¿Cómo se pueden presentar los resultados de una sesión de prueba de árboles a las partes interesadas?

1 Define tus objetivos y métricas

Antes de sumergirse en los detalles de los datos de las pruebas de árboles, debe recordar a las partes interesadas el propósito y el alcance de la prueba. ¿Cuáles eran las principales preguntas o hipótesis que querías responder? ¿Cómo seleccionaste tus tareas, participantes y estructura de árbol? ¿Qué métricas utilizaste para medir el rendimiento y la satisfacción de tus usuarios? Al definir tus objetivos y métricas por adelantado, puedes establecer el contexto y las expectativas de tu presentación, y destacar la relevancia y validez de tus resultados.

2 Resuma sus hallazgos clave

A continuación, debe proporcionar una descripción general de alto nivel de los hallazgos clave de su sesión de prueba de árbol. Puede utilizar tablas, gráficos o tablas para visualizar los datos y mostrar las tendencias y los patrones de las tareas y los participantes. Por ejemplo, puede mostrar la tasa de éxito promedio, el tiempo y la franqueza de cada tarea, o comparar los resultados por diferentes segmentos de sus usuarios, como la edad, el sexo o la ubicación. También puede utilizar códigos de colores, iconos o etiquetas para indicar qué tareas se realizaron bien o mal, y cuáles necesitan más investigación o mejora.

3 Explique sus ideas y recomendaciones

Una vez que haya resumido sus hallazgos clave, debe explicar las ideas y recomendaciones que derivó de sus datos. Debes centrarte en los resultados más importantes o sorprendentes, y proporcionar pruebas y ejemplos para respaldar tus afirmaciones. Por ejemplo, puede mostrar cómo navegaron los usuarios a través de su árbol, dónde se atascaron o confundieron y qué comentarios proporcionaron. También puede usar citas, capturas de pantalla o videos para ilustrar sus puntos y hacerlos más atractivos. También debe sugerir acciones o cambios concretos que puedan mejorar su IA, como cambiar el nombre, reordenar o agregar categorías o subcategorías.

4 Aborde sus limitaciones y desafíos

Si bien desea mostrar el valor y los beneficios de su sesión de prueba de árboles, también debe ser honesto y transparente sobre las limitaciones y los desafíos que enfrentó. Debe reconocer cualquier posible sesgo, error o laguna en sus datos, y explicar cómo pueden afectar sus hallazgos y conclusiones. También debe mencionar cualquier dificultad u obstáculo que haya encontrado durante su prueba, como problemas técnicos, baja tasa de respuesta o instrucciones poco claras. Al abordar sus limitaciones y desafíos, puede demostrar su credibilidad y profesionalismo, e invitar a sus partes interesadas a recibir comentarios y sugerencias.

5 Alinearse con los objetivos de negocio y las necesidades de los usuarios

Por último, debe conectar los resultados de las pruebas de árbol con los objetivos de su negocio y las necesidades de los usuarios. Debe mostrar cómo su AI respalda sus objetivos estratégicos, como aumentar las conversiones, la retención o la lealtad, y cómo cumple o supera las expectativas de los usuarios, como la facilidad de uso, la eficiencia o la satisfacción. También debe destacar el impacto positivo y los resultados que su AI puede aportar a su organización y a sus clientes, como mayores ingresos, menores costos o mejor reputación. Al alinearse con sus objetivos comerciales y las necesidades de los usuarios, puede persuadir a sus partes interesadas para que acepten e implementen sus recomendaciones y celebren sus logros.

6 Esto es lo que hay que tener en cuenta

Este es un espacio para compartir ejemplos, historias o ideas que no encajan en ninguna de las secciones anteriores. ¿Qué más te gustaría añadir?