• помочь людям с ограниченными возможностями, такие проблемы решают, например, специальные темы для слабовидящих;
• снизить нагрузку, связанную с привыканием к новому стилю, – с этим помогают привычные стили от Google Material Design и Microsoft Fluent;
• унифицировать стиль продуктов компании, используя фирменные цвета и шрифты.
Google Material Design – достаточно редкий пример дизайн-системы, включающий в себя темы оформления
Слои UX и гибкая разработка
Очевидно, что чем глубже слой продуктового дизайна, тем более длинный период обращения у созданных на нем артефактов. Причем эти артефакты постоянно корректируются с учетом данных, получаемых после очередного релизного цикла.
На основании информации от пользователей продукта уточняется стратегия, доопределяется скоуп; практически в каждом релизе меняется структура разделов и точно в каждом релизе меняются компоновка объектов и элементы уровня поверхности.
После первичного прохождения всех слоев дизайна и запуска продукта работа в каждом из слоев ведется от релиза к релизу с разной периодичностью
Глава 6Артефакты UXD
Артефакты – объекты, создаваемые в процессе разработки продукта. Понятно, что конечным артефактом является сам продукт, или, точнее, его инкремент, – улучшение продукта, благодаря которому улучшается пользовательский опыт. Помимо инкремента создается множество промежуточных артефактов, помогающих при производстве продукта, – всевозможные отчеты об исследованиях, прототипы, документация и модели. Можно провести аналогию со строительством дома: сам дом – это финальный продукт, ценный для пользователя, а возводимые в процессе леса и другие вспомогательные конструкции – промежуточные артефакты. Промежуточные артефакты чрезвычайно важны – часто без них вообще не обойтись, – однако чем меньше сил и ресурсов затрачено на их создание, тем лучше.
Современное гибкое (Agile) производство программного обеспечения базируется на принципах бережливого (Lean) производства. Чем меньше промежуточных артефактов разрабатывается в процессе, тем больше высвобождается ресурсов для разработки чего-то реально полезного. В связи с этим в Scrum-командах поощряется, если UX/UI-дизайнер не участвует в итерации, когда создается улучшение продукта.
Например, единожды разработанная дизайн-система позволит разработчикам без участия дизайнеров развивать функциональность.
Несмотря на то что мы постоянно стремимся минимизировать участие дизайнера и автоматизировать производственный процесс, необходимо время от времени создавать актуальные и эффективные артефакты.
Артефакты, часто ожидаемые от ключевых участников процесса производства цифровых продуктов
В маленьких компаниях ответственность за создание артефактов часто лежит на одном человеке, а в больших за это могут отвечать сразу три человека:
• продуктолог – менеджер продукта или проекта, владелец продукта в Scrum или бизнес-исследователь, член команды, собранной владельцем продукта;
• UX-дизайнер – аналитик-эргономист, архитектор взаимодействия;
• UI-дизайнер – специалист, отвечающий за внешний вид точки касания и за ощущения от продукта.
Иногда выделяется больше узкоспециализированных ролей, например, может быть востребована роль информационного архитектора или интерфейсного аналитика и т. п.
В продуктовых командах, особенно в работающих по Scrum, принято не увеличивать количество ролей. В Scrum-гайде прямо говорится, что в процессе взаимно конфликтуют три – владелец продукта, Scrum-мастер и команда разработчиков.
Среди разработчиков намеренно не выделяют дизайнеров, фронтенд-разработчиков, бэкенд-разработчиков, подразумевая, что все хоть немного способны делать разные артефакты. Это не дает образоваться бутылочному горлышку узких ролей и стимулирует взаимопомощь. Можно провести аналогию с инженером NASA, который и чертеж может начертить, и ракету смастерить.
Конечно, современный рынок труда пока не готов поставлять таких универсальных Scrum-разработчиков, но тенденция к уменьшению ролей есть и на практике дает положительный результат. На рынке появляются UX/UI-дизайнеры или, как их иначе называют, продуктовые дизайнеры (Product Designer).
Объединение исторически разделенных ролей позволяет избежать образования «микроводопада» между ними и усложнения внутренних приемочных процедур.
Участники производственного процесса по-разному задействованы на разных этапах разработки дизайна продукта.
В модели слоев, описанной в главе 5, зоны ответственности будут распределены следующим образом.
На стратегическом уровне дизайном продукта занимаются люди, заинтересованные в его жизнеспособности, – инвесторы, заказчики, владельцы продукта. На уровне скоупа – владелец продукта и команда разработки, на последующих уровнях (структура, компоновка, поверхность) – исключительно команда разработки, включающая и продуктового дизайнера
Исследования
Развивать цифровой продукт, не учитывая обратной связи от пользователей, равносильно попытке посадить самолет, смотря лишь на приборную панель. Данные, полученные от взаимодействия пользователей с продуктом или его моделью (прототипом), очень важно анализировать на протяжении всего производственного процесса.
Существует множество видов исследований, ориентированных на разные этапы жизненного цикла продукта. Их можно разделить по направлениям (количественные, качественные) и видам восприятия (мировоззренческие, attitudinal; поведенческие, behavioural).
Специалисты Nielsen Norman Group в своей статье{4} описали, для каких случаев применять основные типы исследований
Основные типы исследований в привязке к плоскостям UX
Чтобы понять, на каких этапах дизайн-процесса применимы те или иные виды исследований, наложим основные виды исследований на модель Джесса Гарретта.
Кратко приведем основные типы исследований, подходящие каждой плоскости дизайна, и рассмотрим некоторые из них детально в следующих разделах.
Исследования в плоскости стратегии
На самом нижнем уровне проектирования (стратегический по модели Джесса Гарретта) продуктолог совместно с командой открытия определяет возможность рынка, состоящую из множества параметров, в том числе:
• сегмента пользователей – людей, объединенных по демографическим, социальным или психологическим признакам (персоны), по роли в системе или бизнес-процессе, по жизненной ситуации (в Jobs to Be Done) или другим признакам;
• проблем – то, чем мы можем помочь нашему сегменту;
• решений – то, как мы можем помочь пользователю.
Часто для описания возможности используют Business Model Canvas и его всевозможные деривативы вроде Lean Canvas, Lean Project Canvas или Opportunity Canvas.
Lean Project Canvas – вариант холста, адаптированный к Agile, для более удобного управления продуктовым портфелем
Исследования, популярные на стратегическом уровне проектирования:
• конкурентный анализ – сравнение с конкурентами или с похожими продуктами, которые действуют в других сегментах или каналах, решают другие проблемы и т. д.;
• модель Кано – первичная приоритизация гипотез о возможной функциональности продукта до реализации на основе интервью;
• моделирование персонажей (см. главу 5) – генерация гипотез с использованием эмпатии;
• глубинные интервью – определение скрытых или, может, даже неочевидных для самого пользователя потребностей на основе интервью.
Исследования в плоскости скоупа
На уровне скоупа команда определяет функции, которые должны попасть в первую поставку (MVP) и последующие релизы.
На этом этапе популярны следующие исследования:
• также модель Кано;
• юзабилити-исследования (Usability Research) – исследования, построенные вокруг наблюдения за тем, как пользователи взаимодействуют с прототипами.
Исследования в плоскости структуры
На этом уровне определяется и оптимизируется когнитивная нагрузка, с которой пользователь сталкивается при решении конкретных задач в рамках той или иной функциональности. Грубо говоря, уменьшается количество действий, совершаемых для достижения цели (клики, свайпы и т. п.), устраняются барьеры.
На этом уровне используются такие исследования:
• исследования, построенные на наблюдениях, – лабораторные юзабилити-исследования, теневое наблюдение (Shadowing);
• анализ пользовательского потока;
• бета-тестирование (анализ интерфейсных действий, A/B-тестирование).
Исследования в плоскости компоновки
На уровне компоновки определяется и оптимизируется когнитивная нагрузка, с которой пользователь сталкивается в моменты между совершением действий. В основном она связана с поиском объектов на экране и принятием решения о следующем шаге.
Ниже перечислены популярные для уровня компоновок виды исследований:
• eyetracking – отслеживание траектории фокуса пользователя и определение «температурной» карты;
• юзабилити-исследования, направленные на выявление задержек между действиями, ошибок в процессе движения к цели и разрывов (когда участник исследования не может выполнить задание);
• эвристический анализ, основанный на исследованиях в области психологии и физиологии.[41]
Исследования в плоскости поверхности
На уровне поверхности пользователь «взвешивает» продукт относительно пригодности для решения задач и определяет количество энергии, которое готов инвестировать для его освоения. Принято считать, что на уровне поверхности больше работает подсознание – эмоциональный мозг.
Для этого уровня популярны следующие исследования:
• глубинное интервью;
• анализ визуальных трендов – исследование стилевых решений, которые применяют дизайнеры при создании продуктов из той же самой или близкой предметной области;
• этнографический анализ – исследование физической и цифровой среды пользователя для выявления его привычек и стилевых пристрастий.
Как видите, исследований очень много, и никто не мешает изобретать новые. Далее мы рассмотрим основные из описанных выше видов – «рабочие лошадки» UX-эксперта, с замечаниями и примерами из практики.
Конкурентный анализ
Наверное, ни в одной другой области человеческой деятельности не изобретались так часто велосипеды, как в дизайне цифровых продуктов. Порой кажется, что некоторые дизайнеры намеренно не ищут в поисковых системах похожие продукты, чтобы не наткнуться на похожие идеи. В зрелых дизайн-процессах практика сравнительных исследований если не основная, то важная их часть.
Конкурентный (сравнительный) анализ можно применять на всех уровнях продуктового дизайна, начиная с определения стратегии и скоупа, заканчивая выявлением графических трендов, близких пользовательскому сегменту.
Для управления скоупом используется матрица сравнения особенностей продукта (Feature Comparison Matrix). В ней сопоставляется наличие или отсутствие в разных продуктах функциональности.
Так может выглядеть матрица сравнения функциональности
Наличие фичи во многих конкурентных продуктах («Фича 3» в примере) может указывать на то, что это «гигиеническая» функциональность, отраслевой стандарт, как, например, вход по отпечатку пальца в мобильный банк. Однако это может быть и устаревшая функциональность, добавление которой не даст преимущества.
Иногда фичи слепо копируются у лидеров рынка, в том числе заведомо убыточные или уже ненужные. Те, кто идут первыми, уже упали в яму, а следующие за ними даже не подозревают, что окажутся там же, как на известной картине «Слепые» Питера Брейгеля.
«Слепые» Питера Брейгеля
Уникальные особенности, которые есть только у нашего продукта («Фича 1» на схеме), называются дифференциаторами. Относительно таких фич часто возникает опасение, что пользователи могут их не оценить. Но точно известно, что многие продукты меняли рынок благодаря таким дифференциаторам. Пользователи готовы прощать отсутствие «гигиенических» функций за наличие ценных дифференциаторов, которые удовлетворяют их потребности и притом значительно снижают расход ресурсов.
Хороший скоуп MVP – это баланс дифференциаторов и «гигиенических» функций.
Чтобы определить, какие функции стоит включить в MVP, после конкурентного анализа проводят глубинные интервью и исследования по модели Кано, рассмотренные более подробно в следующем разделе.
Не стоит забывать, что сравнительные исследования ретроспективны, то есть обращены в прошлое. С их помощью можно выявить обязательные функции для продукта, но использовать их как инструмент для постоянного развития продукта – это словно управлять автомобилем, смотря в зеркало заднего вида.
Модель Кано
Модель Кано – яркий образец исследований, проводимых на уровне определения скоупа.
Исследования по модели Кано построены на опросе. Для каждого элемента функциональности задается положительный и отрицательный вопросы:
1. Нравится ли вам наличие этой функциональности в продукте?
2. Как вы отнесетесь, если ее не будет?
Для каждого вопроса предусмотрен диапазон ответов:
1. Мне это нравится.
2. Я ожидаю, что это будет в продукте.
