Data Driven Design

GrafiekHet succes van een informatiesysteem zoals een website of intranetportal is afhankelijk van de mate waarin gebruikers in staat zijn hun doelen te bereiken. Dit gegeven is niet nieuw. Maar hoewel we steeds meer de gebruikersdoelen mee laten wegen bij het ontwikkelen van sites, baseren we ons nog vaak op een te beperkt inzicht in het gebruikersperspectief. We missen belangrijke data.

In de meeste projecten wordt alleen gekeken naar de expliciete behoeften: de behoeften die hardop worden uitgesproken b.v. in interviews. Wat de gebruiker wil en vindt, wordt opgenomen in het programma van eisen, dat als basis dient voor ontwerpbeslissingen.

Maar wat men zegt, komt lang niet altijd overeen met wat men feitelijk doet. In gebruiksonderzoeken wordt dit keer op keer aangetoond. Mensen die vooraf zeggen direct op trefwoord te zullen zoeken, blijken eerst de sitenavigatie te gebruiken. Mensen die bij online shoppen zeggen op prijs te selecteren, kiezen in de praktijk een duurder product vanwege merk of functionele mogelijkheden. Conclusie: onder de oppervlakte bevinden zich impliciete behoeften, die blijken uit het gedrag van de gebruiker.

Er zijn verschillende manieren om het ontwerpproces aan te drijven vanuit zowel de expliciete als de impliciete gebruikersbehoeften. Met name bij het doorontwikkelen (en bij redesigns) van een site is er veel data beschikbaar die van grote waarde kan zijn, namelijk uit webstatistieken en zoeklogbestanden: harde data over feitelijk gedrag. Helaas wordt hier vaak aan voorbijgegaan, met als risico dat bij de redesign b.v. functies verloren gaan die gebruikers in de bestaande site erg veel gebruiken of dat content blijft bestaan die bijna nooit bekeken wordt.

We hebben een scala aan onderzoeks- en testmethodieken tot onze beschikking, die kwalitatieve en kwantitatieve informatie opleveren ten behoeve van het ontwerp. Een Amerikaaanse informatiearchitect, Steve Mulder, bedacht een uitstekende visualisatie voor het in kaart brengen van deze user research methodieken. Ik heb de vrijheid genomen die figuur iets aan te passen. Als we expliciete en impliciete behoeften uitzetten tegen kwalitatieve en kwantitatieve output, en we de meestgebruikte methodieken langs deze assen verdelen, ontstaat het volgende User research landschap.

User research landschap

Als we van iets grotere afstand naar de figuur kijken, zien we dat de vier kwadranten ieder een focusgebied representeren (zie figuur 2).

User research focusgebieden

Met methodieken in het kwadrant linksonder (b.v. enquêtes of turflijsten) kom je vooral te weten wat mensen willen, vinden en vragen. Maar vaak kunnen dit soort analyses niet het waarom of waardoor boven water krijgen. Hiervoor zijn technieken in het kwadrant erboven, zoals interviews, meer geschikt.

Aan de rechterkant werkt het net zo: Met webstatistieken- en logbestandenanalyse (kwadrant rechtsonder) kun je achterhalen welke delen van een website populair zijn, waar men afhaakt, hoe lang men een pagina bekijkt en dergelijke. Met technieken in het kwadrant erboven zoals usability testing kom je te weten waarom.

Op hoe meer kwadranten je je focust, hoe meer je te weten komt over wat de gebruiker weet, wat hij verwacht, hoe hij handelt en hoe goed dat hem afgaat. En deze informatie is een uiterst waardevol tijdens het ontwerpproces. Als je bijvoorbeeld weet dat 70 procent van je gebruikers niet via de homepage binnenkomt, dan is het ineens niet meer zo zinvol om al je energie te steken in ‘de perfecte homepage’.

In één van mijn huidige projecten hebben we bewust gekozen voor een data driven design aanpak. We verzamelen data uit alle vier kwadranten om zodat we veel ontwerpbeslissingen kunnen staven aan zowel de expliciete als impliciete gebruikersbehoeften. We gaan zelfs nog een stap verder, namelijk door het opzetten van een zgn. ‘websitemonitor’ die alle vier kwadranten dekt, waarmee de organisatie ook na oplevering periodiek (b.v. jaarlijks) kan monitoren of de informatiearchitectuur nog in pas loopt met de gebruikersbehoeften. Concreet bevat de websitemonitor vier typen onderzoek: marktonderzoek (d.m.v. enquête), kwalitatief gebruiksonderzoek (usability testing), kwantitatief gebruiksonderzoek (o.a. webstatistieken) en technisch onderzoek (webrichtlijnen van de overheid). Tezamen zouden zij inzicht moeten geven in de kwaliteit van de website.

Een Data Driven Design aanpak vergt wat meer research-tijd, maar de verkregen resultaten maken dat ruimschoots goed. Het stelt ons in staat met meer vertrouwen ontwerpkeuzen te maken en diezelfde keuzen met feiten te onderbouwen richting stakeholders. En dat hebben we in ons project gisteren nog bewezen.

Een gedachte over “Data Driven Design”

Geef een reactie

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *

Deze website gebruikt Akismet om spam te verminderen. Bekijk hoe je reactie-gegevens worden verwerkt.