ความแข็งแกร่งของตัวเลข – ภาพรวมของการออกแบบที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

การออกแบบมักถูกมองว่าเป็นศิลปะมากกว่าวิทยาศาสตร์ ในความเป็นจริงมันเป็นทั้งสองอย่าง ศิลปะการออกแบบควรได้รับอิทธิพลจากศาสตร์แห่งข้อมูลและสารสนเทศ การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเป็นกุญแจสำคัญในการสร้างการออกแบบที่ดีขึ้นและประสบการณ์ของผู้ใช้

การออกแบบที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอาจสร้างความหวาดกลัวให้กับนักออกแบบที่ไม่คุ้นเคย นักออกแบบบางคนไม่เห็นด้วยซ้ำว่าทำไมมันถึงจำเป็น หรือเพียงแค่ใช้ข้อมูลในวงจำกัดเท่านั้น การทำความเข้าใจกระบวนการนี้ทำให้กระจ่างขึ้นและทำให้นักออกแบบสามารถเข้าถึงทุกระดับของประสบการณ์ได้

เหตุใดจึงต้องใช้ข้อมูลในกระบวนการออกแบบ

นักออกแบบหลายคนคิดว่าพวกเขารู้ว่าผู้ใช้ต้องการอะไรโดยไม่ต้องค้นคว้าข้อมูลผู้ใช้ใดๆ พวกเขายังมีแนวโน้มที่จะหลงใหลในการออกแบบของตัวเอง แต่ในกรณีส่วนใหญ่ นักออกแบบไม่ใช่ผู้ใช้ หากไม่มีข้อมูลสำรองในการตัดสินใจเกี่ยวกับวิธีสร้างประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีที่สุด นักออกแบบก็แทบจะอยู่ในความมืดมิด

ข้อมูลให้ข้อมูลเชิงลึกแก่นักออกแบบ เพื่อสร้างการออกแบบที่ดีที่สุดสำหรับผู้ที่ใช้ผลิตภัณฑ์ของตน ข้อมูลนี้สามารถมีได้หลายรูปแบบ จากแหล่งข้อมูลหลักและรอง สิ่งสำคัญสำหรับนักออกแบบคือ หาว่าชุดข้อมูลใดที่ควรค่าแก่การใช้เป็นฐานในการออกแบบ และชุดข้อมูลใดที่ไม่ควรคำนึงถึง

ใช้ข้อมูลอะไร

การออกแบบ UI ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอาจต้องการข้อมูลประเภทต่างๆ ที่หลากหลาย เพื่อกำหนดวิธีที่ดีที่สุดในการสร้างประสบการณ์ผู้ใช้ที่เหมาะสมที่สุด ข้อมูลนี้อาจรวมถึงสิ่งต่างๆ เช่น การวิเคราะห์เว็บไซต์หรือแอปในการทำซ้ำผลิตภัณฑ์ การสัมภาษณ์ผู้ใช้ ผลการทดสอบ A/B และหลายตัวแปร ขั้นตอนพฤติกรรม และการวิจัย UX ประเภทอื่นๆ

ยิ่งนักออกแบบข้อมูลรวมตัวกันมากเท่าไหร่ การออกแบบซ้ำๆ ในช่วงต้นๆ ก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น จริงอยู่ที่ สำหรับการรวบรวมข้อมูลบางประเภท โดยทั่วไปจำเป็นต้องมีต้นแบบ (เช่น สำหรับ A/B หรือการทดสอบหลายตัวแปร) แต่แม้กระทั่งต้นแบบรุ่นแรกๆ เหล่านั้นก็สามารถพึ่งพาข้อมูลอุตสาหกรรมหรือข้อมูลจากโครงการที่คล้ายคลึงกัน (กรณีศึกษาอาจเป็นทรัพยากรที่ประเมินค่าไม่ได้ในเรื่องนี้)

การใช้การวิเคราะห์การออกแบบ

การวิเคราะห์อาจเป็นแหล่งข้อมูลที่สมบูรณ์ที่สุดสำหรับนักออกแบบ หากไซต์หรือแอปกำลังได้รับการออกแบบใหม่แทนที่จะออกแบบใหม่ทั้งหมด นักออกแบบสามารถใช้ข้อมูลการวิเคราะห์ที่มีอยู่เพื่อพิจารณาว่าสิ่งใดใช้ได้ผลและไม่ได้ผล

