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Comportament d'Usuaris Marcos baldovi Resum Researching UX

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"Comportament d'usuaris" es basa en l'anàlisi del comportament dels usuaris a la web, a través de les tècniques d'analítica web, essencials per millorar el funcionament de qualsevol lloc o aplicació web. Al llarg de l'assignatura es tracten totes les etapes del procés d'anàlisi, el llibre de referencia es el de Avinash Kaushik Analitica Web 2.0
També es practiquen per damunt tests d'usuaris o avaluacions heurístiques.

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Comportament d'Usuaris Marcos baldovi Resum Researching UX

  1. 1. ¿Por qué Analytics? Sin datos, eres solo otra persona con una opinión. - W Edwards Demming La analítica es un área de UX que a menudo se pasa por alto. Este libro lo ayudará a comprender cómo un enfoque analítico para UX le permitirá obtener excelentes resultados. No estoy sugiriendo que use análisis para reemplazar sus otros métodos UX, sino que combina los análisis con otros métodos UX para crear una excelente experiencia de usuario. En el primer capítulo de este libro, veremos por qué los datos analíticos son importantes cuando se trata de evaluar la experiencia del usuario. A continuación, veremos cómo verificar que sus datos analíticos sean precisos y cómo analizarlos. La segunda mitad del libro se centra en cómo usar análisis para encontrar problemas, cómo usarlos sus datos para ayudar a su investigación de usuarios, y cómo usar herramientas de análisis para evaluar e informar sobre el éxito de sus cambios de diseño. Al final de este libro, tendrá una buena idea de cómo usar su análisis del sitio web para tomar decisiones informadas sobre el diseño de su sitio web o aplicación. La importancia de Analytics para UX Good UX se basa en la evidencia. A menudo, esta es una evidencia cualitativa (cualitativa), como las observaciones de las pruebas de usabilidad o las conclusiones de la investigación de campo. Sin embargo, usar solo evidencia cualitativa significa pasar por alto una gran cantidad de datos cuantitativos (cuantitativos) que pueden estar disponibles para usted. Los datos cuantitativos son principalmente numéricos y se pueden medir. Esto se usa a menudo en forma de análisis de sitios web, y puede ser aún más convincente que la evidencia cualitativa. Más adelante en este capítulo, veremos con más detalle cómo se definen las dos formas de análisis y qué implican. No se trata de utilizar una forma de investigación y análisis: la calidad y la cuantía van de la mano para ofrecer una imagen completa de la experiencia general del usuario. El siguiente diagrama muestra cómo los análisis pueden informar a otros usuarios los métodos de investigación: 1-1. Donde el análisisc oincide con algunos métodos comunes de investigación del usuario (crédito: Tim Minor)
  2. 2. Como muestra el diagrama, el paisaje está compuesto de métodos cualitativos y cuantitativos. Ambos constituyen partes cruciales de la investigación y el diseño de la experiencia del usuario. Ofrecen diferentes formas de conocimiento que son cruciales para obtener una imagen completa de la experiencia del usuario de un sitio web o aplicación. En pocas palabras, el lado cuantitativo de las cosas generalmente le dirá lo que los usuarios están haciendo en un sitio web; el lado positivo de las cosas te ayudará a descubrir por qué están sucediendo esas cosas. Ventajas de usar Analytics en su proceso UX El análisis web debe ser una parte vital de su proceso UX. Sin embargo, es posible que no conozca todos los motivos por los que debe incluir un enfoque cuantitativo de su trabajo. En esta sección, cubriré las ventajas de usar información analítica para configurar sus recomendaciones de UX. 1. Analytics proporciona hechos que son difíciles de discutir. Los datos que provienen del software analítico del sitio web no son subjetivos de la misma manera que los datos cualitativos a menudo lo son. Si bien las formas de investigación cualitativa están abiertas a la interpretación, las métricas utilizadas en el análisis de sitios web son más en blanco y negro. Esto conduce a menos argumentos sobre los hallazgos. Como estos datos cuantitativos son definitivos, también lo hacen perfecto para medir el impacto de los cambios. Si se implementa una solución de diseño para un problema, se puede medir analizando los cambios en el comportamiento del usuario antes y después de realizar el cambio. Esto hace que sea más fácil demostrar su punto y mostrar el valor de su trabajo. 2. Analytics da resultados rápidos. Los análisis a menudo pueden dar una respuesta casi instantánea a una pregunta. Otras formas de investigación del usuario pueden llevar días o semanas para producir resultados, pero acceder a datos cuantitativos puede ser tan fácil como abrir su paquete de análisis y navegar hasta el informe correcto. Como mencioné anteriormente, no estoy abogando por usar solo un enfoque cuantitativo, pero si el tiempo es corto, puede que ni siquiera sea posible utilizar otros métodos UX. Puede obtener una buena visión general del comportamiento del usuario en un sitio web en cuestión de minutos utilizando las herramientas y técnicas de análisis adecuadas. 3. Analytics ofrece una visión única. Hay una gran cantidad de información disponible en su paquete de análisis web. Solo en Google Analytics hay alrededor de 80 informes estándar diferentes formados por más de 400 dimensiones y métricas diferentes, y eso es antes de que el evento comience a crear sus propios informes. Ningún otro método UX puede proporcionarle la mayor cantidad de datos. Además, dado que los análisis de sitios web se recopilan constantemente, tiene una descripción completa de cómo se usa un sitio web a lo largo del tiempo. Otros métodos tienden a mostrar una instantánea de cómo los usuarios interactúan con un sitio durante un período determinado. El análisis de los datos que se recopilan de manera constante a lo largo del tiempo brinda mucha más información que los estudios puntuales.
