Liigu edasi põhisisu juurde
Illustratsioon postitusele-Kuidas täiendab kasutusstatistika kasutatavuse testimist

Kuidas täiendab kasutusstatistika kasutatavuse testimist?

Tanel Tromp

Kasutajakogemuse parendamiseks saab kasutada ära erinevaid andmeid, mida on võimalik koguda erinevate uurimismeetodite abil. Erinevaid andmeid saab omakorda omavahel ka kombineerida ja nii üksteise täiendamiseks  ära kasutada. 

 

Konkreetses artiklis vaatleme lähemalt kahte tüüpi andmeid: kasutusstatistikat (kvantitatiivsed andmed) ja kasutatavuse testimist (kvalitatiivne andmetüüp). Tutvustame põgusalt ka erinevaid töövahendeid, millega vajalikke andmeid koguda.

 

Tabel 1: Kasutusstatistika ja kasutatavuse testimise meetodi võrdlus.  Allikas: Lou Rosenfeld – Beyond User Research + autori modifitseering

 

Tabel 1: Kasutusstatistika ja kasutatavuse testimise meetodi võrdlus.  Allikas: Lou Rosenfeld Beyond User Research + autori modifitseering

 

Kvantitatiivsete andmete ilmekas näide on nt rahvaloendus ja ka Eesti Statistikaameti kogutud andmed üldiselt, mille leiab nende kodulehelt (http://www.stat.ee). Ka UX-valdkonnas kasutatakse erinevaid viise ja meetodeid kvantitatiivsete andmete kogumiseks.

 

Nt Google Analyticsi abil saame teada, kui paljud kasutavad rakendust nutitelefoniga, kui paljud kõigist reklaamil klikkinud klientidest sooritavad ostu (nn conversion rate), kui kaua viibivad kasutajad veebilehel kokku või kindlal alamlehel jne.

 

Samas spetsiaalsete küsitlustarkvaradega (Surveymonkey, Typeform) saab suurema vaevata koostada mobiilisõbralikke küsitlusi, millele vastamine on mugav ja kiire. Hotjari ja CrazyEggi abil saab aga teha nn heatmappe ehk kuumuskaarte, mis ütlevad visuaalselt, kuhu kasutajad kõige rohkem klikivad, kuhu maani lehel kerivad ning kuidas nad hiirekursoriga liiguvad. Sellist infot on võimalik saada nii arvuti, tahvelarvuti kui ka nutitelefoni lõikes eraldi.

 

Pilt 1: Hotjar „heatmapi ehk kuumuskaardi“ kvantitatiivse meetodi näide kasutajate klikkide intensiivsusest veebilehel (allikas: www.hotjar.com)

Pilt 1: Hotjar heatmapi ehk kuumuskaardi kvantitatiivse meetodi näide kasutajate klikkide intensiivsusest veebilehel (allikas: www.hotjar.com)

 

Kvalitatiivsetest uurimusmeetoditest kasutatakse UX-i maailmas enim avatud intervjuusid, kasutajateste, vaatlusi, persoonade loomist, kaartide sorteerimist jpm. Kui kvantitatiivse meetodi puhul kasutatakse põhiliselt andmeid, mis on juba olemas, siis kvalitatiivse meetodi puhul luuakse need andmed uurija poolt, kasutades vastavat meetodit.

 

Loomulikult eeldab korralik kvalitatiivne lähenemine väga põhjalikku ja läbimõeldud eeltööd ning analüüsi. Näiteks kasutajatestide ettevalmistus on tihti palju ajakulukam töö, kui nende läbiviimine. Intervjuude ettevalmistamine võib võtta tubli mitu päeva, et need oleksid kogu projekti lõikes õige skoobiga, mis on ka vajalik, kuna halvasti struktureeritud intervjuu ei anna vajalikku infot.

 

Selliste uurimusmeetodite puhul soovime enim saada vastuseid kasutaja harjumuste kohta, mõista, kuidas need harjumused selliseks on kujunenud ja kuidas on kasutaja nendeni jõudnud. Näiteks saame vastavate ülesannete põhjal suunata veebilehe kasutatavustestides kasutajat tegema olulisi tegevusi ja vaadata, kuidas ta erinevaid ülesandeid lahendab ning uurida, kuidas ta oma  lahenduskäigule jõudis.

