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Open Session Multiplica - UX Analytics: el mejor amigo de las decisiones objetivas.

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En nuestra última Open Session del programa de 11 semanas con Multiplica, estuvimos con Juan Carlos Bustamante, Director de Multiplica Colombia y Yenny Ibarra, Senior Digital Analytics Consultant de Metriplica Colombia, hablando sobre UX Analytics: el mejor amigo de las decisiones objetivas. Una aproximación a cómo incorporar la analítica digital para acercarse más al comportamiento del usuario, definir hipótesis con base en ello y establecer posibles mejoras para implementación o experimentación. Así mismo buscaremos entender un posible framework de medición de KPIs que permitan llevar control sobre el desempeño de un activo digital bajo la perspectiva de experiencia de uso.

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Open Session Multiplica - UX Analytics: el mejor amigo de las decisiones objetivas.

  1. 1. Ocupar el recuadro oscuro con una imagen, y por encima de esta poner el logotipo de cliente en blanco y la línea inferior en blanco. BCN MAD SCL MDE BOG LIM MEX MIA SFO SDQ GYE EZE UX Analytics El mejor amigo de las decisiones objetivas Junio 2020
  2. 2. 2 Contenidos Contenidos 1. El gran reto: Decisiones consistentes y sustentables 2. Todas las cartas sobre la mesa ● Dominando la información ● Planteando hipótesis de valor ● Definiendo qué observar y bajo qué modelo ● Asegurando una buena implementación 3. Manos a la obra ● De qué manera ● Lo que el usuario hace (en términos de métricas) ● Termina siendo un ciclo 4. ¿Y ahora qué?
  3. 3. 3 El gran reto: Decisiones consistentes y sustentadas 1
  4. 4. 4 ¿A qué decisiones nos enfrentamos en el ámbito digital? Elgranreto La pregunta del millón ¿arreglo lo que tengo o hago uno nuevo? Las decisiones pueden ir más allá de lo técnico y sería interesante resolverlo desde el punto de vista más objetivo. 01 Crear un producto nuevo o potenciar uno existente Se trata de resolver necesidades del negocio y expectativas del usuario por lo tanto el orden en el que se desarrolle cada mejora puede ser la diferencia entre el éxito y el fracaso de un activo digital. 02 Priorizar un backlog o definir un roadmap que garanticen funcionalidad y diferenciación Menos es más. Salvaguardando siempre el objetivo de no saturar al usuario, vale la pena diferenciar el esfuerzo y una nueva herramienta o quizás abreviar y ser eficientes. 03 Sacar adelante un nuevo feature o incluso dar de baja otro En todo proyecto el reto está en la optimización de recursos, por eso es posible evitar cualquier amenaza de retrabajo o desperdicio si se tiene certeza del camino que se está tomando. 04 Determinar un presupuesto de cara a unos posibles riesgos
  5. 5. 5 ¿Cuál sería la fórmula perfecta? Elgranreto Don Jaime El empresario innovador Lucía La compradora fiel Encontrar el mejor balance entre lo que persigue el negocio y lo que satisface al usuario para así cumplir con los mínimos de experiencia y detectar oportunidades.
  6. 6. 6 Los criterios más utilizados Elgranreto Costos Ganancias Implicaciones Eficiencia Calidad Recursos Infraestructura Dependencias Time-to-market Impacto y urgencia Diferenciación
  7. 7. 7 El objetivo: Tener un puesto en la mesa de las decisiones Elgranreto Ofreciendo información relevante Administrando el conocimiento del usuario y del contexto Fuente de ideas y alternativas
  8. 8. 8 Todas las cartas sobre la mesa 2
  9. 9. 9 Todaslascartassobrelamesa ¿Cuáles son los mínimos? 01 Dominar la información CUANTITATIVO ¿Qué hace? CUALITATIVO ¿Por qué lo hace? Desk Research User Research User Testing Observación permanente Repositorio de información Estrategia de medición KPIs claros Implementación Herramientas idóneas
  10. 10. Desde cada orilla saldrán preguntas que desde la otra se podrán resolver
