Análisis de complejidad para UX Research en IBM: qué es y cómo comenzar

Hace varios meses, hice una presentación durante una sesión de Mejores Prácticas en Investigación de Diseño junto a Rick Sobiesiak (Jefe de Investigación de Diseño, Seguridad de IBM) y Tim O’Keefe (Líder de Diseño, Sistemas de IBM) sobre el análisis de complejidad. Rick y Tim desarrollaron el método con IBM Research y tuve la suerte de aprender de ellos. He aplicado el método en el producto de mi equipo, IBM PowerAI Vision, para demostrar cuantitativamente el valor agregado del diseño de la experiencia del usuario en términos de reducir la complejidad de una tarea o secuencia de tareas para el usuario. Después de esta presentación, recibí muchos mensajes y correos electrónicos de Slack de otros equipos de productos que querían implementar análisis de complejidad. Creo que es fundamental para los investigadores de experiencia del usuario desarrollar una competencia de trabajo en algunos métodos cuantitativos y usar siempre métodos cualitativos y cuantitativos juntos para una historia de usuario panorámica y sólida (lea más sobre esto aquí).

También he vinculado la publicación de análisis de complejidad original de Rick y Tim al final de este artículo en "Recursos" para aquellos que buscan profundizar aún más. Empecemos.

Resumen del método

El análisis de complejidad es un método de inspección de usabilidad para evaluar la usabilidad de una tarea o conjunto de tareas específico que no requiere la participación directa del usuario y proporciona resultados cuantitativos. Debido a que el análisis de complejidad no requiere la participación del usuario, los evaluadores de la tarea del producto suelen ser miembros del equipo de diseño / desarrollo del producto. Recomendaría un emparejamiento de roles de investigación de usuario y diseño de experiencia de usuario si es posible. Sin embargo, tenga en cuenta que tener al diseñador principal también como evaluador podría introducir un sesgo al tratar de revisar objetivamente la dificultad de la tarea, por lo que involucrar a un miembro del equipo que pueda centrarse en un proyecto diferente o relacionado tangencialmente con el espacio podría ser beneficioso.

A medida que los evaluadores avanzan en la tarea que se está probando, buscan elementos que se interpongan en el camino del usuario para alcanzar su objetivo final. Es por eso que es fundamental comprender tanto a su usuario como a su trabajo final antes de realizar un análisis de complejidad. De lo contrario, no tendrá un marco de referencia al realizar la evaluación.

A diferencia de los métodos cualitativos, el análisis de complejidad medirá cuantitativamente elementos que se interponen en el objetivo final del usuario a través de métricas de complejidad. Estas métricas se derivan de los evaluadores que asignan calificaciones para cada paso o interacción en la tarea especificada. Las categorías de calificación incluyen:

  1. Cambios de contexto: mover al usuario dentro del producto para completar el paso.
Ej: Un modal es un cambio de contexto menor en lugar de llevar a un usuario a una nueva página.

2. Guía de navegación: se brindó apoyo para comenzar y completar el paso.

Ej: el texto de introducción sobre cómo comenzar puede eliminar las conjeturas para las capacidades principales.

3. Parámetros de entrada: información que el usuario debe especificar para completar el paso.

Ej: La entrada del usuario requerida para el entrenamiento es dos botones de radio versus entrada de texto / imagen requerida en otros pasos.

4. Comentarios del sistema: respuesta del sistema a las interacciones del usuario durante el paso.

Ej: Un registro de notificaciones en tiempo real documenta los pasos que ha realizado el usuario.

5. Retroalimentación de error: respuesta del sistema a situaciones de error comunes en el paso.

Ej: Este mensaje de error le dice al usuario por qué falló un paso, pero no ofrece sugerencias para resolverlo.

6. Nuevos conceptos: información que el usuario necesita comprender para el paso.

Ej: Modal proporciona una descripción general de las funciones, pero el enlace para obtener más información sacará al usuario del producto.

Cada una de las categorías de calificación anteriores tiene su propia escala de calificación, y los activos de Rick proporcionan ejemplos de puntajes bajos y altos para cada categoría respectiva. Esto se debe a que el algoritmo de análisis de complejidad que calcula un puntaje cuantitativo final se pondera en función del nivel de influencia que cada categoría de calificación tiene sobre la complejidad general de la tarea. ¡Afortunadamente para nosotros, no tenemos que hacer los cálculos largos nosotros mismos! Pero es fundamental comprender la importancia de los algoritmos ponderados y por qué cada escala es única.

Cuándo usar

He encontrado que el análisis de complejidad es un método bastante flexible en términos de cuándo usarlo y cómo adaptarlo a las necesidades específicas de su equipo de producto. Sin embargo, hay algunos requisitos para su uso:

  1. Debe estar en la etapa de investigación evaluativa investigación posgenerativa.
  2. Habrás identificado un usuario o usuarios objetivo y su (s) trabajo (s) a realizar. Este proceso de identificación significa que usted no solo conoce su rol y responsabilidades laborales, sino que también sabe qué conceptos conoce en comparación con lo que podría percibirse como nuevo. Habrás realizado suficiente investigación para conocer sus áreas de especialización y áreas de incertidumbre.
  3. Necesita esquemas representativos de tareas específicas que el usuario objetivo desea completar (los esquemas no tienen que ser de alta fidelidad, pero sí deben ser exhaustivos e incluir todos los componentes necesarios para completar una tarea específica).

Con estos requisitos en mente, he utilizado el análisis de complejidad en varios casos de uso diferentes durante el proceso de diseño del producto:

  1. Para comparar una interfaz de usuario anterior con una interfaz de usuario de nuevo diseño (esto puede cuantificar el valor agregado de un equipo de diseño para la gestión y desarrollo de productos).
  2. Para comparar el mismo flujo de tareas en un producto de la competencia con nuestro producto (ideal para transmitir dónde se necesita UX y trabajo de desarrollo para garantizar que un producto esté a la altura de la competencia).
  3. Para comparar dos posibilidades de flujo de diseño diferentes para la creación de una característica / capacidad completamente nueva en la interfaz de usuario (Esto ayuda cuando se introducen nuevas innovaciones en el producto o hay mucho en juego para integrar una determinada característica y el equipo de UX necesita asegurarse de que obtengan el flujo correcto antes de validar con los usuarios).
Caso de uso 1: comparar una IU anterior con una nueva IU (tenga en cuenta que cuanto menor sea la complejidad, mejor).Caso de uso 2: mismo flujo de tareas en productos de la competencia (tenga en cuenta que cuanto menor sea la complejidad, mejor).

Cómo utilizar

Hay tres pasos centrales para realizar análisis de complejidad.

  1. Desglosando una tarea de usuario en pasos e interacciones discretas.
  2. Califique la complejidad de cada paso o interacción en la tarea en las 6 categorías de calificación.
  3. Analizando las métricas de complejidad generadas y determinando los próximos pasos.

1. Desglosar una tarea de usuario en pasos e interacciones discretas.

Esta es la etapa de análisis de complejidad que lleva más tiempo, pero sienta las bases para la evaluación. Además, es una vista refrescante para el equipo del producto porque puede detectar cualquier problema que nuestra propia familiaridad nos haga pasar por alto. La parte más difícil de este proceso es tener una sólida comprensión de lo que califica como una tarea, un paso y una interacción.

Ej: desglose de tareas vs. pasos vs. interacciones.

Una tarea es un componente discreto de la meta general del usuario o el trabajo a realizar. Los pasos son los elementos individuales que trabajan para completar una tarea. Las interacciones son los compromisos literales que el usuario tendrá con el producto para completar un paso. Calificará la complejidad del paso o la interacción según la categoría de calificación.

2. Califique la complejidad de cada paso o interacción en la tarea en las 6 categorías de calificación.

Después de haber delineado sus tareas, pasos e interacciones, deberá moverse por el producto y calificar cada elemento de manera adecuada. ¡No intentes hacer esto de memoria! Revisa el producto o prototipo a medida que anotas.

A medida que trabaje para aplicar sus calificaciones, deberá hacer referencia a la escala de calificación y los criterios únicos para cada categoría de calificación. Esto lo ayudará a comprender qué determina un 3 versus un 5 para la orientación de navegación, por ejemplo.

Métricas de complejidad clasificadas en el nivel de paso: orientación de navegación, retroalimentación del sistema, retroalimentación de error y nuevos conceptos.

Métricas de complejidad clasificadas en el nivel de interacción: cambios de contexto y parámetros de entrada.

Si usa los activos de análisis de complejidad que usamos dentro de IBM, sus entradas de calificación se convertirán automáticamente en métricas de complejidad usando el algoritmo subyacente. Estas métricas de complejidad se mostrarán numérica y gráficamente.

Vista ampliada que muestra los datos que USTED necesita ingresar (nota a, b, c son interacciones): recuerde, algunas clasificaciones de complejidad se asignan en el nivel de paso, mientras que otras se asignan en el nivel de interacción.

3. Analizar las métricas de complejidad generadas y determinar los próximos pasos.

Una vez que termine de ingresar sus clasificaciones de complejidad y se calculen las métricas de complejidad, deberá comprender qué significan los resultados en términos de los siguientes pasos procesables. Si bien los datos y los gráficos son valiosos, son mucho más significativos cuando se combinan con sugerencias o propuestas, especialmente cuando se comparten con los equipos de desarrollo y gestión de productos.

Métricas de complejidad en forma de gráfico de barras.

En el ejemplo anterior, tenemos el caso de uso discutido anteriormente donde puede usar el análisis de complejidad para comparar dos productos de la competencia que permiten al usuario completar la misma tarea. Como queremos que la complejidad sea lo más baja posible, podemos ver que el Producto B supera al Producto A en el contexto de este método. También podemos ver que la guía de navegación es la mayor diferencia de complejidad entre los dos productos, seguida de nuevos conceptos. Por lo tanto, podemos proponer que el Equipo de Producto A priorice los cambios que reducen la complejidad de la orientación de navegación y los nuevos conceptos. Además de transmitir esta información, el equipo que realizó el análisis de complejidad puede sugerir formas específicas para alcanzar estos objetivos, incluidos más íconos de información o elementos incorporados para guiar a un usuario a través de una tarea y mantenerlos informados en el camino.

Mejores prácticas

En base a mi experiencia y orientación de Rick y Tim, describí algunas de las mejores prácticas a continuación que ayudan a garantizar un resultado de análisis de complejidad ideal:

  • Trabaje en parejas para asignar los pasos / interacciones en una tarea PERO asigne calificaciones de números iniciales solo y luego compare (Esto reduce la tendencia de las personas a ponerse de acuerdo verbalmente y potencialmente asignar una calificación incorrecta. Lo importante aquí es si una persona asigna un 5 a un paso y otro asigna un 2 al mismo paso, entonces puede estar seguro de volver y revisar).
  • Elija un objetivo de usuario con alcance para enfocarse. No haga que todo el producto fluya la primera vez (es simplemente demasiado abrumador y consume mucho tiempo en un entorno de velocidad acelerada; elija un solo objetivo que no sea demasiado amplio, ya sea aislando el flujo más problemático o la capacidad más importante para acertar con la experiencia general del usuario y la misión del producto).
  • Comparta sus resultados finales con el equipo de producto más amplio, especialmente la gestión y el desarrollo del producto (es fundamental llevar a cabo este método con la intención de compartirlo. Asegúrese de comunicar claramente los gráficos de barras generados y los resultados con el equipo más amplio y proponga los siguientes pasos para abordar cualquier problema áreas).

Es importante tener en cuenta que, además de señalar las áreas problemáticas, el análisis de complejidad es igualmente vital para llamar la atención sobre las partes del flujo que son de baja complejidad y funcionan bien. Estas experiencias deben protegerse a medida que se integran nuevos diseños y características.

El análisis de complejidad es un método poderoso para cuantificar la experiencia del usuario de tareas específicas e imperativas en un producto. En mi experiencia, ha sido inmensamente útil al abogar por el impacto medible del diseño y priorizar el trabajo en todas las disciplinas en un equipo de producto. Ya sea que esté buscando implementar el análisis de complejidad en su totalidad o quiera aprovechar algunos de sus inquilinos centrales para obtener recorridos cognitivos más informados u otros métodos de evaluación basada en tareas, comprender este método proporcionará más valor y alcance a su kit de herramientas de investigación de usuarios.

Recursos

Para los empleados de IBM: acceda a recursos y activos en profundidad para comenzar, proporcionados por Rick Sobiesiak aquí y para unirse a la Comunidad de Análisis de Complejidad, comuníquese directamente con Rick Sobiesiak.

Para empleados que no son de IBM: acceda al documento de investigación, en coautoría de Rick Sobiesiak y Tim O’Keefe aquí

¡Muchas gracias a Rick y Tim! Todos los pensamientos expresados ​​son míos. http://www.gabriellacampagna.com/