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Las 3 métricas básicas para medir UX
Indicadores de usabilidad
Son indicadores como la velocidad de carga de una web, el tiempo que los usuarios tardan en realizar una tarea, la distribución de los clics por los diferentes menús, etc.
En conjunto, nos indican la velocidad y eficacia con la que los usuarios se mueven por la web. Factores como tiempos de carga demasiado largos o demoras excesivas al rellenar un formulario, por poner dos ejemplos, nos indicarían que existen problemas de usabilidad que podrían estar haciendo que perdamos clientes potenciales.
Indicadores de engagement
Este tipo de métricas nos orientan acerca del interés que suscitan nuestra web y sus contenidos entre los usuarios. Es decir, gracias a ellas podemos averiguar si generamos engagement, si “enganchamos” eficazmente a las personas que llegan a nuestra web.
Entre las diferentes métricas de engagement de una estrategia UX, podemos mencionar el porcentaje de rebote, el número de páginas vistas por cada sesión o el número de usuarios recurrentes, entre otras. Como vemos, son métricas que nos hablan del tiempo que pasan los usuarios en nuestra web y de la posibilidad de que vuelvan a ella después de haberla visitado por primera vez.
Indicadores de conversión
¿Cuántos formularios de contacto rellenan los usuarios? ¿Cuántos productos compran? ¿Cuántos ebooks descargan? En cada proyecto web, la definición de “conversión” puede variar, pero no cabe duda de que siempre es una métrica fundamental. Al fin y al cabo, una web no es una obra de arte, sino una herramienta que se crea con un objetivo.
Es muy importante tener siempre en mente el número de conversiones que genera nuestra web, pero es una métrica que ha de analizarse siempre junto a las que hemos mencionado en apartados anteriores, las de usabilidad y engagement. De esa manera, tendremos una visión global del comportamiento de los usuarios en nuestra web y será más probable que entendamos cualquier posible problema que surja con las conversiones.
Por poner un ejemplo: si nuestro objetivo es que los usuarios rellenen un formulario para dejarnos sus datos de contacto y comprobamos que no lo hacen, podríamos quedarnos con la duda de por qué. Pero, si realizamos un análisis más general, quizás comprobemos que muchos usuarios invierten en ese formulario mucho más tiempo del esperado (recordemos los indicadores de usabilidad). Así pues, ya tendríamos una pista: quizás ese formulario sea excesivamente complejo o más confuso de lo que creíamos. Un test A/B con una versión diferente (menos campos, otro diseño, etc.) de ese formulario podría confirmar el “diagnóstico”.