nu puteți vedea satisfacția clienților.
nu puteți vedea gradul de utilizare.
nu există un termometru care să măsoare direct inteligența cuiva.
deși putem vorbi despre clienți mulțumiți, produse utilizabile sau oameni deștepți, nu există o modalitate directă de a măsura aceste concepte abstracte.
și în mod clar aceste concepte variază. Cu toții am avut experiențe care ne-au lăsat să ne simțim nemulțumiți sau invers foarte încântați. Am avut, de asemenea, partea noastră de produse care au fost frustrant de utilizat, și altele care au fost surprinzător de ușor de utilizat.
deși nu putem măsura aceste experiențe direct, aceste concepte ascunse și fluctuante trebuie adesea să le măsurăm și să ne pese cel mai mult.
variabile
de la o vârstă fragedă ne familiarizăm cu conceptul de variabilă. În algebră avem ecuații precum:
2x = 4
în ecuație, x este variabila.
în programarea pe calculator, o variabilă stochează o valoare, la fel ca în matematică. De exemplu, variabila PHP $ username stochează valoarea numelui de utilizator pe care o persoană îl introduce într-un formular:
$username = $_POST;
în cercetare, variabilele sunt lucruri care se schimbă și pot fi controlate și măsurate. De exemplu, într-un test A/B, dacă jumătate dintre participanți văd un buton roșu și jumătate văd un buton albastru pe o pagină de donație, variabila este culoarea butonului.
variabile independente vs dependente
mai precis, culoarea butonului este denumită o variabilă independentă și este cea care este de obicei manipulată într-un studiu. În schimb, variabila dependentă este numărul de clicuri pe buton (calculat ca rată de conversie).
atât variabilele independente, cât și cele dependente sunt variabile observate. Putem număra numărul de clicuri și, în calitate de cercetător, putem vedea diferența dintre culorile butonului.
observate vs variabile latente
multe variabile în cercetarea UX sunt observate. Lucruri precum răspunsurile la întrebările sondajului, scalele de evaluare standardizate, timpul pe sarcină, succesul sarcinii și problemele de Utilizare sunt toate observabile (în timp ce utilitatea în sine nu este observabilă).
dar adesea variabilele pe care nu le putem vedea sau măsura direct sunt cele despre care vrem să știm, cum ar fi loialitatea clienților sau gradul de utilizare. Aceste variabile ascunse sunt denumite latente (care este latină pentru ascuns). Întrebarea Net promotor Score (NPS) și cele 10 articole din scala de utilizare a sistemului (SUS) măsoară variabilele observate (scale de evaluare, timp pe sarcină și altele) ca o modalitate de a estima variabilele neobservate ale loialității clienților și, respectiv, ale utilizabilității.
cum se măsoară variabilele latente
deși nu putem măsura variabilele latente direct, le putem măsura indirect folosind variabile observate. Este similar cu tehnica de a găsi planete care orbitează stele îndepărtate. Exoplanetele nu sunt văzute direct (sunt mult prea slabe), dar pot fi observate indirect atât prin oscilația gravitațională pe care o au asupra stelei lor părinte, cât și prin cantitatea mică de lumină pe care o blochează din vedere în timp ce trec între steaua lor și telescoapele noastre.
în mod similar, pentru a măsura variabilele latente în cercetare folosim variabilele observate și apoi deducem matematic variabilele nevăzute. Pentru a face acest lucru, folosim tehnici statistice avansate, cum ar fi analiza factorilor, analiza clasei latente (LCA), modelarea ecuațiilor structurale (sem) și analiza Rasch. Aceste tehnici se bazează pe inter-corelațiile dintre variabile.
de exemplu, am identificat variabila latentă a utilizabilității în lucrarea noastră din 2009 folosind un tip de analiză a factorilor (PCA) examinând variabilele de timp observate (o măsură a eficienței), ratele de finalizare (o măsură a eficacității) și răspunsurile la chestionar auto-raportate (o măsură a satisfacției) pentru a descoperi variabila latentă a utilizabilității.
când am dezvoltat SUPR-Q ca o măsură a calității experienței utilizatorului site-ului web, am cartografiat elementele observate (8 articole la care răspund utilizatorii) la construcțiile latente ale variabilelor UX, calitatea UX, aspectul, utilitatea, loialitatea și încrederea folosind modelarea ecuațiilor structurale (sem).
când efectuăm o analiză de segmentare, dorim să descoperim clustere nevăzute de clienți. Cerem participanților la un sondaj mare să răspundă la multe elemente. Luăm răspunsurile observate și folosim analiza clasei latente pentru a identifica clusterele subiacente.
când efectuăm un fel de card pentru a înțelege modul în care utilizatorii grupează informații și elemente, luăm numărul observat de unde participanții plasează elementele pentru a deduce variabila latentă a grupurilor.
concluzie
variabilele latente sau ascunse diferă de variabilele observate prin faptul că nu sunt măsurate direct. În schimb, folosim variabile observate și deducem matematic existența și relația variabilelor latente. Aceasta este metoda de bază din spatele multor tehnici puternice, cum ar fi
- analiza factorilor: Pentru a găsi constructe subiacente
- analiza Cluster: pentru a înțelege relațiile folosind sortarea cardurilor
- analiza clasei latente: pentru a grupa clienții în segmente
- modelarea ecuațiilor structurale (sem): pentru a valida măsurile