  11. 11. 11 Todaslascartassobrelamesa Lo que aporta la información cualitativa Referencia directa al o los usuarios del producto o servicio Mapeo de los expectativas más comunes y relevantes Qué se logra Con qué artefactos Mapeo de los painpoints y triggers de alto valor estratégico ● Arquetipos ● Personas / protopersonas ● Mapas de empatía ● Mapas de experiencia INVESTIGACIÓN Y OBSERVACIÓN PERMANENTE ● User journey ● Customer Journey ● Service blueprint
  12. 12. 12 Todaslascartassobrelamesa Lo que aporta la información cualitativa Pain points Touchpoints Antes Durante Después Step 1 Step 2 Step 3 Step 1 Step 2 Step 3 Step 1 Step 2 Step 3 Stages User steps Opportunity Experience
  13. 13. 13 Todaslascartassobrelamesa ¿En qué nivel de análisis está tu negocio? Conocer los clientes, el mercado y la situación actual del activo digital Desarrollar una estrategia alineando las necesidades de medición con los objetivos de negocio. Control y seguimiento constante de KPIs en tableros de mando centralizados Detectar oportunidades de negocio, que permitan anticiparse a lo que el usuario está buscando Ver en los datos, el punto de partida para tomar nuevas decisiones de negocio
  14. 14. 14 Aterrizaje Definiciones ¿Que no es un insight? ¿Cuáles son los objetivos de negocio? ¿Hacia dónde quieren ir? ¿Qué micro acciones van a monitorear para saber si están mejorando en su macro objetivo? ¿Qué necesito saber de mi negocio para hacerlo crecer? No puede ser la explicación de un número que se ve en el tablero o en la herramienta. Tomar de decisiones desde los datos Primeros Pasos -Conocer la data que recopilada más allá de la herramienta. -Responder a preguntas periodísticas : qué, para qué, por qué, quién, cuándo, cuánto. - Ver más allá de los informes tradicionales. - Identificar puntos fuertes y débiles. A/B TESTING PERSONALIZACIÓN BIG DATA MEJORAS UX EVIDENCIADAS ACCIONABLE ENTENDIMIENTO -Encaminarse con los macro-micro objetivos. - Definición de expectativas de valor. - Construir y dar respuesta a indicadores exito DEFINICIÓN Pasos a SeguirPunto de Partida ESTRATÉGICO PRIMEROS HALLAZGOS Responder a preguntas del negocio inmediatas. MÁS ALLÁ DE DE LOS DATOS Adquisición Interacción Activación Conversión Retención Atribución Audiencias Todaslascartassobrelamesa ¿Qué es un insight? El camino para identificar la solución a un problema
  15. 15. 15 ConstruyendoInsights Algunas definiciones ¿Qué valor te ofrecerá? Entendimiento del customer journey del usuario, entender sus rutas de navegación y necesidades. ● Expectativa vs realidad del comportamiento del usuario. ● Nuevas definiciones en optimización de procesos y navegación. ● Definición de audiencias.
  16. 16. 16 ConstruyendoInsights Algunas definiciones ¿Qué valor te ofrecerá? El contenido del sitio puede depender de lo que digan los datos. Un análisis profundo de la información puede dar luces de cuál es el contenido más efectivo ● Entendimiento del rendimientos de espacios del activo digital. ● Análisis de principales procesos identificando que puede quebrar la experiencia. ● Personalización de contenido mediante análisis de preferencias de navegación.
  17. 17. 17 ConstruyendoInsights Algunas definiciones ¿Qué valor te ofrecerá? Los insights no solo aplican para un sector. Pueden apoyar la toma de decisiones de diferentes áreas. ● Información de valor que de visibilidad sobre rendimiento de productos o servicios para el área comercial. ● Definiciones de intereses para afinar los esfuerzos de marketing ● Apoyar la construcción de hipótesis que sustenten procesos de optimización.
  18. 18. 18 Todaslascartassobrelamesa ¿Cuáles son los mínimos? 02 Asegurar una buena implementación de la herramienta de medición Identificando y reconociendo el contexto técnico. Dimensionando el alcance de acuerdo a la estrategia de medición. Definiendo una herramienta conforme a los objetivos y necesidades. Planificando y ejecutando un plan de medición de acuerdo a la dimensión y alcance definido.
