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Gli ingredienti chiave per una straordinaria UX

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Ora che conosciamo un po' di storia dell'UX (Parte 1 ) e che comprendiamo come il nostro cervello elabora le informazioni (Parte 2 ), passiamo al processo dell'UX e capiamo perché i dati sono importanti nell'UX progettazione e decisioni.

Ora che conosciamo un po' di storia sull'UX (Parte 1 ) e capiamo come il nostro cervello elabora le informazioni (Parte 2 ) , passiamo al processo di UX e capiamo perché i dati sono importanti in UX progettazione e decisioni.

UX e dati

Abbiamo parlato di diversi livelli di elaborazione delle informazioni e del motivo per cui la comprensione di questi livelli è importante per gli UX designer. Un altro grosso pezzo del processo UX è la comprensione dei dati.

La stragrande maggioranza delle decisioni UX prese si basano sui dati e una buona progettazione è sempre guidata dai dati. I dati ci forniscono informazioni dettagliate sul comportamento, aiutano a scoprire problemi e risolvono problemi esistenti. I dati possono aiutarci a prevedere con sicurezza il comportamento degli utenti ed esplorare nuove opportunità, ma possono anche essere molto impegnativi.

Ogni azienda raccoglie ogni giorno grandi quantità di dati sui propri clienti, sul loro comportamento e sui loro modelli. Il problema più grande con questi dati è che, spesso, diventano solo numeri interessanti privi di informazioni utili. Come ne diamo un senso? La chiave è porre le domande giuste: quali sono i problemi che vogliamo risolvere e quali metriche abbiamo bisogno di confrontare e monitorare per affrontare questi problemi?

Tipi di dati

In generale, abbiamo due tipi di dati: Quantitativi e Qualitativi.

I dati quantitativi sono tutto ciò che può essere misurato con i numeri. Gran parte dei dati odierni fluiscono dalle piattaforme di analisi: quanti visitatori del sito web hai avuto, come ci sono arrivati, quante persone hanno cliccato su un determinato pulsante, qual è la percentuale di conversione, quanti hanno abbandonato il carrello e così via.

Anche gli insiemi di dati quantitativi più organizzati non rispondono a tutte le domande sull'UX: come li ha fatti sentire il prodotto? Perché hanno intrapreso un'azione specifica o no? Quali erano le loro aspettative e sono state realizzate? Questo è quando abbiamo bisogno di dati qualitativi.

I dati qualitativi vengono raccolti attraverso interviste, sondaggi, test di usabilità, ecc., anch'essi misurabili. System Usability Scale (SUS) e Single Ease Question (SEQ) sono alcune delle comuni tecniche di test di usabilità.

In generale, ciò che le persone dicono di fare e ciò che effettivamente fanno è molto diverso. Quando confrontiamo studi online con interviste e test di persona, vediamo differenze sostanziali nel modo in cui le persone percepiscono prodotti e servizi.

È fondamentale esaminare i dati sia qualitativi che quantitativi per prendere decisioni di progettazione ben informate.

Processo UX

Il processo di UX può variare da azienda a azienda o da prodotto a prodotto, ma in genere il primo passo è identificare i problemi. Una volta che i problemi sono noti, il passo successivo è articolare lo scopo: cosa stiamo cercando di ottenere ed è un problema che vale la pena risolvere? Di quale misura abbiamo bisogno per aumentare o diminuire?

Dobbiamo valutare criticamente questi problemi e se hanno uno scopo reale. Ci sono molti prodotti oggi che “risolvono” problemi che non hanno davvero bisogno di essere risolti.

Terzo, i processi UX di successo esaminano analisi e big data. Qual è il comportamento dell'utente, da dove provengono, quanti convertono e quanti no, quanti fanno clic su A e quanti fanno clic su B e così via. Una volta ottenuta una comprensione consolidata di alcune medie dei dati, possiamo iniziare a esaminare le potenziali cause del problema che abbiamo identificato. È allora che vengono condotte interviste e test di usabilità per scoprire come le persone stanno effettivamente utilizzando il prodotto, come si sentono... frustrati e infastiditi se il tuo prodotto fa schifo, o felici e stupiti se il tuo prodotto è eccezionale!

Dopo aver esaminato i big data e identificato le potenziali cause, passiamo alle prime iterazioni: modelli e wireframe a bassa fedeltà, seguiti da test iniziali per convalidare le nostre ipotesi. Eseguiamo tutte le iterazioni di cui abbiamo bisogno, seguite da più test, a seconda della complessità e del tempo che abbiamo. Una volta che siamo soddisfatti del risultato, passiamo al visual design (probabilmente qualche iterazione in più) e infine allo sviluppo.

Questa è, ovviamente, una panoramica rapida e semplificata del processo di UX.