Карточная сортировка. Пересортируй его полностью!
Представьте себе ситуацию, когда вам нужно выбрать племяннику очередного мягкого медведя: вы заходите в магазин, идете в отдел «Игрушки», но нужный вам медведь лежит не в отделе «Игрушки», а, скажем, в отделе «Все для дома».
Каковы ваши эмоции? Разочарование? Раздражение? Ощущение потраченного времени впустую? Гнев на племянника? Ненависть к медведям?
То же самое испытывает пользователь сайта, который не находит что-то в ожидаемом месте. В результате человек тратит самое драгоценное, что у него есть — время.
Я расскажу, как организовать понятную информационную структуру сайта, таким образом, чтобы пользователь быстро нашел то, что ищет.
Чтобы было нагляднее и понятнее, я расскажу на конкретном примере, как мы проверяли наш каталог скидок для сотрудников компании EPAM. У нас была гипотеза о том, что пользователю сложно найти нужный элемент информационной инфраструктуры (в нашем случае — скидки для сотрудников) и мы должны были ее проверить.
Прежде всего, необходимо понять, действительно ли существует проблема.
Для этого возьмите несколько респондентов и попросите их найти элементы информационной архитектуры. Это может быть какой-то товар, услуга или пункт меню.
Если они успешно справляются с заданием — с вашей информационной архитектурой все в порядке.
Если возникают вопросы и пользователь заходит в одну категорию/пункт меню, а по факту элемент лежит в другом месте — существует проблема, которую нужно решать.
В случае каталога скидок мы определили несколько спорных карточек скидок и посмотрели, куда конкретно относят их пользователи. Мы пригласили несколько респондентов для проверки гипотезы «Пользователь точно понимает, в какой категории искать нужную ему скидку» и попросили назвать категории, в которой он бы искал ее.
И вот что получили:
Мы просто спрашивали у респондентов, в какой категории вы бы искали, например, сплавы на байдарках.
Так как предположение пользователей разнилось от фактического размещения в нашем каталоге скидок, проблема у нас была и мы начали думать о ее решении.
Критерии оценки — точность. Мы замерили количество ошибок, которое допускает пользователь для поиска элемента в существующей структуре каталога.
Нам нужно было перераспределить существующие скидки по удобным для пользователя категориям и начали мы с открытой карточной сортировки.
Открытая карточная сортировка (категории не определены)
Цель открытой карточной сортировки — собрать пул категорий, которыми оперируют пользователи для группировки скидок.
Здесь респондент сам придумывает названия для созданных категорий и определяет, по какому признаку и как группировать. Результатом будет список категорий для проверки на большой выборке респондентов в формате закрытой карточной сортировки.
Открытая карточная сортировка позволит вам собрать качественные данные, так называемый сундук полезной информации, благодаря которой, вы будете понимать, почему пользователи относят тот или иной элемент в конкретную категорию. Именно эта информация в дальнейшем поможет вам определить критерии формирования категорий.
Вы сможете сформулировать параметры, по которым можно будет распределять новые элементы вашей информационной архитектуры.
Мы начали с обработки существующей базы нашего каталога. Так как количество скидок в нашем случае было слишком много (406), мы сократили похожие предложения о скидках и после каждой сессии с респондентами сокращали те скидки, которые респонденты относили в одну и ту же категорию. Мы провели несколько сессии вживую, а затем разослали опрос на респондентов используя онлайн-инструмент.
Важно понимать, что некоторые респонденты могут не дойти до конца опроса. Кто-то может открыть вкладку, разложить несколько элементов и отвлечься на кофе с коллегами. А некоторые из них будут последовательно присваивать категории скидкам и поленяться создавать новые. Это значит, что необходимо минимизировать погрешность. Для этого не забудьте настроить случайное отображение категорий и элементов информационной архитектуры в программе.
После того, как качественные данные были получены, мы выгрузили результаты в excel и начали их анализировать.
Анализ данных открытой карточной сортировки
Здесь вам важно посмотреть, какой процент респондентов дал схожее по логике и смыслу название категории для каждого элемента. Мы проводили анализ в Excel, делая сводные таблицы и смотрели на количество наиболее повторяющихся названий для категорий. Те категории, которые назывались редко — не включались в закрытую карточную сортировку.
Далее, мы запустили закрытую карточную сортировку.
Закрытая карточная сортировка (категории заранее определены)
Цель закрытой карточной сортировки —протестировать предложенные категории, а затем окончательно их определить, а также сформировать критерии формирования категорий.
В закрытой карточной сортировке пользователю уже даются названия категорий. Все, что он должен сделать — присвоить элементу ту категорию, которую он считает наиболее подходящей. Мы запустили массовую рассылку и собрали количественные данные.
В закрытой карточной сортировке мы намеренно оставили категорию «Другое», для того, чтобы понимать, какие скидки вызывают затруднение при присваивании категории. Но нужно держать в голове, что такой категории в итоге быть не должно, так как пользователь никогда не будет понимать, что там можно искать.
Анализ данных закрытой карточной сортировки
После того, как мы собрали максимум информации относительно наших элементов и названий к ним, мы вернулись к анализу и подтвердили то, что видели еще в открытой карточной сортировке: один элемент респонденты одновременно относят к нескольким категориями.
Мы начали анализировать информацию составлением простой таблицы в еxcel и закончили кластерным анализом. Иерархический кластерный анализ подразумевает то, как агрегированные мелкие кластеры образуют более крупные, пока все они не будут включены в единую структуру.
Это значит, что вместо иерархичной структуры, которая была ранее внедрена на сайте, мы имеем дело с сетевой. А так как в сетевой и плоской структурах часто используются теги, мы понимали, что, скорее всего, нам нужно будет уходить от стандартного иерархичного каталога скидок и внедрять теги.
Одна скидка теперь у нас лежит в нескольких категориях, что увеличивает точность нахождения нужной скидки. Время поиска нужной скидки сэкономлено, а это — лучший подарок пользователю!
Выводы
- Анализируйте существующую информационную структуру и не бойтесь ее менять, конечно, если ваши выводы подкреплены исследованием.
- Обязательно проводите качественное исследование (открытая карточная сортировка) и затем подтверждайте количественными данными (закрытая карточная сортировка)
- Экспериментируйте с инструментами
Для проведения открытой и закрытой карточных сортировок мы использовали Survey Gizmo, но еще можно использовать:
- Optimal Workshop
- uzCardSort
- xSort(Maconly)
- usabilityTest
- SimpleCardSo
Отдельное спасибо нашей команде: Nikita Zenchenko, Вероника Котенкова, Nikita Potapenko, с помощью которых вся эта интереснейшая активность произошла.
Рассказывайте, какой опыт был у вас и делитесь мыслями! А еще, я люблю когда мне хлопают! :)
Света вам и душевного тепла!
