Содержание:
- Что такое гипотеза в UX?
- Зачем нужны гипотезы в проектировании интерфейсов?
- Откуда брать гипотезы?
- Основные ошибки при работе с гипотезами.
- Инструменты для проверки гипотез.
- Примеры из практики русских компаний.
- Советы начинающим.
- Список книг для изучения.
1. Что такое гипотеза в UX?
Давайте представим: вы сидите за компьютером, глаза ваши горят, кофе рядом, и вот оно — озарение! Кажется, что-то в интерфейсе нужно изменить. Пользователи, вероятно, не понимают, что делать, или что-то не так с конверсией. Но что именно? Почему? И как это исправить? Ответ на все эти вопросы — гипотеза.
Гипотеза в UX — это обоснованное предположение о том, что какая-то проблема в интерфейсе решится с помощью конкретного изменения. Это не просто ваше «хочу» или «мне кажется». Это тщательно выстроенная догадка, основанная на наблюдениях, данных, и иногда — на интуиции. Но не думайте, что гипотеза — это что-то эфемерное. Это все равно что поставить эксперимент в лаборатории. Вы ставите задачу: что если я сделаю вот так, а не иначе, и проверяете это, прежде чем вносить глобальные изменения.
Пример гипотезы:
Гипотеза: Если мы упростим процесс регистрации, уберём лишние поля и сделаем кнопку "Зарегистрироваться" более заметной, то конверсия в регистрацию увеличится на 15%.
Кажется, всё логично, правда? Но давайте разберёмся, что здесь важно:
- Есть проблема: Регистрация слишком сложная, пользователи теряются в процессе. Слишком много полей, нужно ввести слишком много данных, не все из них обязательны. Это заставляет людей уходить на полпути.
- Есть предположение о решении: Упростить процесс регистрации, убрать все лишнее, оставить только самые важные поля. Сделать кнопку более заметной, возможно, с другим цветом или размером.
- Есть ожидаемый результат: Если мы упростим этот процесс, пользователи будут регистрироваться быстрее и с меньшими усилиями, а значит — конверсия вырастет на 15%.
Почему гипотеза — это не догадка?
Гипотеза — это не просто «мне кажется». Это подкреплённое наблюдениями предположение. Она появляется не на основе фантазий, а на основе того, что вы видите в аналитике, в отзывах пользователей или в данных тестирования. Это не интуиция (хотя интуиция, конечно, иногда тоже играет роль), а скорее логическая догадка, основанная на фактах.
Предположим, вы видите, что у вас на сайте много пользователей, которые начинают заполнять форму регистрации, но не завершают её. Что делает дизайнер в таком случае? Он начинает гипотезировать! Да, у нас есть проблема: пользователи не завершают регистрацию. Почему? Возможно, процесс слишком длинный, возможно, форма слишком сложная. Мы меняем форму, упрощаем поля и проверяем результат. Если мы правы — конверсия растёт.
Гипотеза, как в эксперименте, — это основной инструмент проверки ваших идей. Вы всегда тестируете то, что хотите изменить. И что важно — вы проверяете, а не просто меняете всё наугад.
Чтобы разобраться, как гипотезы работают на практике, вспомним Шерлока Холмса:
«Когда вы исключаете невозможное, то все, что остается, и есть гипотеза.»
Так вот, в контексте UX это выглядит так:
"Если я исключаю все возможные причины, почему пользователи не завершают регистрацию, то, скорее всего, дело в сложной форме." И вот вы уже на пути к гипотезе!
Гипотезы — это ваш способ понять, что именно нужно улучшить, а не просто менять ради изменений. Они — ваш компас в море неопределенности, когда нужно ориентироваться в реальных проблемах и предложениях.
2. Зачем нужны гипотезы в проектировании интерфейсов?
Гипотезы в проектировании интерфейсов — это не просто модный термин, а настоящая суперсила для UX-дизайнера. Это ваше оружие против хаоса, беспорядка и бессмысленных изменений, которые могут сломать проект или выкачать из него кучу времени и бюджета. Итак, давайте разберём, почему гипотезы такие важные и как они помогают дизайнеру и команде работать быстрее, умнее и эффективнее.
1. Снижают риски
Уявите: вы только что пришли в проект, у вас огромная ответственность, куча задач, и тут вам говорят: «Ну, нам нужно обновить этот раздел. Сделай его ярче, поинтереснее и понятнее, а то что-то слишком уныло.»
Что делать? Вы не можете просто взять и начать менять всё подряд, потому что каждый, казалось бы, малейший шаг может повлечь за собой огромные последствия. Это как если бы вы решили заменить молоток на отвертку, не проверив, может ли она вообще завинтить нужный винт.
Вот тут на помощь приходит гипотеза.
Пример:
Гипотеза: Если мы изменим цвет кнопки с синего на красный, то пользователи заметят её быстрее и, возможно, будут нажимать чаще.
Вы не делаете это наугад. Вы исследуете: а что вообще пользователи думают о текущем дизайне кнопки? Сколько времени они тратят на поиск этой кнопки? Как это влияет на конверсию? Проверив гипотезу, вы заранее можете оценить риски и понять, стоит ли вообще вносить эти изменения. В результате вы избегаете ситуаций, когда одно «безобидное» изменение неожиданно ломает весь интерфейс. Вдруг этот красный цвет будет настолько отвлекающим, что пользователи вообще перестанут искать кнопку.
