Quiero mejorar la experiencia de usuario de mi producto. ¿Por dónde empiezo?”. Esta es una pregunta que en los últimos años he escuchado en muchas ocasiones. Y es que parece que no vamos a llegar a un acuerdo sobre la forma de hacerlo.

En Internet hay muchas guías con test de usabilidad y análisis web, cada una con sus propios métodos y resultados, pero ninguna que responda a algo tan sencillo como la forma de empezar cuando quieres mejorar la experiencia de usuario de un producto digital. Así que bajo mi experiencia, quiero intentar dar respuesta a esa pregunta.

Cómo mejorar la experiencia de usuario con los datos

Lo primero que quiero aclarar es que lo normal es que vayas a necesitar más de una fuente de datos.

Por un lado, los tests de usabilidad nos mostrarán los problemas de interacción pero no la magnitud de esos problemas. Y por otro, la analítica nos mostrará el comportamiento del usuario mediante los números.

Lo peor en estos casos es que no siempre está claro cómo podemos interpretar la analítica de forma aislada para ser capaces de decidir si algunas cosas son realmente problemas y cómo los podemos solucionar. De ahí que haya especificado que lo normal es recoger más de una fuente.

Por eso creo que la respuesta a la pregunta con la que he abierto este post la encontramos en la combinación de estos dos métodos. Combinar test de usabilidad con la analítica web nos dará una idea de lo que necesitamos para mejorar la experiencia de usuario de nuestros productos, ya sea una web o una app.

Si os habéis dado cuenta, hay dos enfoques. Y el reto está en saber por dónde empezar. Todo ello, por supuesto, dependiendo de la situación en la que el producto se encuentre. El primer enfoque empieza con los test de usabilidad para terminar con la analítica web y el segundo es al contrario, analítica web primero, test de usabilidad segundo.

a. Usabilidad primero, analítica web segundo

Uno de los problemas que surgen cuando se habla de analizar grandes volúmenes de datos es que hay ocasiones en las que encontrar el dato de utilidad es muy complicado. Ya sabes, el trackearlo todo porque si, cada clic, cada botón, etc.

En este caso podríamos encontrarnos con la situación en la que la analítica nos guiara hacia un problema de usabilidad que a priori parece importante, pero que en realidad es eclipsado por un problema mucho más grande que no hemos visto. Simplemente porque no hemos sabido dónde buscar.

Así que si estás en la situación en que tienes cada página y cada evento etiquetado y registrado, un test de usabilidad te dará la dirección en la que tienes que enfocar tu analítica web.

En este escenario, el foco de los test de usabilidad es tan amplio como sea posible. Las tareas son muy genéricas: preguntar por el proceso de compra, encontrar un tipo de información, etc. El objetivo es doble.

  • Tener una situación inicial de los problemas que encuentran los usuarios para completar una acción.
  • Tener un punto de partida para establecer prioridades.

Una ronda inicial de unos cinco tests de usabilidad (todo depende, claro) nos dará la suficiente información como para ir a la herramienta de analítica web sabiendo como de grande es cada problema. Comenzar con un test de usabilidad y luego pasar a la analítica web nos dará una guía de qué problemas son importantes para los usuarios y qué impacto tienen.

Por ejemplo, tus usuarios quieren encontrar un tipo de información, y tras 3 páginas vistas y 5 minutos de sesión, no lo encuentran y abandonan. En Analítica Web podría ser un buen dato, pero en la parte de usabilidad está claro que tenemos un fallo.

b. Analítica web primero, usabilidad segundo

En este punto, lo primero que tenemos que tener previamente es un buen cuadro de mandos que nos indique de un primer vistazo lo que está pasando en nuestra web. Por ejemplo cuadro del día con un vs a 30 días. ¿Cómo se comportaron los usuarios ayer y cómo lo estaban haciendo hace 30 días?

  • Digamos que hemos notado que el tiempo que pasan se ha reducido significativamente, ¿es bueno o malo? ¿Resuelven sus problemas mucho más rápido o es que se frustran con mayor rapidez?
  • Otro análisis: digamos que sacamos una nueva característica y que nuestros datos nos dicen que hay muy pocos usuarios utilizándola. ¿Puede ser porque los usuarios no encuentran esa función o porque no les resulta útil?

Este tipo de preguntas son difíciles de responder a partir de un análisis web por si solo, pero son preguntas que indican dónde tenemos que centrar un test de usabilidad.

En este enfoque, haremos una lista de las preguntas más importantes (y también de las más ambiguas) que veamos en la analítica web para posteriormente hacer un test de usabilidad y determinar qué es lo que está pasando. Las tareas en este enfoque son mucho más cortas. Por ejemplo:

  • ¿Dónde está la nueva funcionalidad?
  • ¿Dónde hay que clicar para pasar a la siguiente página?

Este enfoque nos lleva a algunos objetivos importantes como:

  • Determinar si los datos representan un verdadero problema de experiencia de usuario o no.
  • Tener ideas sobre cómo resolver esos problemas.

Con este proceso tendremos una ventaja sobre la priorización de problemas, mientras que al mismo tiempo ayudaremos a informar sobre soluciones reales, de las que existen y nos están jodiendo.

Lo principal que quería comunicar con esto es que es muy peligroso utilizar una única fuente de datos para tomar decisiones sobre las mejoras en la experiencia de usuario.

Con métodos cualitativos como los test de usabilidad por si solos podemos invertir muchisimo tiempo en resolver problemas para un número insignificante de usuarios. Mientras que con métodos cuantitativos solo es posible ”resolver” un problema que en ocasiones no es tal.

Hay muchos puntos oscuros en los datos y el uso de más de una fuente, al menos para mi, hace que todo se vea mejor. Así que ya sabes, combina hasta dar con el problema (si es que lo tienes :P).