El modelo HEART para medición de UX

Hay muchas cosas que se pueden medir en medios digitales, pero no todo lo que se mide es útil para UX. El modelo HEART nos ayuda a obtener información valiosa sobre la experiencia de los usuarios reutilizando métricas simples.

Al realizar pruebas A/B o en la medición de día a día de un producto digital se pueden obtener muchas métricas que no son útiles en el diseño de experiencia de usuario. Estas métricas pueden describir el comportamiento de los usuarios al interactuar con nuestros productos, pero que no están ligadas a la experiencia de usar un sistema, como el número de visitas a un sitio web, el número de visitantes únicos, la popularidad de una app en su marketplace o la frecuencia de compra de un producto.

Estas métricas, también llamadas “métricas de vanidad“, pueden ser útiles en otros contextos pero no son buenas métricas de usabilidad ni son útiles para tomar decisiones de diseño por si solas ya que no se relacionan ni con la calidad del producto ni con los objetivos del proyecto. Para que sean útiles desde la perspectiva de UX es necesario interpretarlas primero.

El espejismo de las métricas de vanidad

El modelo HEART es una técnica que se puede aplicar para reutilizar las métricas simples en insights cuantitativos y medibles que son útiles para la mejora de la experiencia de usuario de un producto completo o solo de una característica específica. En este modelo, se crean cinco categorías de métricas:

  • Felicidad (Happiness): mide las actitudes de los usuarios hacia el sistema, normalmente obtenidas por medio de encuestas. Por ejemplo: satisfacción, facilidad percibida de uso o su net-promoter score.
  • Engagement: el nivel de involucramiento del usuario con el producto, medido normalmente usando métricas de de comportamiento asociadas al concepto como frecuencia, intensidad o profundidad de la interacción sobre un periodo de tiempo. Algunos ejemplos son el número de visitas por usuario por semana, o el número de fotografías que publica un usuario al día.
  • Adopción (Adoption): es el número de nuevos usuarios de un producto o de una característica de un producto. Por ejemplo: el número de cuentas creadas en los últimos siete días o el porcentaje de usuarios de GMail que utilizan etiquetas en sus correos.
  • Retención (Retention): es la tasa con la que los usuarios regresan a utilizar un producto. Por ejemplo: el número de usuarios activos en un periodo de tiempo que siguen utilizando el producto en un periodo de tiempo posterior. Una métrica interesante es la tasa del fracaso en la retención, comúnmente conocida como “churn”.
  • Tareas (Task success): incluye métricas tradicionales de comportamiento en experiencia de usuario, como eficiencia (el tiempo que toma terminar una tarea), efectividad (el porcentaje de tareas completadas) y la tasa de errores. Esta categoría puede aplicar en las áreas de un producto que están enfocadas a tareas para el usuario, como un buscador, un formulario o la creación de un perfil en el sistema.

En la práctica no es necesario crear métricas para todas las categorías de HEART, sino que se pueden elegir una o dos que sean importantes para el proyecto que se está analizando. El modelo HEART puede ayudar a decidir si vale la pena agregar o no una categoría en particular. Por ejemplo, la categoría de engagement puede que no sea relevante en un contexto corporativo donde se espera que los usuarios utilicen un producto como parte de su trabajo diario.

En este caso, el diseñador de UX puede elegir enfocarse en la categoría de felicidad o la de tareas, aunque aún podría considerarse útil la categoría de engagement para características específicas del producto como un indicador de su utilidad.

El proceso de Objetivos-Señales-Métricas

La definición de las métricas para HEART no es directa, ya que es específica para cada proyecto dependiendo de sus características, objetivos y de la información que esté disponible. Para decidir con mayor facilidad cuáles métricas definir y rastrear se utiliza el proceso Objetivos-Señales-Métricas (Goals-Signals-Metrics).

  • Los objetivos (goals) deben ser claros y estar alineados, ya que diferentes personas en el proyecto pueden tener objetivos diferentes. Este proceso es una oportunidad para alinearlos y definir de manera conjunta hacia dónde se quiere llevar el producto. Un error común es definir los objetivos de un proyecto usando las métricas que ya existen, por ejemplo: “nuestro objetivo es aumentar el tráfico del sitio web“.
    Es obvio que todo el equipo quiere eso, pero ¿cómo es que el diseño de experiencia de usuario puede ayudar a mejorar esta métrica? El objetivo de UX podría ser “atraer nuevos usuarios” o “aumentar el engagement de usuarios existentes“.
  • Las señales (signals) son indicadores que reflejan las actitudes o sentimientos de los usuarios hacia un sistema por medio de acciones, y que son sensibles a los cambios en el  diseño, por ejemplo, una señal de engagement puede ser el número de usuarios que no terminan de ver un video, o el tiempo de permanencia en una página con una densidad de información alta. Un objetivo puede tener una o varias señales asociadas.
  • Las métricas (metrics) nos dan al final información valiosa en la interacción entre los usuarios y nuestro producto. Es importante utilizar el criterio SMART en la creación de estas métricas y evitar incluir información solo “porque es interesante” y en su lugar alinearlas con las métricas de usabilidad generales del proyecto.

El modelo HEART junto con el proceso de objetivos-señales-métricas pueden ayudarnos a definir y priorizar de manera natural las métricas para obtener información que se pueda utilizar en el diseño centrado en el usuario. Al final, se puede utilizar como una tabla para hacer el mapa de análisis:

Ejemplo de una tabla HEART
Ejemplo de una tabla HEART

Este modelo se puede implementar de manera muy sencilla y ayuda a enfocar las métricas de otras áreas en un proceso de mejora de diseño, al tiempo que ayuda a tener información que refleje la calidad de la experiencia de los usuarios junto a los objetivos de negocio.

Consultor en experiencia de usuario, developer, conferencista, escritor y emprendedor. Trabaja en Tesseract Space, es Google Expert en UX/UI, Microsoft Regional Director y co-fundador de UX Nights.