Brukeropplevelsesanalyse: den ultimate guiden

Ringvirkningene av dårlig brukeropplevelse (UX) går langt utover den enkelte brukers frustrasjon. Undersøkelser viser at 90 % av brukerne sier at de har sluttet å bruke en app på grunn av frustrasjon over ytelsen, og 88 % av netthandelskundene vil sannsynligvis ikke komme tilbake til nettstedet ditt hvis de har hatt en dårlig opplevelse der.

På overflaten virker hvert enkelt friksjonspunkt som en liten ting - en forvirrende knapp, en treg sideinnlasting, et skjemafelt som ber om for mye informasjon på forhånd. Men når brukerne støter på disse problemene på tvers av flere berøringspunkter, øker frustrasjonen.

Uten dedikert UX-analyse på tvers av hele kundereisen er ikke teamene oppmerksomme på disse problemene. Selv om du overvåker aktivering og oppbevaring religiøst, er disse måltallene bare symptomer, ikke den underliggende årsaken. Hvis du ikke ser hva som driver disse topplinjetallene, vil du ikke kunne koble advarselstegnene til de grunnleggende problemene før de allerede har begynt å undergrave konverteringsfrekvensen, øke frafallet og bremse veksten.

Heldigvis finnes det en løsning. Denne artikkelen viser deg hvordan du kan ta en proaktiv tilnærming til brukeropplevelsesanalyser som bidrar til å nå forretningsmålene dine. De beste brukeranalysene kobler sammen alle berøringspunkter, fra de første inntrykkene i markedsføringen til bruk av funksjoner, supporthenvendelser, transaksjonshistorikk og langsiktig produktengasjement. Med et 360-graders perspektiv på brukerne dine kan du forutse, diagnostisere og løse UX-problemer før de gjør innhogg i kjernemålingene dine.

Hva er UX-analyse?

UX-analyse er innsamling, analyse og tolkning av brukerdata for å få innsikt i hvordan folk samhandler med nettsteder, mobilapper eller SaaS-produkter (software-as-a-service). Målet er å avdekke innsikt som kan brukes til å forbedre produktet og den generelle brukeropplevelsen.

UX-analyse kombinerer kvantitative bruksmålinger med kvalitativ atferdskontekst for å skape en rik, flerdimensjonal forståelse av hvordan kundene oppfatter og engasjerer seg i produktet eller tjenesten din.

Den beste UX-analysen innebærer å samle inn og tolke data fra ulike kilder, inkludert sporing av hendelser i produktet, tilbakemeldinger fra brukerne, atferdsdata og andre brukerkontekster. Gode brukeropplevelsesanalyser gir deg en rik, flerdimensjonal forståelse av hvordan kundene engasjerer seg i produktet eller tjenesten din, fra den første oppdagelsen og introduksjonen til det pågående engasjementet og bevaringen av produktet eller tjenesten.

Kvantitative og kvalitative UX-analyser

Effektiv UX-analyse krever en blanding av kvantitative og kvalitative data for å få et helhetlig bilde av hvordan brukerne opplever produktet og merkevaren din. Hvis du bare ser på én side av ligningen, vil du få blinde flekker.

Den kvantitative siden fokuserer på harde beregninger og atferdsdata som kan måles og spores over tid. På denne måten kan du overvåke trender for adopsjon, identifisere områder med friksjon i form av frafall eller flaskehalser, og kvantifisere effekten av endringer.

Viktige kvantitative UX-analyser som bør spores, er blant annet

Aktiveringsfrekvens - Har du en lav prosentandel av nyregistrerte brukere som fullfører definerte innloggingshandlinger, som å opprette profiler? Dette kan tyde på at brukerne støter på barrierer som hindrer dem i å få den første aha-opplevelsen.

Engasjementspoeng - Sjekk fallende produktinteraksjoner og engasjement ved å overvåke aktive dager, økter, utførte handlinger og totalt antall aktive brukere per uke og måned. En bratt nedgang er et tegn på at brukerne sliter med å bygge varige vaner og realisere kontinuerlig verdi fra produktet ditt.

Konverteringstrakter - Visualiser fullføringsgraden på tvers av de ulike trinnene og stadiene brukerne går gjennom på veien mot viktige mål. Ved å sjekke hvert trinn kan du finne ut nøyaktig hvor UX-hindringer fører til at brukere avbryter.