3. Я отношусь к этому нейтрально.
4. Я могу это терпеть.
5. Мне это не нравится.
Таблица интерпретации ответов по модели Кано. Модель Кано – хороший инструмент для управления дорожной картой продукта (см. главу 4). Осознание того, что желаемые функции скоро станут обязательными, может привести команду к пониманию баланса фич в бэклоге и их приоритета
Если рассмотреть все возможные варианты и нанести функции на карту, то можно выделить несколько зон.
Зависимость удовлетворенности пользователей от качества проработки разных типов функций по модели Кано
• Желаемые – пользователи будут рады присутствию функций и огорчаться из-за их отсутствия.
• Обязательные («гигиенические») – пользователи не удивятся их присутствию и огорчатся из-за их отсутствия.
• Одномерные – двигатели бизнеса. В отличие от желаемых функций, потребность в которых только зарождается, и «гигиенических», которые уже ничего не стоят, производительные находятся между этими двумя состояниями; именно они снабжают продукт ресурсами для развития.
При работе с моделью часто наблюдается эффект позитивного смещения, когда пользователи завышают значимость тех или иных функций. Иногда это происходит из-за того, что кто-то голосует за фичу на всякий случай (по логике «если не мне, так кому-нибудь другому пригодится»), поскольку все равно не платят за ее реализацию; кто-то завышает значимость из вежливости, боясь обидеть автора.
Чтобы предотвратить эффект позитивного смещения, можно перед вопросами Кано задавать компенсирующие вопросы. Например, если напрямую спросить пользователя: «Как вы относитесь к возможности увидеть в мобильном приложении баланс счета ваших близких (супруга/супруги)?», то, вероятно, получите ответ: «Нравится». Но если перед этим спросить: «Как вы относитесь к тому, что ваши близкие будут видеть ваш баланс у себя в приложении?», то, скорее всего, респондент ответит чем-то вроде: «Я считаю свой финансовый мир личным пространством». Подобная реакция поможет скорректировать ответ на основной вопрос.
Юзабилити-исследования
Usability – английское слово, состоящее из глагола to use («использовать») и существительного ability («возможность»). Дословно можно перевести как «возможность использования».
Юзабилити-исследования используются для оценки качества пользовательского опыта при взаимодействии с разными функциями продукта.
Как правило, юзабилити-исследования – это лабораторные модерируемые исследования, построенные на наблюдении за пользователями. Их проводят как на существующем продукте, так и на прототипах.
При совместной со студией Лебедева разработке концепции мы создали прототип, использованный для юзабилити-исследования. Он стал источником многих идей, которые были воплощены в продукте
Часто юзабилити-исследования проводятся по результатам интерфейсной аналитики (см. далее раздел «Количественные исследования»), когда наблюдается труднообъяснимое резкое падение метрик (чаще всего конверсий).
Цель юзабилити-исследований состоит в том, чтобы выявить проблемы в существующих пользовательских путешествиях, а затем на основе наблюдений предложить возможные решения и отсортировать полученные значения параметров.
При исследованиях собираются следующие основные параметры:
• время выполнения задачи – помогает отслеживать прогресс в развитии интерфейсов и определить качество прототипа;
• достижимость – завершил ли пользователь задачу (достиг ли типовой цели в рамках контекста, предложенного исследователями);
• количество совершенных действий – сколько было сделано кликов или свайпов, насколько это количество отличается от запланированного разработчиками;
• количество экранов – сколько экранов прошел пользователь, насколько это количество отличается от запланированного разработчиками, сколько было повторов и возвратов, сколько экранов было открыто по ошибке;
• время, проводимое на каждом экране, – позволяет оценить когнитивную нагрузку, с которой пользователь сталкивается при ориентации на экране и принятии решения о следующем действии (то есть как быстро пользователь совершает следующее действие, что помогает или мешает ему сделать следующий шаг);
• длина траектории зрительного фокуса на каждом экране – данные дает eyetracker, инструмент для анализа активных зон на экранах цифровых продуктов, помогающий определить оптимальную компоновку элементов;
• доля фиксации зрительного фокуса на том или ином объекте – позволяет оценить когнитивную нагрузку, с которой имеет дело пользователь при узнавании объекта на экране и принятии решения о следующем действии;
• доля положительных и отрицательных эмоций – данные, собранные фронтальной камерой и проанализированные с помощью алгоритмов распознавания эмоций, позволяют определить точки боли и удовольствия в процессе решения поставленных исследователями задач;
• данные о когнитивной нагрузке – данные электроэнцефалографии позволяют измерять активность мозга при решении задач в динамике, в том числе при повторном выполнении задания;
• субъективная удовлетворенность – описание ощущений самим пользователем, например, по методике SUS.
Этапы юзабилити-исследования
Ниже перечислены основные этапы юзабилити-исследований:
1) определение сценария;
2) определение требований к респондентам;
3) рекрутинг респондентов;
4) вступительное icebreak-интервью;[42]
5) погружение в контекст;
6) наблюдение за выполнением задач;
7) фиксация результата;
8) формирование отчета.
Теперь рассмотрим все этапы подробнее.
• Функциональность продукта декомпозируется, составляются задания для реализации каждой отдельной функции.
• Для каждой функции определяется наиболее эффективный контекст применения: дома, за рулем, на ходу, в режиме нехватки времени, на своем или чужом устройстве, в условиях плохой освещенности и т. п.
• Определяется одна или несколько точек касания: действующий продукт, бета-версия, прототип, продукт конкурента, альтернативный способ решения проблемы.
• Определяется стартовая точка – место, с которого пользователь начинает выполнять задание: главный экран, экран после авторизации и т. п.
• Определяется порядок выполнения заданий – он важен, поскольку опыт решения одного задания может влиять на выполнение другого. Иногда задачи некоторых блоков перемешиваются для каждого респондента.
