Gdzie to znajdę? czyli wnioski z badań architektury informacji (IA)

“Gdzie znaleźć…?” Na pewno każdy z Was zastanawiał się jak coś szybko znaleźć. Niektóre rzeczy można znaleźć łatwo i szybko, inne z kolei wymagają większego zaangażowania a ich nieznalezienie może doprowadzić do frustracji. Zobaczmy zatem, co podpowiada nam Wujek Google:

Niestety, architektura informacji nie odpowie na większość powyższych zapytań (zwłaszcza na ostatnie). Pomoże natomiast zorganizować i przedstawić informacje o produkcie w taki sposób, który ułatwi odbiorcy ich zrozumienie. Definicja na wikipedii podaje, że architektura informacji to “sztuka oraz nauka organizowania i etykietowania stron internetowych, intranetowych, społeczeństw sieciowych i oprogramowania (środowisk informacyjnych) w celu wspierania użyteczności informacji.” Ale o co w tym chodzi? Sprawdźmy!

Jeśli kiedykolwiek próbując czegoś użyć pomyśleliście:
„dokąd mam iść?” lub „to nie ma żadnego sensu”
to znaczy, że napotkaliście problem z architekturą informacji…

Architektura informacji

Czym naprawdę jest architektura informacji?

Wyobraź sobie sytuację, że zaprosiłeś gości na kolację.  Nagle spostrzegasz, że pamiętałeś o wszystkim z wyjątkiem sztućców. Biegniesz do kuchni, otwierasz szufladę a tam wszystkie noże, widelce, łyżki znajdują się w jednej szufladzie bez przegródek. Na dodatek zdajesz sobie sprawę, że szuflada się zacięła i musisz po omacku rozpoznawać, czy należą do tego samego kompletu.

Tak samo właśnie czuje się użytkownik, który trafił na nasz serwis w poszukiwaniu konkretnych informacji. Tym, co ułatwia użytkownikowi dostęp do informacji a następnie jej wykorzystania jest architektura informacji (IA). W naszym przypadku, wytworem architektury informacji są przegródki, umożliwiające jak najłatwiejsze dotarcie do poszukiwanych sztućców. Wzorcowa sytuacja to taka, że po wysunięciu szuflady dokładnie widzisz co gdzie się znajduje i szybko możesz wybrać potrzebną ilość sztućców. Takich samych przegródek oczekuje użytkownik, który trafia na naszą stronę. Jednym słowem, idealna architektura informacji pozwala użytkownikom znaleźć dokładnie to, po co przyszli.

Architektura informacji ma zatem na celu ułatwienie wyszukiwania i korzystania z treści dostępnych w danym źródle.

„Dobra architektura informacji umożliwia ludziom znajdowanie i robienie tego, po co przyszli. Świetna architektura informacji wyciąga wnioski z tego, czy strona zachowuje się dokładnie tak jak oczekuje tego użytkownik. Zła lub niekompletna architektura informacji przekreśla ten cel, zarówno dla właściciela strony jak i dla użytkowników.  To jak film bez reżysera. Aktorzy mogą być dobrzy, ujęcia  mogą być piękne, ale publiczność odejdzie wkrótce po napisach początkowych. ”
                                        Jeffrey Zeldman

Jak zaprojektować optymalną Architekturę Informacji?

W przypadku domowej szuflady ze sztućcami, oczekiwania większości domowników są zbieżne. Mamy jasność co do tego, że muszą znajdować się pod ręką widelce, noże oraz duże łyżki. Pytanie co z małymi widelczykami? Postanowiłem zapytać o to domowników i oto co uzyskałem:

  • Domownik A: “Widelczyki to takie małe widelce, powinny być zatem w ich pobliżu”.
  • Domownik B: “Widelczyki to przecież alternatywa dla małych łyżeczek, np. do ciasta, powinny być razem z łyżeczkami.”
  • Domownik C: “Nie korzystam wcale z małych widelczyków, w ogóle nie powinno ich tu być”.