Почему это важно:
Мы все знаем, что проектирование интерфейсов — это не всегда простая задача, особенно когда дело касается улучшения юзабилити и дизайна. Часто за одной маленькой ошибкой следует долгий процесс устранения, и если бы вы не проверили свою гипотезу сначала, пришлось бы потом всё переделывать.
2. Обосновывают решения
Бывает, что ваша идея для нового дизайна — просто гениальная. Вы прямо чувствуете, что она изменит всё: интерфейс будет красивым, а пользователи просто заценят. Но вот незадача: как убедить других в том, что ваше решение действительно работает?
Тут снова на сцену выходит гипотеза. Гипотеза — это не просто «мне кажется». Это конкретное обоснование вашего решения на основе фактов, данных и исследований. Гипотеза позволяет вам говорить на языке, который понимает не только дизайнер, но и любой другой член команды или клиент.
Пример:
Гипотеза: Если мы уберём лишние шаги в процессе оформления заказа, пользователи быстрее завершат покупку, что увеличит конверсию на 10%.
Теперь вместо того, чтобы говорить «просто уберите эти лишние поля и сделайте проще», вы говорите: «Давайте проверим, уменьшение шагов в процессе оформления заказа снизит количество отказов и ускорит время покупки». Вдруг это сэкономит клиенту деньги, а вам даст важный опыт для дальнейших улучшений.
Не забывайте, что в мире дизайна мнение должно быть подкреплено не только хорошими идеями, но и данными. Клиенты, руководители, разработчики — все хотят знать, почему это важно и что оно принесёт. Гипотеза даёт вам мощный инструмент, чтобы обосновать свои решения на фактах, а не на догадках.
3. Фокусируют команду
В большинстве проектов дизайнер работает не один. Вы взаимодействуете с командой разработчиков, менеджеров, маркетологов и даже с тестировщиками. Всё это как один большой механизм, где каждый винтик должен работать слаженно. И вот тут гипотезы приходят на помощь.
Представьте, что все в команде работают над проектом, но каждый из них воспринимает задачу по-своему. Один думает, что нужно сделать кнопку более яркой, другой — что нужно поменять текст на ней. Кто-то считает, что проблему можно решить, просто улучшив контент на странице, а кто-то верит, что нужна переработка дизайна всего процесса. В итоге вы получаете кашу, где каждый тянет в свою сторону.
Но если у вас есть гипотеза, все начинают двигаться в одном направлении.
Пример:
Гипотеза: Если мы сделаем навигацию более доступной, улучшится пользовательский опыт и возрастёт retention rate (удержание пользователей).
Теперь вся команда понимает, что задача не в том, чтобы просто «покрасить» элементы интерфейса. Вместо этого вы вместе работаете над тем, чтобы упростить навигацию, сделать её понятной и интуитивно понятной. Это задаёт общую цель для всех участников команды, а не просто набор разрозненных идей.
Гипотеза помогает избежать недоразумений и сохраняет фокус, особенно если вы работаете над комплексным проектом. Это как иметь карту в поисках сокровищ: никто не будет сбиваться с пути, если все точно знают, куда направляются.
Пример на практике:
Вот вам реальная ситуация из жизни: скажем, вы работаете в компании, которая продаёт товары для дома. Вдруг руководитель говорит: «Нужно сделать кнопку "Купить" более заметной!»
Без гипотезы, вы бы просто сделали кнопку ярче, больше, возможно, красной — и пошли бы дальше. Но с гипотезой мы ставим конкретную цель:
Гипотеза: «Если мы сделаем кнопку больше и красной, то пользователи быстрее заметят её, и количество покупок увеличится на 5%».
Дальше вы проверяете эту гипотезу с помощью A/B тестов, аналитики и, возможно, тестирования с реальными пользователями. Это гораздо более обоснованный подход, чем просто менять «для галочки». После теста вы можете проверить, что сработало, а что нет, и принять обоснованное решение на основе данных.
Вывод: почему гипотезы — это просто must-have в UX-дизайне?
Гипотезы — это ваш спасательный круг в мире UX-дизайна. Они помогают вам избежать бессмысленных изменений, фокусируют команду, помогают обосновать решения и, самое главное, дают вам шанс проверить свои идеи, прежде чем они станут частью продукта.
Гипотеза — это не просто теория, это практическое руководство по тому, как улучшить продукт на основе реальных данных, а не фантазий.
В следующий раз, когда вам скажут: «Сделай кнопку поярче!», вспомните гипотезу. Это не просто цвет, это целая наука о том, как ваши изменения повлияют на реальных пользователей.
3. Откуда брать гипотезы?
Вот мы и подошли к самому интересному! Где же искать те самые гипотезы, которые помогут вам стать настоящим мастером UX-дизайна? Никакого волшебства или тайных знаний не нужно — гипотезы живут в самых обычных местах, и, что самое важное, они всегда вокруг вас. Отправляйтесь на их поиски, и вы обнаружите, что мир UX — это не просто творчество, но и аналитика, наблюдения и наблюдения за людьми. Да, настоящими пользователями! Так что вооружитесь ноутбуком и блокнотом, потому что мы отправляемся на охоту за гипотезами.
1. Пользовательские исследования: интервью, наблюдения, анкеты
Начнём с самого очевидного. Пользователи — это ваш главный источник гипотез! Это не просто красивые слова, а реальность. Кто, как не они, может рассказать вам, что в вашем интерфейсе реально работает, а что вызывает рвотный рефлекс?
