¿Cuál es la diferencia entre las Pruebas de Árbol y la Clasificación de Tarjetas?
Tanto el tree testing como la clasificación de tarjetas son cruciales para la arquitectura de la información, pero tienen propósitos diferentes. La clasificación de tarjetas es un método generativo utilizado para descubrir cómo agruparían el contenido los usuarios, lo que te ayuda a crear un marco de navegación desde cero. Por el contrario, el tree testing es una técnica evaluativa que confirma el uso de una estructura de navegación ya creada para determinar si los usuarios pueden localizar elementos dentro de ella con éxito.
¿Cómo interpretar los resultados de un Tree Test?
Al examinar los resultados de las pruebas de árbol, es necesario considerar varios indicadores importantes, como:
• Tasa de éxito: El porcentaje de participantes que lograron encontrar el destino correcto.
• Directividad: El porcentaje de participantes que fueron al lugar correcto sin cambiar de opinión y regresar. Parece haber una relación entre puntuaciones de direccionalidad más altas y la claridad y comprensión percibidas de una ruta.
• Primer clic: Este indicador presenta la información sobre la posición del primer clic de los usuarios para una tarea específica, lo que ayuda a comprender sus suposiciones principales sobre la ubicación de la información.
¿Cuáles son los beneficios de las pruebas de árbol?
Las pruebas de árbol son un método que diseñadores e investigadores pueden utilizar, y presenta ciertas consideraciones:
• La detección temprana de problemas permite la identificación y resolución de problemas relacionados con la navegación durante las fases iniciales del diseño, lo que podría afectar el tiempo y los recursos requeridos.
• Los datos objetivos permiten la adquisición de datos cuantitativos que indican niveles de eficiencia. Estos datos pueden utilizarse posteriormente para sacar conclusiones y realizar cambios en la arquitectura de la información.
• La naturaleza remota y no moderada de este método puede estar relacionada con la recopilación rápida y relativamente económica de comentarios de un número sustancial de participantes.
• La eliminación de la capa visual se concentra únicamente en la capacidad informativa de la organización de su contenido y la corrección del etiquetado.
¿Qué consideraciones o desafíos se deben tener en cuenta al realizar pruebas de árbol?
El recurso aporta valor, pero existen algunas limitaciones:
• Un sistema de navegación evaluado de forma aislada, sin considerar factores como el diseño visual y el contenido de la página, puede afectar la eficacia de una prueba de árbol.
• La prueba identifica los comportamientos del usuario, pero las motivaciones subyacentes siguen siendo poco claras.
• La presencia de un moderador suele facilitar la obtención de conocimientos cualitativos, aunque esto no siempre está garantizado.
¿Cuáles son algunos consejos para realizar una Prueba de Árbol exitosa?
Algunas recomendaciones para que puedas obtener los mejores resultados de tu prueba de árbol:
• Prepara tareas claras: Es importante crear tareas orientadas a objetivos y realistas. Los participantes en la investigación no deben recibir las etiquetas exactamente como aparecen en el árbol de navegación (para no ser influenciados por ellas).
• Buscar el público adecuado: Las personas que seleccione para el estudio deben ser la mejor representación del grupo objetivo de usuarios.
• Prueba piloto: Siempre es buena idea realizar una pequeña prueba piloto para asegurarse de que no haya tareas difíciles o problemas técnicos antes de llevar a cabo el estudio real.
• Que sea sencillo: La restricción en el número de tareas debería ser para evitar el agotamiento de los participantes y para brindar la oportunidad de que la prueba se complete en un corto período de tiempo.
Conclusión
La prueba de árbol es una herramienta frecuentemente utilizada por especialistas en UX. Es una forma de proporcionar datos directos y medibles sobre lo fácil que es para los usuarios encontrar su contenido. Los datos sugieren posibles modificaciones a la arquitectura de la información. Este esfuerzo produce un flujo de navegación asociado a las expectativas del usuario, lo que puede influir en la experiencia del usuario y la eficiencia del sitio.
