"Bizim UX'imiz iyi mi?" sorgulayan bir proje sahibi ile aynı masada oturuyorsanız, bilin ki güzel gelişmeler kapıda. Lakin bu tip oldukça geniş perspektifli sorulara yanıt verirken, sadık kalmanızı şiddetle önereceğim, bizim de SHERPA'da kullandığımız bir ilerleme yolu var: H.E.A.R.T. sistemi.
“Bizim UX’imiz iyi mi?” diye sorgulayan bir proje sahibi ile aynı masada oturuyorsanız, bilin ki güzel gelişmeler kapıda. Lakin bu tip oldukça geniş perspektifli sorulara yanıt verirken, sadık kalmanızı şiddetle önereceğim bir ilerleme yolu var: Kendinize kutup yıldızı alacağınız bir ölçümleme sistemi belirlemek. Bu makalede size, SHERPA’da kendimize UX performansını ölçümlerken esas aldığımız H.E.A.R.T. sisteminden bahsedeceğim.
2017 yılında Service Now tarafından satın alınan efsanevi tasarım stüdyosu (Digital) Telepathy ekibi ile Google Ventures’ın ortak çalışması sonucunda ortaya çıkan H.E.A.R.T. ölçümleme sistemi, kullanıcı deneyimi gibi ölçümlemesi oldukça komplike insan — sistem etkileşimler bütününü, öncelikle doğru yorumlamayı sonrasında da detayda boğulmadan kalite performansı ekseninde gözlem altında tutmayı kolaylaştırabilmesi için yaratıldı. Gerek anlaması, gerekse de anlatması oldukça basit olan bu sistemi, web projelerinden, mobil uygulamalara, buzdolabı ve TV gibi gömülü sistemlerden platform bağımsız bütünleşik deneyim projelerine kadar oldukça geniş bir yelpazede test etme imkanı bulduktan ve yanılmadığımıza emin olduktan sonra, biz de SHERPA için kullanıcı deneyimi ölçümleme kurguları oluştururken onu kendimize kutup yıldızı almaya karar verdik. Şayet siz de veri odaklı karar verme süreçlerini kurum kültürünüze nüfuz ettirmek amacındaysanız, bu makaleyi okumanızı ve hatta makalenin sonundaki örnek şablonu inceleyip, bir projenizde test etmenizi şiddetle öneririm.
Bu içerik ücretsiz!
Okumaya devam etmek ve SHERPA Blog okuru olmak için aşağıdakilerden birini seç. Her hafta yenileri eklenen yüzlerce içeriğe ücretsiz ve sınırsız eriş.
Sisteminizin insan etkileşimini mümkün kılacak kullanıcı deneyimi tasarımının üzerinde çalışmaya başlamadan önce, onun hangi iş hedeflerine ulaşmak için kurgulanacağını, kalitesini nasıl ölçümleyebileceğinizi ve raporlama sürecini nasıl yöneteceğinizi belirlemek şart. Bir önceki cümlemde yer alan “…başlamadan önce” bölümünü dikkate almanız hayati önem taşıyor. Zira aksi takdirde siz daha fark edemeden, ilk güçlü rüzgarda rota değiştirmek zorunda kalan, istikameti değişken, destinasyonu belirsiz bir kaptana dönüşmeniz an meselesi olacaktır.
H.E.A.R.T.’ın en güzel tarafı, tüm dijital ürün veya servinizi kapsayabildiği gibi, ürününüzün tek bir özelliği üzerinde de çalıştırılabiliyor olması.