И вот вы проводите интервью с пользователями. Это не всегда идеальная картина. Признаюсь, иногда ответы звучат странно, а порой даже неразборчиво. Но поверьте, в этих «странных» высказываниях можно найти такие ценные инсайты! Например:
Пользователь: «Я вообще не понимаю, зачем мне эта кнопка. Что она делает?»
Вы: Задумались.
Гипотеза: Если я перетасую эти кнопки, и сделаю их более логичными, пользователи будут быстрее понимать, что и где находится.
Пример: Вы замечаете, что каждый второй пользователь на вашем сайте задаёт один и тот же вопрос службе поддержки: «Где моя корзина?» Понимаете, что это может быть не проблема пользователей, а проблема интерфейса, который не даёт пользователям сразу понять, где они могут найти корзину для покупок. Вот вам гипотеза!
Гипотеза: Если я перемещу иконку корзины в более видное место на экране, пользователи будут её быстрее находить и будут довольны.
Используйте анкеты и опросы — это ещё один способ понять, что мешает вашим пользователям. Здесь важно формулировать вопросы так, чтобы они не только раскрывали текущие проблемы, но и помогали генерировать идеи для будущих улучшений.
2. Аналитика: метрики, bounce rate, время на странице, точки отказа
Пожалуй, анализ данных — это как детективное расследование. Весь этот "big data" — это не просто набор цифр, это ключи к решению проблем.
Google Analytics или Yandex Metrica — ваши верные союзники. Загляните в разделы, связанные с поведением пользователей. Там можно найти просто кладезь полезных данных! Например, bounce rate (показатель отказов). Вы видите, что 70% людей уходят с сайта на этапе оформления заказа? Это как минимум повод для гипотезы!
Гипотеза: «Если я упростим процесс оформления заказа, убрав лишние шаги и поля, пользователи будут больше завершать покупку».
Время на странице тоже может рассказать вам многое. Если люди залипаются на одной странице, возможно, они не понимают, куда им идти дальше. А может быть, страница просто перегружена информацией? И вот вам ещё гипотеза!
Пример:
Если на странице товара люди проводят больше 5 минут, это может означать, что им сложно найти нужную информацию или продукт, что вообще не даёт им почувствовать уверенность в покупке. Гипотеза: упростить описание товара и выделить ключевые характеристики.
Метрики — это не просто цифры, это реальный источник гипотез. Вы не просто улучшаете продукт по своему ощущению, а тестируете изменения, опираясь на реальные данные о поведении пользователей.
3. Конкуренты: учимся у соседей
А вот тут начинается настоящее волшебство — анализ конкурентов. Иногда лучший способ найти гипотезу — посмотреть, как решают похожие задачи в других компаниях. Что они сделали, чтобы улучшить интерфейс? Что у них получилось, а что — нет?
Взять за основу положительный опыт конкурентов — это разумно. Конечно, копировать идеи — не лучший вариант. Но вот адаптировать те решения, которые работают, в свой продукт — это мастерство!
Пример:
Вы работаете в e-commerce проекте, и ваш сайт — это, скажем так, не самый современный по части навигации. Зайдите к конкурентам, которые уже сделали крутые улучшения. Посмотрите, как у них организована навигация, какие фильтры они предлагают. Возможно, что-то из этого будет работать и у вас.
Гипотеза: «Если мы сделаем фильтры более наглядными, а категории товаров — более подробными, пользователи смогут быстрее найти то, что им нужно, и больше покупать».
Конечно, вы не хотите просто копировать. Но не забывайте, что конкуренты могут быть для вас настоящими учителями, которые дают ценные уроки на основе своих ошибок и успехов.
4. Отзывы пользователей: когда пользователи говорят, нужно слушать
Каждое обращение в поддержку — это потенциальная гипотеза! И, возможно, даже ваша самая сильная гипотеза. Почему? Потому что здесь у вас есть реальная проблема, которая возникла у пользователя. Не просто абстрактная проблема, а настоящее неудобство, с которым сталкиваются ваши пользователи.
Отзывы и обращения в поддержку — это, по сути, микроисследования. Они не всегда систематизированы, но именно они показывают вам болевые точки в интерфейсе.
Пример:
Пользователь пишет: «Почему так сложно найти корзину?» — звучит знакомо, правда? Это сигнал о том, что, возможно, иконка корзины слишком мелкая или её расположение не интуитивно понятно.
Гипотеза: «Если мы увеличим иконку корзины и переместим её в более заметное место, пользователи быстрее найдут её».
Или, например, комментарии типа: «Мне не понятно, как оформить возврат товара». Вот вам гипотеза на миллион! Возможно, в интерфейсе стоит улучшить процесс возврата товара, добавить подсказки и сделать его более наглядным.
5. Интуиция: не забывайте про опыт
Интуиция — это важная часть работы любого дизайнера. Бывает, что вы что-то чувствуете, но не можете точно объяснить, почему. Или, например, вы знаете, что если сделать так, то пользователи будут довольны. Не игнорируйте интуицию!
Но вот что важно: если вы доверяете своей интуиции, всегда проверяйте её данными. Дайте своему предположению шанс быть подтверждённым фактами.
Пример:
Вы как опытный дизайнер интуитивно понимаете, что если убрать лишние шаги в регистрации, пользователи будут счастливы. Конечно, у вас есть опыт, и вы уверены, что это правильно, но не забудьте проверить вашу гипотезу на реальных данных!
