Fraîchement sorti de l’université
J’ai suivi une école d’été en tant que stagiaire créatif dans l’une des plus grandes agences de publicité au monde. Mon débutant a tout trouvé impressionnant, de la salle de guerre avec le concept visuel à la machine à grains au 7ème étage. Tous les vendredis, les concepteurs de mon équipe impriment une semaine de simulations d’interface utilisateur, les collent sur le tableau blanc, discutent du style visuel et rejettent toutes les simulations jugées inférieures. À la fin, il ne reste que quelques « meilleurs choix » sur chaque tableau.
Vous pensez peut-être
« Cela ressemble à un critère clé. Qu’est-ce qui ne va pas avec ça ? » Rien, juste la méthode elle-même.
Contrairement aux idées reçues
Le design relève davantage de la science que de l’art. L’art est pour l’interprétation, le design est pour la compréhension. Cette différence fondamentale signifie que si l’art peut être critiqué, le design doit être étudié, testé et itéré.
Maintenant, ne vous méprenez pas – il est absolument essentiel qu’une conception passe une revue de conception. Chez Kickstarter, nous introduisons une fonctionnalité en trois étapes de revue de conception :
Remarquez que la critique n’est qu’une partie du processus
Même ainsi, nous avons passé plus de temps à disséquer les résultats des tests qu’à jeter des simulations sur le sol.
Vous n’êtes pas votre utilisateur.Juge
R un design est facile. Les livrables sont visuels et les gens aiment commenter l’apparence des choses. Il est tout aussi facile de supposer comment les choses devraient se comporter : « L’utilisateur moyen le remarquera en premier » ou « En tant qu’utilisateur, je préfère X que Y ». Les hypothèses ne doivent pas être absolues. Vous devez les valider, car ce ne sont que des opinions après tout – euh, n’est-ce pas ? Cependant, même si le monde UX aime parler de validation d’hypothèses, il n’en fait pas assez. Lorsqu’ils le font, leur approche penche à nouveau vers des méthodes qualitatives comme les habituels entretiens avec les utilisateurs ou des exercices cognitifs. Il est sans doute plus facile de commencer à parler aux gens que d’interroger certaines données.
Les données quantitatives vous disent quoi
Les données qualitatives vous disent pourquoi – c’est la recherche utilisateur 101. Les deux sont tout aussi importants pour valider les hypothèses, mais je pense que l’un devrait se produire avant l’autre pour faciliter la manipulation. Lorsque vous êtes en mesure de commencer quantitativement et de commencer par découper et découper les utilisateurs, vous pouvez identifier les différences d’utilisation entre différents segments d’utilisateurs, analyser leurs caractéristiques et évaluer l’impact de la solution sur chaque utilisateur, de manière objective et en tenant compte de l’évolutivité. . Vous pouvez ensuite utiliser ces résultats de haut niveau pour mener des recherches qualitatives ; par exemple, en vous assurant que le pool d’entretiens représente un large éventail d’utilisateurs, et pas seulement ceux qui crient le plus fort. Par conséquent, je trouve que les revues de conception sont plus utiles lorsque les gens suggèrent quelles données collecter pour valider mes décisions ou comment formuler une devise pour les tests, plutôt que de fournir des critiques subjectives.
Arrêtez de concevoir pour Dribbble
« Les données quantitatives peuvent être utilisées pour éclairer même les décisions les plus superficielles en matière d’interface utilisateur. En tant que concepteur de produits, combien de fois avez-vous réalisé un design magnifique sur Figma pour constater qu’il ne pouvait pas gérer beaucoup d’entrées d’utilisateurs dans le processus ? Un défilement rapide vers le bas de Dribbble révèle une myriade de graphiques de tableau de bord convaincants. Oui, je les appelle des graphiques, pas des maquettes, car ils ne représentent pas de vrais produits.
Concevoir une application réelle
C’est connaître ses contraintes et ses cas limites (problèmes qui apparaissent tout au bout du périmètre opérationnel). Comment faire en sorte que 80 % des conceptions exploratoires fonctionnent bien et que les 20 % restants fonctionnent moins mal ?
La réponse est que nous devons envisager tous les scénarios d’interface utilisateur possibles en interrogeant l’utilisation du produit à portée de main, avant même de créer l’interface. J’ai récemment aidé à lancer un module complémentaire sur Kickstarter, une fonctionnalité qui permet aux créateurs d’offrir des récompenses « complémentaires » facultatives aux contributeurs. La première question que je pose est la suivante : quel est le montant maximum/moyen des récompenses dont bénéficie un créateur, par catégorie et niveau de financement ? Combien d’articles sont attribués en moyenne/maximum ? Quel pourcentage d’articles sont détaillés ? Ensuite, en faisant de la modélisation de données, j’ai eu une bonne idée de la capacité de l’interface utilisateur et des cas extrêmes qu’elle devrait couvrir.
Lorsqu’un ingénieur travaille avec vous
Rien n’est plus ennuyeux que de demander constamment de nouveaux modèles car votre conception d’origine ne peut pas gérer 20% des cas. La seule façon de s’améliorer est de définir l’interface utilisateur dès le début avec des méthodes quantitatives pour s’assurer qu’elle peut tout gérer.
Observez, collectionnez
Peignez ! .
Une fois, j’ai participé à une conversation avec Giorgia Lupi
Une célèbre conceptrice d’informations italienne. À ma grande surprise, elle a toujours commencé à visualiser les données manuellement, peu importe le nombre, qu’il s’agisse de 50 ou 50 000 points de données. Lupi est co-auteur du manuel Observe, Collect, Draw!, dans lequel elle a conçu divers exercices pour interroger, collecter et classer des données brutes. Si vous êtes un concepteur cherchant à entrer dans le monde des données, vous devriez commencer par poser autant de questions « combien », « combien » et « quel pourcentage » que possible. Lorsque vous voyez un ensemble de données, faites défiler et affichez les données. Ressentez les données brutes ; votre cerveau peut en tirer beaucoup. »