Machine Learning y retos de diseño centrado en el usuario

El aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas (del inglés, “Machine Learning”) es una rama de la inteligencia artificial cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras “aprender”. Es decir, se trata de crear programas capaces de generalizar comportamientos a partir de una información suministrada en forma de cientos (o miles) de casos de ejemplo.

Como ocurrió con el auge del móvil, y antes de la web, el Machine Learning nos llevará a repensar, reestructurar y considerar nuevas posibilidades para las experiencias que construimos. A medida que esta tecnología se extienda, será esencial construir intencionalmente la experiencia del usuario para que el usuario controle esa tecnología y no al revés. Es, por tanto, una tendencia que debemos tener bajo nuestro radar de diseñadores de experiencias.

Machine Learning

En Google Design han identificado algunas retos de diseño centrado en el usuario (bajo la denominaciñon de HCML o aprendizaje centrado en humanos), cuando trabajamos en entornos de Machine Learning:

1. No esperes que Machine Learning averigüe qué problemas resolver
Como siempre, si el uso de la tecnología no está alineado con una necesidad humana, sólo va a construir un sistema muy potente para abordar un problema muy pequeño -o tal vez inexistente- . Así que el primer punto es que todavía debemos hacer todo el trabajo duro de investigación para encontrar las necesidades humanas. Etnografía, entrevistas en profundidad, encuestas, etc.

Como diseñadores, ya disponemos de herramientas para guiar este trabajo, independientemente del paradigma tecnológico dominante.

2. Valora si la solución debe ser Machine Learning
Una vez hayamos identificado la necesidad o necesidades a abordar, debemos evaluar si Machine Learning es la solución a aplicar. Hay muchos problemas que no requieren soluciones de Machine Learning. Un desafío en el desarrollo del producto es identificar qué experiencias requieren Machine Learning y cuáles mejoran significativamente con us uso, y separarlas de aquellas que no se benefician o incluso son perjudicadas por ella.

Por ejemplo, Gmail busca frases que incluyen palabras como “archivo adjunto” y “adjunto” para que aparezca un recordatorio cuando haya olvidado un archivo adjunto. Las heurísticas funcionan muy bien aquí. Un sistema que incorpore Machine Learning probablemente encontraría más errores potenciales, pero sería mucho más costoso de construir.

Debemos pensar en términos de cómo serían los modelos mentales y las expectativas de los usuarios al interactuar con un sistema de Machine Learning. Para ello, Google ha creado un conjunto de ejercicios para ayudar a los equipos a entender el valor del Machine Learning en sus casos de uso, con algunas preguntas clave que aparecen en el artículo. Cualquier aspecto que tenga un impacto significativo en el usuario y sea posible únicamente por Machine Learning es lo que deberíamos priorizar.

3. La importancia del prototipado
Un gran desafío con los sistemas Machine Learning es el prototipado. Si el valor total de un producto de Machine Learning es que utiliza datos específicos del usuario para adaptar y personalizar una experiencia, el prototipo debe ser real y parecer auténtico. No podemos esperar a testear el producto con un sistema completamente construido para validar el diseño porque, probablemente, será demasiado tarde para cambiarlo.

En este punto, hay dos enfoques de investigación del usuario que pueden ayudar. El primero es el uso de ejemplos personales de los participantes como base de pruebas. Al hacer la investigación del usuario con las primeras maquetas, los participantes traen algunos de sus propios datos a las sesiones. Con estos ejemplos, puede simular respuestas correctas e incorrectas del sistema.

El segundo enfoque es utilizar lo que denominan experimentos de Mago de Oz. Se trata de una investigación de interacción humano-ordenador en donde sujetos determinados se someten a la interacción con un sistema que ellos creen autónomo, pero que en verdad está siendo controlado a escondidas por otro sujeto, el llamado Mago de Oz. Observar sus adaptaciones y las interacciones con el sistema es de gran valor para evaluar las decisiones de diseño.

4. Falsos positivos y falsos negativos
Un sistema Machine Learning tiene como objetivo aprender y, por tanto, cometerá errores. Es importante entender cómo se perciben estos errores y cómo pueden afectar la experiencia del usuario con el producto.