  3. 3. 4. Analytics combina bien con otros métodos UX. Como verá más adelante en este libro, el análisis de sus datos analíticos no puede entrar en varios puntos durante su proceso de UX. Los datos que provienen de su análisis pueden identificar áreas problemáticas en su sitio web que luego pueden convertirse en un foco para pruebas de usabilidad, evaluaciones heurísticas o cualquier otra forma de investigación cualitativa. La información demográfica también se puede tomar de análisis para ayudar a construir sus personajes y para proporcionar la base para la investigación del usuario o la contratación de pruebas de usabilidad. Si está evaluando los viajes de los usuarios, los análisis de sitios web pueden desempeñar un papel central al mostrarle cómo las personas actualmente navegan en su sitio web. Finalmente, como se mencionó anteriormente, los datos de análisis se pueden usar para medir el impacto de cualquier cambio de diseño que realice. ¡Los datos de Analytics pueden mejorar casi todos los aspectos de su trabajo de UX! 5. Analytics ofrece una forma efectiva de presentar sus hallazgos. Presentar hallazgos de trabajo UX a los interesados puede ser difícil. Resolver los resultados de los estudios de campo a largo plazo, por ejemplo, de una manera en que las partes interesadas pueden relacionarse, puede ser un desafío. Los datos de Analytics se dividen naturalmente en presentaciones. Esto se relaciona con el punto 1, que los datos analíticos son difíciles de discutir. La naturaleza "en blanco y negro" de los análisis significa que tiene datos "difíciles" para mostrar a los interesados y a los clientes. Esto puede ser particularmente útil para demostrar la diferencia que han hecho sus esfuerzos de UX, e incluso para mostrar el ROI de su trabajo. Además, los clientes y las partes interesadas adoran un gráfico. Argumentos contra el uso de Analytics Espero haberlo convencido de que los análisis deberían desempeñar un papel clave en su trabajo de UX. Sin embargo, en caso de que todavía tenga dudas, estos son algunos de los argumentos más comunes contra el uso de análisis, junto con una explicación de por qué son incorrectos. 1. Analytics devalúa otros trabajos de UX. A algunas personas les preocupa que el uso de datos cuantitativos deshumanice a los usuarios y resta importancia al objetivo de UX. Esto sería cierto si los datos cuantitativos se utilizan por sí solos. Pero siempre que se use para respaldar métodos cualitativos, no hay impacto negativo del uso de datos analíticos. El análisis cuantitativo le dirá qué, pero no por qué. Es por eso que no se puede usar de forma aislada. Sirve para informar a otros trabajos de UX en lugar de reemplazarlo. 2. El análisis cuantitativo tiene una cierta mentalidad. He escuchado a personas decir que no tienen el tipo de mente correcto para el análisis, y que "no son buenos con los números". No creo que ese sea el caso en absoluto. No me consideraría a mí mismo ser naturalmente analítico; Nunca me fue bien con las matemáticas en la escuela, y no es un área con la que siempre haya querido trabajar. El análisis de las métricas relacionadas con la forma en que las personas utilizan un sitio web no es ciencia de cohetes. El software de análisis hace la mayor parte del cálculo por usted. Nadie va a pedirle que presente fórmulas complicadas o que tenga un conocimiento profundo de las estadísticas, y no tiene que ser un analista de datos a tiempo completo para obtener una gran información de sus datos.