Adopsjon av funksjoner - Ved å spore bruken av ulike produktmoduler og -funksjoner kan du identifisere underutnyttede eller uintuitive funksjoner som ikke blir oppdaget, og forbedre fastholdelsen.

Sideanalyse - Tradisjonell webanalyse av trafikkilder, fluktfrekvenser, oppmerksomhetskart og klikkmønstre kan avdekke UX-feil på bestemte sider som kan føre til frafall eller oppsigelser.

Ytelsesovervåking - Forsinkede innlastingstider, behandlingsforsinkelser, krasj og andre ytelsesproblemer i frontend har en direkte innvirkning på opplevd UX-kvalitet og adopsjonsrate.

For å spore disse kan du bruke førstegenerasjons produktanalyseverktøy som Amplitude og Mixpanel eller nestegenerasjons produkt- og kundereiseanalyseverktøy som Optimizely Warehouse-Native Analytics (mer om det senere). Det kan også være lurt å bruke nettspesifikke analyseplattformer som Google Analytics eller Matomo.

Men å bare se på tallene gir deg et ufullstendig bilde. Du må balansere kvantitative signaler med kvalitativ innsiktog forretningskontekst som hjelper deg med å forstå brukernes motivasjon, blokkeringer og resultater bedre.

Du kan forstå "hvorfor" bak tallene ved hjelp av kvalitative teknikker.

Direkte tilbakemeldinger fra brukerne gjennom spørreundersøkelser, anmeldelser og sosial lytting kan gi deg et ufiltrert innblikk i hva som gleder eller frustrerer brukerne, og kan brukes i sentimentanalyser.

Ved å spille av opptak av økter kan du visualisere hvert eneste fysiske klikk, trykk, nøling og skrolling som indikerer forvirring med UX-flyten. Verktøy som FullStory og Hotjar er gode alternativer her.

Den beste UX-analysen går lenger enn å spore måleparametere og produkt-USA - den kobler sammen prikkene med viktig kundekontekst.

Neste generasjons produkt- og kundereiseanalyseverktøy, som Optimizely Warehouse-Native Analytics, spør i det sentraliserte datavarehuset i skyen og korrelerer UX-signaler med relevante data fra hele virksomheten.

Den ekstra konteksten gjør at du kan sortere problemer mer effektivt og unngå misforstått optimaliseringsarbeid. Hvis du for eksempel bare ser på produktmålinger, kan du konkludere med at en bestemt produktfunksjon har lav bruksrate og må redesignes. Men ved å kombinere disse signalene med informasjon om supporthenvendelser, kan du kanskje innse at mange brukere prøver å bruke den aktuelle funksjonen, men kjører seg fast og oppretter hjelpesaker. Så i stedet for å revidere hele funksjonens UX, kan du begynne med å forbedre innføringen av funksjonen og opplæringsressursene.

Ved å legge inn data om betalingsflyt, transaksjonshistorikk og faktureringsopplevelser kan du også berike brukeropplevelsesanalysene dine. Du kan for eksempel se etter UX-frustrasjoner som fører til frafall blant kundene med høyest verdi.

Mulighetene er uendelige når du kan hente inn relevant kontekst fra alle datasett i lageret ditt, fra salgs- og CRM-aktivitet til markedsføringskampanjer, leveringssporing og tilfredshetsdetaljer.

Med Optimizely Warehouse-Native Analytics' kraftige analyseverktøy kan du sette sammen alle bitene for å få en helhetlig forståelse av brukeropplevelsen - og med selvbetjent ad hoc-utforskning kan du fortsette å stille spørsmål og bore dypere.

Hvorfor UX-analyse er viktig for produktstyrt vekst

Det burde allerede være klart at UX-analyser er helt avgjørende. De er spesielt viktige for produktstyrt vekst.

De største fordelene med UX-analyser er blant annet

Redusere kundefrafall ved å koble risikosignaler som sviktende engasjement, betalingsproblemer og supporteskaleringer med UX-plager, slik at du kan finne løsninger.

Øke konverteringen for viktige mål som registrering, nedlasting, kjøp osv. ved å identifisere og fjerne UX-friksjonspunkter.

Øke kundetilfredsheten og lojaliteten ved å gi deg den innsikten du trenger for å skape en smidigere og mer intuitiv opplevelse som oppfyller brukernes behov.