Гипотеза: «Если мы упростим форму регистрации, то пользователи будут быстрее регистрироваться и снижать процент отказов».
Итак, где искать гипотезы?
Как видите, гипотезы могут приходить отовсюду. От интервью с пользователями, от анализов метрик, от конкурентов, от отзывов пользователей, и, конечно, от вашей интуиции! Главное — быть внимательным, собирать данные и не бояться делать предположения. И самое главное, проверять эти гипотезы на практике. В этом и есть магия UX-дизайна.
4. Основные ошибки при работе с гипотезами в UX
Теперь, когда мы разобрались, что такое гипотезы, зачем они нужны и как их формировать, давайте обсудим, какие ошибки могут подстерегать вас на этом увлекательном пути! Конечно, кто-то скажет, что ошибки — это тоже опыт, и я с этим соглашусь. Но, как говорится, лучше избежать их, чем исправлять. Так что давайте разберемся, какие подводные камни вам предстоит обходить, чтобы не утонуть в море гипотез!
1. Слишком общие формулировки
Это как если бы вы пришли к врачу и сказали: «Доктор, мне нужно просто что-то улучшить с моим здоровьем». Как думаете, что доктор сделает? Сильно удивится? Примерно так же чувствует себя ваш коллега или клиент, когда вы приходите к ним с гипотезой типа «Нужно улучшить UX». Это не гипотеза, это жалоба.
Что не так:
Гипотеза — это конкретное, четко сформулированное предположение о том, что изменение повлияет на какой-то показатель. "Нужно улучшить UX" — это слишком расплывчатое утверждение. Даже если вы правы, никто не поймет, что именно вы хотите улучшить и как это скажется на результате.
Как исправить:
Формулируйте гипотезу чётко и понятно. Скажите, что вы собираетесь сделать, почему и как это должно повлиять.
Например: «Если мы добавим фильтры в каталог товаров, пользователи смогут быстрее найти нужный товар, что приведет к увеличению конверсии на 10%».
Заметили, что гипотеза тут чётко связывает проблему (пользователи теряются в поиске) с решением (добавление фильтров) и прогнозируемым результатом (увеличение конверсии)? Вот это и есть правильный подход! Больше конкретики — меньше путаницы.
2. Пренебрежение данными
Это, пожалуй, самая коварная ошибка. У вас может быть абсолютно гениальная идея для улучшения интерфейса, и вы совершенно уверены, что это решение спасёт мир. Но без данных — это просто интуиция. И, как бы мы не верили в свои идеи, важнее всегда проверять их на реальных данных.
Что не так:
Гипотеза без каких-либо фактов — это не гипотеза, а догадка. Конечно, иногда интуиция работает, и можно почувствовать, что в каком-то месте интерфейса явно что-то не так. Но делать изменения, не проверив их на данных, всё равно что играть в рулетку.
Как исправить:
Перед тем как формулировать гипотезу, соберите как минимум базовые данные: посмотрите аналитику, проведите интервью с пользователями, пообщайтесь с поддержкой. Если нет возможности собрать данные с реальными пользователями, можно протестировать на фокус-группах или использовать инструменты для A/B тестирования.
Например, вы можете использовать Google Analytics, чтобы узнать, на каком шаге регистрации теряются пользователи, и только потом делать гипотезу по улучшению этого процесса. Или провести интервью с реальными пользователями и понять, что именно вызывает у них сложности.
Гипотеза должна быть не просто идеей, а обоснованным предположением, подтвержденным данными.
3. Одновременная проверка нескольких изменений
Представьте, что вы хотите улучшить систему поиска на сайте, добавив новые фильтры и улучшив дизайн кнопок. Отлично, решение хорошее, но вот незадача — если вы сделаете оба изменения одновременно, как вы узнаете, что именно дало результат?
Что не так:
Когда вы меняете сразу несколько элементов, тестировать гипотезу становится невозможно, ведь вы не знаете, что именно повлияло на результат. Это как если бы вы пытались понять, какой из двух напитков, кофе или коктейль, пробудил ваше бодрствование, потому что выпили их одновременно.
Как исправить:
Тестировать нужно по одному изменению. Вы не можете проверить гипотезу на двух фронтах сразу, иначе это будет похоже на картежную игру с закрытыми глазами. Например, сначала проведите тест на фильтры, а потом, когда результат будет понятен, переходите к изменению дизайна кнопок.
Пример:
- Гипотеза 1: Если мы добавим фильтры в каталог товаров, пользователи смогут быстрее находить нужный товар, что увеличит конверсии.
- Гипотеза 2: Если мы изменим дизайн кнопки «Добавить в корзину», пользователи будут быстрее завершать покупку, что повысит конверсии.
Тестируйте гипотезы по очереди, чтобы быть уверенными, какой именно фактор повлиял на результат.
4. Игнорирование негативных результатов
Вы провели A/B тест, и результат оказался не таким, как ожидалось. Не переживайте, это не конец света! Помните, что даже если гипотеза не подтвердилась, это ценный опыт. Зачастую как раз неудачные гипотезы учат нас больше, чем те, которые сработали с первого раза.
Что не так:
Очень часто можно столкнуться с тем, что тест не даёт ожидаемого результата, и вся команда разочаровывается. Но это не повод просто забыть о тесте и двигаться дальше, как если бы ничего не произошло. Негативные результаты — это не провал, а информация.
