Kalkulačka hodnoty nemovitosti – experiment

Customer Experience
User Experience
Research
Strategy
Leadership
Business Acumen
Kalkulačka hodnoty nemovitosti – experiment

Na základě výzkumu a user journey mappingu bylo rozhodnuto o přidání funkce orientačního online odhadu hodnoty nemovitosti do brokerského portálu sjednávání hypoték. Měli jsme hypotézu, že bude pro finanční poradce náročné z podkladů k nemovitosti zadat správná data (podlahová plocha, rok kolaudace…), aby dostali co nejpřesnější odhad.

Zadání a cíl

Ověřit srozumitelnost. a přesnost zadávaných dat do nového nástroje – kalkulačky pro odhad hodnoty nemovitosti, určené pro finanční poradce při sjednávání hypoték.

Kontext

Moje role

Návrhářka a autorka experimentu, architektka prototypu, analytička uživatelského chování.

Tým

  • Já (UX designer & researcher)
  • Product owner

Klíčová výzva

V době realizace nebyly v týmu k dispozici standardní unmoderated testing nástroje (jako Useberry nebo Maze). Bylo potřeba vyřešit nemoderovaný sběr kvantitativních dat svépomocí – vytvořit realistický kontext (fiktivní podklady), sestavit pokročilý interaktivní prototyp a vymyslet sběr dat k vyhodnocení.

Využité metody

  • User journey mapping: pro zjištění v jaké chvíli finanční potřebuje jak přesný odhad.
  • Příprava fiktivních podkladů (Scénáře): Vytvoření realistických datových podkladů nemovitostí pro simulaci reálné práce poradce – fotografie nemovitosti, výpis z katastru nemovitostí, realitní inzerát, kupní smlouvu.
  • Pokročilé prototypování (Axure RP): Sestavení interaktivního prototypu se simulací výpočtů a proměnných.
  • Vlastní integrace Google Analytics v Axure: Implementace přímo do prototypu k zaznamenávání kliknutí, průchodů a nedokončených kroků.
  • Kvantitativní vyhodnocení dat: Analýza konverzního trychtýře (funnel analysis), chybovosti a procentuálního vyhodnocení správnosti zobrazeného odhadu.

Výstupy

  • Plně funkční a změřený prototyp v Axure RP: Prototyp simulující reálné chování finální aplikace.
  • Vyhodnocovací zpráva z Google Analytics: Kvantitativní data o úspěšnosti dokončení kalkulace a správnosti výsledku.
  • Doporučení pro produkční vývoj: Jasný seznam úprav a priorit na základě reálného chování uživatelů.

Dopady

  • Ověření hypotézy bez vývojových nákladů: Ušetření jednotek měsíců vývoje díky včasnému otestování na interaktivním prototypu.
  • Rozhodování na základě reálných dat: Místo dohadů získal produktový tým tvrdá data o tom, jak poradci s kalkulačkou pracují a jaké vstupy jsou pro ně problematické.
  • Ukázka vynalézavosti v UX výzkumu: Nastavení funkčního benchmarku, jak provádět kvantitativní testování prototypů i bez specializovaných SaaS nástrojů.