4 métricas clave en UX Research: las métricas conductuales

El proceso de investigación o UX Research es esencial para conocer la situación actual del mercado, así como para entender los problemas y necesidades de los usuarios. El uso de determinadas métricas y KPI’s (Key Performance Indicators) permite obtener información relevante sobre las emociones, comportamientos y preferencias de los consumidores, facilitando el posterior desarrollo estratégico de productos y la toma de decisiones informadas.

Realizar una buena fase de investigación también ayuda a detectar las fortalezas y debilidades de la compañía. Facilita la creación de soluciones funcionales, accesibles y que destaquen frente a la competencia, dando lugar a productos exitosos y alineados con los objetivos de negocio.

En un momento en que las nuevas tecnologías permiten registrar una gran cantidad de datos vinculados a la experiencia de usuario, puede ser complicado decidir cuáles se quieren priorizar. Estos se dividen en dos grandes grupos, en función de si representan métricas conductuales o actitudinales. 

En esta primera parte del artículo nos centraremos en el papel de las métricas conductuales, y veremos cuáles se consideran esenciales para lograr un buen UX design.

Métricas conductuales

Las métricas conductuales son aquellas que evalúan de forma numérica el comportamiento de los usuarios. Se basan en acciones concretas y medibles, entre las que destacan la tasa de conversión, el tiempo que pasan en la página, la tasa de éxito de tareas y la tasa de error.

1. Tasa de conversión

Se trata del porcentaje de usuarios que llevan a cabo una determinada tarea. Aunque la acción deseada varía en función del contexto y el canal a analizar, la tasa de conversión suele vincularse a conceptos como la cantidad de compras realizadas, la cantidad de suscripciones o el volumen de clics ante un call to action, por ejemplo.

Una tasa de conversión elevada indica que se están cumpliendo los objetivos de negocio establecidos para el producto o servicio, mientras que una tasa de conversión baja puede alertar sobre la existencia de problemas en la experiencia de usuario, el diseño o la estrategia de marketing. No existe una única cifra considerada alta o baja, por lo que es importante conocer los promedios del sector y valorar la evolución de este parámetro a lo largo del tiempo.

La fórmula para calcular esta métrica es la siguiente:

Tasa de conversión (%) = (Cantidad de conversiones / Cantidad total de usuarios impactados) x 100

2. Tiempo en la página

El tiempo que los usuarios pasan en un entorno o pantalla puede indicar el interés que genera el contenido, además de reflejar la existencia de información irrelevante o confusa. Permite detectar qué secciones tienen un mayor índice de lectura o retienen mejor la atención del usuario, así como aquellas que generan rechazo y son abandonadas en apenas unos segundos.

Aplicar cambios en una determinada pantalla, analizando cómo evoluciona el tiempo que los individuos pasan en ella, ayuda a entender si se ha logrado una mejora en su contenido y usabilidad. Pero es importante tener en cuenta que esta métrica puede verse sesgada por las visitas que acceden a la página y la mantienen abierta en el navegador mientras realizan otras tareas, incluyendo el tiempo durante el que no interactúan directamente con el producto o servicio.

La fórmula para calcularla es la siguiente:

Tiempo en la página (segundos o minutos) = Hora de salida – Hora de entrada

El tiempo que pasan los usuarios en la página es una de las métricas esenciales y más consultadas en todos los sectores.
Fuente: OptinMonster

3. Tasa de éxito de tareas

Esta métrica de UX Research evalúa la capacidad de los usuarios para completar las tareas de un determinado entorno, por lo que ofrece información relevante sobre la adecuación del mismo a las necesidades de los individuos. La tasa de éxito de tareas parte de la definición de los procesos clave y de los objetivos del producto, a partir de la cual permite obtener una medición objetiva de la usabilidad y eficiencia del sistema.

Así pues, una tasa elevada indica que los usuarios son capaces de seguir los flujos de trabajo correctamente, sin necesidad de asistencia y sin cometer errores. Es un indicador de que el sistema se alinea con las expectativas de sus usuarios, mientras que una tasa pequeña puede indicar la existencia de problemas de usabilidad, diseño o funcionalidad.

La fórmula para calcularla es la siguiente:

Tasa de éxito de tareas (%) = (Usuarios que completaron la tarea / Usuarios que intentaron completar la tarea) x 100

4. Tasa de error

La tasa de error indica las equivocaciones o confusiones de los usuarios dentro de una interfaz, contemplando desde los errores de rendimiento, diseño y navegación, hasta los errores en la entrada de datos y la compleción de tareas. Esta métrica debe tener en cuenta tanto la frecuencia como la gravedad de los errores, evaluando en qué medida obstaculizan el uso del entorno y la consecución de sus objetivos. 

Una tasa elevada suele asociarse a un sistema que ofrece dificultades de interacción y una experiencia de usuario negativa, generando frustración, confusión y pérdida de confianza en la marca. Identificar y corregir estos errores, por lo tanto, es esencial para reducir la tasa de abandono y mejorar la calidad del producto.

La fórmula para calcularla es la siguiente:

Tasa de error (%) = (Errores cometidos por los usuarios / Cantidad total de interacciones) x 100

Las tasas de éxito de tareas y de error reflejan la usabilidad y eficacia del sistema.
Fuente: Dribbble