Mobil UX Araştırmasında Göz İzleme

Göz izleme metodolojisi, kullanıcıların doğal davranışlarına müdahale etmeden yolculuğu kaydettiği için kullanılabilirlik testleri için son derece değerli olabilir. Örneğin, bir prototipi test ettiğinizi, ancak kullanıcıların arayüzle olması gerektiği gibi etkileşime girmediklerini keşfettiğinizi hayal edin. Büyük olasılıkla düğmelerin çok küçük olabileceğini veya rengi, yazı tipini veya konumunu değiştirmeniz gerektiğini düşünüyorsunuz. Sonuç olarak, düğmeleri daha belirgin hale getiriyorsunuz ve yine de kullanıcılar arayüzle istendiği gibi etkileşime girmiyor.

İyileştirmeler için zaman ve kaynak harcadıktan sonra, sorunun düğmeleri görmemeleri değil, onları gördüklerinde bile onlarla ne yapacaklarını bilmemeleri olduğunu anlarsınız. Bununla birlikte, bir göz izleme cihazı kullanmak, araştırmacının anlama eksikliğini hemen fark etmesine yardımcı olacaktır. Bu, göz izlemeyi kullanmanın faydalarına bir örnektir. Araştırmacı kullanıcının gözünden görebildiği zaman, bir kullanılabilirlik sorununu daha erken fark etmek, müşteriye ve geliştiriciye zamandan ve paradan tasarruf sağlayacaktır.

Göz izleme, insanların karşılaştırma tablolarını taramak için kullandıkları modeli gösteren Nielsen Norman Group tarafından yürütülen bu çalışmada olduğu gibi, insanların bir sayfada nasıl gezindikleri ve ekrandaki görsel öğelere ne kadar ilgi duydukları hakkında bilgi sağlar. Bir uygulama veya web sitesi tasarlıyorsanız, belirli bir görevi tamamlamanın, bir form doldurmanın, belirli bilgileri bulmanın veya bir ürün satın almanın ne kadar kolay ve sezgisel olduğunu test edebilirsiniz.

Göz İzleme Evrimi

İlk kez 1800'lerde gözlerin hareketini gözlemleyen bir çalışma doğrudan gözlem yoluyla yapıldı. O zamandan beri teknoloji gelişti ve çıplak gözle yapılan gözlemlerle başlayan şey, göz hareketlerini ölçmek için sofistike ve doğru bir teknoloji haline geldi.

Göz izleme yeni bir şey değil, ancak teknolojideki son gelişmeler, metodolojiyi her büyüklükteki işletme için erişilebilir hale getirdi.

“

1990'ların sonlarında, pazarlama ve reklam ajansları İnternet için göz izleme potansiyelini gördü ve insanların çevrimiçi içeriği nasıl tükettiğini analiz etmek için teknolojiyi kullanmaya başladı. O zamanlar göz izlemeyi kullanan birkaç reklam şirketinden biri EURO RSCG/DSW Partners'dı. Web sitelerindeki afişler, hareketli grafikler ve gezinme araçları üzerindeki görsel dikkati ölçmek için göz izlemeyi kullandılar. Bu çalışmalardan önce web sayfaları, sütunlar ve büyük metin blokları ile basılı medya olarak tasarlandı.

Web tasarımcılarının çalışmalarını şekillendirmeye yardımcı olan yararlı bilgiler sağlayan göz izleme uygulamasıydı.

Örneğin, Nielsen'in 2006'da yaptığı araştırma, insanların İnternet'teki içeriği F-şeklinde okuduklarını gösterdi. Kullanıcılar okumaya üstten/soldan başlama eğilimindedir. Ardından, görseller ve alt başlıklar gibi öne çıkan içeriğe göz atarak sayfanın üst/sağ tarafına geçerler.

Günümüzde donanım ve yazılım, pazarlama, UX, psikolojik ve tıbbi araştırma, oyun ve diğer birçok kullanım durumu için göz izleme çalışmaları yapmak üzere tasarlanmıştır.

