Древовидное тестирование: Метод исследования UX

Древовидное тестирование, также известное как tree testing, является одним из методов исследования пользовательского опыта (UX), направленным на улучшение структуры навигации и информационной архитектуры веб-сайтов и приложений. Этот метод используется для того, чтобы убедиться, что пользователи могут легко находить необходимую информацию и понимать, как устроен сайт или приложение.

тест проводится в ранних стадиях разработки, когда важно оценить именно информационную архитектуру, без влияния дизайна или других визуальных аспектов. В отличие от традиционных методов тестирования, таких как каркасное тестирование (wireframe testing) или прототипирование, древовидное тестирование сосредоточено исключительно на том, насколько понятной и удобной является навигация.

Древовидное тестирование проходит в несколько этапов:
Создание дерева навигации: На этом этапе создается текстовое дерево навигации, которое отображает все разделы и категории сайта. Важно учесть иерархию, последовательность и логику расположения элементов.
Формулировка задач для пользователей: Задачи должны быть четкими и конкретными, чтобы пользователь знал, что именно ему нужно найти. Например, "Найдите раздел с информацией о доставке товаров".

Проведение тестирования: Участникам эксперимента предлагается найти определенные элементы на сайте, опираясь на представленное дерево навигации.
Анализ результатов: Результаты тестирования анализируются для определения успешности прохождения задач, выявления проблемных зон и предложений по улучшению структуры.

Примеры использования древовидного тестирования
1. Интернет-магазины: Один из самых распространенных примеров использования древовидного тестирования — это проверка структуры интернет-магазинов. Важно убедиться, что пользователи могут легко найти нужные категории товаров, а также информацию о доставке, оплате и возврате товаров.
2. Информационные порталы: Для крупных новостных или образовательных порталов важно, чтобы пользователи могли быстро находить интересующую их информацию среди множества разделов и категорий.
3. Корпоративные сайты: Древовидное тестирование может помочь определить, насколько легко пользователям найти информацию о компании, её услугах, контактных данных и т.д.

Преимущества древовидного тестирования
1. Фокус на структуре: Так как древовидное тестирование исключает визуальные элементы и контент, оно позволяет сосредоточиться исключительно на структуре навигации.
2. Экономичность: Поскольку тестирование проводится на ранних стадиях разработки и не требует создания сложных прототипов, оно экономит ресурсы компании.
3. Простота в проведении: Древовидное тестирование не требует привлечения больших групп пользователей и может проводиться онлайн с использованием специализированных инструментов.

Существует несколько инструментов, которые позволяют проводить древовидное тестирование онлайн:
1. Optimal Workshop (Treejack): Один из самых популярных инструментов для проведения древовидного тестирования. Он позволяет создавать дерево навигации, формулировать задачи и анализировать результаты.
2. UsabilityHub: Этот инструмент также предлагает функции для проведения древовидного тестирования и других методов исследования UX.
3. UserZoom: Платформа для комплексного исследования UX, включающая в себя возможности для древовидного тестирования.

Древовидное тестирование — это важный метод исследования UX, который позволяет на ранних этапах разработки выявить проблемы в информационной архитектуре и оптимизировать структуру навигации. Этот метод помогает создавать более удобные и интуитивные интерфейсы, что в конечном итоге приводит к повышению удовлетворенности пользователей и улучшению общего восприятия продукта.

Успешное проведение древовидного тестирования может существенно сократить затраты на доработку структуры сайта на более поздних этапах, а также повысить конверсию и удовлетворенность пользователей.
Для того чтобы добиться наилучших результатов, важно правильно формулировать задачи для пользователей, тщательно анализировать результаты и готовность к постоянным улучшениям структуры на основе полученных данных.