Как исправить:
Если гипотеза не подтвердилась, не игнорируйте её. Посмотрите, что именно не сработало. Возможно, причина кроется в другом месте, и это просто повод для дальнейших экспериментов. Установите глубокий анализ: попробуйте понять, что именно не сработало и почему. Это может быть полезным для того, чтобы пересмотреть предположения или даже скорректировать вашу стратегию.
Пример:
Вы протестировали гипотезу, что увеличение кнопки «Купить» приведёт к росту продаж, но в результате конверсия не изменилась. Возможно, пользователи просто не замечают кнопку, а может быть, им мешает что-то другое (например, неудачная позиция кнопки на странице). Не расстраивайтесь, а сделайте постмортем-анализ: что пошло не так и как можно улучшить тестируемую гипотезу?
Итак, как избежать этих ошибок?
- Будьте конкретными: четкая формулировка гипотезы — залог успеха.
- Дайте гипотезе основания: всегда поддерживайте её данными и наблюдениями.
- Тестируйте изменения поочередно: не делайте изменений «в комплекте», чтобы избежать путаницы.
- Учитесь на ошибках: даже если гипотеза не подтвердилась, это может быть именно тот опыт, который приведёт к лучшему результату в будущем.
Гипотезы — это не только о поиске решений, но и об исследовании. Важнейший урок, который вы можете извлечь из неудачных гипотез, — это понимание, как работает ваш продукт. И не забывайте, что каждая ошибка — это шанс стать ещё умнее!
5. Инструменты для проверки гипотез: как не утонуть в океане данных
Теперь, когда вы знаете, как формулировать гипотезы, важно понять, как их проверять. На практике гипотеза без проверки — это как запускать корабль без компаса в открытом море. Как понять, что вы на верном пути? Как убедиться, что ваш курс правильный, а не просто вымысел?
Поговорим о инструментах, которые помогут вам не потеряться в этих данных и успешно протестировать гипотезы, пока не столкнётесь с айсбергом. И, да, не забывайте, что каждый инструмент — это как швейцарский нож, только вместо остриё — анализ.
1. Google Analytics / Yandex.Metrica — метрики, метрики, метрики!
Давайте начнём с самых базовых, но абсолютно обязательных инструментов для любого UX-исследователя — Google Analytics и Yandex.Metrica. Зачем они нужны? Чтобы понять, что происходит на вашем сайте, а точнее — почему так происходит.
Что можно узнать? Сколько пользователей пришло на сайт, сколько ушло, где они остановились, что посмотрели и где вообще всё пошло не так. По сути, это ваш анализатор трафика, который расскажет вам, какие страницы «умирают» от скуки (слишком высокий bounce rate), а какие заставляют пользователей зависать, как дети перед витриной магазина игрушек.
Пример:
Вы заметили, что на странице «Оформление заказа» процент отказов просто зашкаливает? Вот где у вас и рождается гипотеза: «Если я упростю форму, пользователи останутся на странице дольше». Но как проверить? Ну конечно, с помощью Google Analytics! Вы видите, сколько людей дропается на последнем шаге оформления заказа. И теперь знаете, что нужно изменить. С помощью этих данных можно протестировать разные гипотезы по улучшению страницы.
Подсказка:
Не бойтесь использовать фильтры и сегменты, чтобы отслеживать поведение пользователей в зависимости от устройства или источника трафика. Иногда на мобильных устройствах проблемы с конверсией гораздо более явные, чем на десктопе.
2. Hotjar / Yandex AppMetrica — записываем сессии пользователей и анализируем их поведение
Вот тут начинается детективная работа. Hotjar и Yandex AppMetrica — это не просто аналитика, это — инструменты для наблюдения. С помощью них вы сможете записывать сессии пользователей, смотреть, куда они кликают, и даже отслеживать, что происходит на экране в реальном времени. Это как камера в магазине, но с возможностью перемотать на нужный момент.
Зачем это нужно?
Порой данные из Google Analytics не дают всей картины. Вы видите, что пользователи покидают сайт на одном из шагов, но почему это происходит — непонятно. Для этого и нужны инструменты типа Hotjar, которые показывают вам реальное поведение пользователей.
Пример:
Вы создали форму для регистрации, но люди её почему-то не заполняют. Что происходит? Пользователи кликают, но не завершают действие. С помощью Heatmap (тепловых карт) вы увидите, что люди даже не доходят до кнопки «Отправить», потому что форма расположена ниже экрана, и они её просто не замечают. Это ваш шанс сделать гипотезу: «Если я сдвину форму вверх, пользователи будут её заполнять чаще».
3. Miro / FigJam — визуализируем идеи и организуем процесс
После того как гипотеза сформулирована, вам нужно визуализировать её и, что важно, представить, как она будет работать в рамках проекта. Miro и FigJam — это платформы, которые дают вам возможность создать интерактивную доску, на которой вы можете рисовать схемы, собирать идеи, проводить мозговые штурмы и делиться ими с командой.
Зачем это нужно?
Работа с гипотезами требует командного подхода. Вам нужно собирать мнения и идеи, создавать концепты и прототипы, чтобы потом провести полноценное тестирование. Miro и FigJam позволяют не просто рисовать, но и анализировать идеи всей командой. Вы можете обсудить, например, как лучше переместить кнопку на экране или как переработать навигацию, и сразу увидеть на доске все возможные пути решения.
Пример:
Вы предложили улучшить процесс регистрации, и нужно обсудить с командой, какие шаги в форме обязательны, а какие можно упростить. Вместо того чтобы пересылать кучу скринов, соберите всю информацию на доске в Miro. Это поможет всем участникам проекта быть на одной волне и понять, как должна выглядеть финальная версия интерфейса.
