Oikeiden käyttäjäkokemusmittareiden valinta – avain onnistuneeseen käyttäjäkokemustutkimukseen

Käyttäjäkokemuksen mittaaminen on olennainen osa tuotteiden ja palveluiden kehittämistä. Oikeiden mittareiden valinta voi kuitenkin olla haastavaa. Tässä artikkelissa käsitellään, miten valita sopivat mittarit erilaisiin tutkimustilanteisiin ja miten niiden avulla voidaan parantaa käyttäjäkokemusta.

Kirjoittaja: Sami Heikkinen

Mittareiden merkitys ja käyttökohteet

Käyttäjäkokemuksen mittaaminen on kriittisen tärkeää, jotta voidaan varmistaa tuotteiden ja palveluiden käytettävyys ja miellyttävyys. Mittareiden valinnassa on kuitenkin otettava huomioon useita tekijöitä, kuten tutkimuksen tavoite, käytettävissä oleva teknologia ja resurssit. Oikein valitut mittarit auttavat tunnistamaan kehityskohteita ja parantamaan käyttäjäkokemusta tehokkaasti.

Albert ja Tullis (2013) ovat tunnistaneet 10 tyypillistä käyttäjäkokemustutkimuksen skenaariota ja niihin sopivia mittareita. Nämä skenaariot kattavat laajan kirjon erilaisia tutkimustilanteita, kuten verkkokauppatransaktioiden suorittamisen, tuotteiden vertailun, navigaation ja tietoarkkitehtuurin arvioinnin sekä erittäin miellyttävän käyttäjäkokemuksen luomisen. Tarkastellaan lähemmin muutamaa näistä skenaarioista ja niihin sopivia mittareita.

Verkkokaupan ja navigaation mittaamisesta

Verkkokauppatransaktioiden sujuvuuden mittaamisessa keskeisiä mittareita ovat tehtävän onnistuminen, poistumisaste, ongelmien vakavuus, palaamisen todennäköisyys ja tehokkuus. Tehtävän onnistuminen kertoo, kuinka moni käyttäjä saa ostoksen tehtyä loppuun asti. Tämä on erittäin tärkeä mittari, sillä se kuvaa suoraan verkkokaupan kykyä muuttaa vierailut myynniksi. Poistumisaste puolestaan paljastaa, missä vaiheessa käyttäjät keskeyttävät ostoprosessin. Tämä tieto on arvokasta, kun halutaan tunnistaa ja korjata ongelmakohtia ostopolulla.

Ongelmien vakavuuden arviointi auttaa priorisoimaan kehitystoimenpiteitä. On tärkeää tunnistaa kriittisimmät käytettävyysongelmat, jotka estävät käyttäjiä suorittamasta ostosta. Palaamisen todennäköisyys ja tehokkuus ovat myös tärkeitä mittareita. Ne kertovat, onko käyttäjäkokemus ollut niin hyvä, että asiakkaat haluavat käyttää palvelua uudelleen, ja kuinka nopeasti he suoriutuvat ostoprosessista.

Navigaation ja tietoarkkitehtuurin toimivuuden arvioinnissa käytetään usein erilaisia mittareita. Tehtävän onnistuminen on jälleen keskeinen mittari – löytävätkö käyttäjät etsimänsä tiedon? Eksyminen on toinen tärkeä mittari, joka kertoo, kuinka paljon ylimääräisiä askeleita käyttäjät joutuvat ottamaan löytääkseen etsimänsä. Korttilajittelu ja puutestit ovat hyödyllisiä menetelmiä tietoarkkitehtuurin arvioinnissa. Ne auttavat ymmärtämään, miten käyttäjät hahmottavat tiedon organisoinnin ja kuinka tehokkaasti he löytävät tietoa hierarkkisesta rakenteesta.

Käytettävyyden miellyttävyys

Kun tavoitteena on luoda erityisen miellyttävä käyttäjäkokemus, kannattaa keskittyä toisenlaisiin mittareihin. Tyytyväisyys on perinteinen mittari, mutta se ei välttämättä kerro koko totuutta. Odotusten ylittäminen on usein tärkeämpää kuin pelkkä tyytyväisyys. Suositteluhalukkuus, jota mitataan usein Net Promoter Score (NPS) -menetelmällä, on tehokas tapa arvioida käyttäjien kokonaisvaltaista kokemusta. Fysiologisten reaktioiden mittaaminen, kuten kasvojen ilmeiden analyysi tai ihon sähkönjohtavuuden mittaaminen, voi tarjota syvällisempää ymmärrystä käyttäjien tunteista ja reaktioista.

