Lo más importante cuando planteamos cualquier estrategia es poder comprobar si nuestras acciones tienen algún impacto en los datos que estamos midiendo, ya que es la forma de comprobar si nuestras inversiones en optimizaciones son realmente efectivas. Pero, ¿qué datos tenemos que medir cuando se trata de mejoras de experiencia de usuario? ¿Cómo podemos medir que algo es intuitivo, sencillo o usable?

Cuidar la experiencia de usuario es necesario en cualquier contexto, pero más todavía en un entorno digital, y una buena o mala aplicación de ésta puede ser la diferencia entre que nuestros usuarios alcancen los objetivos marcados o no lo puedan conseguir. Por ello, deberíamos tener siempre presente el mejorar este aspecto, pero sólo sabemos si algo mejora si lo podemos medir. Así que, ¿cuáles son las métricas que nos dicen que verdaderamente estamos teniendo un impacto positivo en nuestro público? Hablemos sobre ellas:

Lo importante antes de empezar cualquier medición es comprobar que estamos midiendo correctamente los datos que queremos. Además, es muy importante ser conscientes del contexto de cada web, ya que, por ejemplo, el inicio de una campaña concreta nos puede traer tráfico que nos desvirtúe por completo los datos y genere interpretaciones erróneas.

Tasa de éxito

La tasa de éxito es una de las medidas más clásicas dentro de UX, es similar a la tasa de conversión (de hecho la calculamos dividiendo el número de intentos completados en una tarea concreta entre el número de intentos totales), solo que en este caso la conversión será la meta de la tarea que planteemos en cada caso. En este caso es una métrica puramente cuantitativa, nos dirá un porcentaje de tareas completadas, pero no nos dará un porqué o dónde se caen los usuarios. Veámoslo con unos ejemplos:

• Landing pages: Si tenemos una landing page con un objetivo concreto y un tráfico muy localizado, podemos observar cambios en los datos cuantitativos en términos de conversion rate en función de las mejoras que implementemos.
• Formularios: Un caso similar al anterior. Si tenemos, por ejemplo, un formulario pensado para un público específico, sí podríamos notar cambios en la conversión en función de las mejoras de experiencia, en este caso el objetivo, habitualmente, sería el envío del formulario o completar algún campo concreto, que sea más complejo que el resto.
• Añadir a carrito: Con este tipo de métricas, en un ecommerce no podríamos considerar tasa de éxito la venta como tal, ya que habría demasiados factores implicados. Pero sí que, por ejemplo, en un contexto de página de producto, podríamos marcar un objetivo como añadir a carrito y valorar si este objetivo sufre cambios con las mejoras planteadas.

En resumen, lo importante de las tasas de mejora es tener claro el objetivo y el contexto, intentar aislar los datos lo máximo posible para que nos veamos afectados lo menos posible por cambios externos.

Tiempo de consecución

En este caso mediremos el tiempo que se tarda en completar una tarea concreta, para así poder determinar si las mejoras están generando una optimización en los procesos. Cuanto menos tiempo le suponga a un usuario completar una tarea, más improbable será que se vaya, por lo que optimizar tiempos en estos casos es muy importante. Quedará más claro con unos casos de ejemplo:

• Proceso de registro: Vemos que los usuarios de nuestro site tardan un promedio de 30". en completar un proceso de registro y testando una mejora, vemos que los usuarios lo hacen en una media de 23". Podemos determinar con datos que nuestra mejora de UX está generando que los usuarios completen la tarea de un modo más eficiente.

• Checkout: Si en el checkout actual de nuestro ecommerce los usuarios tienen que llenar 15 campos, pero en nuestra mejora proponemos que, con la información que tenemos del usuario, 8 de estos campos salgan ya completados, esto generará que el usuario tenga menos puntos de fricción y tarde mucho menos en completar esta tarea.