Группа респондентов должна представлять широкую аудиторию, чтобы увидеть все возможные проблемы и сделать выборку максимально репрезентативной. Поэтому, помимо разнообразия по полу и по возрасту, важно добиться разнообразия по параметрам. Они перечислены ниже:
• время жизни с продуктом – новички, середнячки, старожилы;
• частота использования продукта – soft user (1–2 операции в месяц), hard user (1–2 операции в день), среднее значение;
• вариативность используемых функций;
• фаза доходности – пробный покупатель, подписчик, золотой подписчик;
• роль в системе – администратор, модератор, гость;
• сторона рынка (для торговых площадок типа маркетплейсов) – покупатель, продавец.
Для рекрутинга можно прибегнуть к услугам специальных агентств. Плюс этого подхода в том, что вы не будете самостоятельно искать людей и составлять для них расписание. Минус в том, что по цене и времени это может оказаться сопоставимо с реализацией тестируемой функциональности. Второй минус – так иногда попадаются профессиональные респонденты.
Самим набрать респондентов можно через рассылки для пользователей продукта, бета-тестеров или членов сообщества в социальной сети. Минус – очень много времени уходит на обработку анкет и согласование расписания между всеми участниками.
Перед началом исследования важно установить максимально доверительные отношения между респондентом и модератором. Также важно поощрять «мысли вслух», чтобы респондент переключился в режим саморефлексии (анализа собственных действий) и растормозил свою речь.
Для этого я рекомендую начать со светской беседы, разговора ни о чем, содержащего открытые вопросы. Можно угостить респондента кофе или чаем и уже затем перейти к icebreak-интервью. Можно замаскировать его под формальное интервью – сначала собирать общие анкетные данные и постепенно переходить к открытым вопросам, обращенным в прошлое. Например: «Вспомните самый первый момент, когда вам пришла мысль установить это приложение».
UX-лаборатория в «Альфа-Лаборатории» представляла собой нечто среднее между офисом и жилой квартирой. Как и положено, в ней есть полупрозрачная стена для скрытого наблюдения
UX-лаборатории, как правило, имитируют контекст квартиры, офиса или чего-то среднего, как на иллюстрации выше. К тому же часто бывает необходимо погрузить респондента в некое особое состояние. Чтобы респондента посетило больше озарений, часто требуется привести его в состояние спешки. Константин Самойлов из UX-Study, например, демонстративно засекал время после начала выполнения задания – в этом не было смысла, так как все писалось на видео, но это давало ощущение спешки. Мы для исследований предлагали пользователям представить, что они находятся в усталом ворчливом состоянии и притом очень ограничены во времени. Это помогло вскрыть гораздо больше проблем, связанных с интерфейсом, и избавиться от вежливого замалчивания, когда респонденты не рассказывают о своих затруднениях, боясь выглядеть глупыми.
Все решения обязательно фиксируются на видео. В профессиональных лабораториях ведется тройная синхронизированная запись, на которой видно лицо пользователя, состояние экрана и временна́я ось, где записываются действия пользователя – клики или нажатия клавиш. Также при тестировании десктопных интерфейсов может добавляться слой с «температурной» eyetracker-картой и показателями мозговой активности.
Очень часто исследования проходят в комнате с полупрозрачным зеркалом, хотя, на мой взгляд, без этого уже можно обойтись – экшен-камеры и аналогичные устройства позволяют транслировать видео происходящего непосредственно на рабочие места всех заинтересованных.
Все результаты заносятся в сравнительную таблицу.
Достаточно часто в процессе первых нескольких исследований дорабатывается сценарий исследования, прототип и даже сам продукт, и это желательно учитывать при рекрутинге.
Это самая важная часть исследования, так как данные в отчете, их интерпретация и оформление – основные факторы, влияющие на принятие решений.
Измененный фрагмент отчета. Показатели субъективной удовлетворенности для нескольких вариантов прототипа
Чтобы исключить личное влияние, лучше доверить оформление незаинтересованным лицам, насколько это возможно.
Следует помнить, что если респондентов мало, то, помимо результирующих оценок, необходимо обязательно принимать во внимание доверительные интервалы.
Плюсы и минусы юзабилити-исследований
К безусловным плюсам юзабилити-исследований относится непосредственный контакт команды с реальными пользователями. Наблюдение за ними и их саморефлексия может стать источником вдохновения, а также элементом командообразования. Также прямые наблюдения позволяют выявить проблемы, которые нельзя увидеть при анализе данных с систем интерфейсной аналитики.
К минусам относится дороговизна исследований и увеличение сроков релиза.
В продуктах с быстрым циклом обновления, где улучшения появляются раз в одну или две недели, стоимость тестирования может превосходить стоимость разработки. В таком случае дешевле будет не проводить предварительные исследования, а реализовать функциональность и открыть ее для ограниченного количества пользователей с возможностью отключения в случае проблем.
При тестировании прототипов часто возникают проблемы с пониманием уровня абстракции у респондентов и с затратами на реализацию.
Пользователи не всегда осознают, что в прототипе условное, а что – «настоящее». Например, при попытке пополнить баланс мобильного телефона они безуспешно пытаются отыскать его в списке по последним четырем цифрам своего номера.
Реализация сложных способов взаимодействия, типа свайпов, 3D-touch[43] или drug’n’drop[44], а также причудливой анимации требует больших затрат времени и ресурсов. В результате исследования может получиться так, что не все гипотезы, заложенные в прототип, подтвердятся, а значит, некий артефакт не будет на все 100 % утилизирован.
Количественные исследования
Если качественные исследования используются скорее для того, чтобы получить от респондентов озарения и откровения о продукте, для генерации гипотез или для их логического подтверждения, то с помощью количественных исследований команды стремятся получить статистическое подтверждение гипотез и выявить корреляцию между феноменами. Как уже говорилось во введении, у продукта есть множество прямых и косвенных характеристик, определяющих его «здоровье». Ранее мы уже сравнивали метрики с градусником, показывающим температуру тела, – повышенное значение может быть симптомом, предшествующим ухудшению здоровья. Между качеством опыта и финансовыми показателями очевидна очень четкая связь, поэтому компании инвестируют деньги в исследование продуктов, определение сигнальных значений качественных метрик и ежедневный дэшбординг.[45]
Основными источниками данных для количественных исследований служат интерфейсная аналитика и опросы.