H.E.A.R.T. ölçümleme sistemi iki ana süreçten oluşur:
(H)appiness: Ağırlıklı olarak anketler aracılığıyla toplanan kullanıcı davranışlarını ölçümler. (Sistem kullanımından tatmin olma seviyesi, algılanmış olan kullanım kolaylığı veya Net Promoter Score)
(E)ngagement: Belirli bir zaman aralığı içerisinde sistem kullanıcısının, frekans, yoğunluk ve etkileşim derinliği gibi davranışlarının vekaletinde ölçümlenen kullanıcı ilgisine odaklanır. (Kullanıcın dijital varlığınızı haftalık ziyaret sıklığı veya -örneğin- sisteme kendi fotoğraflarını günde kaç kez yüklediği bilgisi gibi…)
(A)doption: Sisteminizin ya da sisteminizdeki yeni bir özelliği kullanan kullanıcıları ve onların bu yeniliği benimseme davranışlarını ölçümler. (Son 15 gün içerisinde sisteminize gelen yeni kullanıcılar ya da sisteminizdeki yeni profil güncelleme özelliğini kullanan yeni kullanıcılar…)
(R)etention: Sisteminizde hali hazırda var olan kullanıcıların sisteme geri dönüş -tekrar kullanım- oranlarını ölçümler. (“Aktif kullanıcılarımın ne kadarlık bir yüzdesi, son 15 gün içerisinde sisteme tekrar giriş yaptı?” sorusuna ya da tam ters açıdan bakarak “…yapmadı? sorularına yanıt aramak…)
(T)ask success: Sisteminizin ağırlıklı olarak görev odaklı bölümlerinde kullanılır. Kullanıcı deneyiminin geleneksel verimlilik ve etkin geçerlilik performanslarını ölçümler. (Verimlilik ekseninde “Kayıt olma süresi”, etkin geçerlilik ekseninde ise “Sistemin hata verdiği durum oranı”…)
2. Dijital ürün / servisinizin hedefleme kurgusu (Goals-Signals-Metrics sürecinin yönetimi)
Yukarıdaki kısaltmaların açıklamaları ve örneklerini okuduktan sonra “Biz zaten buna benzer bir sistematiği hali hazırda kendi sistemlerimizin ölçümlemesinde kullanıyoruz. Her birinin kendi performans indikatörleri de var. H.E.A.R.T.’ın pek bir alamet-i farikası yok.” diyorsanız, Goals-Signals-Metrics ölçüsünün ne işe yaradığını anlatmama izin verin.
Goals
Takımınızdaki tüm üyelerin, dijital ürününüz ile ilgili aynı hedeflere odaklandığından emin misiniz? Ya da soruyu şöyle yönelteyim: Eğer her bir takım üyenizi ayrı bir odaya çekip, “Dijital ürününüzdeki kullanıcı deneyiminin hedefi nedir?” diye sorsak, sizce herkesin aynı yanıtı verme olasılığı ne olurdu? Eminim “Dönüşümü artırmak, kaliteyi organik trafiğin yüzdesini artırmak veya Bounce Rate’i azaltmak.” en sık dile getirilen hedefler olacaktır. Peki kullanıcı deneyiminin bu hedeflere nasıl hizmet edeceğine dair bir hedefiniz yok mu? Ya da kullanıcı deneyimi açısından ne yapmalıyız ki kaliteli organik trafik yüzdesi artsın diye sorgulamaya başlarsanız, ortaya yine ortak bir hedef çıkar mı? (Genelde çıkmıyor.) Kullanıcı deneyiminin mutluluk, etkileşim, benimseme, tutundurma ve görev tanımlama hedeflerinde konsensus sağlamak, iş hedeflerine nasıl hizmet edebileceğini tartışmak için (belki de çok uzun zaman önce ayırmanız) gereken zamanı şimdi, bu adımda ayırabilirsiniz.
