UX-специалисту важно не просто собрать пользовательские данные — ещё важнее уметь правильно их структурировать, чтобы на выходе получить понятную и логичную архитектуру интерфейса. Особенно это актуально при проектировании меню, каталогов, разделов сайта или приложения. Именно на этом этапе возникает потребность выбрать метод: карточная сортировка или кластеризация. Оба способа помогают упорядочить информацию, но подходы у них принципиально разные.
Выбор между этими инструментами нередко вызывает вопросы даже у опытных UX-дизайнеров: когда имеет смысл привлекать пользователей к сортировке карточек, а когда эффективнее обработать массив данных автоматически? В каких случаях оба метода могут работать в связке? А главное — как не потратить ресурсы впустую?
Эта статья адресована UX-дизайнерам, исследователям пользовательского опыта и специалистам по продукту, которым важно принимать обоснованные решения при проектировании интерфейсов. Мы подробно разберём, как работает каждый из методов, где они применяются, какие у них ограничения и преимущества. Поделимся примерами из практики команды Тестографа, где мы настраивали эти исследования для наших клиентов, и дадим рекомендации, как подобрать подходящий метод под конкретную задачу.
Карточная сортировка — это качественный метод исследования, который помогает понять, как пользователи мыслят об информационной структуре продукта. Участникам предлагают распределить карточки с терминами, функциями или элементами контента по группам. По результатам можно выстроить структуру, соответствующую ментальной модели пользователя.
Существуют три основных варианта метода:
Метод прост в проведении, особенно в цифровом формате. Например, на платформе Тестограф можно создать карточную сортировку с нужным количеством элементов и получить визуальные отчёты, в том числе дендрограммы и тепловые карты.
Карточная сортировка особенно полезна в следующих случаях:
Преимущество метода в том, что он отражает именно пользовательское восприятие структуры. Это помогает избежать внутренних предположений команды и проектировать интерфейс «от пользователя».
Кластеризация — это метод автоматического группирования данных на основе их схожести. В UX-исследованиях её применяют для анализа больших массивов информации, например, результатов опросов, поведения пользователей, фидбека или логов взаимодействий с интерфейсом. Цель — выявить скрытые закономерности и объединить объекты в группы, которые обладают схожими характеристиками.
На практике чаще всего используют:
Процесс кластеризации включает:
Кластеризация хорошо работает, когда нужно:
В отличие от карточной сортировки, кластеризация не требует прямого участия пользователей в структурировании информации. Это делает её мощным инструментом при работе с масштабными данными, особенно когда важно обнаружить неочевидные взаимосвязи.
На платформе Тестограф можно экспортировать результаты исследований и применять кластеризацию в сторонних аналитических инструментах или через собственные алгоритмы.
Оба метода — и карточная сортировка, и кластеризация — решают задачу структурирования информации, но делают это по-разному. Чтобы понять, какой из них выбрать, важно сравнить их по ключевым параметрам.
Критерий | Карточная сортировка | Кластеризация |
|---|---|---|
Тип метода | Качественный | Количественный |
Участие пользователей | Обязательное | Не требуется |
Подходит для | Построения структуры навигации, категорий | Сегментации данных, выявления паттернов |
Объём данных | Малый и средний | Средний и большой |
Интерпретация | Простая, визуальная | Требует аналитических навыков |
Гибкость | Высокая: можно адаптировать на лету | Зависит от алгоритма и качества данных |
Инструменты | Тестограф, бумажные сессии, онлайн-платформы | Python, R, Power BI, Excel с надстройками |
Ресурсы | Требует организации сессий и участников | Требует подготовки данных и аналитики |
Карточная сортировка позволяет сразу увидеть, как пользователи мыслят о структуре продукта. Это прямой способ построить интерфейс «с их слов». Метод отлично подходит для начальных этапов проектирования, когда нужно уточнить логику навигации или проверить существующую.
Кластеризация, в свою очередь, показывает скрытые закономерности в поведении или восприятии. Она хорошо работает, если данных слишком много для ручного анализа, или когда мы ищем неожиданные группы внутри аудитории.
