Esistono diversi miti per quanto riguarda le metriche all’interno della User Experience. Alcuni di questi miti possono derivare da una mancanza di esperienza nell’uso delle metriche stesse oppure possono essere nati da un’esperienza negativa o ancora da altri professionisti di UX che si sono lamentati dei problemi e dei costi associati all’uso di queste.
La fonte di questi miti non ha importanza, ciò che conta è separare i fatti dalla finzione. Qui di seguito sono stati elencati i 10 dei miti più comuni relativi alle metriche nella UX.
Mito 1: Le metriche richiedono troppo tempo per essere raccolte
Nella migliore delle ipotesi, le metriche possono accelerare il processo di progettazione e, nel peggiore dei casi, non dovrebbero influire sulla tempistica generale. Le metriche vengono raccolte rapidamente e facilmente come parte di una normale valutazione di usabilità iterativa. I membri del team possono pensare erroneamente che devono essere fatti sondaggi completi o che devono essere svolti dei test in laboratorio al fine di raccogliere le metriche di base.
Ci sono però alcune metriche abbastanza semplici che è possibile raccogliere quotidianamente. L’aggiunta di alcune domande all’inizio o alla fine di ciascuna sessione di un test di usabilità non influirà sulla durata della sessione e ci potranno fornire informazioni utili. I partecipanti possono rispondere rapidamente ad alcune domande chiave come parte di un tipico questionario di background o di attività di follow-up.
I partecipanti possono anche valutare le attività per facilità d’uso o soddisfazione dopo ogni attività o alla fine di tutte le attività. Se si ha facile accesso a un grande gruppo di utenti target, è possibile inviare una raffica di e-mail con alcune domande chiave, magari con alcuni screenshot. È possibile raccogliere dati da centinaia di utenti in un solo giorno. Alcuni dati possono anche essere raccolti rapidamente senza nemmeno coinvolgere l’utente. Ad esempio, è possibile segnalare la frequenza e la gravità di problemi specifici in modo rapido e semplice con ogni nuova iterazione del progetto. Il tempo necessario per raccogliere le metriche non deve essere di settimane o addirittura di giorni. A volte sono necessarie solo poche ore.
Mito 2: Le metriche sono troppo costose
Alcune persone credono che l’unico modo per ottenere dati affidabili sia quello di esternalizzare lo studio a una società di ricerche di mercato o a una società di consulenza. Sebbene questo possa essere utile in alcune situazioni, può anche essere piuttosto costoso. Molte metriche affidabili non costano un patrimonio e anche durante i test quotidiani, è possibile raccogliere dati incredibilmente preziosi sulla frequenza e la gravità dei diversi problemi di usabilità. È inoltre possibile raccogliere moltissimi dati quantitativi inviando brevi sondaggi via e-mail a colleghi o a un gruppo di utenti designati. Inoltre, alcuni dei migliori strumenti di analisi sono in realtà gratuiti. Sebbene il denaro sia di grande aiuto in determinate situazioni, non è assolutamente necessario fare grandi investimenti.
Mito 3: Le metriche non sono utili quando ci si concentra su piccoli miglioramenti
Alcuni membri del team possono mettere in discussione l’utilità delle metriche quando sono interessate solo a miglioramenti piuttosto piccoli. Potrebbero dire che è meglio concentrarsi su una serie ristretta di miglioramenti e non preoccuparsi delle metriche. Potrebbero non avere tempo o budget aggiuntivo per raccogliere le metriche e potrebbero dire che le metriche non rientrano nel processo di progettazione iterativo.
Analizzare l’usabilità di un progetto al fine di determinare la gravità e la frequenza dei problemi di usabilità è essenziale in tutti i progetti. Questo è un modo eccellente per concentrare le risorse durante il processo di progettazione e consente di risparmiare tempo e denaro. In questo caso possiamo facilmente ricavare metriche basate su studi precedenti che potrebbero aiutarci a rispondere a domande chiave sull’usabilità.
Le metriche, in definitiva, sono utili sia per progetti grandi sia per quelli piccoli.
Mito 4: Le metriche non aiutano a capire le cause del problema
Alcune persone sostengono che le metriche non aiutino a capire la causa principale dei problemi relativi all’esperienza dell’utente. Queste persone pensano che le metriche servano solo a evidenziare l’entità del problema ma non la causa. Se ci si concentra però solo sui tassi di successo o sui dati di completamento, è facile capire perché alcuni abbiano questa percezione.
Le metriche, possono dirci molto di più sulla causa principale dei problemi di usabilità di quanto si possa pensare. È possibile analizzare i commenti degli utenti per rivelare la fonte del problema, è possibile identificare la situazione precisa in cui gli utenti riscontrano un problema e utilizzare le metriche per indicare dove e persino perché si verificano alcuni problemi. A seconda di come sono codificati i dati e dei metodi utilizzati, vi è una grande quantità di dati che possono aiutare a rivelare la causa principale di molti problemi.
