nie widać zadowolenia klienta.
nie widać użyteczności.
nie ma termometru, który bezpośrednio mierzy czyjąś inteligencję.
chociaż możemy mówić o zadowolonych klientach, przydatnych produktach lub inteligentnych ludziach, nie ma bezpośredniego sposobu na zmierzenie tych abstrakcyjnych pojęć.
i wyraźnie te pojęcia się różnią. Wszyscy mieliśmy doświadczenia, które sprawiły, że czuliśmy się niezadowoleni lub odwrotnie bardzo zachwyceni. Mieliśmy również wiele produktów, które były frustrujące w użyciu, i inne, które były zaskakująco łatwe w użyciu.
chociaż nie możemy zmierzyć tych doświadczeń bezpośrednio, To właśnie te ukryte i zmienne koncepcje często musimy mierzyć i troszczyć się o najbardziej.
zmienne
od najmłodszych lat poznajemy pojęcie zmiennej. W algebrze mamy równania takie jak:
2x = 4
w równaniu X jest zmienną.
w programowaniu, zmienna przechowuje wartość, tak jak w matematyce. Na przykład zmienna PHP $username przechowuje wartość nazwy użytkownika, którą osoba wprowadza do formularza:
$username = $_POST;
w badaniach zmienne to rzeczy, które się zmieniają i mogą być kontrolowane i mierzone. Na przykład w teście A/B, jeśli połowa uczestników zobaczy czerwony przycisk, a połowa niebieski przycisk na stronie darowizny, zmienną jest kolor przycisku.
zmienne niezależne i zależne
dokładniej, kolor przycisku jest określany jako zmienna niezależna i jest to ta, która jest zwykle manipulowana w badaniu. Natomiast zmienną zależną jest liczba kliknięć na przycisku (obliczana jako Współczynnik konwersji).
zarówno zmienne niezależne, jak i zależne są zmiennymi obserwowanymi. Możemy policzyć liczbę kliknięć i jako badacz zobaczyć różnicę w kolorach przycisków.
zmienne obserwowane i utajone
wiele zmiennych w badaniach UX jest obserwowanych. Takie rzeczy jak odpowiedzi na pytania ankietowe, standaryzowane skale ocen, czas na zadanie, sukces zadania i problemy z użytecznością są obserwowalne (podczas gdy sama użyteczność nie jest obserwowalna).
ale często są to zmienne, których nie możemy zobaczyć lub bezpośrednio zmierzyć, o których chcemy wiedzieć, takie jak lojalność klientów lub użyteczność. Te ukryte zmienne są określane jako utajone (co po łacinie oznacza ukryty). Pytanie Net Promoter Score (NPS) i 10 pozycji w System Usability Scale (sus) mierzą zaobserwowane zmienne (skale ocen, czas na zadanie i inne) w celu oszacowania nieobserwowanych zmiennych lojalności klientów i użyteczności odpowiednio.
Jak mierzyć zmienne utajone
chociaż nie możemy mierzyć zmiennych utajonych bezpośrednio, możemy mierzyć je pośrednio za pomocą zmiennych obserwowanych. Jest to podobne do techniki znajdowania planet krążących wokół odległych gwiazd. Egzoplanety nie są bezpośrednio widoczne (są zbyt słabe), ale można je zaobserwować pośrednio zarówno przez wahania grawitacyjne, które mają na swojej gwieździe macierzystej, jak i niewielką ilość światła, które blokują się w widoku, gdy przechodzą między swoją gwiazdą a naszymi teleskopami.
podobnie, do pomiaru ukrytych zmiennych w badaniach używamy obserwowanych zmiennych, a następnie matematycznie wnioskujemy niewidoczne zmienne. W tym celu wykorzystujemy zaawansowane techniki statystyczne, takie jak analiza czynnikowa, analiza klasy utajonej (LCA), modelowanie równań strukturalnych (SEM) i analiza Rasch. Techniki te opierają się na wzajemnych korelacjach między zmiennymi.
na przykład zidentyfikowaliśmy ukrytą zmienną użyteczności w naszym artykule z 2009 r., wykorzystując rodzaj analizy czynnikowej (PCA), badając obserwowane zmienne czasu (miara wydajności), wskaźniki ukończenia (miara skuteczności) i samodzielnie zgłoszone odpowiedzi na kwestionariusz (miara satysfakcji), aby odkryć ukrytą zmienną użyteczności.
kiedy opracowaliśmy SUPR-Q jako miarę jakości doświadczenia użytkownika witryny, zmapowaliśmy obserwowane elementy (8 elementów, na które użytkownicy odpowiadają) do utajonych konstrukcji zmiennych UX, jakości UX, wyglądu, użyteczności, lojalności i zaufania za pomocą modelowania równań strukturalnych (sem).
przeprowadzając analizę segmentacji chcemy odkryć niewidoczne klastry klientów. Prosimy uczestników dużej ankiety o odpowiedź na wiele elementów. Bierzemy zaobserwowane odpowiedzi i używamy analizy klas utajonych do identyfikacji bazowych klastrów.
kiedy przeprowadzamy sortowanie kart, aby zrozumieć, w jaki sposób użytkownicy grupują informacje i elementy, bierzemy obserwowaną liczbę miejsc, w których uczestnicy umieszczają elementy, aby wywnioskować ukrytą zmienną grup.
wniosek
zmienne utajone lub ukryte różnią się od zmiennych obserwowanych tym, że nie są mierzone bezpośrednio. Zamiast tego używamy zmiennych obserwowanych i matematycznie wnioskujemy o istnieniu i relacji zmiennych utajonych. Jest to podstawowa metoda stojąca za wieloma potężnymi technikami, takimi jak
- Analiza czynnikowa: Aby znaleźć podstawowe konstrukcje
- Analiza klastrów: aby zrozumieć relacje za pomocą sortowania kart
- Analiza klas utajonych: grupować klientów w segmenty
- modelowanie równań strukturalnych (sem): aby zweryfikować środki