Esta técnica de investigación experiencia de usuario (UX research) permite evaluar la claridad de nuestra arquitectura de la información. Sin distracciones visuales, esta técnica se centra puramente en cómo la información está organizada y se accede a ella a través de la jerarquía de navegación.
¿Cómo se realiza?
- Preparación: se crea un modelo simplificado de la estructura del sitio o aplicación, conocido como “árbol”, que representa las categorías principales y subcategorías de contenido.
- Ejecución: a los participantes se les pide que completen tareas específicas, buscando información dentro del árbol. No hay elementos de diseño; solo la estructura textual.
- Análisis: observamos y analizamos cómo los participantes navegan por el árbol, identificando dónde encuentran dificultades o confusiones.
El número de usuarios recomendable para la prueba es de 10. No es necesario contar con más ya que los resultados no variarán de forma relevante.
Beneficios del tree testing
- Foco en la estructura: al eliminar el diseño gráfico, nos centramos exclusivamente en la eficacia de la arquitectura de la información.
- Mejora la navegabilidad: revela puntos de fricción en la navegación, permitiendo ajustes precisos para una mejor experiencia del usuario.
- Eficiencia: es una técnica relativamente fácil y económica de implementar, ideal para validar estructuras en etapas tempranas del diseño.
Esta técnica, al prescindir de los elementos visuales, nos permite concentrarnos en la esencia de la usabilidad, revelando cómo los usuarios se orientan y mueven a través de nuestro contenido.
Al incorporar el tree testing en las etapas tempranas de nuestro desarrollo estamos afianzando los cimientos sobre los cuales se construye la arquitectura de la información de nuestro sitio web o aplicación. Además, estamos trazando una ruta clara y directa hacia una navegación intuitiva y eficaz.
Nota: este artículo forma parte de una serie dedicada a conceptos y técnicas fundamentales en el campo de la experiencia de usuario. Han sido escritos con la ayuda de inteligencia artificial con el doble objetivo de aprender sobre el uso de la IA, al tiempo que generar contenido útil para la comunidad.