Словарь терминов

Полезные термины юзабилити-, UX- и UI-исследований. Подробнее

Diary Study

Дневниковое исследование

Подумайте о дневниковых исследованиях, как о привычной записи в дневник/записную книжку. Этот качественный метод исследования используется для сбора информации о пользователях в течение какого-то времени.

С помощью метода «дневниковое исследование» можно узнать, как меняется пользовательский опыт с течением времени при взаимодействии с продуктом или услугой. Респондент заносит свои заметки в дневник письменно, реже голосом. Полезно для исследования привычек, поведения и восприятия, отношения и мотивации, пользовательский сценариев и их изменчивости во времени. В дневниковых тестах происходит максимальное погружение в действительность пользователя.

Design Thinking

Дизайн-мышление

Дизайн-мышление – это 5-этапный метод решения творческих задач:

1 этап. Эмпатия (Сочувствие): понимание проблемы.

2 этап. Определение: определение проблемы.

3 этап. Формирование идеи: брейнсторминг потенциальных решений.

4 этап. Создание прототипа: создание выбранных решений.

5 этап. Тестирование: проверка созданных решений.

Design Debt

Дизайнерский долг

Когда мы запускаем новый продукт, мы разрабатываем для него хорошо продуманную и целостную систему дизайна. По мере роста продукта мы часто добавляем новые функции и элементы, а старые отбрасываем.

Под давлением сжатых сроков и с желанием действовать быстро, легко пропустить ценные концепции дизайна, с которых все начиналось. В результате новые элементы или функции, которые мы добавляем, не совсем подходят друг другу, и пользовательский интерфейс становится нестабильным.

Дизайн-система, в которой накопился «дизайнерский долг», состоит из элементов и функций, которые необходимо будет позже удалить или исправить. Усилия, которые предпринимались для их быстрого запуска, в конечном итоге потребуют впоследствии большой дополнительной работы.

Data Science

Наука о данных

Цифры могут рассказать нам ужасающе много о наших пользователях и их потребностях, а также помочь нам определить, как лучше всего эти потребности удовлетворить. Наука о данных (Data Science) при работа с большими данными фокусируется на осмыслении этих чисел и на обнаружении ценных идей, которые помогают нам принимать более обоснованные решения о продуктах.