Part II: UX Research and Evaluation Tools and Techniques

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1 Smashing UX Design Allen & Chudley Part II: UX Research and Evaluation Tools and Techniques 3: Stakeholder Interviews Vortrag vom : 4: Requirements Workshop 5: Usability Test 6: Wettbewerber Benchmark 7: Kontextanalyse Heute: 8: Analytics 9: Umfrage 10: Expertenbasierte Evaluation

2 Effektive Kontextanalysen durchführen Was sind Kontextanalysen? Die konkrete Nutzungsumgebung wird vor Ort untersucht mit dem Fokus liegt auf Aufgaben und Prozesse der Nutzer. Wo erfüllen die Nutzer ihre Aufgaben? Unter welchen Umständen? Was tun sie? Wie erfüllen sie ihre Aufgaben? Warum machen sie es auf diese Weise? Warum sind Kontextanalysen wichtig? realistische Daten über die Nutzer, ihr Verhalten und ihre Umgebung Erlebnisnutzen für den UX Designer anstatt nur Berichte und Projektbeschreibungen lesen Umgebung kann inspirieren Falsche Vorstellungen und Voreingenommenheit des UX Designers werden vermieden Janet Daniel (7+10), Stefanie Müller (8), Lisa Viertel (9) 2

3 Effektive Kontextanalysen durchführen Wann führt man Kontextanalysen durch? Bei Projektbeginn empfehlenswert (wie die meisten Untersuchungsmethoden) Nutzungskontext ist nicht vertraut ist (z.b. Maschinenbau, Medizintechnik) Wie führt man (detaillierte) Kontextanalysen durch? 1. Ziele definieren und überprüfen, ob Kontextanalyse die richtige Methode ist 2. Nutzer akquirieren und diese über Vorhaben informieren (ggf. ganze Belegschaft/Abteilung) 3. Sich mit Umgebung vertraut machen 4. Untersuchung durchführen und dokumentieren (Notizen, Fotos, Videos, Tonaufnahmen) 5. Effekte durch den Beobachter berücksichtigen 6. Berichterstattung Janet Daniel (7+10), Stefanie Müller (8), Lisa Viertel (9) 3

4 Analytics Was sind 'Analytics' und wozu werden sie benötigt? Tool: Zugriff auf quantitative Daten für qualitative UX - Untersuchungen Hauptaspekt: Wie werden digitale Produkte eigentlich genutzt? Das Was bereitstellen, um das Wieso im 'User Research' herauszufinden Klares Verständnis erlangen, wo Verbesserungen am Design die größten positiven Auswirkung erzielen. Was ändere ich? Was funktioniert gut? - nötige Fähigkeit geworden: Was steckt wirklich hinter den Daten? Janet Daniel (7+10), Stefanie Müller (8), Lisa Viertel (9) 4

5 Analytics Warum sind 'Analytics' wichtig? (1/2) Idee/Ahnung, wie etwas genutzt wird Großer Informationsgewinn erhalten, um besseres Design zu ermöglichen klarere/bessere Entscheidungen im Management Fokus auf das, was wichtig ist Daten nutzen, um herauszufinden, wo man mehr ausarbeiten sollte Stakeholder mit genauen Daten besser überzeugen Das Was definieren: zeigt auf, was genau mit dem Produkt gemacht wird / wie es gehandhabt wird Hypothesen über Benutzerverhalten besser formulierbar und definierbar Messbare Durchführung und Untersuchungen, bei z.b. Änderungen kleine Veränderungen können große Auswirkungen besitzen ohne 'Analytics' schwer einschätzbar, da griffige Daten fehlen Janet Daniel (7+10), Stefanie Müller (8), Lisa Viertel (9) 5

6 Analytics Warum sind 'Analytics' wichtig? (2/2) Quantitative Anzahl an signifikanten Daten, während herkömmliche Untersuchungsmethoden qualitative Ergebnisse bieten Unterstützt mit großer Menge an Daten Schnelles Feedback wie etwas wirklich benutzt wird Fungiert, wenn bereits vorhanden, als eine Art Hintergrundwissen bei anderen Untersuchungen (/hilft beim Verständnis des Projekts, bietet Zugang) Bereits etablierte Anwendungen (wie 'Google Analytics') sind leicht erreichbare Tool und machen den Zugriff auf die Daten noch leichter (vereinfachter Zugang, wenig Aufwand für Einarbeitung) Janet Daniel (7+10), Stefanie Müller (8), Lisa Viertel (9) 6

7 Analytics Wann verwendet man 'Analytics'? (1/2) Redesign eines Produktes/Services oder einer Komponente Chance, auf Basis vieler vorhandener Daten zu arbeiten herausfinden, was gut und was schlecht ist Problem eingegrenzt (z.b.) anschließender User-Test zeigt weitere Probleme auf Janet Daniel (7+10), Stefanie Müller (8), Lisa Viertel (9) 7

8 Analytics Wann verwendet man 'Analytics'? (2/2) Entwerfen eines neuen Produktes leider keine Referenzdaten vorhanden Betrachten von anderen, ähnlichen, bereits vorhandenen Produkten/Services, um ein Gefühl zu bekommen, wie und wo die Daten genutzt bzw. erhoben werden mit Kunden besprechen, wie Daten gesammelt werden sollen, bzw. wie möglich Janet Daniel (7+10), Stefanie Müller (8), Lisa Viertel (9) 8

9 Analytics Wie verwendet man 'Analytics'? (1/2) Ein Anwendungsfall Der rote Faden: Woher kommen die User? (Weiterleitung, , Werbung) Wie navigieren sie durch die Website? ('History': Reihenfolge häufig angeklickt, weniger angeklickt) Besuchsgrund aufdecken (Ist das Vorhaben/der Ansatz, das Produkt zu nutzen überhaupt richtig?) Wo wird der Prozess verlassen? (An welchem Punkt genau? Welcher Teil ist effizienter o. ineffizienter?) Was ist anders als der erwartete Fall? Wieso unterscheidet es sich? Welche Tests ergaben welche Ergebnisse, wo waren/sind die besten Ergebnisse? Wie hängen sie mit den erhobenen Daten zusammen? Janet Daniel (7+10), Stefanie Müller (8), Lisa Viertel (9) 9

10 Analytics Wie verwendet man 'Analytics'? (2/2) Ergebnisse der 'Analystics' stets: - leicht verständlich - übersichtlich und - prägnant präsentieren Janet Daniel (7+10), Stefanie Müller (8), Lisa Viertel (9) 10

11 Analytics Verschiedene (nutzbare) Typen von 'Analytics' 'classic web analytics (z.b. 'Google Analytics') Nachteil: erst einmal herausfinden, welche 'analytics packages' der Kunde benutzt und (evtl. vorhandenen) die Eigenheiten verstehen - Vorteil: Durch Beliebtheit und häufigkeit der Nutzung gibt es viele Anleitungen im Web, um und wie der größte Nutzen daraus zu ziehen ist 'search log analytics' (z.b. im Use-Case: Suchen) Da integriert in Website, enthüllt es alle Arten von versteckten Einblicken, was wirklich gesucht wird: welche Art von Information gesucht wird die Häufigkeit der Anfrage verwendete Sprache (und Syntax) letztendlich gefundener Inhalt bei der Suche welche Begriffe verwendet werden entsprechende Kennzeichnungen verbessern (mit genutzten Sprache und Begriffen, Keywords zuordnen) Janet Daniel (7+10), Stefanie Müller (8), Lisa Viertel (9) 11

