Użytkownik końcowy (end user) i jego potrzeby powinny znajdować się w centrum zainteresowania projektantów UX/UI. Spełnienie oczekiwań odbiorcy i zapewnienie mu pozytywnych doświadczeń, jest drogą do sukcesu strony internetowej, aplikacji i sklepu. W artykule omówimy najważniejsze cechy użytkownika końcowego z perspektywy procesu projektowego. Wskażemy też źródła pozyskiwania danych oraz wpływ informacji na decyzje projektowe.
Spis treści
Zrozumienie użytkownika końcowego
Empatia jako narzędzie projektowe
Projektowanie oparte na danych
Wykorzystanie danych o użytkowniku w projektowaniu UX/UI
Poziom wykształcenia end usera
Doświadczenie techniczne użytkowników
Częstotliwość korzystania z produktu
Zrozumienie użytkownika końcowego
Aby stworzyć produkt, odpowiadający na potrzeby użytkowników, projektanci muszą poznać swoich odbiorców. Muszą zrozumieć co kieruje ich działaniami i decyzjami, co jest dla nich ważne i w jakim celu będą korzystali z produktu.
Zdobycie wiedzy o użytkownikach wymaga zarówno otwartości i odpowiedniego nastawienia, jak i zastosowania odpowiednich narzędzi.
Empatia jako narzędzie projektowe
Empatia to zdolność do rozumienia i dzielenia uczuć innej osoby. Jest ona bardzo przydatna w procesie projektowania skoncentrowanego na użytkowniku. Empatia pozwala na wejście w emocje odbiorcy, odczucie zarówno satysfakcji jak i frustracji związanych z posługiwaniem się aplikacją, dokonywaniem zakupów online czy też wyszukiwaniem informacji na stronie www.
Projektanci mogą rozwijać empatię poprzez bezpośredni kontakt z użytkownikami, który pozwoli na lepsze zrozumienie kontekstu użytkowania produktu.
Tworzenie person użytkowników
Persony użytkowników to fikcyjne postaci opisujące typowych użytkowników produktu. Często opisane w wielu wymiarach, począwszy od danych demograficznych, przez cechy charakteru, wykształcenie, pracę, po ulubione powiedzenia czy filmy.
Persony pozwalają projektantom lepiej zrozumieć, kim są odbiorcy, co jest dla nich ważne, jakie mają cele i jakie są ich ograniczenia. Stosowanie person w procesie projektowania ułatwia oderwanie się od własnych potrzeb i przestawienie się na myślenie i postrzeganie klienta. Trochę na zasadzie: czy proponowane rozwiązanie podobałoby się personie. Dzięki temu łatwiejsze staje się podejmowanie trafnych decyzji i tworzenie rozwiązań dopasowanych do docelowych użytkowników.
Mapa doświadczeń klienta
Mapa doświadczeń klienta (customer journey map) to narzędzie, które pozwala na wizualizację ścieżki użytkownika przez różne punkty interakcji z produktem. Począwszy od pierwszego kontaktu, przez zakup, po wsparcie posprzedażowe lub zwrot albo reklamację. Dzięki mapom można lepiej zrozumieć co użytkownik odczuwa na poszczególnych etapach – czy jest to zadowolenie, czy frustracja.
Informacje uzyskiwane z customer journey map pozwalają optymalizować interfejsy i całe ścieżki procesowe lub ich fragmenty (na przykład ścieżkę zakupu w sklepie internetowym) pod kątem użyteczności.
Projektowanie oparte na danych
Projektowanie z wykorzystaniem rzeczywistych danych ma ogromną przewagę nad projektowaniem bazującym na intuicji albo przypadkowych założeniach. Dlatego na każdym etapie życia projektu warto zbierać dane. Począwszy od wywiadów z potencjalnymi użytkownikami końcowymi w fazie definiowania wymagań lub ulepszania prototypów, kończąc na danych pochodzących z narzędzi analizujących ruch na stronie www lub ankiet kierowanych do rzeczywistych odbiorców rozwiązań.
