UX-чекап: 5 способов улучшить ваш сайт с помощью аналитики

Привет! Меня зовут Сережа, я ресерч лид дизайн-студии pinkman. Расскажу про простые и быстрые инструменты, которые мы используем для UX-чекапа сайтов. Они помогают быстро понять, что с вашим ресурсом не так и как это исправить.

Цель чекапа — за короткое время узнать, в каком состоянии находится UX продукта/сайта/сервиса и «измерить температуру» пользователей. Кто чем доволен, кому что не нравится, как люди проходят по сценариям, которые для них спроектировали, насколько это соответствует требованиям бизнеса и получают ли пользователи те ценности, которые заложены в продукт.

Для этого в нашей лаборатории ресерча есть пять базовых инструментов (или видов работ), которые помогут получить всю нужную информацию о состоянии пользователей. Расскажу про каждый из них — как они работают, сколько занимают времени, какие артефакты мы получаем на выходе и в чем их ценность.

Также этот метод известен как Эвристическая оценка (Heuristic Evaluation). Мы прогоняем по эвристикам весь UI сайта и смотрим, насколько он соответствует правилам, которыми руководствуются дизайнеры при проектировании взаимодействия пользователя с интерфейсом (см. Эвристики Нильсена). В теории про них все знают и используют, на практике же в процессе эксплуатации продукта или сервиса они забываются и могут отойти на второй план.

В результате анализа получаем список выявленных проблем с оценкой их серьезности и критичности для общей картины. Также на выходе даем рекомендации о том, как их можно нивелировать: есть такие-то проблемы у ваших пользователей — обойти их можно таким образом.

Этот инструмент, пожалуй, помогает наиболее быстро выявлять и исправлять самые критичные моменты в юзабилити, при этом не привлекая к исследованию пользователей. Речь идет о любых алогизмах, которые не дают юзеру воспринимать интерфейс как инструмент для решения его задач и закрытия потребностей, поломки в CJM и так далее.

Результат: Юзабилити-отчет со скриншотами и комментариями проблем в порядке приоритетности и рекомендациями по улучшению

Здесь мы работаем с тепловыми картами, метриками конверсий и картами скроллов (если вдруг они не подключены — подключаем и немного ждем для получения данных). Смотрим, на что чаще всего обращают внимание пользователи, и сравниваем с тем, на что должны.

К примеру — если бизнес хочет на конкретной странице от пользователя, чтобы он переходил к оплате, а тот уходит смотреть другие материалы, возвращается назад или кликает куда угодно, кроме самой оплаты.

Тепловая карта рассказывает, как реально ведут себя пользователи на странице, а мы уже даем рекомендации по тому, как это исправить и смэтчить с реальными бизнес-задачами. На выходе клиент получает примеры конкретных карт с интерпретацией данных на них, на основе которых мы делаем выводы. Максимально наглядно. Дальше за этой историей можно следить уже самостоятельно.

Результат: Визуальное представление взаимодействия пользователей с сайтом для оптимизации расположения контента, рекомендации по перераспределению контента и элементов управления

Это такие тесты, когда мы даем наиболее важные сценарии, эффективность которых нужно проверить, на оценку настоящим пользователям. Инструмент дает понимание реального взаимодействия пользователей с продуктом.

Предположим, есть какой-то базовый интернет-магазин с одеждой — у них есть лендинг, где нужно выбрать товар, добавить в корзину и перейти к оплате. Это их базовый сценарий, который будет влиять на все метрики их бизнеса. Мы выделяем его, берем макеты, делаем прототип и отдаем на оценку живым юзерам на платформе пользовательских исследований.

Им нужно будет пройти сценарий от начала до конца, ответить на ряд вопросов и описать свои впечатления от взаимодействия. Мы же, в свою очередь, детально смотрим, как он это делал, сколько времени потратил, куда нажимал, что не получалось. Выделяем основные затруднения, описываем их и говорим, как сделать лучше.

Результат: Видеозаписи сессий тестирования с выделенными проблемными моментами, сводка ключевых затруднений и предложений по улучшению

Опросы помогают получить прямую обратную связь от пользователей для информированного принятия решений. Мы сами формируем гипотезы, на основе которых составляем финальный опросник.

Для этого получаем доступ к сервису, если он не для внешних пользователей, проходим реальный пользовательский путь, записываем сценарии, формируем гипотезы и узкие места. Дальше нам потребуется база реальных пользователей клиента, чтобы запустить опрос в виде рассылки или любым другим способом.

Проверяем, верны или не верны наши гипотезы относительно затруднений, которые мы сами выявили во время работы с интерфейсом. Смотрим на частотность ответов и сами ответы. В итоге получаем диаграммы, где четко видим основные проблемы, и таблицу с их перечнем и способами решения.

Результат: Сводка ответов на опрос с выделением общих тенденций и проблем, рекомендации по улучшениям на основе мнений пользователей

Это эффективный инструмент для уже давно работающих сервисов или продуктов с большим количеством пользователей. Он помогает улучшать внешнее восприятие продукта и оперативно реагировать на общественное мнение.

Что мы делаем? Мы собираем ключевые страницы нашего веб-ресурса и ищем на них обратную связь — на нашем сайте, на агрегаторах, на специализированных платформах, где угодно. К примеру, речь идет о сети медицинских центров. На каждого врача, услугу или отделение есть куча отзывов. Кроме того, есть данные запросов в техническую поддержку, куда пишут юзеры, сталкивающиеся с трудностями на сайте в ходе его эксплуатации.

Словом, у нас есть большой объем обратной связи, который мы начинаем анализировать. В первую очередь, мы определяем настроение и количество отзывов на разные страницы и функциональности сервиса. Во вторую — детально анализируем содержание, на базе чего выдаем комментарии по конкретным улучшениям.

При этом не обязательно обрабатывать весь массив данных вручную, с этим хорошо справляется тот же ChatGPT, если поставить ему задачу выделить ключевые или повторяющиеся комментарии и сформировать тренды.

К примеру, можно загрузить отзывы на главную страницу и вычленить основные трудности, с которыми пользователи там сталкиваются. Потом проверяем их сами, смотрим на метрики, получаем подтверждение гипотезе — и говорим, вот это срочно нужно править. И так со всеми разделами и важными элементами сервиса.

Результат: Анализ настроений и общих тенденций в отзывах, список улучшений на основе часто встречающихся комментариев

Pinkman делает продуктовый дизайн для корпораций — банков, ритейла, страхования, финтеха и других отраслей. Посмотрите наш сайт.