Information Architecture | ENDU4team

Problema: ENDU4team è uno strumento dedicato alle società sportive italiane che permette, tra l'altro, di gestire anagrafiche, certificati, tesseramenti e iscrizioni degli atleti appartenenti a un team. Le numerose funzionalità sono state inserite arbitrariamente in un menu che, man mano riempiendosi di nuove voci, è diventato sempre più complesso. La sensazione è che i team manager non trovino le singole funzionalità e, di conseguenza, non abbiano la percezione completa di tutte le potenzialità a loro disposizione.

Analisi: insieme alla Product Manager di ENDU4team, elenco e trascrivo su post-it tutte le funzionalità di cui il prodotto dispone attualmente o, con ogni probabilità, disporrà in futuro. Per indagare gli schemi mentali degli utenti, decido di utilizzare la tecnica di Card Sorting. Alla sessione di ricerca, completata da una survey finale in cui indaghiamo anche l’importanza delle singole funzionalità, partecipano diversi manager di società sportive molto eterogenee tra loro, per dimensioni e per grado di digitalizzazione.

Soluzione: raccolgo e organizzo le voci, secondo la matrice di similarità, in un mega-menu a due livelli. Utilizzo la prioritizzazione delle singole componenti per comporre la dashboard principale. Elaboro un’indicazione per la Product Manager e per il Development Team sui prossimi sviluppi consigliati, in base all’interesse espresso dai partecipanti alla survey.

Risultato: maggiore chiarezza e leggibilità del menu. Aumentano la conoscenza e l'usabilità del prodotto. Si riducono le richieste di supporto. Come effetto secondario notiamo una maggiore proattività e disponibilità da parte dei team manager per collaborare allo sviluppo del prodotto e condividere con noi le loro personali osservazioni e necessità.

Apprendimento: questo caso dimostra che, nonostante ciascuno di noi disponga di una visione personale attraverso cui interpreta e organizza le informazioni, grazie ai metodi di UX Research siamo in grado di individuare le similarità fondamentali condivise dalla maggior parte degli utenti appartenenti a un dato target, per costruire un’architettura di informazione chiara e comprensibile a tutti. Il risultato finale può essere molto diverso dall’idea che ci siamo fatti inizialmente.