Adobe hỏi về DOB

Dạo này update XD thấy Adobe ‘yêu cầu bắt buộc’ bổ sung ngày tháng năm sinh (DOB). Bình thường thì sẽ không thấy  đó là required field,  chỉ khi nào  click vào submit thì mới thấy thông báo lỗi như  hình  sau:

Nói thật là nó hơi bị ‘annoying’, nhất là lúc đang cần update XD hoặc PTS để xem file design của người khác gửi, nhưng rồi mình cũng tò mò là tại sao họ lại cần DOB? có phải đây là yêu cầu dành riêng cho người dùng ở Vietnam hay không?

Tò mò vậy nên bấm vào ‘Why do we need this?’, bởi mình nghĩ khi họ thêm required field DOB thì họ cũng đoán sẽ có nhiều người dùng thắc mắc, Vietnamese còn ít nhưng ở EU thì lấy thêm thông tin gì thì phải giải thích thôi rồi… 🙂

OK click vào

Và thấy một cái page dạng T&C (terms and conditions) dài ngoằng, theo bản năng mình bấm command + F và tìm từ ‘birth’.

Ngay lập tức mình tìm thấy phần có nội dung liên quan, đại khái là từ nay Adobe sẽ thu thập thông tin của user trong đó mở rộng, bao gồm cả DOB và lý do là ‘in accordance with applicable law’.

Trên thực tế, mình ngầm hiểu là US law hoặc International law, còn ‘by law’ nào và bộ luật gì, điều khoản bao nhiêu? có liên quan tới GPDR hay không thì không thấy nhắc đến.

Việc này đối với người dùng Việt Nam chắc không phải là vấn đề gì to tát, nhưng nếu bạn đã làm qua GPDR với khách hàng EU và đã tìm hiểu qua privacy law ở Germany thì sẽ thấy nó là một dạng thông báo hời hợt và tiềm ẩn rủi ro ra sao.

Vậy người dùng có điền thông tin DOB không?

Ý kiến chủ quan của mình là có, vì với người Việt Nam nói riêng, DOB chưa phải là thông tin gì ghê gớm.

Thêm nữa, Adobe vẫn cho dùng XD free với cá nhân cơ mà! 🙂

But it’s good to know.

Hanoi, 10/2020

Tìm hiểu IA – Slide shared

Ôn lại khái niệm IA qua slide của Perter Morville

IA slide

(Ảnh: Understanding IA – nguồn: Peter Morville)

IA (Information Architect) không phải là khái niệm mới, đây thậm chí là khái niệm cơ bản với những ai muốn học và làm về UX. Trong mô hình The Elements of User Experience của JJG (Jesse James Garrett) thì IA đứng ở lớp thứ 3 từ dưới lên.

IA – kiến trúc thông tin – là một môn học khó, đòi hỏi người tiếp cận nó có tư duy hệ thống, hiểu cách tìm kiếm và xử lý thông tin của người dùng, rồi từ đó xây dựng nên kiến trúc thông tin của sản phẩm (web hoặc mobile).

Cuốn sách tham khảo về IA nổi tiếng là cuốn OReilly – Information Architecture for the WWW, 3rd Ed (2007) của Peter Morville (mới tái bản năm 2015) là một tài liệu căn bản và cũng rất phổ biến với dân làm UX, IA. Tuy nhiên, để giúp bạn tiếp cận với kiên thức căn bản nhanh gọn hơn và dễ hiểu hơn, Morville đã giới thiệu một slide tổng hợp với tựa đề “Understanding Information Architecture” mà qua đó ban sẽ có cái nhìn tổng quan về các vấn đề mà Morville đề cập trong cuốn sách của ông.

Nếu bạn thích học UX bài bản, thì IA là một trong những bước đi đầu tiên và là một trong những kỹ năng quan trọng trong việc xây dựng và phát triển hệ thống thông tin, điển hình là website mà hàng tỷ người dùng đang sử dụng, khai thác hiện nay.

Về IA, tôi sẽ lần lượt giới thiệu các kỹ năng, kỹ thuật trong các blog sau này.

Happy learning! 🙂

Findability Tiki

Bug noted – lỗi cấu trúc thông tin của Tiki

0

(Hình 1: Tiki.vn – nguồn Tiki.vn)

Từ trước tới giờ, thỉnh thoảng tôi vẫn viết về các lỗi thiết kế (UI, service) của các website, việc này không nhằm chê bai hay “tự sướng”, mà là để chỉ ra những thứ ta có thể làm tốt hơn, và bản thân tôi cũng học hỏi từ đó.

Trở lại với Tiki.vn sau sự cố bị từ chối cộng điểm vì ban quản trị nghĩ rằng tôi “copy” bình luận sách từ trên Internet. Sau khi chứng minh là tôi copy từ chính… blog của mình, tôi đã được bổ sung “tiki xu” trở lại. Nhưng sau đó thì cũng không engage với website này nữa, một phần vì muốn đi lượn phố Nguyễn Xí hơn, và một phần Tiki mở rộng sang đa ngành nghề (tôi biết áp lực tăng trưởng là phải vậy). Tuy nhiên hôm nay cần mua một cuốn mà lười ra phố, nên tôi lại truy cập website này.

Về cơ bản thì hệ thống website Tiki.vn vẫn vậy, ngoài những tính năng cơ bản thì có nhiều không gian được thiết kế lại để dành cho quảng cáo hơn. Cấu trúc thông tin top-down vẫn như cũ, nghĩa là danh mục chính, rồi các cấp danh mục nhỏ hơn qui hoạch bên trong.

