Kullanıcı Deneyimi (UX) Teorisi

Teoriler; önyargıları veya sesi en çok çıkan insanı temel almaz. Teoriler, yinelenen yöntemlerle gerçekçi veriler toplamayı temel alır. Kullanıcı deneyimi teorisi nedir? Gelin bu sorunun yanıtını birlikte inceleyelim.

Kullanıcı deneyimi (UX) büyü değil. Kullanıcı deneyimi stratejisi bir bilimdir. İlk bilgisayar piyasaya sürüldüğünden beri buralarda olan, ismi henüz ortada yokken bile hayatımızda olan bir bilim.

Bütün bilimsel teoriler hipotez olarak başlar. Daha sonra hipotezin doğrulanması veya geçersiz kılınması için veriler toplanarak hipotez test edilir. İşte o zaman bu bir teori olur.

Bir teori, bir şeylerin neden olduğunu açıklamak için vardır. Teoriler; önyargıları veya sesi en çok çıkan insanı temel almaz. Teoriler, yinelenen yöntemlerle gerçekçi veriler toplamayı temel alır.

Bu yapı olmadan bir teste, veri manipülasyonlarının ve istenilen geribildirimlerin yön vermesi oldukça kolaylaşır ama ne yazık ki işler bu şekilde yürümüyor. Çıkışları kontrol edemeyiz. Kullanıcı davranışlarının kompleks ayrıntılarını anlamlandırmamız gerekir. Bazen veriler yanlış olduğumuzu kanıtlar ve bunda bir problem yoktur. Amaç her zaman doğru olmak değil, gerçeklere ulaşmaktır.

Google Analitics gibi kullanıcı veri çözümleri çoğunlukla varsayımlara dayanır. Verilerle gerçekleri karıştırmayın. Öngörücü modelleme ve varsayımlar ilk adımdır ama önemli olan "neden" sorusunun cevabını vermezler. Kullanıcı deneyiminin odak noktası; kullanıcıyı bir eylemi yapmaya iten sebebi bulmaktır.

Kullanıcı deneyiminin doğasındaki soru budur. Herkes bütün cevaplara sahip olduğunu düşünür. Kullanıcı deneyimi, önyargılar tarafından yönlendirilir.

Şu şekilde düşünün; satış takımı müşterilerin ne almak istediğini ve pazarlama takımı da kullanıcılara istedikleri şeyi nasıl sunacaklarını bildiklerini düşünür. Yönetim de, takımların bir yıl önceki ihtiyaçlarına göre bütçe ayırmıştır ve büyük olasılıkla bu bütçeye kullanıcı deneyimi araştırmaları dahil değildir. Tanıdık geldi mi?

Her organizasyonun, departmanın veya çalışanın, müşterilerle kurdukları iletişime göre şekillenmiş kendi perspektifi vardır. Sorun şu ki, hepsi haklı. Daha büyük sorun ise; aynı zamanda hepsi yanlıştır.

Organizasyonlar hararetli tartışmalardan kaçınmak ve herkese hizmet edebilmek için uğraşırken, sıklıkla bu perspektif tuzağına düşüyorlar. Eğer herkese hizmet etmeye çalışıyorsanız, kimseye hizmet etmiyorsunuz demektir.

Kullanıcı deneyiminin işi bu önyargıları kaldırmak ve grupların büyük resmi görmelerini sağlamaktır. Müşterilerin beklentilerini ve ihtiyaçlarını anlamak. Peki nasıl konuşmaları yeniden şekillendireceğiz ve onu duygulardan arındıracağız? Bırakın veriler konuşsun.

Veri Toplamak

İnsanların büyük bir çoğunluğu için veri toplama süreci çok yanlış anlaşılıyor. Bu sürecin duygulardan tamamen arındırılmış olması veya yalnızca kullanışlılığa odaklanmasına gerek yok. İhtiyacınız olan tek şey bir amaç.

Ne tür veriler topluyorsunuz ve ne amaçla topluyorsunuz? Toplanabilecek verilerin iki temel tipi vardır:

1. Niteliksel: Katılımcılardan gelen, sayısal olmayan, duygusal, kişisel görüş temelli geribildirimlerdir. Neyi, neden sevdikleri gibi sayısal olmayan açıklamalar.
2. Niceliksel: Bu, sayısal ve bilimsel geribildirimlerdir. Bir eylemin tamamlamanın kolaylığına puan verilmesi gibi geribildirimlerdir.

Niceliksel Veri

Eğer göreviniz müşteri memnuniyetiyle ilgili bir temel yaratmak ise, ihtiyacınız olan şey niceliksel veridir. Bu size, başladığınız noktadan, geldiğiniz yere kadar geçen sürede ne kadar ilerleme kaydettiğinizi gösterecek önyargısız sayılar toplama şansı verir.

Web sitesine girişlerde artış görmek ve destek isteklerinde düşüş gözlemek mükemmeldir ama sonuçları etkileyebilecek onlarca etmen olduğunu unutmamak gerekiyor.

Bu bizi daha önce bahsettiğimiz bilimsel geçerliliğin onaylanması konusuna getiriyor. Verileri toplayın sonra değişim yapın ve verilerin sabit olup olmadığını gözlemleyin. Eğer sabit değilse, ortaya bir hipotez atıp nedenini araştırın, sonra baştan başlayın. Bu işin kuralı, bir şeyin yanlış olduğunu kanıtlayana kadar denemeye devam etmektir.

