UX KPI და ჩართვის მეტრიკა

1) რატომ არის UX მეტრიკა და სად არის მათი საზღვრები

• ეკრანის მიზნებზე მიბმული (ერთი მიზანი არის ერთი მთავარი KPI).
• გაზიარეთ ქცევა (რასაც აკეთებენ) და ხარისხი (რამდენად მარტივია/გასაგებია).
• მხარდაჭერა A/B ექსპერიმენტებისთვის და „წინ/შემდეგ“.

2) UX-KPI რუკა (დონე)

გლობალური (გავლით): გააქტიურება (გააქტიურება), გამართვა, ჩართვა (Engagement), კმაყოფილება (CSAT/NPS/SUS).
გვერდითი: FMC, TTV, Success Rate, Error Rate, Scroll Depth, Rage/Dead Clicks.
კომპონენტი: Adoption/Usage კონკრეტული ფუნქციები, Time on Task, Backtrack Rate.

3) ქცევის ძირითადი მეტრიკა

DAU/WAU/MAU არის აქტიური აუდიტორია დროის ფანჯარაში.
Stickiness = DAU/MAU. ინტერპრეტაცია: 0.2-0.6 სასარგებლო პროდუქტებისთვის;> 0.5 ხშირი სცენარისთვის.
Sessions per User/Day - ვიზიტების სიხშირე.
Avg Session Duration არის სესიის საშუალო ხანგრძლივობა (ფრთხილად: არა ტოლი ღირებულებით).
Events per Session - ურთიერთქმედების სიღრმე (სამიზნე მოვლენებთან ერთად).

4) გააქტიურება და სიჩქარე ღირებულებამდე

Activation Rate = მომხმარებლები, რომლებმაც მიაღწიეს „პირველ ღირებულებას “/ახალ მომხმარებლებს.
IGaming- ში „პირველი ღირებულების“ მაგალითები: პირველი თამაშის დაწყება, წარმატებული ანაბარი, ტურნირის შეერთება.
TTV (დრო ტალღამდე) - დრო შესვლიდან მთავარ ღირებულებამდე (საშუალო/კვანალი).
FMC (First Meaningful Click) არის მომხმარებელთა წილი, რომლებმაც გააკეთეს მიზნობრივი მოქმედება N წამიდან დატვირთვისგან.
Success Rate (დავალებები) - მომხმარებელთა%, რომლებმაც დაასრულეს სცენარი (მაგალითად, ანაბარი).
Step Conversion - კონვერტაცია flow (onboarding, KYC, სალარო).

5) ურთიერთქმედების ხარისხის მეტრიკა

Error Rate = სესიები შეცდომით/ყველა სესიით (დაყოფილია UI სავალდებულო და ქსელურ/NTTR).
Backtrack Rate = წინა ნაბიჯი/ყველა გადასვლა flow- ში.
Rage Click Rate = სესიები 3 სწრაფი დაწკაპუნებით ერთ წერტილში/ყველა სესიაში.
Dead Click Share = კლიშეები ეფექტურობის გარეშე/ყველა დაწკაპუნება.
Scroll Depth p50/p90 არის ნახვის სიღრმე (მნიშვნელოვანია ლენდინგ/აქციებისთვის).
Mis-Click Distance არის საშუალო მანძილი კლიკიდან უახლოეს აქტიურ მიზანს („ყალბი ადაპტაციის“ მარიონეტული).

6) ჩართვის მეტრიკა (Engagement)

Feature Adoption = მომხმარებლები, რომლებიც იყენებენ fick/მიზნობრივი ბაზას.
Repeat Usage = მომხმარებელთა წილი, რომლებიც დაუბრუნდნენ fich N- ს პერიოდის განმავლობაში.
Session Depth = სამიზნე მოქმედებები სხდომაზე (თამაშების დაწყება, შერჩეული დამატებები და ა.შ.).
დრო Feature- ში არის მთლიანი აქტიური დრო კონკრეტული მოდულით (არ იყოს დაბნეული „ჩამოკიდებული ჩანართით“).
Attention Share არის დროის/დაწკაპუნების წილი P1 ზონებში vs P2/P3.

7) შეკავება და დარიგება

N-day Retention (D1/D7/D30) არის N- ში დაბრუნებულთა წილი (კლასიკური კოჰორტი).
Rolling Retention N - დაბრუნდა ნებისმიერ დღეს N (რბილი და ვიზუალური).
Churn Rate = დაკარგული/აქტიური პერიოდის დასაწყისში.
Reactivation Rate არის „გაღვიძებული“ არააქტიური წილი პერიოდში.
Survival Curve/Hazard არის კუმულაციური შენარჩუნება და ამ მომენტში „დაცემის“ ალბათობა.

8) აღქმის სუბიექტური მეტრიკა

CSAT - კმაყოფილება (მასშტაბი 1-5).
CES (Customer Effort Score) - ამოცანის დასრულების ძალისხმევა (1-7).
NPS - რეკომენდაციის მზადყოფნა (− 100... + 100).
SUS (System Usability Scale) - აღქმული მოხერხებულობა (0-100).

9) „ინტერფეისის ხარისხის“ მეტრიკა (Web Vitals და წვდომა)

INP/LCP/CLS - რეაგირება, პირველი შინაარსის სიჩქარე, გადატვირთვის სტაბილურობა.
A11y მეტრიკა: ეკრანების წილი ხილული focus სტილით, hit-area-44 × 44px ზომა, AA/AAA- ს კონტრასტი კრიტიკულ გზებზე.

10) UX კავშირი - ბიზნესი (iGaming კონტექსტი)

Cashier Conversion = მიაღწია ანაბარს/გახსნა სალარო.
Net Depositing Users Rate (NDU) = ანაბარი/აქტიური.
Journey to First Deposit: TTV პირველ დეპოზიტამდე + ნაგავსაყრელი ნაბიჯებით.
Bonus/Promo Clarity: CTR „Universe“ + Error/Backtrack წესებში/პირობებში.
Game Discovery Efficience: FMC თამაშის დაწყებამდე, Success Rate ძებნა/ფილტრები, TTV პირველი გაშვებამდე.

11) ფორმულა (მოკლე საცნობარო წიგნი)

FMC = სამიზნე კლიკის მქონე მომხმარებლები N s/ყველა ეკრანის მომხმარებელი.
TTV = საშუალო (t (ღირებულება) − t (შესასვლელი)).
Success Rate (flow) = მომხმარებლები, რომლებმაც დაასრულეს N/ნაბიჯი 1.
Error Rate (UI) = შეცდომის მოვლენები/მიზნობრივი შეყვანის მოვლენები.
Feature Adoption = გამოიყენა fick/eligible ბაზა.
Stickiness = DAU / MAU.
Rolling Retention D7 = მომხმარებლები, რომლებიც დაბრუნდნენ D0 2-7/კოჰორტის დღეებში.

12) ბრიფინგი: რა უნდა გაკეთდეს

session_id, user_bucket (A/B), device, page ui_click(zone, component_id, outcome)
ui_error(type, code, field, step)
ui_state_change(component_id, state)
route_change(from, to)
visibility(zone, time_in_view)
experiment_variant, cohort (signup_date)

სტაბილური სელექტორები: 'data-ux-zone', 'data-component-id' - არ მიბმული CSS კლასებში.
ჰიგიენა: ველების შენიღბვა, PII- ის არარსებობა მოვლენებში, consent/opt-in.

13) დაშბორდი (ჩონჩხები)

A. მთავარი UX დაშბორდი

FMC და TTV მთავარ ეკრანებზე (სახლი, კატალოგი, თამაში, სალარო).
Success/Step Conversion კრიტიკულ flow- ში.
Rage/Dead Clicks და Error Rate (ტენდენციები 7/28 დღე).
Scroll Depth vs CTR საკვანძო CTA.
ვებ ვიტალები (INP/LCP/CLS) მოწყობილობებისთვის.

ჩართვა და შენარჩუნება

Stickiness, DAU/WAU/MAU, Sessions per User.
Feature Adoption/Repeat Usage მოდულების მიხედვით (ჩხრეკა, არჩეული, ტურნირები).
Retention D1/D7/D30 კოჰორტებით, Survival მრუდი.

C. Cass და მონეტიზაცია (UX ნაჭერი)

Cashier Conversion ნაბიჯებზე (შეცდომებით).
TTV პირველ დეპოზიტამდე, Abandonment @ Step.
სავალდებულო/ქსელის შეცდომები, Backtrack Rate.

14) ანალიტიკა და მეთოდები

კოჰორტის ანალიზი: ჯგუფური რეგისტრაცია/პირველი ანაბარი/თამაშის პირველი გაშვება.
A/B ენერგიის ანალიზი: წინასწარ შეაფასეთ ტრეფიკის მოცულობა და ეფექტი-ზომა (ისე, რომ არ „დახვრიტოთ სიბნელეში“).
მიზეზი: გამოიყენეთ ექსპერიმენტები და მეთოდი „ადრე/შემდეგ“ საკონტროლო ეკრანებით.
სეგმენტი: ახალი vs ბრუნვა, მობილური დესკტოპი, ტრაფიკის არხები, VIP მტევანი.
ტრიანგულაცია: მეტრიკა + თერმული რუქები + სესიების ჩანაწერები + ticets/sapport.

15) მიზნობრივი ბარიერები (სახელმძღვანელოები, ადაპტირება პროდუქტის)

FMC (გმირი-CTA): 35-50% ევრო პირველ 5-8 წამში.
TTV (პირველი თამაშის დაწყება): P50 30-60 წამი.
Success Rate (flow ანაბარი): 75-85% ევრო გასაგები ლიმიტებით/კომისიებით.
Rage Click Rate: <1–2%.
Dead Click Share: <8-12% მთავარ ეკრანებზე.
სტილი: 0.25-0.45 (ხშირი სცენარები უფრო ახლოს არის ზედა საზღვართან).

16) OCD მაგალითები (როგორ უნდა ჩამოაყალიბოთ მიზნები)

KR1: შეამცირეთ TTV თამაშის პირველ დაწყებამდე 75c-50s (საშუალო).
KR2: FMC- ს გაზრდა მთავარ CTA- ში 38% -დან 50% -მდე პირველ 8 წამში.
KR3: შეამცირეთ Rage Click Rate სალაროებში 2.3% -დან <1.2%.
KR4: Success დეპოზიტის ამაღლება 78% -დან 86% -მდე.
KR5: ახალი ძებნის Feature Adoption გაზარდოს eligible მომხმარებლების 35% -მდე.

17) განხორციელების პროცედურა (გუნდის რიტუალი)

1. მიუთითეთ ეკრანის მიზანი და მთავარი KPI.
2. ჩაატარეთ იერარქიის აუდიტი (ერთადერთი P1, კონტრასტი, hit-area).
3. ჩამოაყალიბეთ ჰიპოთეზები და პრიორიტეტულად შეაფასეთ (P1/P2/P3).
4. საქაღალდე A/B ან გამოშვება „წინ/შემდეგ“ ლოგიკით.
5. გაზომეთ FMC/TTV/Success/Errors/Scroll და ბიზნეს დელტა.
6. დაფიქსირდით გადაწყვეტილებები დიზაინის სისტემაში და ჰაიდებში.
7. გაიმეორეთ გამეორება (ყოველკვირეული/სპრინტის ციკლები).

18) ანტი შაბლონები

„ვანიტის მეტრიკა“: საშუალო სესია და „დრო საიტზე“ მიზნების მითითების გარეშე.
მობილური და დესკტოპის მონაცემების შერევა ერთ დასკვნაში.
მეტრიკის ინტერპრეტაცია სტატისტიკის გარეშე (არ არსებობს ნდობის ინტერვალები).
დათმობები სითბოს ბარათებზე გარე მეტრის გარეშე (მკვდარი/Rage/Success).
ექსპერიმენტები ენერგიის ანალიზის გარეშე და წინასწარ განსაზღვრული წარმატების კრიტერიუმების გარეშე.
PII შენიღბვის ნაკლებობა და მომხმარებლის თანხმობა.

19) Acceptance Criteria UX დავალებებისთვის KPI- ით

განისაზღვრება ეკრანის მთავარი KPI და მიზნობრივი ბარიერი.
დაემატა მოვლენები მონაცემთა შუქზე და შემოწმებულია stajing- ზე.
აშენდა ვიჯეტი დაშბორდში (real Time/ყოველდღიურად).
დაგეგმილია A/B ან ფანჯარა „სანამ/შემდეგ“ საკონტროლო ნიმუშით.
არსებობს კრიტერიუმები „Go/No-Go“ (მაგალითად, FMC + 8 პროცენტული პუნქტი, TTV − 20%).
შედეგები დოკუმენტირებულია და შედის დიზაინის სისტემაში.

20) TL; DR

ეკრანზე შეარჩიეთ ერთი მთავარი KPI (FMC, TTV, Success Rate...), გაზომეთ ისინი სტაბილურად, დააკავშირეთ ისინი გამართვასთან და სალაროსთან, დაადასტუროთ A/B ტესტები. თავიდან აიცილეთ vaniti metrick, სეგმენტი ტრაფიკი და დააფიქსირეთ გაუმჯობესება დიზაინის სისტემაში. UX მეტრიკა არის გადაწყვეტილების მიღების დისციპლინა და არა ლამაზი ციფრების ერთობლიობა.