Signals
H.E.A.R.T. ölçümleme sisteminde, dikkatinizi en fazla çekebileceğim alanın bu bölüm olduğuna inanıyorum, zira her sistem gibi H.E.A.R.T.’ı teorik olarak anlatırken, konu yüzeyselleşebiliyor ve dikkat dağılabiliyor. Örneğin “Etkileşim” kategorisinde “Kullanıcılarımızın onlara sunduğumuz içeriğimizden daha fazla keyif almasını ve sistem içesindeki diğer içerikleri keşfetmeye meyilli olmalarını sağlamak” gibi bir hedef koyduktan sonra bu hedefe ne kadar yaklaştığımızın sinyallerini kullanıcı davranışlarından nasıl çekebiliriz? İşte Signals tam da burada devreye giriyor. Kendinize bu soruyu yönelttiğiniz anda bir iç ses peydahlanıp “Acaba biz bu sinyalleri doğru şekilde toplayacak ölçümleme altyapısına sahip miyiz?” diye soruyorsa, hemen onu dışa vurun. Bu gerçekten kritik! Zira sisteminiz ölçümlenmeye müsait değilse, daha da kötüsü sinyalleri hatalı topluyorsa, işte o zaman bu makalenin geri kalanı, aynı hedeflerinize ulaşma hayali gibi bir anda anlamsızlaşacaktır.
Sinyalleri doğru şekilde toplayabildiğimizi kabul ederek devam edelim, peki hangi sinyallere odaklanacağız? Az önceki içerik tüketimiyle ilgili hedefi esas alırsak, bir kullanıcının sistemi ziyareti esnasında içeriklerimizi tüketmeye ne kadar vakit harcadığı önemli bir sinyal olacaktır, öyle değil mi? Ya da bir içeriği tamamlayıp, diğerine geçme aşamasında karşısına çıkartabileceğimiz bir öneri listesiyle ne kadar etkileşime geçtiği… İşte bu tip, kullanıcının sistemle etkileşiminde kullandığı arabirimi kullanıma hazırlama ve tükettirme davranışlarından alınabilecek sinyaller, kullanıcı deneyimi ölçümleme hikayemiz için “esas oğlanları” seçmemizi sağlar. Bu “esas oğlanlık” seçim filtresini yüzlerce sinyalden hangileri için uygulamanız gerekeceğini bulabilmek için ekibinizdeki veri analisti ve kullanıcı deneyimi profesyonelleri size destek olacaklardır.
Metrics
“Sinyaller gayet iş görüyordu. Bir de metriklerle uğraşmak zorunda mıyız?” sorusunun yanıtı H.E.A.R.T. sisteminde her daim net bir “Evet”. Sinyallerden aldığınız verileri incelemeye başladığınızda, tek bir sinyalden tek bir metrik çıkartarak ilerleyemeyeceğinizi görecek ve işinizin performansını gözlemlemek adına takip edilmesi gerekli olan metriklerin sadece “hedeflerinizle ilgili olanlar” olduğuna kanaat getireceksiniz.
Yine aynı içerik örneğine döndüğümüzde, kullanıcının ne süreyle içerik tükettiğine dair sinyalleri toplamaya başladığımızda, “Her bir kullanıcımız, sistem içerisindeki içeriklerin tüketimi esnasında günde ortalama ne kadar süre harcıyor?” sorusuna yanıt verecek metrikle, belki de yüzlerce farklı metrik arasından size anlamlı içgörü sunabilecek bir ölçümleme yapabileceğinizi görecek ve çıkarımlarınızın hedefinizin neresinde olduğunuzu size çok net gösterebileceğini fark edeceksiniz.
H.E.A.R.T. sisteminin tercih edilebilirliğinde en büyük etken, hedef, sinyal ve metrik atamalarının dilerseniz sisteminizin tümüne dilerseniz de sadece bir bölümüne uygulanabilir olması. Dahası, illa H.E.A.R.T.’daki her bir kategori için hedef atama zorunluluğunuzun olmaması, iş hedeflerinize hangi hedef kategorisi uygunsa, onu seçebilme özgürlüğünüzdür.
Makalenin sonunda tekrar en başa saralım: Ekibinize veya hizmet aldığınız profesyonellere “Bizim UX’imiz iyi mi?” sorusunu yöneltmeden önce siz “Biz UX’imizin iyi olup olmadığını, neyi esas alıp, ölçümleyerek bileceğiz?” sorusuna yanıt arayın. H.E.A.R.T. bu konuda iyi bir yol arkadaşı olacaktır.
(Bu makale Digital Age Mart 2018 sayısı için yazılmıştır.)