Różni domownicy – różne oczekiwania. A na dodatek okazuje się, że podstawowych rodzajów sztućców jest 19, a ich liczba w zastosowaniach gastronomicznych sięga nawet kilkadziesiąt.

Rys.1. Sztućce pogrupowane ze względu na kontekst użycia + częstotliwość korzystania. W pierwszej kolejności zostały na schemacie umieszczone te, których używa się najczęściej.

Projektując optymalną architekturę informacji trzeba pamiętać o kilku pytaniach, jakie trzeba sobie zadać:

  1. Jaki jest kontekst?
    Musimy określić cele projektu architektury informacji, ograniczenia projektu, osoby biorące udział w projekcie. W naszym kulinarnym przypadku – znaczenie ma to, czy jesz kolację w domu, barze szybkiej obsługi czy ekskluzywnej restauracji.
  2. Jakie są informacje?
    Musimy zastanowić się jakie informacje posiadamy a jakich nam brakuje. W jaki sposób klasyfikacja i strukturyzacja informacji będzie wspierać cele odbiorcy?
  3. Kim są Odbiorcy?
    Musimy wiedzieć kim są nasi odbiorcy, jakie mają potrzeby, jaki mają model mentalny i doświadczenie z produktem, w jaki sposób używają informacji o produkcie, oraz jak odbierają i interpretują informacje.

Te obszary mogą się różnić w zależności od projektu. Nie ma jednego gotowego wzorca na zaprojektowanie architektury informacji. Jedno jest pewne – nawet najlepiej zaprojektowana architektura informacji może okazać się nietrafiona, ponieważ nie przewidzieliśmy, że nasi użytkownicy mogą postępować w inny sposób niż byśmy tego oczekiwali. Dlatego warto uwzględnić głos użytkowników, nie tylko na wczesnym etapie tworzenia prac i powstawania szkicu architektury informacji, ale również w trakcie rozwijania produktu poprzez testowanie naszych efektów.

Jak badać Architekturę Informacji?

Najbardziej znanymi badaniami architektury informacji są:

  • sortowanie kart (card sorting) oraz
  • test drzewa (tree testing).

Paradoksem wydaje się fakt, że sama relacja pomiędzy obiema technikami a także relacja między nimi a pozostałymi badaniami  wydaje się niejasna. W literaturze badania architektury informacji zestawiane są najczęściej z innymi badaniami UX, typu eyetracking, testy A/B, badania dzienniczkowe czy testy użyteczności. Spotkać można się również ze stwierdzeniami, że test drzewa (tree testing) jest odmianą lub wariacją sortowania kart (card sorting).

Z pomocą przychodzi nam jednak Jeff Sauro, który zaleca stosowanie obu tych technik równocześnie, jako jedna uzupełniająca drugą. W tym ujęciu sortowanie kart pozwoli nam określić w jaki sposób użytkownicy dzielą obiekty na kategorie i jak je nazywają, a test drzewa będzie weryfikacją czy zaprojektowana po badaniu taksonomia jest intuicyjna dla użytkowników.

Ze względu na umiejscowienie badań w cyklu projektowym proponujemy zwykle test drzewa na istniejących serwisach, a sortowanie kart na etapie tworzenia serwisu od nowa. W toku rozwoju projektu, na wstępnej wersji zaproponowanej architektury informacji można następnie testować z wykorzystaniem testu drzewa przyporządkowania do kategorii.

Sortowanie kart – studium przypadku “Portal korporacyjny”

Ogólna idea sortowania kart sprowadza się do grupowania poszczególnych elementów w większe obszary. Wszystko to po to, aby zapewnić użytkownikom intuicyjną nawigację, która sprawi że poruszanie się po witrynie będzie szybkie i proste.

