Priorice los datos cuantitativos con el principio de Pareto – Usabilidad web y seo

Priorice los datos cuantitativos con el principio de Pareto

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Imagínese: después de decenas de reuniones con los departamentos legales, de marketing y de ingeniería de su empresa, finalmente tiene acceso a una herramienta de análisis. ¡Felicidades! Hay una oleada de entusiasmo a medida que el equipo de UX sueña con realizar pruebas A / B para mejorar los diseños o (finalmente) convencer a las partes interesadas escépticas con datos cuantitativos de los usuarios.

Pasan varios meses y la emoción inicial se convierte en alarma: hay tantas páginas, informes y métricas que considerar. V alcance y confiabilidad de las herramientas analíticas puede destruir cualquier equipo de diseño sobrecarga de información y análisis parálisis… ¿Qué pueden hacer los profesionales de UX cuando se enfrentan a tantos datos cuantitativos? Considere usar el principio de Pareto.

¿Qué es el principio de Pareto?

Definición: El Principio de Pareto (también conocido como la regla 80/20) establece que el 80% de los resultados provienen del 20% de las causas.

En el siglo XIX, el economista e ingeniero italiano Vilfredo Pareto notó que el 80% de los guisantes de su jardín provenían de solo el 20% de las vainas. Cuando comenzó a estudiar la desigualdad de la riqueza y la propiedad de la tierra, nuevamente se dio cuenta de que el 80% de la tierra de Italia era propiedad de solo el 20% de sus habitantes. En el siglo XX, el consultor de gestión Joseph Juran redescubrió el trabajo de Pareto y lo popularizó como el principio de Pareto, que prioriza la priorización de invertir un esfuerzo valioso en los “pocos vitales” en lugar de la “multitud trivial”.

Una gama sorprendentemente amplia de contextos demostró este desequilibrio 80/20:

  • El 20% de los sitios web secuestran el 80% del tráfico web.
  • El 20% de los clientes aportan el 80% de los ingresos de la empresa.
  • El 20% de los artículos científicos constituyen el 80% de todas las citas.
  • El 20% de los errores de software son responsables del 80% de los fallos informáticos.
  • El 80% de las partidas de ajedrez utilizan el 20% de las posibles aperturas.

El principio de Pareto es una ley de potencia estadística que describe una distribución de Pareto particular, una distribución estrechamente relacionada con las curvas de Zipf. En términos generales, una ley de potencia describe la relación matemática entre dos variables: una variable es proporcional a la otra, elevada a una determinada potencia. Los ejemplos incluyen y = x2, y = 5×3 o y = 2.5 x-5. Un pequeño aumento de x conduce a un cambio significativo en y.

V El principio de Pareto no predice cuándo este fenómeno está sucediendo y no explica por qué está sucediendo. También, no hay garantía de que sus datos coincidan exactamente con la distribución 80/20… Por ejemplo, el 5% de sus páginas web puede representar el 67% de todas las páginas vistas, y en muchas redes sociales, el 1% de los usuarios representan el 90% de las publicaciones. La cantidad de desequilibrio entre los dos valores es importante, no sus números exactos. Piense en el principio de Pareto como una observación útil que las entradas y salidas a menudo se distribuyen de manera desigual… En un grupo grande, solo puede haber unos pocos participantes importantes para lograr el resultado deseado.

Cómo crear un diagrama de Pareto

Un gráfico de Pareto es una visualización de datos que muestra qué categorías (por ejemplo, diferentes páginas) contribuyen más a una métrica determinada (por ejemplo, visitas a una página).

Ejemplo de diagrama de Pareto
En este ejemplo de gráfico de Pareto, el eje x muestra las páginas del sitio web (ordenadas en orden descendente de páginas vistas). El eje Y de la izquierda se utiliza para las barras que representan el número de veces que se visualiza cada página. El eje y derecho se utiliza para una línea que representa la contribución acumulada de cada página al porcentaje total de visitas a la página. En otras palabras, el punto en la línea que corresponde a la página E es el porcentaje de páginas vistas (del total de páginas vistas) recibidas por la página E y todas las páginas anteriores (K y B). El último punto de la línea debe ser siempre el 100%. Según este gráfico, aunque este sitio web tiene varias páginas, investigar e implementar mejoras de UX para las páginas K, B, E y A debería impactar alrededor del 80% de las páginas vistas totales del sitio web y así maximizar el ROI.