Pazarlamada, farklı smoothie markalarının alışveriş yapanlardan gördüğü görsel dikkati gösteren bu kullanım örneği gibi, reklamları, ürün yerleştirmeyi ve paketlemeyi test etmek için göz izleme kullanılır:

Büyük potansiyel gösteren bir diğer alan da sanal gerçeklik bağlamında göz takibidir. VR kulaklıklar, kişinin gerçekten nereye baktığını görmek için göz izlemeyi kullanır ve deneyimi önemli ölçüde daha sürükleyici hale getirir. PC oyunlarında göz izleme, oyuncunun sadece etkileşimde bulunmak istediği nesneye bakmasına ve oyuncunun gözünün üzerinde olduğu yere yönlendirmek için fareyi veya denetleyiciyi kullanmak yerine bir düğmeye basmasına olanak tanır.

2025 yılına kadar göz izleme pazarının 1,75 milyar ABD doları değerinde olması ve farklı segmentlerde ve endüstrilerde yer alması bekleniyor.

Göz İzleme Nasıl Çalışır?

Araştırmanıza göz izlemeyi dahil etmek için bu metodolojinin nasıl çalıştığını anlamak gerekir. Araştırmacı, bir test yapmak için göz hareketlerini ölçmek için tasarlanmış bir cihaz (genellikle gözlük) veya akıllı telefonun web kamerası veya selfie kamerası ile entegre bir yazılım olan bir göz takip cihazı kullanır.

Genellikle, araştırmacılar, gösterilecek uyaranın alanlarını, yani İlgi Alanı'nı (AOI) seçerler. Kullanılabilirlik açısından, örneğin uygulamadaki bir filtre işlevi veya web sitesindeki bir reklam olabilir. AOI, hangi alanlar için metrikleri hesaplayacağınızı belirleyecektir. AOI'nin yanı sıra, göz izlemede iki kavram yaygın olarak kullanılmaktadır:

1. fiksasyon
   Kişinin bakışı hareket etmeyi bırakıp tek bir nesneye odaklandığında.
2. sakkad
   Gözlerin fiksasyonlar arasındaki hareketi.

AOI'leri tanımladıktan ve testi tasarladıktan sonra, katılımcıların çalışmaya katılmaları ve uygulamanız veya web siteniz ile etkileşime girme zamanı gelir. Seçtiğiniz göz izleme aracına bağlı olarak metrikler ve bunların nasıl gösterileceği. Ayrıca , belirli kullanıcıların davranışları hakkında veri toplamak için bireysel kayıtları incelemekten, bir AOI'ye bakan kullanıcı sayısını, üzerinde harcadıkları süreyi ve ilk tespit edilme hızını nicel olarak karşılaştırmaya kadar uzanır.

Video kayıtlarında veya ısı haritalarında bakış yolunu görselleştirerek, kişinin nereye, ne kadar süreyle aradığını görebilir ve işlem yapılabilir veriler elde edebilirsiniz. Örneğin, kullanıcının ilk olarak AOI'ye odaklanması için uzun bir süre (0,15 saniyeden fazla), AOI'nin başka bir yere yerleştirilmesi gerektiğini gösterebilir. Veya tersine, bir AOI'ye uzun süre bakmak, kullanıcının bu bilgiyle ne yapacağının net olmadığını veya basitçe AOI'nin kullanıcının dikkatini uzun süre çekecek kadar ilgi çekici olduğunu gösterebilir. Verilerin doğru yorumlanabilmesi için bağlam içinde analiz edilmesi gerekir.

Bu nedenle, göz izleme, anketler, Sesli Düşünme (kullanıcılar bir kullanılabilirlik testi sırasında bir görevi gerçekleştirirken akıllarından geçenleri sözlü olarak ifade ettiklerinde) ve araştırmacıya değerli bilgiler sağlamak için tıklama oranı gibi diğer metodolojilerle birleştirilebilir ve birleştirilmelidir.

