Analyse de complexité pour la recherche UX chez IBM: qu'est-ce que c'est et comment s'y prendre

Il y a plusieurs mois, lors d'une session consacrée aux meilleures pratiques de recherche en design, j'ai présenté aux côtés de Rick Sobiesiak (responsable de la recherche en conception, IBM Security) et de Tim O’Keefe (responsable de la conception chez IBM Systems) l'analyse de la complexité. Rick et Tim ont développé la méthode avec IBM Research et j'ai eu la chance d'apprendre d'eux. J’ai appliqué la méthode sur le produit de mon équipe, IBM PowerAI Vision, pour démontrer de manière quantitative la valeur ajoutée de la conception de l’expérience utilisateur en termes de réduction de la complexité d’une tâche ou d’une séquence de tâches pour l’utilisateur. Après cette présentation, j'ai reçu de nombreux messages et courriers Slack d'autres équipes de produits voulant mettre en œuvre une analyse de complexité. Je pense qu’il est essentiel que les chercheurs en expérience utilisateur développent une compétence de travail avec quelques méthodes quantitatives et utilisent toujours des méthodes qualitatives et quantitatives pour une histoire utilisateur panoramique et robuste (pour en savoir plus, cliquez ici).

J'ai également lié la publication originale de Rick et Tim sur l'analyse de la complexité à la fin de cet article sous la rubrique "Ressources" pour ceux qui souhaitent plonger encore plus profondément! Commençons.

Aperçu de la méthode

L'analyse de complexité est une méthode d'inspection de l'utilisabilité permettant d'évaluer l'utilisabilité d'une tâche spécifique ou d'un ensemble de tâches ne nécessitant pas un engagement direct de l'utilisateur et fournissant des résultats quantitatifs. L'analyse de complexité n'exigeant pas la participation de l'utilisateur, les évaluateurs de la tâche produit sont généralement des membres de l'équipe de conception / développement du produit. Si possible, je recommanderais une association entre les rôles de recherche utilisateur et de conception d'expérience utilisateur. Toutefois, sachez que le fait de désigner le concepteur principal également en tant qu'évaluateur peut introduire un biais lorsque vous essayez de réviser objectivement la difficulté de la tâche. Engager un membre de l'équipe susceptible de se concentrer sur un projet différent ou en relation directe avec l'espace peut donc être bénéfique.

Au fur et à mesure que les évaluateurs effectuent la tâche testée, ils recherchent des éléments qui empêchent l'utilisateur d'atteindre son objectif final. C'est pourquoi il est essentiel de comprendre à la fois votre utilisateur et son travail ultime à effectuer avant d'effectuer une analyse de complexité. Sinon, vous ne disposerez d'aucun cadre de référence lors de l'évaluation.

Contrairement aux méthodes qualitatives, l’analyse de la complexité mesurera quantitativement les éléments qui entravent l’objectif final de l’utilisateur grâce aux métriques de complexité. Ces métriques sont dérivées des évaluations attribuant des notations pour chaque étape ou interaction dans la tâche spécifiée. Les catégories de notation comprennent:

  1. Changements de contexte: déplacement de l'utilisateur dans le produit pour terminer l'étape.
Ex: un modal est un changement de contexte mineur par rapport à amener un utilisateur à une nouvelle page.

2. Conseils de navigation: assistance fournie pour commencer et terminer l'étape.

Ex: le texte d'introduction sur la façon de démarrer peut éliminer les incertitudes sur les capacités essentielles.

3. Paramètres d'entrée: informations que l'utilisateur doit spécifier pour terminer l'étape.

Ex: une entrée utilisateur requise pour la formation est constituée de deux boutons radio par opposition à une entrée texte / image requise à d'autres étapes.

4. Commentaires système: réponse du système aux interactions de l'utilisateur au cours de l'étape.

Ex: un journal de notification en temps réel documente les étapes que l'utilisateur a entreprises.

5. Retour d'erreur: réponse du système aux situations d'erreur courantes de l'étape.

Ex: Ce message d'erreur indique à l'utilisateur la raison pour laquelle une étape a échoué mais ne donne aucune suggestion pour la résolution.

6. Nouveaux concepts: informations que l'utilisateur doit comprendre pour l'étape.

Ex: Modal donne un aperçu des fonctionnalités, mais un lien pour plus d’informations fera sortir l’utilisateur du produit.

Chacune des catégories de notation ci-dessus a sa propre échelle de notation, et les actifs de Rick fournissent des exemples de scores faibles et élevés pour chaque catégorie respective. En effet, l'algorithme d'analyse de complexité qui calcule un score quantitatif final est pondéré en fonction du niveau d'influence de chaque catégorie de notation sur la complexité globale de la tâche. Heureusement pour nous, nous n’avons pas à faire le calcul détaillé nous-mêmes! Mais il est essentiel de comprendre l’importance des algorithmes pondérés et pourquoi chaque échelle est unique.

