Kundevennlig nytte, brukervennlighet og tilrettelegging

1
Kundevennlig (nytte, brukervennlighet og
tilrettelegging)

• BITS ønsker å fokusere på Brukervennlighet som
  verdiskapende faktor og stiller følgende
  spørsmål
• Hvordan se brukervennlighet i sammenheng med
  kost/nytte?
• Kan vi evaluere brukervennlighet i denne
  sammenhengen?

• Ragnvald Sannes
• Institutt for ledelse og organisasjon,
  Handelshøyskolen BI
• ragnvald.sannes_at_bi.no, mob. [phone]

2
Oppdraget

• BITS ønsker å fokusere på Brukervennlighet som
  verdiskapende faktor og stiller følgende
  spørsmål
• Hvordan se brukervennlighet i sammenheng med
  kost/nytte?
• Kan vi evaluere brukervennlighet i denne
  sammenhengen?

Verdiskapning kost/nytte?
3
Kost/nytte vurderinger - eksempler

• Internrente
• Hvilken rente setter nåverdien til 0?

4
Kost/nytte vurderinger - problemer

• Som beslutningsunderlag
• Tar ikke hensyn til risiko
• Usikkerhet om fremtidige inntekter
• Usikkerhet om hva kostnadene blir
• Som ex post lønnsomhetsberegning
• Usikkerhet om reelle kostnader
• Upresis regnskapsføring
• Skjulte kostnader
• Kostnadsfordelingsprinsipper
• Usikkerhet om fordeler
• Ikke-målbare gevinster (intangible)
• Usikkerhet om årsak til gevinster

Excel excellent!
5
Strategiske vurderinger - eksempler

• Porteføljeanalyse

• Opsjonsmodeller
• Basert på verdien av fremtidig handlefrihet

Høy
Gevinst
Lav
Høy
Lav
Risiko

• Scoringmodeller
• Sammenligning av alternative løsninger basert på
  vektede kriterier

• Kunnskapsverdiøking
• Økt kunnskap inn i prosessen som grunnlag for
  merverdi på output

6
Strategiske vurderinger - problemer

• Fra eksakte beregninger til tro
• Sammenhenger er komplekse
• Stor avstand fra strategiske resultatmål til
  direkte effekter av teknologi
• IS/IT-prosjekter lever ikke i en isolert verden
• Konjunkturer
• Livssyklus
• Konkurrenter
• Teknologisk utvikling

Vi må leve med målbare KPI-er!
7
Kundetilfredshet er en sentral KPI!
Kunde-tilfredshet

• Tilknytning
• Affektiv
• Kalkulatorisk

• Lojalitet
• Gjenkjøp
• Positiv omtale
• Betalingsvilje

8
De færreste har en gjennomsnittskunde
Velvilje
Motvilje
Inno-vatør 2,5
Tidlig bruker 13,5
Etternølere 16
Tidlig majoritet 34
Sen majoritet 34

• Kunnskapsrike
• Opportunistiske
• Nyskapende

• Skeptiske
• Nytteorienterte
• Tradisjonister

Adopsjons- frekvens
Tid
9
De færreste har en gjennomsnittskunde
Adferden er situasjonsbetinget!
10
Delkonklusjon

• Kunder
• Er ulike
• Har ulik kunnskap
• Har ulike erfaringer
• Har ulik vilje til prøve noe nytt
• Det gjør at de har ulike oppfatninger om
• Egne forutsetninger for å anskaffe et
  produkt/tjeneste
• Vanskelighetsgraden i en kjøpsprosess
• Derfor har kunder ulik evne til selvbetjening!

