Цифровой продукт – продукт, взаимодействие с которым осуществляется через цифровые каналы.
По аналогии с реальными продуктами копии программного обеспечения стали называть цифровыми продуктами. Продаются они точно так же, как и обычные, – коробками в магазинах
Пользовательский опыт – результат взаимодействия с цифровым продуктом, проявляющийся в изменении поведения.
Цифровые каналы (цифровые точки касания) – точки касания сервиса посредством компьютеров.
Этот сценарий покупки билета и прохода на мероприятие с помощью сервиса Face2Pay наша команда продемонстрировала на FinovateFall 2018. Он включает три цифровые точки касания – банковское мобильное приложение, где надо привязать изображение лица к платежной карте, виджет покупки билетов на сайте и видеовалидатор на мероприятии
Метрики продукта – количественные характеристики продукта, полученные с помощью анализа поведения масс аудитории при взаимодействии с цифровым продуктом и отображающие влияние взаимодействия на ресурсы, поступающие от пользователей. Остановимся на этом подробнее.
Под ресурсами в современном мире, как правило, подразумеваются деньги.
Это могут быть платежи в прямом или косвенном виде – просмотры баннеров и переходы по ссылкам на них, привлечение новых пользователей, удержание других пользователей за счет создания контента и пр.
Очевидно, что без притока ресурсов продукт не способен долго существовать и развиваться, поэтому бизнес-метрики очень важны.[7]
Вот основные метрики, с помощью которых оцениваются текущие бизнес-показатели продукта:
• количество активных пользователей, в день (DAU) и в месяц (MAU);
• приток новых пользователей (установки, регистрации);
• удержание пользователей (n-Day Retention – доля оставшихся на n-й день после прихода);
• доход на пользователя (ARPU, Average Revenue per User).
Помимо основных бизнес-показателей – мерил живучести продукта, – часто используются метрики «здоровья» продукта или косвенные метрики для оценки качества опыта; как градусник, измеряющий температуру тела, они помогают выявлять то, что в будущем может стать проблемой.
Новые пользователи появляются каждый месяц, но не все из них остаются. Процент оставшихся на n-й день после прихода называется n-Day Retention
Наглядным и показательным собранием таких метрик считается Google Heart.
Компания Miro разработала шаблон для коллективной работы в фреймворке Google Heart с подробным пошаговым планом: https://miro.com/templates/heart-template/,
Google Heart может быть хорошей основой для создания собственного набора метрик, подходящего для функции или для целого продукта
HEART – это аббревиатура, составленная из первых букв категорий:
• Happiness – метрики «счастья», вроде NPS (Net Promoter Score, индекс сетевого распространения); удовлетворенность, субъективное удобство;
• Engagement – метрики вовлечения, такие как частота использования, вариативность использования функций, количество загруженного контента;
• Adoption – метрики принятия продукта, к которым относятся первичные покупки, подписки, обновления продукта;
• Retention – метрики удержания; n-day Retention был описан выше, но помимо него используется ежемесячный отток и динамика оттока;
• Task Success (успешность выполнения) – время выполнения, скорость выполнения, процент завершенности.
По каждому направлению выписываются метрики, подходящие для конкретного продукта или функции.
И далее для каждого направления уточняются цели, сигналы и метрики.
• Цели – ключевые показатели, на которые ориентируется команда при развитии продукта.
• Сигналы – показатели, по которым можно судить о приближении к цели; например, изменившийся рейтинг в магазине приложений иногда сигнализирует о том, что у продукта изменился показатель удержания.
• Метрики – постоянно отслеживаемые значения; информация о динамике системы используется в принятии решений.
Отдельно хотелось бы выделить из вышеперечисленного букета популярную метрику NPS.
Она помогает оценить желание пользователя посоветовать продукт своим друзьям.
1. Пользователям предлагается ответить на вопрос: «Какова вероятность того, что Вы порекомендуете продукт своим друзьям/знакомым/коллегам?» – оценкой по 10-балльной шкале, где 0 соответствует ответу: «Ни в коем случае не буду рекомендовать», а 10 – ответу: «Обязательно порекомендую».
