Назначение, применение и преимущества оценочных шкал в UX-исследованиях

Исследование пользовательского опыта, или Usere eXperience-исследование (обычно сокращается до термина UX-исследование), позволяет получить обратную связь от потребителей товара или пользователей услуги.

Основные вопросы, на которые такие исследования дают ответы – как пользователь относится к продукту, с какими проблемами он столкнулся, требуются ли продукту улучшения для того, чтобы стать более востребованным и привлекательным в своей нише.

Измерить и проанализировать пользовательский опыт позволяют специальные инструменты, такие как опросы с использованием оценочных шкал.

Что такое оценочная шкала

Простыми словами, шкала оценки представляет собой ряд оценочных точек, каждой из которых присваивается значение от «очень плохо» до «очень хорошо» при ответе на заданный пользователю вопрос. Оценочная шкала помогает людям упорядоченно выразить своё мнение или предпочтения.

Все помнят шкалу оценок в школе: пять – это отлично, четыре – хорошо, три – удовлетворительно и т.д. Но в ВУЗах могут применяться форматы оценки «зачёт» / «незачёт». Уже тут становится очевидно, что пятибалльная система не единственная из возможных. Существуют и другие форматы.

Так как рейтинговые шкалы используются, чтобы оценить удовлетворённость и лояльность пользователей, выявить болевые точки и разработать план по улучшению характеристик продукта или услуги, работы службы поддержки, удобства пользования сайтом или мобильным приложением и т.п., они должны быть максимально понятны для конечных потребителей. Поэтому числовое значение рейтинговой шкалы обычно находится в диапазоне от 1 до 5, хотя встречаются шкалы до 10.

Преимущества оценочных шкал в UX-исследовании

Можно назвать четыре причины популярности оценочных шкал в исследованиях:

• Во-первых, они позволяют пользователям дать количественную оценку своим ощущениям или опыту в отношении того, что интересует исследователей. В некоторых шкалах может быть всего два ответа, «хорошо» или «плохо» (бинарный ответ), но для получения более точных ответов часто используют расширенные шкалы — и пользователи могут поставить более точную оценку по шкале от 1 до 10, что повышает объективность исследования.
• Во-вторых, рейтинговые шкалы дают стандартизированные данные и упрощают сравнительный анализ. Исследователи могут изучать средние оценки и динамику изменения, чтобы сравнивать различные аспекты пользовательского опыта.
• В-третьих, шкалы можно использовать для сбора данных в различных областях, адаптируя к различным типам вопросов для оценки удовлетворённости, удобства использования, вероятности рекомендации и многого другого.
• В-четвертых, оценочные шкалы интуитивно понятны и обычно не вызывают трудностей у пользователей, обеспечивая простоту сбора данных.

Оценочные шкалы – незаменимый инструмент для маркетологов, которым важно отслеживать и улучшать пользовательский опыт. После анализа полученных данных делаются выводы, вносятся изменения в рабочие процессы и/или в продукт, принимаются другие управленческие решения.

Какие бывают оценочные шкалы

Когда встаёт задача оценить пользовательский опыт, важно выбрать наиболее подходящую шкалу оценки, отталкиваясь от целей исследования и типа требуемых данных.

Основные виды оценочных шкал:

1. Бинарная оценочная шкала

Одна из самых простых оценочных шкал, состоящая из ответов «Да» или «Нет». Бинарные оценочные шкалы удобны, когда требуется краткий ответ «положительно/отрицательно» на простые вопросы, например, чтобы узнать, планирует ли клиент обращаться повторно, считает ли он банк достаточно надёжным или должен выразить согласие/несогласие с приведённым утверждением.

Бинарная шкала подходит для быстрого сбора и анализа данных, но не претендует на содержательность и не отражает тонкие различия во мнениях.

2. Шкала Ликерта

В некоторых источниках фамилия переводится как Лайкерт. Исходное написание – Likert scale.

Это шкала, которая переводит отношение человека в конкретные оценки – от состояния «полностью согласен», до «полностью не согласен». В исходном варианте шкала привязывается к пятибалльной оценке, но она легко конвертируется в 7 или 9 балльную, любую другую. Достаточно только определить свои диапазоны значений для каждой степени согласия. По сравнению с бинарными шкалами, даёт более точную и ценную информацию.

Шкала Лайкерта расширяет возможности исследования. А универсальность инструмента позволяет использовать его в самых разных опросах. С другой стороны, пользователи могут запутаться в интерпретации и дать неверный ответ, что исключено в случае с бинарной шкалой.