Dane pozwalają na wyraźne skrócenie i obniżenie kosztów procesu wytwórczego produktów cyfrowych a także umożliwiają iteracyjne podnoszenie ich funkcjonalności i użyteczności.
Potrzebujesz nowej strony dopasowanej do Twoich klientów?
Prześlij brief, aby otrzymać wycenę
Wykorzystanie danych o użytkowniku w projektowaniu UX/UI
Celem pracy projektanta jest stworzenie rozwiązania dopasowanego do potrzeb, przyzwyczajeń i możliwości użytkownika końcowego. Oznacza to, że projektant UX/UI musi podjąć cały szereg decyzji dotyczących struktury interfejsu, stylu graficznego, a także stosowanego języka, udostępnionych odbiorcom funkcji i innych składowych rozwiązania.
Znajomość użytkownika, w tym poziomu jego umiejętności cyfrowych, danych demograficznych, potrzeb związanych z tworzoną stroną lub sklepem ułatwia projektantowi podejmowanie konkretnych wyborów.
Poniżej przedstawiam listę ważnych cech użytkownika końcowego. Dla każdej z pozycji opisuję wpływ na decyzje projektowe, a także wskazuję gdzie można szukać informacji w zależności od charakteru projektu (nowy produkt / istniejący produkt).
Na pewno nie jest to lista kompletna i nie wyczerpuje wszystkich obszarów wpływu, ani dostępnych źródeł. Stanowić może jednak dobrą bazę do stworzenia własnego wykazu cech end usera.
Wiek użytkownika końcowego
Wpływ na decyzje projektowe: Wiek użytkownika przekłada się na dobór języka i styl graficzny. Młodsi użytkownicy końcowi preferują nowoczesny i dynamiczny design, podczas gdy starsi użytkownicy mogą preferować bardziej stonowane i czytelne interfejsy.
Źródła danych dla istniejącego produktu: Analiza demograficzna z Google Analytics, dane użytkowników z platform reklamowych (np. Facebook Audience Insights). https://www.facebook.com/business/insights/tools/audience-insights/
Źródła danych dla nowego produktu: Badania rynkowe, takie jak raporty Pew Research Center (dane globalne), raporty CBOS, dane GUS (dane dotyczące Polski). Analiza danych z podobnych produktów konkurencyjnych oraz ankiety rynkowe.
Przydatne łącza:
Płeć end usera
Wpływ na decyzje projektowe: Płeć użytkowników może wpływać na preferencje kolorystyczne i estetykę wizualną interfejsów. Przekładać się może również na formę zwracania się do end usera w tekstach.
Źródła danych dla istniejącego produktu: Dane demograficzne z Google Analytics, dane z platform reklamowych (np. Facebook Ads Manager).
Źródła danych dla nowego produktu: Badania rynkowe, takie jak raporty Nielsen, analiza demograficzna konkurencyjnych, badania konsumenckie.
Przydatne łącza:
Poziom wykształcenia end usera
Wpływ na decyzje projektowe: Użytkownicy z wyższym poziomem wykształcenia mogą preferować bardziej skomplikowane i informacyjne treści, podczas gdy ci z niższym poziomem wykształcenia mogą potrzebować prostszych i bardziej zrozumiałych interfejsów.
Źródła danych dla istniejącego produktu: Dane z Google Analytics , ankiety użytkowników.
Źródła danych dla nowego produktu: Badania rynkowe, takie jak raporty Statista (na przykład raport „Edukacja w Polsce”), analiza danych użytkowników podobnych produktów, badania demograficzne.
Przydatne łącza:
Zawód użytkownika końcowego
Wpływ na decyzje projektowe: Zawód wykonywany przez użytkownika końcowego może wiązać się z oczekiwaniami dotyczącymi wyglądu funkcji interfejsu. Na przykład użytkownicy biznesowi mogą potrzebować bardziej surowego i profesjonalnego stylu graficznego oraz dostępu do wywoływania specjalizowanych działań (obliczeń, prezentacji w formie wykresów etc.).
Źródła danych dla istniejącego produktu: LinkedIn Talent Insights, wywiady z użytkownikami.