Пример карты метрик для каналов дистанционного банковского обслуживания, на основе которой разрабатывается дорожная карта сбора метрик. «Зомби» – клиенты банка, которые перестали использовать мобильный банк, но притом остались клиентами
Интерфейсная аналитика
Сбор данных о поведении пользователей в системах интерфейсной аналитики вроде Google Analytics и Яндекс.Метрика – абсолютный стандарт производства цифровых продуктов.
Система интерфейсной аналитики Yandex App Metrika позволяет получить данные об удержании пользователей, которые сталкивались / не сталкивались с конкретной функцией в приложении[46]
Это уже стало правилом производственной гигиены, как мытье рук перед едой. Scrum-команды часто вносят в пункт «Собирать данные о реализации действия в User Story…» в свои Definition of Done. Современные системы интерфейсной аналитики позволяют не только получать количественные показатели действий, но и находить корреляции с показателями жизнеспособности; например, можно обнаружить связь между использованием функции и удержанием.[47]
Данные разных систем аналитики могут значительно различаться, поэтому я рекомендую, подобно мореплавателям древности, держащим на корабле трое часов, подключать три системы аналитики. Причем одна из них должна быть вашей собственной системой логирования, чтобы данные о событиях сохранялись на собственном сервере. В этом случае, если данные одной из систем отличаются, можно делать оценку по данным двух остальных систем.[48]
Опросы
Опросы – один из старейших видов маркетинговых исследований. Для цифровых продуктов самые популярные каналы проведения опросов – социальные сети, телефонные звонки, электронная почта, СМС и анкетирование непосредственно в самом продукте. Последнее можно считать одним из самых информативных способов, так как в нем можно соотнести результаты опроса с параметрами профиля клиента и с данными интерфейсной аналитики.
Опрос в приложении «Альфа-Мобайл» помогал оценить такие метрики, как NPS, дизайн, удобство, функциональность, техническая доступность, возможность общения с банком. Опрос каждый раз открывался на небольшой репрезентативный сегмент пользователей, что позволяло оценивать параметры в динамике, сравнивать оценки задействованных / не задействованных пользователей[49] и не надоедать притом одним и тем же людям
Для опросов характерно проявление эффекта наблюдателя, когда само проведение исследования влияет на его результат. Если часто дергать пользователей с опросами, то можно наблюдать негативное смещение в ответах или игнорирование. Если вам нужно замерять состояние NPS (индекс сетевого распространения; см. подробнее во введении) в динамике, то я рекомендую не делать это каждый раз на всю генеральную совокупность, а ориентироваться каждый месяц на новую незадействованную группу пользователей – минимального размера, но достаточно репрезентативную.
Глубинные интервью
Слово «глубинный» подразумевает погружение на некий уровень, скрытый далеко под поверхностью.
Разговаривая с людьми и задавая им вопросы, не всегда можно определить их истинную мотивацию в выборе продукта и совершении каких-либо действий с ним.
Ниже мы рассмотрим популярные причины искажений:
• красивая правда;
• ложные воспоминания;
• конформизм.
Задача исследователя – копать чуть глубже, забраться под «оболочку» искажений и с помощью если не прямых, то косвенных вопросов найти истину.
Этапы глубинного интервью совпадают с этапами юзабилити-исследования:
1) определение сценария;
2) определение требований к респондентам;
3) рекрутинг респондентов;
4) вступительное icebreak-интервью;
5) погружение в контекст;
6) наблюдение за реакцией на вопросы;
7) фиксация ответов;
8) подготовка отчета.
Различие есть только в пунктах 6 и 7. Во время глубинных интервью сценарий дорабатывается значительно чаще – следовательно, нужно рассчитывать на то, что он может сильно измениться уже после первых нескольких респондентов.
Красивая правда
При знакомстве с новым человеком мы склонны если не приукрашивать свои достоинства, то хотя бы умалчивать о недостатках. Поэтому, отвечая на вопросы о своем поведении, люди часто рассказывают о поведении лучшего, социально одобряемого образа себя – того, кто потребляет более здоровую пищу, ведет более активный образ жизни и не делает ничего, что осуждается обществом. Часто пользователи сами искренне верят в красивую правду.
Например, мы спрашиваем у пользователя, почему он скачал приложение Vivino[50], и красивая правда может звучать так:
Потому что я ценю хорошее вино. Я ходил на курсы дегустаторов и, когда путешествую по Европе, дегустирую вина в разных регионах.
Некрасивая правда:
Я не разбираюсь в вине, не могу отличить хорошее от плохого, поэтому, чтобы не переплачивать, я сканирую этикетку и узнаю реальную цену.
Так как же докопаться до истины?
Прежде всего, не давать респонденту возможности сказать о себе красивую правду, чтобы он не стал заложником того, что уже сказал о себе.
Предложить описывать не себя, а какого-то другого персонажа.
Разделить комплексную потребность на базовые и задавать вопросы о них.
Также докопаться до глубин позволяет техника «5 почему».[51]
Ложные воспоминания
Исследователь в сфере когнитивистики Петтер Йоханссон организовал эксперимент, в котором просил осознанно выбрать фотографию человека. Через некоторое время он подменял выбранное фото на другое, показывал его респондентам и просил объяснить свой выбор. Большинство респондентов не только не замечали подмены, но и рационально объясняли, почему отдали предпочтение именно этому снимку.
У такого эффекта есть название – конфабуляции, или ложные воспоминания. Ложные воспоминания возникают в процессе воссоздания ситуации из прошлого, когда в памяти недостает конкретных фактов и мозг генерирует образ, исходя из других фактов, вымысла и галлюцинаций.
Как и в приведенном примере, люди иногда искренне верят в ложные воспоминания, даже если им предоставляют доказательства, опровергающие их версию.
Ложные воспоминания также могут быть следствием веры в красивую правду.
Вывод: следует очень аккуратно относиться к фактам, основанным только лишь на воспоминаниях, и предпочитать им факты, основанные на наблюдениях.
Конформизм
Конформизм – свойство разума изменять решение из-за поведения остальных людей.
Находясь в группе, люди склонны менять свое поведение. Многочисленные эксперименты показывают, что совершенно объективные действия, такие как определение самого длинного отрезка или даже арифметическое суммирование, могут искажаться под влиянием мнения большинства.
Один из самых показательных экспериментов для иллюстрации конформизма – эксперимент в лифте. Пассажир поворачивается к задней и боковым стенам, снимает и надевает шляпу под влиянием поведения других пассажиров
Чтобы этого не случилось, по возможности нужно изолировать респондентов при глубинном интервью, если только ваши исследования не подразумевают изучения того, как фактор конформизма влияет на принятие решений или групповую динамику.
Плюсы и минусы глубинных интервью
Глубинное интервью – неточный метод, очень подверженный эффекту наблюдателя.
Следовательно, не стоит использовать статистику ответов для поддержки принятия решений. Гораздо более ценным будет формулирование некрасивой правды с видеоподтверждением относительно той или иной функциональности, с которой согласна вся команда.
Моделирование персон
Можно по-разному относиться к методике моделирования персон. Предлагаю взвешенно рассмотреть плюсы и минусы подхода.
Персоны – вымышленные персонажи, которые по своим свойствам представляют различные пользовательские сегменты продукта.
Для чего используются персоны
Основное назначение методики – поставить себя на место потенциального пользователя. Одна из «детских» ошибок дизайнеров – попытка создать продукт, отталкиваясь от своих потребностей, вкусов и предпочтений.
Методика персон позволяет в короткое время поставить создателей на место пользователя и посмотреть на мир его глазами. Для этого рабочая группа заинтересованных лиц обсуждает детали образа персонажа, выявляет его характерные черты. Также важно создать изображение человека, чтобы представление стало более явным и были задействованы все органы чувств. Часто перед созданием собирательного образа группа общается с пользователями и наблюдает за их поведением, иногда непосредственно в контексте осознания или удовлетворения потребности, связанной с продуктом.
Все это нужно, чтобы активировался механизм эмпатии.
Эмпатия – свойство человека и некоторых животных чувствовать то, что чувствуют и переживают другие.
Ученые часто описывают работу мозга, отражающую действия других существ, как активность зеркальных нейронов. Благодаря этому механизму мы способны учиться на чужом примере без непосредственного совершения действия.
В случае дизайна продуктов он позволяет быстро начать сопереживать проблемам пользователя, что способно послужить источником откровений о том, как мы можем помочь ему их решить.
Откровения отвечают на несколько вопросов:
• какие есть типы пользователей и каковы свойства этих типов;
• какие есть проблемы у этих людей;
• как мы можем помочь им решить эти проблемы;
• какие есть точки касания – наиболее подходящие места для решения проблем.
Часто записанные на стикеры откровения наклеивают на холст типа Lean Canvas или Opportunity Canvas (см. главу 5, раздел «Плоскость стратегии»), иногда по результатам пишутся короткие истории (User Story, см. главу 5, раздел «Плоскость скоупа») из жизни пользователя в формате: «Я как персона хочу решить проблему и поэтому совершаю действие с продуктом, ведущее к решению».
Персоны – очень удобный артефакт, чтобы фиксировать результаты деятельности рабочей группы и далее распространять их среди других участников процесса разработки. Персона – компактный образ, который очень легко передать в презентации и который при этом разворачивается в очень детальный портрет за счет эмпатии.
Когда в процессе активных обсуждений вся группа сходится во мнении, что их пользователь – пожилая женщина – бухгалтер, это накладывает отпечаток на творчество дизайнеров и разработчиков, заставляя их искать более подходящие графические стили, цветовые гаммы, метафоры пиктограмм и компоненты, подходящие под привычки.
Как ни странно, благодаря персонам у продуктовой команды получается генерировать более качественные идеи, а тот же механизм эмпатии позволяет пользователям прочувствовать свойства продукта.
Так что цитаты, отзывы и прямая речь, снабженные фотографиями и биографией, становятся очень весомым инструментом, помогающим увеличить конверсию посадочных страниц.
Студенты курса UX/UI используют персонажей, чтобы в компактном виде максимально эффективно выразить свойства разрабатываемого продукта. Описание в формате прямой речи активирует эмпатию и усиливает вовлечение
Недостатки подхода персон
Персоны получили широкое распространение благодаря буму дизайн-мышления, случившемуся в начале двухтысячных.
Корпорации осознали, что для успешной конкурентной борьбы необходимо развивать свою экспертность в сфере дизайна, и ответом был процесс дизайн-мышления от компании IDEO{5}. Обучающая программа позволяла представителям бизнеса быстро погрузиться в лучшие практики дизайна, в результате непосредственного участия обрести мышечную память и запечатлеть ощущение быстрой победы. Персоны – самый удобный способ получить и зафиксировать опыт эмпатических исследований, не выходя за дверь. Самый удобный, но отнюдь не самый эффективный и не самый точный в реальном производственном процессе по сравнению с другими фреймворками и контекстом их использования, например, фреймворком Jobs to Be Done.
Для некоторых продуктов демографические характеристики, такие как пол, возраст и цвет кожи, не имеют значения. Пользователи «нанимают» эти продукты, чтобы некая работа была выполнена.
Если вы когда-нибудь получали водительское удостоверение, то знаете, что на экзаменах собираются очень разные люди, разного пола и разного возраста, объединенные одной общей целью.
Представьте себе пользователей системы поиска авиабилетов SkyScanner или Facebook – это миллиарды людей с абсолютно разными демографическими характеристиками. В таком многообразии границы между сегментами очень размыты, но можно выделить некоторые общие паттерны поведения и сосредоточиться на них.
Если же сосредотачиваться на конкретных кластерах, есть риск упустить нечто, что их обобщает.
Персоны и рыночные сегменты – порождения эпохи недостаточности данных. Когда у нас в распоряжении три-четыре параметра вроде пола, возраста и достатка, то логично разбить аудиторию на 9–12 сегментов. Но что, если мы имеем несколько сотен параметров? Границы между персонажами размываются, а самое главное, наш продукт может подстроиться под каждого.
