ปกติหลังจากทำ Usability Testing แล้วนำผลลัพธ์ที่ได้ไปปรับปรุงแก้ไข Product ให้ดียิ่งขึ้น เพื่อนๆเคยสงสัยกันไหมครับว่า แล้วเราจะทราบได้อย่างไรว่าสิ่งที่เราปรับปรุงแก้ไขมันส่งผลดีกว่าแบบก่อน ผู้ใช้สามารถใช้งานได้ง่ายขึ้น ผู้ใช้ชอบมากขึ้น หรือตะวัดผลอย่างไรว่าสิ่งที่เราทำลงไปนั้นจะส่งผลให้ User มี Experience ที่ดีขึ้น
แล้ว Metric ตัวไหนที่เราควรใช้เพื่อวัดผลลัพธ์ของการปรับปรุงครั้งนี้?ผลลัพธ์ที่ได้มันจะคืนทุน และคุ้มค่าต่อการลงทุนทางด้านการ Research หรือการ Develop หรือไม่
วันนี้เราจะมาหาคำตอบกันกับ UX KPIs ครับ
UX KPIs คือ
UX KPIs (key performance indicators) คือ ตัววัดผลงานหรือความสำเร็จของประสบการ์ผู้ใช้งาน ให้ออกมาเป็นตัวเลขวัดผลเปรียบเทียบได้ เช่น การเพิ่มขึ้นของรายได้ จำนวนของผู้ใช้งานที่ใช้งานได้ โดยการวัดผลนั้นจะถูกจัดให้อยู่ในรูปตัวเลข ซึ่งถือเป็นส่วนสำคัญมากในการตัดสินใจออกแบบ UX ตามข้อมูลมากกว่าความคิดเห็น
โดยเราจะใช้ KPIs ในช่วงของ
- การเร่ิมโปรเจค เพื่อตั้ง Hypothesis วางแผนเสนอโปรเจคการทำรีเสิช
- ใช้ในการวัดผลหลังจากทำ UX Research เรียบร้อยแล้ว
โดยส่วนใหญ่การวัดผลทางด้าน KPIs ไปเพื่อ
- ติดตามความคืบหน้าโดยรวมของผลิตภัณฑ์หรือบริการ
- เปรียบเทียบ UX เวอร์ชันปัจจุบันของคุณกับเวอร์ชันก่อนหน้า คู่แข่ง มาตรฐานอุตสาหกรรม หรือวัดผลเป้าหมายทางธุรกิจที่ถูกกำหนด Stakeholders
- แสดงให้เห็นถึงคุณค่าของความพยายาม UX และงานของคุณ
ก่อนการเริ่มต้นการวัดผลนั้นเราอาจจะต้องมาตอบคำถามให้ได้ก่อนนะครับว่าเราจะเริ่มวัดผลอะไรบ้าง
- สินค้าอะไรที่คุณอยากจะโฟกัส เว็บไซต์, แอพ หรืออื่น ๆ
- ผู้ใช้งานกลุ่มไหนคือเป้าหมายของเรา
- วิธีการใช้งาน ฟีเจอร์ไหนที่เราต้องการจะวัดผล
โดยในบทความนี้เราจะพูดถึงเรื่องประเภทของ UX KPIs มากกว่าเรื่องของขั้นตอนการวัดผล เราจะพาเพื่อน ๆ มารู้จักกับ KPIs แต่ละประเภทกันครับ ไปเริ่มกันเลย
UX KPIs แต่ละประเภท
จริง ๆ แล้วขั้นตอนของการแบ่งวิธีวัดผล UX Benchmarking หรือ KPIs นั้นมีหลากหลายรูปแบบด้วยกัน แต่วันนี้เราขออ้างอิงจากทาง IXD@Pratt ที่แบ่ง KPIs ออกเป็น 2 ประเภทด้วยกัน ดังต่อไปนี้คือ
Behavioral(สิ่งที่ผู้ใช้ทำ) และ Attitudinal(สิ่งที่ผู้ใช้คิด)
Behavioral จะเน้นไปที่สิ่งที่ User ทำและโต้ตอบกับ Product เช่น
- Abandonment Rate
- Pageviews
- Problems and frustrations (ปัญหาและความสับสน)
- Task Success
- Task Time
Attitudinal จะเน้นไปที่สิ่งที่ User คิดและพูดถึง Product อย่างไร
- Loyalty (ใช้คะแนนอย่าง SUS หรือ NPS)
- Usability (ความง่ายในการใช้งาน)
- Creditability (ความน่าเชื่อถือ, เห็นคุณค่า)
- Appearance (วัดผลทางด้านรูปร่างหน้าตา สวยจัง ไม่สวย ดูอ่านยาก etc.)