  4. 4. La verdadera habilidad es saber dónde buscar y cómo interpretar los informes. Si puede navegar por un sitio web y extraer la información clave de él, puede hacer análisis web. Una vez que comprenda los conceptos básicos, se sorprenderá de lo fácil que es analizar las estadísticas de su sitio web. La gente que conozco en la industria UX tiende a tener un amplio conjunto de habilidades en una amplia gama de disciplinas diferentes, por lo que agregar conocimiento analítico a eso no debería ser demasiado desafiante. 3. El análisis de aprendizaje es muy difícil. Siguiendo con el punto anterior, desarrollar una buena comprensión del análisis web realmente no es tan difícil. Aprender algunos principios básicos te hará recorrer un largo camino. Si ya tiene una buena idea de los datos que desea encontrar, entonces una comprensión básica de cómo usar un paquete de análisis web será todo lo que necesita para comenzar. También hay mucho soporte para paquetes analíticos disponibles en línea. Google Analytics tiene la excelente Academia de Google Analytics, un recurso gratuito que contiene horas de videos instructivos. Entonces, por supuesto, está este libro, que le mostrará cómo usar su conocimiento de análisis para ayudarlo en su proceso de UX. 4. Lleva mucho tiempo configurarlo. Algunas personas creen que lleva demasiado tiempo configurar análisis web, integrarlo y recopilar datos suficientes. Incluso si está empezando completamente desde cero, debería poder configurar el software de análisis en su sitio web muy rápidamente. A menudo es tan simple como pasar cinco minutos configurando una cuenta, y luego un par de minutos más agregando una línea de código a su sitio web. Puede configurar analíticas en un sitio web por la mañana y tener acceso a los datos de los visitantes por la tarde. Una configuración más avanzada y personalizada puede llevar un poco más de tiempo, pero no más que muchas otras formas de análisis. Configurar una sesión de prueba de usabilidad, por ejemplo, puede llevar días. Además, una vez que su software de análisis está configurado correctamente, entregará constantemente datos útiles con muy poco mantenimiento. 5. Solo muestra datos sobre los visitantes del sitio web / aplicación. El hecho de que el análisis del sitio web solo contenga datos de personas que visitan su sitio web o aplicación es una limitación. No podrá encontrar datos en sus informes sobre usuarios potenciales y, como resultado, obtendrá solo una parte de la imagen. Esto nos lleva de vuelta al primer punto, sin embargo. Este libro no trata de convencerte de que solo debes usar datos cuantitativos. En cambio, se trata de cómo puede usar datos cuantitativos para informar su trabajo cualitativo.
  5. 5. Definición de datos cualitativos y cuantitativos Es de esperar que las páginas anteriores lo hayan convencido de que los análisis le ayudarán a mejorar su proceso de UX, y ahora está ansioso por comenzar. Antes de sumergirse en su análisis, echemos un vistazo a lo que queremos decir cuando hablamos de datos cuantitativos y cualitativos. La tabla a continuación brinda una descripción general de los dos términos. La información cuantitativa es cualquier cosa que pueda ser "cuantificada". Este tipo de datos normalmente se presenta en forma de números y se usa para descubrir hechos. Algunos ejemplos de datos cuantitativos son el número de visitas a su sitio web, la cantidad de tiempo que las personas pasan en su sitio web y la cantidad de compras que los usuarios hacen en su sitio web de comercio electrónico. Los datos cualitativos no se pueden expresar como un número. En términos de UX, los datos cualitativos a menudo se centran en la comprensión de conductas o actitudes basadas en observaciones. Esto podría ser de investigación del usuario, y está más abierto a la interpretación que el análisis cuantitativo. Otras formas de análisis cualitativo incluyen entrevistas con partes interesadas, investigación inmersiva y evaluaciones heurísticas. Los datos cualitativos generalmente se usan para descubrir por qué algo está sucediendo. Ambos tipos de datos son tipos válidos de medición, y ambos deben usarse durante el proceso UX. La verdadera habilidad es saber qué tipo o método usar para lograr tu objetivo particular de UX. Recuerde, sin embargo, que quant y qual se complementan entre sí, así que en lugar de usar uno u otro, use ambos.
  6. 6. Métodos cuantitativos Los métodos de UX cuantitativos se utilizan para comprender lo que sucede con un sitio web. Rara vez le dicen mucho sobre las motivaciones y motivos de sus usuarios, pero se pueden utilizar para obtener una buena comprensión de lo que están haciendo en su sitio web. Algunos ejemplos típicos de métodos cuantitativos incluyen: • analista de la red • forma analítica • mapas de calor • Prueba A / B • registro visual • haga clic en prueba • encuestas (pueden ser cuant y qual) Estos métodos ayudarán a obtener una gran comprensión de lo que las personas están haciendo en su sitio web. Los datos proporcionados por estos métodos cuantitativos ayudarán a comprender dónde puede concentrar sus esfuerzos en mejorar su sitio web. Tanto cuant como qual son vitales para un enfoque de UX redondeado. Este libro se enfocará en cómo puede usar sus datos cuantitativos para informar su trabajo cualitativo. Se trata de adoptar un enfoque de "análisis primero" para UX. Métodos cualitativos Los métodos cualitativos de UX toman muchas formas y, a menudo, se usan para crear una imagen en profundidad de los usuarios. Por lo general, se utilizan para ayudarlo a descubrir por qué algo está sucediendo. Algunos ejemplos típicos de métodos cualitativos incluyen: • prueba de usabilidad • estudios etnográficos / de campo • grupos de enfoque • estudios diarios • pantalla / sesión • grabando comentarios de los usuarios • entrevistas con las partes interesadas • investigación inmersiva • talleres de diseño • evaluaciones heurísticas Estos métodos ayudarán a obtener una gran comprensión de los usuarios de su sitio web. El nivel de detalle proporcionado por estos métodos cualitativos ayudará a generar empatía con sus usuarios y les dará una buena comprensión de por qué se comportan de la manera en que lo hacen. Este libro no trata de estos tipos de métodos, sino que los referenciará para mostrar cómo pueden ser informados por datos cuantitativos. Un vistazo a algunas de las herramientas analíticas disponibles La sección final de este capítulo cubre algunas de las diferentes herramientas de análisis que están disponibles. Esto no pretende ser una revisión en profundidad de cada opción, sino que ofrece una descripción general de las ventajas y desventajas de cada una. Recuerde, la herramienta que usa es menos importante que la forma en que la usa.