3. Шкала семантического дифференциала

Оценочная шкала, которая, как и шкала Ликерта, имеет диапазон значений от 1 до 5 или от 1 до 7, но при этом респондентам предлагаются пары противоположных оценок (например, «Хороший» — «Плохой» или «Сложный» — «Простой»). Исследователи просят респондентов оценить концепцию, продукт, бренд или услугу, выбрав точку между двумя противоположными характеристиками на шкале.

Шкала семантического дифференциала облегчает респондентам выражение своих мыслей и позволяет исследователям получить более структурированные данные. Недостатком можно назвать то, что шкала ограничена противоположными по значению понятиями и может подходить не для всех ситуаций.

4. Числовая шкала оценок

Для оценки предмета или какой-либо концепции респондентам предлагается числовая шкала с цифрами от 1 до 10, на которой они должны выбрать то значение, которое наиболее отвечает полученному ими опыту.

Метод, также известный как шкала оценки удовлетворенности, обеспечивает более высокую степень детализации и позволяет собрать наиболее точные количественные данные для анализа. Из недостатков можно отметить слишком большую и нелинейную вариативность интерпретации оценок у разных респондентов.

5. Визуальная аналоговая шкала оценки

Респондентам предлагается самостоятельно поставить точку на непрерывной линии, отвечая на конкретный вопрос или утверждение. Шкалу используют для измерения удовлетворённости или предпочтений.

Из плюсов можно отметить то, что она облегчает пользователям выражение своих чувств, а исследователям позволяет получить данные для более детальной оценки характеристик. Из минусов – сложность интерпретации из-за отсутствия фиксированных категорий (баллов или состояний отношения).

Ограничения оценочных шкал

Несмотря на очевидные достоинства, рейтинговые шкалы не лишены некоторых недостатков, которые нужно иметь ввиду, выбирая инструменты для своего исследования:

• Отсутствие качественного анализа – цифровая шкала не даёт ответа на вопрос «почему» и понимания того, что стоит за оценкой пользователя.
• Субъективность мнения – несмотря на то, что два человека получили разный опыт, они могут поставить одну и ту же оценку. Налицо искажение, которое сложно найти и учесть.
• Ограничения контекста — шкала даёт представление о пользовательском опыте в конкретный момент, но не отражает весь путь пользователя или контекст его взаимодействия с продуктом.
• Сложности в интерпретации — например, оценка «4 из 5» для одного респондента может указывать на то, что он получил положительный опыт, а для другого может означать, что опыт был «так себе».

Обойти ограничения позволяет добавление в исследование других методов получения данных, к примеру, открытые вопросы, персональное тестирование (если речь идет об удобстве интерфейса), A/B тестирование, тепловые карты или даже устный опрос пользователей (интервью). Но всё это требует больших вложений времени и увеличивает финансовые расходы.

Как использовать оценочные шкалы в UX-исследованиях

• Чтобы выбрать подходящую шкалу, необходимо определиться с целью исследования. Например, если нужно оценить эмоциональное восприятие продукта, то больше подойдет шкала семантического дифференциала. А если нужно получить быстрый ответ на вопрос о важности нового функционала, то можно ограничиться бинарной шкалой.
• Далее определятся размер шкалы (там, где это применимо). Обычно это значение от 3 до 10, в зависимости от требуемой глубины исследования. Учтите, что, чем больше вариантов значений на шкале, тем достовернее могут быть данные, но тем сложнее будет обработка результатов.
• Определите якорные точки для шкалы (какое значение будет соотноситься с определённым отношением)— очень важно сделать ответы однозначными, но при этом отражающими весь спектр возможных вариантов. Главное – никакой двусмысленности. Можно опробовать тест на персонале, чтобы получить быструю обратную связь, насколько шкала понятна. Вместо сотрудников можно протестировать исследование на небольшой группе респондентов.
• Придерживайтесь логического порядка вариантов ответов, от отрицательного к положительному или наоборот, но только в одном из направлений. То есть, в противоположных концах шкалы должны быть диаметрально противоположные утверждения, к примеру, «Полностью одобряю» и «Совершенно не одобряю». Если речь идёт о цифровых значениях, то в большинстве случаев 1 указывает на несогласие или неудовлетворённость, а 5 — на согласие или удовлетворённость.
• Чтобы перевес в одну из сторон не повлиял на достоверность результатов, количество положительных и отрицательных вариантов ответов должно быть равно. Если количество вариантов нечётное, один можно сделать нейтральным или неопределенным («Не знаю», «Нормально» и т.п.).
• Нейтральный ответ рекомендуется включать всегда, чтобы обеспечить возможность манёвра для тех респондентов, которые не могут ответить ни да, ни нет на какой-то вопрос, и это нормально.
• Дайте чёткие инструкции — объясните, как использовать шкалу (какая оценка и что обозначает).
• Добавьте открытые вопросы, чтобы получить не только количественные, но и качественные данные.
• Проведите анализ и интерпретацию полученных данных — этот шаг будет последним. Собранные данные можно проанализировать с помощью соответствующих статистических методов.