ภาพตัวอย่างอธิบาย SUS และ NPS (ดูในกรอบสีขาวในภาพนะครับ)
เราจะเห็นว่าภาพทางซ้ายมือจะพูดถึงเรื่อง SUS เป็นการให้ User เลือกว่าเห็นด้วยในระดับไหนนะครับ จาก Strongly agree ไปจนถึง Strongly disagree
ซึ่งเราจะอธิบายให้ลึกขึ้นในด้านล่างนี้ครับ
วิธีเลือกใช้ UX metric ให้ถูกต้อง
สิ่งที่เราต้องทำเป็นอย่างแรกคือ การคำนึงถึงสิ่งที่ธุรกิจต้องการวัดผล และสิ่งที่เราวัดมันเป็นสิ่งสำคัญต่อ User หรือเปล่า
ซึ่งเราจะใช้ Google Heart ช่วยในการวิเคราะห์
Google HEART คือ framework ที่ช่วยให้เราตัดสินใจเลือก Metric ให้เหมาะกับสิ่งธุรกิจต้องการวัดซึ่งเป็นการรวมทั้งชนิด Behavioral และ Attitudinal เข้าด้วยกัน
HEART ย่อมาจาก
- Happiness คือการที่ผู้ใช้งานพบว่า Product เรามีประโยชน์ ใช้วัดความพึงพอใจในการใช้งานหรือความใช้งานง่ายของ Product
- Engagement คือการที่ผู้ใช้งานรู้สึกมีความสุขอยากใช้งาน Product ไปเรื่อยๆ ใช้วัดระยะเวลาหรือจำนวนการใช้งานบน Product
- Adoption คือการที่ผู้ใช้ใหม่เริ่มมาใช้งาน Product หรือ Feature ใหม่ ใช้วัดจำนวนผู้ใช้งานใหม่หรือ อัตราการดาวน์โหลด Product
- Retention คือการที่ผู้ใช้งานกลับมาใช้ Product เรื่อยเป็นกิจวัตร ใช้วัดจำนวนผู้ใช้งานที่กลับมาซื้อสินค้า
- Task Success คือการที่ผู้ใช้งานทำตามเป้าหมายของเขาใน Product ได้ง่ายและเร็ว ใช้วัดอัตราการทำTask สำเร็จ
A. การวัดผลแบบ Behavioral
เป็น Metric ที่วัดได้ง่ายและมีหลายรูปแบบมาก วันนี้แอดจะมาแนะนำ 4 ตัวได้แก่
1. Task Success Rate
Task Success Rate(TSR) คือ อัตราการสำเร็จการทำ Task ที่เกิดจาก User ยิ่งมีจำนวน User ในการทดสอบมากก็ยิ่งมีความแม่นยำมาก(ค่าความคลาดเคลื่อนน้อย) ถือเป็น Metric นึงที่ได้รับความนิยมสูงเพราะสามารถนำไปใช้วิเคราะห์ต่อได้อีกหลายอย่าง
ถึงแม้ว่า ตัว TSR จะไม่ได้บอกเหตุผลในกรณีที่ User จะทำ Task ไม่สำเร็จก็ตาม แต่เราก็สามารถนำ Attitudinal metric มาช่วยในการวิเคราะห์และหาคำตอบในส่วนนี้ได้
สิ่งหนึ่งที่สำคัญมากก่อนที่ใช้ Metric นี้คือการกำหนด Task ในกรณี Success และ Fail ให้ชัดเจนเข้าใจกันในทีม
ตัวอย่างเปรียบเทียบจำนวนกลุ่ม User ที่แตกต่างกัน :
มีกลุ่ม User เข้ารับการทดสอบ 2 กลุ่ม ได้แก่ 10 คน และ 100 คน
กลุ่มแรกมี User ผ่าน 8 คน ไม่ผ่าน 2 คน ถ้าคิด TSR จะได้ 80 % ซึ่งสูงมาก แต่ว่าเราต้องคำนึงถึงค่า Error rate และ ความผันผวน(Confident)ด้วย ซึ่งยิ่งกลุ่มตัวอย่างน้อยค่าผันผวนก็ยิ่งสูงตามไป สมมุติใน Case นี้อยู่ที่ +-25 %
ทำให้ TSR จริงของกลุ่มแรกจะอยู่ระหว่าง 55 – 100 % นั่นเอง
ส่วนกลุ่มสองUser ผ่าน 80 คน ไม่ผ่าน 20 คน ถ้าคิด TSR จะได้ 80 % เช่นกัน ส่วนค่าผันผวนเนื่องจาก ตัวอย่างมีจำนวนมากทำให้ค่าผันผวนต่ำ สมมุติใน Case นี้อยู่ที่ +-8 %
ทำให้ TSR จริงของกลุ่มสองจะอยู่ระหว่าง 72 – 88 % นั่นเอง
จะเห็นจำนวนของ User ทั้งหมดสำคัญแค่ไหน
2. Bounce Rate
