Datengetriebenes Design und generatives Design – ein Überblick

An der Schnittstelle von großartigem Design und besseren Benutzererlebnissen befinden sich zwei Schlüsselkonzepte, die sich gegenseitig ergänzen und sich gleichzeitig in ihrem Ansatz unterscheiden.

Datengetriebenes Design

Die erste Verwendung des Wortes „Daten“ erfolgte in den 1640er Jahren. Nach gängiger Auffassung werden Daten gesammelt und nach ihrer Analyse zu entscheidungsfähigen Informationen.

Analysierte Daten können dabei helfen, Probleme aufzudecken, mehr Informationen zu diesen Problemen bereitzustellen und die Effektivität von Lösungen zu bewerten. Dies gilt unabhängig davon, ob es sich um wissenschaftliche oder designbezogene Daten handelt.

„Das Sammeln und Analysieren von Daten ist der Schlüssel zum Erstellen besserer Designs und Benutzererfahrungen“, schreibt Design Blog Editor Cameron Chapman.

Als solches verwendet datengesteuertes Design Daten (sowohl qualitative als auch quantitative), um Designer während des gesamten Designprozesses zu informieren. Die resultierenden Designs sind ansprechender und auf die Vorlieben, Ziele und Verhaltensweisen der Benutzer zugeschnitten.

Wenn wir den Designprozess ganzheitlich betrachten, können wir sehen, wo datengetriebenes Design hineinpasst:

• Entdeckung
  • Definieren des Problems
  • Sammeln von Informationen (datengesteuert)
  • Brainstorming und Analyse
• Design
  • Lösungen entwickeln (datengetrieben)
  • Iterieren
• Validierung
  • Feedback (datengesteuert)
  • Iterieren

Woher bekommen wir die Daten? Daten können aus mehreren Quellen stammen, z. B. Analysen, Benutzertests, Forschung (primär, sekundär, generativ) und Usability-Tests. Es kann während des gesamten Designprozesses auf vielfältige Weise verwendet werden, da es keinen kanonischen Weg gibt, der für alle in jeder Situation funktioniert. Hier ein paar Tipps für die Verwendung von Daten in Bezug auf Design:

• Zahlen und Kontext – Quantitative und qualitative Daten arbeiten gut zusammen, um eine vollständige Geschichte zu erzählen.
• Vielfältige Daten – Analysen, Kundendienstprotokolle, Verkaufsdaten, Interviews, Umfragen, Usability-Tests und A/B-Tests sind nur einige Beispiele.
• Sensibel für die menschliche Erfahrung – Verwenden Sie Durchschnittswerte sparsam, bestätigen Sie großzügig und schließen Sie mit Vorsicht.
• Standardisiertes Teilen – Entwickeln Sie Wege, um Daten zu diskutieren und zu teilen, damit alle gemeinsam die Grundlagen verstehen.

Ein oder zwei Datensätze liefern keine fundierten Ergebnisse, und da das Ziel darin besteht, ein klares Verständnis der Alltagserfahrung zu entwickeln, ist es eine gute Idee, so viele Datentypen wie möglich zu berücksichtigen.

Wenn wir Designs auf der Grundlage von Benutzerrecherchen, Theorien oder Prozessen erstellen, sind es Daten, die uns die Antworten mit größerer Glaubwürdigkeit geben. Wir könnten raten und „auf unser Bauchgefühl hören“, aber das kann kostspielig und ineffizient sein. Es ist effektiver, eine Strategie zu entwickeln, als zu raten.

Ein Wort der Warnung. Es ist leicht, Daten zu stark zu vereinfachen und falsch zu interpretieren. Wir können uns auf einen Aspekt konzentrieren und das ignorieren, was uns nicht interessiert, oder eine subjektive Sichtweise einfügen, die sowohl Designer als auch Benutzer auf einen schmalen Pfad führen kann. Objektivität, Offenheit und die Berücksichtigung aller Datenpunkte sind ein guter Ansatz.

Tools für datengesteuertes Design

Als Designer verwenden wir sowohl qualitative als auch quantitative Daten, um unsere Designs zu informieren und zu formen, daher ist es hilfreich, einige der Werkzeuge zu verstehen, die verwendet werden können. Dies ist keineswegs eine erschöpfende Liste aller verfügbaren Techniken oder Software.

Quantitative datengesteuerte Designtools

Dies setzt voraus, dass Tools wie Google Analytics, Adobe SiteCatalyst usw. vorhanden sind.

