Достаточно ли хорошо понимать природу человеческого поведения, чтобы создать востребованный продукт? Многие известные компании создавались прежде всего на основе чутья. Марку Цукербергу не нужны были масштабные соцопросы, чтобы понять: он и его окружение нуждаются в новом способе коммуникации. Но с другой стороны, современные инструменты анализа данных дают уникальные возможности для максимально чёткой настройки продукта под нужды аудитории и принятия эффективных решений. Дизайнер Quora Джоэл Левенштейн написал о том, как примирить визионеров и ботаников. 

Алгебра гармонии: Как интуиция и расчёт помогают принимать верные решения. Изображение № 1.

 

 

Джоэл ЛЕВЕНШТЕЙН

Дизайнер продуктов в Quora

Quora — компания, серьёзно ориентированная на анализ данных. У нас есть команда учёных, которая проводит тесты и подробно изучает шаблоны пользовательского поведения. Наша корпоративная культура больше полагается на данные, чем на эго, конъюнктурные предпочтения и эмоции. И в то же время нельзя жёстко становиться в условном противостоянии «Дизайнеры против инженеров» только на одну сторону. Нужно научиться принимать решения, используя как количественный (статистика, опыт использования, тесты), так и качественный подход (собственный предыдущий опыт, интуиция, представления о человеческой природе).

Обычно мы действуем по простой схеме. Допустим, рассматривается возможность добавить на сайт какую-то новую функцию или элемент дизайна. Члены команды высказывают своё мнение о том, будет ли это полезным, основываясь на собственных вкусе и представлениях о хорошем и плохом. Потом мы тестируем эту функцию на фокус-группе и проверяем, подтверждается ли интуиция статистикой. 

 

Когда интуиция и цифры согласны

Ткань умозрительных прогнозов — интуиции, «чувства нутром» — соткана из нитей конкретных статистических данных. Выводы из теории человеческого поведения (например, «люди реагируют на короткие простые фразы») могут в один прекрасный день стать частью вашего знания и опыта. Но формирование этого интуитивного предположения лучше всего делать через серию строгих сфокусированных тестов.

Даже подтверждение уже существующих теорий помогает повысить уверенность в собственных знаниях, даёт понимание нюансов и показывает, что они применимы в разном контексте. Умозрительная теория может обнаружить какую-то закономерность, но не может посчитать степень её воздействия — насколько она будет сильной или слабой? Если вы рассматриваете два альтернативных нововведения и оба они оказываются полезными, то выбрать один из них можно, только рассчитав, какое из них будет более полезным и на какое будет затрачено меньше ресурсов.

 

Когда цифры не подтверждают интуицию

Когда я сталкиваюсь с тем, что цифры не подтверждают мои позитивные ожидания от нововведения, моя первая реакция — пересмотреть каждую деталь своих предположений. Почему я верил в это изменение? Какая теория лежит в основе этого прогноза? Каких действий от пользователей я ждал и совершают ли они их на самом деле? Люди не пользуются этой функцией? Пользуются, но не в полную силу? Пользуются, но это идёт во вред остальной части сайта? Дизайн — больше, чем сумма его частей, но если дизайн не работает, значит, одна из его частей сломана.

результаты испытаний не должны считаться догмой, которая будет использоваться вслепую, без учёта контекста

 

Если мы предполагали, что какое-то изменение продукта будет малополезным, но во время тестов оно показывает неожиданно хорошие результаты, значит, мы просмотрели потенциально значимые зоны улучшения. Я могу считать, что смена языка или цвета кнопки или новые украшения интерфейса не будут иметь значения, но поведение потребителей может говорить об обратном. Тут тоже стоит задать ряд вопросов. Что кажется очевидным мне, но на самом деле смущает новых пользователей? Какая ещё информация нужна людям для того, чтобы они эффективно взаимодействовали с продуктом?

Чтобы в полную силу воспользоваться преимуществами подхода, совмещающего интуицию и анализ данных, запомните две критически важные вещи.

 

Чётко поставьте вопросы исследования  

Если, к примеру, в тестовой группе зафиксировано на 5% больше действий, чем в контрольной группе, какие конкретные выводы можно из этого сделать? Наличие такого краткого вывода имеет решающее значение для использования этих результатов в будущем. Опытные группы должны быть задуманы так, чтобы проверять несколько гипотез, и эти гипотезы должны быть чётко сформулированы: «Я думаю, люди будут подписываться на услугу, которая кажется им доступной, так что я собираюсь разместить цены на главной странице». Если регистрации увеличиваются, то это должно быть уроком, что информация о ценах увеличивает конверсию.

Если тест заключается в том, что «я собираюсь попробовать кучу размеров строки, чтобы видеть, какой даёт лучшую конверсию», и один из них даёт её, вы не вынесли полезный урок: является ли утверждение «высота строки в 1,5 сантиметра даёт лучшую конверсию» настоящей находкой, которую можно экстраполировать на другие сценарии?

 

Результат теста — не догма

Есть мнение, что частое тестирование по самым мелким поводам и обновление продукта на основе их результатов приведёт к дроблёному, несогласованному дизайну, который не отвечает правилу «дизайн — это больше, чем сумма его частей». Это может быть так, но только если результаты испытаний считаются догмой, которые будут использоваться вслепую, без учёта контекста. Намного лучше — увидеть в анализе данных информацию и рекомендации, которые будут включены в будущие вдумчивые итерации. Конкретные результаты тестов могут помочь теориям и дискуссиям о поведении людей, показать границу воздействия потенциального изменения и дать рамки для рассмотрения возможных направлений развития продукта. 

Фото: Kevin Van Aelst