Wyróżniamy trzy rodzaje sortowania kart: otwarte, zamknięte i hybrydowe. Otwarte sortowanie kart polega na tym, że użytkownicy tworzą własne kategorie, do których następnie przyporządkowuja przygotowane karty z etykietami. Możliwości takiej nie daje zamknięte sortowanie kart, które umożliwia przypisanie kart jedynie do ustalonych wcześniej kategorii. Hybrydowe sortowanie kart jest połączeniem sortowania otwartego i zamkniętego. W praktyce wygląda to tak, że użytkownik ma możliwość przyporządkowania kart do predefiniowanych kategorii, ale ma również możliwość tworzenia własnych kategorii i nadawania im nazw.

Sortowanie kart jako technika usprawniająca proces projektowania architektury informacji najlepiej sprawdzi się w takich serwisach, w których użytkownicy mają do czynienia z dużą ilością informacji. Przykładem może być portal korporacyjny, firmowy intranet. Naszym głównym wyzwaniem projektowym była przebudowa portalu korporacyjnego dla jednej z firm z branży automotive.

Początkowo nasz Klient myślał, że portal jest zbyt ubogi i chciał obudować go w dodatkowe funkcjonalności, aby uczynić z niego wielofunkcyjne narzędzie m.in do współdzielenia dokumentów, zarządzania pracą, sprawami pracowniczymi itd. W rzeczywistości okazało się, że pracownicy oczekują najbardziej poprawy możliwości znalezienia kluczowych dla nich informacji. Co jest ciekawe, wszystkie informacje były aktualnie dostępne na portalu, ale pracownicy nie potrafili ich znaleźć. Musieliśmy więc przeformułować badawcze cele po to, by skupić się na architekturze informacji:

1. Otwarte sortowanie kart w Zespole Projektowym


Zrobiliśmy spotkanie kreatywne, podczas którego zilustrowaliśmy obecną strukturę serwisu i zaczęliśmy grupowanie. Przyjrzeliśmy się krytycznie obecnym etykietom i utworzonym grupom. Wspólnie z naszym Klientem sporządziliśmy wstępny szkic jak powinny nazywać się główne obszary, a jak etykiety. Metoda jaką posłużyliśmy się podczas tego kroku to tzw. otwarte tradycyjne sortowanie kart. Może ją wykonać każdy, ponieważ wymaga jedynie kartek samoprzylepnych (post-itów), markerów.

2. Otwarte sortowanie kart z użytkownikami podczas testów użyteczności

Mimo, że mieliśmy wypracowany i wstępnie zweryfikowany szkielet architektury informacji, postanowiliśmy go zweryfikować wśród pracowników firmy. Spotkaliśmy się z kilkunastoma użytkownikami podczas testów użyteczności i w ramach ostatniego etapu wywiadu – prosiliśmy ich o pogrupowanie wydrukowanych ok. 50 etykiet w spójne i logiczne kategorie. Nazwy etykiet były zaczerpnięte częściowo z obecnego portalu, częściowo uwzględniały również nowy pomysły naszego Klienta. Celowo nie narzucaliśmy głównych nazw, aby najpierw przekonać się jak myślą użytkownicy. Pracowaliśmy z użytkownikami na wydrukowanych karteczkach a grupowanie i nadawanie nazw miało miejsce na stole.

Pierwszym z efektów było wyłonienie głównych grup informacji. Choć użytkownicy nazywali je własnymi słowami i często w różny sposób, my dostrzegaliśmy już pewną prawidłowość i powtarzalność. Drugą zaletą było poznanie które z etykiet są niezrozumiałe lub niejednoznaczne. Dzięki temu wiedzieliśmy co może stanowić problem dla użytkowników i co warto w pierwszej kolejności poprawić. Ważne dla nas było nie tylko samo umiejscowienie etykiety, ale poznanie argumentów za takim podziałem. I tak bardzo cenne okazywało się to, dlaczego np. “Polityka pracy zdalnej” postrzegana była jako element należący do grupy “Benefity” a nie “Polityki i procedury”.

