أنواع المخططات الإحصائية في مجال تجربة المستخدم
في عالم تصميم تجربة المستخدم (UX)، تمثل البيانات الإحصائية حجر الزاوية الذي يمكن من خلاله قياس فعالية التصميمات وفهم سلوك المستخدمين. يعد استخدام المخططات الإحصائية أداة قوية تساعد المصممين، المحللين، ومديري المنتجات على اتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على البيانات. ومن خلال هذا المقال، سنتناول أنواع المخططات الإحصائية الشائعة في مجال تجربة المستخدم وكيفية استخدامها في تقييم وتحسين واجهات المستخدم.
1. المخططات الشريطية (Bar Charts)
المخططات الشريطية هي واحدة من أبسط أنواع المخططات الإحصائية وأكثرها شيوعًا في تحليل تجربة المستخدم. تستخدم هذه المخططات لتمثيل البيانات المقارنة بين مجموعة من الفئات المختلفة. كل شريط يمثل فئة معينة ويعرض قيم البيانات التي تم جمعها، مما يتيح للمصمم أن يراعي التوزيع النسبي للعناصر المختلفة في تجربة المستخدم.
الاستخدامات في تجربة المستخدم:
-
تحليل تقييمات المستخدمين: يمكن استخدام المخطط الشريطي لتحليل إجابات المستخدمين في استبيانات عن جوانب مختلفة من تجربة المستخدم مثل السرعة، التفاعل، أو التصميم.
-
توزيع المشاكل عبر مكونات التطبيق: يساعد المخطط الشريطي في تقسيم المشاكل المتكررة عبر مناطق متعددة داخل التطبيق أو الموقع الإلكتروني، مما يسهل عملية تحديد أولويات الإصلاحات.
2. المخططات الدائرية (Pie Charts)
تعتبر المخططات الدائرية أداة مرئية شائعة لعرض التوزيع النسبي للبيانات. تتمثل الفكرة الرئيسية في هذه المخططات في تقسيم الدائرة إلى أجزاء تمثل النسب المئوية لمجموعات مختلفة. تكون هذه المخططات فعالة عندما يرغب المصممون في تقديم فكرة عن كيفية توزيع فئات متعددة من البيانات بشكل مرئي سهل.
الاستخدامات في تجربة المستخدم:
-
تحليل التوزيع الديموغرافي للمستخدمين: يمكن استخدام المخطط الدائري لعرض النسب المئوية لبيانات المستخدمين مثل الجنس، العمر، أو الموقع الجغرافي.
-
مقارنة النسب: يمكن للمخططات الدائرية تقديم فكرة سريعة عن النسب المئوية لعدد المرات التي تم فيها إتمام مهمة معينة مقارنة بعدد المحاولات الفاشلة أو المهام التي تم إلغاؤها.
3. المخططات الخطية (Line Charts)
تعتبر المخططات الخطية مثالية لعرض البيانات على مدى زمني. يستخدم هذا النوع من المخططات لعرض تطور أداء النظام أو تجربة المستخدم عبر فترات زمنية مختلفة. حيث يتم تمثيل البيانات كنقاط متصلة بخطوط.
الاستخدامات في تجربة المستخدم:
-
تحليل التغيرات في الأداء بمرور الوقت: يمكن للمخطط الخطي أن يظهر تطور سرعة تحميل صفحات الويب أو استجابة التطبيق عبر فترات زمنية مختلفة.
-
تتبع سلوك المستخدم عبر الزمن: يساعد هذا المخطط في تحليل التغييرات في سلوك المستخدم على مر الوقت، مثل تزايد أو تراجع عدد الزوار، التفاعل مع وظائف معينة، أو استخدام مكونات تصميم معينة.
4. المخططات المتراصة (Stacked Bar Charts)
تشبه المخططات المتراصة المخططات الشريطية، ولكنها تعرض البيانات في عدة شرائح داخل كل شريط. هذه المخططات تسمح بتحليل مقارنة متعددة بين مجموعات فرعية ضمن كل فئة رئيسية.
الاستخدامات في تجربة المستخدم:
-
تحليل الردود على الأسئلة المتعددة في الاستبيانات: يمكن استخدام المخططات المتراصة لعرض الردود على أسئلة متعددة في نفس الاستبيان، بحيث تظهر كل شريحة من الشريط تمثل استجابة مختلفة.
-
مقارنة أداء عدة فرق: يساعد هذا المخطط في مقارنة أداء فرق متعددة تعمل على تحسين تجربة المستخدم في نفس الوقت.
5. المخططات الصندوقية (Box Plots)
المخططات الصندوقية هي أداة قوية لتحليل التوزيع الإحصائي للبيانات. وهي تستخدم لتصور توزيع مجموعة من البيانات من خلال تقسيمها إلى خمس قيم رئيسية: الحد الأدنى، الربع الأول، الوسيط، الربع الثالث، والحد الأقصى. يتم عرض هذه القيم في شكل صندوق مع خطوط تمتد منه لتمثيل الحدود العليا والسفلى.
