Menerapkan Actionable Metrics dalam Pengukuran Kualitas UI dan UX Design Part 2

Hal yang harus kalian pahami tentang pengukuran kualitas ui dan ux menggunakan metode actionable metrics sebelum tahun 2025

4 min readJan 11, 2025

Menerapkan Actionable Metrics dalam Pengukuran Kualitas UI dan UX Design Part 2

Yoo pada part 2 ini kita akan melanjutkan pembahasan mengenai Actionable Metrics dalam Pengukuran Kualitas UI dan UX Design. Bagi temen-temen yang ketinggalan part 1 bisa membaca disini

https://fiancahya51.medium.com/menerapkan-actionable-metrics-dalam-pengukuran-kualitas-ui-dan-ux-design-part-1-6605a724ff75

Kalo kemarin kita sudah membahas 4 actionable metrics, yaitu Learnability, Efficiency, & Memorability (LEM) QnA, Task Success Rate Autentikasi, Net Promotor Score (NPS), dan Masalah Teknis. Pada tutorial kali ini kita akan membahas 5 actionable metrics.

Average Scroll Depth
Registration Rate
Daily Activity User/Monthly Activity User (DAU/MAU)

Average Scroll Depth

Average Scroll Depth (kedalaman scroll rata-rata) adalah metrik yang mengukur seberapa jauh pengguna menggulir/melakukan scroll halaman website. Nilai yang “bagus” untuk Average Scroll Depth sangat bergantung pada jenis konten dan tujuan halaman.

Tujuan menggunakan metriks ini adalah untuk megetahui apakah layout yang kita desain sudah semua terbaca atau belum dari atas sampai bawah. Biasanya Aku menggunkan pihak ketiga untuk melakukan pengkuruan ini yaitu dengan clarity dengan melihat

Hasil Average Scroll Depth yang sudah mereka sediakan
Melihat heatmaps dari kebiasan behaviour pengguna kita, seberapa dalam mereka melakukan scroll ke dalam platform

Dengan menggunakan clarity pada fitur heatmaps kita akan mengetahui bagian mana yang selalu dilihat oleh pengguna dan bagian mana yang jarang atau tidak pernah dilihat sama sekali oleh pengguna.

Hasil Scroll Depth

Pada clarity kita juga sudah diberikan hasil dari rata-rata scroll depth yang pengguna kita lakukan pada platform. Dengan bantuan clarity kita dapat menghemat waktu untuk melakukan A/B testing dan mengetahui apakah desain kita sudah efektif apa belum dalam menampilkan konten.

Registration Rate

Registration Rate adalah metrik yang mengukur persentase pengguna yang berhasil mendaftar dibandingkan dengan jumlah total pengunjung atau pengguna potensial.

Metrik ini penting untuk memahami efektivitas funnel/flow registrasi pada platform kita. Selain itu kita bisa melakukan hipotesa apa yang membuat pengunjung tidak jadi melakukan registrasi ke platform kita, dengan cara melihat recording clarity yang dimana menangkap rekaman dari perjalanan pengguna dalam melakukan registrasi.

Rumus yang biasa Aku gunakan adalah

Registration Rate = (Jumlah Pengunjung Unik/Jumlah Pendaftaran Sukses) × 100%

Jumlah Pendaftaran Sukses: Jumlah pengguna yang berhasil menyelesaikan proses registrasi.
Jumlah Pengunjung Unik: Jumlah pengguna unik yang mengunjungi halaman yang memungkinkan registrasi (misalnya, halaman utama atau halaman khusus pendaftaran).

Untuk melihat kebiasaan pengguna dalam melakukan proses register Aku biasanya memanfaatkan fitur clarity funnel untuk melihat berapa persen jumlah yang sukses melakukan register dan berapa persen yang tidak sukses dalam melakukan register, selain itu kita juga bisa langsung mengfilter rekaman video yang tidak sukses dalam melakukan register, seperti gambar di bawah

Daily Activity User/Monthly Activity User (DAU/MAU)

DAU/MAU (Daily Active Users / Monthly Active Users) adalah metrik penting yang digunakan untuk mengukur retensi pengguna dan keterlibatan dalam sebuah aplikasi atau platform digital. Rasio ini menunjukkan seberapa banyak pengguna aktif harian dibandingkan dengan pengguna aktif bulanan, yang mencerminkan frekuensi dan konsistensi penggunaan platform.

Komponen utama

DAU (Daily Active Users)

Jumlah pengguna unik yang aktif menggunakan platform dalam satu hari.
Aktif ini yang aku terapkan adalah login dalam platform

MAU (Monthly Active Users)

Jumlah pengguna unik yang aktif menggunakan platform dalam satu bulan (30 hari).
Pengguna dihitung hanya sekali, meskipun mereka aktif lebih dari satu hari dalam periode tersebut.

Contoh Nyata:

Kasus:

Anda ingin menghitung MAU untuk bulan Desember.

Langkah-Langkah:

Gabungkan Semua ID Pengguna Aktif di Bulan Desember
Semua ID dari setiap hari:
101, 102, 103, 102, 104, 101, 105, 106, 103, 104, 107
Hilangkan Pengguna yang Sama (Unik)
Pengguna unik yang aktif selama bulan Desember:
101, 102, 103, 104, 105, 106, 107
Hitung Pengguna Unik
Jumlah pengguna unik = 7.

Hasil:

MAU = 7 pengguna unik aktif di bulan Desember.

Rumus untuk menghitung DAU/MAU:

DAU/MAU Ratio =(MAU/DAU) × 100%

Tujuan dari pengukuran DAU/MAU adalah untuk mengetahui apakah konten yang kita buat membuat pengguna aktif dalam menggunakan platform kita, jika DAU/MAU rationya rendah maka kita harus melakukan evaluasi apa yang harus kita lakukan agar pengguna selalu aktif menggunakan platform.

Kesimpulan

Begitulah lanjutan dari Menerapkan Actionable Metrics dalam Pengukuran Kualitas UI dan UX Design! Aku berharap dengan adanya tulisanku ini temen-temen bisa memulai untuk mengukur kualitas desain UI dan UXnya dengan menggunakan metriks yang sudah ku sebutkan diatas, semoga bisa jadi lebih bermanfaat ketimbang berdebat soal taste desain, karena ujungnya, apalah gunanya sebuah produk apabila penggunanya tidak bisa melakukan hal yang akan membawa value baginya.