En términos de Machine Learning, necesitaremos hacer concesiones conscientes entre la precisión y la recuperación del sistema. Es decir, decidir si es más importante incluir todas las respuestas correctas, incluso si esto significa dejar entrar más erróneas (optimizar para recordar) o minimizar el número de respuestas incorrectas a costa de dejar de lado algunas de las respuestas correctas. (optimizar para precisión).

5. Estrategias de búsqueda y retroalimentación de usuarios
Los sistemas Machine Learning que mejor funcionan tratan de evolucionar con el tiempo alineados con los modelos mentales de los usuarios. Cuando las personas interactúan con estos sistemas, están influyendo y ajustando el sistema que verán en el futuro. A su vez, esos ajustes cambiarán la forma en que los usuarios interactúan con el sistema, lo que cambiará los modelos … y así sucesivamente.

Esto significa planificar la investigación en el ciclo de desarrollo del producto. Tendremos que planificar el tiempo suficiente para evaluar el desempeño mediante medidas cuantitativas de precisión y errores a medida que aumentan los usuarios y los casos de uso, así como sentarse con las personas mientras usan estos sistemas para entender cómo evolucionan los modelos mentales con éxito y fracaso. Más investigación y más testing, señores.

Además, como diseñadores deberemos valorar cómo podemos obtener retroalimentación in situ de los usuarios durante todo el ciclo de vida del producto para mejorar el sistema. El diseño de patrones de interacción que faciliten la retroalimentación y muestre los beneficios de esa retroalimentación rápidamente son fundamentales.

6. Enseñar al algoritmo
Hemos crecido acostumbrados a wireframes, mockups y prototipos. Pero Machine Learning es completamente diferente. El desafío viene cuando te aventuras en un territorio donde el objetivo de tu modelo es predecir algo que pueda parecer subjetivo para tus usuarios, como si encontrarán un artículo interesante o una respuesta de correo electrónico sugerida resulta significativa.

En las primeras etapas de aprendizaje del algoritmo, es fundamental encontrar expertos que puedan ser los mejores profesores posibles para la máquina. Personas con experiencia en el dominio del problema, que aporten respuestas relevantes para cualquier predicción que se esté intentando hacer.

7. Machine Learning es un proceso creativo
Hay muchas maneras potenciales de abordar cualquier desafío con Machine Learning. El aprendizaje automático es un proceso de ingeniería mucho más creativo de lo que generalmente estamos acostumbrados. El entrenamiento de un modelo puede ser lento, por lo que los ingenieros terminan necesitando usar su imaginación frecuentemente cuando se ajusta un algoritmo. Nuestro trabajo es ayudarles a construir grandes opciones centradas en el usuario a lo largo de ese camino.

En definitiva, se trata de un espacio con múltiples oportunidades, lo cual puede suponer un arma de doble filo. A medida que Machine Learning empieza a incorporarse a más y más productos y experiencias, debemos aceptar la responsabilidad de liderar un diseño centrado en las personas, encontrar el valor único para ellos y hacer que cada experiencia sea excelente. Y todo ello soportado sobre una metodología que incorpore la investigación y el testing como elementos nucleares del desarrollo del sistema que aprende.

Estrategias para presentar proyectos de UX remotamente

Presentar proyectos de experiencia de usuario de forma remota es una habilidad que tiene que tener todo diseñador de UX, porque en cualquier momento se le puede presentar la ocasión de tener que hacerlo.


Captura de una presentación de Norman Nielsen pone como ejemplo.

En Norman Nielsen han escrito un artículo explicando varias estrategias a seguir en el caso que nos toque presentar un proyecto de UX en remoto.

En el artículo nos dan 5 pautas:

  1.  Crear un entorno adecuado de presentación: una presentación en remoto debe de ser lo más parecido a una presentación en vivo, para ello lo mejor es hacer un simulacro de ella con algún amigo o miembro del equipo de trabajo para comprobar que todo funciona correctamente y que no falla nada y toda la presentación es fácilmente entendible.
  2. Ser humano: en un presentación a veces es muy fácil parecer un robot y soltar el guión tal cual sin atender al lenguaje no verbal de nuestro o nuestros interlocutores. Por ello intenta ser humano y no aburrir ni cansar a tus interlocutores.
  3. Reducir las distracciones: intenta no distraerte tú con nada de tu entorno, ni que tu interlocutor se pueda distraer con elementos de tu entorno o de la presentación, para ello intenta hacer unas diapositivas lo más neutras y claras posibles.
  4. Preparar de antemano para una presentación de bajo rendimiento: en una presentación es posible que no vaya todo lo bien que desees, que haya conceptos que no entienda tu interlocutor o que éste no atienda debidamente porque tiene otros problemas urgentes. Prepárate para que esto pueda ocurrir.
  5. Convierte tu presentación en una historia: intenta hacer una presentación amena, para ello nada mejor que aplicar un poco de storytelling a tu presentación en forma de historia. Con la cual puedas enganchar a quién o quiénes te escuchen. Además puedes preparar materiales adicionales que soporten tu historia y sean entregables al cliente.

Las presentaciones en remoto son un elemento cada vez más usual en entornos digitales, por su rápidez y eficacia. Un buen diseñador de UX debe incorporar a su caja de herramientas de su día a día, la habilidad de comunicar en remoto sus proyectos mediante presentaciones eficaces.

En Torresburriel Estudio realizamos proyectos de consultoría en diseño de experiencia de usuario para tu producto digital aplicando metodologías de diseño centradas en el usuario. Contacta con nosotros y cuéntanos tu proyecto.

Pautas de elementos a incluir para una galería de imágenes de producto

Las galerías de imágenes de un producto en un e-commerce son un elemento básico de todo buen catálogo de producto que se precie. Es evidente que la primera pauta que debemos seguir para conseguir una buena galería es tener unas imágenes de calidad y que reflejen la información que buscan nuestros clientes.


Imagen de UX Planet

Para ello hoy os voy a dar unas pautas que ha escrito Naema Baskanderi en un artículo para UX Planet.

Baskanderi nos dice que toda buena galería de imágenes debe contener los siguientes elementos:

  • Zoom desplazable sobre la imagen
  • Navegación
  • Control manual
  • Posibilidad de ponerla a pantalla completa
  • Control mediante teclado

Galerías de imágenes para móvil

En el caso de galería de imágenes para móvil Baskanderi nos recomienda introducir los siguientes elementos:

  • Pistas sobre la siguiente imagen
  • Pantalla completa
  • Arrastrar para la siguiente imagen

En móvil además deberemos prestar atención a los gestos o acciones que sean propios de cada sistema operativo, ya sea Android o iOS, relativos a las imágenes como puede ser aumentar o disminuir el zoom con dos dedos y que funcionen correctamente.

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Crónica de la TarugoConf 2017

Creo que en el Estado español no hay un evento, o yo no lo conozco, que tenga el nivel en el punto de partida como lo tiene la TarugoConf. En la segunda edición de este fantástico evento, que se celebra en Madrid organizado por David Bonilla, en el estudio hemos sido orgullosos patrocinadores del mismo. Lo que es lo mismo, hemos puesto dinero para ayudar, para apoyar, y para dar soporte para que se celebre en las mejores condiciones.

TarugoConf 2017. Fight the status quo. TarugoConf 2017. Fight the status quo.

A estas alturas de la película, dar soporte y apoyar como patrocinadores un evento que tiene un componente tecnológico, no debería ser noticia. Pero es que la TarugoConf es algo más que un evento tecnológico. Es un evento que tiene que ver con personas, que tiene que ver con empresas, que tiene que ver con compartir problemas, y que tiene que ver sobre todo con un espíritu de dar una pequeña patada al orden establecido.

Lo digo en términos de dar una pequeña patada al orden establecido, siguiendo el discurso de apertura que el propio David Bonilla se encargó de trasladar a los asistentes el pasado viernes. No se trata de un evento contestatario, no se trata de un evento político, y ni mucho menos se trata de un evento antisistema.

Por contra, tengo la impresión de que se trata de una reunión de personas que van un paso por delante de los acontecimientos que nos toca vivir. Y desde la perspectiva profesional que tiene hondas raíces tecnológicas y de negocio, creo que se ven con más claridad los acontecimientos o los horizontes que nos tocará experimentar en un futuro cercano.

Ni que decir tiene que los contenidos de las ponencias han sido extraordinarios, con mención aparte a Cris Santamarina que nos habló de chatbots, y de @eloichu que nos habló de cómo organizar un sistema de ventas en una startup. Aunque para mí la charla más destacada con diferencia fue la de Carlos Larraz, máximo responsable de Funidelia, que hizo un despliegue absolutamente honesto de cómo organizar y planificar un comercio electrónico ganador.

TarugoConf 2017. Cris Santamarina hablando de bots. TarugoConf 2017. Cris Santamarina hablando de bots.

Pero insisto que no son necesariamente las ponencias el máximo valor de este evento. Desde la comida hasta la verbena madrileña tradicional que se organizó como fiesta de despedida, me pareció un auténtico ejercicio de artesanía en 2017.

Seguramente no compartiremos criterio en algunas cuestiones filosóficas del evento, y con total seguridad yo no firmaría el presupuesto. Pero es que hasta en eso la TarugoConf es diferente: al final de la evento se ofrecen las cifras económicas de ingresos y de gastos para organizarlo.

El año pasado me fui con muy buen sabor de boca porque me pareció que la TarugoConf era un evento de autor. David Bonilla está detrás de ello, como cara visible de una organización absolutamente exquisita. Este año creo que debiera ser el último en el que el componente de autor primase en el evento. Es absolutamente ejemplar como un grupo de personas bastante bien avenidas organiza, coordina y despliega un evento que sin duda es referencia indiscutible en el panorama tecnológico y de negocio en España. Y digo que debería dejar de lado el componente de autor porque es lo que pienso. La maduración de un evento de este tipo, si bien es muy interesante un inicio con ese formato de autor, entiendo que ya no es necesaria. TarugoConf es ya un evento de referencia, y así entiendo que debería seguir siendo.

TarugoConf 2017. Carlos Larraz hablando de su experiencia en Funidelia. TarugoConf 2017. Carlos Larraz hablando de su experiencia en Funidelia.

No he hecho las cuentas pero la diversidad de género es una de las notas, afortunadamente, en el haber de este evento, y francamente me gustaría escuchar a más personas o más experiencias que tengan que ver con la experiencia de usuario. Pero eso son demandas y características que pueden perfectamente no compartir otras personas que acudan al evento. En todo caso, solo quería dejar mis impresiones sin dejar pasar demasiado tiempo hasta plasmarlas por escrito. Para mí no es el evento fundamental al que ir todos los años, pero he de reconocer que es absolutamente necesario para casi cualquier disciplina que trabaje lo digital dejarse ver, o asomarse por esta ventana de absoluta vanguardia, experiencia y muy pero que muy buen ambiente.

Escalando el Design Thinking

El Design Thinking es una metodología de diseño adaptable a las necesidades y el tamaño del equipo de trabajo. Además, sus herramientas como los mapas de empatía, las mapas del usuario, el wireframing y el prototipado que ayudan a cohesionar el equipo.

UX Brighton Career Clinic 2014
Equipo en un workshop del UX Brighton. Foto de Danny Hope

Como decía Daniel en un artículo, el Design Thinking mejora tres componentes esenciales en un equipo:

  • Un vocabulario común
  • Unas técnicas tangibles
  • Una cultura de equipo basada en la confianza

Estos tres componentes son esenciales en un equipo de trabajo de diseño, ya que son la base sobre la que debe construirse. Por ello, el Design Thinking es una metodología que ha triunfado en equipos de trabajo de cualquier tamaño, ya que sus componentes esenciales son adaptables a cualquier empresa.

El Design Thinking ayuda a que los miembros del equipo colaboren entre ellos y tengan la misma visión, lo cual ayuda a crear un vocabulario común a todos los miembros y que se pase de discutir el qué a discutir el cómo.

Las técnicas que usa el Design Thinking son estas: mapas de empatía, mapas de usuario, wireframes y prototipos. Todos ellos ayudan a cohesionar el equipo mediante el trabajo en común y a empatizar con el usuario del producto.

El Design Thinking, además, ayuda a democratizar las organizaciones, ya que facilita el valorar el trabajo de los diferentes departamentos que trabajan en un mismo proyecto.

Además, con el trabajo en equipo de las diferentes herramientas del Design Thinking se fomenta la creación de una cultura de la confianza entre los miembros que lo componen.

Para finalizar, os dejo un vídeo de Norman Nielsen donde Sarah Gibbons explica en dos minutos cómo escalar el Design Thinking a todo tipo de organizaciones.

Vídeo

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Diseñando mejores formularios de registro y login

Diseñar formularios de registro y login para nuestros productos digitales es un elemento central de todo rediseño hecho con una metodología de diseño centrado en el usuario. Virginie Nesa ha escrito un artículo sobre cómo hacerlo mejor.


Imagen de UX Planet

Un usuario medio hace una media de 16 logins al día, por lo que es una acción esencial. Aunque como ya os hemos dicho en otras ocasiones, nos tenemos que esforzar antes en conocer mediante una investigación de usuarios (o un análisis del recorrido de los usuarios) si para el usuario es beneficioso registrarse o por el contrario es un impedimento para usar nuestro producto digital.

Formularios de login

El 82% de las personas olvida su password, y según un estudio de Norman Nielsen el 75% de las personas que intentan recuperar su password no completan la compra después de todo, nos dice Mesa.

Nesa nos recomienda tres mejoras posibles en el login:

  • Visualización de la contraseña: ver la contraseña mientras el usuario escribe ayuda a que este cometa menos errores al introducirla en el formulario.
  • Aclarar los errores: muchas veces los mensajes de error son confusos, si falla un campo especifica cuál es, no lances un mensaje genérico ante el que el usuario no sepa cómo actuar.
  • Permitir a los usuarios seguir logados: para evitar que los usuarios tengan que recordar su contraseña, permíteles que sigan logados en el sistema sin tener que volver a introducir la contraseña.

Formularios de registro

Una de las mejores mejoras de la conversión posibles según Mesa es reducir los formularios de registro al mínimo indispensable.

Nesa nos recomienda varias mejoras posibles en el login:

  • Alinear campos y etiquetas
  • Evitar el campo de texto para colocar la etiqueta
  • El formulario debe ser a una columna
  • Evita los desplegables en el formulario
  • Crea CTAs cortos y impactantes
  • Evita los campos obligatorios

Cualquier formulario suele ser doloroso para los usuarios por muy bien elaborados que estén. Así que al conseguir que el registro y el login sean satisfactorios para la mayoría de tus usuarios, conseguirás que la experiencia de los usuarios con tu producto mejore. Lo cual ayuda a que tus usuarios tengan menos fricciones al usarlo.

En Torresburriel Estudio te podemos ayudar a implementar procesos de mejora continua en tus productos digitales mediante una consultoría de acompañamiento. Contacta con nosotros y cuéntanos tu proyecto. Te enviaremos una propuesta adaptada a tus necesidades y presupuesto.

¿Por qué los sitios del tercer sector no convierten?

Las entidades del tercer sector (fundaciones, ONGs y otro tipo de organizaciones sin ánimo de lucro) son entes que han entendido la importancia de lo digital y han hecho un esfuerzo por estar ahí, ya sea mediante webs, productos digitales varios o campañas.

Sin embargo, su problema radica normalmente en la conversión, ya que por mucho que invierten en rediseños o en campañas, no obtienen la conversión necesaria en nuevos miembros de su organización. Y eso para ellos es un problema que les hace optar por otras vías de captación de miembros.


Foto de Cruz Roja española

Jeffrey Zeldman, uno de los pioneros de los estándares web, ha escrito un artículo sobre la conversión en el tercer sector en el cual intenta explicar la problemática de este tipo de organizaciones en la realización de sus productos digitales, que no es otro que centrarse en las necesidades de la organización y no en las de sus “miembros”. Es decir, que en los productos digitales del tercer sector falla poner el foco en las necesidades de los miembros y la interacción con ellos.

Zeldman dice que “hay sitios que no convierten porque tienen un producto defectuoso, o con un precio inadecuado”, o “su contenido atrae a gente que nunca va a ser su cliente, y pierde a la gente que quiere saber lo que venden”. Un fallo de conversión puede tener muchos padres, pero para saber cuál es, lo esencial es tener datos y ver a los miembros o los potenciales miembros interactuar con el producto.

Normalmente, dice Zeldman, el producto en el tercer sector salvo excepciones es bueno y los visitantes están interesados en él. El problema es que el producto no está hecho para el modelo mental de los miembros, sino para el modelo mental de los stakeholders. Los stakeholders del tercer sector suelen ser gente apasionada que quiere reflejar en su producto esa pasión. Esto choca con el modelo mental de un potencial miembro y lo que busca en el producto digital. Por ello, muchos sitios del tercer sector van dirigidos a “donar comida”, “donar sangre” o “hacerse voluntario”, pero pocos a conseguir miembros y a hacerles ver la necesidad de ello.

Por eso Zeldman recomienda a las entidades del tercer sector decidir centrarse en una acción: suscribirse a la lista de correo, hacer una donación, convertirse en miembro…

Cuando hayan elegido una, el siguiente paso es centrarse en su simplificación lo máximo posible y en hacerla con el menor número de campos posible (uno mejor que dos, dos mejor que cuatro, etc.).

Después de esto, toca ponerse en los zapatos del miembro (o potencial miembro). ¿Qué es lo que quiere conseguir esa persona? ¿Has creado las pantallas para lo que ha venido a conseguir? ¿Has diseñado todo para ayudarle a encontrar lo que busca y el contenido que necesita para ello? Olvídate de la organización, céntrate en lo que el usuario de tu producto busca y enfócate en la conversión y en facilitarla.

Zeldman afirma que todas estas sugerencias pueden ser “obvias y de sentido común”, pero que en muchas organizaciones se pierde el foco de lo esencial: el usuario.

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Mejoras en test con usuarios

Los tests con usuarios son procesos de mejora y aprendizaje continúo como casi cualquier diseñador de UX involucrado en su realización alguna vez ha descubierto. Porque los usuarios siempre sorprenden, siempre hacen lo inesperado o nos dan feedback de gran utilidad que nos sirve para mejorar nuestros procesos o el producto final antes del lanzamiento.

Preparando un test com usuarios think aloud.
Preparando un test con usuarios en el Estudio.

Además, siempre es bueno mejorar nuestros procesos internos con experiencias de otros diseñadores de UX. En el caso de los tests con usuarios, porque estas pruebas se pueden adaptar e incorporar a los procesos de diseño de muchas industrias y a metodologías de trabajo como puede ser Agile.

Siempre es bueno conocer otras experiencias, por lo que hoy os traemos un resumen de las pautas que Marc Borràs ha escrito en un artículo sobre su experiencia personal con tests con usuarios en idealista, entre otras empresas en las que ha trabajado.

Pautas para mejorar los tests con usuarios

  1. Limita el prototipo: no testees con unos prototipos muy grandes. Si quieres saber si los usuarios echan de menos una funcionalidad, quítala; si preguntan por ella es que sí. Tampoco intentes evaluar todas las funcionalidades en un test, ni hagas un test con usuarios con muchas tareas o con tareas muy complejas.
  2. Haz pocas preguntas: en un test con usuarios se trata de resolver problemas complejos y estar centrado. Recuerda el propósito del test y lo que la empresa quiere probar con la prueba.
  3. Haz un piloto: siempre hay que hacer un piloto dentro del equipo con alguien que no haya participado en la elaboración de la prueba o del producto digital.
  4. Siente el flujo: algunos usuarios prefieren ir a su aire. Después del piloto habrás comprobado que el prototipo no irá todo lo bien que pensabas, por lo que a veces es mejor dejar al usuario un poco de libertad para que navegue por él.
  5. Conoce al usuario: este normalmente suele ser uno de los objetivos finales del test que conozcamos al usuario. Esto es de vital importancia en el caso de aplicaciones B2B, ya que los usuarios las van a usar todos los días y el rendimiento de éstas influye directamente en la empresa.
  6. Calienta: cuando llames al usuario para concertar el test es un buen momento para ir calentando y ir construyendo confianza para el test. Es buen momento para explicarle lo que va a hacer y por qué es importante que participe.
  7. Conoce el contexto: en un test es importante conocer el entorno donde se va a usar la aplicación (especialmente si es B2B) y adaptar el prototipo lo máximo posible al entorno real donde se va a usar.
  8. Lleva a alguien del equipo: siempre es bueno que alguien te acompañe tomando notas mientras interactúas con el usuario durante el test. Intenta que alguien de otro departamente te acompañe para que conozca de primera mano los retos y objetivos de los usuarios.
  9. Explica el proceso: explicar el proceso de un test a los usuarios y hacerles comentarios como: “No es culpa tuya. El prototipo falla.”, “Quiero que seas claro y nos digas lo que piensas”, “Queremos aprender de gente como tú que usa la herramienta diariamente, para mejorarla y hacerla más simple y fácil”, “El prototipo puede fallar y dar problemas, no te preocupes y dínos lo que harías”.
  10. Sonríe: es una manera de parecer menos amenazante a los usuarios y que los usuarios sean más abiertos y estén menos tensos.
  11. Observa el lenguaje corporal: en un test el lenguaje corporal de los usuarios es muy importante y nos pueda dar muchas pistas (especialmente si el usuario no es una persona extrovertida). Asimismo, observa el código de vestimenta de la empresa donde vayas a hacer el test.
  12. Disfruta del silencio: los silencios en un test son importantes. Intenta estar en silencio y no hablar al usuario mientras está haciendo la prueba.
  13. No uses el condicional salvo…: cuando quieres que el usuario averigüe algo en un test de concepto, donde una pregunta como: ¿qué crees que pasará cuando pulses en este botón?
  14. No respondas a las preguntas del usuario: durante un test con usuarios nunca debes responder las preguntas del usuario sobre las tareas o retos que le planteas. La mejor estrategia es contestarle con otra pregunta de vuelta sin responderle a la que él ha planteado.
  15. Guarda unos minutos para el final: después de acabar el test llega el momento de que el usuario se relaje y se sincere. Es entonces, además, cuando le puedes resolver las dudas que ha tenido durante el test. Por ello, al planificar las tareas del test, hay que planificar unos minutos de pausa para hablar sosegadamente con el usuario al concluir.
  16. Sé agradecido con el usuario: puede parecer algo obvio, pero muchas veces se olvida. Dí “gracias” al usuario cuantas más veces mejor.

Las 16 pautas de Borràs son muy útiles, tanto para gente que esté haciendo sus primeros tests con usuarios como para diseñadores de UX con más experiencia. A veces se nos olvida respetar los fundamentos de algo tan básico y esencial en la experiencia de usuario como son los tests con usuarios y lo importante que es generar un ambiente cómodo para el usuario que nos permita obtener hallazgos de calidad para mejorar nuestro producto.

En Torresburriel Estudio estamos especializados en diseñar y realizar tests con usuarios para diferentes productos o servicios digitales, dependiendo de los objetivos del proyecto. Contacta ahora con nosotros y hablamos 🙂

Tablas de datos en móvil

Mostrar tablas de datos de una manera simple y esquemática es una de las principales funcionalidades de una web corporativa para mostrar productos, comparar artículos diferentes y dar cabida a cualquier otro tipo de información susceptible de ser tabulada.


Capturas de la versión móvil de Officeworks con un comparador que fija el producto sobre el que se compara

Para ayudarnos con estos diseños, Norman Nielsen da unas pautas para diseñar de forma correcta tablas de datos para móvil en uno de sus artículos:

  • Columnas lo suficientemente largas para ser legibles: lo más importante en una tabla es que la tabla sea legible sin necesidad de usar zoom. Para ello es necesario comprobar que se ven bien en un móvil de 4 pulgadas, que es el tamaño más pequeño actualmente en el mercado (el tamaño de un iPhone SE o de un Android de gama baja).
  • Rotar el móvil como último recurso: las tablas en un móvil se ven mejor en formato apaisado por razones obvias, por lo que muchos diseñadores optan por forzar a sus usuarios a girar el móvil para ver las tablas. Sin embargo, esto no es algo deseable y que se debería usar siempre como último recurso.
  • Fija las cabeceras de las columnas en su lugar: los usuarios si tienen que hacer scroll vertical en la tabla pueden perder el foco de qué están viendo, por lo que es de ayuda que se fije la sección arriba para que el usuario no se pierda cuando deje de verla.
  • Indica claramente si es necesario el scroll horizontal: da pistas visuales al usuario de que necesita hacer scroll horizontal, ya sea indicándolo mediante un paginador, apareciéndole cortada una columna u otro indicativo como una etiqueta.
  • Fija la primera columna en su lugar: en muchas tablas por ejemplo si muestran datos de varios tipos sobre el mismo elemento, como puede ser un valor bursátil, y la tabla muestra todos los valores de la cartera bursátil del usuario; es de utilidad para el usuario fijar la primera columna y que los datos vayan pasando conforme el usuario hacer scroll horizontal, para que el usuario sepa a qué elemento pertenecen los datos.
  • Permite a los usuarios seleccionar los datos que quieren ver: a veces puede ocurrir que una tabla tenga muchos datos que un usuario quiera no ver porque no le interesan, mientras que otros sí, por lo que es útil poder dejarle elegir al usuario qué datos quiere ver antes de mostrárselos para que vea lo que le interesa y facilitar el escaneo.
  • Acordeones para agrupar grupos de datos: una manera de agrupar datos es mediante acordeones, ya que es un patrón de usuario conocido y ayuda a separar y agrupar información y que el usuario elija si la ve o no.
  • Ayuda a los usuarios: como diseñadores de UX debemos ayudar a los usuarios, por lo que debes pensar cómo van a ver mejor la tabla y de qué manera puedes ayudarles a que ésto ocurra.

Las tablas en un dispositivo móvil es uno de los elementos más complejos de lograr que encaje correctamente en el pequeño espacio disponible y que a la vez sea fácil de usar y sobre todo útil para el usuario. Esperamos que las pautas de Norman Nielsen os sean de ayuda para mejorar los diseños de vuestras tablas para móvil.

En Torresburriel Estudio apoyamos el rediseño de tu producto digital con un proyecto de acompañamiento donde aplicamos metodologías de diseño centrado en el usuario.
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El patrón en forma de F y la lectura en productos digitales

El patrón en forma de F es un patrón de lectura hallado en tests con usuarios mediante la técnica del eye tracking, donde la trayectoria de los ojos de los usuarios al escanear lo que leen tiene forma de f, es decir escanean de izquierda a derecha la parte superior, luego vuelven al punto de origen y escanean la parte izquierda de arriba a abajo, con algún leve escaneo de izquierda a derecha si ven algo que les interesa.

Los usuarios al proceder así forman trazas en los mapas de calor como éstas:


Imagen de Norman Nielsen

Como podéis ver a pesar de ser tres imágenes de páginas con diferente diseño visual, en las tres se puede ver el patrón f de lectura en los mapas de calor de los usuarios.

El patrón f nos dice que los usuarios le prestan atención a la parte superior de la pantalla y a los elementos de la parte izquierda, por lo que debe ser en esa zona donde situemos el menú de navegación principal, así como la información más relevante. Como podéis ver en las imágenes los usuarios sólo leen los tres primeros párrafos con atención, a partir de ahí ya no leen con atención. Con lo cual deberemos intentar que lo más importante y relevante esté en tres párrafos para que los usuarios puedan escanear rápidamente nuestro producto digital y no se frustren con el contenido. A partir de ahí los usuarios hacen un escaneo rápido y apenas se fijan en el resto de la página.

Los usuarios intentan minimizar el tiempo de lectura y sacar el mayor partido de esa tarea con el mínimo esfuerzo.

Para finalizar os dejo con un vídeo de Norman Nielsen, donde Kara Pernice os muestra con ejemplos el patrón f tanto en escritorio como en móvil y incluso en idiomas con lectura de derecha a izquierda (donde se da pero invertido).

Vídeo

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