อีกนึง UX KPIs ที่ได้รับความนิยม ที่ใช้บอกอัตราการการออกจากหน้า Website ในระหว่างทำ Task บางอย่างอยู่ ตัวอย่างเช่น การออกจากหน้ากรอกแบบฟอร์มจัดซื้อ
การเก็บข้อมูลในส่วนนี้จะไม่ได้ซับซ้อน เพื่อนๆสามารถเก็บผ่าน Product analytic หรือ UX research เช่น Google Analytics ได้แต่ถ้าเพื่อนๆ ต้องการจะรู้ถึงเหตุผลของ User ในการออก ก็จำเป็นต้องนำ Attituditional metric มาช่วยในการวิเคราะห์ด้วย
3. Time per Task
เป็น UX KPIs ที่จะบอกระยะเวลาเฉลี่ยที่ User ใช้ในการทำ Task บางอย่างเสร็จสมบูรณ์ ยิ่งระยะเวลาในการทำ Task น้อย มักจะสร้างความรู้สึกที่ดีให้กับ User
ยกเว้นในกรณีที่เป้าหมายของเราคือต้องการให้ User ใช้งาน Product เรานานๆ
4. User Error rate
User Error rate ใช้บอกอัตราความผิดพลาดของ User ในขณะที่กำลังทำ Task บางอย่างให้เสร็จสมบูรณ์ ตัวอย่างเช่น การกรอกวันที่ในฟอร์มที่อยู่ ซึ่งยิ่งมีค่า UER มาก ก็ยิ่งแสดงว่า Product ของเรามี User-friendly ที่ไม่ดี
ในการคำรวณ UER จะมีด้วยกันอยู่สองวิธีที่นิยมกัน
4.1 Error Occurrence Rate
จะใช้ในกรณีที่เราต้องการรู้ว่า Task ของเรามีโอกาสเกิด Error มากน้อยเพียงใด ซึ่งเราจะกำหนดให้ผลลัพธ์แต่ละ User มีแค่ เกิด Error และ ไม่เกิด Error เท่านั้น แล้วนำมาคำนวณต่อ
ตัวอย่าง : มี User 5 คนที่เจอ Error ระหว่างทำ Task จากจำนวน User ทั้งหมด 100 คน เราก็จะคำนวณ EOR ได้ 5/100 = 5 % นั่นเอง
4.2 Error rate
แต่ในกรณีที่เราต้องการรู้ว่า Task ของเรามีโอกาสเกิด Error กี่ครั้ง เราถึงจะเลือกใช้ Error rate ในการคำนวณ
ตัวอย่าง : มี User ทั้งหมด 6 คน แต่ละคนเจอ Error ระหว่างทำ Task ที่แตกต่างกัน User1 : 3, User2 : 1, User3 : 2, User4 : 3, User5 : 2, User6 : 1 ซึ่งเรากำหนดให้จำนวนมากที่สุดที่จะเจอ Error ใน Task นึงเท่ากับ 5
คำนวณค่า Error Rate ได้เท่ากับ (3+1+2+3+2+1)/(6*5) = 0.4*100 = 40 % นั่นเอง
นอกเหนือจาก Metric ที่แอดพูดมาก็ยังมีอีกหลายตัวให้เลือกใช้กันทั้ง AOV, Conversion, PageView เป็นต้น ซึ่งเพื่อนๆ สามารถเก็บข้อมูลผ่าน Website analytic หรือการ UX reasearch ไม่ว่าจะเป็น A/B testing, eye tracking, usability testing เป็นต้น
B. การวัดผลแบบ Attitudinal
เป็น UX KPIs ประเภทที่ใช้วัดข้อมูลเชิงคุณภาพ ทั้ง appearance, loyalty, trust และ usability ซึ่งมีด้วยกันหลายตัวให้เลือกใช้กัน ถึงแม้ว่าจะมีจำนวนน้อยกว่าประเภท Behavioral แต่ในเรื่องความสำคัญถือว่าไม่น้อยหน้ากันอย่างแน่นอน
1. CSAT(Customer Satisfaction Score)
เป็น Metric ที่ใช้วัดความพึงพอใจของผู้ใช้งาน โดยจะอยู่ในรูปชุดคำถาม และมีตัวมาตราวัดคะแนนทั่วไปตั่งแต่ 1(ไม่พอใจ) ไปถึง 5(พอใจมาก)
ในส่วนคำถาม ปกติมักจะชอบถาม “How satisfied are you with the service/app?” ซึ่งเพื่อนๆ สามารถนำไปปรับแก้ไขหรือเพิ่ม ให้ตรงเป้าหมายที่ต้องการมากขึ้นได้
