Siła w liczbach — przegląd projektowania opartego na danych

Design jest często postrzegany jako sztuka, a nie nauka. W rzeczywistości to jedno i drugie. Sztuka projektowania powinna być pod wpływem nauki o danych i informacji. Zbieranie i analizowanie danych jest kluczem do tworzenia lepszych projektów i doświadczeń użytkowników.

Projektowanie oparte na danych może onieśmielać projektantów, którzy nie są z nim zaznajomieni. Niektórzy projektanci nawet nie rozumieją, dlaczego jest to konieczne, lub wykorzystują dane tylko w ograniczonym zakresie. Zrozumienie procesu demistyfikuje go i udostępnia projektantom na wszystkich poziomach doświadczenia.

Dlaczego warto wykorzystywać dane w procesie projektowania?

Wielu projektantów myśli, że wie, czego chcą użytkownicy, bez konieczności przeprowadzania jakichkolwiek badań użytkowników. Mają też tendencję do zauroczenia własnymi projektami. Jednak w zdecydowanej większości przypadków projektanci nie są użytkownikami . Bez danych, które mogłyby stanowić kopię zapasową podjętych decyzji o tym, jak stworzyć najlepsze wrażenia użytkownika, projektanci po prostu wpadają w ciemność.

Dane dają wgląd projektantom, dzięki czemu mogą tworzyć najlepsze możliwe projekty dla ludzi, którzy używają ich produktów. Dane te mogą przybierać różne formy, ze źródeł pierwotnych i wtórnych. Ważną rzeczą dla projektantów jest ustalenie, które zestawy danych warto wykorzystać do oparcia swoich projektów, a które zignorować.

Jakich danych użyć

Projektowanie interfejsu użytkownika oparte na danych może wymagać różnych rodzajów danych, aby określić najlepszy sposób na stworzenie optymalnego środowiska użytkownika. Dane te mogą obejmować takie elementy, jak analityka witryny lub aplikacji na istniejącej iteracji produktu, wywiady z użytkownikami, wyniki testów A/B i wielowymiarowych, przepływy zachowań i inne rodzaje badań UX.

Im więcej projektantów danych zgromadzi na początku, tym lepsze będą wczesne iteracje projektu. To prawda, że ​​w przypadku niektórych rodzajów gromadzenia danych na ogół wymagany jest prototyp (np. w przypadku testów A/B lub testów na wielu odmianach). Ale nawet te wczesne prototypy mogą opierać się na danych branżowych lub danych z podobnych projektów (studia przypadków mogą być nieocenionym źródłem w tym zakresie).

Korzystanie z analizy projektu

Analytics może być jednym z najbogatszych źródeł danych dla projektantów. Jeśli witryna lub aplikacja jest przeprojektowywana, a nie projektowana od podstaw, projektanci mogą wykorzystać istniejące dane analityczne, aby określić, co działa, a co nie.

Przeglądanie stron w witrynie, które są popularne, mają wyższy średni czas spędzony na stronie lub mają niższy współczynnik odrzuceń, to dobry sposób na zorientowanie się, co działa. Jednak patrzenie na strony, które mają wysoki współczynnik wyjścia i odrzuceń lub krótszy średni czas na stronie, daje wgląd w strony, które wymagają pomocy.

Wysokie współczynniki wyjść i odrzuceń mogą wskazywać, że strona nie zawiera informacji, których szuka osoba odwiedzająca stronę. Lub jeśli informacje tam są, mogą wskazywać, że nie jest łatwo je znaleźć lub zrozumieć.

Kluczowe znaczenie ma również zwracanie uwagi na analitykę UX w miarę wprowadzania zmian w projekcie. Jeśli strona dobrze sobie radzi przed przeprojektowaniem, zwróć uwagę na to, jak wypada po. Poprawa pozytywnych wskaźników oznacza, że ​​przeprojektowanie jest na dobrej drodze i na odwrót.