Źródła danych dla nowego produktu: Raporty branżowe, na przykład firmy Gartner (dane globalne), dane GUS , raporty PARP, PWC, Sedlak & Sedlak, analiza danych produktów konkurencyjnych.
Przydatne łącza:
Doświadczenie techniczne użytkowników
Wpływ na decyzje projektowe: Użytkownicy z dużym doświadczeniem technicznym z reguły preferują bardziej zaawansowane funkcje i możliwości konfiguracji rozwiązań. Pozostali użytkownicy często skłaniają się ku uproszczonym interfejsom.
Źródła danych dla istniejącego produktu: Testy użyteczności, segmentacja użytkowników na podstawie danych z Google Analytics.
Źródła danych dla nowego produktu: Badania rynkowe dotyczące umiejętności technologicznych, takie jak raporty Pew Research (dane globalne), raporty IAB (dotyczące Polski, np. Raport strategiczny: Internet 2023/24), analiza danych użytkowników końcowych podobnych produktów, ankiety oceniające umiejętności technologiczne potencjalnych użytkowników.
Przydatne łącza:
Preferencje językowe
Wpływ na decyzje projektowe: Znajomość preferowanego języka użytkownika pozwala na lepsze dostosowanie treści i komunikacji w interfejsie oraz decyzje co do tworzenia dodatkowych wersji językowych i ich zawartości.
Źródła danych dla istniejącego produktu: Dane Google Analytics dotyczące języka przeglądarki użytkowników. Dane z platform reklamowych.
Źródła danych dla nowego produktu: Badania rynku, np. CSA Research, analiza językowa użytkowników podobnych produktów, ankietowanie potencjalnych end userów.
Przydatne łącza:
Zainteresowania
Wpływ na decyzje projektowe: Znajomość zainteresowań użytkownika pozwala na personalizację treści i funkcji umieszczonych w interfejsie.
Źródła danych dla istniejącego produktu: Google Analytics, narzędzia związane z social media, między innymi: Facebook Audience Insights, Instagram Insights, Account Analytics X (d.Twittera), Brandwatch.
Źródła danych dla nowego produktu: Badania rynkowe (np. prowadzone przez firmę Nielsen), analiza zainteresowań użytkowników podobnych produktów, ankiety dotyczące zainteresowań potencjalnych przyszłych użytkowników końcowych.
Przydatne łącza:
Cel korzystania z produktu
Wpływ na decyzje projektowe: Wiedza o tym, dlaczego użytkownik korzysta z produktu (np. rozrywka, edukacja, praca) pomaga dostosować funkcje i interfejs do jego potrzeb.
Źródła danych dla istniejącego produktu: Wywiady z użytkownikami, analiza danych z Google Analytics (cel wizyty).
Źródła danych dla nowego produktu: Badania rynku, a także analiza celów użytkowników końcowych podobnych rozwiązań.
Chcesz poprawić działanie swojego sklepu lub strony?
Zamów przeprowadzenie audytu UX
Lokalizacja geograficzna
Wpływ na decyzje projektowe: Lokalizacja użytkownika wpływa na aspekty takie jak dostępność usług, język, strefa czasowa i preferencje regionalne.
Źródła danych dla istniejącego produktu: Dane z Google Analytics, dane z narzędzi platform reklamowych.
Źródła danych dla nowego produktu: Badania rynkowe, takie jak Statista, analiza geograficzna użytkowników podobnych produktów.
Przydatne łącza:
Styl życia użytkownika
Wpływ na decyzje projektowe: Użytkownicy prowadzący aktywny tryb życia mogą preferować aplikacje mobilne z szybkimi i łatwymi w użyciu funkcjami. Ponadto charakter aktywności użytkownika końcowego wpływa na styl wizualny interfejsu.
Źródła danych dla istniejącego produktu: Dane z Google Analytics, dane z narzędzi platform reklamowych, badania rynkowe (np. IAB, CBOS, Nielsen).
Źródła danych dla nowego produktu: Badania rynkowe (np. IAB, CBOS, Nielsen), analiza stylu życia użytkowników podobnych produktów, wywiady z grupami fokusowymi.