Rys. 2. Sortowanie kart było jednym z etapów wywiadu indywidualnego połączonego. Na ten końcowy element przewidzieliśmy ok. 20 minut

Rys.3. Użytkownicy grupowali karteczki na stole, tworząc większe kategorie. Każda z karteczek posiadała swój unikalny kod paskowy, jednak nie istniała konieczność ich skanowania. Dzięki numerom można było jednak szybko wprowadzić dane do narzędzia OptimalSort.

3.Hybrydowe sortowanie kart on-line

Aby zweryfikować dane ilościowo, przygotowaliśmy taką samą wersję do sortowania, korzystając z narzędzia on-line o nazwie Optimal Sort. Skorzystaliśmy z hybrydowego sortowania kart, tzn. z jednej strony narzuciliśmy naszym użytkownikom konkretne kategorie do których przyporządkowywane były etykiety, ale z drugiej strony użytkownicy mieli również możliwość nadawania własnych nazw. Badanie przeprowadziliśmy przy wsparciu naszego Klienta, który wysyłał wewnętrzne maile ze spersonalizowaną prośbą o udział w badaniu. Proces grupowania wyglądał analogicznie do sortowania na stole, z tą różnicą że respondent mógł tego dokonać na ekranie komputera, w preferowanym przez siebie czasie. Minusem takiego rozwiązania było jedynie to, że nie słyszeliśmy argumentów za takim czy innym przyporządkowaniem, jednak właśnie z tego względu przeprowadziliśmy wcześniejsze pogłębione testy z użytkownikami. Ilościowe wskazania uzupełniły uzyskane wcześniej wnioski.

Rys.4. Użytkownicy grupowali wirtualne karteczki korzystając z narzędzia OptimalSort. Po lewej stronie znajdują się poszczególne etykiety, po prawej z kolei, szersze kategorie do których “przenosili” etykiety.

Rys.5. Widok rezultatów analizy danych i nowa funkcja narzędzia Optimal Sort: wizualizacja obszarów za pomocą widoku trójwymiarowych klastrów. Największe klastry to kategorie, co do których użytkownicy byli najbardziej zgodni.

Rys.6. Widok rezultatów analizy danych to jedna z najpowszechniejszych metod przedstawiania danych w formie wykresu nazywanego dendrogramem. Pokazuje on jaka część użytkowników zgadza się z danym grupowaniem.

Test drzewa (tree testing) – studium przypadku “Wodociągi”

Sukces testowania drzewa kategorii polega tak naprawdę na weryfikacji tego, czy dany element znajduje się we właściwym miejscu w hierarchii drzewa. Dlatego nie bez powodu tą technikę definiuje się czasem jako “odwrócone sortowanie kart”. Przy użyciu tej techniki możemy bardzo szybko poddać ewaluacji proponowany schemat nawigacji, czy proponowaną taksonomię systemu.

Test drzewa (tree-testing) doskonale się sprawdzi tam, gdzie mamy niejasność co do tego gdzie umieścić konkretną informację. Tak było w przypadku projektu dla naszego Klienta z branży wod-kan, który postawił nam za cel przeprojektowanie obecnej architektury informacji dla portalu o miejskich wodociągach. Nasz Klient wiedział, że konieczne jest “odchudzenie” obecnego portalu, którego największy problem to natłok informacji. Znalezienie informacji było na tyle trudne, że klienci wodociągów dzwonili często na infolinię po to, aby dowiedzieć się, gdzie na stronie internetowej należy szukać konkretnych informacji. W tym celu zaproponowaliśmy naszemu Klientowi proces, który pozwoli odciążyć konsultantów call center a ostatecznym klientom umożliwi błyskawiczny dostęp do najpotrzebniejszych informacji. Po analizie eksperckiej, warsztatach, badaniach z użytkownikami i interesariuszami przygotowaliśmy wspólnie z Klientem drzewo kategorii, które postanowiliśmy przetestować z użytkownikami.

Skorzystaliśmy z narzędzia online, z tej samej stajni co Optimal Sort, o nazwie: Treejack.

Pierwszym krokiem było jednak odwzorowanie proponowanego drzewa hierarchii.

