Filtrage en temps réel vs bouton Appliquer les filtres?
Nous intégrons un outil BI dans notre système de maintenance et j'évalue actuellement deux produits viables à proposer comme recommandation.
Un élément où ces outils diffèrent est leurs capacités de filtrage, on suit le chemin de la sélection des critères, puis l'application complète des filtres. Les autres se mettent à jour en temps réel dès qu'une valeur est sélectionnée dans les filtres.
Existe-t-il des études UX viables ou un consensus, ce qui me porte à croire que l'une est mieux adaptée aux besoins des utilisateurs?
L'outil serait utilisé uniquement sur les applications de bureau, pas sur les téléphones ou les tablettes.
Nous utiliserons des filtres de style de liste 7-8, où vous pouvez sélectionner un ou plusieurs éléments de chaque liste comme suit:
Ceci est une question très générale, vous ne trouverez pas d'études ou de consensus sur une telle question. La raison en est que le cœur de l'UX est de trouver une solution aux problèmes qui impliquent de nombreuses variables spécifiques au cas d'utilisation (et aux utilisateurs).
Quelques variables
Dans votre cas, certaines des variables seront:
- Que fait le système?
- Quelle est la nature des filtres et des données présentés?
- Pourquoi les utilisateurs filtreront-ils les choses en premier lieu? Quelles données souhaitent-ils trouver?
- Comment les utilisateurs l'utilisent (ou sont supposés l'utiliser)
Comportement de recherche d'informations
En ce qui concerne ce cas, il est peut-être primordial de connaître le comportement de recherche d'informations des utilisateurs, principalement s'ils vont:
- Affinez les résultats (auquel cas le filtrage en direct est probablement la voie à suivre).
- Remplir et soumettre des requêtes (comme lorsque les résultats en direct leur sont inutiles - ils doivent remplir la requête complète avant que les résultats soient significatifs). Un exemple est quelqu'un qui cherche une maison, il veut seulement voir des offres dans une ville particulière, qui ne coûte pas plus de X livres, et doit avoir 3 chambres ou plus.
En gros, les deux correspondent aux classe connue et correspondance parfaite comportements de recherche d'informations.
Pour le filtrage en direct
- Si vous pouvez laisser les utilisateurs le faire en 3 étapes, pourquoi le faire en 4? Autrement dit, pourquoi fournir un bouton de filtre si vous ne pouvez pas l'avoir?
- Cela peut favoriser la sérendipité - même si je ne voulais pas effectuer cette requête spécifique, les résultats peuvent être utiles pour moi.
- Cela peut gagner du temps, car si une combinaison de deux filtres ne donne aucun résultat (ou des résultats insatisfaisants), l'utilisateur ne continuera pas à remplir d'autres filtres. Vous seul savez si une combinaison particulière de filtres peut donner un ensemble de résultats vide.
Contre le filtrage en direct
- Le filtrage des données peut prendre du temps (comme ce serait le cas pour les applications Web riches en données).
- Si les résultats en direct ne sont d'aucune utilité, cela peut être ennuyeux.
Izhaki a quelques bons points, mais je pense que la réponse est un peu plus simple.
D'après mon expérience, la raison pour laquelle certaines applications gèrent les filtres instantanément et d'autres pas, est simplement technique.
Il y a encore quelques années, les données (et les mégadonnées en particulier) étaient difficiles à utiliser. Bien sûr, il est assez facile de mettre en cache quelques pages de données, mais dès que vous commencez à filtrer, des problèmes surviennent.
Les développements récents dans le domaine du data crunching ont rendu beaucoup plus facile le crunching de données à plus grande échelle, presque instantanément. Des frameworks comme MongoDB, Angular et d'autres se concentrent uniquement sur la livraison et la manipulation instantanées de données, permettant aux développeurs d'utiliser facilement des requêtes super efficaces.
Dans cet esprit, ma première réponse à votre question serait simplement "ils sont allés avec des résultats instantanés parce que leur configuration technique le permet".
Cela dit, certaines données sont tellement énormes et lourdes qu'elles nécessitent encore des approches non instantanées, et certaines entreprises n'ont tout simplement pas les ressources nécessaires pour créer un système ultra-rapide.