  7. 7. Muchas herramientas de análisis proporcionan informes similares entre sí. Las herramientas analíticas del sitio web, por ejemplo, normalmente le mostrarán los datos similares en un formato similar. La mayoría de las técnicas cubiertas en este libro se pueden lograr utilizando una combinación de las herramientas que se tratan a continuación. Herramientas de análisis de sitios web El tipo más utilizado de herramientas cuantitativas son las herramientas de análisis de sitios web. Estas herramientas le informarán, entre otras cosas, cuántas visitas ha recibido su sitio web y qué páginas han visto esos usuarios. Con alrededor de 50 millones de usuarios, Google Analytics es el servicio de análisis de sitios web más utilizado en el mundo. El servicio se lanzó en 2005 después de que Google adquiriera la empresa de análisis de estadísticas del sitio web Urchin. En 2012, Google lanzó Universal Analytics, que usa un código de seguimiento más flexible y permite el seguimiento entre dispositivos. La herramienta está configurada en un sitio web al agregar un fragmento de código JavaScript a cada página. Pros El uso de Google Analytics como herramienta de análisis tiene varias ventajas. Una de las razones más convincentes para usar Google Analytics es el hecho de que es gratis. Hay una versión premium, pagada, disponible, pero solo se recomienda para sitios web que reciben millones de visitantes al mes. Está pagando por la herramienta para manejar más datos y para soporte técnico dedicado. La versión gratuita será la mejor opción para la mayoría de nosotros, y proporciona casi toda la funcionalidad de la versión premium, por lo que no está perdiendo nada al utilizar la versión gratuita.
  8. 8. Google Analytics es muy fácil de configurar, también. Cualquiera puede registrarse para una cuenta, y el proceso de configuración solo implica agregar un simple fragmento de código a cada página de su sitio web. Si bien se recomienda la personalización de su cuenta, solo agregar el código a su sitio significa que tendrá acceso a la mayoría de los informes estándar de Google Analytics. Puede configurar los conceptos básicos y comenzar el seguimiento de los visitantes dentro de los diez minutos posteriores a la creación de una cuenta. Aunque no se requiere personalización para usar Google Analytics, se recomienda para aprovechar al máximo sus datos. Hay muchas opciones de personalización que lo ayudarán a mejorar sus informes y garantizar que sean relevantes para sus necesidades. Google Analytics es fácil de personalizar, lo que permite a los usuarios configurar sus propios objetivos, paneles e informes personalizados. Incluso puede importar datos de otras fuentes y analizarlos junto con los datos de Google Analytics. Como se mencionó anteriormente, Google Analytics es el servicio de análisis más utilizado en el mundo. Esto significa que está muy bien soportado. Google en sí proporciona excelentes tutoriales y documentación, y muchos analistas independientes, incluido yo, regularmente bloguean sobre cómo aprovechar al máximo Google Analytics. Si desea enfocarse en una herramienta de análisis de sitios web, Google Analytics es una buena opción, ya que es probable que la encuentre en muchos otros sitios. Es como elegir aprender un idioma que se habla en muchos países. Como la herramienta se actualiza constantemente, significa que se lanzan nuevas funciones útiles regularmente. Un ejemplo de esto es la reciente introducción de los informes de User Explorer, que le permiten analizar el comportamiento de usuarios individuales (anónimos) a lo largo del tiempo. Este es un desarrollo muy emocionante para nosotros los UXers. Contras Hay algunas desventajas de usar Google Analytics. Una de las principales desventajas es en realidad un efecto secundario de una de las ventajas. El hecho de que Google Analytics se actualice regularmente significa que estarán disponibles nuevas funciones útiles. Sin embargo, las actualizaciones de la interfaz e informes de Google Analytics significan que debe usarla regularmente para mantenerse al tanto de estos cambios. Si no accede regularmente a su cuenta de Google Analytics, puede perderse al iniciar sesión después de un tiempo alejado y presentarle informes que no le resultan familiares. La exactitud de los datos de Google Analytics ha sido cuestionada. Este es un problema particular para los sitios web más pequeños, donde los números inexactos pueden no ser representativos de las tendencias. Las razones de la falta de datos totalmente precisos incluyen que los usuarios con JavaScript o las cookies desactivadas no se cuenten, y que las cookies se agote debido a la inactividad del usuario. A pesar de esto, Google Analytics aún se considera una de las herramientas de informes más precisas. Sin embargo, deberá tener en cuenta que ninguna herramienta de análisis será 100% precisa el 100% del tiempo. En el otro extremo de la escala, los sitios web más grandes pueden encontrarse con problemas de muestreo de datos. El muestreo de datos es una técnica de análisis que analiza un conjunto más pequeño de sus datos para identificar patrones y tendencias más grandes. Google Analytics utiliza el muestreo de datos para acelerar el rendimiento cuando se trata de una gran cantidad de datos. Esto puede llevar a problemas de precisión y resultados inconsistentes. Otro problema para algunos es que debes permitir que Google tenga acceso a tus datos. Si bien esto no es un problema para la mayoría de los propietarios de sitios web, habrá casos en que esto no sea deseable.
