Müşteri deneyimi çağındayız. Bu, en önemli olan kullanıcı deneyimi (UX) öğelerine odaklanma anlamına gelir. Odaklanmanın bir yolu 80/20 kuralını kullanmaktır. Pareto İlkesi olarak da bilinen 80/20 kuralı, bir sistemdeki sonuçların %80’inin, nedenlerin %20’sinden geldiğini belirtir. Sınırlı sayıda unsurların olayların büyük çoğunluğunun sebebini oluşturduğunu gösteren ilkedir.

80-20 kuralı İtalya topraklarının %80’inin nüfusun %20’sine ait olduğunu fark eden bir ekonomist olan İtalyan Vilfredo Pareto’ya dayanmaktadır. Belirsiz görünse de, 80/20 düşünce tarzı, kullanıcı deneyimi stratejisi de dahil olmak üzere orantısız sistemlerin anlayışlı ve sonsuz uygulanabilir analizini sağlayabilir.

80-20 Kuralı Örnekleri

• İş verimliliğinin %80’i, harcadığınız zamanın %20’sinden gelir.
• Hataların %80’i kodun %20’sinden kaynaklanır.
• Gelirin %80’i müşterilerin %20’sinden gelir.
• Satışların %80’i satış personelinin %20’sinden gelir.
• Dikkatimizin %80’ini web sayfasının %20’sine veririz.

Pareto İlkesini, bazı durumlarda 90/10, 85/15 veya 75/25 olarak da açıklayabiliriz.

Pareto İlkesi Neden Önemlidir?

Bu ilke çabalarımızı en çok ödül getiren alanlara odaklamamıza izin verir. Neredeyse her zaman doğru olan şey, çabaların (girdilerin) küçük bir bölümünün beklenenden daha büyük bir sonuç (çıktı) düzeyi üreteceğidir.

Pareto İlkesi ve Tasarım

Web siteniz veya uygulamanız ne kadar karmaşık olursa olsun, kullanıcı analitiğine indiğinizde Pareto İlkesi’nin devreye gireceğini göreceksiniz. İşlevselliğin (veya sayfaların) küçük bir kısmı, kullanıcının zamanının çoğunu alacaktır. Bu da geri kalan işlevsellik veya içeriğin hiçbir değeri olmadığı anlamına gelmez, ancak bazı işlevlerin ve içeriğin kullanıcılarınızın çoğunluğu için diğerlerinden daha önemli olduğu anlamına gelir.

Bu önemlidir, çünkü araştırmanızı en önemli şeylere odaklamanıza ve kullanıcı deneyimini gözden geçirmeye başladığınızda bunları korumanızı sağlar. Çoğu kullanıcının sizden istediklerinin etkisini azaltırsanız; yol boyunca kullanıcıları kaybedersiniz. Ürününüzün özelliklerinin kullanıcı deneyimini iyileştirebilirseniz, yeni kullanıcıları kazanma ve kullanıcı sadakatini teşvik etme olasılığınız artar.

Kullanıcı deneyimini geliştirmek için ne görmek istedikleri hakkında kullanıcılarla konuşmaya başlarsanız, Pareto İlkesi ile karşılaşacaksınız. Kullanıcıların büyük çoğunluğunun, dar bir dizi iyileştirme hakkında güçlü hissetmesi muhtemeldir; yine bu, diğer iyileştirmelerin değerli olmadığı anlamına gelmez, ancak hangi iyileştirmelere öncelik vermeniz gerektiğini gösterir.

Bu, sıkı zaman çizelgeleri veya küçük bütçeleri olan projelerde gerçekten yararlı olabilir. Çoğu insana en büyük faydayı sağlayacak alanlara odaklanmak mantıklıdır. Burada bir uyarı notu uygulanmalıdır. Birçok kullanıcının bir şey istemesi, nihai uygulamaya değer verecekleri anlamına gelmez. Bu konuya dikkat edilmelidir.

Pareto İlkesi Nasıl Kullanılır?

Nicel verileriniz varsa Pareto İlkesini uygulayabilirsiniz.

• Verileri gruplandırmak
• Herhangi bir veri biriminden hedef kitlenizin ne kadar büyük bir bölümünün etkilendiğini görmek.

Pareto İlkesini kullanırken örnek boyutunu dikkate almak önemlidir. Araştırmanızın veya analizinizin istatistiksel olarak alakalı olması için yeterli bir örneklem büyüklüğünü kapsadığından emin olmanız gerekir. Örneğin, müşteri hizmetleri analizinizi 5 yardım masası aramasına dayandırırsanız muhtemelen Pareto İlkesini makul bir şekilde uygulamak için yeterli veriye sahip değilsiniz.

Örneğin, 500 yardım masası aramanız var. Bunların 400’ü Özellik A, 80’i Özellik B ve yalnızca 20’si Özellik C ile ilgili. B veya C ile ilgili tüm aramalar yüksek gelirli müşterilerden geliyor diyelim. Özellik A ile ilgili aramalar gelmiyor diyelim. Yine de çabalarınızı önce B veya C’yi düzeltmeye odaklamak isteyebilirsiniz. Veriler her zaman mevcut en geniş bağlamda kullanılmalıdır.

Sonuç

Pareto İlkesi veya 80-20 Kuralı, kullanıcı deneyimi çalışmanızda kararlar almanıza yardımcı olmada çok etkili olabilir. Araştırma ve analitikten proje yönetimi gibi üst düzey konulara kadar, nicelleştirilebilen verilerin olduğu her yerde, çabalarınızı çalışmanızın en çok sonuç getiren alanlarına odaklamak için bu kuralı kullanma olasılığınız vardır. Bununla birlikte, uygulamada Pareto İlkesini geçersiz kılabilecek örnek büyüklüklerine ve diğer veri biçimlerine her zaman dikkat etmeniz gerekir.