  19. 19. 19 Todaslascartassobrelamesa ¿Cuáles son los mínimos? 03 Plantear hipótesis de valor 01 Objetivas 02 Experimentales 03 Comprobables 04 Generales
  20. 20. 20 Todaslascartassobrelamesa ¿Cuáles son los mínimos? 04 Definir qué observar y bajo qué modelo teniendo claro el objetivo Método Punto de análisis 1 Punto de análisis 2 Punto de análisis 3 Punto de análisis definitivo Cumplimiento del objetivo Hipótesis
  21. 21. 21 Manos a la obra 3
  22. 22. 22 De qué manera Manosalaobra Lo que el usuario necesita Lo que al usuario lo frusta Lo que hace que el usuario abandone Lo que el usuario hace User & Customer Experience ResearchDigital analytics
  23. 23. 23 Lo que el usuario hace (en términos de métricas) Manosalaobra Task Success Time-on-task Errors Efficiency Rendimiento Preferenciales Comportamentales y psicológicas Learnability Escalas Likert Escalas Diferenciales Semánticas Comportamientos declarados Capturadas con interacción de usuario Framework HEART Happiness Engagement Adoption Retention Task Success
  24. 24. 24 Métricas de Rendimiento Manosalaobra Task Success Time-on-task Errors Efficiency Learnability Binarias ● Éxito (1) / Fracaso (0) ● Resultado en porcentaje ● Calculado por cada tarea ● Muestras mínimas de 8 usuarios Niveles de éxito ● Extensión o pasos que se requieren para completar la tarea. ● Experiencia del participante. ● Maneras de completitud de la tarea ● Tres niveles: Éxito completo, parcial, Fracaso. ● Tiempo tomado para completar la tarea asignada ● Considerar que no necesariamente mayor velocidad es el objetivo ● Cuando la tarea es repetida debe ser eficiente ● Directa incidencia con el ROI ● Definición de tiempo promedio por tipo de usuario ● No necesariamente problemas de usabilidad ● Desviaciones respecto al comportamiento esperado que pueden derivar en demora, confusión o no conclusión de una tarea específica ● Varían de acuerdo a tipo de usuario ● Se priorizan de acuerdo a impacto en costos ● Cantidad de esfuerzo invertido en completar una tarea ● Medición de cantidad de pasos efectuados para completar una tarea ● Esfuerzo cognitivo y físico ● Identificar acciones que serán medidas ● Definir principio y fin de esas acciones ● Conteo de acciones sustanciales ● Calculadas solo en casos donde la tarea fue completada ● Cantidad de aprendizaje requerido ● Relación a tiempo y esfuerzo en ejecutar una tarea y su capacidad de crear confianza y competencia en la ejecución de la tarea ● Importancia en tareas repetitivas ● Aprovechar el conocimiento ya adquirido por el usuario ● Medición de tiempo y esfuerzo en múltiples instancias o veces aprovechando otras métricas de rendimiento
  25. 25. 25 Métricas Preferenciales Manosalaobra Escalas Likert Escalas Diferenciales Semánticas ● Medidas por escalas ● Es una declaración asumida frente a unos niveles de identificación ● Ejemplo de escalas: ○ Totalmente de acuerdo ○ De acuerdo ○ Ni de acuerdo ni en desacuerdo ○ En desacuerdo ○ Totalmente en desacuerdo ● Medidas por escalas ● Pares bipolares u opuestos ● Uso de 5 a 7 puntos de asignación por parte del usuario ● Muy usadas al final de una tarea o de una sesión ● Pueden existir prejuicios que alteren la respuesta (ej. llamadas vs. respuestas anónimas siendo más objetivas las segundas) ● El análisis puede tomar foco en las dos primeros y dos últimos puntos. ● Comparación entre expectativa vs. experiencia
  26. 26. 26 Métricas Comportamentales y Psicológicas Manosalaobra Comportamientos declarados Capturadas con interacción de usuario ● Expresados directamente por el usuario ● Verbales y no verbales ● Categorizar expresiones positivas y negativas y asignarles un valor según contexto ● No verbales tienden a ser más reveladoras ● Pueden ser expresiones faciales o corporales ● Cobran relevancia cuando hay tareas con mayor exigencia cognitiva o física o con mayor impacto perceptivo ● Session recording ● Sistemas basados en Video ● Eye-tracking ● Emulación de eye-tracking vía IA ● Sensores para Electromiograma ● Conductividad de piel y ritmo cardiaco
