Сила в цифрах — обзор проектирования, основанного на данных

Дизайн часто рассматривают как искусство, а не как науку. На самом деле и то, и другое. На искусство дизайна должна влиять наука о данных и информации. Сбор и анализ данных является ключом к созданию лучшего дизайна и пользовательского опыта.

Дизайн, управляемый данными, может пугать дизайнеров, которые с ним не знакомы. Некоторые дизайнеры даже не понимают, зачем это нужно, или используют данные только в ограниченных масштабах. Понимание процесса демистифицирует его и делает доступным для дизайнеров с любым уровнем опыта.

Зачем использовать данные в процессе проектирования?

Многие дизайнеры думают, что знают, чего хотят пользователи, не проводя никаких исследований пользователей. У них также есть склонность к увлечению собственным дизайном. Но в подавляющем большинстве случаев дизайнеры не являются пользователями . Без данных, подтверждающих принятые решения о том, как создать наилучший пользовательский интерфейс, дизайнеры на самом деле просто бьют ножом в темноте.

Данные дают дизайнерам представление о том, как они могут создавать наилучшие дизайны для людей, которые используют их продукты. Эти данные могут поступать в различных формах из первичных и вторичных источников. Для дизайнеров важно выяснить, какие наборы данных стоит использовать для создания своих проектов, а какие игнорировать.

Какие данные использовать

Дизайн пользовательского интерфейса, управляемый данными, может потребовать различных типов данных, чтобы определить лучший способ создания оптимального взаимодействия с пользователем. Эти данные могут включать в себя такие вещи, как аналитика веб-сайта или приложения по существующей итерации продукта, интервью с пользователями, результаты A / B и многовариантного тестирования, потоки поведения и другие типы исследований UX.

Чем больше дизайнеры данных соберут заранее, тем лучше будут ранние итерации проекта. Конечно, для некоторых типов сбора данных обычно требуется прототип (например, для A/B или многовариантного тестирования). Но даже эти ранние прототипы могут опираться на отраслевые данные или данные из аналогичных проектов (тематические исследования могут быть бесценным ресурсом в этом отношении).

Использование аналитики дизайна

Аналитика может быть одним из самых богатых источников данных для дизайнеров. Если сайт или приложение перерабатываются, а не разрабатываются с нуля, дизайнеры могут использовать существующую аналитическую информацию, чтобы определить, что работает, а что нет.

Просмотр страниц на сайте, которые популярны, имеют более высокую среднюю статистику времени пребывания на странице или имеют более низкий показатель отказов, — это хороший способ понять, что работает. Но просмотр тех страниц, которые имеют высокие показатели выхода и отказов или более низкое среднее время на странице, позволяет понять, какие страницы нуждаются в некоторой помощи.

Высокие показатели выхода и отказов могут указывать на то, что страница не содержит информации, которую ищет посетитель. Или, если информация есть, это может указывать на то, что ее нелегко найти или понять.

Также важно обращать внимание на UX-аналитику при внесении изменений в дизайн. Если страница работала хорошо до редизайна, обратите внимание на то, как она работает после. Улучшение положительных показателей означает, что редизайн идет в правильном направлении, и наоборот.

Наконец, эталонные тесты отраслевой аналитики могут предоставить важную информацию о том, как работает сайт или приложение по сравнению с другими в той же отрасли. Часто бывает трудно понять, является ли среднее время на странице в 2 минуты хорошим или плохим, если рассматривать его отдельно. Но возможность сравнить это и увидеть, что в среднем по отрасли среднее время на странице составляет 3 минуты, означает, что текущий дизайн или контент сайта можно улучшить. В Google Analytics есть встроенные инструменты сравнительного анализа, которые позволяют легко увидеть, как работает сайт по сравнению со средними показателями по отрасли.

Использование результатов A/B и многовариантного тестирования

A/B и многовариантное тестирование — это тесно связанные способы увидеть, как разные версии веб-сайта или приложения работают друг с другом. Их можно использовать для значительного улучшения пользовательского опыта и поведения пользователей.

Тесты A/B изменяют один элемент дизайна (например, цвет кнопки или текст заголовка) между двумя версиями, чтобы увидеть, какая из них работает лучше. Многовариантные тесты изменяют более одного элемента (например, весь заголовок или весь текст на странице). В обоих вариантах тестов посетителям сайта или приложения случайным образом показываются разные версии страницы, и записываются данные аналитики.

Непрерывное проведение A/B или многовариантных тестов для улучшения дизайна может привести к значительному увеличению конверсии. Например, компания 37Signals провела множество A/B-тестов на своей домашней странице, чтобы определить оптимальный дизайн (иногда обнаруживая различия между двумя версиями более чем на 100%).

Использование потоков поведения

Потоки поведения — это то, как пользователи перемещаются по сайту, от страницы, на которую они впервые попали, до последней страницы, которую они просматривают перед тем, как покинуть сайт. В большинстве случаев у UX-экспертов есть определенный поток, который они хотели бы, чтобы пользователи проходили через сайт. Если фактические потоки поведения сильно отличаются от этого, это указывает на проблему с пользовательским интерфейсом.

