Cómo aprovechar el tiempo en pantalla y las páginas vistas en UX Research

Al analizar nuestros datos de analítica web, hablando desde el punto de vista de la experiencia de las personas usuarias, tenemos que tener muy claro que más no es siempre sinónimo de mejor. 

La duración de las sesiones, el número de clics en una página o el número de páginas vistas por sesión pueden tener un significado positivo o negativo dependiendo de la situación concreta. Tenemos que entender cuál es el objetivo de nuestro sitio web para saber cómo interpretar las métricas relacionadas con la UX.

Por ejemplo, cuando alguien navega por nuestro Centro de Ayuda y no encuentra la respuesta apropiada, podemos encontrarnos con datos elevados en esas tres métricas (duración, páginas vistas y clics). En realidad, esos datos son negativos, ya que esa persona no es capaz de encontrar lo que busca, redundando en una experiencia ux negativa. 

No obstante, será necesario complementar la analítica con otras técnicas, entrando en juego la triangulación.

Métricas interesantes para la UX

Estas son algunas de las métricas que pueden tener significados muy diferentes dependiendo de la situación concreta del usuario o de otras cuestiones que afecten al producto, y la interpretación de los resultados podrá variar considerablemente:

• Visitas. Si hacemos un cambio en el diseño tenemos que asegurarnos de que las visitas no disminuyen respecto al diseño anterior. También tenemos que tener en cuenta que las visitas pueden sufrir cambios a causa de campañas de marketing, estacionalidad u otros factores.
• Tasa de rebote. La tasa de rebote nos indica qué porcentaje de personas han entrado en nuestra página web y han salido sin interactuar con ella, no obstante, puede tener un valor diferente en función de cuál es el objetivo del negocio. Por ejemplo, un blog puede llegar a tener una tasa de rebote del 80%, ya que los usuarios entran únicamente a leer un post. Sin embargo en un ecommerce se considera una tasa de rebote no preocupante alrededor del 20%. Es importante que incorporemos modificadores a esta tasa de rebote, como el tiempo de estancia o las conversiones, especialmente cuando hablamos de una landing page.
• Páginas de salida. Las páginas de salida muestran cuál es la última página que ven los usuarios antes de salir de nuestro sitio web. Es muy importante comprobar cuáles son y definir si son salidas “normales” (como la página de gracias después de comprar un producto) o si son salidas inesperadas, como a mitad del proceso de compra. Esta métrica es muy importante porque si se da el segundo caso tendremos que comprobar que el proceso funciona correctamente y que no hay ningún error a nivel de UX (por ejemplo: la página no se entiende) o de UI (no se ve el botón para pasar al siguiente paso). 

Dependiendo de las tareas que la persona busque resolver en cada momento y la fase en la que se encuentre, los indicadores pueden significar cosas completamente opuestas. Por ejemplo, si pensamos en una página web de viajes, nos podemos encontrar con dos situaciones completamente diferentes:

Caso 1: Una persona está pensando en hacer un viaje y navega emocionada por la página web leyendo todos los artículos de recomendaciones, itinerarios y precios. En este caso la duración de la sesión es muy larga y el número de páginas visitadas es muy alto porque la persona se encuentra en una de las primeras fases del embudo de conversión AIDA.

Caso 2: La persona ya ha comprado el viaje y busca una información concreta, como la ahora de salida del crucero, y no la encuentra en ninguna parte. Si esta persona se pone nerviosa, navegará por muchas páginas incrementando también la duración de la sesión, pero el resultado final es una mala experiencia de ux, ya que las necesidades de la persona usuaria no quedan satisfechas.

Las analíticas de estos dos casos pueden parecer similares, y sin embargo, no tienen nada que ver en cuanto a experiencia de usuario. El primero es positivo, pero el segundo es una experiencia muy negativa y frustrante. 

Para averiguar si las métricas que hemos obtenido mediante la analítica corresponden al caso 1 o al caso 2 la solución más práctica es hacer test con usuarios. Con este método podemos averiguar el porqué del comportamiento de la persona usuaria.

Tipos de tareas

Para evaluar el comportamiento en un sitio web podemos diferenciar las tareas que se pueden realizar en dos tipos:

• Tareas de productividad. Se tienen que llevar a cabo de forma rápida y eficiente porque tienen un fin concreto y definido. Son las que se dan al buscar una información concreta o realizando una tarea específica. Tenemos que conseguir que el usuario encuentre lo que está buscando o realice la acción con el menor número de clicks posible y sin tener que desplazarse mucho por la página.
• Tareas de engagement. Estas tareas pueden ser más largas e involucrar un gran número de páginas vistas, como la búsqueda de información o el acceso a tutoriales explicando cómo llevar a cabo esas tareas.

La mayor diferencia entre estos dos tipos de tareas es que en la segunda, el tiempo que se pasa visitando la página es decisión de la persona, no a consecuencia de que no encuentre lo que estaba buscando.

Al combinar una metodología cuantitativa y otra cualitativa conseguimos una información muy completa, y podemos entender el porqué de los comportamientos. Los test de usabilidad y las analíticas del sitio son una combinación perfecta para llevar a cabo la investigación de usuarios. Cada una de estas técnicas nos dará información relevante para entender cómo se comportan las personas ante nuestro diseño. (Ver también: Investigación cuantitativa: qué es, técnicas, beneficios e inconvenientes).

De esto y mucho más hablaremos en nuestro Programa de Especialización en Research Avanzado. Echa un ojo a la formación: