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Medir la experiencia de usuario «en la nube»

22 febrero, 2011

Las métricas y metodologías clásicas de evaluación de Diseño Centrado en el Usuario nos facilitan la detección de problemas de usabilidad, pero por su carácter cualitativo difícilmente pueden servirnos para obtener una aproximación fiel sobre la usabilidad global del producto. Por otro lado, el paradigma de computación en nube hace posible el acceso a grandes volúmenes de información cuantitativa sobre el comportamiento interactivo de los usuarios (ficheros log). Esta información, correctamente analizada, resulta de incalculable valor para medir la experiencia del usuario.

Kerry Rodden, Hilary Hutchinson y Xin Fu, investigadores de Google, recientemente han publicado un framework de métricas para evaluar la experiencia del usuario, que denominan HEART: Happiness, Engagement, Adoption, Retention, y Task success.

  • Happiness: Se refiere a métricas esencialmente actitudinales – como satisfacción, facilidad de uso percibida o atractivo visual- que pueden obtenerse mediante encuestas (integradas en el propio producto).
  • Engagement: Son métricas referidas a la participación o actividad del usuario. Como ejemplos tenemos las visitas del usuario por semana o el ratio de fotos subidas por usuario y día.
  • Adoption y Retention: La Adopción mide cuántos nuevos usuarios empiezan a usar el producto durante un periodo de tiempo determinado, y la Retención mide cuántos de los usuarios de un periodo determinado están aún presentes en periodos posteriores.
  • Task success: Este grupo engloba métricas tradicionales del comportamiento interactivo, tales como eficacia (tareas completadas, errores cometidos…) o eficiencia (tiempo empleado).

Si bien este framework de métricas no parece excesivamente innovador, el hecho de que los autores afirmen que lo han aplicado con éxito en más de 20 productos y proyectos diferentes de Google le confiere bastante interés.

Rodden, K.; Hutchinson, H.; Fu, X. (2010). Measuring the User Experience on a Large Scale: User-Centered Metrics for Web Applications. CHI 2010. Disponible en:
http://research.google.com/pubs/pub36299.html

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