Un diagrama de Pareto contiene dos gráficos diferentes en un solo objeto visual:

  1. Un gráfico de barras que muestra una métrica por categoría (en nuestro ejemplo, el número de páginas vistas por página).
  2. Gráfico de líneas que muestra el porcentaje acumulado de la métrica por categoría (en nuestro ejemplo, el porcentaje de páginas vistas para la página actual y para todas las páginas con una gran cantidad de páginas vistas)

Para crear su propio diagrama de Pareto, debe crear una tabla simple de valores categóricos, sus valores numéricos para la métrica de interés y varios valores calculados. Antes de comenzar, siempre comience con el objetivo y la hipótesis que desea explorar. Asegúrese de que existan los datos requeridos, que se puedan exportar desde el sistema en el que están almacenados y que no contengan redundancias ni errores. Es posible que se requiera mucha limpieza y compilación de datos antes de crear la tabla a continuación.

Tabla de 4 columnas que contiene datos: página (columna A), páginas vistas (columna B), porcentaje del total (columna C), porcentaje acumulado del total (columna D).
La hoja de cálculo utilizada para crear el diagrama de Pareto anterior.

Estos son los pasos para crear un diagrama de Pareto:

  1. Por favor seleccione descriptivo categoría como páginas web, funciones, segmentos de usuarios.
  2. Por favor seleccione numérico métrica para comparar sus categorías, como costo, visitas a la página, número de clics.
  3. Empiece con una mesa vacía.
  4. Columna A enumerar todos los valores de categoría… Por ejemplo, si su categoría es Páginas, incluya todas las páginas.
  5. Columna B junto a cada categoría listar valor de métrica para esta categoría. Por ejemplo, para cada página, ingrese el número correspondiente de vistas junto a ella.
  6. Sumando la columna B en la parte inferior de la tabla para obtener cantidad total para todos los miembros de la categoría. En nuestro ejemplo, la suma representará el número total de visitas a la página recibidas por todas las páginas.
  7. Ordenar tabla por columna métrica de de mayor a menor
  8. Para la columna C calcular el porcentaje que cada categoría contribuye al total. Para hacer esto, tome el valor en la columna 2, divídalo por la suma del total del paso 6 y multiplíquelo por 100. La suma en esta columna debe ser 100%.
  9. Para la columna D, calcule el porcentaje acumulado para cada categoría por sumando el porcentaje de este elemento con los porcentajes de todos los elementos por encima de él en la mesa.
  10. En el mismo gráfico, cree un gráfico de barras correspondiente a las barras A y B, y un gráfico de líneas para las barras A y D. (También puede crear dos gráficos separados, uno para el gráfico de barras y otro para el gráfico de líneas, o simplemente un gráfico de líneas basado en las barras A y D; incluso si el resultado técnico no es un gráfico de Pareto, la información transmitida será la misma).

Los gráficos de Pareto son ayudas útiles para la priorización, ya que le ayudan a identificar fácilmente quién contribuye más a una métrica. Microsoft Excel admite la creación de gráficos de Pareto, pero también puede crearlos en otras aplicaciones de visualización de datos o de hojas de cálculo.

Aplicar el principio de Pareto a UX

Aquí hay dos situaciones en las que el Principio de Pareto puede ayudar a los profesionales de UX a establecer prioridades en función de sus datos.

Ejemplo 1: La calificación de satisfacción del cliente está disminuyendo debido a la deuda técnica y de UX acumulada.

Objetivo: Mejore la experiencia de usuario de su aplicación solucionando los problemas más importantes de la interfaz de usuario.

Categoría del eje X: Características del producto

Medición del eje Y: Número de reseñas de usuarios negativas enviadas

Análisis de Pareto: Solo 3 funciones son responsables del 86% de las revisiones enviadas.

Resultados clave: La mejora de estas 3 funciones debería afectar de manera desproporcionada al envío de comentarios.

