معضلة وفرة الخيارات وعلاقتها بأخذ القرار
تخيل أنك ذاهب لقضاء وقت ممتع برفقة أصدقائك، وقررتم تجربة مطعم جديد لم يزره أحدكم من قبل، وأنتم الآن تتصفحون المنيو (قائمة الطعام). عادة يشكِّل حجم قائمة الطعام عاملاً هاماً في تحديد الوقت الذي سوف تستغرقونه في أخذ القرار، كلما كانت قائمة الطعام كبيرة كلما استغرقتم وقت أطول في الاختيار. وعلى العكس، كلما كانت القائمة محدودة الخيارات كلما كان الاختيار أسهل وقرار الطلب أسرع.
Author/Copyright holder: Schnäggli. Copyright terms and licence: CC BY-SA 3.0
نفس الفكرة تنطبق في العالم الرقمي، فعند استخدامك أحد تطبيقات توصيل الطعام، تشكّل بساطة المنيو عاملاً مساعداً في قرارك. شخصياً تكررت معي كثيراً أن أفتح صفحة أحد المطاعم وأغلقها منتقلاً لمطعم آخر بسبب كثرة الخيارات المتاحة لديهم. إذاً بشكل أو آخر هذا المطعم خسر عميلاً أو طلباً محتملاً!
قانون هيكس (Hick’s law) يشرح هذا الأمر، حيث يبيّن العلاقة بين الوقت المطلوب لأخذ القرار وبين عدد الخيارات المطروحة. كثرة الخيارات المتاحة تعني دخول الإنسان في حالة من الشلل الفكري أو الاحتياج لمزيد من الوقت لتحليل الخيارات، وينتج عنه التردد وتأجيل أو إلغاء القرار. وعلى العكس، كلما قلت الخيارات كلما أُخِذَ القرار بشكل أسرع.
خرج قانون هيكس للنور أول مرة في العام ١٩٥٢ ميلادية بواسطة عالمي النفس William Hick وزميله Ray Hyman وسمي القانون بناءاً على اسميهما Hick–Hyman Law ويرمز إليه اختصاراً بـ Hick’s Law.
وكعادة أي نظرية علمية يُجرى عليها العشرات من الاختبارات والتجارب للتحقق منها، ففي أحد التجارب البحثية على قانون هيكس قام فريق البحث بوضع دكان في أحد الأماكن العامة، وعلى رأس كل ساعة تم تبديل المعروض في الدكان بين مجموعة مكونة من ٢٤ صنف، وبين مجموعة من ٦ أصناف فقط.
في الفترات المعروض فيها 24 صنف:
- 60٪ من المارّة توقفوا لاستعراض الخيارات
- فقط 3٪ منهم قاموا بالشراء
في الفترات المعروض فيها 6 أصناف:
- فقط 40٪ توقفوا لاستعراض الخيارات
- لكن 30٪ منهم قاموا بالشراء
أيضاً شركة المستلزمات التجميلية الشهيرة (Head & Shoulders) أجرت بعض الأبحاث المتعلقة بقانون هيكس وعلاقة عدد المنتجات المعروضة بقرار الشراء من العملاء، حيث وجدوا أنهم عندما قللوا عدد الأصناف المعروضة في بعض المتاجر المختارة في تلك التجربة البحثية، أدى ذلك إلى زيادة بنسبة 10٪ في المبيعات في تلك المتاجر.
وهناك الكثير والكثير من التجارب البحثية التي تمت على هذا المفهوم، والتي تؤكد أغلبيتها الساحقة دقته وارتباطه العميق بتركيبة عقل الإنسان وطريقة اتخاذ القرار، حيث أن كثرة الخيارات تجذب العملاء للاستكشاف، أما قلة الخيارات تساعدهم على أخذ القرار.
قانون هيكس في المنتجات الرقمية
رغم خروج قانون هيكس للنور في ١٩٥٢ ميلادية بواسطة علماء نفس وقبل اكتشاف الإنترنت واتساع العالم الرقمي من حولنا، إلا أنه يظل أحد أكثر القوانين التي تلامس كل خطوة حتى في تفاعلاتنا مع المنتجات الرقمية من حولنا، وقبل أن نسلط الضوء على استخدامات قانون هيكس في المنتجات الرقمية، أود العودة قليلاً لتعريف القانون حيث أنه يدرس علاقة الخيارات المتاحة وعملية أخذ أخذ القرار.