Redusere aktiveringsfriksjonen ved å hjelpe deg med å identifisere snublesteiner som forvirrende oppstartsflyt, manglende veiledning eller manglende samsvar mellom budskap og faktisk levert verdi.

Raskere verdiskapning ved å avdekke flaskehalser i innføringen av kjernefunksjoner/arbeidsflyter og validere iterasjoner.

Fremmeadopsjon avfunksjoner ved å kartlegge adopsjonskurver for å optimalisere oppdagbarhet og opplæring.

Prioritere veikartet effektivt ved å la deg ta datadrevne beslutninger om hvilke forbedringer som skal prioriteres, basert på hva som påvirker brukeropplevelsen mest.

Identifisere ekspansjonsmuligheter ved å fremheve brukeropplevelser som kan brukes til mersalg, kryssalg eller utvikling av nye funksjoner og produkter.

Tilpassebrukerreiser ved å kombinere UX-signaler med andre kundedata for å skreddersy unike opplevelser basert på brukerattributter, bransjevertikaler og mer.

Redusere supportkostnadene ved å koble brukervennlighetsproblemer til drivere for kundehenvendelser, slik at du kan opprette målrettede selvbetjente opplærings- og supportalternativer.

Når produktet er virksomheten, må alle produktbeslutninger gi konkrete resultater på viktige vekstindikatorer. UX-analyser hjelper deg med å forstå og kvantifisere brukerkonsekvenser før du investerer ressurser i funksjoner og feilrettinger.

Slik gjør du UX-analyser: Beste praksis og tips

Implementering av brukeropplevelsesanalyser som driver kontinuerlig optimalisering, krever mye mer enn bare sporing av grunnleggende beregninger. Du må sørge for å fange opp nyanserte signaler på tvers av kanaler og ha en proaktiv, kontinuerlig tilnærming.

Bruk våre fire beste tips for å komme i gang med en virkelig effektiv UX-analyse.

Bruk de riktige verktøyene

Å ha riktig programvare for UX-analyse er helt avgjørende. Sørg for at du velger en løsning som lar deg lage sentraliserte dashbord som viser kritiske UX-målinger, foreta avansert segmentering og kohortinndelinger og kjøre dyptgående analyser av trakter og brukerreiser. De beste dataanalyseverktøyene fungerer direkte fra datalageret ditt, slik at du kan hente brukerinformasjon fra en rekke ulike kontekster - fra produktbruk til supporthenvendelser, resultater fra markedsføringskampanjer, salgs- og transaksjonsdata og mer. Sørg for å velge et fleksibelt verktøy som lar deg skjære, terne og pivotere på dataene dine - og gjøre enkle ad hoc-undersøkelser slik at du kan svare på de mest presserende spørsmålene dine.

I tillegg til analyseverktøyet må du sørge for at du har gode løsninger for produktinstrumentering - vi anbefaler en sammensatt tilnærming med Segment, RudderStack eller Snowplow på lageret ditt. Verktøy som FullStory, Hotjar og Mouseflow kan samle inn øktgjentakelser og varmekart, som du deretter kan integrere i den komponerbare CDP-en din.

Vær proaktiv

Effektiv UX-analyse handler ikke bare om å reagere på problemer etter at de har oppstått. Du ønsker også å komme i forkant ved å identifisere og løse potensielle problemer før de får negative konsekvenser for brukerne.

Det anbefaler den datadrevne UX-guruen Jared Spool:

Hvis du kun fokuserer på reaktive undersøkelser, vil du ende opp med å finne viktige data om brukernes behov, mønstre og atferd når det er for sent å gjøre store endringer, ettersom de store beslutningene om produktet og UX-retningen allerede er tatt. I stedet bør du "gjennomføre proaktive undersøkelser for å forutse informasjonen som trengs for dem som skal ta disse kritiske beslutningene. For å kunne ta de riktige beslutningene må disse beslutningstakerne forstå disse problemene i dybden, ikke på overflaten som reaktiv UX-forskning vanligvis gir." For å få gode analyser, sier Jared at teamene må "trekke linsen tilbake og se det i et bredere perspektiv. De må se på hele brukeropplevelsen. Og de må fokusere på problemer før de dykker ned i løsninger."

Det er viktig å forstå hele brukeropplevelsen proaktivt før man utformer nye funksjoner eller produkter.