On tärkeää muistaa, että mittareiden valinta riippuu aina tutkimuksen tavoitteista ja kontekstista. Usein on hyödyllistä yhdistellä erilaisia mittareita kattavan kokonaiskuvan saamiseksi. Esimerkiksi verkkokaupan kehittämisessä voidaan yhdistää kvantitatiivisia mittareita, kuten konversioastetta ja keskiostosta, kvalitatiivisiin mittareihin, kuten käyttäjien antamaan palautteeseen ja havainnoituihin käytettävyysongelmiin.

Tilastollinen analyysi strategian tukena

Sauro ja Lewis (2016) korostavat tilastollisen analyysin merkitystä mittareiden tulkinnassa. He painottavat, että pelkkä datan kerääminen ei riitä, vaan on osattava analysoida sitä oikein ja tehdä perusteltuja johtopäätöksiä. Tämä on erityisen tärkeää, kun vertaillaan eri versioita tai tehdään A/B-testejä.

Rosenzweig (2015) nostaa esiin pitkän aikavälin käyttäjäkokemusstrategian merkityksen. Hän korostaa, että mittareiden valinnassa tulisi ottaa huomioon myös yrityksen pitkän aikavälin tavoitteet. Mittarit eivät saisi keskittyä vain lyhyen aikavälin parannuksiin, vaan niiden tulisi tukea kestävää käyttäjäkokemuksen kehittämistä.

Eettiset kysymykset teknologisessa ympäristössä

Mittareiden valinnassa on myös huomioitava eettiset näkökohdat. Käyttäjien yksityisyyttä ja tietosuojaa on kunnioitettava, ja datan keräämisessä ja analysoinnissa on noudatettava relevantteja lakeja ja säädöksiä. Tämä on erityisen tärkeää, kun kerätään henkilökohtaista dataa tai käytetään edistyneitä analyysimenetelmiä.

Teknologian kehitys tuo jatkuvasti uusia mahdollisuuksia käyttäjäkokemuksen mittaamiseen. Esimerkiksi koneoppimisen ja tekoälyn hyödyntäminen käyttäjäkokemuksen analysoinnissa on kasvava trendi. Nämä teknologiat mahdollistavat suurten datamäärien tehokkaan analysoinnin ja voivat paljastaa käyttäytymismalleja, joita perinteisillä menetelmillä olisi vaikea havaita.

Yhteenveto

Lopuksi on syytä muistaa, että mittareiden valinta ja käyttö on jatkuva prosessi. Mittareita tulisi säännöllisesti arvioida ja tarvittaessa päivittää vastaamaan muuttuvia tavoitteita ja olosuhteita. Käyttäjäkokemustutkimus on dynaaminen ala, joka kehittyy jatkuvasti uusien teknologioiden ja tutkimusmenetelmien myötä.

Oikeiden mittareiden valinta on avain onnistuneeseen käyttäjäkokemustutkimukseen. Se vaatii huolellista suunnittelua, tavoitteiden selkeää määrittelyä ja ymmärrystä eri mittareiden vahvuuksista ja heikkouksista. Parhaimmillaan hyvin valitut mittarit tarjoavat arvokasta tietoa käyttäjien tarpeista ja käyttäytymisestä, mikä puolestaan mahdollistaa tuotteiden ja palveluiden jatkuvan kehittämisen ja parantamisen.

Lähteet

Albert, W. & Tullis, T. 2013. Measuring the User Experience: Collecting, Analyzing, and Presenting Usability Metrics. Waltham: Morgan Kaufmann. Viitattu 7.9.2024. Saatavissa https://doi.org/10.1016/C2011-0-00016-9

Rosenzweig, E. 2015. Successful User Experience: Strategies and Roadmaps. Waltham: Morgan Kaufmann. Viitattu 7.9.2024. Saatavissa https://doi.org/10.1016/C2013-0-19353-1

Sauro, J. & Lewis, J. R. 2016. Quantifying the User Experience: Practical Statistics for User Research. Cambridge: Morgan Kaufmann. Viitattu 7.9.2024. Saatavissa https://doi.org/10.1016/C2010-0-65192-3

Kirjoittaja

Sami Heikkinen työskentelee LAB-ammattikorkeakoulussa lehtorina ja on kiinnostunut käyttäjäkokemustutkimuksen menetelmistä ja niiden soveltamisesta käytännön kehitystyössä.

Artikkelikuva: https://pxhere.com/fi/photo/1182121 (CC0)