11
A New Logic for Channel Strategy

• Buyer behaviour replaces demographic segmentation
• Aggregated through the whole buying process
• Use market research
• Common patterns (based on Assaels research)
• Habitual shoppers tend to purchase from the same
  places over and over again in the same manner
• High-value deal seekers know their own needs and
  channels surf a great deal before buying at the
  lowest possible price
• Variety-loving shoppers gather information in
  many channels, take advantage of high-touch
  service, and then buy in their favourite channel,
  regardless of whether the price is the lowest
  available
• High-involvement shoppers gather information in
  all channels, make their purchase in a low-cost
  channel, but then avail themselves of customer
  support from a high-touch channels

12
The steps to solve the customer-centric
design-redesign problem

• Understand visitors needs and motives
• Transactional visitors
• Non-transactional visitors
• Design an array of possible experiences to
  maximize visitors utility and /or the firms
  profile
• Offer the appropriate experience to specific
  visitors groups
• Continuously asses gaps between visitors and
  their experiences
• Redesign and reposition experiences accordingly

13
Starting with GIST

• Prologue
• Preliminary definition of visitor segments
• Statistical methods clustering and discriminant
• Gather
• Explore the information infrastructure
• Obtain as much information as possible (not
  feasible?)
• Infer
• Data mining and statistical analysis
• Click stream tracking
• Gap analysis
• Segment
• Identifies and validates nanosegments
• Design nanoflows
• Track
• Perform usability studies associated with each
  nanoflow
• Gap analysis
• E-service metrics

Prologue
Gather
Infer
Gap?
Segment
Yes
No
Track
14
GIST as double-loop prototyping
Identify needs
Gather Infer
Nanosegments
Find possibilities
Segment
Nytte
Brukervennlighet
Nanoflows
Offer experiences
Gap analysis
Redesign and reposition
Track
Tilrettelegging
Web-based system
Value proposition
15
Customer-centric design

• The business model is in focus, not the
  technology itself
• Understand nanosegments
• Explain both purchase and non-purchase behaviour
• Derived based on inferring characteristics from
  inferring customers individual characteristics
  (demographics) and observing their real behaviour
  on the web site
• Based on microsegments that considers needs based
  buying motives and benefits, but of finer
  granularity

16
Segmentation models
IT requirements
11 personalization Web Data Analysis
understanding who, why, how, when, where

• Nanosegment
• Product of the type of behavioural information
  available from online activities
• Right granularity for site design purpose

No segment-ation
Microsegment Database marketing Understanding
why a purchase is made
Degree of personalization/customization
17
Nanoflows

• Flow in online environments (Hoffmann Novak,
  1996)
• Flow is an integral part of the online visitors
  network navigation in the computer-mediated
  environment.
• Nanoflow
• Each nanoflow consists of a site navigation
  sequence in terms of content and interactivity.
• Designed to address the needs and motives of an
  identified nanosegment

18
Gap analysis

• Identifies the difference between identified
  needs of a given nanosegment as described by
  nanoflows and actual user behaviour
• Information (content)
• Design (interface)
• Communication (interaction)

19
Krugs laws on usability

• Usability (definition)
• making sure that something works well
• that a person of average ability and experience
  can use the thing

1.Dont make me think!
2. It doesnt matter how many times I have to
click, as long as each click is a mindless,
unambiguous choice.
3. Get rid of half the words on each page, then
get rid of half of whats left.
20
GIST information architecture
User information
User behavior
21
The Infer phase addresses

• Targeted versus real visitors
• Which nanoflows are being visited
• Registration
• Voluntary and incomplete
• Web log files
• Incomplete user data from many ISPs
• Cookies on the visitors computer
• Reveal repeating visitors that allow cookies
• Cant distinguish new visitors from repeating
  visitors that does not accept cookies!
• Augmented log files
• User interaction with site
• Validate nanoflows
• Deeper analyses
• Nanosegments and nanoflows

22
The Segment phase addresses

• Develop segmentation models by type of visitor
• Validate nanosegments and further understand
  their motives
• Traditional market research
• Online surveys
• Phone interviews, etc
• Design nanoflows associated with each nanosegment
• A many-to-many relationship, i.e. a
  two-dimensional table
• Personalization technology (www.broadvision.com)
• Coproduction between the site and the visitor is
  necessary for customization
• Dynamic configuration

23
The Track phase addresses

• The evaluation and feedback stage
• Measures the difference between visitors
  expectations and their actual encounter with the
  site
• Information gap (content design)
• Design gap (features in the page design, site
  design, usability, etc.)
• Communication gap (interactivity features)
• Also related to the broad usability topic
• Focused usability studies for each
  nanosegment-nanoflow pairing
• Continual monitoring of the visitors online
  behavior