Rys.7. Wycinek struktury drzewa w narzędziu Treejack. Do on-linowego narzędzia zostało zaimportowane całe drzewo kategorii z xls

Następnie, przygotowaliśmy najważniejsze pytania dotyczące kluczowych ścieżek. Osobne zadania były dla klientów indywidualnych, a osobne dla klienta biznesowego i instytucjonalnego. Pierwszym testowym zadaniem było zawsze umiejscowienie obszaru, w którym użytkownik szukałby informacji kontaktowych. Dzięki temu mógł poznać zasadę działania systemu.

Rys. 8. Przykładowy screen ze strony z pierwszym pytaniem, które pojawiało się dla klienta indywidualnego. Elementy drzewa rozwijały się zgodnie ze strukturą testowanej architektury informacji.

O ile pytanie pierwsze pojawiało się zawsze w niezmienionej formie, kolejne pytania wyświetlały się w rotowanej kolejności. Przedstawiliśmy zawsze wyobrażoną, choć prawdopodobną – wziętą z życia sytuację. Prosiliśmy użytkownika o wskazanie, gdzie szukałby informacji o m.in skutkach awarii czy remontu, gdzie znajdują się wnioski o przyłączenie do sieci, lub gdzie można się przekonać czy picie wody z kranu jest zdrowe

Podsumowując: stworzyliśmy interaktywną propozycję struktury serwisu, a użytkownicy mieli za zadanie ocenić poprawność struktury, poprzez wskazanie konkretnych miejsc w strukturze serwisu, w których szukaliby danych informacji.

Link z badaniem był dla klienta indywidualnego był dystrybuowany przez regionalne grupy dyskusyjne, fora, facebooka oraz poprzez bezpośredni mailing. Wysyłanie zaproszeń mailowych było najbardziej efektywnie w przypadku klienta biznesowego i instytucjonalnego.

Samo badanie trwało ponad tydzień i zebraliśmy ponad 200 wszystkich odpowiedzi. Taka liczba zebranych danych dostarczyła nam niepodważalnych danych co do tego, czy użytkownicy szukają informacji we “właściwych” miejscach. Użytkownicy mieli swobodę klikania w poszczególne poziomy – mogli wracać i przechodzić głębiej tyle razy, ile chcieli. Oprogramowanie rejestrowało ścieżki użytkowników. Widzieliśmy więc gdzie użytkownicy wchodzą najpierw, aby znaleźć informacje a w którym miejscu się cofają po wybraniu niewłaściwej ścieżki itd.

Wizualizacja ścieżek użytkowników przedstawiona jest za pomocą kolorowych diagramów, z których kolor zielony oznacza właściwą ścieżkę, czerwony – błędną, a pomarańczowy kolor sygnalizuje miejsce przydzielone przez użytkownika. Niebieski kolor mówi nam o powrotach użytkownika, czyli są to sytuacje w których użytkownicy weszli w dany element struktury, ale rozmyślili się i powrócili o poziom wyżej.

Rys. 9. Widok rezultatów analizy danych: wizualizacja ścieżek użytkownika. Przykład ścieżki użytkownika w pytaniu o znalezienie miejsca, w którym można znaleźć informacje kiedy będzie naprawiona pęknięta rura i znów popłynie woda w kranie. W powyższym przypadku użytkownicy nie mieli problemu i identyfikowali miejsce w strukturze jako “Awarie”.

Rys. 10. Widok rezultatów analizy danych: wizualizacja ścieżek użytkownika. Przykład ścieżki użytkownika w pytaniu o znalezienie kiedy ulica znów będzie przejezdna po pracach modernizacyjnych. Duży strumień wejść kierowany był do niewłaściwej kategorii “Awarie i wyłączenia wody” zamiast “Inwestycje i remonty”.

Efekty badania metodą sortowania kart i testowania drzewa kategorii


Chociaż obie techniki są zupełnie inne, łączy je jeden cel: optymalizacja architektury informacji, która ostatecznie prowadzi do tego, że załatwienie konkretnych spraw przez docelowego użytkownika jest szybsze i łatwiejsze.