Быстро и просто оформить виджеты опросов, интегрировать оценочные шкалы с формами для сбора обратной связи и наглядно проанализировать ответы позволяет сервис WebAsk.

Применение оценочных шкал в UX-исследованиях на практике

Пример 1. Пользователи приняли участие в онлайн-встрече. Им предлагают пройти опрос, который касается их впечатлений. Респонденты указывают, насколько они удовлетворены и как оценивают полученный опыт.

Варианты ответов достаточно разнообразны, чтобы пользователи могли в полной мере выразить свои чувства.

Вопросы с оценочными шкалами могут выглядеть так.

• Оцените вашу степень удовлетворения от участия в семинаре. (Предлагается шкала с пятью точками, где 1 – полностью не удовлетворён, всё прошло ужасно, 2 – не совсем удовлетворён, 3 – затрудняюсь ответить, 4 - скорее удовлетворён, чем нет, 5 – полностью удовлетворён, мне всё понравилось).
• Довольны ли вы качеством подачи материала? (Числовая шкала оценок, где нужно отметить точку в любом месте, учитывая, что крайняя слева соответствует утверждению «Абсолютно недоволен», а крайняя справа – «Полностью доволен»).
• Хотели бы вы ещё раз принять участие в нашем веб-семинаре на схожу тематику? (бинарная оценочная шкала с вариантами ответов «Да» и «Нет»).

Пример 2. Клиент совершил покупку, после чего его спрашивают о том, насколько он остался доволен.

Респонденты оценивают недавнюю покупку по шкале от 1 до 5, что даёт компании возможность немедленно получить обратную связь. Для уточнения результата можно добавить ещё одно поле, чтобы клиент при желании мог объяснить, почему он поставил такую оценку.

Пример 3. Комплексный опрос клиентов с целью оценить различные аспекты по шкале от 1 до 5.

Например, клиенты оценивают широту ассортимента магазина, доступность цен, качество товаров по шкале от «Совсем недоволен» (1) до «Очень доволен» (5). Такой формат опроса позволяет компаниям получать структурированную обратную связь по нескольким компонентам своего продукта или услуги. Но здесь нужно отметить, что подобные опросы могут быть утомительными для респондентов и приводить к отказу от участия, особенно на мобильных устройствах. Советы маркетологам.

Анализ и интерпретация полученных данных

При анализе данных, полученных с помощью оценочной шкалы, обычно обращают внимание на моду (наиболее часто встречающееся значение), медиану (серединное значение) и среднее (средневзвешенное) значение. Это статистические показатели, которые дают общее представление о распределении данных и общем настрое. Например, среднее значение 4,5 может указывать на то, что потребители в целом положительно относятся к продукту или услуге.

Что еще можно порекомендовать:

• Проанализируйте закономерности, и это поможет вам понять тенденции и общие черты.

Например, если большинство участников оценивают услугу на «4» или «5», это указывает на высокий уровень удовлетворённости, а если оценки сильно разнятся, это говорит о неоднозначном отношении к бренду или товару.

• Сравнивайте данные за разные периоды времен, чтобы сделать выводы об изменении настроений своей аудитории.

Это поможет понять, что работает, а что нет в долгосрочной перспективе, и что нуждается в улучшении. Такие данные легко связать по времени с проводившимися маркетинговыми мероприятиями.

• Выполните фильтрацию и перекрёстную табуляцию

Фильтрация полезна, поскольку она фокусируется на конкретных группах — например, на ответах респондентов определённой возрастной группы или пола. Перекрёстная таблица, в свою очередь, позволяет сравнить два или более наборов данных, чтобы вы могли понять взаимосвязь между ними. Она может показать, как разные группы воспринимают проблему в сравнении с другими.

• Используйте средства визуализации

Столбчатые и круговые диаграммы, а также гистограммы помогут сделать результаты более понятными и наглядными.

Заключение

Оценочные шкалы в UX-исследованиях могут быть удобным дополнительным (а в ряде случаев и основным) методом сбора количественных данных от пользователей благодаря своей простоте и эффективности.

Шкалы позволяют чётко оценить пользовательский опыт и дают бизнесу возможность выявлять сильные и слабые стороны своего продукта или услуги.

Как правило, оценочные шкалы хорошо воспринимаются респондентами ввиду своей простоты. Наличие фиксированных точек на шкале повышает точность ответов и сводит к минимуму путаницу. А достаточное количество градаций позволяет охватить большой диапазон ответов и повысить точность.

Цифровой формат UX-исследований упрощает их анализ и ускоряет принятие решения.