UX Araştırması (UX Research) Nedir?
Kısa tanım
UX araştırması, bir ürünün veya web sitesinin hedef kullanıcılarını, onların ihtiyaçlarını ve ürünü gerçekte nasıl kullandıklarını sistemli yöntemlerle inceleme işidir. Görüşmeler, kullanılabilirlik testleri, anketler ve analitik verisi gibi nitel ve nicel yöntemler birlikte kullanılır. Amaç, tasarım kararlarını varsayım yerine gözleme ve ölçüme dayandırmak ve sorunları geliştirme maliyeti artmadan bulmaktır.
Diğer adları: kullanıcı araştırması, user research, kullanılabilirlik testi, usability testing, UXR
Hangi soruya hangi yöntem?
Araştırma yöntemi, cevaplanmak istenen sorudan seçilir. Kabaca iki eksen vardır: insanların ne söylediği ile ne yaptığı, ve bulgunun neden sorusuna mı yoksa ne kadar sorusuna mı cevap verdiği. Bir görüşme motivasyonları anlatır ama davranışı ölçmez; analitik verisi davranışı ölçer ama nedenini söylemez.
| Yöntem | Cevapladığı soru | Tür |
|---|---|---|
| Kullanıcı görüşmesi | Kullanıcı hangi işi yapmaya çalışıyor, neye takılıyor, neyi nasıl çözüyor? | Nitel, söyleneni inceler |
| Kullanılabilirlik testi | İnsanlar belirli bir görevi bu arayüzle tamamlayabiliyor mu, nerede zorlanıyor? | Nitel veya nicel, davranışı inceler |
| Anket | Bir tutum veya tercih kitlede ne kadar yaygın? | Nicel, söyleneni inceler |
| Analitik ve ısı haritası | Gerçek trafikte insanlar nereye tıklıyor, nerede bırakıyor? | Nicel, davranışı inceler |
| Kart sıralama, ağaç testi | İçerik grupları ve menü etiketleri kullanıcının zihnindeki modele uyuyor mu? | Nitel ve nicel |
| A/B testi | İki sürümden hangisi hedef metriği daha çok iyileştiriyor? | Nicel, davranışı inceler |
İyi bir araştırma planı genellikle bu yöntemleri birleştirir: analitik verisi ödeme adımında ciddi bir kayıp gösterir, birkaç kullanılabilirlik testi bunun nedenini (örneğin kargo ücretinin son adımda ortaya çıkmasını) görünür kılar, düzeltmenin etkisi ise yine ölçümle doğrulanır.
Bir kullanılabilirlik testi nasıl yürütülür?
- Görevleri gerçek hedeflerden yazın. "Menüdeki Hizmetler'e tıklayın" değil, "Şirketiniz için kurumsal web sitesi yaptırmanın yaklaşık maliyetini öğrenmeye çalışın" gibi. Görev metni arayüzdeki etiketleri tekrar etmemeli, yoksa katılımcı yalnızca kelime eşleştirir.
- Doğru kişileri seçin. Katılımcılar hedef kitleyi temsil etmeli; ekip arkadaşları ve ürünü tanıyanlar sonuçları çarpıtır. Bu noktada kullanıcı personaları işe alım ölçütü olarak işe yarar.
- Sesli düşünmeyi isteyin, yardım etmeyin. Katılımcı takıldığında yol göstermek, tam da bulunması gereken sorunu gizler.
- Gözlemi yoruma karıştırmadan kaydedin. "Fiyat bağlantısını üç kez aradı, sonra sayfanın altına indi" bir gözlemdir; "fiyat sayfası kötü" bir yorumdur.
- Sorunları önem derecesine göre sıralayın. Görevi engelleyen sorun, rahatsız eden ama aşılan sorundan önce çözülür.
Test için bitmiş ürün gerekmez. Tıklanabilir bir prototip üzerinde yapılan test, aynı sorunu kod yazılmadan önce yakalar ve bu genellikle en ucuz düzeltmedir.
Kaç katılımcı yeterli?
Bu sorunun tek bir doğru cevabı yoktur; çalışmanın türüne bağlıdır. Nielsen Norman Group'un sık alıntılanan önerisi, nitel kullanılabilirlik testlerinde aynı kullanıcı grubundan yaklaşık beş kişiyle test yapıp sorunları düzeltmek ve ardından yeniden test etmektir. Bu öneri, benzer kullanıcılardan oluşan bir grup ve tekrarlanan küçük testler varsayımına dayanır. Birbirinden belirgin biçimde farklı kullanıcı grupları varsa (örneğin alıcılar ve satıcılar) her grup ayrıca temsil edilmelidir.
Başarı oranı veya görev süresi gibi nicel bir metrik ölçülüyorsa beş kişi yetmez; NN/g bu tür çalışmalarda çoğu durum için 40 civarında katılımcı önerir ve sonucun hata payının hesaplanmasını ister. Kart sıralama için aynı kaynağın eski önerisi çoğu projede 15 kişidir. Bu sayılar birer başlangıç noktasıdır; anketlerde ve A/B testlerinde gereken örneklem, beklenen etki büyüklüğüne ve kabul edilen hata payına göre ayrıca hesaplanır.
Araştırmayı yanıltan alışkanlıklar
- Yönlendirici sorular: "Bu sayfa sizce de kolay mıydı?" sorusu evet cevabını davet eder. "Bu sayfada en çok neyi aradınız?" daha az iz bırakır.
- Gelecekteki davranışı sormak: "Bu özelliği kullanır mıydınız?" sorusuna verilen cevaplar, gerçek kullanımı kötü tahmin eder. Geçmişte ne yaptıklarını sormak daha güvenilirdir.
- Tek bir rakama bakmak: Yüksek hemen çıkma oranı, aranan bilgiyi hemen bulan ziyaretçiyi de gösterebilir. Nicel veri, nitel bir bulguyla birlikte okunduğunda anlam kazanır.
- Bulguları raporda bırakmak: Araştırmanın değeri, UX tasarımı kararlarına ve iş listesine dönüştüğünde ortaya çıkar. Kısa, önceliklendirilmiş ve kanıt gösteren (ekran kaydı, alıntı) bir özet, uzun bir rapordan daha çok okunur.