שתרוצו לשלב הבא.

• Metrics – אחרי שהגדרנו את מה אנחנו רוצים למדוד ועל ידי איזה משתנה, נותר לנו להפוך את המשתנה למדיד (כאמור, אופרציונליזציה). אם החלטנו להשתמש במדד מספר הפעמים שמשתמשים אומרים ק.ש.ה בריאיונות כדי לאמוד את רמת ה- Happiness, נחשוב כעת על הדרך לכמת את המדד הזה, למשל ממוצע הפעמים שנשמעה המילה ק.ש.ה בריאיונות עם משתמשים וותיקים. כמובן שבאותה מידה אפשר להגדיר גם כלים שתוקפם הוכח מדעית כמו NPS או ASCI כמטריקות לציינון ה- Happiness. 

הנה 2 מקרי בוחן מעניינים של HEART-GSM: 

• UXPin 

• Usabilla

חשוב לתת כבוד למתודה עליה נשענת מתודת ה- HEART, הלוא היא מתודת ה- PULSE (Page views, Uptime, Latency, Seven-day active users, Earnings) הוותיקה. לא ארחיב לגביה בפוסט זה, אבל אציין כי היא מוכוונת לצרכים פרודקטיאליים (או ביזנסיאליים, תלוי את מי שואלים) ומתעלמת ממדדי חוויית משתמש פר-סה. 

אז מתי כדאי להתחיל למדוד? עכשיו

ואם לא עכשיו אימתי?

• כאשר המוצר עולה לאוויר – המידע שמגיע מהמשתמשים הראשונים הוא חיוני להבנת התנהגות המשתמשים במוצר. מעקב אחרי ההתנהגות שלהם יכולה לעזור להכווין את המדדים העתידיים.

• לפני שמשפרים את המוצר – רגע לפני שפונים לשיפור המוצר חשוב להבין מה דורש שיפור. יצירת Baseline על-ידי דגימה של המצב הנוכחי, תעזור להכווין את תהליך העיצוב החדש באופן מדויק.

• אחרי שהעיצוב שופר – אם אכן מדדתם את ה- Baseline של השלבים הקודמים, תוכלו כעת להשוות אותם למדדים שהתקבלו לאחר השיפור. 

ומה הפשט?

כדי להיות מסוגלים למדוד את חוויית המשתמש במוצר שלכם עליכם להבין קודם כל את הצרכים והמטרות של המשתמשים על ידי מחקר מגוון. לאחר מכן, נסו להבין אם מטרות המוצר מתכתבות עם הממצאים, אם לא, השקיעו בהכוונה של המוצר לקראת צרכי המשתמשים בטרם תוכלו לכמת את חוויית המשתמש. 

לאחר הבנת הצרכים גבשו עם הצוות את המטרות שהמשתמשים מנסים להשיג בכל אחת מהקטגוריות הרלוונטיות עבור המוצר, הפיצ'ר, או השטף שאתם מעוניינים להתמקד בו. צרו מדדים תיאורטיים ואז נסו להבין כיצד (ואם בכלל ניתן) למדוד כל אחד מהם דה-פקטו. שתפו את כל הצוות בתהליך – אנשי המוצר, מתכנתים, מנהלים וכמובן את צוות ה- UX. אתם תגלו בדרך שישנו שוני בהגדרת המטרות בין איך שאתם רואים אותן, לבין איך ששאר הצוותים רואים אותן. 

לאחר שיצרתם את הטבלה והתחלתם למדוד את שרציתם, שימרו את המידע לפי נקודות זמן. שימו לב מה קורה מחוץ למוצר בין כל נקודת מדידה כדי למנוע ארטיפקטים. ייתכן שהעיצוב החדש שלכם לא באמת גורף אחוזי Engagement כל כך גבוהים כפי שמדד משך השהייה באפליקציה מראה, אלא שחידושים טכנולוגיים פשוט מקשים על המשתמשים שלכם לעזוב את האפליקציה...