الاستخدامات في تجربة المستخدم:
-
تحليل الوقت الذي يستغرقه إتمام المهام: يمكن استخدام المخطط الصندوقي لعرض توزيع الوقت الذي يستغرقه المستخدم لإتمام مهام مختلفة في التطبيق أو الموقع الإلكتروني.
-
تحليل انحرافات البيانات: من خلال عرض القيم المتطرفة، يساعد المخطط الصندوقي في اكتشاف الأخطاء أو المشكلات الغريبة التي قد تواجهها بعض الفئات من المستخدمين.
6. مخططات التشتت (Scatter Plots)
تعتبر مخططات التشتت أداة مثالية لعرض العلاقة بين متغيرين. في هذا النوع من المخططات، يتم تمثيل كل نقطة بيانات كزوج من القيم، حيث يتم عرض القيم على محوري X و Y.
الاستخدامات في تجربة المستخدم:
-
تحليل العلاقة بين أداء المستخدم وسلوكه: يمكن استخدام هذا النوع من المخططات لعرض العلاقة بين الوقت الذي يستغرقه المستخدم في إتمام مهمة معينة والعدد الإجمالي للمهام التي يتم إجراؤها.
-
دراسة العوامل المؤثرة في الأداء: يساعد مخطط التشتت في فهم كيفية تأثير متغيرات مثل نوع الجهاز أو المتصفح على تجربة المستخدم بشكل عام.
7. المخططات الشريطية الأفقية (Horizontal Bar Charts)
المخططات الشريطية الأفقية هي شكل آخر من المخططات الشريطية، لكن هذه المرة يتم ترتيب الأشرطة أفقيًا بدلاً من عموديًا. هي مفيدة عندما يكون لديك عدد كبير من الفئات أو عندما يكون العنوان طويلًا.
الاستخدامات في تجربة المستخدم:
-
مقارنة أداء خصائص متعددة: يمكن استخدام المخطط الشريطي الأفقي لمقارنة أداء العديد من الخصائص أو الميزات داخل التطبيق.
-
عرض تقييمات المستخدمين عبر فئات متعددة: يمكن استخدام هذا المخطط لعرض ردود فعل المستخدمين عبر فئات متعددة مثل التصنيف العام، سهولة الاستخدام، السرعة، وغيرها.
8. المخططات الحرارية (Heatmaps)
المخططات الحرارية هي نوع من المخططات التي تعرض البيانات باستخدام ألوان مختلفة لتمثيل قيم مختلفة. تستخدم هذه المخططات بشكل رئيسي في تتبع وتحليل الأماكن التي يتفاعل معها المستخدمون في واجهات المستخدم.
الاستخدامات في تجربة المستخدم:
-
تحليل التفاعل مع العناصر: يمكن استخدام المخطط الحراري لتحليل المناطق الأكثر تفاعلًا في واجهات التطبيقات أو المواقع، مما يساعد في تحسين ترتيب العناصر على الصفحة.
-
تحديد النقاط الساخنة في التصفح: يساعد المخطط الحراري في تحديد الأماكن التي يتوقف فيها المستخدمون لفترات طويلة أو التي يتم التفاعل معها بشكل أكبر، مما يمكن أن يساعد في تحسين تجربة التصفح.
9. المخططات المتعددة الأبعاد (Multidimensional Scaling – MDS)
مخططات MDS هي أداة متقدمة تستخدم لعرض العلاقات بين مجموعات البيانات في فضاء متعدد الأبعاد. غالبًا ما تُستخدم هذه المخططات في تحليل البيانات المعقدة التي تحتوي على عدة متغيرات مترابطة.
الاستخدامات في تجربة المستخدم:
-
تحليل تصنيفات المستخدمين المعقدة: يمكن استخدام MDS لتمثيل تصنيفات متعددة عبر معايير متعددة مثل الفئات العمرية أو الموقع الجغرافي.
-
تحليل العوامل النفسية في تجربة المستخدم: تستخدم هذه المخططات لفهم العلاقة بين المتغيرات النفسية مثل رضا المستخدم ودرجة التفاعل.
الخاتمة
في مجال تجربة المستخدم، تُعتبر المخططات الإحصائية أداة لا غنى عنها لتحليل البيانات وفهم سلوك المستخدمين بشكل عميق. إن استخدامها بذكاء يمكن أن يعزز بشكل كبير قدرة المصممين على تحسين واجهات المستخدم وتجربة التفاعل بشكل عام. عبر أدوات مثل المخططات الشريطية، المخططات الدائرية، المخططات الخطية وغيرها، يمكن للفرق المتخصصة في تجربة المستخدم اتخاذ قرارات مستنيرة تدفع نحو تحسين فعالية المنتجات الرقمية وجعلها أكثر تلبية لاحتياجات وتوقعات المستخدمين.
