UX Research: Tree Testing và ứng dụng vào Information Architecture

Trước khi đi vào tìm câu trả lời, chúng ta hãy xem qua một case study thú vị sau.

Case study: Tìm tài khoản tiết kiệm trên ứng dụng VCB Digital

Một khách hàng mở một gói tiết kiệm thường trên ứng dụng VCB Digital của ngân hàng Vietcombank. Sau khi mở xong, để chắc chắn rằng mình đã có gói tiết kiệm đó, khách hàng này tìm thông tin tiết kiệm trên ứng dụng.

Đường đi của khách hàng diễn ra như sau:

Tiết kiệm > Tiết kiệm thường > Tiết kiệm > Tiền gửi tích luỹ > Tiện ích > Tiết kiệm > Tiết kiệm thường > Tất toán tiết kiệm

Khách hàng tốn thời gian đi lòng vòng trong app, vào và trở ra mục Tiết kiệm 3 lần để tìm thông tin, và cuối cùng chọn vào Tất toán tiết kiệm để tìm gói tiết kiệm của họ. Đây là mục có thể chứa đáp án, nhưng không phải là mục mà user muốn tìm ngay từ đầu (vì ban đầu người khách đó vào Tiết kiệm thường, xem các mục con rồi lại trở ra chứ không chọn vào Tất toán tiết kiệm ngay).

Thực tế, câu trả lời nằm ở mục Dịch vụ thẻ > Tra cứu/sao kê > Tài khoản. Trong suốt quá trình tìm kiếm, khách hàng không đến mục Dịch vụ thẻ, chứng tỏ các thông tin đang không được sắp xếp phù hợp với mental model của người dùng, dẫn đến việc khách hàng khó khăn trong việc tìm kiếm.

Đối với sản phẩm digital như website, app, cấu trúc thông tin (Information Architecture hay IA) đóng vai trò cực kỳ quan trọng, như chiếc la bàn điều hướng người dùng đến nơi họ muốn một cách dễ dàng nhất.

Và để đánh giá hiệu quả của IA, bạn cần sử dụng phương pháp Tree Testing.

Tree testing là gì?

Tree testing là một phương pháp nghiên cứu việc người dùng có dễ dàng tìm thấy một hoặc một số thông tin nhất định trên website hoặc app hay không.

Khi thực hiện phương pháp này, chúng ta đưa ra cho người dùng nhiệm vụ đi tìm một thông tin cụ thể trên sản phẩm (website, app, etc.). Dựa trên kết quả về việc người dùng có tìm thấy được không, tìm thấy dễ dàng hay khó khăn, ta sẽ đánh giá được:

• Hệ thống thông tin có đang được sắp xếp, gom nhóm một cách hợp lý hay không
• Tên của các label có rõ ràng, dễ hiểu hay gây nhầm lẫn cho người dùng
• Người dùng mong đợi tìm thấy thông tin đó ở đâu

Thời điểm thích hợp để thực hiện tree testing

Như đã đề cập, với mục đích đánh giá tính hiệu quả của IA và label, tree testing thích hợp dùng vào:

Đầu giai đoạn Re-design

Khi điều chỉnh thiết kế, việc điều chỉnh IA theo đó cũng dễ dàng. Do vậy, vào giai đoạn này bạn có thể thực hiện tree testing để:

• Đánh giá hiệu quả của IA hiện tại
• Điều chỉnh IA nếu cần

Khi đánh giá IA

• Trong trường hợp team của bạn đưa ra một số IA cho sản phẩm/tính năng mới, bạn có thể dùng tree testing để đánh giá và lựa chọn IA hiệu quả nhất.
• Ngoài ra, sau khi làm card sorting để xây dựng IA, bạn có thể dùng tree testing để đánh giá lại IA đó.

So sánh Tree testing và Card sorting

Để làm rõ hơn vai trò của tree testing, hãy cùng so sánh với một phương pháp nghiên cứu IA khác là card sorting.

Card sorting được dùng để phân loại và gom nhóm thông tin, còn Tree testing dùng đánh giá lại sự sắp xếp thông tin đó có hợp lý hay không (dựa trên việc người dùng có thể tìm thấy thông tin đó không).

Thiết kế một nghiên cứu Tree Testing

Một nghiên cứu tree testing gồm có 2 phần chính: Cây (tree) và Nhiệm vụ (task)

Để thiết kế và thực hiện một nghiên cứu tree testing, chúng ta cần đi qua 3 bước:

1. Tạo cây
2. Viết nhiệm vụ
3. Kiểm tra với người dùng

1. Tạo cây

Cây ở đây chính là IA hay nói cách khác chính là sitemap của sản phẩm. Tạo cây chính là viết lại toàn bộ sitemap đó.