Niteliksel Veri

Eğer uzun vadeli bir kullanıcı deneyimi planı olmayan bir web sitesini yeniden tasarlıyorsanız, niceliksel geribildirimlere -tanımlara ve duygulara- odaklanmanız yanlış değil. Bu, pazarlama amaçlı web sitelerinin açılış sayfaları ve bloglar gibi web tasarım temelli kullanıcı deneyimleri için gayet iyi çalışır; trendler gibi akışkan ve uzun vadeli stratejiler için önerilmez. Hedef kitlenize özel bu tip çalışmalar bugün için iyi olabilir ama gelecek yıl geçerliliğini yitirebilir, yani dikkatli olmalısınız.

Niceliksel geribildirimler kullanılarak bir strateji belirlemek çok daha zordur çünkü çoğu durumda kullanıcıların söyledikleriyle, gerçek istekleri kesinlikle birbirinden farklıdır.

Bir motivasyonunuz yoksa kendinizi sonsuz bir geribildirim döngüsünde bulabilirsiniz. Bu da sizi tekrar perspektif tuzağına götürür. Eğer bir yolunuz olmadan sıkışırsanız, kendinizi verilerde bir anlam aramaya çalışırken bulabilirsiniz. Bu gerçekleştiğinde de yanlış anlamlara odaklanırsınız ve veri, kullanılmaz bir hal alır.

Doğru Anlamı Bulmak

Gelin başka bir örneğe bakalım: New York ofis binasında yaşayan insanlar asansörden çok şikayet ediyorlardı çünkü onlara göre, asansörü çağırdığınız andan asansörün gelip de kapısının açıldığı ana kadar geçen süre çok uzundu. Birçok kiracı sırf bu yüzden taşındı.

Kiracılar bu problemin çözülmesi için daha hızlı bir asansör istediler. Bu niteliksel bir geribildirim ve duygusal bir cevaptı. Yönetim, harcanacak miktarı belirlemek adına geçerli bir çalışma önerdi, bu da somut sayılar ve niceliksel veriler demekti.

Psikoloji alanından bir insanın perspektifi, kiracıların belirttikleri geribildirimden çok daha derin olan temel ihtiyaçlara odaklandı. Finansal çalışmanın sayısal geribildirimlerini reddetti, çünkü asansörü yenilemek ve kiracıların önerilerini uygulamak maddi açıdan pek mantıklı değildi.

Psikoloji uzmanı, insanları bu bekleme acısından kurtaracak ve beklerken oyalanmalarını sağlayacak bir şey tanımladı. Bekleme alanına aynalar yerleştirmeyi önerdi. Yönetim de bunu ucuz ve denemesi kolay olduğu için kabul etti.

Mucizevi bir şekilde şikayetler kesildi. Artık asansör kullanıcılarının rahatsızlıklarına çözüm olan ve maddi açıdan diğer düzeltmelerden daha uygun olan aynaları otellerin ve ofis lobilerinin girişlerinde sık sık görebiliyoruz. Verileriniz, sorduğunuz sorular ve onları sorduğunuz kişiler ölçüsünde değerlidir.

Doğru Soruları Sormak

Bir müşteriniz için, web sitesi tasarlama sürecinde olduğunuzu varsayalım. Sizden, web tasarıma yön vermesi açısından kullanıcıların isteklerini öğreneceğiniz bir test yürütmeniz istendi. Genel hatlarıyla detayları düşünün: Renkleri, fontları, yapıyı, boyutlandırmayı ve bunun gibi şeyleri. Göreviniz niceliksel bir test yapmak.

Kullanıcıların ilk cevaplarının nasıl olacağını düşünmeden önce bir anket hazırlamayın. Hipotezinizi formüle etmenizdeki ilk amaç bu.

Eğer 3 ayrı web sitesinin ana sayfasından geribildirim toplamak isterseniz, bir grup soru hazırlayıp her biri için bunları tekrarlayabilirsiniz. Her web sitesi için benzer geribildirimler toplamak için tekrar önemlidir. Peki bu sorular tam olarak ne olmalı?

Eğer 10 katılımcıyla bir test yaparsanız ve bunların 8'i tamamen farklı geribildirimlerle gelirse, işiniz normalden çok daha zor olacaktır. İşe yarar geribildirimler alabilmek için çok kesin sorular sormalısınız.

• "Ana sayfa ile ilgili ne hoşunuza gitti?" yerine, "Gezinmeye başlamadan önce bu web sitesinin pazarlamayla ilgili olduğunu anladınız mı" diye sorun.
• "Menü navigasyonlarıyla ilgili ne hoşunuza gitti?" yerine, "Menüye bakın. yeterince net ve kullanımı kolay mı?" diye sorun.

Soruları sorma biçiminiz de oldukça önemli. Sorduğunuz sorular amacın kendisini işaret edebiliyorlar mı?

• Yönlendirici: "Sayfanın üstünde kariyer linkini bulun. Uygun kariyer seçenekleriyle ilgili bilgilere ulaşmak için oraya tıklayın."
• Daha az yönlendirici: "Uygun kariyer seçenekleriyle ilgili bilgiye ulaşabilmek için, sayfanın üstündeki hangi linke tıklardınız?"
• İdeal: "Bu web sitesinde uygun kariyer seçenekleriyle ilgili bilgilerin, sayfanın neresinde konumlanmış olmasını beklerdiniz?"

Kullanıcıları bir amaca yönlendirmek yerine, karar verme hareketlerini direkt olarak kullanıcılara yönlendirmiş oluyorsunuz. Bu şekilde kullanıcıların nasıl oldukları ve web sitesinde nasıl dolaşmak istedikleri konusunda daha iyi bilgi edinmiş olursunuz. Eğer ilk iki sorudan birini sorarsanız, bütün yararlı veriyi kaybedersiniz. Soruları sorma şekliniz de sonuçları etkiler.