UX Araştırması için Göz Takibi

Göz izleme ile sağlanan bazı bilgiler, tıklama ısı haritaları (insanların nereye tıkladığını gösteren termal görüntüleme kullanılarak görsel temsil) veya anketlerle elde edilebilse de, göz izleme, katılımcının hatırlamadığı, tanımlamadığı veya etkileşimde bulunduğu verileri de yakalayabilir. dokunmadan veya tıklamadan sadece görsel olarak.

Göz izleme ile ürün tasarımcıları, kullanıcıların hem masaüstünde hem de mobilde kullanıcı arayüzünü nasıl algıladığı ve kullanıcı arayüzüyle nasıl etkileşim kurduğu hakkında eyleme geçirilebilir veriler elde edebilir. Bununla birlikte, göz izlemenin fiyatı, kullanıcıların bakışlarını ölçmek için laboratuvarda kullanılmak üzere özel donanım gerektirdiğinden, ısı haritalarından çok daha yüksekti. Bununla birlikte, akıllı telefonun herhangi bir web kamerasını veya selfie kamerasını bir göz izleyiciye dönüştürebilen yazılımlarla, son zamanlarda göz izleme çalışmaları yapmak oldukça ucuzladı.

Ardından, mobil araştırmada kullanılabilirliğe odaklanacağız ve UX ekiplerinin araştırma araç kutularına göz izlemeyi nasıl dahil edebileceğini gösteren bir kullanım örneği sunacağız.

Mobil UX Araştırması

Mobil UX araştırmasına göz izlemeyi dahil etmek, akıllı telefondaki göz hareketlerini ölçmek için teknolojik mücadele nedeniyle çok yakın zamana kadar karmaşıktı. Web tasarımcıları yakın zamana kadar masaüstü öncelikli bir yaklaşımla çalıştılar. Ancak 2014'ten bu yana mobil kullanıcılar giderek daha fazla önem kazanıyor. Mobil için tasarım yapmak yalnızca ekranın boyutuyla değil, aynı zamanda kullanıcıların davranışlarıyla da ilgilidir. Akıllı telefon kullanırken, insanların genellikle dikkati dağılır, dikkat süreleri daha kısadır veya bilet satın almak veya adres bulmak gibi bir görevi hızlı bir şekilde yapmak ister. Bu nedenle günümüzde mobil için UX araştırması yapmak birçok şirket için olmazsa olmazdır.

Çoğu göz izleme çalışmasında kullanılan gözlükler olan göz izleyiciler, genellikle akıllı telefonların küçük ekranlarını izlemek için o kadar hassas değildir. Bu nedenle, ekran içeriğinin ve göz izleme verilerinin ayrıntılı senkronizasyonuna ihtiyaç duyuldu, bu da karmaşık bir çalışma tasarımı ve analizi ile sonuçlandı. Aynı zamanda, web kamerasını kullanmak, kullanıcının uygulamayı veya web sitesini doğal bir ortamda test etmesine izin vermez; sonuçta, kullanıcılar genellikle akıllı telefondaki mobil uygulamalar ve web siteleri ile etkileşime girer. Bununla birlikte, çevrimiçi deneyler yapmak, daha iyi web siteleri, uygulamalar, hizmetler ve stratejiler geliştirmenin ve sezgiye değil, bilimsel verilere dayalı kararlar almanın oldukça ucuz bir yoludur.

Amazon, Facebook, Google ve Microsoft gibi şirketlerin her biri yılda 10.000'den fazla kontrollü çevrimiçi test yürütür: yatırımın karşılığını aldığını bilirler. Bing ayrıca testlerden yararlandı ve her yıl arama başına gelirde %10 ila %25'lik bir artışla sonuçlanan gelirle ilgili iyileştirmeler yaptı.

