Недавно мы изучали супер-забавный мир UX-аналитики (да, это весело!). Во-первых, мы рассмотрели, что такое UX-аналитика и почему она важна . Затем мы рассмотрели 5 распространенных мифов о дизайне, управляемом данными . Поэтому, если вы хотите получить представление о том, что такое UX-аналитика, я рекомендую вам сначала прочитать их. Но теперь пришло время подготовить себя к сбору нашего первого набора данных.
Изучение чего-то и умственная готовность к этому — две совершенно разные вещи, и поскольку аналитика не всегда утверждает объективную правду, нам нужны правильные инструменты и мышление, чтобы разгадать тайны наших пользователей. Эта статья охватывает все, что вам нужно знать.
Вы можете проверить все статьи в этой серии UX Analytics здесь .
1. Не инвестируйте в единственную идею
Учитывая ряд идей, мы склонны склоняться к тем, которые являются нашими идеями. Это известно как эффект ИКЕА .
ИКЕА известна продажей мебели, которую вы сами собираете. Учитывая готовый предмет мебели и точно такой же предмет мебели, который вы собрали самостоятельно, вы, естественно, увидите большую ценность в последнем из-за времени, потраченного на него. Чтобы преодолеть эту когнитивную тенденцию, вам нужно отпустить свое эго и принять, когда данные говорят сами за себя.
Мы также более склонны отдавать предпочтение идеям, которые кажутся нам привлекательными, просто потому, что мы подсознательно вкладываемся в красивые вещи. Это плохо, потому что идеи, которые выглядят потрясающе на поверхности, не обязательно являются интуитивными, и печальная правда в том, что фантастический пользовательский опыт не должен соотноситься с потрясающей визуальной эстетикой (например, Amazon).
A / B-тестирование может определить, какая идея работает лучше.
2. Приготовьтесь ставить под сомнение все
Аналитика страдает от когнитивных предубеждений, просто из-за того, кем мы являемся как люди. Это недостатки нашего когнитивного мышления, но недостатки, которые мы, тем не менее, можем преодолеть, просто осознавая их. Давайте начнем с предвзятости убеждения , которая является тенденцией верить выводам, основанным на их правдоподобности. Предубеждение о вере чрезвычайно распространено.
Давайте возьмем, например, призрачную кнопку (это кнопка с рамкой, но без фона или ощущения глубины / тени). Многочисленные A / B-тесты показали их неэффективность, что, как предполагается, объясняется тем, что призрачные кнопки остаются относительно незамеченными.
За плохую конвертацию CTA (призыв к действию) на вашем веб-сайте можно обвинить призрачную кнопку, где фактически это может быть размещение кнопки (или что-то еще полностью). Это может быть и то и другое. Не спешите делать предположения, потому что ваша логика кажется правдоподобной. A / B-тестирование с и без призрачной кнопки, и выберите версию, которая лучше всего конвертируется. После этого, возможно, поиграйте с позиционированием (например, в строке меню против централизованного в заголовке), потому что редко бывает единственного исправления, когда дело доходит до конверсий (многомерное тестирование может помочь вам протестировать несколько вариантов одновременно).
Если вы хотите больше узнать о кнопках A / B-тестирования, приведите замечательный пример нашего собственного эксперта по аналитике Люка Хэя.
3. Соблюдайте большую картину
Наш мозг может прийти к различным выводам, основанным на том, как информация оформлена. Остановившись прямо на примере аналитики, вы, скорее всего, рискнете улучшить плохие показатели, чем улучшать средние или выше средних, просто потому, что мы рассматриваем убытки как более значимые, чем их эквивалентный выигрыш. Мы называем это эффектом кадрирования , но в более общих чертах вы можете просто назвать это паникой .
Как люди, мы принимаем плохие решения, когда начинаем беспокоиться. Мы мотивированы страхом. Политики (во всяком случае, плохие) часто используют этот когнитивный недостаток для победы на выборах, где кампании используют страх, чтобы сосредоточиться на якобы отрицательных показателях, которые зачастую плохо сформулированы, надеясь, что это заставит нас проголосовать за них в обмен на диагностическое решение. что они уже придумали. В действительности, мы должны сохранять спокойствие и использовать данные для принятия проектных решений, а не принимать поспешные решения из-за неожиданных или неожиданных показателей.
4. Аналитика — командная работа
На конверсию влияет так много всего: производительность (скорость сайта и т. Д.), За которую отвечают разработчики; уловки продаж , за которые отвечают маркетологи; и затем пользовательский опыт , за который, конечно, вы, дизайнер, несете ответственность. В то время как сложные проекты могут влиять на скорость сайта, а маркетинговые требования могут влиять на UX, правильный баланс приведет к тому, что все отделы будут преследовать одну и ту же цель — повысить конверсию.
Совместная работа по достижению общей цели поможет уменьшить любые когнитивные искажения, так как больше взгляда на данные позволит коллективное понимание и, следовательно, более объективные выводы.
5. Определите свои цели
Большинство команд ошибаются в аналитике, не имея четкого представления о том, чего они хотят достичь. Без этих знаний вы не сможете отследить правильные метрики, и вы, возможно, обнаружите, что оцениваете ваш UX на основе неправильных. Невозможность заранее определить цели часто приводит к тому, что команды стремятся к тщеславным метрикам, таким как количество посетителей и показатель отказов , но эти метрики могут иногда вводить в заблуждение.
Заворачивать
Чтение аналитики — это трехсторонняя битва между тем, что вы хотите увидеть , как оно выглядит и чем оно является на самом деле . Понимание вашего бизнеса и целей UX позволит вам сосредоточиться на метриках, которые действительно важны, и посмотреть на данные, какие они есть на самом деле. Как мы здесь обсуждали, некоторые метрики вне контекста (и подверженные нашим собственным предубеждениям) могут привести нас к ошибочным предположениям о наших пользователях.