4. AB-тесты — Google Optimize, Optimizely — тестируем варианты
Мы все знаем, что A/B тестирование — это прямой путь к истинной истине. Вы создали гипотезу, что новый дизайн кнопки улучшит пользовательский опыт, но как доказать, что именно ваше изменение — это то, что нужно?
Здесь вам на помощь приходит A/B-тестирование. Это как проверка гипотез с реальными пользователями. Вы показываете одну группу пользователей старую версию, а другой — новую. Результаты тестов говорят вам, кто из них был более эффективен.
Пример:
Ваша гипотеза: «Если мы изменим цвет кнопки с зелёного на красный, пользователи будут чаще нажимать на неё». С помощью Google Optimize или Optimizely вы можете разделить пользователей на две группы и показать им разные версии страницы. Через некоторое время вы получите данные о том, какой вариант действительно лучше. Это не гадание на кофейной гуще, а научно обоснованный подход.
Подсказка:
Не забывайте про статистическую значимость! Важно, чтобы ваши результаты были действительно значимыми. А то вы рискуете поверить в фальшивую победу одной версии.
5. Качественные исследования — Zoom, Lookback — личные интервью
Иногда просто цифры не могут рассказать вам всей правды. Тогда на помощь приходят качественные исследования, например, интервью с реальными пользователями. Для этого вам подойдут инструменты, такие как Zoom или Lookback. Эти платформы позволяют вам проводить интервью в реальном времени, записывать их и анализировать поведение пользователей при взаимодействии с вашим интерфейсом.
Зачем это нужно?
Качественные исследования — это как персональные интервью с вашими пользователями, где вы задаёте уточняющие вопросы, получаете фидбэк и, самое главное, видите, как они используют ваш продукт. Это помогает глубже понять, почему ваши пользователи делают те или иные действия. Всё, что вы видите и слышите — это не гипотезы, а реальные ответы.
Пример:
Вы хотите понять, почему пользователи не могут найти нужную категорию товаров. С помощью Lookback вы пригласите несколько пользователей и проведете с ними интервью. Они будут делиться своими мыслями, и вы получите истинное понимание их проблем. Возможно, проблема не в навигации, а в том, что сама категория товаров не выделена среди других.
Заключение: инструментов много, но выбрать правильный — задача номер один
Как видите, гипотеза — это не просто предположение, а целая цепочка действий, где каждый инструмент помогает вам не просто проверить, но и оправдать ваши предположения. Google Analytics, Hotjar, Miro, A/B тесты, Zoom — все эти инструменты создают мощную базу для эффективной работы с гипотезами и помогают вам двигаться от идеи к результату.
Путь от гипотезы к реальному изменению может быть долгим, но с правильными инструментами этот путь будет гораздо более прямым и менее тернистым. Так что не бойтесь экспериментировать, тестировать и, главное, собирать данные, которые дадут вам неоспоримые доказательства того, что ваши гипотезы работают!
6. Примеры из практики русских компаний: как гипотезы становятся реальностью
Теперь давайте перейдём к реальным примерам из жизни, чтобы увидеть, как гипотезы работают на практике. Тут, как говорится, не теория, а сама суть, и как на основе гипотез можно сделать интерфейс не просто красивым, но и эффективным. В этих примерах мы посмотрим, как крупные российские компании использовали гипотезы для улучшения своих продуктов.
1. Ozon: кнопка «Купить в 1 клик»
Гипотеза:
«Если добавить кнопку «Купить в 1 клик», то это упростит покупку и увеличит конверсию.»
Вот он, классический пример гипотезы, которую можно проверить с помощью A/B тестирования и наблюдений. Проблема, которую решала команда Ozon, — это то, что покупатели могут терять время на дополнительные шаги, вводя данные для оформления заказа, и, как следствие, уходить с сайта. Конечно, никто не хочет терять клиентов на таких банальных моментах.
Что сделали:
Решили протестировать кнопку «Купить в 1 клик». Такой функционал, кстати, используется в большинстве крупных интернет-магазинов, и кажется, что добавить её — это очевидное решение. Но стоит ли оно того? Давайте посмотрим на результат.
Результат:
После внедрения кнопки «Купить в 1 клик» Ozon увидел увеличение конверсии на 12%, что было довольно хорошим результатом. Особенно это повлияло на покупательскую активность у пользователей старше 55 лет. Как показали тесты, для этой возрастной категории кнопка стала настоящим спасением — минимизация шагов в процессе оформления заказа была воспринята как удобство и экономия времени. А если учесть, что многие покупатели в этом возрасте не всегда привыкли работать с долгими формами и часто бывают не так уверены в интернет-технологиях, добавление этой кнопки помогло значительно улучшить их опыт.
Вывод:
Гипотеза подтвердилась, и это улучшение стало настоящим козырем для Ozon. Важно заметить, что гипотеза здесь была не вымышленной теорией, а логичным шагом, основанным на данных о поведении пользователей, которые могли бы сдаться при длительном процессе оформления. Этот пример показывает, как правильно подобранная гипотеза, протестированная на реальных пользователях, может принести ощутимый результат.
2. СберБанк Онлайн: оптимизация формы перевода
Гипотеза:
«Если мы упростим форму перевода, уменьшив количество полей, это ускорит процесс и сделает его удобнее для пользователей.»