การดูหน้าเว็บในไซต์ที่ได้รับความนิยม มีสถิติเวลาบนหน้าเฉลี่ยที่สูงขึ้น หรือมีอัตราตีกลับที่ต่ำกว่าเป็นวิธีที่ดีในการทำความเข้าใจว่าสิ่งใดใช้ได้ผล แต่การดูหน้าเว็บที่มีอัตราการออกและตีกลับสูงหรือเวลาเฉลี่ยบนหน้าเว็บที่ต่ำกว่า จะช่วยให้เข้าใจถึงหน้าเว็บที่ต้องการความช่วยเหลือ

อัตราการออกและอัตราการตีกลับที่สูงสามารถบ่งชี้ว่าหน้าเว็บไม่มีข้อมูลที่ผู้เยี่ยมชมหน้าเว็บกำลังมองหา หรือหากมีข้อมูลอยู่ก็อาจบ่งชี้ได้ว่าหาหรือเข้าใจได้ยาก

การให้ความสนใจกับการวิเคราะห์ UX เมื่อมีการเปลี่ยนแปลงการออกแบบก็เป็นสิ่งสำคัญเช่นกัน หากเพจทำงานได้ดีก่อนการออกแบบใหม่ ให้ใส่ใจกับประสิทธิภาพของเพจหลังจากนั้น การปรับปรุงตัวบ่งชี้ในเชิงบวกหมายความว่าการออกแบบใหม่อยู่ในเส้นทางที่ถูกต้อง และในทางกลับกัน

สุดท้าย เกณฑ์มาตรฐานการวิเคราะห์อุตสาหกรรมสามารถให้ข้อมูลที่สำคัญเกี่ยวกับประสิทธิภาพของไซต์หรือแอปเมื่อเปรียบเทียบกับผู้อื่นในอุตสาหกรรมเดียวกัน มักจะเป็นเรื่องยากที่จะรู้ว่าเวลาเฉลี่ย 2 นาทีบนหน้าเว็บหนึ่งหน้าดีหรือไม่ดีเมื่อดูคนเดียว แต่ความสามารถในการเปรียบเทียบนั้นและเห็นว่าค่าเฉลี่ยของอุตสาหกรรมคือเวลาเฉลี่ยบนหน้าเว็บ 3 นาที หมายความว่าการออกแบบเว็บไซต์หรือเนื้อหาในปัจจุบันสามารถปรับปรุงได้ Google Analytics มีเครื่องมือเปรียบเทียบในตัวที่ทำให้ง่ายต่อการดูว่าไซต์ทำงานเป็นอย่างไรเมื่อเปรียบเทียบกับค่าเฉลี่ยของอุตสาหกรรม

การใช้ A/B และผลการทดสอบหลายตัวแปร

การทดสอบ A/B และการทดสอบหลายตัวแปรเป็นวิธีที่เกี่ยวข้องกันอย่างใกล้ชิดในการดูว่าเว็บไซต์หรือแอปเวอร์ชันต่างๆ ทำงานเป็นอย่างไรเมื่อเปรียบเทียบกัน สามารถใช้เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้และพฤติกรรมของผู้ใช้ได้อย่างมาก

การทดสอบ A/B เปลี่ยนหนึ่งองค์ประกอบในการออกแบบ (เช่น สีของปุ่มหรือข้อความของพาดหัว) ระหว่างสองเวอร์ชันเพื่อดูว่าเวอร์ชันใดทำงานได้ดีกว่า การทดสอบหลายตัวแปรเปลี่ยนองค์ประกอบมากกว่าหนึ่งรายการ (เช่น ส่วนหัวทั้งหมดหรือสำเนาทั้งหมดในหน้า) ในการทดสอบทั้งสองแบบ ผู้เข้าชมเว็บไซต์หรือแอปจะถูกสุ่มแสดงหน้าเว็บเวอร์ชันต่างๆ และข้อมูลการวิเคราะห์จะถูกบันทึก

การรัน A/B หรือการทดสอบหลายตัวแปรอย่างต่อเนื่องเพื่อปรับปรุงการออกแบบอาจส่งผลให้มีการแปลงเพิ่มขึ้นอย่างมาก ตัวอย่างเช่น 37Signals ได้ทำการทดสอบ A/B ที่หลากหลายบนหน้าแรกเพื่อกำหนดการออกแบบที่เหมาะสมที่สุด (บางครั้งเห็นความแตกต่างมากกว่า 100% ระหว่างสองเวอร์ชัน)