Не у всех продуктов аудитория с четкими диапазонами характеристик. Аудиторию продукта «Ипотечный калькулятор» (слева) можно очень легко сегментировать по демографическим характеристикам: достатку и возрасту. Но есть продукты, где такая сегментация может сильно сузить поиск решений, как на примере в центре и справа
Актуальной стала поговорка: «Сколько клиентов, столько сегментов». Если мы будем думать о функциях продукта для каждого сегмента, то в конце получим вариант: «Сколько клиентов, столько продуктов». Сейчас, в эпоху данных, мы можем создавать продукты персонально для каждого.
Таким образом выходит, что персоны хороши в случае, когда зарождается культура дизайна в корпорациях, когда важна эмпатия и когда аудитория хорошо сегментируется.
Если мы понимаем, что у продукта широкая аудитория с очень размытыми сегментами, то лучше сфокусироваться на исследовании работ, которые пользователи поручают сервису.
Карта пользовательского следования (Customer Journey Map)
Карта пользовательского следования (часто путешествия), User Journey Map, – артефакт, получаемый в процессе работы команды открытия. Это удобный пограничный объект[52] для фиксирования коллективных идей и передачи их между участниками рабочей группы и за ее пределами.
Карта клиентского следования – один из основных инструментов UX-исследователей. Как правило, на карте отображают, какие эмоции испытывают пользователи на каждом шаге при выполнении задания, их мысли вслух и идеи исследователей, которые могут лечь в основу нового клиентского следования
Учитывая выводы главы 2 о связи между User Experience и Customer Experience, можно сказать, что Customer Journey Map и User Journey Map похожи, а разница по большей части терминологическая и зависит от области применения. В одной области множество клиентов входит в множество пользователей, в другой все, вероятно, наоборот.
Сейчас не существует стандартов, связанных с картированием пользовательского следования, и многие считают это плюсом такого подхода. Фиксировать результаты наблюдений помогают стикеры или реальные холсты
Как правило, результирующая карта содержит следующие элементы:
• временную шкалу с отметками фаз путешествия;
• описание эмоций пользователя, часто в виде эмоджи;
• описание точек касаний;
• мысли вслух;
• описание откровений об улучшении продукта;
• снимки экранов;
• вайрфреймы[53] с возможными улучшениями интерфейса.
Использование карты позволяет подняться над проблемой и сфокусироваться на самых сложных местах. Сравнением нескольких CJM из разных продуктов можно получить много гипотез улучшений.
Важным слоем карты следования считается слой с эмоциями. Например, негативные эмоции респондента на определенном этапе показывают, что у пользователей есть ощущение, что этот шаг можно было бы улучшить.
В таком случае задача исследователя – выяснить у пользователя, почему он считает, что этот шаг недостаточно хорош, и обязательно получить предложения по улучшению, желательно с конкретными примерами.
Карта следования as is и to be
Собрав несколько разных карт по разным респондентам и сравнив по возможности пути выполнения функций в разных продуктах, исследователи могут составить идеальную карту следования пользователя, если объединят все лучшие идеи и максимально уменьшат количество шагов.
Такой идеальный путь называется картой клиентского следования, какой она должна быть (to be CJM).
Хорошей практикой считается добавлять в to be CJM следующие слои:
• шаг повествования – краткое описание действия, которое обязательно нужно совершить, чтобы продвинуться вперед в процессе использования функциональности;
• описание действия – раскрытие особенностей шага и возможных идей реализации;
• точка касания – точка взаимодействия с сервисом (сайт, мобильное приложение, звонок в колл-центр);
• интерфейсный паттерн – пример элемента интерфейса, группы элементов или даже последовательности экранов, который, по мнению исследователей, поможет пользователю наилучшим образом совершить действие.
Можно с определенностью сказать, что сокращение шагов путешествия улучшает пользовательский опыт, если с этим уменьшается суммарное время достижения результата и не возрастает когнитивная нагрузка.
Бета-, A/B- и А/А-тестирование
Мир, в котором можно в реальном времени исправить проблемы в продукте, отличается от мира, в котором нужно предусмотреть все возможные проблемы и где цена ошибки высока.
Представьте себе производство автомобилей. Если предварительных исследований будет недостаточно, это может привести к человеческим смертям, что означает для бизнеса массовый отзыв изделий. В таком случае однозначно необходимо проводить многочисленные исследования перед тем, как запустить продукт в серию. Прототипы самолетов проходят проверку в аэродинамических трубах, а прототипы продуктов быстрого спроса – испытания в фокус-группах.
Но если речь идет о производстве программного обеспечения, которое распространяется онлайн, то здесь цена ошибки может быть меньше, чем стоимость предварительных исследований, а в таком случае проверка «в полях» работает максимально эффективно.
Как мы обсуждали ранее, в лабораторных условиях пользователи ведут себя неестественно и выборки респондентов не всегда репрезентативны. Так что именно релиз в формате smoke-test[54] на репрезентативную долю пользователей может дать статистически достоверный ответ.
Чтобы минимизировать негативный эффект, новую функциональность следует открывать на ограниченное количество пользователей – специальную группу лояльных пользователей, которых называют бета-тестерами.
Бета-тестирование
Термин подразумевает, что существует еще альфа-тестирование – тестирование членами команды разработки (quality assurance engineer[55]) на этапе проверки ПО в отношении соответствия условиям приемки. Как правило, для бета-тестирования выбирают очень лояльных пользователей, чтобы минимизировать негативные отзывы о возможных проблемах. Иногда, в случае дорогих продуктов, например игр, бета-версии раздаются специально для генерации обзоров и формирования положительного образа продукта.
В магазине приложений Google Play Market предусмотрен специальный режим обновления продукта, при котором бета-тестеры из списка получают более актуальное ПО быстрее остальных пользователей.
«Проверке боем» близки по духу раскрытие на белый список или раскрытие на долю.