كلمة “أخذ القرار” هنا لا يقصد بها فقط الهدف النهائي للمستخدم مثل الشراء، بل تمتد لكل خطوة يقوم بها المستخدم، فمثلاً عند قراءة معلومات، أو التسجيل، أو المقارنة بين المنتجات، أو استخدام البحث، أو تعبئة البيانات كلها خطوات في طريق الهدف النهائي وينطبق عليها قانون هيكس كما سنشاهد في السطور القادمة. وفيما يلي بعض الأساليب التي تساهم في تسهيل الخطوات للمستخدم وأخذ القرار بشكل أسرع:
تصنيف وترتيب الخيارات
وهو الشكل الأكثر شيوعاً في قانون هيكس، بحيث يتم فصل أو تجزئة المعلومات والخيارات حتى تكون أقل مما يساعد المستخدم على أخذ القرار بشكل أسرع. هناك العديد من الأماكن التي يمكن استخدام تصنيف الخيارات فيها، مثل:
- القوائم الرئيسية للموقع أو التطبيق.
- المدخلات والقوائم المنسدلة (Dropdown menu)
فإذا كانت الخيارات كثيرة يفضَّل تقسيمها لعدة خطوات أو قوائم فرعية، مثلاً إذا كانت القائمة المنسدلة حول اختيار البلد، فبدلاً من عرض قائمة تحتوي على ٢٠٠ دولة يمكن تقسيم القارات أولاً حيث أنه يوجد سبعة قارات فقط وبالتالي سيأخذ المستخدم ثانية أو جزء منها في الاختيار، ثم ينتقل لقائمة أخرى ليختار الدولة داخل هذه القارة. نفس الشيء ينطبق على القوائم الرئيسية، فبدلاً من عرض عشرة خدمات داخل القائمة الرئيسية للموقع، يمكن جمع الخدمات ذات العلاقة ببعضها البعض تحت مظلة خدمات أو تبويبة رئيسية، وهكذا.
هناك العديد من الطرق والأساليب التي تساعد على تصنيف الخيارات، من بينها:
- أبحاث المستخدم: بحيث نفهم التصورات الذهنية للعملاء وكيف يربطون بين العناصر. مثلاً في متجر إلكتروني لبيع الأدوات المنزلية: أين يتصور العميل وجود مقلاة الطعام؟ تحت قسم الأجهزة الكهربائية أم تحت قسم أدوات المطبخ؟ فهمنا لتصورات العميل يساعدنا على ترتيب المعلومات بشكل يساعدهم على إيجادها بشكل أسرع.
- هناك أيضاً بعض أساليب التصنيف التي لا تتطلب أبحاث المستخدمين بل تعتمد على التحليل المنطقي حسب علاقة الخيارات ببعضها البعض، أو قد يكون أولويات المشروع هي ما يقود طريقة ترتيب المعلومات، على سبيل المثال متجر إلكتروني يرغب في التركيز على تصنيف معين، قد يتم إبراز خياراته في القوائم بشكل يساعد على زيادة المبيعات في ذلك القسم.
تقليل الخيارات والمحتوى
هل فعلاً كل ما تعرضه من محتوى يحتاجه المستخدم لأخذ القرار داخل هذا السياق؟ هل يمكنك تحقيق نفس الهدف مع المستخدم بقدر أقل من المعلومات والخيارات؟ اسأل نفسك هذه الأسئلة في كل خطوة يأخذها المستخدم مثل صفحات الهبوط (Landing pages): والتي تستخدم لشرح مميزات تطبيق أو موقع وتكون مرتبطة بهدف مثل التسجيل أو شراء منتج محدد. الكثير من صفحات الهبوط مليئة بالمعلومات الاستعراضية عن إمكانيات النظام وخصائصه ومميزاته، لذلك تزداد فاعلية الصفحة كلما كان المحتوى مركّز على عناصر مفيدة للمستخدم وتساعده على أخذ الخطوة القادمة.