การใช้กระแสพฤติกรรม

โฟลว์พฤติกรรมคือวิธีที่ผู้ใช้เดินทางผ่านไซต์ ตั้งแต่หน้าที่พวกเขาไปถึงหน้าแรกจนถึงหน้าสุดท้ายที่พวกเขาดูก่อนออกจากไซต์ ในกรณีส่วนใหญ่ ผู้เชี่ยวชาญ UX มีขั้นตอนบางอย่างที่พวกเขาต้องการให้ผู้ใช้ดำเนินการผ่านไซต์ หากกระแสพฤติกรรมจริงแตกต่างไปจากนี้มาก แสดงว่ามีปัญหากับประสบการณ์ของผู้ใช้

Google Analytics มีเครื่องมือในตัวสำหรับสำรวจขั้นตอนพฤติกรรมของผู้ใช้ การสำรวจข้อมูลนี้เปรียบเทียบกับกระแสพฤติกรรมในอุดมคติที่นักออกแบบ UX สร้างขึ้นสำหรับโครงการ ให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าว่าการออกแบบนั้นบรรลุประสบการณ์ผู้ใช้และเป้าหมายด้านพฤติกรรมจริงหรือไม่

การวิจัยผู้ใช้

มีวิธีการวิจัยผู้ใช้ที่หลากหลายซึ่งผู้ออกแบบสามารถใช้เพื่อรวบรวมข้อมูลที่สามารถช่วยในกระบวนการออกแบบเพื่อสร้างประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้นและมีอิทธิพลต่อพฤติกรรมของผู้ใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

วิธีการเหล่านี้รวมถึงการเรียงลำดับการ์ด การสัมภาษณ์ตามบริบทกับผู้ใช้จริง การสนทนากลุ่ม แบบสำรวจ และการวิเคราะห์แบบศึกษาสำนึก เป็นต้น การวิจัยผู้ใช้ยังรวมถึงสิ่งต่างๆ เช่น การสร้างตัวตนและกรณีการใช้งาน

การวิจัยผู้ใช้เป็นหนึ่งในวิธีการรวบรวมข้อมูลที่ใช้ทรัพยากรมาก แต่ก็อาจเป็นวิธีที่มีค่าที่สุด—โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับโครงการและผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ ที่ไม่มีแหล่งข้อมูลหลักที่มีอยู่ มีหลายวิธีในการดำเนินการวิจัยผู้ใช้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งแต่ละวิธีสามารถเพิ่มคุณค่าเฉพาะตัวให้กับกระบวนการได้

การทดสอบผู้ใช้เป็นขั้นตอนหนึ่งของกระบวนการวิจัยผู้ใช้ ซึ่งมักจะรวมถึงการทดสอบความสามารถในการใช้งาน ตลอดจนการทดสอบ A/B และการทดสอบหลายตัวแปรที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ การทดสอบโดยผู้ใช้ที่คุ้มค่าเป็นส่วนสำคัญของกระบวนการออกแบบ และควรทำในแต่ละขั้นตอนไปพร้อมกัน

วิธีวิเคราะห์ข้อมูล

การรวบรวมข้อมูลเป็นเพียงแง่มุมหนึ่งของกระบวนการออกแบบที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเท่านั้น ข้อมูลเชิงปริมาณ เช่น การออกแบบและการวิเคราะห์ UX มีความสำคัญ แต่ข้อมูลเชิงคุณภาพ เช่นเดียวกับที่รวบรวมจากการสัมภาษณ์ผู้ใช้ มีความสำคัญเช่นเดียวกัน หากไม่มากกว่านั้น

ข้อมูลเชิงปริมาณช่วยให้นักออกแบบทราบถึงสิ่งที่เกิดขึ้นบนเว็บไซต์หรือแอป แต่จำเป็นต้องมีข้อมูลเชิงคุณภาพเพื่อให้กระจ่าง ว่าทำไม ผู้ใช้ถึงทำในสิ่งที่พวกเขาทำ การหาสาเหตุที่ผู้ใช้มีพฤติกรรมบางอย่างเป็นส่วนใหญ่ของทฤษฎี UX และจิตวิทยาการออกแบบ

เมื่อทั้งข้อมูลเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณได้รับการรวบรวมแล้ว นักออกแบบควรมองหาแนวโน้มในข้อมูลเช่นเดียวกับค่าผิดปกติ ค่าผิดปกติสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับปัญหาที่อาจเกิดขึ้นที่ผู้ใช้อาจพบ ซึ่งอาจมีความสำคัญเมื่อจำนวนการเข้าชมเพิ่มขึ้น

การสร้างการแสดงข้อมูลเป็นภาพมีประโยชน์ในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ แม้แต่แผนภูมิและกราฟธรรมดาๆ ก็ช่วยให้วิเคราะห์ข้อมูลได้ง่ายขึ้น นี่คือเหตุผลที่โปรแกรมวิเคราะห์ส่วนใหญ่ รวมถึง Google Analytics แสดงข้อมูลเป็นภาพแทนการแสดงข้อมูลดิบ

ข้อมูลควรได้รับการวิเคราะห์อย่างต่อเนื่องเมื่อมีการรวบรวมข้อมูลใหม่ การเปลี่ยนแปลงการออกแบบ การเปลี่ยนแปลงเนื้อหา การเปลี่ยนแปลงอัลกอริธึมของเครื่องมือค้นหา และการพัฒนาอื่นๆ ล้วนส่งผลต่อประสบการณ์ของผู้ใช้และพฤติกรรมของผู้ใช้ นักออกแบบสามารถวิเคราะห์ข้อมูลนี้เพื่อปรับปรุงและทำซ้ำผลิตภัณฑ์ของตนอย่างต่อเนื่อง

การนำเสนอข้อมูลต่อผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

นอกเหนือจากการวิเคราะห์ข้อมูลแล้ว การนำเสนอข้อมูลดังกล่าวต่อผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในโครงการมักจะมีความสำคัญในการทำให้พวกเขาซื้อโซลูชันการออกแบบที่ดีที่สุด การแสดงข้อมูลด้วยสายตาเป็นวิธีนำเสนอข้อมูลที่ดีที่สุดวิธีหนึ่ง

การสร้างชุดสไลด์ที่มีแผนภูมิและกราฟมักจะสร้างความแตกต่างระหว่างการให้ลูกค้าหรือผู้จัดการอนุมัติโครงการและเผชิญกับการต่อต้านในทุกขั้นตอนตลอดเส้นทาง ข้อมูลสามารถสำรอง "สัญชาตญาณ" ของนักออกแบบเกี่ยวกับตัวเลือกการออกแบบที่เหมาะสม

การตัดสินใจด้วย Data

ส่วนที่ดีที่สุดประการหนึ่งเกี่ยวกับข้อมูลก็คือ เกือบจะเป็นไปได้เสมอที่จะเก็บรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติม กระบวนการตัดสินใจในการออกแบบที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเป็นแบบวงกลม: นักออกแบบควรรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล ตัดสินใจโดยอิงจากข้อมูลนั้น แล้วทดสอบการตัดสินใจเหล่านั้นด้วยการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลมากขึ้น

การออกแบบซ้ำ ๆ ของผลิตภัณฑ์อย่างต่อเนื่องโดยมีการปรับปรุงตามข้อมูลมากกว่าสัญชาตญาณหรือลางสังหรณ์ช่วยให้นักออกแบบสามารถสร้างประสบการณ์ที่ดีขึ้นสำหรับผู้ที่ใช้ผลิตภัณฑ์ของตน การจัดการข้อมูลที่มีอยู่ช่วยให้นักออกแบบสามารถขจัดปัญหาจากประสบการณ์ของผู้ใช้และการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมก่อนที่จะส่งผลกระทบต่อผลลัพธ์

บทสรุป

การทำความเข้าใจกับกระบวนการออกแบบที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเป็นทักษะทางอาชีพที่สำคัญสำหรับนักออกแบบ การเจาะลึกลงไปในกระบวนการวิจัยและทดสอบผู้ใช้ และการทำความเข้าใจว่าการวิเคราะห์ข้อมูลทำงานอย่างไร ช่วยให้นักออกแบบมีเครื่องมือเพิ่มเติมในการรับการสนับสนุนสำหรับแนวคิดของพวกเขา นอกจากนี้ยังช่วยให้พวกเขาสร้างผลิตภัณฑ์ที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ โดยมีข้อมูลสำรองไว้เป็นการยืนยัน

การออกแบบ UI ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเป็นทั้งศิลปะและวิทยาศาสตร์ การทำความเข้าใจวิธีรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลและนำการออกแบบไปใช้นั้นเป็นทักษะที่สำคัญสำหรับนักออกแบบมือใหม่และนักออกแบบผู้เชี่ยวชาญ

อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับบล็อก Toptal Design:

• การทดสอบ UX สำหรับคนทั่วไป: ทำให้ง่ายและมีประสิทธิภาพ
• เปลี่ยนข้อมูลการทดสอบความสามารถในการใช้งานให้กลายเป็นจริงโดยไม่ต้องเสียสติ
• วิธีการวิจัย UX และเส้นทางสู่การเอาใจใส่ผู้ใช้
• การแสดงข้อมูล - แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและพื้นฐาน
• รับแรงบันดาลใจจากการแสดงข้อมูลเหล่านี้