В белый список, в противоположность черному, входят пользователи, максимально релевантные исследованию. Это может быть минимальная репрезентативная выборка, из которой иногда исключаются какие-то клиентские сегменты, территории или модели устройств.
Как правило, раскрытие на белый список происходит при помощи механизма feature-toggling – «выключателя фич», когда те или иные фичи в реальном времени можно включить или выключить с сервера.
Например, в банковских мобильных приложениях часто из числа первопроходцев исключают VIP-клиентов или людей с нестабильными дешевыми смартфонами.
Раскрытие на долю применяется, когда есть вероятность потенциальной перегрузки серверной части ПО, обвала контакт-центра или какого-либо другого сервиса, в основе которого работают люди.
В Google Play Market предусмотрены специальные варианты обновления, позволяющие раскрыться на 10, 20, 50 % аудитории. В таких случаях также может использоваться механизм feature-toggling, чтобы не только гибко открывать, но и закрывать функциональность, если эксперимент окажется неудачным. Есть способ настроить автоматическое отключение (Automatic Rollback) при достижении определенных критериев производительности, таких как доля случаев экстренного завершения работы приложения, нагрузка на сервер, среднее время ожидания на выделенной телефонной линии и т. п.
A/B-тестирование
A/B-тестирование – частный случай мультивариантного тестирования (MVT), описанного ранее. По сути, это аналог бета-тестирования или раскрытия на белый список, но на пользователей открываются два варианта реализации функциональности: вариант А и вариант Б. Сравнив бизнес-показатели двух вариантов, можно выделить более эффективный и раскрыть его на всех пользователей.
Работая над дизайном «Альфа-Мобайл», мы пришли к тому, что на первом экране появилось много элементов меню первого уровня и пользователям было трудно найти нужное. По этой и по ряду других причин мы решили переделать навигацию по приложению. Мнения в команде разделились. Я предлагал использовать панель вкладок (tab bar, таб-бар) – нижний навигационный элемент, стандартный в iOS и в тот момент легализованный в Google Material Design. Главный дизайнер приложения предлагал вариант с центральной разделяющей кнопкой; ближайший аналог подобного решения – интерфейс Spotify.
В определенный момент для некоторой доли пользователей Android были открыты два варианта навигационного элемента
Моим аргументом было то, что панель вкладок – привычный элемент. Аргумент главного дизайнера – что новый элемент придает уникальности приложению.
Я провел эвристический анализ с использованием в том числе материалов Nielsen Norman Group, эта компания известна своими многочисленными исследованиями в области дизайна интерфейсов, многие выводы из которых, включая «эвристики Nielsen»{6}, активно используют UX-исследователи для эвристического анализа интерфейсов. В результате я не выявил значительных различий.
Следующим шагом стало проведение юзабилити-исследования, в нем показатели таб-бара были немного лучше, но разница оказалась меньше погрешности. Несмотря на то что мы получили огромное количество информации об опыте пользователей, мы не смогли достичь статистически значимого результата.
Юзабилити-исследования – прекрасный инструмент для получения пользовательских инсайтов, но они не всегда дают статистически значимый результат, на основе которого можно было бы принять однозначное решение в пользу того или иного варианта
Третьим шагом в решении этого принципиального вопроса было проведение A/B-тестирования. Команда разработчиков в сроки, сопоставимые со временем, требуемым для рекрутинга на юзабилити-исследование, создали «легкие» тестовые версии двух видов навигации. Мы открыли эксперимент на небольшую группу клиентов и предупредили их о проведении эксперимента во всплывающем окне при запуске приложения. У участников была возможность отказаться.
А/В-тестирование может не показать разницу в конверсии, если стоимость переключения с исследуемого продукта на другой для пользователя высока (на тот момент, чтобы сменить банк, нужно было приходить с паспортом в отделение), – он завершает сценарии вне зависимости от удобства навигации. Хотя потом это негативное переживание, вероятно, послужит стимулом к смене продукта при удобном случае
После обработки данных по конверсиям мы не увидели значимой разницы между вариантами. Скорее всего, это было связано с тем, что в приложениях вроде банковских наблюдается так называемый эффект лосося[56]. Если человеку необходимо пополнить баланс мобильного телефона, он готов преодолевать значительные трудности, чтобы достичь цели. Пользователь может в голос проклинать приложение и после успешного выполнения сценария переключиться на конкурентов, но показатели конверсии (отношение количества тех, кто прошел путь до конца, к количеству тех, кто начал) будут в районе 98 %.
Затем наши эксперты по исследованию данных (data science experts) проанализировали время, которое пользователи проводят на первой странице, и выявили, что в варианте с кнопкой люди в среднем проводят меньше времени, чем в версии с таб-баром. Следовательно, они быстрее ориентируются и быстрее обучаются.
Распределение по времени, которое пользователи проводят на первой странице. У варианта с кнопкой лучшие показатели, у варианта с таб-баром и исходной версии изменений нет
A/A-тестирование
Как вы, может быть, заметили, в моем примере варианты A и B сравнивались не только между собой (как и положено при A/B-тестировании), но и с предыдущей версией. Такое исследование называется А/А-тестированием.
Постоянное измерение того, как улучшение повлияло на метрики продукта, – важная часть культуры компании. В современных продуктовых компаниях существует практика повторяющихся встреч для мониторинга ситуации, на которых владельцы продукта рассказывают всем заинтересованным лицам о бизнес-результатах внедрения той или иной функциональности. Такие встречи позволяют учиться на чужих ошибках в случае неудачи и привносить новые идеи по своим направлениям.
Постоянный анализ результатов внедрения – обязательная часть производственного процесса.
Тестирование решения на определенной группе пользователей дает достаточно данных для принятия статистически обоснованных решений, но без наблюдения за пользователями не всегда получается разобраться в причинах каких-либо явлений.
Дизайн продукта – это постоянный поиск баланса, в котором задействуются разные виды исследований, в зависимости от местоположения «слепого пятна» – того этапа сервисного сценария, для которого пока невозможно объяснить значение метрик или их изменения.