- اختصر في نصوص الشروح لكن بما لا يخل بالوضوح.
- ركز على المميزات المهمة فقط واهتم بجودتها وأهميتها للمستخدم أكثر من عددها.
- اجعل هناك خيارات قليلة أمام المستخدم. كثرة الأفعال تساهم في التشتت والتردد.
إذا نظرنا للصفحة الرئيسية في جوجل مقارنة بمنافسه السابق ياهو، سنجد أن البساطة الطاغية على الواجهة الرئيسية لجوجل تساعد المستخدمين على أخذ خطوات محددة مثل البحث وتسجيل الدخول، فقط لا غير. كذلك في تويتر سابقاً كان هناك أكثر من خمسة خيارات متاحة للمستخدم عند الدخول على الصفحة الرئيسية: في التحديثات التالية قللوا الخيارات ليتأكدوا من تسجيل المستخدم بدلاً من التصفح دون الإنضمام للمنصة.
تمييز خيارات أو معلومات محددة
في حال كانت العناصر كثيرة ولا يمكن تقليلها، سيكون تمييز بعضها وجعله أكثر وضوحاً من الخيارات الأخرى خياراً مناسباً ويقلل عبء الاختيار على المستخدم عن طريق الاختيار والمفاضلة بين عدد أقل من العناصر، وهنا بعض الطرق للتمييز:
- مقترحات النظام: بحيث يقترح النظام بعض الخيارات على المستخدم، مثل: المنتجات المشابهة لتلك التي يتصفحها المستخدم حالياً، أو تجميعات مقترحة يختارها العملاء عادة.
- إضافة الطابع الشخصي: بحيث يقوم النظام بشكل تلقائي بتحليل تفاعلات المستخدم مع المنصة ويعرض بعض المقترحات المناسبة له بناء على تفاعلاته السابقة، مما يسهّل ويُسرِّع أخذه للقرار.
توفير خيارات البحث وتصفية النتائج
في حالة الاضطرار لوضع كم كبير من المعلومات أو الخيارات أمام المستخدم بحيث لا يمكن تقليلها أو تقسيمها لعدة مراحل، سيكون وجود خيار البحث جيداً لأنه يوفر الوقت على المستخدم الكثير من الوقت بدلاً من الاضطرار لقراءة كامل المحتوى أو الخيارات لأخذ القرار.
تبسيط المحتوى واستخدام لغة مفهومة
عندما يكون هناك إجراء أو فعل مطلوب من المستخدم تنفيذه، استخدم لغة بسيطة تناسب الفئة المستهدفة، بحيث تقلل العبء الذهني المطلوب لتفسير وتحليل المعلومات، استخدام المصطلحات الفنية المعقدة أو تلك التي لا يفهمها إلا المختصين تطيل عملية الاختيار واحتمالية عزوف المستخدم عن الإكمال. ينطبق هذا على العديد من الأماكن في واجهات المستخدم مثل القوائم المنسدلة وكذلك محتوى صفحات الهبوط وغيرها.
الكشف التدريجي وتجزئة الخطوات
بحيث يتم إظهار الخطوات أو المعلومات بشكل متدرج أمام المستخدم، خطوة بخطوة، مما يساعده على إنجاز خطوات صغيرة لكن بشكل أسرع. فمثلاً عندما يتم طلب تعبئة نموذج (Form) طويل يحتوي على 20 مدخل، من الأفضل أن لا تضعه بشكل كامل أمامه في نفس الصفحة، بل يتم فصلها في عدة خطوات أو صفحات وإظهارها بشكل تدريجي بحيث تقلل العبء الذهني المطلوب من المستخدم.
اتّساق الأنماط المتكررة للمحتوى والصفحات
استخدم أنماط متشابهة للمحتوى أو الصفحات المتكررة لتسهل الفحص السريع على المستخدمين. أثناء تصفحك لأحد المنتجات في متجر إلكتروني، ولنفترض هاتف ذكي، عندما تقوم بالانتقال لصفحة هاتف آخر أنت تتوقع أن تجد المعلومات والتصميم مشابهة لصفحة المنتج الأولى، فمثلاً إذا أردت الوصول ل “حجم الذاكرة” في المنتج الثاني غالباً سوف تبحث في نفس المكان الذي وجدته في المنتج الأول، لأن عين الإنسان وعقله يبحث عن الاتساق (Consistency).
استخدام التمثيل البصري لتسهيل المقارنات
استخدام التمثيل البصري مفيد في الخطوات التي تتطلب مقارنة من المستخدم، بحيث يتم تنسيق المعلومات بشكل بصري يجعل المقارنة سهلة. مثلاً في باقات الأسعار، استخدم التمثيل البصري يساعد المستخدم على استعراض ومقارنة المعلومات بشكل سلس بالنظر السريع المختصر دون الحاجة إلى قراءة كل التفاصيل.
قياس نتائج قانون هيكس
بعد أن سلطنا الضوء على العديد من الأساليب التي يمكن اتباعها لتسهيل الخطوات وأخذ القرار بالنسبة للمستخدم، قد يتبادر للذهن السؤال التالي: كيف أستطيع قياس نجاحنا في تطبيق قانون هيكس من عدمه؟ وما هي المعايير اللازمة لذلك؟
الحقيقة أنه لا يوجد طريقة واحدة لقياس قانون هيكس، بل على العكس تماماً أن مقياس نجاحه في بعض أنواع المنتجات الرقمية قد يكون مقياس فشل في نوع آخر من المنتجات! في السطور التالية سنأخذ شكلين رئيسيين للمنتجات الرقمية ونرى كيف يختلف طريقة قياس كل واحد منهم عن الآخر. سنبدأ بالمتاجر والأسواق الالكترونية ثم نتحدث عن المنصات الاجتماعية والتعليمية.
قياس قانون هيكس في المتاجر والمنصات السوقية (Marketplaces)
يكون الهدف النهائي في المتاجر والمنصات السوقية هو تحقيق إيرادات أعلى، وبالتالي يكون معدلات التحول والشراء (Conversion Rates) هي المقياس الرئيس لفريق المنتج لتحقيق تلك الإيرادات المستهدفة.
متوسط مدة الجلسة (Average Session Duration) هي أحد الوسائل لقياس فاعلية المتجر، حيث أن مدة الجلسة الطويلة تعني أن المستخدم غارق يحاول البحث ولا يجد ما يبحث عنه، ومدة الجلسة القصيرة جداً تعني أن المستخدم استسلم بسرعة ولم يحاول بشكل كافي. فيما يلي تفصيل أكثر:
- إذا كان المستخدم يقضي وقتاً طويلاً في المتجر دون أخذ خطوة الشراء، قد تكون إشارة على وجود خلل في تطبيق قانون هيكس، فمثلاً لم يستطع المستخدم إيجاد أحد الأقسام التي يبحث عنها بسبب كثرة الخيارات في الصفحة الرئيسية، أو عدم تصنيف القوائم بشكل جيد، أو بسبب عدم القدرة على المقارنة بين عدة منتجات، وغيرها.
- كذلك المدة القصيرة جداً للمستخدم داخل المتجر قد تكون مؤشر إلى أن المستخدم استسلم وخرج سريعاً بعد أن واجهته تلك التحديات. هنا واجه المستخدم نفس المشاكل السابقة في تطبيق قانون هيكس لكنه من نوع المستخدمين الذي يستسلم سريعاً على عكس النوع السابق صاحب البال الطويل الذي يحاول ويبحث لعله يصل للنتيجة التي يريد.
هنا تأتي أهمية النقطة المثالية (Sweet Spot) وهي مدة مناسبة لتواجد المتسوق داخل المتجر، ويحددها فريق المنتج بناء على تحليلاتهم لمتجرهم والمدة المناسبة لتواجد العميل حتى يكمل عملية الشراء. لا يوجد مدة جلسة ثابتة مناسبة لعامة المتاجر لوجود عدة عوامل تؤثر في تحديدها، مثلاً نوع المتسوقين الطاغي على الشرائح المستهدفة هل هم من محددي الهدف أم الباحثين أم المتصفحين، وكذلك رحلة الدفع (Checkout) والمعلومات المطلوبة حتى الإكتمال، وغيرها من العوامل.