• Unbounce – Ein Zielseiten-Tool zum A/B-Testen verschiedener Seitenlayouts.
• Optimizely – Ein weiteres Landingpage-Tool, das auch Analysen und multivariate Landingpage-Tests bietet.
• Google Optimize – Integriert in Google Analytics hilft Optimize Designern zu verstehen, wie eine Website verbessert werden kann.

Qualitative datengesteuerte Design-Tools

• UserTesting – Ein Tool für die Benutzerforschung, das umsetzbare Erkenntnisse liefert.
• Usability Hub – Eine End-to-End-Plattform für Remote-Benutzertests.
• Optimal Workshop – Eine Online-Suite von Usability-Tools für Websites und Informationsarchitektur.
• Crazy Egg – Ein Heatmap-Tool zum besseren Verständnis und zur Verbesserung von Website-Layouts.

Best Practices für datengesteuertes Design

Datengesteuertes Design funktioniert am besten, wenn eine Organisation Standards und Praktiken in allen Designteams einhält. Hier sind einige Best Practices für erfolgreiches datengesteuertes Design:

• Verwenden Sie quantitative Daten, um den Fortschritt nachzuverfolgen, sobald Änderungen implementiert sind – zum Beispiel Analysesitzungen, Absprungraten und Heatmap-Ergebnisse.
• Verwenden Sie Datentriangulation, um die richtigen Problem-/Chancenbereiche zu finden und Hypothesen einzugrenzen.
• Schreiben und dokumentieren Sie gut strukturierte Hypothesen, die gemessen und validiert werden können.
• Haben Sie eine Teststrategie, die breit kommuniziert werden kann. Es sollte ein paar Schichten tief gehen, aber nicht zu viele, und es sollte regelmäßig aktualisiert werden.

Daten, obwohl sie für den Designprozess wohl nützlich sind, sollten nicht ausschließlich verwendet werden. Man kann sich leicht eine Situation vorstellen, in der das unmittelbare Feedback eines datengesteuerten Ansatzes ohne Rücksicht auf andere Arten von Input zum endgültigen Abschluss eines Projekts führen könnte.

Generatives Design

Während datengesteuertes Design von quantitativen und in geringerem Maße qualitativen Eingaben angetrieben wird, führt generatives Design Informationen in den Designprozess ein, die frei fließend und iterativ sind.

In der Fertigungsindustrie nutzt generatives Design maschinelles Lernen, um den evolutionären Ansatz der Natur nachzuahmen. Designparameter werden in die Software eingegeben und Algorithmen untersuchen alle möglichen Kombinationen einer Lösung, was oft zu Hunderten von Optionen führt.

Generatives Design ist die Erforschung möglicher Kombinationen, was im Designprozess als Iteration bezeichnet wird, dh das Durchlaufen vieler verschiedener „Designs“, um zu unterschiedlichen Lösungen zu gelangen.

Im Produktdesign ähnelt dieses Konzept dem Design-Thinking-Prozess, nur dass anstelle von Software Menschen die Iteration und Ideenfindung übernehmen. Designs werden basierend auf einer Reihe von Eingaben (Ideen, Lebenserfahrungen usw.) generiert.

In den 1980er Jahren schlug der Autor Bryan Lawson eine Reihe von Designübungen vor, bei denen Designer und Architekten auf partizipative Weise Seite an Seite arbeiteten. Bis zu diesem Zeitpunkt sahen Designer keine Notwendigkeit, „Außenstehende“ in ihren Prozess einzubeziehen. Obwohl damals umstritten, bewies der Erfolg dieser Übungen, dass ein frühzeitiger generativer Ansatz das Richtige war.

Generatives Design und der Designprozess

Wie beim datengetriebenen Design findet generatives Design in allen Phasen des Designprozesses statt:

• Entdeckung
  • Problemdefinition ( generativ )
  • Sammeln von Informationen (datengesteuert)
  • Brainstorming und Analyse ( generativ )
• Design
  • Lösungen entwickeln (datengetrieben)
  • Iterieren ( generativ )
• Validierung
  • Feedback (datengesteuert)
  • Iterieren ( generativ )

Beachten Sie, dass es bei einem neuen Design noch keine Daten gibt, auf die wir zurückgreifen können, also neigen wir dazu, zuerst generatives Design zu machen. Sobald wir einige Ideen haben, die wir in die Welt hinaustragen können, können wir unsere qualitativen und quantitativen Daten sammeln.