2. В зависимости от того, кто сколько баллов поставил, потребители разделяются на три группы:
a) 9–10 баллов – сторонники (promoters) товара/бренда;
б) 7–8 баллов – нейтральные потребители;
в) 0–6 баллов – критики (detractors).
3. Производится расчет индекса по формуле: NPS = % сторонников – % критиков
В NPS отсекаются пассивные ответы и учитываются только выраженно положительные или выраженно отрицательные ответы. NPS – хороший индикатор, своего рода промышленный стандарт, позволяющий сравнивать разные продукты между собой
Но вернемся к основным определениям.
Улучшение метрики – изменение метрики, влияющее на увеличение количества ресурсов, поступающих от пользователя. Например, рост притока, удержания или дохода на пользователя.
Качество опыта взаимодействия – результат взаимодействия с продуктом, влияющий на изменение метрик продукта.
Положительный пользовательский опыт – с точки зрения пользователя, это опыт, который стимулирует совершение повторного взаимодействия; с точки зрения бизнеса, это опыт, улучшающий метрики продукта.
На улучшение качества опыта, помимо увеличения частоты взаимодействия, указывает также то, что пользователи начинают осваивать все больше и больше функций продукта, переходить на более продвинутый тарифный план, помогая команде разработчиков, или активнее генерировать контент внутри продукта.
В целом можно сказать, что пользователи с положительным опытом возвращают в продукт ресурсы, увеличивая его жизнеспособность.
Отрицательный пользовательский опыт – тот, от которого ухудшаются метрики продукта и который подавляет желание повторного взаимодействия. Он снижает количество используемых функций, уменьшает объем платежей, качество размещаемого контента или других ресурсов. Словом, из-за негативного пользовательского опыта снижается живучесть продукта.
Фактор UX – свойство продукта, влияющее на качество пользовательского опыта.
Глава 1
Физиологические основы пользовательского опыта
Трудно сказать, где физиологические аспекты поведения человека переходят в психологические. Ученые, изучающие мозг, шутят: «Изучение одного нейрона – это цитология[8], а нескольких нейронов – уже психология».
Чтобы формулировать более качественные гипотезы о том, каким должен быть продукт, дизайнеры, помимо собственного мнения, опираются на данные об использовании продукта, а также на общедоступные факты и закономерности, связывающие поведение человека с метриками. Источниками таких фактов и закономерностей служат науки о мозге и поведении человека. Ниже представлен список не всех, но, по крайней мере, нескольких основных фактов, которые будут учитываться в этой книге.
Факт 1. Скорость получения результата улучшает качество пользовательского опыта
В 1997 году профессор Вольфрам Шульц выявил закономерность в системе внутреннего вознаграждения мозга. Согласно его исследованиям, при положительном опыте взаимодействия нейромедиатор дофамин участвует в механизме закрепления условного рефлекса, а при его отсутствии происходит гашение рефлекса. Другими словами, если ожидание награды оправдывается, сигнал передается в центр наслаждения.
Из-за прямой стимуляции «зоны рая» у крысы выработался устойчивый рефлекс нажимать на рычаг – она так делала до тысячи раз в день
Также выявлена зависимость между скоростью получения награды и интенсивностью поощрения.
Получается, что чем быстрее пользователь получает желаемое, тем выше его удовлетворенность от взаимодействия. А чем выше его удовлетворенность, тем лучше закрепляется рефлекс совершать определенную цепочку действий.
Факт 2. Когнитивная нагрузка влияет на скорость достижения результата и количество ошибок
Под когнитивной нагрузкой понимают усилие, необходимое для удержания в краткосрочной памяти информации, которую нужно обработать.
Джордж Миллер одним из первых выдвинул теорию об ограниченности «оперативной» памяти человека. Согласно ей, память подобна кошельку ограниченного объема, и туда помещается ограниченное количество ментальных объектов (мемов[9] или чанков[10]), требуемых для решения задачи. В истории феномен стал известен под названием «семь плюс-минус два», хотя в исследовании Миллера этих цифр не было.
Долгое время инженеры широко использовали правило «семь плюс-минус два», чтобы создавать эффективные инструкции, а также интерфейсы станков и приборных панелей. Несмотря на интуитивную очевидность, для правила характерна