  9. 9. El uso de software de bloqueo de anuncios también ha llevado a que los usuarios bloqueen la aparición de sus datos en Google Analytics. Algunas herramientas de bloqueo de anuncios bloquearán Google Analytics de forma predeterminada, mientras que muchas otras se pueden configurar para bloquear el seguimiento de Google Analytics con solo presionar un botón. Este problema no es exclusivo de Google Analytics, pero es un problema que debe tener en cuenta al analizar sus datos. Finalmente, Google Analytics depende de que los usuarios tengan JavaScript y las cookies habilitadas. Solo alrededor del 1% de los usuarios tienen JavaScript desactivado, por lo que este no es un gran problema, pero aún debe tenerse en cuenta. Es un problema similar para los usuarios que desactivan las cookies. Puede tratarse de un número pequeño, pero si es importante realizar un seguimiento de la mayor cantidad de visitantes posible, es posible que desee buscar herramientas alternativas como Piwik. Adobe Analytics Adobe Analytics (anteriormente Site Catalyst) es un conjunto de herramientas para el análisis predictivo y en tiempo real. Tiene muchas similitudes con Google Analytics en términos de su funcionalidad de informes. Es menos utilizado que Google Analytics; alrededor de 360,000 sitios lo usan globalmente, aunque todavía es usado por muchos sitios web de alto tráfico y alto tráfico. Pros Adobe Analytics a veces se considera la mejor opción para sitios web con mucho tráfico. Google Analytics tomará muestras de datos si hay una gran cantidad de tráfico c. Los datos de muestreo pueden generar informes inexactos, que potencialmente pueden ser un gran problema. La herramienta es casi totalmente personalizable. Esto significa que, cuando está configurado correctamente, puede proporcionarle casi todos los datos que necesitará. Para crear la configuración óptima en Adobe Analytics, se deben configurar tres componentes: la implementación objetiva del negocio, la implementación técnica y la comprensión / capacitación del usuario final. Si puede descifrar los tres, Adobe Analytics puede ser una herramienta de análisis inmensamente poderosa. Adobe Analytics también se integra de forma inmediata con otras herramientas de marketing de Adobe, por lo que es una opción atractiva para las empresas que ya utilizan productos de Adobe. Contras Uno de los principales inconvenientes de Adobe Analytics es el costo. No ofrece una versión gratuita, a diferencia de Google Analytics, y el costo de acceder a la herramienta probablemente sea de decenas de miles de dólares. Otro gran problema para Adobe Analytics es que no existe una interpretación de los datos fuera de la caja. Los informes, particularmente las variables de percepción personalizada, difieren de la implementación a la implementación. Esto significa que incluso si domina la configuración de una cuenta de Adobe Analytics, puede quedar completamente perplejo con otra. Adobe Analytics es una herramienta poderosa, y con esto viene la necesidad de capacitación y soporte externo. Adobe Analytics requiere un poco de configuración. Esto significa que configurar la herramienta por primera vez puede ser un proceso largo y complicado.