Wreszcie, branżowe testy porównawcze analityki mogą dostarczyć ważnych informacji na temat wyników witryny lub aplikacji w porównaniu z innymi w tej samej branży. Często trudno jest stwierdzić, czy średni czas 2 minut na stronie jest dobry, czy zły, gdy patrzy się na niego w pojedynkę. Ale możliwość porównania tego i zobaczenia, że ​​średnia w branży wynosi 3 minuty, średni czas spędzony na stronie oznacza, że ​​obecny projekt witryny lub treść można poprawić. Google Analytics ma wbudowane narzędzia do analizy porównawczej, które ułatwiają sprawdzanie, jak radzi sobie witryna w porównaniu ze średnią w branży.

Korzystanie z wyników testów A/B i wielowymiarowych

Testy A/B i testy na wielu odmianach to ściśle powiązane sposoby sprawdzania, jak różne wersje witryny lub aplikacji radzą sobie ze sobą. Mogą być wykorzystane do znacznej poprawy doświadczenia użytkownika i zachowania użytkownika.

Testy A/B zmieniają jeden element projektu (np. kolor przycisku lub tekst nagłówka) między dwiema wersjami, aby zobaczyć, która z nich działa lepiej. Testy wielowymiarowe zmieniają więcej niż jeden element (np. cały nagłówek lub całą kopię na stronie). W obu odmianach testów odwiedzającym witrynę lub aplikację losowo wyświetlane są różne wersje strony, a dane analityczne są rejestrowane.

Ciągłe przeprowadzanie testów A/B lub testów na wielu odmianach w celu ulepszenia projektu może skutkować ogromnym wzrostem konwersji. Na przykład firma 37Signals przeprowadziła na swojej stronie internetowej różne testy A/B w celu określenia optymalnego projektu (czasem widząc różnice między tymi dwiema wersjami przekraczające 100%).

Korzystanie z przepływów zachowań

Przepływy zachowań to sposób, w jaki użytkownicy poruszają się po witrynie, od strony, na którą trafiają, do ostatniej strony, którą przeglądają przed opuszczeniem witryny. W większości przypadków eksperci UX mają pewien przepływ, który chcieliby, aby użytkownicy przeszli przez witrynę. Jeśli rzeczywiste przepływy zachowań znacznie się od nich różnią, oznacza to problem z doświadczeniem użytkownika.

Google Analytics ma wbudowane narzędzia do badania przepływów zachowań użytkowników. Analiza tych danych w porównaniu z idealnym przepływem zachowań, który projektant UX stworzył dla projektu, daje cenny wgląd w to, czy projekt rzeczywiście spełnia cele związane z doświadczeniem użytkownika i zachowaniem.

Badania użytkowników

Istnieje wiele metod badania użytkowników, które projektanci mogą zastosować w celu zebrania danych, które mogą pomóc w procesie projektowania w celu stworzenia lepszego doświadczenia użytkownika i skuteczniejszego wpływu na zachowanie użytkownika.

Metody te obejmują między innymi sortowanie kart, wywiady kontekstowe z rzeczywistymi użytkownikami, grupy fokusowe, ankiety i analizę heurystyczną. Badania użytkowników obejmują również takie rzeczy, jak tworzenie person i przypadków użycia.

Badania użytkowników są jedną z bardziej zasobożernych metod gromadzenia danych, ale mogą być również najbardziej wartościowe — zwłaszcza w przypadku nowych projektów i produktów bez istniejących podstawowych źródeł danych. Istnieje wiele sposobów prowadzenia skutecznych badań użytkowników, z których każdy może wnieść do procesu swoją unikalną wartość.

Testowanie z użytkownikami to jeden z aspektów procesu badania użytkowników, który często obejmuje testowanie użyteczności, a także wspomniane wcześniej testy A/B i testy wielowymiarowe. Opłacalne testowanie użytkowników jest istotną częścią procesu projektowania i powinno być wykonywane na każdym etapie.

Jak analizować dane

Zbieranie danych to tylko jeden z aspektów procesu projektowania opartego na danych. Dane ilościowe, takie jak projektowanie i analityka UX, są niezbędne, ale dane jakościowe, takie jak te zebrane z wywiadów z użytkownikami, są równie ważne, jeśli nie bardziej.