 

Pilt 2: Kaartide sorteerimine persoonade loomiseks Trinidad Wisemanis, kui näide kvalitatiivest meetodist

Pilt 2: Kaartide sorteerimine persoonade loomiseks Trinidad Wisemanis, kui näide kvalitatiivest meetodist

 

Selleks, et saada võimalikult terviklik pilt kasutajatest ja nende käitumisest ning kogemustest, tuleb kombineerida mõlemat uurimusmeetodit.  Kasutades meetodeid ainult ühest või teisest lähenemisest, ei saa me täit teadmist ja/või ei saa selles teadmises kindlad olla. Väga lihtne on teha endale ja kliendile sobilikke valesid järeldusi puuduliku ja liialt tõlgendamisele lootma jääva info tõttu.

 

Näiteks on ainult kvalitatiivseid meetodeid kasutades oht, et uurija mõju on tulemustele väga suur ja lisaks sõltub ka tulemus täielikult uurija pädevusest. Vaid kvantitatiivseid andmeid kasutades on aga oht teha mingi trendi kohta ohtlikke järeldusi, sest tegelikult me ei tea, mis põhjused arvude taga on ja võime teha umbmääraseid oletusi, mis äriotsusteks kindlasti ei sobi.

 

Toome järgnevalt mõned näited, kuidas kasutusstatistika kasutatavuse testimist täiendab ja kuidas neid on võimalik kombineerida.

 

  1. Kasutusstatistika > kasutatavuse testimine

Kui mõnest veebikasutust analüüsivast programmist (nt Google Analytics) näeme, kui paljud kasutajad sisul klikivad või ei kliki, siis saame selle info võtta väga heaks sisendiks kasutatavuse testülesannete loomisel. Kahe meetodi sünergia tulemusena saame täpsemad vastused võimalikele kasutatavuse probleemidele veebilehel või rakenduses.

 

  1. Kasutatavuse testimine > kasutusstatistika

Kui kasutatavuse testimine toob välja kindlaid trende, nt ei keri kasutaja lehel olulise sisuni, siis võime me selle tõestamiseks või ümberlükkamiseks vaadata kasutusstatistika üldandmeid. Sealt me võime näha, et ainult 25% kasutajatest kerib avalehel soovitud sisuni või ainult 9% kasutajatest avab selle sisu. Selle tulemusel võime teha juba kindlamaid järeldusi, et sisu tuleks tõsta ette poole või muuta lehel kerimine atraktiivsemaks.

 

  1. Kasutatavuse testimine + kasutusstatistika

Veebiküsitluse (nt Typeform) abil saame me koguda kasulikku infot nii kvantitatiivsesse osasse, kui ka kvalitatiivsesse. Jättes osad küsimused vabas vormis vastamiseks ja osad muutes suletuks, saame kasutatavuse testimiseks sisendit mõlemalt poolelt suletud küsimuste puhul näeme tekkinud mustreid ja saame vastata, kui palju ja kes ning avatud küsimuste puhul miks nii?

 

Samuti arvestab tark UX-disainer värbamisküsitluste koostamisel kõikvõimalikku kasu, mida see võib tuua projektile ja kliendile endale. Nt saab saadud infot kasutada järgnevate tegevuste või meetodite sisendina, olgu selleks, siis (grupi)intervjuud, kasutajatestid, töötoad vms.

 

  1. Longituud-uuringud ehk kestvusuuringud kasutatavuse testimine ja kasutusstatistika abil

Vast kõige olulisem ning kasulikum järelduste tegemiseks kliendile on näha protsessi või trende, mis tema kodulehel või rakenduses aset leiavad. Longituud-uuring võrdleb kahte (või enamat) erinevat ajavahemikku, mille alguseks ja lõpuks võib olla kindel sündmus või lihtsalt hooajaline tsükkel.

 

Sündmuseks võib omakorda olla näiteks veebilehe kasutatavuse parendamine, uue kujunduse loomine või ka mõne funktsiooni täiustamine (nt otsinguvälja). Kasutades samu testülesandeid kasutatavuse testimiseks saame võrrelda konkreetselt kasutatavust kahes erinevas keskkonnas ning samuti kõrvutada seda üldise kasutusstatistikaga.

 

Trinidad Wisemanis kasutame nii kvantitatiivseid, kui ka kvalitatiivseid andmeid ja uurimusmeetodeid, et saada täpsem ja rikkam ettekujutus, mis kliendi kodulehel või rakenduses toimub ja kuidas seda kasutatakse. Selle tulemusena saame me kasutuskogemusest adekvaatse pildi, mille najal kasutajakogemust efektiivselt ja tulemuslikult paremaks muuta.

 

 

 

Lisa kommentaar

Plain text

  • HTML elemendid keelatud.
  • Automaatne rea- ja lõiguvahetus
  • Web page addresses and email addresses turn into links automatically.
Kommentaar