For eksisterende produkter kan du også ha en proaktiv tilnærming ved å kontinuerlig overvåke brukeratferd og engasjementsanalyser i sanntid. På den måten kan du oppdage tidlige tegn på friksjon eller misnøye og iverksette tiltak før det er for sent.

Bygg og kontroller dashbord med høy ytelse, og utforsk dataene interaktivt for å teste viktige spørsmål.

Du bør også sette opp automatiserte varsler og varslinger for viktige UX-indikatorer som lastetider, krasjfrekvenser, rasende klikk, frafall, produktbruk og kundetilfredshet og -stemning. Et nestegenerasjonsverktøy som Optimizely Warehouse-Native Analytics kan hjelpe deg med å få ferske dataanalyser i sanntid på tvers av hele stakken.

Grav dypt ned i dataene

Du kommer ikke langt med topplinjemålinger av ytelsen.

For å virkelig forstå brukernes opplevelser og avdekke muligheter for optimalisering, må du sørge for at du inkluderer dyptgående analyser, for eksempel:

• Analysere brukerflyt, øktopptak og klikkkart for å forstå hvordan brukerne navigerer gjennom produktet eller nettstedet ditt, og hvor de støter på friksjon eller forvirring.
• Korrelere brukeratferd med kvalitative tilbakemeldinger, supportinteraksjoner og forretningskontekst (f.eks. transaksjoner) for å avdekke "hvorfor" bak observerte mønstre.
• Utnytte ad hoc-analyser for å utforske data på en ustrukturert og fleksibel måte for å svare på spesifikke spørsmål og teste teorier etter hvert som de oppstår.

Gjør UX-analyser tilgjengelige på tvers av funksjoner

Brukeropplevelse er et tverrfunksjonelt ansvar som påvirker alle aspekter av virksomheten, fra produktutvikling og markedsføring til kundestøtte og drift.

For å gjøre UX-analysedata og -innsikt tilgjengelig bør du velge selvbetjente analyseverktøy som gjør det mulig for ikke-tekniske team å generere innsikt og utforske data uten å være avhengig av dataingeniører.

Med en warehouse-innfødt tilnærming kan du også unngå datasiloer og la teamene jobbe med de samme dataene, og integrere produktbruk, kampanjeytelse, NPS/CSAT-poengsummer, supporthenvendelser, inntekter og mer.

Ta kontinuerlig UX-analyse til neste nivå

Kontinuerlig overvåking og optimalisering av UX er avgjørende for å drive bærekraftig produktdrevet vekst. Hvert berøringspunkt og hver interaksjon har potensial til å begeistre brukerne og få dem til å engasjere seg - eller frustrere dem slik at de slutter.

Med en selvbetjent, lagerbasert analyseplattform som Optimizely Warehouse-Native Analytics får du en enhetlig og alltid oppdatert oversikt over hvordan brukerne opplever produktet og merkevaren din gjennom hele kundejournalen - uten duplisering av data, noe som medfører inkonsekvenser og sikkerhetsrisiko.

Ved å sentralisere alle brukerdata og atferdssignaler i datavarehuset i skyen, kan du med Optimizely Warehouse-Native Analytics

• Enkelt bygge egendefinerte dashbord som overvåker kritiske indikatorer for brukeropplevelsen, som engasjement, konverteringer, funksjonsadopsjon, CSAT/NPS, supportdrivere og mo - alt oppdatert i sanntid og med varsler og notifikasjoner når målingene krysser definerte terskelverdier.

• Gå lenger enn bare å spore bruken av produktet ved å kombinere produktdata med supporthenvendelser, salgsaktivitet, markedsføringsengasjement, betalingsstrømmer og andre relaterte datasett.

• Visualiser konverteringstrakter, analyser kohorter etter segmenter, og del opp, terningkast og sving dataene for å avdekke detaljerte blokkeringer og forbedringsmuligheter.

• Bruk enkel, selvbetjent ad hoc-datautforskning for å grave dypere i "hvorfor" bak brukeratferd, validere hypoteser og svare på spørsmål som dukker opp i farten.

Med Optimizely Warehouse-Native Analytics' kraftige selvbetjente analysefunksjoner, som fungerer med utgangspunkt i det sentraliserte datalageret, kan du maksimere potensialet i datadrevet UX-optimalisering.