Sortowanie kart dla naszego klienta korporacyjnego doprowadziło do przebudowania architektury informacji w sposób przyjazny dla pracownika. Głównym celem było zaoszczędzenie czasu pracowników na znalezienie informacji. Dlatego właśnie na podstawie badań uprościliśmy niezrozumiałe nazwy, pogrupowaliśmy je w spójne i intuicyjne grupy, łatwe do znalezienia przez użytkowników. Mówiąc o efektach, warto zatem wspomnieć nie tylko o poprawie doświadczeń pracowników i użytkowników, zwiększeniu ich satysfakcji i usprawnieniu pracy, ale również o wymiernych korzyściach finansowych. Przykładowe oszczędności wygenerowane dzięki usprawnieniu platformy intranetowej, to “15 minut tygodniowo, 1 godzina miesięczna czyli 12 godzin rocznie”. W naszym przypadku szacunkowe oszczędności w korporacji wyniosłyby ok. 180 tys. pln w skali roku.

Efektem testowania drzewa kategorii dla naszego klienta “wodociągowego” było przeprojektowanie nawigacji w taki sposób, by bardziej odpowiadała temu, w jaki sposób myśli potencjalny użytkownik. Zdaliśmy sobie sprawę, że choć “awarie” i “remonty” obsługują oddzielne działy i Klientowi zależało, by ten podział utrzymać – w rzeczywistości podział taki nie może mieć racji bytu. Obojętnie jak byśmy nazwali te kategorie, i tak użytkownik zawsze będzie zastanawiał się nad wyborem “tej właściwej”. Dlatego właśnie, postanowiliśmy nie zmuszać użytkownika do myślenia, tylko zaproponowaliśmy rozwiązanie które w jednym miejscu pokaże wszystkie sytuacje mogące mieć wpływ na utrudnienia użytkownika – niezależnie czy dotyczą dostępu do bieżącej wody, czy rozkopanej ulicy. Zakładamy, że umieszczenie informacji w pożądanych przez użytkowników miejscach przyczyni się do spadku liczby telefonów na infolinię.

Podsumowanie

Dobra architektura informacji pozwala zatem zmniejszyć przepaść między użytkownikiem a firmą. Wszystko to służy temu, aby nawet w skomplikowanych serwisach internetowych, użytkownik mógł z łatwością odnaleźć szukane przez siebie informacje. Dobra architektura informacji umożliwia jednoczesne zwiększenie satysfakcji klienta i przekłada się na bezpośrednie korzyści finansowe, bo zdaniem Jakoba Nielsena: “Jeśli klient nie może znaleźć produktu, to nie może go kupić.”

O ile “architektura” jest zamrożoną muzyką, jak pisał Johann W. Goethe, “architektura informacji” jest zamrożoną rozmową. A każda dobra rozmowa opiera się na zrozumieniu. Dlatego pozwól, aby informacje mówiły ci jak mają być wyświetlane. Zaproś jednak do tej rozmowy użytkowników!

Piotr Kaluba, Senior UX Specialist, Symetria

[1] Cytat ze strony http://www.iainstitute.org/what-is-ia (What is Information Architecture?) za: Stanisław Skórka “Nowe wyzwania architektury informacji”
[2] http://mojpieknystol.blogspot.com/2010/08/ratunku-czym-to-sie-je.html
[3] https://measuringu.com/cardsort-tree-test/
[4] “Intranet – skuteczna komunikacja wewnętrzna w organizacji” Urszula Kandeffer i Grzegorz Mazurek, Warszawa 2019
[5] sparafrazowane słowa Richarda Saul Wurmana “Allow the information to tell you how it wants to be displayed. As architecture is ‘frozen music’, information architecture is ‘frozen conversation’. Any good conversation is based on understanding”

Artykuł ukazał się w magazynie Online Marketing.

Architektura informacji

Damy Ci znać o nowych wpisach

(publikujemy ok. 2 artykuły miesięcznie).

Komentarze (0)

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *