Test del árbol: validar la columna vertebral del diseño

El test del árbol es un método de diseño que ayuda a los diseñadores de UX y UI, como tú, a comprender mejor la arquitectura de la información (AI) y la jerarquía de categorías de un producto determinado. Es la brújula utilizada para navegar por el laberinto de tu sitio web o aplicación, garantizando que tus usuarios puedan encontrar fácilmente el camino.

Comprender cómo piensan los usuarios y cómo interactúan con tu arquitectura de la información puede eliminar categorías y etiquetas confusas, haciendo que tu producto digital sea fácil de usar. Pero, ¿cómo es un tree test? ¿Por qué es beneficioso para los equipos de diseño? ¿Qué tipo de tareas puedes dar a los usuarios en este test? ¿Cuál es la diferencia entre el test del árbol y la clasificación por tarjetas? Demasiadas preguntas. Tan poco tiempo. ¡Manos a la obra!

Sigue leyendo para saber más sobre este método de test de usuario tan popular, cómo puedes llevarlo a cabo y por qué ha ganado tanta popularidad a lo largo de los años.

Imagina que estás perdido en un bosque inmenso y desconocido. Los árboles se elevan por encima, oscureciendo tu camino. Buscas un claro concreto, pero los senderos serpenteantes y el denso follaje dificultan la navegación. Éste es un reto común al que se enfrentan los usuarios cuando interactúan con arquitecturas de información complejas.

El test del árbol es un método de investigación de usuarios que nos ayuda a iluminar estos caminos ocultos. Simulando un escenario del mundo real, podemos descubrir los retos a los que se enfrentan los usuarios cuando navegan por estructuras jerárquicas, como menús de sitios web o esquemas de documentos para encontrar recursos clave.

La mejor forma de hacerlo es utilizar la clasificación por tarjetas como primer paso para hacerte una idea de cómo clasifican las cosas tus usuarios. A partir de ahí, puedes crear tu propia estructura, respetando la forma de pensar de tus usuarios. En este sentido, el test del árbol también puede considerarse una buena continuación de la clasificación por tarjetas.

Debe ser sencillo y directo, sin distracciones visuales, para que el usuario pueda centrarse plenamente en la lógica del diseño. El test en sí parece un mapa mental, que muestra la jerarquía de las categorías que quieres probar.

La tarea encomendada a los usuarios puede cambiar, pero generalmente consiste en darles un elemento o información concretos y dejar que el usuario elija su ubicación dentro del árbol.

Realizar tests en árbol es una forma excelente de obtener información valiosa sobre el comportamiento de los usuarios. Señalan las áreas en las que los usuarios tienen dificultades para encontrar información, asegurando que tu AI se ajusta a las expectativas de los usuarios.

Los test de árbol también te permiten tomar decisiones basadas en datos para optimizar la experiencia del usuario e impulsar las conversiones. Y, por último, pero no por ello menos importante, ayudan a priorizar los esfuerzos de diseño y desarrollo para centrarse en las áreas que tendrán mayor impacto en la satisfacción del usuario. Por ejemplo, supongamos que estás diseñando un nuevo sitio web de comercio electrónico para una marca de ropa. Si decides realizar un test del árbol, puedes descubrir cuestiones como:

• Categorías mal colocadas: ¿Los usuarios tienen problemas para encontrar ropa de hombre en la categoría «Hombre»?
• Etiquetas poco claras: ¿Términos como «tops» y «tees» son confusos o ambiguos?
• Navegación ineficaz: ¿Los usuarios dan demasiados pasos para encontrar un producto concreto?

Las pruebas de árbol ofrecen multitud de ventajas a diseñadores y desarrolladores. Una de las ventajas de realizar pruebas de árbol al principio del proceso de diseño es que te permite identificar y abordar proactivamente los posibles problemas antes de que se agraven.

También mantiene las cosas bonitas y ordenadas, lo que marca una gran diferencia en la experiencia del usuario. El test del árbol te ayuda a crear una AI clara y fácil de navegar, lo que reduce la frustración y aumenta las conversiones.

Además, los test en árbol proporcionan información valiosa sobre cómo piensan los usuarios. Esto ayuda a tomar mejores decisiones, basadas en datos, que en última instancia mejoran tus diseños y te permiten crear una AI más intuitiva.

La teoría de este método a menudo puede confundir a la gente, sobre todo porque comparte muchos aspectos con la clasificación por tarjetas. En realidad, el test del árbol y la clasificación por tarjetas pueden considerarse dos caras distintas de la misma moneda. En este caso, el test del árbol ofrece a los usuarios una estructura predefinida, en lugar de pedirles que creen su propia categorización.

Aunque tanto el test del árbol como la clasificación por tarjetas son herramientas valiosas para comprender y optimizar la AI, tienen finalidades distintas.

La clasificación de tarjetas es una técnica generativa que consiste en presentar a los participantes un conjunto de tarjetas, cada una con un contenido específico. A continuación, se pide a los participantes que agrupen y clasifiquen estas tarjetas en función de su comprensión del contenido. Este método ayuda a descubrir los modelos mentales de los usuarios y a identificar agrupaciones naturales de información.

En cambio, el test del árbol es una técnica más evaluativa. Consiste en presentar a los participantes una estructura jerárquica predefinida, a menudo en forma de diagrama de árbol.
A continuación, se pide a los participantes que realicen tareas específicas, como encontrar una información concreta o navegar a secciones específicas. Esto ayuda a evaluar la claridad, eficiencia y eficacia de la AI existente.

En esencia, la clasificación en tarjetas te ayuda a crear una AI, mientras que el test en árbol te ayuda a evaluar una existente. A menudo, estos dos métodos se utilizan conjuntamente para crear una AI sólida y fácil de usar.

Ahora que ya hemos aclarado el qué y el por qué, veamos cómo funciona el test del árbol. ¿Qué tenemos que hacer para que funcione?

El nombre es muy revelador. Un estudio de test en árbol presenta a los participantes una estructura jerárquica, a menudo visualizada como, sí, lo has adivinado, un diagrama de árbol. Este árbol representa la IA de un sitio web o aplicación, con ramas y hojas que representan categorías y subcategorías, respectivamente. El objetivo es comprender cómo los usuarios navegan y encuentran información dentro de esta estructura. Imagina el menú de un sitio web como un árbol.

Las categorías principales son las ramas, y las subcategorías son las hojas. Sí, lo sabemos, es adorable. El test del árbol básicamente presenta a los usuarios esta estructura simplificada, despojada de cualquier elemento de diseño visual.

A los participantes se les asignan tareas específicas, como «Encontrar un par de botas de mujer» o «Localizar la política de devoluciones». Navegan por la estructura de árbol haciendo clic en categorías y subcategorías.

Los investigadores observan sus elecciones y procesos de toma de decisiones. Digamos que a un participante le cuesta encontrar la política de devoluciones, puede ser señal de que no está claramente etiquetada o está enterrada demasiado profundamente en la jerarquía.

El test del árbol elimina las distracciones visuales de un sitio web o una aplicación, centrándose únicamente en la AI subyacente.

Presentar a los participantes una representación simplificada y textual de la jerarquía puede ayudar a los investigadores a detectar problemas como etiquetas poco claras o ambiguas, información mal categorizada y contenido que falta.

En resumen, el tree test puede ayudarte a evaluar la eficacia de tu AI en distintas fases del proceso de diseño. A continuación profundizamos en este tema.

El test del árbol es una herramienta inestimable para evaluar la eficacia de tu AI. Tanto si estás diseñando un nuevo sitio web como rediseñando uno ya existente, el test del árbol puede ayudarte a identificar posibles problemas antes de que afecten a la experiencia del usuario.

Si estás creando un nuevo sitio web de comercio electrónico, por ejemplo, un tree test puede ayudarte a determinar la mejor forma de clasificar tus productos. ¿Deberías organizarlos por marca, tipo de producto o una combinación de ambos?

Cuando te embarcas en un rediseño importante, la prueba del árbol puede servir para comparar las IA antiguas y las nuevas.
Antes de un rediseño importante de, digamos, un sitio web de noticias, podrías realizar una prueba del árbol para comprender cómo encuentran los usuarios los artículos actualmente. Tras el rediseño, puedes testar la nueva estructura para ver si ha mejorado la experiencia del usuario.

Por ejemplo, si a los usuarios les cuesta encontrar determinadas categorías de noticias en el nuevo diseño, puedes hacer ajustes en la jerarquía. Esto te permitirá perfeccionar tu rediseño y asegurarte de que la nueva estructura es más intuitiva y fácil de usar.

Con todo lo relacionado con la UX, siempre es bueno recordar que un enfoque iterativo te ayuda a crear un sitio web o una aplicación que evoluciona constantemente para satisfacer las necesidades de tus usuarios.

El test del árbol es una valiosa herramienta que puede utilizarse en varias fases del proceso de diseño. He aquí algunos escenarios comunes en los que el test del árbol puede ser especialmente útil:

• Validación en la fase inicial: Antes de sumergirte en el diseño detallado, las pruebas en árbol pueden ayudarte a validar tu arquitectura de la información inicial.
• Test A/B: Puedes utilizar el test del árbol para comparar diferentes arquitecturas de la información e identificar la estructura más eficaz.
• Evaluación posterior al lanzamiento: Tras el lanzamiento de tu sitio web o aplicación, puedes realizar tree tests para evaluar la eficacia de tu arquitectura de la información e identificar áreas de mejora.

Una vez que hayas decidido realizar un test del árbol, he aquí los pasos del proceso.

Antes de sumergirte en el meollo de las pruebas del árbol, es fundamental establecer unos objetivos claros. ¿Qué esperas conseguir? ¿Quieres mejorar la localización de productos concretos en tu sitio de comercio electrónico? ¿O tal vez quieras agilizar la navegación de los usuarios que buscan información de soporte?

Considera tantas preguntas específicas como respuestas quieras obtener, como «¿Los usuarios pueden encontrar fácilmente la página ‘Sobre nosotros’?» o «¿La categorización de productos es intuitiva y fácil de navegar?».
Definir claramente tus objetivos te ayudará a diseñar un test centrado y eficaz.

Imagina que creas un mapa simplificado de tu sitio web. Este mapa, o «árbol», debería representar la estructura jerárquica del contenido de tu sitio.

Por ejemplo, una librería online puede tener una estructura de árbol con categorías principales como «Libros», «Revistas», «Sobre nosotros» y «Contacto», y subcategorías dentro de «Libros» como «Ficción», «No ficción» y «Libros infantiles».

Esta representación simplificada, despojada de elementos visuales, se centra únicamente en la estructura subyacente. Asegúrate de utilizar etiquetas claras y concisas para cada categoría y subcategoría. Evita la jerga o los términos demasiado específicos que puedan confundir a los usuarios.

Ahora, vamos a crear escenarios reales que imiten cómo podrían interactuar los usuarios con tu sitio. Por ejemplo, podrías pedir a los participantes que «Busquen un libro sobre el cambio climático», «Localicen la política de devolución de un producto defectuoso» o «Se pongan en contacto con el servicio de soporte al cliente para preguntar sobre un pedido».

Estas tareas deben ser claras, concisas y relevantes para tu público objetivo.

El siguiente paso es seleccionar cuidadosamente a tus participantes. Ten en cuenta factores como la edad, el sexo, los conocimientos tecnológicos y la familiaridad con tu marca. Un grupo diverso de participantes proporcionará una gama más amplia de puntos de vista.

Para reclutar a estos participantes, puedes aprovechar las plataformas online, llegar a tu público objetivo a través de las redes sociales o enviar invitaciones por correo electrónico dirigidas a tu base de usuarios existente.

Una vez reclutados los participantes y definidas las tareas, es hora de realizar el test. Puedes elegir entre los métodos de test remoto y moderado.

El test remoto permite a los participantes completar las tareas de forma independiente utilizando una herramienta en línea, lo que lo hace rentable y escalable. El test moderado, por otra parte, implica que un investigador observe a los participantes mientras completan las tareas, y les haga preguntas para profundizar en sus procesos de pensamiento.

Ahora que has preparado tu test del árbol, es el momento de realizarlo con los participantes. A continuación te explicamos cómo realizar el test:

Para garantizar la eficacia de tu tree test, es fundamental desarrollar escenarios de tareas realistas que reflejen los objetivos y necesidades reales de los usuarios. Para un sitio web de comercio electrónico, esto podría implicar tareas como «Encontrar un par de zapatillas de correr para hombre de la talla 10» o «Localizar la política de devolución de un artículo defectuoso».

Cada tarea debe tener un punto de partida claro y un destino específico. Evita crear tareas que exijan a los participantes tomar múltiples decisiones o explorar diferentes caminos. Esto puede confundir a los participantes y dificultar el análisis de su comportamiento.

También es importante evitar las tareas capciosas o ambiguas. En lugar de preguntar «Encuentra la sección de ropa de mujer», podrías preguntar «Encuentra un vestido de verano». Esto te permite observar cómo los participantes navegan de forma natural por el árbol.

Por último, busca un equilibrio entre la longitud y la dificultad de la tarea. Las tareas deben ser concisas pero lo suficientemente desafiantes como para reflejar el uso en el mundo real. Las tareas demasiado sencillas pueden no aportar información valiosa, mientras que las tareas demasiado complejas pueden frustrar a los participantes.

Antes de que empiecen los participantes, dales instrucciones claras y una breve sesión de iniciación. Explica la finalidad del test, los tipos de tareas que encontrarán y la importancia de pensar en voz alta mientras navegan por el árbol. Esto ayudará a los participantes a comprender las expectativas y les animará a compartir sus pensamientos.

Mientras los participantes realizan las tareas, observa su comportamiento. Presta atención a cómo navegan por el árbol, a los errores que cometen y a la frecuencia con que tienen que retroceder. ¿Son capaces de encontrar las categorías y subcategorías correctas con eficacia? ¿Parecen confundidos o frustrados por la AI? Comprender su comportamiento te permite identificar las áreas en las que la AI puede ser confusa o ineficaz.

¡El tiempo es esencial! Registra cuánto tardan los participantes en completar cada tarea. ¿Están realizando las tareas rápidamente o se están atascando en una maraña de etiquetas confusas? Además, controla la tasa de éxito.

¿Los participantes son capaces de encontrar la información que necesitan? Una tasa de éxito alta indica una AI bien estructurada, mientras que una tasa baja puede indicar la necesidad de mejoras.

En general, se recomienda un tamaño de muestra de 30-50 participantes para obtener resultados fiables. Sin embargo, el tamaño óptimo de la muestra puede variar en función de la complejidad de tu EI y de los objetivos específicos de tu test. Una muestra de mayor tamaño puede proporcionar resultados estadísticamente más significativos, pero también puede aumentar el coste y el tiempo necesarios para el test.

Un árbol bien estructurado es la columna vertebral de una AI fácil de usar. Imagina un sitio web de comercio electrónico que venda productos electrónicos. Un árbol mal estructurado podría tener varios niveles para cada categoría de productos, abrumando a los usuarios con un exceso de opciones. Por ejemplo, una jerarquía compleja para smartphones podría incluir marcas, modelos y características específicas.

Esto puede dificultar que los usuarios encuentren lo que necesitan. En su lugar, una estructura más sencilla y fácil de usar podría centrarse en categorías de productos principales como teléfonos inteligentes, tabletas, ordenadores portátiles, cámaras y accesorios. Evitando la complejidad innecesaria y dando prioridad a las categorías clave, puedes crear una experiencia de navegación clara e intuitiva.

El número de niveles jerárquicos de tu estructura de árbol debe ser adecuado y lógico. Demasiados niveles pueden dificultar la navegación de los usuarios, mientras que muy pocos pueden no proporcionar suficiente granularidad. Un árbol bien estructurado suele tener 2-3 niveles de categorías.

Por ejemplo, un sitio web de comercio electrónico puede tener una categoría principal como «Electrónica», con subcategorías como «Smartphones», «Tablets», «Portátiles» y «Cámaras». Esta estructura sencilla de dos niveles permite a los usuarios encontrar rápidamente los productos que necesitan sin perderse en un laberinto de opciones.

Unas etiquetas de categoría claras y concisas son esenciales para una navegación eficaz. Al elaborar las etiquetas, asegúrate de que representan fielmente el contenido, utilizando un lenguaje sencillo y fácil de entender. Mantén la coherencia en todo el árbol, evitando la jerga y los términos técnicos. Sé lo suficientemente específico como para guiar a los usuarios hacia la información correcta.

Por ejemplo, en lugar de una categoría vaga de «Productos», considera la posibilidad de utilizar etiquetas más específicas como «Ropa de mujer», «Ropa de hombre» y «Ropa de niño».

Un escollo habitual en los test de árbol es complicar demasiado la estructura del árbol. Si incluyes demasiadas categorías o niveles, puedes abrumar a los participantes y dificultar su capacidad para navegar con eficacia. Esfuérzate por la simplicidad y céntrate en el núcleo de la AI. Un árbol desordenado y enrevesado puede provocar confusión y frustración, lo que en última instancia repercute en la experiencia del usuario.

Así que, si estás testando la AI de un sitio web de comercio electrónico, no crees subcategorías demasiado específicas. En su lugar, céntrate en categorías amplias que sean fáciles de entender y navegar.

Redactar tareas vagas o engañosas puede confundir a los participantes y dar lugar a resultados poco fiables. Asegúrate de que las tareas sean claras, concisas y específicas. Evita utilizar un lenguaje ambiguo o preguntas abiertas.

Por ejemplo, en lugar de preguntar «Encuentra información sobre el producto», podrías preguntar «Encuentra las especificaciones del producto iPhone 14». Esta tarea más específica te ayudará a recopilar datos más precisos sobre el comportamiento de los usuarios.

Aunque las métricas cuantitativas, como el tiempo de finalización de la tarea y la tasa de éxito, proporcionan información valiosa, es igualmente importante prestar atención a los comentarios cualitativos de los participantes.

Aparte del hecho obvio de que están dedicando tiempo, energía y espacio mental a probar tu sitio web o aplicación, lo que hace que ignorarlos sea una grosería; sus comentarios, sugerencias y observaciones pueden revelar problemas ocultos y oportunidades de mejora.

Escuchar activamente sus comentarios te ayuda a comprender mejor sus experiencias e identificar áreas en las que la AI puede ser engañosa, confusa o ineficaz.

Una muestra pequeña puede limitar la fiabilidad de tus resultados. Para garantizar la significación estadística, procura que el tamaño de la muestra sea de 30-50 participantes. Una muestra de mayor tamaño proporcionará una representación más precisa del comportamiento de los usuarios y te ayudará a identificar tendencias y pautas.

Hacer esto aumenta la confianza en tus hallazgos y te ayuda a tomar decisiones más informadas sobre tu IA.

Sigue leyendo para saber más sobre cómo elegir la herramienta de test del árbol adecuada para ti, y echa un vistazo a algunas herramientas que hemos elegido para ayudarte a hacerlo más rápido.

Una potente herramienta de test en árbol debe estar equipada con un conjunto de funciones que agilicen el proceso de investigación. Debe permitirte crear y visualizar fácilmente estructuras jerárquicas, elaborar tareas claras y concisas para los participantes y profundizar en el análisis del comportamiento de los usuarios. Los informes detallados sobre las tasas de éxito, el tiempo en la tarea y los patrones de error habituales pueden proporcionar información muy valiosa. Además, las sólidas herramientas de gestión de participantes pueden ayudarte a reclutar, invitar y gestionar eficazmente a los participantes, garantizando una experiencia de test fluida y eficaz.

Una interfaz fácil de usar puede agilizar considerablemente el proceso de test, ahorrándote tiempo y esfuerzo. Las completas funciones de elaboración de informes pueden ayudarte a obtener información valiosa de tus datos, permitiéndote tomar decisiones basadas en ellos. Además, la herramienta debe ofrecer funciones eficaces de gestión de los participantes para ayudarte a reclutarlos, invitarlos y gestionarlos sin problemas. Por último, ten en cuenta tu presupuesto y elige una herramienta que ofrezca planes de precios flexibles que se adapten a tus necesidades.