Интересно, что эти методы не исключают друг друга. Например, после проведения карточной сортировки можно применить кластеризацию к собранным данным, чтобы проверить, насколько сформированные группы схожи между собой или как они распределяются по разным сегментам пользователей. Такой подход мы нередко используем в исследованиях на платформе Тестограф.
На практике выбор между карточной сортировкой и кластеризацией зависит не только от целей исследования, но и от ресурсов, формата данных и стадии проекта. Ниже — два кейса из нашей работы в Тестографе, где пришлось принимать этот выбор.
Кейс 1: Реструктуризация корпоративного портала
Клиент обратился с задачей переорганизовать навигацию на внутреннем портале. Сотрудники жаловались на сложность поиска информации. Мы провели открытую карточную сортировку через Тестограф, пригласив представителей разных отделов. Участники создавали свои категории и называли их так, как они привыкли видеть структуру.
Результаты показали, что текущая логика сильно расходится с пользовательским восприятием. После сортировки мы дополнительно кластеризовали полученные группы, чтобы выявить устойчивые паттерны. Это помогло оптимизировать структуру и сократить число разделов без потери функциональности.
Кейс 2: Анализ отзывов пользователей в e-commerce
В другом проекте стояла задача выявить основные темы в отзывах клиентов интернет-магазина. Объём данных был большим — более 12 тысяч записей. В этом случае карточная сортировка была бы слишком трудозатратной. Мы использовали кластеризацию на основе анализа текста, предварительно проведя тематическое кодирование.
Алгоритмы выделили несколько чётких сегментов: жалобы на доставку, восхищение ассортиментом, технические проблемы на сайте. Эти данные легли в основу продуктовых приоритетов и стали базой для построения новой навигации FAQ-раздела.
Оба кейса показывают: выбор метода зависит от масштаба и формата данных. В первом случае важно было услышать сотрудников напрямую, во втором — быстро и объективно обработать большой массив фидбека.
Вопрос «что эффективнее — карточная сортировка или кластеризация?» не имеет универсального ответа. Всё зависит от задачи, объёма данных, вовлечённости пользователей и целей исследования. Ниже — практические рекомендации, основанные на опыте работы с клиентами платформы Тестограф.
Выбирайте карточную сортировку, если:
На платформе Тестограф можно быстро запустить сессию карточной сортировки и собрать наглядные данные, включая тепловую карту и дендрограмму.
Выбирайте кластеризацию, если:
В таких случаях данные из Тестографа можно экспортировать и использовать для кластеризации в аналитических системах.
Можно ли использовать оба метода вместе?
Да. Например, карточная сортировка даёт первичную структуру, а кластеризация помогает валидации этой структуры или выявлению закономерностей в предпочтениях разных групп пользователей. Такой комбинированный подход повышает точность и устойчивость решений. Мы регулярно применяем его в проектах, где важно не только понять, что пользователи говорят, но и как это соотносится с реальными данными.
Карточная сортировка и кластеризация — два разных подхода к решению одной задачи: понимание того, как должна быть организована информация в цифровом продукте. Первый метод опирается на прямое взаимодействие с пользователями и даёт качественные инсайты. Второй — на анализ данных и выявление закономерностей, которые сложно заметить вручную.
Карточная сортировка позволяет быстро и наглядно выстроить структуру с учётом пользовательского восприятия. Кластеризация — оптимальный выбор, если нужно обработать большой объём информации или провести дополнительную аналитику на основе уже собранных данных.
Оба метода не исключают друг друга. В правильной связке они позволяют глубже понять пользователей и построить действительно удобную, логичную навигацию и структуру контента.
Если вы хотите протестировать оба подхода на практике — используйте возможности Тестографа. На платформе доступны шаблоны карточных сортировок, удобный визуальный анализ и экспорт данных для дальнейшей кластеризации. Наши специалисты готовы помочь с выбором методологии и настройкой исследования под вашу задачу.