Quay lại ví dụ về ứng dụng VCB Digital, để đánh giá một cách trực quan, cách tốt nhất là tạo lại toàn bộ sitemap.

Tuy nhiên, trong trường hợp không có đủ thời gian và nguồn lực, bạn có thể tạo cây dựa trên các lưu ý sau:

• Cây cần phải có danh mục chứa đáp án. Ví dụ, mục thông tin khoản tiết nằm ở mục Dịch vụ thẻ > Tra cứu/sao kê > Tài khoản thì cả nhánh này cần xuất hiện trong cây.
• Các mục có liên quan cần phải có trong cây. Cụ thể ở đây khách hàng mở tiết kiệm thường, do đó danh mục Tiết kiệm cũng phải có trong cây.
• Ngoài ra, bạn cần phải đưa vào cây những danh mục người dùng có khả năng click vào (như mục Tiền gửi tích luỹ và Tiết kiệm linh hoạt trong mục lớn Tiết kiệm) và những danh mục không cụ thể về bất cứ một tính năng nào (ở đây là mục Tiện ích).
• Cần liệt kê đến mục chứa câu trả lời. Như đáp án nằm trong mục Tài khoản thì phải liệt kê đến Tài khoản, chứ không thể chỉ đến mục Tra cứu/Sao kê.

Lưu ý: Một cây nên chứa ít nhất 3 danh mục, để tránh trường hợp quá ít thông tin, người dùng dễ dàng tìm ra kết quả. Số liệu thu được từ những nghiên cứu này thường không có nhiều ý nghĩa để đánh giá và điều chỉnh IA.

Bạn có thể thiết kế 2 cây và thử nghiệm trên hai nhóm người dùng khác nhau khi:

• Muốn so sánh giữa IA của mình và đối thủ
• Đánh giá 2 label khác nhau cho cùng 1 danh mục. Ví dụ ở app VCB Digital, bạn phân vân giữa hai tên “Tiết kiệm của tôi” và “Tài khoản” cho mục chứa thông tin tài khoản tiết kiệm, hãy thiết kế hai cây có chứa 2 label khác nhau.

Tuy nhiên, nếu muốn đánh giá vị trí đặt một thông tin nào đó, thì bạn chỉ cần thiết kế một cây.

Ví dụ bạn muốn biết nên đặt cà chua trong danh mục Trái cây hay Rau củ, hãy tạo một cây gồm có cả 2 danh mục này, để xem người dùng có xu hướng tìm cà chua trong mục nào nhiều hơn.

Để thiết kế một nghiên cứu tree testing, bạn có thể dùng công cụ có sẵn như Userzoom, Treejack, Optimal Workshop, hoặc tự thiết kế paper prototype.

Sử dụng tool làm tree testing

• Phù hợp số lượng mẫu lớn
• Kết quả được phân tích sẵn

Làm tree testing bằng prototype

• Phù hợp số lượng mẫu nhỏ
• Kết hợp với user interview

Tuỳ theo mục đích và nguồn lực của team, bạn có thể lựa chọn cách nghiên cứu phù hợp.

2. Viết nhiệm vụ

Nhiệm vụ là một trong những yếu tố quan trọng khi thiết kế tree testing, vì người dùng dựa trên nhiệm vụ để thực hiện bài test. Nếu người dùng không hiểu bài test, kết quả thu được không có ý nghĩa.

Để viết nhiệm vụ rõ ràng, bạn có thể áp dụng công thức sau:

Ví dụ:

3. Test với user

Sau khi thiết kế xong, tool sẽ cung cấp cho bạn link bài test. Hãy dùng link đó gửi cho users để họ thực hiện bài test.

Phân tích kết quả

Dựa trên mục tiêu khi thực hiện nghiên cứu tree testing (đánh giá độ hiệu quả của IA), các metrics bạn có thể đo:

• Số câu trả lời đúng: Có bao nhiêu user tìm được thông tin cần tìm.
• Thời gian hoàn thành task: User có dễ dàng tìm thấy thông tin hay phải mất nhiều thời gian để đưa ra câu trả lời.
• Danh mục đầu tiên user click vào: User mong đợi tìm thấy thông tin đó ở đâu ngay từ đầu.
• Câu trả lời cuối cùng: User chọn kết quả nào.
• Đường đi của user: User tìm ở những đâu trước khi đưa ra câu trả lời.

Ví dụ bạn muốn đánh giá nên đặt cà chua ở mục Trái cây hay Rau củ, bạn nên đo tỷ lệ người chọn tìm cà chua trong hai mục này.