Treejack de Optimal Workshop es una potente herramienta de test de árboles que simplifica el proceso de test de árboles. Su intuitiva interfaz te permite crear y editar estructuras jerárquicas sin esfuerzo, garantizando que tu AI sea clara y fácil de navegar.

Las detalladas funciones de análisis y elaboración de informes de Treejack proporcionan una comprensión exhaustiva del comportamiento de los usuarios. Puedes visualizar los recorridos de los usuarios con mapas de calor, identificar los puntos de dolor comunes y realizar un seguimiento de las métricas clave, como las tasas de éxito y el tiempo en la tarea. Con las capacidades de test remoto, puedes llegar a un público más amplio y reunir diversas perspectivas.

Prueba gratuita disponible.

Userlytics es una completa plataforma de investigación UX que va más allá de las herramientas tradicionales de test en árbol. Ofrece una amplia gama de funciones, como mapas de calor, grabaciones de sesiones y análisis avanzados. Con UserZoom, no sólo puedes evaluar la encontrabilidad de la información dentro de tu AI, sino también obtener una comprensión más profunda del comportamiento del usuario.

Analizar los mapas de calor te ayuda a identificar las zonas de mayor y menor atención de los usuarios. Las grabaciones de sesiones proporcionan información sobre cómo interactúan los usuarios con tu sitio web o aplicación, revelando sus procesos de pensamiento y puntos de dolor. Y con la analítica avanzada, puedes descubrir valiosas tendencias y pautas en el comportamiento de los usuarios.

Prueba gratuita disponible.

Laberinto es una versátil plataforma de investigación UX que soporta una amplia gama de métodos de test, incluida una herramienta de test en árbol. Su interfaz sencilla e intuitiva la hace accesible tanto a investigadores experimentados como a principiantes. Con Maze, puedes crear y analizar tests fácilmente sin necesidad de conocimientos técnicos.

Realizar tests en árbol con Maze proporciona información valiosa sobre cómo navegan los usuarios por tu AI, identifica posibles obstáculos y te ayuda a optimizar tu diseño para mejorar la experiencia de usuario.

Plan gratuito disponible.

UXtweak es otra herramienta fácil de usar que ofrece un conjunto completo de funciones de investigación UX, incluido el test de árbol. Su interfaz intuitiva facilita la creación y el análisis de tests, incluso para quienes no tienen una gran formación técnica.

Los informes detallados proporcionan una visión global del comportamiento de los usuarios, incluidos los porcentajes de éxito, el tiempo en la tarea y los patrones de error habituales. Además, UXtweak ofrece funciones como la gestión de participantes, la creación de tareas y opciones flexibles de personalización, lo que la convierte en una potente herramienta para realizar tests en árbol eficaces.

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PlaybookUX es una completa plataforma de investigación UX que va más allá del test del árbol. Ofrece una amplia gama de herramientas para ayudarte a comprender mejor a tus usuarios, como la clasificación por tarjetas y las encuestas. Con PlaybookUX, puedes llevar a cabo diversos métodos de investigación para obtener información valiosa sobre el comportamiento y las preferencias de los usuarios.

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Tanto si lo utilizas como herramienta de test de árbol para la IA de tu sitio web o aplicación, o para explorar las actitudes de los usuarios hacia tu marca, PlaybookUX tiene las herramientas que necesitas para tener éxito. Además, con planes de precios flexibles, puedes elegir la opción que mejor se adapte a tu presupuesto y necesidades de investigación.

El test del árbol es un clásico estándar en la mayoría de las cajas de herramientas de pruebas de usuario que existen, y es fácil ver por qué. Si se utiliza bien, este sencillo test puede ayudarnos a comprender algunos aspectos clave que permiten un diseño centrado en el usuario. Al abarcar dos aspectos principales de cualquier producto, la navegación y la arquitectura de la información, el test del árbol puede ser una forma de cubrir tus bases y validar el núcleo de tu diseño.

Recuerda que los detalles importan en el test del árbol. No los detalles visuales, ni la interactividad de tu producto, sino los detalles realmente importantes de tu navegación, categorización y etiquetado. A partir del test, se trata de iterar sobre el diseño hasta que alcances un cierto nivel de calidad, ¡lo que significa pruebas fluidas y muchas experiencias de aprendizaje!