Dane ilościowe dają projektantom wyobrażenie o tym, co dzieje się na stronie internetowej lub w aplikacji. Potrzebne są jednak dane jakościowe, aby rzucić światło na to, dlaczego użytkownicy robią to, co robią. Ustalenie, dlaczego użytkownicy zachowują się w określony sposób, stanowi dużą część teorii UX i psychologii projektowania.

Po zebraniu danych zarówno jakościowych, jak i ilościowych, projektanci powinni szukać trendów w danych, a także wartości odstających. Wartości odstające mogą dać wgląd w potencjalne problemy, na które mogą natknąć się użytkownicy, a które mogą stać się znaczące wraz ze wzrostem natężenia ruchu.

Tworzenie wizualizacji danych może być przydatne podczas pracy z dużymi zestawami danych. Nawet proste wykresy i wykresy mogą ułatwić analizę dostępnych informacji. Dlatego większość programów analitycznych, w tym Google Analytics, wyświetla dane wizualnie, a nie tylko jako dane surowe.

Dane należy analizować w sposób ciągły, w miarę gromadzenia nowych danych. Zmiany projektu, zmiany treści, zmiany w algorytmach wyszukiwarek i inne zmiany mogą mieć wpływ na wrażenia użytkownika i zachowanie użytkownika. Projektanci mogą analizować te dane, aby stale ulepszać i tworzyć nowe iteracje swoich produktów.

Prezentowanie danych interesariuszom

Oprócz analizy danych, przedstawienie ich interesariuszom w projekcie jest często ważne, aby przekonać ich do najlepszych rozwiązań projektowych. Wizualne wyświetlanie danych to jeden z najlepszych sposobów prezentacji informacji.

Tworzenie slajdów z wykresami i wykresami często może zadecydować o tym, czy klient lub kierownik zatwierdzi projekt, a stawienie czoła oporowi na każdym etapie. Dane mogą stanowić kopię zapasową „intuicji” projektanta dotyczącej właściwych wyborów projektowych.

Podejmowanie decyzji na podstawie danych

Jedną z najlepszych części danych jest to, że prawie zawsze można zebrać ich więcej. Proces podejmowania decyzji projektowych oparty na danych ma charakter kołowy: projektanci powinni zbierać i analizować dane, podejmować na ich podstawie decyzje, a następnie testować te decyzje, zbierając i analizując więcej danych.

Ciągłe projektowanie nowych iteracji produktu z ulepszeniami opartymi na danych, a nie intuicji czy przeczuciach, pozwala projektantom tworzyć lepsze doświadczenia dla osób korzystających z ich produktów. Pozostanie na bieżąco z dostępnymi danymi pozwala projektantom zapobiegać problemom związanym z doświadczeniem użytkownika i zmianami w zachowaniu, zanim wpłyną one na wyniki finansowe.

Wniosek

Zrozumienie procesu projektowania opartego na danych jest ważną umiejętnością zawodową projektantów. Zagłębienie się w proces badania i testowania użytkowników oraz zrozumienie, jak działa analityka danych, daje projektantom dodatkowe narzędzia do uzyskania wsparcia dla ich pomysłów. Pozwala im również tworzyć najlepsze możliwe produkty z danymi, które stanowią kopię zapasową tego twierdzenia.

Projektowanie interfejsu użytkownika oparte na danych jest zarówno sztuką, jak i nauką. Zrozumienie, jak zbierać i analizować dane oraz wdrażać oparte na nich projekty, jest ważną umiejętnością zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych projektantów.

Dalsza lektura na blogu Toptal Design:

• Testowanie UX dla mas: proste i efektywne kosztowo
• Przekształcanie danych z testów użyteczności w działanie bez popadania w obłęd
• Metody badania UX i droga do empatii użytkownika
• Wizualizacja danych — najlepsze praktyki i podstawy
• Zainspiruj się tymi wizualizacjami danych