Neyse ki teknoloji, göz takip cihazlarından ve web kameralarından mobil yazılıma kadar gelişti ve artık mobil UX araştırması için göz izleme testlerini doğrudan akıllı telefonda - ek donanım gerektirmeden gerçekleştirme fırsatını sağlamak için gelişti. Yalnızca yazılım çözümleri, göz izleme çalışmalarından 100 kata kadar daha uygun maliyetli olabilir ve araştırmacıların dünyanın her yerinden katılımcılarla testler yapmalarına ve dijital ürünleri için stratejiler çizmelerine yardımcı olacak doğru sonuçları hemen almalarına olanak tanır.

Göz İzleme Çalışması Nasıl Yapılır?

Bir göz izleme çalışması her zaman bir soruyla başlar. Örneğin, bir e-ticaret uygulaması başlattığınızı ve insanların ana sayfada yer alan satış afişini görüp görmediğini öğrenmek istediğinizi varsayalım. Bu iyi düşünülmüş araştırma sorusuna dayanarak, "satıştaki ürünlerin bir fotoğrafını kullanmak daha fazla dönüşüm sağlayacaktır" gibi, kullanıcıların davranışlarıyla ilgili varsayımlarınızı yansıtan bir hipotez oluşturabilirsiniz. Bu, tahminleri test etmenizi ve sonuçları analiz etmeyi kolaylaştıracaktır. Varsayımları tanımladıktan sonra, varsayımlarınızın gerçekten de kullanıcıların davranışını yansıtıp yansıtmadığını izlemek ve ölçmek için temel metrikleri seçersiniz. Ardından, katılımcıların etkileşimde bulunacağı görevleri ve görsel uyaranları yaratırsınız.

A/B testi olarak bilinen web sitenizin, uygulamanızın veya reklamınızın ve rakiplerinizin web sitelerinin farklı versiyonları ile çalışmalar yapmak, web ve mobil göz takip araştırmaları için oldukça verimlidir. Karşılaştırmalı çalışmalar yaparak hangi öğelerin en iyi sonucu verdiğini değerlendirebileceksiniz. Testi tasarladıktan ve seçtiğiniz test aracında çalışmayı uyguladıktan sonra, çalışmanıza katılacak kişileri düşünmenin zamanı geldi.

Araştırmacıların sadece ısı haritalarını analiz edeceği çalışmalar için en az 30 katılımcının işe alınması gerekiyor. Isı haritaları görsel olarak çekici ve araştırmacılar arasında daha popüler olma eğiliminde olsalar da, daha tatmin edici sonuçlar elde etmek için birçok katılımcıya ihtiyaç duyarlar. Sesli düşünme yöntemiyle söylediklerini dinlerken tek tek video tekrarlarını izleyerek daha küçük çalışmalar da yapabilirsiniz. Bu tür bir çalışma için, katılan en az altı katılımcınız olmalıdır.

Çalışma laboratuvarda veya uzaktan, moderatörlü veya moderatörsüz yapılabilir. Laboratuvar içi çalışmalar daha fazla zaman ve kaynak gerektirir ve araştırmaya bizzat katılabilecek katılımcılarla sınırlıdır. Laboratuarda tüm göz takip cihazları ve yazılımları sağlanmalı ve çalışma, araştırmacılar ve kolaylaştırıcılar tarafından izlenmelidir.

Farklı şehirlerde ve hatta ülkelerde müşterileri olan şirketlere uygun olarak dünyanın her yerinden katılımcılarla uzaktan çalışmalar yapılabilir. Verileri toplayıp kaydedebilen araçlar yardımıyla moderatörsüz uzaktan çalışmalar yapılabilir. Araştırmacının yapması gereken tek şey davetiyeyi göndermek ve teknoloji tüm işi yaparken rahatlamak.

Göz izlemede mevcut olan metrikler araçtan araca değişebilir. Çoğu araç, nitel ve bazı nicel sonuçlar sunar. Sizinle daha alakalı olan şey, yürüttüğünüz çalışmanın türüne bağlıdır . Gözlerin hareketlerini nicel olarak ölçmek için en çok kullanılan metriklerden bazıları, diğerleri arasında İlk Sabitleme Süresi , İlk Sabitleme Süresi , Kalma Süresi , Tekrar Ziyaretlerdir .

Göz İzleme Öngörüleri

Bir pazar araştırma enstitüsü olan Eye Square tarafından gerçek bağlam testlerini ve Oculid'in akıllı telefon göz izleme teknolojisini kullanan bir araştırma, akıllı telefonlarda yürütülen uzaktan göz izleme araştırmalarının UX ekipleri için anlayışlı veriler sağlayabileceğini gösteriyor.

Eye Square ve Oculid araştırması, alışveriş yapanların e-ticaretle nasıl etkileşime girdiğini ve onları bir ürünle meşgul eden unsurların neler olduğunu öğrenmek için Amerika Birleşik Devletleri'nde 100 katılımcı tarafından yapılan testlere dayanıyordu ve iki gün boyunca numuneler toplandı. Her test cihazına, her testi tamamlaması için 3 ila 5 dakika verildi. Bu çalışmaya UX ile ilgili iki senaryo dahil edildi: bir çevrimiçi alışveriş senaryosu ve reklamların bağlam içinde test edildiği bir senaryo.

Çalışmanın analizi, müşterilerin ne ve neden yaptıklarına ilişkin derin bilgiler sağlarken aynı zamanda gizliliklerini de garanti etti. Bu, test kullanıcıları için tam şeffaflığa sahip ve AB hukuku Genel Veri Koruma Yönetmeliği 2016/697 (GDPR) yönetmeliğine uygun, otomatik, anonim bir analizdir. Veriler yalnızca kullanıcının açık rızası ile kaydedilir ve GDPR düzenlemelerine göre silinir.

Göz izleme çalışmasında analiz edilen iki senaryonun bulguları şunlardır:

1. Çevrimiçi Alışveriş

Çevrimiçi alışverişi incelerken veya düşünürken, göz izleme, tüketicilerin ilk bakışta hangi öğelerin ilgisini çektiğini gösterir. Eye Square, Oculid'in göz izleme teknolojisini kullanarak bir değişkenin iki veya daha fazla sürümünün (sayfa öğesi, reklam, uygulama) farklı kullanıcı segmentlerine gösterildiği bir A/B testi gerçekleştirdi.

Bir A/B testi, web sitesinin iki farklı versiyonuyla etkileşime giren iki grup tarafından gerçekleştirilir:

• A (kontrol): bu, hipotezi doğrular;
• B (meydan okuyan): bu bir modifikasyon.

Analiz, alışveriş yapanların %10'undan daha azının ilk sayfada görünmeyen ürünleri görmek için aşağı kaydırdığını gösterdi.

A/B testi ayrıca tüketicilerin zaten bildikleri görsel tetikleyicilerle ve aynı zamanda büyük ve net olan diğer görüntülerle etkileşime girdiğini gösterdi. Ancak karar verme, sayfanın görselleriyle sınırlı kalmayıp içerikten de etkilenir . Örneğin, alışveriş yapanlar Ürün Detay Sayfası'nı okumak için uzun zaman harcama eğilimindedir ve bu da ürün sayfasında ilgi uyandıran metin yazarlığının önemini kanıtlamaktadır.

İkinci UX senaryosu, sosyal medya bağlamında bir reklamdı.

2. Bağlamda Reklamcılık

Bir reklamın bağlam içinde gösterildiği Eye Square ve Oculid çalışmasının senaryosunda, katılımcılar ilk önce diğer öğelerin yanı sıra belirli bir kulaklığın reklamını yapan bir video gösteren bir Instagram beslemesini izlediler. Daha sonra, araştırmaya katılanlardan bir çift kulaklık için çevrimiçi alışveriş yapmaları istendi. Burada ne tür bir kulaklık olması gerektiği belirtilmedi. Katılımcılar, farklı markaların sergilendiği bu kategoriden farklı ürünleri gördükleri Amazon'un web sayfasına yönlendirildi.