  10. 10. Otras herramientas notables de análisis web Hay muchas otras herramientas de análisis disponibles. Estos incluyen Piwik, Clicky, Kissmetrics, Woopra y Yandex Metrica. Algunas herramientas funcionan de manera similar a Google Analytics y Adobe Analytics, mientras que otras recopilan datos de diferentes maneras. Piwik, por ejemplo, es un paquete analítico de código abierto. Permite a los propietarios de sitios web instalar el software en sus servidores y usarlo para interrogar los datos de registro web. Esto significa que se puede ejecutar sin seguimiento de JavaScript, a diferencia de otras herramientas de análisis más importantes. Yandex Metrica es una herramienta interesante. Actualmente es gratis de configurar. Además de ofrecer análisis de sitios web estándar, también ofrece mapas térmicos y sesiones de grabación, donde las visitas de los usuarios se graban y se pueden ver en video. Herramientas de registro de calor y sesión (heatmapping) Hay líneas borrosas entre los diferentes tipos de herramientas de análisis. A menudo, las herramientas se incluirán en más de una categoría y abarcarán una variedad de servicios. Las herramientas a continuación se centran principalmente en el mapeo térmico. El heatmapping cubre una gama de informes de movimientos de clic, desplazamiento y mouse diferentes. Las herramientas de heatmapping usan colores para mostrar representaciones gráficas, principalmente de donde los usuarios hicieron clic en una página. Son útiles para dar una indicación "de un vistazo" de qué elementos en una página han recibido más clics. El mapa de calor a continuación muestra dónde los usuarios hicieron clic en una página. (Los informes de este tipo también se conocen como "mapas de clic"). Los informes de desplazamiento son otro tipo de mapa de calor, y son realmente útiles para indicar qué contenido simplemente no se está viendo: rastrean qué tan abajo se desplazan sus usuarios. Crazy Egg
  11. 11. Crazy Egg funciona tomando una captura de pantalla de una URL específica (o una colección de URL), recopilando todos los clics en esa página y proyectándolo como un mapa de calor en la parte superior de la captura de pantalla. Una gran cantidad de datos valiosos, como la referencia, país, tipo de dispositivo, etc., se agregan a los datos de clic. Los mapas de calor se pueden configurar para tipos de dispositivos específicos, por lo que puede ver mapas de calor separados para usuarios de dispositivos móviles, tabletas y computadoras de escritorio. El mapeo de desplazamiento también está disponible en Crazy Egg. Los mapas de desplazamiento se pueden usar para mostrar cuánto tiempo pasan los usuarios mirando secciones de su página mientras se desplazan. Pros Crazy Egg es muy fácil de configurar en tu sitio web. Todo lo que tiene que hacer es insertar una secuencia de comandos simple asíncrona en el pie de página de las páginas que desea rastrear. Como se mencionó en la introducción, hay muchos tipos diferentes de mapas de calor disponibles dentro de Crazy Egg, lo que significa que puede darle mucha información. Es una herramienta muy utilizada también, por lo que hay mucho soporte disponible para ello. Crazy Egg también se integra con herramientas de prueba A / B como Optimizely. Funciona con HTTPS, iframes y objetos Flash, lo que lo hace particularmente versátil. Contras Se debe configurar una nueva "instantánea" para cada página que desee analizar. Solo cuando esto se haya configurado, los datos comenzarán a grabarse. Esto significa que no tendrá el mismo acceso instantáneo a los datos que puede obtener con algunas de las otras herramientas. Crazy Egg solo se enfoca en heatmapping. Ofrece heatmaps en profundidad, pero no ofrece ninguna otra funcionalidad. Esto puede ser algo bueno, ya que puede centrarse en un área y proporcionar un excelente servicio de mapas térmicos. Sin embargo, si desea registrar sesiones y analizar formas, puede probar con otra herramienta. Hotjar Hotjar ofrece una gama de diferentes herramientas. El heatmapping es uno de estos. Usted también puede ver analíticas de formularios y grabaciones de cámara de sesión de sus usuarios. Hotjar es un recién llegado relativo al mercado analítico, que salió de beta en 2015. Pros Al igual que con muchas herramientas analíticas, Hotjar es fácil de configurar al agregar una línea de código a sus páginas. Es una especie de "navaja suiza analítica", ya que incluye mapas de calor, grabaciones de sesión, análisis de formularios y muchas otras herramientas. A pesar de esto, es una opción relativamente económica en comparación con herramientas similares de nivel empresarial. Hotjar se puede utilizar en varios sitios web, por lo que es una buena opción para las agencias que probablemente quieran analizar varios sitios diferentes. También se integra con las herramientas de prueba A / B, lo que es particularmente bueno para ver los mapas de calor, las grabaciones de sesión y las respuestas de la encuesta de audiencias que vieron diferentes variaciones de prueba.