00

(Hình 2: on top banner của Tiki )

Tuy nhiên, đi sâu vào phần tìm kiếm sách, tôi nhận thấy 2 vấn đề “cản trở” người dùng tìm được thông tin mình cần trước khi ra quyết định mua sách:

Vấn đề #1  Cover to detail: Nghĩa là cấu trúc thông tin bên ngoài và thông tin chi tiết bên trong không có sự đồng nhất. Mặt này có 2 điểm: một là mental model của cá nhân tôi nghĩ rằng hình ảnh thumbnail của 1 category sẽ được lựa chọn từ 1 trong những sản phẩm thuộc category đó. Cụ thể là cuốn REWORK đáng ra phải nằm trong phần “Kỹ năng sống – Làm việc” như hình bên dưới:

Tiki1

(Hình 3Category “Kỹ năng sống – Làm việc” nhìn từ bên ngoài với hình ảnh cover là cuốn REWORK)

Nhưng khi click vào bên trong, category này hoàn toàn không có sản phẩm REWORK như tôi hình dung:

Tiki1b

(Hình 4: Bên trong category “Kỹ năng sống – Làm việc”)

Bên cạnh đó, khi vào xem chi tiết category nêu trên, toàn bộ phần thông tin của tên category, menu thứ cấp breadcrumb đều tự động chuyển sang tiếng Anh. Điều này một lần nữa sẽ khiến người dùng “bối rối” bởi không biết “có phải mình vừa chọn sai category hay không?”. Vậy tôi phải làm gì đây? Tất nhiên là phải nhờ tới chức năng “tìm kiếm”, một thành phần cơ bản của IA, và điều này cho thấy vấn đề tiếp theo.

Vấn đề #2  deep organize & breadcrumb: Tôi chủ động gõ từ khóa “reworkd” vào ô tìm kiếm, phần gợi mở (suggestion) hiển thị ra cuốn REWORK nhưng khi gõ “enter” để tìm kiếm thì kết quả không tìm thấy. Ok, tôi sửa lại từ khóa thành “rework” và tìm thấy thông tin sản phẩm mình mong muốn:

Tiki2

(Hình 5: Hình ảnh sản phẩm REWORK)

Từ vị trí này, tôi để ý lên phần menu breadcrumb. Tại sao tôi phải làm vậy? một lần nữa, nó là logic theo mental modal của user’s brain. Lý do là ở các bước đã nêu ở trên, tôi là một người dùng đã tìm sản phẩm (hoặc đã được định hướng tìm sản phẩm) tại một category không chính xác.  Chính vì thế nên tôi mới thắc mắc là sản phẩm này nằm ở category nào ? và làm sao để tìm thấy nó?

Theo thứ tự, tôi bắt đầu tìm theo chiều cấu trúc từ trong ra ngoài để tìm category chính thức của sản phẩm. Thứ tự này bao gồm:

  • Trang chủ ->
    • English books ->
      • Business – Investing ->
        • Entrepreneurship – Small Business

Vậy là có tới 4 cấp category dẫn tới sản phẩm tôi muốn tìm mua. Tới đây, tôi lần lượt bấm vào các category theo thứ tự từ trong ra ngoài, từ dưới lên trên với mong muốn trở về đúng category listing của sản phẩm. Nhưng kết quả tôi nhận được lại là các category không có dữ liệu bên trong:

3-1

(Hình 6: category Entrepreneurship – Small Business không có dữ liệu bên trong)

Tiki3

(Hình 7: category Business – Investing không có dữ liệu bên trong)

Sau cùng, không biết làm thế nào để tìm được đúng category cần thiết, tôi bấm vào “English book” thì hệ thống đưa tôi trở về trang chuyên các sản phẩm sách tiếng Anh, mà trong đó, tôi gặp lại category “Kỹ năng sống – Làm việc” ở Hình 3 phía trên. Là một người dùng, tôi hoàn toàn mất phương hướng (completely lost).

Nhìn ở góc độ tổng thể, website vẫn vận hành bình thường. Các đơn hàng có lẽ vẫn đều đặn và thỏa mãn chỉ tiêu KPI của đội ngũ kinh doanh, nhưng không chắc thời gian tìm kiếm trung bình đối với một sản phẩm rồi từ đó dẫn đến hành vi đặt hàng, mua hàng của người dùng là bao lâu? Sẽ ảnh hưởng tới conversion rate có đáng kể hay không? Có thể, mọi thứ là không đáng kể.

Bài viết này tôi muốn chỉ ra một điều đơn giản: IA luôn có thể làm kỹ lưỡng hơn nữa để sản phẩm phục vụ người dùng tốt hơn, trải nghiệm qua đó cũng tăng lên, bởi e-Commerce, nói một cách khác, là để tiết kiệm thời gian.

Findability is a critical success factor for overall usability. If users can’t find what they need through some combination of browsing, searching, and asking, then the system fails. – IA definition, Peter Morville

Có 1 designer lâu năm nói với tôi rằng “Người làm thiết kế có nghề thì có thể nhìn ra vấn đề sau vài bước quan sát”. Bản thân tôi cũng đang luyện rèn kỹ năng đó.

Noted:

  • IA (Information Architect ): Kiến trúc thông tin.