ส่วนวิธีการคำนวณ เราจะนับแค่ User ที่พอใจกับ Product เรา เช่นตอบ Satisfied และ Very Satisfied แล้วนำมาหารด้วยจำนวน User ทั้งหมดที่ทำการทดลอง เราก็จะได้ค่า CSAT ออกมา เห็นมั้ยง่ายนิดเดียว
2. NPS (Net Promoter Score)
เป็น Metric ที่ใช้วัดความรัก(Loyality)ที่มีต่อ Product ซึ่งเรามักจะเห็นอยู่ในรูปคำถามหลังการทำ Survey อย่าง ” How likely is it that you would recommend this company/product/service/experience to a friend or colleague? ” ให้ขบคิดกัน
คำตอบของ User จะมีการแบ่งคะแนนออกเป็นตั่งแต่ 1(ไม่แนะนำแน่นอน) ไปจนถึง 10(แนะนำอย่างแน่นอน)
หลังจากที่ User ตอบคำถามนี้ เราจะแบ่ง User ออกเป็น 3 กลุ่มได้แก่
- Detractors (1-6 คะแนน)
- Passives (7-8 คะแนน)
- Promoters (9-10 คะแนน)
วิธีการคำนวณ NPS ง่ายนิดเดียวเพียงแค่ นำจำนวนเปอร์เซ็น User ที่เป็น Promotor มาลบ จำนวนเปอร์เซ็น User ที่เป็น Detractors ออก เราก็จะได้ NPS แล้ว
3. SUS (System Usability Scale)
มาถึง Metric ตัวสุดท้าย และน่าจะเป็น Metric นึงที่ UX designer รู้จักกันแพร่หลาย
SUS คือชุดคำถาม Survey จำนวน 10 ข้อ มีเป้าหมายเพื่อใช้ในการวัด Usability
มีคำตอบตั่งแต่ 1(ไม่เห็นด้วยอย่างมาก) จนไปถึง 5(เห็นด้วยอย่างมาก)
เราสามารถนำ SUS ไปประยุกตร์ใช้เพื่อเปรียบเทียบ Product เรากับคู่แข่งได้ หรือ Version ก่อนหน้าก็ได้ เพื่อตรวจสอบว่า Product มีการพัฒนาไปทางที่ดีต่อ User หรือเปล่า
วิธีคำนวณ SUS คือการนำคะแนนที่ได้จากSurvey 10 ข้อมารวมกัน ซึ่งากที่สุดคือ 50 คะแนน แล้วนำมาเปรียบเทียบกับ Product อื่น
สำหรับวิธีเก็บข้อมูล Attitudinal มีอยู่หลายวิธีแต่ที่นิยมใช้กันบ่อยๆ จะมี 3 ตัวคือ
3.1 Feedback Button เป็นวิธีที่ง่าย เร็ว และมีประสิทธิภาพที่สุด คือการสร้าง CTA button บน Product เราและให้ User คลิกเพื่อกรอกคำถาม Survey ต่างๆ
3.2 Targeted Poll จะแตกต่างจาก Feedback button ตรงที่ว่า User ไม่จำเป็นต้องคลิก Button แต่ว่าตัว Survey จะปรากฎขึ้นมาอัตโนมัติหลังจากที่ User ทำ Task บางอย่างเสร็จสิ้น เช่น การให้คะแนน Product 5 ดาว
3.3 User Interviews น่าจะเป็นวิธีที่ยุ่งยากมากที่สุดแต่ก็ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดเช่นกัน เราสามารถที่จะตั้งคำถามเฉพาะหน้าเพื่อที่จะเข้าใจถึงความคิดที่มี Product เราในเชิงลึกซึ่งแตกต่างจาก Feedback survey ที่จะเข้าใจแค่ระดับหนึ่ง
นอกจากนี้ยังมีวิธีการวัดผลทางด้าน KPIs อีกมากมายที่แอดยังไม่ได้นำมาอ้างอิงในวันนี้ หวังว่าเพื่อน ๆ จะได้รับความรู้พื้นฐานทางด้านการวัดผลแบบง่าย ๆ ที่สามารถทำได้ด้วยตนเองไปประกอบการทำงานและการสร้าง Product ของตัวเองกันนะครับ
อย่าลืมติดตามผลงานการเขียนของผมและ Designil ผ่านทางบทความด้านล่างนี้ด้วยนะครับ
อ้างอิง
- What metrics and KPIs do the experts use to measure UX effectiveness?
- UX Design KPI Examples: Learn How to Measure User Experience
- The 7 most important UX KPIs and how to measure them
บทความที่เกี่ยวข้อง