  27. 27. 27 Framework HEART Manosalaobra HAPPINESS ENGAGEMENT ADOPTION RETENTION TASK SUCCESS ● Actitudes ● Recolectadas mediante encuesta en la mayoría de los casos ● Satisfacción ● Percepción de facilidad de uso ● NPS DIMENSIÓN CARACTERÍSTICAS POSIBLES MÉTRICAS OBJETIVOS ● Claros y concretos ● Foco en la acción más que en la métrica ● Orientación hacia lo que sería la mejor versión de aquello que se está evaluando SEÑALES ● Aquello que sería el mejor predictor del objetivo ● Medición actual como punto de referencia ● Sensibles a los cambios de la interfaz ● Se pueden seguir en el tiempo ● Contar con varias opciones y elegir la más concreta de acuerdo al objetivo ● Que hagan sentido al negocio ● Prácticas y de interpretación rápida ● Nivel de involucramiento ● Aproximaciones de comportamiento como frecuencia, intensidad, profundidad de interacción ● Número de visitas usuario/semana ● Número de artículos usuario/mes ● Número de veces compartido ● Nuevos usuarios de un producto o funcionalidad ● Número de cuentas creadas/semana ● Porcentaje de usuarios/funcionalidad ● Porcentaje de descarga/semana ● Conversiones/usuarios nuevos ● Tasa en la que regresan los usuarios existentes ● Usuarios activos presentes/semana ● Churn rate ● Renovaciones suscripción/semana ● Repetición compras usuario/mes ● Eficiencia ● Efectividad ● Errores ● Tiempo completar tarea ● Porcentaje de tareas completadas ● Cantidad de errores/tarea DE ACUERDO AL CASO DE ACUERDO AL CASO DE ACUERDO AL CASO DE ACUERDO AL CASO DE ACUERDO AL CASO DE ACUERDO AL CASO DE ACUERDO AL CASO DE ACUERDO AL CASO DE ACUERDO AL CASO DE ACUERDO AL CASO
  28. 28. 28 Termina siendo un ciclo Manosalaobra Investigar IdearEntender Construir Medir Aprender y refinar OPORTUNIDADES INQUIETUDES Aplicar criterios de decisión para lograr priorización
  29. 29. 29 ¿Y ahora qué? 4
  30. 30. 30 Pensar más allá de los números Paratenerencuenta La analítica tiene mayor valor cuando busca generar mejoras continuas. Cuando se logra convertir el análisis en el aliado para sustentar las necesidades de negocio se pasa a otro nivel más allá del de monitorear y controlar números. 01 Desde el desarrollo del plan de medición se tiene que visualizar la información como un soporte para el crecimiento del negocio, pensar en los datos como herramientas para el desarrollo y crecimiento. 02 Pensar en los datos como acciones La análitica tiene pasos y linemaientos que construyen una metodología de trabajo, pero el secreto está en confiar en esos datos, estabilizarlos y usarlos hacia una nueva proyección del negocio. 03 Entender el proceso de análisis de datos con una evolución constante Una vez existen los datos y estos sustentan una oportunidad, se debe llevar por el camino hacia la ejecución. Esto incluye comunicar a la personas correctas, definir los procesos de optimización, monitorear y entender resultados. 04 Dar valor a la información está en el poder comunicar lo que realmente genera valor
  31. 31. 31 ¿Cómo hacerlo parte del día a día? HábitosdeAnálisis ● Ver más allá de los indicadores de seguimiento diarios. ● Apoyar los procesos de optimización en datos. ● Convertir los datos en un aliado para la toma de decisiones. ● Proyectar los datos más allá que un valor numérico. ● Ponerse en el papel del usuario y responder sus preguntas con datos.
  32. 32. 32 En conclusión ¿Yahoraqué? Contar con información a la mano lleva a que se entienda mejor y se genere sensibilidad sobre ella. Todos quienes participan de desarrollo de producto deberían tener contacto con ella, desde Dashboards hasta definiciones claras de Personas o Arquetipos. Cada decisión es una particularidad, el truco está en los criterios de elección y la información con la que se cuenta para respaldarlos. A. Mantener constante visibilidad de la información tanto cuanti como cuali. Además de mantenerla visible hay que alimentarla con frecuencia, ojalá con una dinámica periódica y bajo protocolos que garanticen que toda información recogida que represente insights o enriquecimiento de la información del usuario sea sistemáticamente alimentada y almacenada. B. Considerar que es un ejercicio orgánico que requiere ser alimentado porque nunca se detiene. Ante todo mantenerse haciéndose preguntas y mejor aún, afinar el arte de saberse preguntar. De buenas preguntas salen respuestas que evidencian oportunidades de evolución o de mejora. Qué mejor que tener información fidedigna que lleve esa tarea al nivel de garantizar diferenciales, afianzar propuestas de valor y sobre todo a generar verdaderos resultados. C. Procurar una actitud cuestionadora, basada en la objetividad de la información. No vendrá de más tener un framework que facilite la toma de decisiones, amparado en la información que se recolecta. cada producto y cada empresa es particular así que las recetas no existen, hay que crearlas y matizarlas conforme van evolucionando ambas instancias. D. Involucrar todas las instancias del producto, generando gusto y placer por la información.

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