Quelle est la meilleure pratique pour inclure des réponses correctes dans les tests d'arbres?

1. Quel est un bon taux de réussite sur un test d'arbre?
2. Comment analysez-vous un test d'arbre?
3. Les tests d'arbres sont-ils quantitatifs ou qualitatifs?

Quel est un bon taux de réussite sur un test d'arbre?

65-80 - L'arbre est efficace, mais peut nécessiter des révisions mineures. Nos participants trouvent la bonne réponse au moins les deux tiers du temps, donc l'arbre fait bien son travail et n'a besoin que d'un ajustement. 80+ - soit l'arbre est très bon, soit les tâches sont trop faciles.

Comment analysez-vous un test d'arbre?

En règle générale, les mesures que vous pouvez analyser pour un test d'arbre comprennent le taux de réussite, la franchise, le temps moyen pour terminer une tâche et le chemin suivi par les utilisateurs. Une fois que vous avez demandé à vos participants de passer par le test, l'outil mettra en évidence les entrées qui ont fait le ou les bons chemins et lesquels ne l'ont pas fait.

Les tests d'arbres sont-ils quantitatifs ou qualitatifs?

Il s'aventure sur un territoire de recherche quantitative et peut générer une grande quantité de données. Il est également généralement effectué à distance et non modéré, manque donc de contexte aux données que nous collectons. Avant d'utiliser les tests d'arbres pour la première fois, j'en ai beaucoup lu, mais ce n'était jamais tout à fait la même chose que d'exécuter un moi-même.