Acción: Convence a las partes interesadas para que inviertan en estas 3 funciones, mientras que otras funciones tienen soluciones más obvias y fáciles de implementar.

Ejemplo 2: Después del rediseño del sitio web, menos usuarios se registraron para una prueba gratuita del producto.

Objetivo: Aumente el nivel de prueba gratuita (meta de microconversión), que conduce a la adquisición de clientes (meta de macroconversión).

Categoría del eje X: Páginas web visitadas por usuarios que se inscribieron en la prueba.

Medición del eje Y: Número de páginas vistas únicas

Análisis de Pareto: 77% de este segmento de usuarios visitó una página que describe las características y precios de su producto.

Resultados clave: Reducir el número de salidas de la página de precios debería aumentar desproporcionadamente el número de pruebas.

Acción: Priorice un proyecto de investigación cualitativa para identificar los problemas principales en esta página del plan, incluso si las tasas de salida son más altas en otras páginas.

Reducir el volumen y aumentar el impacto

Los equipos de UX suelen tener recursos limitados, tiempo insuficiente y la necesidad de demostrar el valor comercial a la organización. En entornos con baja madurez de UX, el simple hecho de obtener acceso a análisis puede costar un valioso capital de políticas. Al aprovechar el efecto de escala del Principio de Pareto, un equipo de UX puede obtener rápidamente muchos beneficios, como:

  • Filtrar por volumen de datos analíticos
  • Convencer a las partes interesadas del posible retorno de la inversión en un proyecto de UX
  • Reducir la investigación y la implementación
  • Logre resultados impresionantes de manera efectiva

Los peligros de enfocar SOLO el 20%

Quizás tentación de abusar el principio de Pareto y ignore el 80% de su experiencia de usuario… Incluso Joseph Juran se dio cuenta de este problema y cambió su descripción original del Principio de Pareto de “unos pocos vitales y muchos triviales” a “unos pocos vitales y muchos útiles”. Invertir demasiado tiempo a solo el 20% puede llevar a estancamiento y sobreoptimización de múltiples métricas en detrimento de los demás. También puede generar la confianza de las partes interesadas en que solo unas pocas métricas deben impulsar la visión del producto y el trabajo de diseño. Evite esta trampa del pensamiento de todo o nada. Reserve algo de ancho de banda para explorar otras partes de su experiencia de usuario que pueden tener un impacto acumulativo significativo en varias métricas o proporcionar un valor útil a los usuarios.

Si toma el principio de Pareto literalmente, entonces otro 20% del valor total de UX debería provenir del 80% de los elementos menos utilizados o menos importantes de su diseño. No queremos dejar ese 20% sobre la mesa; solo queremos priorizar los beneficios potenciales más altos.

Conclusión

Si bien las herramientas de análisis recopilan grandes cantidades de datos de comportamiento de su sitio web o aplicación, no todos los aspectos de la experiencia del usuario tienen el mismo impacto en sus resultados. Aproveche el principio de Pareto confirmando primero los objetivos de su organización, las métricas que los miden y los datos del usuario que están alineados con esos objetivos. Luego, concéntrese en la investigación y el desarrollo de UX en áreas que tengan un impacto significativo en esas métricas comerciales. Incluso pequeñas mejoras en estas áreas vitales puede generar resultados desproporcionadamente fuertes

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Referencias

1. Juran. 2019. Principio de Pareto (regla 80/20) y Guía de análisis de Pareto. (Marzo de 2019). Recuperado el 13 de septiembre de 2021 de https://www.juran.com/blog/a-guide-to-the-pareto-principle-80-20-rule-pareto-analysis/.

2. Lada Adamich y Bernardo A. Hubermann. 2000. La naturaleza de los mercados en la World Wide Web. Diario electrónico de SSRN (2000). DOI: https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.166108

3. M.EJ Newman. 2005. Leyes de energía, distribuciones de Pareto y ley de Zipf. Física moderna 46, 5 (2005), 323–351. DOI: https://dx.doi.org/10.1080/00107510500052444

4. Richard Koch. 2017 noviembre El principio 80/20: el secreto para lograr más con menos, Londres: Nicholas Brealey Publishing.

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