Quand utiliser

J’ai trouvé que l’analyse de complexité était une méthode assez flexible en termes de choix du moment d’utilisation et de son adaptation aux besoins spécifiques de votre équipe produit. Cependant, il existe quelques exigences d'utilisation:

  1. Vous devez être au stade de la recherche évaluative après la recherche générative.
  2. Vous aurez identifié un ou plusieurs utilisateurs cibles et leur travail à effectuer. Ce processus d'identification signifie que vous connaissez non seulement leur rôle et leurs responsabilités, mais également quels concepts sont connus d'eux par rapport à ce qui pourrait être perçu comme nouveau. Vous aurez mené suffisamment de recherches pour connaître leurs domaines d’expertise et d’incertitude.
  3. Vous avez besoin de structures filaires représentatives de tâches spécifiques que l'utilisateur cible cherche à réaliser (les structures filaires ne doivent pas nécessairement être haute fidélité, mais elles doivent être complètes et inclure tous les composants nécessaires pour mener à bien une tâche spécifique).

En gardant à l'esprit ces exigences, j'ai utilisé l'analyse de complexité dans plusieurs cas d'utilisation différents au cours du processus de conception de produits:

  1. Comparer une interface utilisateur précédente à une interface nouvellement conçue (ceci permet de quantifier la valeur ajoutée d'une équipe de conception dans la gestion et le développement de produits).
  2. Pour comparer le même flux de tâches dans un produit concurrent à notre produit (idéal pour le transport lorsque l’UX et des travaux de développement sont nécessaires pour assurer un produit à la hauteur de la concurrence).
  3. Pour comparer deux possibilités de flux de conception différentes pour la création d'une toute nouvelle fonctionnalité / fonctionnalité dans l'interface utilisateur (cela est utile lorsque de nouvelles innovations sont introduites dans le produit ou lorsque les enjeux sont importants pour l'intégration d'une certaine fonctionnalité et que l'équipe UX doit en assurer la mise à jour. le bon flux avant de valider avec les utilisateurs).
Cas d'utilisation 1: comparer une interface utilisateur précédente à une nouvelle interface utilisateur (notez que plus la complexité est faible, mieux c'est).Cas d'utilisation 2: même flux de tâches dans les produits concurrents (notez que plus la complexité est faible, mieux c'est).

Comment utiliser

L'analyse de la complexité nécessite trois étapes principales.

  1. Décomposer une tâche utilisateur en étapes et interactions discrètes.
  2. Evaluez la complexité de chaque étape ou interaction de la tâche parmi les 6 catégories de notation.
  3. Analyser les métriques de complexité générées et déterminer les prochaines étapes.

1. Décomposer une tâche utilisateur en étapes et interactions discrètes.

C'est l'étape d'analyse de complexité qui prend le plus de temps, mais elle jette les bases de l'évaluation. De plus, c’est une vue rafraîchissante pour l’équipe produit car vous pouvez détecter tout problème que notre propre familiarité peut nous amener à négliger. La partie la plus difficile de ce processus consiste à bien comprendre ce qui constitue une tâche, une étape et une interaction.

Ex: répartition des tâches, étapes, interactions.

Une tâche est un élément distinct de l’objectif général de l’utilisateur ou du travail à effectuer. Les étapes sont les éléments individuels qui contribuent à l'achèvement d'une tâche. Les interactions sont les engagements littéraux que l'utilisateur aura avec le produit pour remplir une étape. Vous évaluerez la complexité de l'étape ou de l'interaction en fonction de la catégorie de notation.

2. Evaluez la complexité de chaque étape ou interaction de la tâche parmi les 6 catégories de notation.

Une fois que vous avez décrit vos tâches, étapes et interactions, vous devez vous déplacer dans le produit et évaluer chaque élément de manière appropriée. N'essayez pas de le faire de mémoire! Passez par le produit ou le prototype que vous marquez.

Lorsque vous travaillez pour appliquer vos notes, vous devrez référencer l’échelle de notation unique et les critères de chaque catégorie de notation. Cela vous aidera à comprendre ce qui détermine un exemple de 3 par rapport à 5.

Mesures de complexité évaluées au niveau de l'étape: aide à la navigation, commentaires système, commentaires d'erreur et nouveaux concepts.

Mesures de complexité évaluées au niveau de l'interaction: changements de contexte et paramètres d'entrée.

Si vous utilisez les actifs d'analyse de complexité que nous utilisons dans IBM, vos entrées d'évaluation seront automatiquement converties en mesures de complexité à l'aide de l'algorithme sous-jacent. Ces métriques de complexité seront affichées à la fois numériquement et graphiquement.

