Metriche per la User Experience: identificare impronte tracciabili ed evitare i Woozle.

beach, wave and footprints at sunset time © Alexander Ozerov - Fotolia.it©Alexander Ozerov – Fotolia.it

Jared M. Spool

User Interface Engineering

articolo orginale:

UX Metrics: Identify Trackable Footprints and Avoid the Woozles

22 Marzo 2017

Una delle storie preferite della mia infanzia viene dai racconti di Winnie The Pooh di A. A. Milne. E’ una storia in cui Pooh e Pimpi si prefiggono di cacciare un Woozle.

All’inizio, Pimpi si imbatte in Pooh che girovagava per il bosco dei 100 acri e si unisce a lui per la passeggiata. Pooh mostra a Pimpi le impronte nella neve che sta seguendo; crede siano le tracce di un Woozle e gli piacerebbe molto catturarlo. Eccitati, Pimpi e Pooh continuano a seguire le tracce.

Dopo poco, Pimpi e Pooh notano una seconda serie di impronte aggiungersi alla prima. “Oh, ci devono essere due Woozle,” deduce Pooh. Continuano seguirle, solo per imbattersi improvvisamente in un punto in cui una terza serie di impronte si unisce alle prime due. Tuttavia questa serie è diversa, quindi discutono un po’ sul fatto che potrebbero essere due Woozle e un Wizzle o magari due Wizzle e Woozle.

Alla fine, arriva l’onnipresente eroe della storia, Christopher Robin, e chiede a Pooh cosa stessero facendo, dicendogli che era stato a guardarli mentre camminavano in cerchio, intorno a un grande albero di quercia. Pooh gli racconta la loro avventura nel seguire le impronte dei Woozle e Wizzle, e solo allora si rende conto che quelle che stavano seguendo erano le sue impronte e quelle di Pimpi.

Perché gli strumenti di analytics presi così come sono preconfigurati non sono di utilità per la misurazione della UX.

Quando osservo i team che si spremono il cervello per identificare i parametri chiave della user experience, a volte mi pare che si comportino come Pooh e Pimpi mentre passeggiano nel bosco dei 100 acri. Le squadre sono a caccia di una metrica (o magari due, o tre) da usare per dimostrare che l’investimento, che la loro organizzazione sta facendo per migliorare l’esperienza utente, sta producendo profitti. Trovare delle metriche chiave per la UX è arduo e, come lo sfuggente Woozle, difficile da catturare.

I team spesso iniziano con le metriche che trovano già pronte. Strumenti come Google Analytics, arrivano già corredati con dei parametri dai nomi altisonanti, come i visitatori unici, la frequenza di rimbalzo, e il tempo speso sulla pagina. Ma la maggior parte dei team presto si rendono conto che queste metriche in realtà non tracciano tutto ciò che è significativo per l’esperienza degli utenti.

Certo, la frequenza di rimbalzo, che suppone di misurare se qualcuno lascia il sito immediatamente o se invece resta, suona come qualcosa di importante su come le persone interagiscono con il design (ho detto ‘si suppone che misuri’ perché lo fa solo se il sito è stato strumentato in modo corretto, fatto che in pratica accade raramente). Può essere che le persone che hanno lasciato il sito lo abbiano fatto perché sono rimaste confuse e si sono arrese? O è successo perché il sito non era esattamente quello che pensavano che fosse e sono felicemente passati oltre, proseguendo nella loro avventura?

Un’elevata frequenza di rimbalzo potrebbe essere un ‘male’ (e pertanto dovrebbe essere abbassata) oppure la stessa frequenza potrebbe essere una cosa ‘buona’ (e in tal caso sarebbe legittimo cercare di incrementare gli eventi di quel genere). In base a questo numero non siamo in grado di dirlo.

La frequenza di rimbalzo non è l’unica colpevole delle metriche preconfezionate. Lo sono tutte.

Tanti visitatori unici è una cosa ‘buona’, se sono esattamente quelli che l’azienda vuole che esplorino il design. Ma se un visitatore che viene conteggiato è uno che erroneamente ha cliccato su un annuncio (e circa il 50% degli annunci per i dispositivi mobile, per esempio, viene cliccato per errore), allora il numero totale di visitatori unici non vuol dire ciò che pensiamo che significhi. Un aumento dei visitatori unici, non è sempre una buona cosa.

Forse il tempo speso sulla pagina è una cosa buona, perché pensiamo che indichi che la gente ha passato molto tempo a guardare tutti i nostri bei contenuti? O il tempo sulla pagina è una cosa negativa, perché pensiamo che indichi che le persone hanno speso un sacco di tempo, senza afferrare con chiarezza di cosa parla la pagina? Soltanto osservando il tempo passato sulla pagina, non sappiamo se è meglio che aumenti o diminuisca. Cosa dovremmo cambiare?