В Google Analytics есть встроенные инструменты для изучения потоков поведения пользователей. Изучение этих данных в сравнении с идеальным потоком поведения, созданным UX-дизайнером для проекта, дает ценную информацию о том, действительно ли дизайн достигает целей пользовательского опыта и поведения.

Исследование пользователей

Существует множество методов исследования пользователей, которые дизайнеры могут использовать для сбора данных, которые могут помочь в процессе проектирования, чтобы создать лучший пользовательский опыт и более эффективно влиять на поведение пользователей.

Эти методы включают сортировку карт, контекстные интервью с реальными пользователями, фокус-группы, опросы и эвристический анализ, среди прочего. Исследование пользователей также включает в себя такие вещи, как создание персонажей и вариантов использования.

Исследование пользователей — один из наиболее ресурсоемких методов сбора данных, но он также может быть и наиболее ценным, особенно для новых проектов и продуктов без существующих первичных источников данных. Существует множество способов проведения эффективного исследования пользователей, каждый из которых может внести в процесс свою уникальную ценность.

Пользовательское тестирование — это один из аспектов процесса исследования пользователей, который часто включает тестирование юзабилити, а также ранее упомянутое A/B и многовариантное тестирование. Экономически эффективное пользовательское тестирование является жизненно важной частью процесса проектирования и должно проводиться на каждом его этапе.

Как анализировать данные

Сбор данных — это только один аспект процесса проектирования, основанного на данных. Количественные данные, такие как дизайн и UX-аналитика, жизненно важны, но качественные данные, такие как данные, полученные в ходе интервью с пользователями, не менее важны, если не более.

Количественные данные дают дизайнерам представление о том, что происходит на веб-сайте или в приложении. Но качественные данные необходимы, чтобы пролить свет на то, почему пользователи делают то, что они делают. Выяснение того, почему пользователи ведут себя определенным образом, является важной частью теории UX и психологии дизайна.

После того, как качественные и количественные данные собраны, дизайнеры должны искать тенденции в данных, а также выбросы. Выбросы могут дать представление о потенциальных проблемах, с которыми могут столкнуться пользователи, которые могут стать значительными по мере увеличения количества трафика.

Создание визуализаций данных может быть полезно при работе с большими наборами данных. Даже простые диаграммы и графики облегчают анализ имеющейся информации. Вот почему большинство аналитических программ, включая Google Analytics, отображают данные визуально, а не просто как необработанные данные.

Данные следует анализировать на постоянной основе по мере сбора новых данных. Изменения дизайна, изменения контента, изменения алгоритмов поисковых систем и другие разработки могут повлиять на взаимодействие с пользователем и его поведение. Дизайнеры могут анализировать эти данные, чтобы постоянно улучшать и создавать новые версии своих продуктов.

Представление данных заинтересованным сторонам

В дополнение к анализу данных, представление их заинтересованным сторонам в проекте часто важно для того, чтобы заставить их купить лучшие дизайнерские решения. Визуальное отображение данных — один из лучших способов представления информации.

Создание набора слайдов с диаграммами и графиками часто может иметь решающее значение для утверждения проекта клиентом или менеджером и сталкиваться с сопротивлением на каждом этапе пути. Данные могут подтвердить «интуицию» дизайнера относительно правильного выбора дизайна.

Принятие решений с данными

Одна из лучших сторон данных заключается в том, что почти всегда можно собрать больше. Процесс принятия решений на основе данных цикличен: дизайнеры должны собирать и анализировать данные, принимать решения на их основе, а затем проверять эти решения, собирая и анализируя дополнительные данные.

Постоянная разработка новых итераций продукта с улучшениями, сделанными на основе данных, а не интуиции или догадок, позволяет дизайнерам создавать лучший опыт для людей, использующих их продукты. Наблюдение за доступными данными позволяет дизайнерам предотвращать проблемы с пользовательским интерфейсом и изменениями поведения до того, как они повлияют на конечный результат.

Заключение

Понимание процесса проектирования, основанного на данных, является важным профессиональным навыком для дизайнеров. Погружение в процесс исследования и тестирования пользователей, а также понимание того, как работает аналитика данных, дает дизайнерам дополнительные инструменты для поддержки своих идей. Это также позволяет им создавать наилучшие продукты с данными, подтверждающими это утверждение.

Дизайн пользовательского интерфейса на основе данных — это и искусство, и наука. Понимание того, как собирать и анализировать данные и реализовывать проекты на их основе, является важным навыком как для начинающих, так и для опытных дизайнеров.

Дальнейшее чтение в блоге Toptal Design:

• UX-тестирование для масс: сделайте его простым и экономичным
• Превратите данные юзабилити-тестирования в действие, не сойдя с ума
• Методы исследования UX и путь к сочувствию пользователей
• Визуализация данных — лучшие практики и основы
• Вдохновитесь этими визуализациями данных