Generatives und datengetriebenes Design ergänzen sich. Mit datengetriebenem Design kommen wir zu Lösungen, die aufgrund der quantitativen Natur des Inputs statisch sind. Anschließend wenden wir generatives Design an und erhalten am Ende frei fließende Ergebnisse, die wiederholt und geformt werden, wenn weitere Ideen vorgebracht werden.

Generatives Design kann eine Schlüsselrolle dabei spielen, Designer in die Lage zu versetzen, größere Probleme anzugehen, die sie sonst möglicherweise nicht lösen könnten. Datengesteuertes Design wird bestätigen, dass diese Probleme erfolgreich angegangen wurden.

Hier sind einige Vorteile des generativen Designprozesses:

• Erhöhte Kreativität – Aufgrund der iterativen Natur des generativen Designs entstehen mehr Ideen.
• Inklusives Design – Das Einbeziehen verschiedener Stimmen und Eingaben in den Prozess fördert einen integrativeren Prozess.
• Höhere Ergebnisse – Im weiteren Verlauf des Prozesses durch die Designphasen werden mehr Ergebnisse erzielt.

Werkzeuge für generatives Design

Die Tools, die Designer für generatives Design verwenden, unterscheiden sich stark von denen, die wir für datengesteuertes Design verwenden. Beim generativen Design sind wir an Werkzeugen interessiert, die uns helfen, Menschen aus einer qualitativen Perspektive zu iterieren und besser zu verstehen:

• Haftnotizen – Der einfachste Weg, Ideen zu generieren. Haftnotizen werden in Brainstorming-Sitzungen verwendet, um die Gedanken der Leute schnell und einfach festzuhalten.
• Whiteboards – Brainstorming ist eine integrative Übung, die es Menschen ermöglicht, eine Außenperspektive einzubringen und als Gruppe Ideen zu entwickeln.
• Balsamiq – Low-Fidelity-Wireframing-Softwaretool, das für Iterationen und das Sammeln von Benutzerfeedback nützlich ist.
• Sketch – Ein beliebtes Softwaretool, das in allen Phasen des Designprozesses für Wireframing, Prototyping und Mockups verwendet werden kann.

Erfolgreiches generatives Design

Generatives Design ist ein fortlaufender Prozess und eine durchdachte Untersuchung der menschlichen Erfahrung in Bezug auf das vorliegende Designproblem. Hier sind ein paar Tipps, die Sie beachten sollten:

• UX-Forschung – Bringen Sie kundenorientiertes Denken so früh wie möglich in den Designprozess ein. Generatives Design basiert auf menschenzentriertem Feedback
• Designs früh testen – Iteratives Testen ist ein großer Teil des generativen Designs und wird während des gesamten Designprozesses fortgesetzt.
• Inklusives Design – Die Einbeziehung von Menschen mit unterschiedlichen Hintergründen und Erfahrungsstufen trägt dazu bei, frische, neue Perspektiven auf den Tisch zu bringen.

Eine optimierte Zukunft

Datengesteuertes Design und generatives Design koexistieren, um durch Design bessere menschliche Erfahrungen zu schaffen. Daten und datengetriebenes Design liefern uns konkrete Informationen, mit denen wir ein Problem analysieren können.

Ohne die Daten hätten wir nichts, was es wert wäre, untersucht zu werden. Sobald wir eine Reihe von Lösungen im Sinn haben, können wir generatives Design einfließen lassen, um diese Lösungen in Ergebnisse umzuwandeln.

In vielerlei Hinsicht kann die Verschmelzung dieser Designprozesse die Zukunft des Designs verkörpern: die Überbrückung der Kluft zwischen Designdenken und traditionellem Design.

Wir haben gerade erst begonnen, an der Oberfläche zu kratzen, wohin uns diese beiden Designansätze führen können. Wenn datengesteuertes Design bei einigen der innovativsten Produkte und Dienstleistungen der Welt eine entscheidende Rolle gespielt hat, kann viel gewonnen werden, wenn es mit generativem Design kombiniert wird. Vielleicht könnten die beiden den Weg zur Lösung komplexer Designprobleme ebnen.

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Weiterführende Literatur im Toptal Design Blog:

• Die Gestaltungsprinzipien und ihre Bedeutung
• Die besten UX-Designer-Portfolios – inspirierende Fallstudien und Beispiele
• Erforschung der Gestaltungsprinzipien des Designs
• Adobe XD vs. Sketch – Welches UX-Tool ist das Richtige für Sie?
• Die 10 UX-Ergebnisse, die Top-Designer verwenden