Woozle e metriche UX

Le metriche preconfezionate in se sono solo osservazioni. Non raccontano una storia che ci aiuti a capire se una migliore progettazione dovrebbe aumentarne i valori o diminuirli. Senza la storia, non sappiamo che cosa cambiare.

Per compensare, i team utilizzano la deduzione. Le deduzioni sono le storie che creiamo quando l’osservazione diretta non completa l’informazione che ci serve.

Pooh e Pimpi avevano un’osservazione: le tracce continuavano ad aumentare. Loro avevano dedotto che le impronte erano quelle di un Woozle, poi di due, poi due Woozle più un Wizzle. Non c’era la prova dall’osservazione diretta, che ci fossero dei Woozle o dei Wizzle in alcuna parte del bosco dei 100 acri. E senza l’aiuto di Christopher Robin avrebbero continuato la caccia ai Woozle e Wizzle per sempre, senza alcun profitto.

Quando diciamo cose come: “certo, hanno lasciato il sito perché il nostro contenuto è noioso”, facciamo una deduzione come quella di Pooh. Non c’è una prova diretta che il nostro sito sia noioso. La deduzione è un Woozle e se agiamo in base a questo, allora siano partiti per una a caccia ai Woozle.

A caccia del Woozle della sicurezza delle transazioni

Anni fa, quando l’e-commerce era davvero una cosa molto nuova, fummo contattati dal responsabile dell’e-commerce di una grande catena statunitense di forniture per ufficio. Cercava qualsiasi informazione potessimo avere su come gli acquirenti decidono se un sito è sicuro per farci acquisti. Ci chiesero se sapessimo un modo giusto per convincere i loro clienti che avevano realizzato un ambiente di acquisto sicuro.

In quei giorni il telegiornale della sera era pieno di storie di persone che presumibilmente erano state truffate su Internet da siti fasulli, e di come tutti dovevamo essere particolarmente accorti prima di comprare on-line. Il direttore mi disse che avevano fatto un importante investimento in tecnologia per rendere le transazioni sicure, ma temevano che gli utenti non lo notassero e che questo stesse avendo una influenza negativa sulle loro vendite.

Chiesi al direttore come sapeva che i problemi di sicurezza erano responsabili della diminuzione delle loro vendite. Mi disse di aver visto un’enorme caduta nel loro processo di pagamento, nel punto in cui alla gente veniva chiesto di inserire i dati della carta di credito. Disse che tutto il suo team era convinto che gli acquirenti percepissero il sito come poco sicuro e che lo abbandonassero per questo motivo.

A peggiorare le cose, il team per un po’ aveva creduto che ci fosse un problema di sicurezza e aveva intrapreso costose contromisure per risolverlo. Avevano rinnovato il loro intero sistema di gestione delle transazioni di e-commerce, perché ritenevano che il precedente non gestisse i certificati SSL sufficientemente bene. Inoltre avevano pagato un sacco di soldi a diversi partner esterni di fiducia, per convalidare e verificare la loro sicurezza.

E nonostante tutti i soldi spesi e il tempo impiegato, nessuno di questi miglioramenti sembrava ridurre la caduta dei tassi di conversione sulla pagina del pagamento. Che cosa avremmo potuto fare per essere d’aiuto?

Dicemmo loro che li avremmo aiutati con la ricerca sull’utente. Iniziammo la nostra ricerca come facciamo spesso, guardando degli acquirenti reali che comprano qualcosa sul sito. Il loro team non l’aveva mai fatto prima, fu un’esperienza del tutto nuova per loro.

Agire sulle osservazioni, non sulle deduzioni.

Il primo acquirente del nostro studio era un piccolo imprenditore che, per coincidenza, era in cerca di una nuova stampante a colori di fascia alta. Voleva un’unità da 2.400 dollari e fu molto entusiasta di trovarla in vendita per 200 dollari in meno. Era del tutto pronto a effettuare l’acquisto e cominciò il suo percorso verso il pagamento. Come previsto, si fermò sulla pagina con i dati della carta di credito.

Tuttavia, non fu un problema di sicurezza che lo bloccò. In realtà, non gli importava affatto della sicurezza; aveva dato per scontato che fosse un rivenditore autorizzato e che il sito fosse sicuro.

Al contrario, la ragione per cui l’acquirente si era bloccato era che questa stampante di fascia alta pesava 63,5 chili. Sarebbe stato costoso spedire una stampante così pesante e lui non sapeva quanto sarebbero state le spese di spedizione. Non avrebbe mai inserito i suoi dati di pagamento finché non avesse visto il costo totale di acquisto e non solo il prezzo dell’unità. Siccome non aveva trovato le spese di spedizione, non sarebbe andato oltre.