Согласитесь, форма перевода — это то место, где все мы начинаем нервничать. Столько полей, столько данных, столько «подтвердите вашу личность»! Наверняка, хотя бы раз вы задались вопросом: почему в СберБанке нельзя сделать всё по-простому, как в приложении СберМаркет? Ведь вроде бы, в обеих случаях, что-то переводишь, только деньги! 😊
Что сделали:
СберБанк решил снизить количество полей в форме перевода, основываясь на гипотезе, что упрощение процесса поможет ускорить его и повысить удобство. Например, они убрали лишние поля для дополнительных данных и упростили процесс подтверждения перевода. И, как часто бывает, в этом случае логика была очевидной: чем меньше действий нужно пользователю, тем быстрее и легче он завершит операцию.
Результат:
Уменьшение полей и упрощение формы дало результат. Время на выполнение перевода действительно сократилось на 20 секунд, что, казалось бы, не так много, но если представить, сколько людей ежедневно пользуются СберБанком, это уже огромный экономический эффект. Однако, как и всегда, результат не был таким однозначным, как кажется на первый взгляд.
Проблема:
Примерно 15% пользователей всё-таки жаловались на то, что они не понимают, что именно нужно заполнять в новой форме. Система стала быстрее, но оказалось, что некоторая информация всё-таки была важна, и её отсутствие привело к недовольству пользователей.
Итог:
Решение было доработано. В форму были добавлены поясняющие подсказки, которые помогали пользователям понять, какие данные важны для перевода. Это помогло не только ускорить процесс, но и не оставить пользователей в неведении относительно новых изменений.
Вывод:
Гипотеза подтвердилась, но потребовалась доработка и балансировка. Не всегда одно улучшение приводит к мгновенному успеху, важно всегда учитывать контекст и обратную связь пользователей. В данном случае, важно было не только сделать процесс быстрее, но и сохранить его ясность и понятность для разных категорий клиентов.
Выводы: как проверить гипотезы и избежать разочарований?
Эти два примера прекрасно иллюстрируют, как гипотезы работают в реальной жизни, и что важно понимать в процессе их проверки. Вот несколько ключевых выводов, которые можно вынести:
- Гипотеза должна быть обоснованной. Оба примера — это логичные гипотезы, основанные на наблюдениях за поведением пользователей. Например, гипотеза Ozon о том, что кнопка «Купить в 1 клик» упростит покупку, очевидна, потому что пользователи действительно хотят сократить количество шагов.
- Не бойтесь проверять. В случае с СберБанком можно было бы решить, что форма и так нормальна, но они пошли на тестирование и сделали процесс проще. И если бы они не протестировали, могли бы упустить шанс на улучшение.
- Не забывайте про данные. В случае с Sberbank, данные тестов показали, что пользователи стали быстрее переводить деньги, но часть из них всё равно столкнулась с трудностями. Это как раз тот момент, когда данные спасают и показывают реальные проблемы, которые гипотеза могла не учесть.
- Тестирование — это не раз и навсегда. Гипотеза не всегда «сразу сработает». Порой нужно сделать несколько итераций и доработок, как в случае с СберБанком, где нужно было добавить подсказки, чтобы пользователи не терялись.
- Гибкость в подходах. В обоих примерах команды не боялись модифицировать гипотезы и вносить улучшения на основе обратной связи от пользователей. Это помогает улучшать UX не на уровне «красивых идей», а на уровне реальных потребностей людей.
Как не ошибиться?
- Слушайте пользователей. Даже если тесты показывают успех, всегда обращайте внимание на обратную связь.
- Пробуйте несколько вариантов. A/B тестирование поможет вам выбрать наиболее успешный.
- Не забывайте про данные. Все гипотезы проверяются через аналитические инструменты, иначе это будет просто интуиция.
Когда гипотеза приводит к реальным изменениям, это как научное открытие, только без лабораторных костюмов и трубочек. Всё происходит в реальном мире, и самое важное — не бояться экспериментировать. Ведь вы не просто создаёте интерфейс, вы создаёте опыт для своих пользователей. И если гипотеза помогает улучшить этот опыт — значит, вы на верном пути!
7. Советы начинающим UX/UI-дизайнерам: как не превратить гипотезу в бочку с осами
Друзья, если вы только начинаете свой путь в мире UX/UI, то, вероятно, иногда ощущаете себя как первокурсник на первом семестре: полны энтузиазма, но всё ещё немного путаетесь в терминах и не всегда уверены в своих силах. Не переживайте, все мы через это проходили! Поэтому, чтобы не сдаться на полпути, давайте разберём несколько важных советов, которые помогут вам не только работать с гипотезами, но и не попасть в ловушку недоразумений.
1. Не бойтесь ошибаться. Ошибка — это шаг к пониманию.
Ах, эти моменты, когда думаешь, что всё уже придумал, а потом — бац! — и гипотеза обрушивается, как карточный домик. Знакомо? Так вот, не бойтесь этого. Ошибки — это не конец света, а ценный опыт, который учит вас, как не делать того, что не работает. Ведь сам процесс тестирования гипотез и поиска решения — это как путеводная звезда в ночном океане дизайна.
