Книга: UX-стратегия. Чего хотят пользователи и как им это дать

Объективно проверяемая информация

Объективно проверяемая информация

Пришло время надеть лабораторный халат и начать думать как ученые – логично и без эмоций. Матрица воронки строилась для того, чтобы вы могли ответить на качественные вопросы о вашем продукте с использованием объективно измеримых данных для сопоставительного анализа. Эти вопросы задаются для того, чтобы ваша команда честно относилась к поведению клиентов и бизнес-задачам на каждом уровне вовлечения. Как и ученые, вы должны задавать непростые вопросы, анализировать данные и не обманываться собственными надеждами на результат. Мыслите реально.

Для TradeYa важнейший вопрос на стадии потенциального клиента звучал так: «Откуда приходят наши клиенты, которые станут постоянными клиентами?» Мы хотели знать, какие из каналов (Twitter, Facebook, Google Ads или органический поиск) были наиболее эффективными. Мы должны расширять то, что действительно работает. После того как наш потенциальный клиент заходил на страницу TradeYa, проверяемая информация становилась в большей степени привязанной к его действиям. Какие типы товаров или услуг чаще всего предлагались к обмену? Что популярнее в категории товаров – ноутбуки или мебель? А в категории услуг – веб-консультации или поденная работа? Верно ли, что люди чаще предлагают к обмену товары, а не услуги? Мы хотели получить эти ответы для совершенствования сайта, чтобы он соответствовал ожиданиям первых последователей, когда Джаред сопровождал сделки вручную. Мы должны были точно выяснить, кто эти люди, откуда они пришли и что они больше всего хотят обменять.

В этой ячейке записывается то, что вы ожидаете и хотите узнать о своих клиентах (рис. 9.14). Вы пытаетесь изобрести предсказуемую и масштабируемую методологию формирования вовлеченных пользователей и сторонников, а для этого понадобятся воспроизводимые результаты экспериментов и вычисления метрик. Вы заметите, что вопросы о поведении вашего клиента становятся более конкретными по мере того, как в своем взаимодействии с продуктом он переходит на нижние уровни воронки.

Рис. 9.14. Объективно проверяемые результаты

Задействуйте весь свой умственный потенциал и проследите за тем, чтобы ответы на эти вопросы существовали и были измеримы. Сколько трафика приходит на домашнюю страницу верхнего уровня из органического поиска по сравнению с приходами на страницы конкретных предложений из социальных сетей? Ответ на этот вопрос может быть выражен в числовой (измеримой) форме. Насколько заинтересовались пользователи, зашедшие на сайт? Ответ на этот вопрос объективного выражения не имеет.

В своей книге Programmed or be Programmed[62] Дуглас Рашкофф пишет: «[Не] любое число является точкой данных. Да, благодаря цифровым архивам мы можем извлечь любой фрагмент данных на наших условиях, но при этом мы рискуем потерять его контекст». Рашкофф говорит о способности смотреть на данные непредвзято и по возможности сопоставлять проверенную гипотезу с другими точками данных. Продемонстрируйте другим членам команды вашу логику отслеживания метрик, подтверждающих или опровергающих любые важные выводы о клиентах. Убедитесь в том, что все согласятся с правильностью ваших результатов.

Вероятно, к настоящему моменту ваши манипуляции с матрицей воронки напоминают научный эксперимент. Потому что это и есть научный эксперимент! Вы методично выполняете некоторую процедуру с целью проверки или фальсификации гипотезы – уникальной предлагаемой ценности вашего продукта для предполагаемых клиентов. Вы используете метрики для оценки того, приведет ли причина (процесс пользователя + бизнес-задача) к позитивному эффекту для пользователя (желаемое действие). Возможные исходы (успех или неудача) соответствуют вашим объективно проверяемым результатам. Матрица воронки, созданная вами, станет механизмом «построение – оценка – извлечение информации», который вы многократно примените за недели или месяцы своей тестовой фазы и даже на протяжении всего жизненного цикла продукта. Она может стать базовым ориентиром (рис. 9.15) по мере того, как бизнес будет вносить непрерывные усовершенствования в продукт. UX-специалист вашей команды даже может возглавить разработку матрицы воронки.

Рис. 9.15. Матрица воронки с заполненной верхней частью

А теперь ненадолго отвлечемся от темы и рассмотрим некоторые полезные аналитические инструменты, применяемые в наши дни для отслеживания метрик усовершенствования UX. Вы должны объективно оценивать результаты своих экспериментов, чтобы узнавать, приводит ли выпуск вашей командой новых итераций к конверсии пользователей. Конкретно для UX-стратегии необходимо определить, способствуют ли твики интерфейса привлечению пользователей и успешным транзакциям. При обсуждении конкретных инструментов есть одна закавыка: инструменты, считающиеся лучшими прямо сейчас, постоянно изменяются. По этой причине я разделила их на три категории.

Инструменты аналитической отчетности корпоративного уровня

Популярные инструменты: Google Analytics, Adobe Analytics

Высокоуровневое описание: инструменты отчетности предназначены для получения подробной статистики о трафике приложения/сайта и источниках трафика. Google Analytics – наиболее популярный сервис, существующий как в бесплатной базовой версии, так и в премиум-версии. Adobe Analytics (ранее Omniture) – другой инструмент, ориентированный на корпоративный сегмент. Для реализации и текущего мониторинга с применением этих инструментов необходим квалифицированный разработчик или аналитик.

Информационные панели, конверсионные инструменты, A/B-тесты

Популярные инструменты: KISSmetrics, Optimizely, Geckoboard, Mixpanel, Totango, Chartbeat

Высокоуровневое описание: информационные панели (dashboards) и конверсионные инструменты позволяют вам смотреть все метрики из разных источников в реальном времени (например, Google Analytics и Facebook). Вы можете использовать их для оценки уровня вовлечения и удержания клиентов, собирая информацию о конкретных действиях пользователей. Также эти инструменты предоставляют данные о сегментации, чтобы вы видели, кто ваши пользователи и откуда они приходят, и могли разбить их на категории для проведения A/B-тестов и многомерных тестов.

Сервис доставки/отслеживания электронной почты

Популярные инструменты: SendGrid, MailChimp, iContact, Constant Contact

Высокоуровневое описание: сервисы электронной почты используются для рассылки сообщений посетителям сайтов или пользователям мобильных приложений в зависимости от того, что они делают (или не делают) во время взаимодействия с продуктом. «Эффективностью доставки» (deliverability) называется метрика, обычно выражаемая в процентах и определяющая, какая часть отправленных сообщений действительно добирается до почтового ящика пользователя. Успешные кампании базируются на основательной маркетинговой стратегии отправки правильного количества своевременного и актуального контента, чтобы пользователи были вовлечены в работу с продуктом и не оставляли его.

Оглавление книги