Ciò che il cliente non sapeva (che non poteva sapere) era che la pagina seguente gli avrebbe detto le spese di spedizione e che avrebbe potuto dire di no alla transazione se gli fosse sembrata troppo costosa. Né aveva modo di rendersi conto che gli acquisti oltre 25 dollari avevano il trasporto gratuito (il sito lo aveva detto nella home page, in una piccola box che sembrava un annuncio pubblicitario, che il cliente non avrebbe mai potuto notare, perché era focalizzato sulla ricerca della sua stampante. Questa informazione poi non veniva più menzionata).

Venne fuori che lui non era l’unico partecipante nel nostro studio, a rimanere bloccato sulla pagina dei dati di pagamento, perché non conosceva le spese di spedizione. Lo fece una parte significativa del nostro gruppo di test.

E come previsto il team ha agito in base a questa osservazione, rendendo chiaro quali acquisti avevano la spedizione gratuita, e spostando il calcolatore delle spese di trasporto nelle prime fasi del processo di checkout. A seguito di questi interventi osservarono un’enorme riduzione degli abbandoni sulla schermata della carta di credito, che sul sito produsse milioni di dollari di vendite aggiuntive portate in fondo.

L’osservazione del team (gli utenti abbandonano la pagina con i dati della carta di credito) era corretta, ma la loro deduzione che il sito non fosse sufficientemente sicuro era sbagliata. Pensare che fosse un problema di sicurezza delle transazioni è stata una caccia al Woozle molto costosa.

A caccia del Woozle del raffronto di prodotti

In un altro studio di e-commerce (questa volta per un importante rivenditore di abbigliamento) fummo incaricati del compito di scovare un altro Woozle. Questa volta il team era convinto che le descrizioni dei prodotti non facessero il loro lavoro. Pensavano che quando un acquirente è in negozio, vedere il prodotto da vicino e provarlo fosse importante per la vendita. Come avrebbe potuto il team di sviluppo duplicare quell’esperienza on-line?

Il team era a pochi giorni dalla firma di vari contratti costosi con dei fornitori di servizi che offrivano modelli virtuali e altri strumenti che promettevano vendite migliori. Il team voleva da noi la conferma che questi investimenti avrebbero davvero prodotto un incremento delle vendite.

Siamo partiti col nostro studio focalizzandoci sulle informazioni presenti sulle pagine di descrizione del prodotto. A quel tempo, molti di noi nel mondo dell’e-commerce, assumevano che gli acquirenti online si comportassero come persone che fanno shopping in un negozio reale, cioè visitando la pagina di ciascun prodotto come se prendessero l’oggetto dallo scaffale per ispezionarlo prima di acquistarlo. Avrebbero avuto solo da scegliere quale prodotto acquistare dopo averne confrontati diversi, scegliendo il meglio di quelli visti.

Il modello di comportamento che ci aspettavamo di vedere da parte dei nostri acquirenti online, era che rimbalzassero da una pagina di prodotto all’altra, studiando attentamente ogni articolo. E in effetti abbiamo visto alcuni clienti rimbalzare da una pagina di prodotto a quella successiva.

Tuttavia, abbiamo visto anche molti acquisti senza rimbalzi. Andavano alla pagina che elencava tutti i prodotti di quella categoria (come per esempio, tutte le magliette per uomo) e sceglievano il prodotto più interessante. Se il prodotto incontrava i loro bisogni, acquistavano senza guardare altrove per un confronto.

Andavano sulle altre pagine di prodotto, solo quando il prodotto che avevano visitato non aveva soddisfatto le loro esigenze. Il confronto in realtà non era un confronto, era una ricerca per eliminazione diretta.

Anche l’idea del confronto di prodotti era un Woozle. Quando abbiamo osservato davvero i clienti comprare in negozio, non abbiamo mai visto il Woozle. Abbiamo visto qualcosa di completamente diverso.

Pogo Sticking

Quei clienti stavano saltando avanti e indietro tra il prodotto e pagina della galleria (che è come noi chiamiamo una pagina di categoria, perché spesso è una galleria di prodotti). Gli acquirenti eliminavano un prodotto, e poi il successivo, fino a trovare quello che volevano. Abbiamo dato il nome di “pogo sticking” al movimento su e giù, tra le pagine di prodotto e la galleria. E più saltabeccavano, meno sembravano trovare un prodotto ideale per l’acquisto.

Tornammo sui dati analitici che avevamo raccolto durante il nostro studio, e come previsto, osservammo anche lì il modello pogo sticking.

Il 66% di tutti gli acquisti erano avvenuti con clienti che avevano visitato una sola pagina di prodotto. Tra i clienti che avevano visitato più pagine di prodotto, più ne avevano visitate, meno probabile è risultato l’acquisto.