Vue agrandie montrant les données que VOUS devez saisir (les remarques a, b et c sont des interactions) - rappelez-vous que certaines évaluations de la complexité sont attribuées au niveau de l'étape, tandis que d'autres sont attribuées au niveau de l'interaction.

3. Analyser les métriques de complexité générées et déterminer les prochaines étapes.

Une fois que vous avez saisi vos cotes de complexité et que les métriques de complexité sont calculées, vous devez comprendre la signification des résultats en termes de prochaines étapes exploitables. Bien que les données et les graphiques soient utiles, ils sont beaucoup plus significatifs s’ils sont associés à des suggestions ou à des propositions, en particulier lorsqu’ils sont partagés avec les équipes de développement et de gestion des produits.

Métriques de complexité sous forme de graphique à barres.

Dans l'exemple ci-dessus, nous avons le cas d'utilisation décrit précédemment dans lequel vous pouvez utiliser l'analyse de complexité pour comparer deux produits concurrents qui permettent à l'utilisateur de terminer la même tâche. Puisque nous voulons que la complexité soit aussi faible que possible, nous pouvons constater que le produit B surpasse le produit A dans le contexte de cette méthode. Nous pouvons également constater que les instructions de navigation constituent la plus grande différence de complexité entre les deux produits, suivies de nouveaux concepts. Par conséquent, nous pouvons proposer que l'équipe de produit A priorise les modifications réduisant la complexité des instructions de navigation et des nouveaux concepts. En plus de transmettre ces informations, l'équipe qui a effectué l'analyse de complexité peut suggérer des moyens spécifiques pour atteindre ces objectifs, notamment plus d'icônes d'information ou d'éléments d'intégration pour guider l'utilisateur dans une tâche et le tenir informé tout au long du processus.

Les meilleures pratiques

Sur la base de mon expérience et des conseils de Rick et Tim, j'ai décrit ci-dessous quelques meilleures pratiques qui permettent d’obtenir un résultat idéal en termes d’analyse de la complexité:

  • Travaillez deux par deux pour attribuer les étapes / interactions d’une tâche MAIS n’attribuez que les notations initiales, puis comparez (Ceci réduit la tendance des personnes à s’accorder verbalement et à éventuellement attribuer une évaluation incorrecte. Ce qui est critique ici, c’est qu’une personne attribue un 5 à une étape et une autre attribue un 2 à la même étape, alors vous pouvez être sûr de revenir en arrière).
  • Choisissez un objectif utilisateur ciblé sur lequel vous concentrer. Ne faites pas tout le flux du produit lors de votre première utilisation (c’est tout simplement trop long et fastidieux dans un environnement de sprint au rythme rapide; choisissez un objectif pas trop large, isolant le flux le plus problématique ou la capacité la plus importante à bien pour l'expérience utilisateur globale et la mission du produit).
  • Partagez vos résultats finaux avec l’ensemble de l’équipe produit, en particulier la gestion et le développement du produit (il est essentiel de mettre en œuvre cette méthode dans l’intention de partager. Assurez-vous de communiquer clairement les diagrammes à barres générés et les résultats à l’équipe élargie et de proposer les étapes suivantes pour résoudre tout problème. zones).

Il est important de noter qu’outre la résolution des problèmes, l’analyse de la complexité est également essentielle pour attirer l’attention sur les parties du flux peu complexes et performantes. Ces expériences doivent être protégées au fur et à mesure que de nouveaux modèles et fonctionnalités sont intégrés.

L'analyse de complexité est une méthode puissante pour quantifier l'expérience utilisateur de tâches spécifiques et impératives dans un produit. D'après mon expérience, cela a été extrêmement utile pour plaider en faveur de l'impact mesurable de la conception et hiérarchiser le travail interdisciplinaire au sein d'une équipe produit. Que vous cherchiez à mettre en œuvre une analyse de complexité complète ou que vous souhaitiez amener certains de ses locataires centraux à adopter des solutions cognitives plus éclairées ou à utiliser d’autres méthodes d’évaluation par tâche, comprendre cette méthode apportera plus de valeur à votre boîte à outils de recherche utilisateur.

Ressources

Pour les employés d’IBM: accédez à des ressources et à des ressources détaillées pour commencer avec Rick Sobiesiak et rejoignez la communauté d’analyse de la complexité, contactez directement Rick Sobiesiak.

Pour les employés non-IBM: accédez au document de recherche, co-écrit par Rick Sobiesiak et Tim O’Keefe ici

Un grand merci à Rick et Tim! Toutes les pensées exprimées sont les miennes. http://www.gabriellacampagna.com/