12 Analytics 'Analytics' quantitative Daten unterstützen A/B Multitesting Mit quantitativen Techniken herausfinden was gut klappt und warum Daten unterstützen die Intention des Probanden was er gut/schlecht fand das Wieso 'Personas' Formt etwas Unverständliches (quantitative Daten) zu etwas Verständlichem, das repräsentativ in Form von Personas genutzt werden kann. unterstützt nicht mehr nur die Vorstellung des Designers User Research Bessere Hypothesen/Ansätze formbar, die in der Untersuchung umgesetzt werden. Wireframe & Prototyping Bessere Begründungen und priorisieren einzelner Elemente, wie und wo sie im Ganzen am effektivsten platziert werden Janet Daniel (7+10), Stefanie Müller (8), Lisa Viertel (9) 12

13 Designen, Starten und Analysieren einer erfolgreichen Umfrage Vorteile große Anzahl an Feedback in relativ kurzer Zeit Meinungen, Ideen, Empfindungen/Eindrücke sammeln günstig einfach zu erstellen & zu promoten Nachteile schlecht, um Einblicke über aktuelles Verhalten zu sammeln ungeeignet, um herauszufinden, wie etwas tatsächlich genutzt wird (hier Usability-Tests) Tipps: Umfragen frühzeitig im Projekt (ideenentwickelnde Technik) danach auswertende Techniken (z.b. Usability-Tests) finaler Entwurf auf Papier gut designen und promoten Anreize (z.b. Gewinnspiel) mit Kunden Ziel bezüglich Anzahl an Antworten setzen so kurz & angenehm wie möglich geringer Arbeitsaufwand für Befragte, um zu antworten Janet Daniel (7+10), Stefanie Müller (8), Lisa Viertel (9) 13

14 Designen, Starten und Analysieren einer erfolgreichen Umfrage Online-Umfrage gestalten Was genau will man erfahren? Beispielfragen aufschreiben (Word/Papier) Gefühl, wie gut Fragen formuliert & angeordnet sind Wie gut lassen sich die Fragen aufschlüsseln? evtl. mögliche Antworten vorgeben auch hier Antworten aufschlüsseln ersten Entwurf an Freund senden Überlegung über Dauer der Umfrage Wie fühlt man sich bei der Beantwortung? Klar und deutlich formuliert? Fachbegriffe oder Abkürzungen verwendet? Zweideutige Fragen enthalten? Sind alle Fragen auf Ziel/Absicht bezogen? Sind alle Antworten auf die Fragen zutreffend? Umfrage auseinandernehmen möglichst viele Wörter aus Fragen streichen neutrale Fragen Janet Daniel (7+10), Stefanie Müller (8), Lisa Viertel (9) 14

15 Designen, Starten und Analysieren einer erfolgreichen Umfrage Frage-Typen Ja - Nein Fragen Multiple Choice Freitext, grob 3 Typen: A) objektive Fragen, B) subjektive Fragen, C) offene Fragen A) Objektive Fragen zielbezogen eindeutige Antwort Vorteile: Antwort sachlich korrekt, Antwort kurz & bündig Nachteile: mangelnde Tiefe bei Antworten, Antworten beruhen auf spezifischen Details der Befragten Janet Daniel (7+10), Stefanie Müller (8), Lisa Viertel (9) 15

16 Designen, Starten und Analysieren einer erfolgreichen Umfrage B) Subjektive Fragen Reflektieren Empfindungen oder subjektive Urteile Bieten eine oder mehrere Auswahlmöglichkeiten (Antworten) Vorteile: Befragte können wählen, leichte Analyse der Antworten Nachteile: evtl. Wahl einer neutralen/mittleren Antwort, evtl. Wahl einer nicht exakten Antwort C) Offene Fragen keine Auswahlmöglichkeit typisch: Frage gefolgt von freier Textbox Vorteile: Flexibilität der Befragten beim Erzählen, ungezwungenes Antwort-Format Nachteile: zeitaufwändige Analyse, falsche Interpretation, für Befragten schwer auszufüllen Janet Daniel (7+10), Stefanie Müller (8), Lisa Viertel (9) 16

17 Designen, Starten und Analysieren einer erfolgreichen Umfrage Umfrage mit Online-Werkzeug erstellen viele verschiedene Tools, Buch: surveymonkey.com wenn fertig mit Erstellung der Umfrage: Checkliste abarbeiten Werden Befragte die Antworten wissen? Sind Fragen einfach und unkompliziert? Fragen in logischer Reihenfolge? Formulierung der Fragen natürlich? Befragten gedankt? Vorschau -> durchlesen -> Rechtschreibung prüfen -> durchlesen -> Umfrage an Freund senden Janet Daniel (7+10), Stefanie Müller (8), Lisa Viertel (9) 17

18 Designen, Starten und Analysieren einer erfolgreichen Umfrage Umfrage starten erklären, wer man ist Sinn der Umfrage erklären Leuten Anreiz für Engagement geben Promotion: Twitter, Umfragen via Pop-Up bei Webseiten, per - Newsletter Analyse der Ergebnisse Auswertung durch Analyse-Tool bei Fragen mit festen Antworten Möglichkeit Antworten zu filtern & zu vergleichen Download in verschiedenen Formaten Auswertung (z.b. Grafiken) in Analyseprogramm für Kunden verständliches Format evtl. Hilfe von Fachexperten bei Interpretation von Ergebnissen (freie Textboxen) Code und Gruppen für wiederkehrende Antworten (freie Textboxen) Überprüfung der ursprünglichen Ziele Konzentration auf Analyse der Antworten, die bei Zielerreichung helfen Janet Daniel (7+10), Stefanie Müller (8), Lisa Viertel (9) 18

19 Designen, Starten und Analysieren einer erfolgreichen Umfrage Kunden Resultate mitteilen Ergebnisse in einfachem Format präsentieren beobachtete Muster, Trends, Informationen, etc. hervorheben Antworten auf folgende Fragen helfen bei Vorbereitung der Präsentation: Was will der Kunde lernen? Welche Entscheidungen sollen auf Grundlage der Untersuchung getroffen werden? Welche Aspekte des Entdeckten werden zur nächsten Stufe des Projekts beitragen? Janet Daniel (7+10), Stefanie Müller (8), Lisa Viertel (9) 19

20 Expertenbasierte Evaluation Was ist eine expertenbasierte Evaluation ( Expert Review )? Hybrides Konzept aus heuristischer Evaluation + Cognitive Walkthrough ( Gedankenspaziergang ) Verwendung von wissenschaftlich erprobten Richtlinien Methode, um Aufgabenerfüllung der Nutzer zu evaluieren Warum ist sie wichtig? Günstigstes und einfachstes Tool im Bereich der UX Evaluation Schnell durchzuführen Außer der Ressource Zeit keine weiteren Ressourcen benötigt (in Abhängigkeit von beteiligten Experten) Es erfordert kein Expertenwissen, um Probleme zu erkennen, weil man in die Rolle eines (unbedarften) Nutzers schlüpft Janet Daniel (7+10), Stefanie Müller (8), Lisa Viertel (9) 20

21 Expertenbasierte Evaluation Wann wendet man sie an? Perfekter Startpunkt für jedes Redesign oder Usability Review-Projekt Guter Einführung ins Produkt & Nutzerprofil Hilft, um Testplan für Usability-Test zu erstellen Geeignet für Stärken/Schwächen-Analyse Geeignet für geringes Budget und Zeitnot Empfehlenswert bei der Durchführung noch möglichst unvoreingenommen zu sein (vor der Beeinflussung durch Firmenjargon, Unternehmenspolitik, technischen Schranken etc.) Janet Daniel (7+10), Stefanie Müller (8), Lisa Viertel (9) 21

22 Expertenbasierte Evaluation Wie führt man sie durch? (1/3) 1. Informationen einholen: Wer tut was unter welchen Umständen? a. Zielgruppe primär und sekundär b. Schlüsselaufgaben der primären ZG c. Detailaufgaben der primären ZG d. Schlüsselaufgaben der sekundären ZG e. Nutzungskontext a. Wo sind die Nutzer? b. Wann nutzen sie das System? c. Gibt es beeinflussende Faktoren der Aufmerksamkeit/Konzentration? d. Was sind die Umwelteinflüsse? 2. UX Guidelines ermitteln 3. Erkenntnisse anwenden Beispiel Onlineshop Janet Daniel (7+10), Stefanie Müller (8), Lisa Viertel (9) 22

23 10: ein nützliches Expert Review führen Vorgehen Zielgruppe priorisieren - primäre und sekundäre Schlüsselaufgaben der primären ZG Detailaufgaben der primären ZG Schlüsselaufgaben der sekundären ZG Nutzungskontext Fiktives Beispiel: Onlineshop für Schuhe Primär: Frauen zwischen 25 und 45 J., Fashion Victims / sehr versiert und interessiert im Bereich Mode, Jahreseinkommen Tsd. EUR Sekundär: Frauen zwischen 18 und 24 J., Fashion Victims, Jahreseinkommen < 40 Tsd. EUR Männer zwischen 25 und 50, kaufen Geschenke Paar Schuhe kaufen Nach passenden Schuhen suchen Details ansehen Auswahl treffen Größe wählen Versandart wählen Bezahlen Gutschein kaufen Rabatte auswählen Nutzer sind zu Hause, im Café, im Büro Entspannte Atmosphäre, überwiegend geringfügige Ablenkung Einige Frauen werden u.u. von Kindern abgelenkt Nachmittags, abends Meist am Wochenende Janet Daniel (7+10), Stefanie Müller (8), Lisa Viertel (9) 23

24 Expertenbasierte Evaluation Wie führt man sie durch? (2/3) 1. Informationen einholen: Wer tut was unter welchen Umständen? 2. UX Guidelines ermitteln a. Erfahrung der Autoren Allen & Chudley b. Literatur (z.b. DIN EN ISO Grundsätze der Dialoggestaltung) 3. Erkenntnisse anwenden Zwei Beispiele der UX Guidelines Erster Eindruck Wie fühlt sich das Produkt an? Macht es Sinn? Wie wird man als Nutzer herangeführt? Navigation & Informationsarchitektur Ist die Navigation verständlich? Passt der Aufbau zu den Nutzerbedürfnissen? Spricht das Produkt die Sprache der Nutzer (und nicht der Organisation)? Ist die Struktur einheitlich? Kann sich der Nutzer jederzeit orientieren? Janet Daniel (7+10), Stefanie Müller (8), Lisa Viertel (9) 24

25 Expertenbasierte Evaluation Wie führt man sie durch? (3/3) 1. Informationen einholen: Wer tut was unter welchen Umständen? 2. UX Guidelines ermitteln 3. Erkenntnisse anwenden a. Cognitive Walkthrough in die Nutzerrolle schlüpfen und Aufgaben durchspielen b. Heuristiken / UX Guidelines Analyse und Bericht Zielgruppe Aufgaben Heuristiken Screenshots + Notizen Ziele des Berichts quick wins kleine Lösungen Bereiche, die weiter untersucht werden sollten Priorisierte Stärken/Schwächen Lösungen anbieten Janet Daniel (7+10), Stefanie Müller (8), Lisa Viertel (9) 25

26 Smashing UX Design Allen & Chudley Part II: UX Research and Evaluation Tools and Techniques 7: Kontextanalyse >> reales Bild des Nutzerverhaltens und -tätigkeiten in natürlicher Umgebung Heute: 8: Analytics >> mit quantitativen Daten qualitative Untersuchungen unterstützen 9: Umfrage >> Tipps für das Design, den Start und die Analyse 10: Expertenbasierte Evaluation >> schnelle und kostengünstige Methode um Stärken/Schwächen zu ermitteln