Quello che osservammo, e che fu confermato dalle analisi, è che i nostri acquirenti non erano alla ricerca di pagine di prodotti da confrontare per poi decidere in seguito; avevano già deciso mentre guardavano la pagina della galleria. Quando sulla pagina della galleria il team fece emergere i dettagli del prodotto, necessari al cliente per decidere, i clienti furono più propensi ad acquistare un articolo da quella pagina.

La caccia al Woozle del confronto di prodotti non avrebbe portato risultati. Aumentare il dettaglio sulla descrizione del prodotto, o implementare dei modelli virtuali non era ciò che avrebbe fatto aumentare le vendite del rivenditore. Migliorare le pagine della galleria invece sì.

Identificare impronte tracciabili ed evitare il Woozles

Una cosa stupenda del pogo sticking è ci dà una chiara serie di impronte di cui tenere traccia. Possiamo classificare quali sono le pagine di prodotto e quali della galleria. Poi possiamo cercare i casi in cui gli utenti saltano avanti e indietro tra queste. Possiamo misurare quanti acquisti (o, come minimo, quante aggiunte di prodotti al carrello della spesa) avvengono con il pogo sticking e quanti senza.

Possiamo anche segmentare i dati per categoria. Magari le camicie da uomo hanno meno pogo sticking delle scarpe da donna? Se è così, possiamo studiare le differenze e come gli acquirenti interagiscono con quelle pagine. Utilizzare impronte chiare come metriche della user experience che monitoriamo, ci dà modo di dire quando i nostri design stanno lavorando bene e quando invece potrebbero essere migliorati. Ci dicono se le modifiche che stiamo apportando stanno migliorando il design o meno.

Le impronte del pogo sticking non si applicano solo all’e-commerce. Quando un sito di notizie elenca le sue storie del momento, quella è una pagina del tipo galleria. Quando un sito per l’assistenza ai clienti elenca le pagine in cui i clienti possono trovare le risposte, anche quella è una pagina del tipo galleria. Forse potremmo usare delle impronte simili per misurare l’efficacia di quelle pagine.

Non tutte le osservazioni si traducono felicemente in impronte chiare. Per esempio, sarebbe difficile codificare un’impronta tracciabile per chi smette di fare shopping, quando non conosce le spese di spedizione. E’ difficile capire, dalle attività registrate nel file di log, per quali degli utenti che hanno abbandonato il processo di checkout, erano importanti le spese di spedizione.

Tuttavia, abbiamo osservato (direttamente – n.d.t.) che la conoscenza dei costi di spedizione potrebbe aumentare le vendite. Possiamo vedere se l’impronta facile da rilevare, delle persone che abbandonano l’attività di acquisto sulla pagina delle informazioni di pagamento, cambia, quando si spostano le informazioni sulla spedizione in un posto migliore nel percorso di check out. Se pensiamo calcolo dei costi di spedizione sia una delle cause principali, questo numero dovrebbe scendere quando la rendiamo più facile da trovare.

Le impronte tracciabili vengono dell’osservazione dell’utente

Le migliori metriche UX che abbiamo mai trovato sono venute tutte dall’osservazione degli utenti. Osserviamo gli che utenti fanno qualcosa e ci chiediamo: “quanto spesso accade nella vita reale?” Questo è il modo in cui abbiamo scoperto tesori nascosti da milioni di dollari, in siti web di vendita al dettaglio. Abbiamo anche trovato dei contenuti poco letti su siti di content-marketing e funzionalità sottoutilizzate nelle applicazioni aziendali. Abbiamo trovato processi lavorativi estremamente complessi che creavano una resistenza ingiustficata nell’aiutare gli utenti a raggiungere il loro obiettivo.

Quando invece abbiamo solo abbozzato una deduzione dai dati di analytics, siamo finiti per inseguire i woozle senza arrivare da nessuna parte. Iniziando con le osservazioni degli utenti e individuando le impronte che lasciano, per costruire le nostre metriche UX, creiamo strumenti potenti per misurare come funzionano i nostri design.

Jared M. SpoolJared M. Spool

Traduzione di

 

Jared M. Spool è un co-fondatore di Center Centre e fondatore di UIE. Nel 2016, con il Dr. Leslie Jensen-Inman, ha aperto Center Centre, una nuova scuola di design a Chattanooga, TN per creare la prossima generazione di UX Designer pronti per professione. Hanno sviluppato un approccio rivoluzionario alla formazione professionale, fondendo i decenni di esperienza UX di Jared con la maestria di Leslie nelle metodologie di apprendimento basate sull’esperienza diretta. Potete seguire Jared su Twitter @jmspool.

Questo articolo è stato ripubblicato con l’autorizzazione di User Interface Engineering. Per altri articoli e informazioni, visitate il sito www.uie.com

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