Estudio de usuarios

Métricas para medir la experiencia de usuario en un sitio web

Cada plataforma, producto y servicio, tiene propósitos y públicos diferentes. Por esto, no existe un conjunto de indicadores que permita el estudio de la experiencia de usuario en todos los proyectos.

Tomando esto en consideración, la mejor forma de realizar este trabajo es centrarse en las interacciones relevantes. Pero la UX no se trata solo de la facilidad de uso. Las experiencias reúnen motivaciones, actitudes, expectaciones y comportamientos que son difíciles de medir.

Al entregar detalles sobre el comportamiento de los usuarios, las métricas son un buen indicador general de estos factores.

¿Cómo medir la experiencia de usuario en Google Analytics?

Para estudiar la experiencia de usuario usando los datos que entrega Google Analytics, podemos clasificar las métricas en tres grupos:

Métricas de usabilidad

Son los datos que reflejan la facilidad de uso de una plataforma, es decir, si el usuario logra realizar acciones sin problemas.

Algunas métricas concretas son la velocidad de carga, el tiempo promedio en cada tarea y el uso de los menú de navegación.

Por ejemplo, si un formulario corto se demora 10 segundos en cargar y los usuarios se demoran 5 minutos en promedio en completarlo, sabemos que su experiencia probablemente fue muy mala.

Métricas de fidelidad o enganche

Estos datos demuestra el interés de los usuarios por los contenidos ofrecidos. Pueden indicar la cantidad de tiempo que invierten en leer, cuántas páginas consumen o si vuelven más tarde para seguir usando el sitio.

Algunas métricas son el número de usuarios recurrentes, el porcentaje de rebote, la cantidad de páginas por sesión y la duración media de la sesión.

Por ejemplo, un alto porcentaje de rebote puede indicar que los usuarios llegan al sitio, pero no encuentran lo que estaban buscando. Por el contrario, si la duración de la sesión es alta y revisan varias páginas en este tiempo, lo más probable es que tengan una buena experiencia.

Métricas de conversión

Muestran la cantidad de objetivos que logran cumplir los usuarios en un sitio. Se deben analizar junto a los flujos de comportamiento para entender dónde se fueron los usuarios que no llegaron a convertir.

Algunas métricas con los porcentajes de conversión de los distintos objetivos y la cantidad de tareas completadas.

Por ejemplo, puedes identificar que los usuarios de móviles convierten mucho menos que los de desktop. Al analizar los flujos, estos pueden indicar que un alto porcentaje abandona el proceso en un punto particular. En este caso, lo más probable es que esa página o elemento esté presentando problemas en cierto sistema operativo o modelo de smartphone, entregando una mala experiencia a los usuarios.

Errores comunes al analizar las métricas de UX

Antes de realizar el análisis de los indicadores, asegúrate de evitar estos tres errores comunes:

• Recolectar y estudiar muchos datos: Con todas las opciones disponibles, es fácil caer en el error de medirlo todo. Para poder hacer un análisis orientado y estratégico, hay que centrarse en información acotada.
• No contar con datos confiables: La correcta configuración de la herramienta es fundamental para tener datos limpios. Antes de empezar una estrategia, asegúrate de que los filtros y objetivos estén bien definidos e implementados.
• No considerar el contexto: Los números sin un contexto no dicen nada. Solo se puede saber si existen cambios al comparar periodos. Para entender esos cambios, es necesario cruzar datos que puedan tener una influencia.

Las métricas son buenos indicadores de la experiencia de los usuarios en términos generales. Al ser fáciles de seguir y analizar, son ideales para el monitoreo constante de los proyectos.

Sin embargo, es importante recalcar que estos datos no lo dicen todo. El análisis completo de la UX es una mezcla del estudio de interacciones y percepciones. Si puedes hacer un seguimiento constante de métricas y estudios cualitativos de vez en cuando, tendrás una visión detallada de la experiencia de tus usuarios.

El modelo HEART combina estos aspectos en un sistema organizado de medición. Esta puede ser una buena opción para quienes tienen estrategias avanzadas que quieran orientar a la UX.