24
How to recognize a visitor?
25
Proof-of-concept (case)

• Redesigned nanoflows
• Contact us
• Contact person information
• Identified new nanosegment intermediaries
• Reluctant to register
• Interviews revealed need new nanoflows
• Visitor to customer transformation increased by
  350
• GIST interpreted as a success
• Benefit outnumbers costs ? successful investment
• Small fractions
• 2 provide feedback, of which 29 were useful

26
Adferdsteoretisk modell for teknologiaksept
Forventet ytelse(nytte)
Intensjon om bruk
Faktisk bruk
Forventet anstrengelse (brukervennlighet)
Sosial påvirkning
Erfaring, valgfrihet, kjønn, alder
Tilrette-legging

• Mestringsfølelse (computer self-efficacy)
• Teknologifrykt (computer anxiety)
• Holdning til teknologi (attitude toward using
  technology)

27
Forventet ytelse (performance expectancy)

• Basert på følgende overlappende begreper fra
  andre teorier
• Opplevd nytteverdi (perceived usefulness)
• Ytre motivasjon (extrinsic motivation)
• Støtte til oppgave (job-fit)
• Relativ fordel (relative advantage)
• Resultatforventninger (outcome expectations)
• Tidligere forskning Har vært en sterk forklaring
  til planer om bruk i tidligere forskning

28
Forventet anstrengelse (effort expectancy)

• Basert på følgende overlappende begreper fra
  andre teorier
• Opplevd brukervennlighet (perceived ease of use)
• Kompleksitet (complexity)
• Brukervennlighet (ease of use)
• Tidligere forskning Signifikant påvirkning på
  intensjon om bruk i tidlige faser av en teknologi

29
Sosial påvirkning (social influence)

• Basert på følgende overlappende begreper fra
  andre teorier
• Subjektiv norm (subjective norm)
• Sosiale faktorer (social factors)
• Image (image)
• Tidligere forskning Signifikant påvirkning på
  intensjon om bruk i tidlige faser av en teknologi

30
Tilrettelegging (facilitating conditions)

• Basert på følgende overlappende begreper fra
  andre teorier
• Opplevd kontroll (perceived behavioral control)
• Tilrettelegging (facilitating conditions)
• Kompatibilitet (compatibility)
• Tidligere forskning Signifikant påvirkning på
  bruk. Effekten øker med erfaring.

31
Noen referanser

• Krug, Steve. 2000. Don't Make Me Think A Common
  Sense Approach to Web Usability. Indianapolis,
  Indiana New Riders Publishing
• Albert, T. C., Goes, P. B., Gupta, A. (2004).
  GIST A Model for Design and Management of
  Content and Interactivity of Customer-Centric Web
  Sites. MIS Quarterly, 28(2), 161-181.
• Nunes, P. F., Cespedes, F. V. (2003). The
  Customer Has Escaped. Harvard Business Review,
  81(11), 96-105.
• Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B.,
  Davis, F. D. (2003). User Acceptance of
  Information technology Toward a Unified View.
  MIS Quarterly, 27(3), 425-478.
• Laudon, K. C., Traver, C. G. (2004).
  E-Commerce. Business. Technology. Society. (2nd
  ed.). New York, NY Prentice Hall.
• Egenreklame
• Sannes, R. (2001). Self-Service Banking Value
  Creation Models and Information Exchange.
  Informing Science, 4(4), 139-148.
• Sannes, R. (2003). Selvbetjeningsløsninger som
  løser kundens problemer. Paper presented at the
  Yggdrasil, Sandefjord, 15.16. septermber 2003.
• Sannes, R., Kyvik, H. (2000). En kartlegging av
  norske bankers Internettkontor en
  ekspertbedømmelse (An Evaluation of Norwegian
  Banks' Internet Services) (Research Report No.
  18/2000). Sandvika Norwegian School of
  Management BI.
• Egne skrifter og presentasjoner vil bli
  tilgjengelig på estrategen.com, men foreløpig
  finnes en del linker til materiale på
  infomgt.bi.no/sannes