Oculid'in reklam tarafından sağlanan göz izleme verilerinin bağlam içinde analizi, video reklamda görüntülenen belirli kulaklığın rakip markaların ürünlerinden daha fazla görsel ilgi gördüğünü ortaya koydu. Reklamı yapılan kulaklıklar, en yakın rakip daha önce listelenmiş olmasına rağmen, en yakın rakipten 2,1 saniyeye kıyasla 2,4 saniye görsel dikkat aldı.

Araştırılan ürün online alışveriş platformunda dördüncü sırada yer almasına rağmen bu doğruydu ve bu da reklamın müşterilerin dikkatini çekmeye katkıda bulunduğunu gösteriyordu. Genel olarak daha uzun görüntüleme süreleri elde etmenin yanı sıra, Eye Square ve Oculid araştırmasının müşterileri, reklamı yapılan ürünle diğer rakip ürünlere kıyasla %50 daha fazla etkileşim/tıklama gösterdi. UX ekipleri için bu çalışma, görsel dikkatin ölçülmesinin, insanların bir web sitesine veya uygulamaya erişirken izledikleri kalıplar hakkında nasıl bilgi verebileceğini gösterir.

Çözüm

Göz izleme eskiden pahalı ve zorlu bir metodolojiydi, bu da birçok araştırmacıyı ondan uzaklaştırdı ve UX araştırmacılarının mobil çalışmalar yapmasını zorlaştırdı. Günümüzde akıllı telefonlar 50 megapiksele kadar selfie kameralarına sahiptir ve mobil UX araştırması yapmak için son derece hassas göz takip cihazları olarak kullanılabilir. Teknoloji ve çalışma tasarımı ve veri analizinin kolay entegrasyonu sayesinde, göz izleme, araştırmacıların araç kutusuna kolayca dahil edilebilir.

Kullanılabilirlik testi sürecine göz izlemeyi dahil etmek, UX ekipleri için birçok fayda sağlayabilir. Birincisi, prototipleri test etmenize ve yalnızca kullanıcıların söylediklerine değil, yaptıklarına göre değişiklikler yapmanıza olanak tanır, neredeyse kullanıcıların omuzlarında görmek gibi, ancak doğal ortamlarında. Ayrıca, şirket için zaman ve para tasarrufu sağlayacak kullanıcıların davranışları hakkında bilgi sağlayabilir.

Teknoloji, göz izleme uzmanları tarafından kullanılabileceği gibi, yalnızca diğer metodolojilere aşina olan UX ekipleri tarafından da kullanılabilir. Kullanılabilirlik testi hakkında bilgi ve göz izlemenin ana ölçütleri ve bunların nasıl yorumlanacağı hakkında biraz bilgi, başlamak ve denemek için yeterlidir. Bu metodolojiyi test etme şansı vermek, kullanılabilirlik testini tamamlayabilir ve onu daha yüksek bir seviyeye taşıyabilir.

Mobil UX'teki her sorunun yalnızca göz izleme ile yanıtlanamayacağı kesindir. Daha önce de belirtildiği gibi, kullanıcıların davranışlarına farklı bakış açıları elde etmek için farklı yöntemlerin birleştirilmesi önerilir. Bununla birlikte, çevrimiçi anketler, Sesli Düşünme , görüşmeler vb. ile birleştirilen teknoloji, karar vermeyi etkileyen ve başka yöntemlerle elde edilmeyen bilinçaltı süreçler hakkında içgörüler sunabilir.

Kaynaklar

• Mobil Kullanıcı Deneyimi (UX) Tasarımı, Etkileşim Tasarımı Temeli
• “Göz Hareketi Araştırmalarının Öncüleri,” Nicholas J Wade
• “Göz Takibinin Kısa Tarihi,” David Leggett
• “Göz Takibi ve Kullanılabilirlik: Nasıl Çalışır?” Nick Babich tarafından
• Göz İzleme, Kullanılabilirlik.de
• “Çevrimiçi Deneylerin Şaşırtıcı Gücü,” Ron Kohavi ve Stefan Thomke