Tasa de error

Del mismo modo que podemos reportar mejoras en UX con datos de tasas de consecución objetivos, podemos hacerlo también mostrando descensos en las tasas de errores de los usuarios. Haciendo seguimiento de un proceso concreto podemos monitorizar cuántos errores cometen los usuarios a la hora de completar un proceso y ver si tras las mejoras los datos varían. Igual que en los otros casos veamos un par de ejemplos:

• Campos de formulario: Es muy común que los usuarios tengan que rellenar varias veces un campo de un formulario porque, por ejemplo, un copy no les queda claro. Podemos medir los refill que se generan antes y después de las mejoras y ver si esto está generando una menor tasa de error.

• Checkboxes: En muchos casos observamos cómo los usuarios intentan continuar en proceso dejándose atrás los checks obligatorios, por lo que, cambiando estos de posición podemos determinar si se comenten un número menor de veces estos errores, determinando así si el cambio realmente está aportando una mejor experiencia a los usuarios.

Feedback

Una de las opciones que muchas veces pasamos por alto a la hora de medir la experiencia de usuario es directamente preguntarle a los usuarios que están usando nuestro producto. Esto nos puede dar datos directos de cómo se sienten nuestros clientes.

Utilizando herramientas de feedback podemos animar a nuestros clientes a que valoren su experiencia antes y después de las mejoras, para así determinar con notas y porcentajes de satisfacción si las mejoras verdaderamente agradan a nuestro público y así tienen una navegación más óptima. Esto podemos medirlo de varias formas:

• Satisfacción: Encuestas clásicas, con valoraciones por estrellas o por valores de satisfacción general con nuestro producto, de este modo podemos monitorizar si la experiencia general va en aumento con las mejoras.

• Nivel de esfuerzo: En este caso, le preguntaremos al usuario cómo de fácil o difícil le ha sido completar una tarea, pudiendo así generar un histórico de niveles de esfuerzo en las tareas que lo precisen.

• Posibilidad de recomendación: En este caso, se utiliza para medir la probabilidad con la que nuestros usuarios recomendarían nuestra marca, pudiendo ver así también si la afinidad se ve afectada con las mejoras.

Retención

Otra forma de medir la satisfacción de los usuarios en cuanto a la experiencia es midiendo cuántos usuarios vuelven a lo largo del tiempo, lo que significa que su experiencia global es buena. Es decir, si a lo largo del tiempo con nuestras mejoras vemos que un mayor número de usuarios vuelven a nuestra web, significará que la satisfacción general está yendo en aumento. Esta métrica nos puede dar datos más a largo plazo que las otras, ya que la recurrencia necesitará un tiempo para que podamos sacar conclusiones, siempre teniendo en cuenta la tipología de producto.

¿El secreto? Una evaluación heurística

Una evaluación heurística es un método de análisis objetivo que nos sirve para identificar problemas de usabilidad en una interfaz. La ventaja de ésta es que no involucra la navegación de los usuarios, sino que se trata de un examen de cumplimiento de una serie de reglas de usabilidad, por lo que no se basa en una interpretación sino en el cumplimiento o no de estándares.

Tras la realización de una evaluación podemos determinar una valoración de la interfaz, que en este caso se podría reevaluar tras las mejoras aplicadas, valorando si a nivel heurístico la web es mejor o peor en términos de usabilidad, lo que crea un impacto directo en la experiencia de usuario.

Muchas veces la evaluación heurística se realiza por el mismo equipo que luego planteará los cambios, por lo que en este caso ya podría servir como guía a la hora de diseñar las mejoras, pero en el caso de intervenir equipos diferentes, nos puede servir como un modo de cuantificar el impacto del UX.

Las métricas nos ayudan a hacer seguimiento y aprender de cada cambio que aplicamos, y en el caso de UX no puede ser menos. El cuantificar la experiencia es lo que marcará la diferencia, nos ayudará a evitar errores futuros y nos permitirá reportar todo el trabajo realizado.

Así que no os olvidéis, sólo podemos demostrar una mejora sobre aquello de lo que tenemos datos, y en el área de UX de Elogia lo tenemos claro ;)