Nếu sử dụng tool, bạn sẽ được hỗ trợ thu thập và phân tích kết quả theo các metrics:

• Success rate: Tỷ lệ trả lời đúng.
• Directness: Tỷ lệ trả lời đúng và đi thẳng 1 đường từ lúc bắt đầu đến khi kết thúc (không chuyển từ danh mục nhỏ sang danh mục lớn).
• Time spent: Thời gian mà người dùng dành ra để hoàn thành nhiệm vụ.
• Path-specific: Gồm các metrics như First Click, Destination, Selection frequencies, v.v

Dù có sử dụng tool hay không, bạn cần lưu ý đến các metrics đã đề cập ở trên khi phân tích kết quả, để đưa ra đánh giá phù hợp với mục tiêu nghiên cứu ban đầu.

Để giúp bạn hiểu rõ hơn, chúng tôi đã thực hiện một bài test demo dựa trên ví dụ VCB Digital.

Kết quả

Vì đây là bài test demo nên chúng tôi thực hiện với số mẫu nhỏ là 4.

Theo kết quả thu được, trong 4 user không có ai tìm được vị trí của gói tiết kiệm đã mở. Một nửa user đưa ra kết quả cuối cùng trong một lần tìm kiếm, nửa còn lại tìm lòng vòng rồi mới chốt kết quả (Fail direct = Fail indirect = 50%).

Thời gian user thực hiện task dao động từ 30s đến 1p48s

Tất cả user đều vào mục Tiết kiệm đầu tiên.

Có 2 user đi thẳng từ mục Tiết kiệm đến kết quả cuối, 2 người khác thì từ Tiết kiệm trở ra mục khác để tìm.

Ví dụ trong kết quả của task VCB, success rate = 0. Users không tìm được câu trả lời đúng, vậy họ tìm ở đâu?

Lúc này, chúng ta cần nhìn vào số liệu first click và path (đường user đi). 100% user đều click vào Tiết kiệm > Tiết kiệm thường, cho thấy tất cả user đều mong đợi tìm thấy thông tin ở đây. 1/2 user đi thẳng từ Tiết kiệm đến kết quả, 1/4 user tìm ở danh mục khác nhưng cuối cùng vẫn quay lại mục Tiết kiệm. Từ đó, có thể đề xuất điều chỉnh: Tiết kiệm > Tiết kiệm thường > Tài khoản tiết kiệm.

Một ví dụ khác về tìm thông tin học phí (Nguồn: NNG Group)

Theo kết quả trên, success rate 74% là tương đối cao. Tuy nhiên tỷ lệ success direct ~ success indirect, có nghĩa khoảng một nửa user không tìm thấy đáp án trong một lần mà phải đi lòng vòng một lúc mới tìm được. Điều này chứng tỏ IA của sản phẩm chưa thật sự tối ưu. Để đào sâu hơn vấn đề, chúng ta nên nhìn vào first click và path. Nếu first click sai, user đi lòng vòng để tìm sau đó chốt kết quả đúng, thì có thể label của danh mục lớn chứa câu trả lời chưa rõ ràng.

Nhìn chung, khi phân tích kết quả, bạn cần kết hợp các metrics với nhau để đưa ra nhận định chính xác và đầy đủ cho vấn đề IA của bạn đang gặp phải.

Tổng kết

• Tree testing là phương pháp giúp đánh giá hiệu quả của IA.
• Dùng cho giai đoạn redesign, đánh giá các option IA, hoặc sau khi làm card sorting để đánh giá lại hiệu quả của IA xây dựng từ card sorting đó.
• Trong một nghiên cứu tree testing, để đánh giá hai IA khác nhau, hoặc đánh giá label của danh mục, bạn nên thiết kế 2 cây và test trên 2 tệp user khác nhau.
• Khi tạo cây, cần tạo ít nhất 3 nhánh gồm nhánh chứa đáp án, nhánh có liên quan đề bài và nhánh không cụ thể về chủ đề nào.
• Khi viết nhiệm vụ, cần đưa ra tình huống đơn giản, tránh tiết lộ keyword cần tìm, và khơi gợi user theo hướng hỏi “bạn nghĩ thông tin đó ở đâu”.
• 4 metrics quan trọng của tree testing gồm: Success rate, Directness, Time spent, và Path-specific (gồm các metrics con như First click, Destination, Selection frequencies

Chúng ta đã cùng nhau đi qua toàn bộ kiến thức tổng quan về tree testing. Hy vọng những nghiên cứu của team UX Ninety Eight sẽ giúp bạn đánh giá và thiết kế IA hiệu quả hơn cho sản phẩm của bạn.