  12. 12. Contras Hotjar puede depender de los datos de muestreo, lo que puede generar datos cuestionables. Al igual que Crazy Egg, no está "siempre encendido", lo que significa que tiene que configurar manualmente el seguimiento en páginas individuales. El hecho de que Hotjar incluya tantas herramientas diferentes significa que puede ser abrumador. También puede llevarlo a tratar de hacer demasiado y potencialmente perder un valioso tiempo de análisis, ¡aunque esto no es un error de la herramienta! Ser un jonrón de todos los oficios, no ofrece el nivel de orientación y análisis para cada una de las características que es probable que obtenga de herramientas más enfocadas. Clicktale Clicktale es una herramienta similar a Hotjar. Se describe como una "herramienta de análisis de la experiencia del cliente". Atendiendo a más de 2,000 clientes en todo el mundo, incluidas las empresas de Fortune 500, Clicktale es una de las empresas de más rápido crecimiento en este ámbito. Pros Clicktale es una herramienta de nivel empresarial diseñada para sitios web más grandes. La herramienta está "siempre activada", lo que significa que continuamente extrae datos para cada página en la que está configurada. Clicktale tiene una gama de herramientas aún más amplia que Hotjar, dando una cuenta extremadamente detallada de todo el comportamiento del usuario. Contras Al igual que con Hotjar, existe el riesgo de que Clicktale pueda proporcionar más opciones que usted necesita analizar. El costo también podría ser una barrera, ya que Clicktale es una herramienta de nivel empresarial con una tarifa de suscripción de nivel empresarial. Otras herramientas notables de mapas térmicos Existen muchas herramientas en el mercado que pueden proporcionarle mapas de calor, grabaciones de sesiones y otros servicios analíticos. Algunos de los más populares incluyen Lucky Orange, Clicky, SessionCam, Inspectlet y Mousestats. Después de haber usado todo esto (o al menos tener demos de ellos), he notado muchas similitudes, por lo que es difícil recomendar una herramienta individual. Antes de decidir qué herramienta de heatmapping usar, primero debe pensar en lo que le gustaría que hiciera. Algunas herramientas tienen algunas características excelentes, pero debe tener en cuenta la frecuencia con que las usaría y si podrían ayudar o ralentizar su proceso de análisis. Split Testing Tools (Dividir herramientas de prueba) Split testing es un método para realizar experimentos aleatorizados controlados en dos o más variaciones de un diseño, para ver qué variación genera la mayor cantidad de conversiones.
  13. 13. Cubriremos las pruebas divididas en detalle en el Capítulo 6, pero la siguiente sección ofrece una breve descripción de algunas de las herramientas líderes del mercado. Optimizely Optimizely es una plataforma de prueba dividida avanzada que es fácil de entender para los principiantes. La configuración solo requiere la adición de un pequeño fragmento de código a sus páginas, después de lo cual está listo para configurar su primera prueba de división. Los clientes pueden configurar pruebas usando un editor WYSIWYG o un editor de código, dependiendo de cuán cómodos estén con el desarrollo de sus propias pruebas. Una versión de prueba gratuita de 30 días está disponible para todos, por lo que cualquier persona puede probar la herramienta para ver la funcionalidad que ofrece. La plataforma le permite integrarse con otras herramientas como Google Analytics, Adobe Analytics y Crazy Egg. Optimizely no es la herramienta más barata disponible, pero es una de las más populares debido a su facilidad de uso, funciones avanzadas y gran soporte y comunidad. Adobe Target La herramienta Adobe’s split testing tool ofrece una funcionalidad similar a la de Optimizely. La herramienta es menos accesible, ya que no hay una versión de prueba gratuita disponible. Sin embargo, ofrece una solución sólida a nivel empresarial y se integra perfectamente con otros productos de Adobe Marketing Suite. Esto hace que la creación de audiencias para las pruebas y el análisis de resultados sea fácil para las empresas que ya utilizan las otras herramientas de Adobe Marketing Suite. Visual Website Optimizer (VWO) VWO es una de las herramientas de prueba de división más asequibles actualmente en el mercado. Si bien los precios bajos hacen que la herramienta sea atractiva para las empresas más pequeñas, VWO también es utilizada por marcas líderes como Microsoft, Virgin Holidays y Toyota. Es fácil de usar tanto para desarrolladores como para no desarrolladores, lo que significa que hay pocas barreras para configurar las pruebas. La plataforma hace uso de varias funciones incorporadas, incluida una herramienta de mapas de calor que está disponible para todos los experimentos. Google Optimize 360 Como recién llegado al mercado, la herramienta Optimize 360 de Google tiene mucho por hacer. La plataforma se centra en su integración nativa con Google Analytics. Esto le proporciona los conocimientos de comportamiento que necesita para crear pruebas efectivas y ofrecer experiencias optimizadas a los clientes. La herramienta es fácil de usar, y su integración con Google Analytics significa que es simple configurar, ejecutar e informar sobre pruebas basadas en datos. Otras herramientas útiles de Analytics
