Test de usabilidad automático

Estamos ante un panorama donde el desarrollo de aplicaciones con tecnologías web está creciendo muy rápidamente y esto merece una atención especial. En concreto lo que respecta a la tradicional analítica web no parece salir de los modelos de aplicaciones como los e-commerce o redes sociales a la hora de ofrecer herramientas que permitan entender e interpretar ‘lo que está pasando’ desde una perspectiva de usuario. Plantearnos cómo podemos mejorar estas herramientas de analítica para entender cómo se comportan nuestros usuarios al mismo tiempo que capturamos datos globales sobre su experiencia y su percepción de usabilidad nos ayudará a tomar mejores decisiones de diseño.

En este artículo busco describir un modelo de automatización de los tests de usabilidad con usuarios como continuación del trabajo anterior ‘Measuring UX with your own tools’ con el que poder:

  1. Medir y analizar grandes cantidades de datos generados por los usuarios.
  2. Hacer del diseño un proceso experimental y cuantificable.

Partimos de que la Experiencia de Usuario abarca muchas más cosas que la interacción del usuario con el producto digital a través de su interfaz, pero que esta interacción condiciona su experiencia y es una parte fundamental de la misma. Dejando un lado la visión holísitica del término, la teoría de la actividad vendría a describir el framework en el que se basa este modelo de representación, análisis e interpretación, aunque no está limitado al mismo. Este trabajo también se inspira en la metodología HEART de Google como método para medir la UX a gran escala para aplicaciones web.

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Ciencia de Datos y Experiencia de Usuario

La ciencia de datos no es algo en lo que una persona pueda especializarse en poco tiempo y es, sin embargo, una de las carreras más tendenciosas de los últimos cinco años. Si éste es un perfil profesional único como el de Experiencia de Usuario (UX) el tiempo lo dirá. Han pasado ya veintiocho años desde que Don Norman se llamara a sí mismo ‘User Experience Architect’ y al menos cincuenta desde que se hablara de la Interacción Persona-Ordenador.

Pero ¿cuál es la relación entre estas dos profesiones? ¿debe un especialista en UX saber algo sobre ciencia de datos? ¿debe un diseñador aprender a programar?

En este artículo me gustaría explicar por qué creo que es importante entender qué es la ciencia de datos y cómo puede aprovecharse desde el diseño de experiencias.

Cuantificando la Experiencia de Usuario

Si ya es difícil diseñar experiencias más de uno pensará que es casi imposible cuantificarla. Si bien no todos los factores que influyen en la interacción y la experiencia con el producto final pueden ser medibles, existen multitud de datos relacionados con la misma que pueden recogerse y analizarse para guiar el proceso de diseño:

  • Datos descriptivos de los usuarios (datos demográficos o tecnología que usan).
  • Datos de actividad y comportamiento (contenido que visitan, búsquedas, interacciones, tiempo que dedican…).
  • Conversión de objetivos.
  • Datos sobre la ejecución de tareas específicas (éxito de la tarea, duración, eficiencia, errores, satisfacción, aprendizaje).

Hasta ahora, todos estos datos los hemos venido interpretando de forma puntual y aislada buscando dar respuesta a algunas de las preguntas más importantes que nos hacemos durante el proceso:

  • ¿Cómo son nuestros usuarios? ¿cómo han llegado hasta mi producto?
  • ¿Qué necesidades de información tienen? ¿cómo interactúan para conseguirla?
  • ¿Han realizado determinada acción?
  • ¿Qué contenido funciona mejor que otro?
  • ¿Consideran que el producto es usable?

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