ذكرنا في النقطة السابقة نوع المتسوقين، برغم أن الهدف من أي متجر هو زيادة الإيرادات وعمليات الشراء لكن ليس كل من يدخل المتجر يهدف للشراء في تلك اللحظة، هناك العديد من أنواع المتسوقين في المتاجر الإلكترونية: مثل المتصفح (Explorer) والباحث (Researcher). كل شخصية أو نوع من المتسوقين يمتلك أهداف محددة وبعضهم لم يأتي للمنصة وقد أخذ قرار الشراء من الأساس، ولذلك ينبغي معرفة هدف كل واحد منهم وتصميم رحلة العميل التي تحقق له هدفه، فمثلاً المتصفح يأتي للمنصة عادة بغرض الاستلهام، فكيف تحقق له المنصة ذلك؟ وكيف تطبق قانون هيكس بشكل لا يُغرق المستخدم في بحر من الخيارات دون تحفيزه على الشراء وأخذ خطوة للأمام.
قياس قانون هيكس في المنصات الإجتماعية والمنصات التعليمية
يكون عادة الهدف في المنصات الاجتماعية هو زيادة معدلات الاستخدام وعودة المستخدمين (Retention Rates)، والذي بدوره يساهم في زيادة الإيرادات بشكل أو آخر، مثل الاشتراكات أو الإعلانات أو غيرها.
كيف يؤثر قانون هيكس في عودة العملاء؟ من خلال دراسة الخطوات المؤثرة في رحلة العميل والمسببة في عودته، ومن ثمَّ تبسيطها وتقليل خياراتها حتى تساعد المستخدم على التركيز لإنجازها. على سبيل المثال، استوعب فيسبوك في مراحل مبكرة من عمر المنصة أن عودة المستخدمين المستمرة تعتمد على مفهوم التأثير الشبكي (Network effect) وهو في هذه الحالة وجود عدد كافي من أصدقائهم ومعارفهم في دائرة أصدقائهم داخل فيسبوك، لذلك فور التسجيل يطلب منك تصريح الوصول لقائمة جهات الاتصال في هاتفك، مع تعطيل كافة الخصائص الأخرى أو تقليل وتصعيب الوصول لها. هنا يطبق فيسبوك قانون هيكس بامتياز، حيث أنه بعد سماحك بالوصول لقائمة جهات الإتصال، يجمع لك الحسابات المرتبطة بجهات الإتصال ويكون الخيار الوحيد أمامك هو إضافة بعض الأصدقاء في القائمة، حتى خيار الضغط ومشاهدة الملف الشخصي (البروفايل) لأحد الحسابات في القائمة غير متاح، التركيز فقط على خطوة أو فعل محدد واحد، وهو إضافة بعض الأشخاص في قائمة الاقتراحات.
نفس الأمر ينطبق على أي خطوة ترغب فريق المنتج في تحفيز العميل لإنجازها، سواء في منصة تعليمية مثل مشاهدة حلقة أو حل تمرين، أو إضافة منشور جديد في منصة إجتماعية، قلل الخيارات المتاحة أمام المستخدم داخل ذلك السياق، وبسّط الخطوات أمامه حتى تساعده على إنجاز الخطوة.
استخدامات خاطئة لقانون هيكس
على الجانب الآخر، هناك بعض السياقات داخل المنصات الإجتماعية والتعليمية التي لا يُعتد بقانون هيكس فيها لأنه لا يخدم الهدف الرئيسي للمنتج، على سبيل المثال في ويكيبيديا، زيادة الروابط والخيارات أمام المستخدم إيجابي لأنها تزيد من إحتمالية بقاؤه لفترة أطول في القراءة والتصفح داخل المنصة. كذلك كثرة الفيديوهات القصيرة (Reels) في إنستجرام تزيد من إحتمالية إيجاد المستخدم لشيء يبحث عنه. لذلك ينبغي مراعاة سياق الاستخدام ووضع أهداف العميل وأهداف المنتج في الحسبان حتى لا يتم تطبيق قانون هيكس أو تقليل الخيارات بشكل خاطئ وتؤدي لنتائج عكسية.
وفالكم التوفيق.
المصادر
تفصيل شرح قانون هيكس – SmashingMagazine