  14. 14. Esta sección nal cubre otros tipos de herramientas analíticas que pueden ser útiles para el proceso UX. Sin embargo, se están desarrollando constantemente nuevas herramientas, así que no se sorprenda al ver surgir nuevos contendientes. UsabilityHub UsabilityHub ofrece una gama de diferentes herramientas para ayudarlo a tomar decisiones de diseño. Hay varias herramientas de prueba disponibles: una segunda prueba, una prueba de clic, una prueba de pregunta, una prueba de navegación y una prueba de preferencia. Estas pruebas proporcionan una mezcla de datos cualitativos y cuantitativos. Las pruebas cuantitativas son las pruebas de clic, navegación y preferencia. Las pruebas de clic funcionan de forma similar a las herramientas de mapas de calor. Se les pide a los usuarios que hagan clic en una captura de pantalla en lugar de una página web completamente funcional. Primero se les hace una pregunta, como "¿Dónde harías clic para ponerte en contacto con nosotros?", Y sus respuestas se registran en un mapa de calor. Esta prueba también mide la respuesta promedio, para mostrar qué tan rápido los usuarios pudieron encontrar su información. Las pruebas de navegación funcionan de manera similar, pero usan capturas de pantalla múltiples en lugar de una. A los usuarios se les asignan tareas de varios pasos, y al hacer clic en la primera captura de pantalla los desplazará a un segundo, y así sucesivamente. Finalmente, la prueba de preferencia es una manera simple de descubrir qué diseño prefieren los usuarios. Puede cargar dos imágenes, a menudo capturas de pantalla, y preguntarles a los usuarios cuál prefieren. Esto proporciona retroalimentación cuantitativa, directa y simple, aunque tenga en cuenta que preguntar a los usuarios qué es lo que quieren no siempre es la mejor opción. Formisimo Formisimo es una herramienta de análisis de formularios y pagos. Proporciona datos potentes sobre cómo los usuarios interactúan con los formularios en su sitio web. Las acciones de los usuarios se registran en todas las páginas del formulario, mostrando qué campos están causando problemas. Formisimo registra dónde los usuarios abandonan el proceso de formulación y qué campos les toman más tiempo a los usuarios. Debido a que Formisimo solo analiza el uso de formularios, es fácil de usar pero brinda datos vitales y enfocados. Si el análisis de su sitio web sugiere que los formularios pueden estar causándole problemas, una herramienta como Formisimo le proporcionará datos más detallados para analizar, lo que le ayudará a identificar mejor el problema. Woopra Woopra es un servicio de análisis de clientes en tiempo real que puede rastrear cómo las personas usan su sitio web o aplicación. Realiza un seguimiento anónimo de su nuevo y no identificado sitio web y de los usuarios de la aplicación móvil, de forma análoga a cómo lo hace el Explorador de usuarios en Google Analytics. Una vez que el usuario elige inscribirse, suscribirse o hacer algo similar, toda su actividad anónima anterior se fusiona en el mismo perfil de cliente identificable. Estos perfiles de clientes pueden contener toda la información que tiene sobre un usuario, incluidos detalles como su nombre, empresa y dirección de correo electrónico.
  15. 15. Woopra es utilizado principalmente por los equipos de marketing y ventas, pero proporciona datos que pueden ser realmente útiles para tomar decisiones de UX. Puede ayudarlo a comprender la interacción del usuario en un nivel más profundo que otras herramientas de análisis. Usando herramientas conjuntas Las herramientas cubiertas en la sección anterior le proporcionarán datos sobre el comportamiento de su usuario. Es raro que una herramienta le proporcione todos los datos que necesita. La combinación de datos de diferentes herramientas le dará más información que centrarse en los datos de una sola fuente. Por ejemplo, puede comenzar utilizando una herramienta de análisis de sitios web como Google Analytics para encontrar problemas en su sitio. Esto podría identificar una página, o un grupo de páginas, donde se ven algunas tendencias preocupantes. A continuación, puede ahondar en el problema utilizando una herramienta de análisis térmico o de creación de formularios para obtener una idea más precisa de lo que específicamente está causando el problema. Algunas herramientas pueden integrarse también. Un buen ejemplo de esto es la integración de su plataforma de prueba dividida con su análisis del sitio web. Los resultados de la prueba dividida le brindarán información sobre el rendimiento de la conversión, mientras que su análisis le permitirá profundizar en los datos y observar el comportamiento del usuario en cuanto a las variaciones en sus pruebas. Resumen de herramientas de Analytics Con tantas herramientas diferentes en el mercado, puede ser perdonado por sentirse un poco abrumado por las opciones. Sin embargo, la mayoría de estas herramientas hacen cosas similares y funcionan de manera similar, por lo que si está familiarizado con una herramienta, no debería ser demasiado difícil asimilar otra. Este libro utilizará principalmente ejemplos de Google Analytics. Eso se debe a que es la herramienta más popular, es gratuita y fácil de configurar, por lo que no hay barreras para ingresar. Sin embargo, es importante recordar que los principios son más importantes que la herramienta misma. Este libro no es una guía práctica o un libro de texto. En cambio, se centra en los mejores enfoques para usar datos analíticos en el proceso UX. Es posible que no pueda elegir qué herramienta de análisis utiliza, pero la herramienta no es tan importante como la técnica. Este libro te proporcionará el conocimiento analítico que necesitas para llevar tu trabajo de UX al próximo nivel.

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