Подумайте: когда вы ошибаетесь, вы получаете реальное представление о том, что не сработает. А это, в свою очередь, помогает быстрее двигаться к правильному решению. Если бы никто не ошибался, мы бы до сих пор ездили на телегах и не пользовались удобными кнопками на сайтах. Так что ошибки — это друзья, даже если иногда они напоминают злобных кошек, которые царапаются. 😉
Пример:
Вы гипотетически добавили на сайт кнопку "Плати без регистрации", а потом оказывается, что пользователи путаются с выбором способа оплаты. Звучит как провал? На самом деле, это шаг к тому, чтобы понять, как сделать кнопку понятнее. Пишите, тестируйте, корректируйте. Ошибка — это не диагноз, а повод задуматься.
2. Ставьте конкретные цели. Гипотеза без цели — это просто креатив.
Вот и второй секрет: конкретика — это король гипотезы. У вас есть идея улучшить интерфейс? Отлично. Но без чёткого понимания, что именно вы хотите улучшить и как это измерить, гипотеза становится не более чем химера в ночи.
Гипотеза без цели похожа на путешествие без карты. Вы вроде бы на что-то надеетесь, но не понимаете, как оценить успех. Вот если ваша цель — улучшить конверсию на странице регистрации на 10%, то всё становится намного яснее. Ваши действия и анализ будут точными, а не абстрактными.
Пример:
Если вы хотите уменьшить количество отказов на странице продукта, то цель будет такой: «Уменьшить процент отказов на 5% за счёт изменения расположения кнопки». Это уже чёткая цель, с которой можно работать.
Совет: прежде чем начинать тестировать гипотезу, задайте себе три простых вопроса:
- Что я хочу улучшить?
- Как я буду измерять успех?
- Сколько времени мне нужно, чтобы увидеть результаты?
3. Общайтесь с пользователями. Данные важны, но ничего не заменит живого общения.
Никакие аналитические инструменты не дадут вам такого чёткого представления о проблемах, как живое общение с реальными пользователями. Серьёзно, даже если вы знаете каждый пиксель на своём интерфейсе и разбираетесь в метках Google Analytics, это не заменит реальный разговор.
Когда вы собираете данные, важно не забывать, что за каждым числом и меткой стоит пользователь с эмоциями и переживаниями. Спросите их напрямую, и вы удивитесь, сколько новых инсайтов откроется. Интервью и анкетирование — это как "глубокий анализ", а не просто поверхностное копание в цифрах.
Пример:
Вы заметили, что пользователи не переходят на страницу с деталями товара? Можно сделать гипотезу, что они не видят кнопки. Но гораздо эффективнее будет провести несколько интервью, чтобы понять, почему они не нажимают. Может, кнопка слишком мелкая или текст не привлекает внимание? Прямой фидбэк — вот где открываются секреты.
Так что, когда дело касается тестирования гипотез, не забывайте: самое ценное мнение — это мнение ваших пользователей.
4. Не зацикливайтесь на одном инструменте. Используйте их в связке.
Ах, эта завораживающая любовь к инструментам! Конечно, инструменты полезны, и они спасают, когда нужно собрать данные, создать прототипы или провести тестирование. Но не стоит забывать, что инструмент — это всего лишь средство. Гипотеза, как и сама работа с дизайном, требует гибкости.
Не зацикливайтесь только на одном инструменте, будь то Google Analytics, Figma или Hotjar. Используйте их в связке, чтобы получить более полное представление о том, что происходит на вашем сайте или в приложении.
Пример:
Если вы хотите протестировать гипотезу о том, что новый дизайн страницы увеличит вовлечённость пользователей, вы можете начать с Google Analytics, чтобы оценить поведение пользователей, затем провести сессию с Hotjar, чтобы увидеть, как они взаимодействуют с изменениями, а затем сделать прототип нового дизайна в Figma, чтобы проверить, как это выглядит в реальных условиях.
Не забывайте, что каждый инструмент может раскрыть разные стороны проблемы, и всё это в совокупности даёт вам максимально точные данные.
8. Список книг для изучения: как прокачать свои гипотезы до уровня супергероя
Хотите быть мастером гипотез и интерфейсов? Тогда вот вам книги, которые помогут прокачать ваши навыки до уровня дизайнер-аналитик-гипотезист:
- "Lean UX" Джеффа Готтельфа — настоящая библия для тех, кто работает в Agile-командах и хочет научиться проверять гипотезы быстро и эффективно. В этой книге вы найдёте массу примеров и техник для реальных проектов.
- "Спроси маму" Роб Фицпатрик — идеальный путеводитель по правильным вопросам, которые нужно задавать пользователям. Это не просто книга о тестировании, а о том, как копать глубже, чтобы получить ответы, которые действительно важны.
- "Designing with Data" Саманты Стармер — книга для тех, кто хочет углубиться в аналитику и понять, как данные могут стать настоящим источником вдохновения для дизайна.
- "Дизайн привычных вещей" Дона Нормана — книга, которая научит вас думать не только о красивых интерфейсах, но и о том, как пользователи взаимодействуют с вашими продуктами на глубоком уровне.
Заключение: гипотеза — это не магия, это работа.
Итак, коллеги, запомните: работа с гипотезами — это не какая-то магия и не волшебство. Это инструмент, который помогает нам делать продукты не просто красивыми, но и удобными, понятными и эффективными. Будьте любопытными, пробуйте, тестируйте и не бойтесь ошибаться. Помните мой любимый принцип: «Прежде чем что-то исправить, поймите, почему это не работает.»
В конце концов, гипотезы — это шаги к успеху, и если их проверять правильно, вы сможете не только создавать крутые интерфейсы, но и улучшать жизни пользователей. 🚀
Итак, дерзайте!