Mito 5: Le metriche sono piene di dati “sporchi”
Una delle principali critiche che vengono mosse alle metriche è che i dati siano troppo “sporchi”. Troppe variabili impediscono di avere una visione chiara di ciò che sta accadendo. Proviamo a fare un esempio di dati che vengono sporcati. Quando stiamo misurando il tempo di completamento dell’attività in uno studio di usabilità e il partecipante esce per una tazza di caffè questo influisce sulla valutazione del tempo di attività. Sebbene ciò possa accadere occasionalmente, non dovrebbe impedirci di raccogliere dati sui tempi di attività o altri tipi di dati di usabilità. Ci sono alcune cose che possono essere fatte per minimizzare o addirittura rimuovere la “sporcizia” nei dati. I dati possono essere ripuliti in modo che i valori estremi non vengano utilizzati nell’analisi. Inoltre, è possibile scegliere con attenzione metriche specifiche per mitigare i dati “sporchi”.
È possibile utilizzare procedure ben definite per garantire che vengano raggiunti livelli appropriati di coerenza nella valutazione di compiti o nei problemi di usabilità. Molti questionari standard sono già stati ampiamente convalidati da molti ricercatori per evitare questi problemi.
Mito 6: Fidarsi del proprio istinto
Molte decisioni sull’usabilità vengono prese in base al proprio istinto. C’è sempre qualcuno all’interno del team che pensa che le decisioni che vengono prese siano giuste o sbagliate basandosi sul proprio istinto.
La cosa belle delle metriche è che ottenere i dati dai test di usabilità richiede un sacco di ragionamento, alcune opzioni di progettazione sono davvero casi limite che potrebbero avere un forte impatto sul progetto. A volte capita inoltre che le soluzioni progettuali giuste siano quelle meno intuitive.
Ad esempio, un team di progettazione può garantire che tutte le informazioni su una pagina Web siano Above the Fold, eliminando così la necessità di scorrere. Tuttavia, i dati di usabilità (magari sotto forma di tempi di completamento dell’attività) possono rivelare tempi di completamento dell’attività più lunghi perché non c’è abbastanza spazio bianco tra i vari elementi visivi. L’intuizione è certamente importante, ma i dati sono migliori.
Mito 7: Le metriche non si applicano ai nuovi prodotti
A volte si sceglie di non utilizzare le metriche quando bisogna valutare un nuovo prodotto. Alcune persone sostengono che, visto e considerato che non vi è alcun prodotto di confronto, le metriche non hanno senso. In realtà è esattamente l’opposto. Quando si valuta un nuovo prodotto, è fondamentale stabilire una serie di parametri di riferimento rispetto ai quali confrontare le iterazioni progettuali future. È l’unico modo per sapere davvero se il design sta migliorando o meno. Inoltre, è utile stabilire le metriche target per i nuovi prodotti. Prima che un prodotto venga rilasciato, deve soddisfare le metriche di base relative al successo, alla soddisfazione e all’efficienza delle attività.
Mito 8: Non esistono metriche per il tipo di problemi con cui ci si sta confrontando
Alcune persone credono che non esitano metriche relative al particolare prodotto o progetto su cui si sta lavorando. Qualunque sia l’obiettivo del progetto, almeno un paio di parametri dovrebbero legarsi direttamente agli obiettivi di business del progetto. Ad esempio, alcune persone dicono di essere interessate solo alla risposta emotiva degli utenti e non alle effettive prestazioni del compito. In questo caso sono disponibili diversi metodi ben stabiliti per misurare le risposte emotive. In altre situazioni, qualcuno potrebbe essere interessato solo alla consapevolezza. Esistono anche dei modi molto semplici per misurare la consapevolezza, anche senza investire in apparecchiature di tracciamento oculare. Alcuni dicono che sono interessati solo a reazioni più sottili degli utenti, come il loro livello di frustrazione, esistono infatti modi per misurare i livelli di stress senza chiedere effettivamente all’utente.
Mito 9: Le metriche non vengono comprese dai dirigenti
Sebbene alcuni manager considerino User Research solo come un feedback qualitativo su un prodotto, la maggior parte dei manager riesce fortunatamente a riconoscere il valore della ricerca. Le metriche forniscono credibilità al team, al prodotto e al processo di progettazione. Queste possono essere utilizzate per calcolare il ROI e la maggior parte dei manager ama questo tipo di dati. Le metriche possono essere fondamentali per aprire gli occhi per quanto riguarda i problemi aziendali. Una cosa è dire che c’è un problema con il processo di pagamento online, ma è una cosa completamente diversa dire che il 52% degli utenti non è in grado di acquistare un prodotto online con successo tramite il nostro sito.
Mito 10: È difficile raccogliere dati affidabili con campione relativamente piccolo
Una convinzione largamente diffusa è che sia necessario una campione relativamente grande per raccogliere qualsiasi metrica affidabile e molte persone credono che siano necessari almeno 30 partecipanti per iniziare a guardare i dati. Anche se avere una dimensione del campione più ampia aiuta certamente ad aumentare il livello di confidenza, campioni di dimensioni più piccole di 5 o 10 partecipanti possono ancora essere significativi.
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