Przydatne łącza:
Preferencje zakupowe
Wpływ na decyzje projektowe: Wiedza o tym, jakie produkty użytkownik lubi kupować, pozwala na lepszą personalizację rekomendacji w e-commerce.
Źródła danych dla istniejącego produktu: Analiza danych z narzędzi e-commerce, takich jak Shopify Analytics.
Źródła danych dla nowego produktu: Badania rynkowe, takie jak eMarketer, analiza preferencji zakupowych użytkowników podobnych produktów, ankiety konsumenckie.
Przydatne łącza:
Częstotliwość korzystania z produktu
Wpływ na decyzje projektowe: Częstotliwość, z jaką użytkownik korzysta z produktu i jego poszczególnych funkcji/opcji, wpływa na decyzje dotyczące projektowania interfejsu.
Źródła danych dla istniejącego produktu: Dane z Google Analytics (częstotliwość sesji użytkowników), dane analityczne z aplikacji mobilnych, np. Firebase Analytics.
Źródła danych dla nowego produktu: Badania rynkowe (np. IAB, CBOS) i analiza częstotliwości korzystania użytkowników podobnych produktów, wywiady z przyszłymi użytkownikami końcowymi.
Przydatne łącza:
Świadomość marki
Wpływ na decyzje projektowe: Użytkownicy zaznajomieni z marką mogą oczekiwać zgodności wizualnej i funkcjonalnej z innymi produktami tej samej marki.
Źródła danych dla istniejącego produktu: Badania rynku, np. CBOS, ankiety użytkowników.
Źródła danych dla nowego produktu: Badania rynku, np. CBOS, analiza świadomości marki w kontekście produktów konkurencyjnych, konsultacje z ekspertami ds. marki.
Przydatne łącza:
Preferencje w zakresie nawigacji
Wpływ na decyzje projektowe: Niektórzy użytkownicy mogą preferować nawigację za pomocą menu, inni zaś przy użyciu wyszukiwarki.
Źródła danych dla istniejącego produktu: Testy użyteczności i analiza danych z Google Analytics (zachowanie użytkowników), narzędzia Hotjar, Crazy Egg.
Źródła danych dla nowego produktu: Badania rynkowe i analiza preferencji nawigacyjnych użytkowników podobnych produktów, wywiady z grupami fokusowymi.
Przydatne łącza:
Dostępność technologii
Wpływ na decyzje projektowe: Użytkownicy korzystający z różnych urządzeń i systemów operacyjnych mogą wymagać dostosowania projektu do specyfikacji tych technologii.
Źródła danych dla istniejącego produktu: Analiza danych z Google Analytics (urządzenia użytkowników).
Źródła danych dla nowego produktu: Raporty technologiczne, takie jak Gartner (globalne), raporty z badań IAB, CBOS (Polska), analiza dostępności technologii dla użytkowników podobnych produktów, wywiady z ekspertami.
Przydatne łącza:
Przyzwyczajenia użytkowników
Wpływ na decyzje projektowe: Użytkownicy mający określone przyzwyczajenia związane z korzystaniem z technologii mogą preferować interfejsy zgodne z ich nawykami.
Źródła danych dla istniejącego produktu: Testy użyteczności i analiza danych z Google Analytics, dane z aplikacji Hotjar, Crazy Egg.
Źródła danych dla nowego produktu: Badania rynkowe, analiza przyzwyczajeń użytkowników podobnych produktów, wywiady z użytkownikami.
Przydatne łącza:
Podsumowanie
Mówiąc o dopasowaniu produktu cyfrowego: strony internetowej, aplikacji, e-sklepu do użytkownika końcowego najczęściej wspomina się o narzędziach do zbierania danych. Tymczasem fundamentalne znaczenie ma to, jakich informacji powinniśmy szukać i do czego te informacje mogą posłużyć.
Każda z omówionych powyżej kategorii przekłada się na konkretne decyzje projektowe. Decyzje, które projektanci UX/UI podejmują w codziennej pracy.
