Rakamlarla Güç – Veriye Dayalı Tasarıma Genel Bir Bakış

Tasarıma genellikle bir bilimden çok bir sanat olarak bakılır. Gerçekte, ikisi de. Tasarım sanatı, veri ve bilgi biliminden etkilenmelidir. Verileri toplamak ve analiz etmek, daha iyi tasarımlar ve kullanıcı deneyimleri oluşturmanın anahtarıdır.

Veriye dayalı tasarım, ona aşina olmayan tasarımcılar için korkutucu olabilir. Bazı tasarımcılar bunun neden gerekli olduğunu bile anlamıyor veya verilere yalnızca sınırlı bir şekilde dokunuyor. Süreci anlamak, onun gizemini ortadan kaldırır ve tasarımcıların her düzeyde deneyime erişmesini sağlar.

Tasarım Sürecinde Neden Veriler Kullanılır?

Birçok tasarımcı, herhangi bir kullanıcı araştırması yapmaya gerek duymadan kullanıcıların ne istediğini bildiklerini düşünür. Ayrıca kendi tasarımlarına delicesine aşık olma eğilimleri vardır. Ancak çoğu durumda tasarımcılar kullanıcı değildir . En iyi kullanıcı deneyiminin nasıl oluşturulacağı konusunda verilen kararları destekleyecek veriler olmadan, tasarımcılar gerçekten de karanlıkta kalıyor.

Veriler, tasarımcılara ürünlerini kullanan insanlar için mümkün olan en iyi tasarımları yaratabilmeleri için fikir verir. Bu veriler, birincil ve ikincil kaynaklardan birden çok biçimde gelebilir. Tasarımcılar için önemli olan, tasarımlarını temel almak için hangi veri kümelerinin kullanılmaya değer olduğunu ve hangilerinin göz ardı edileceğini bulmaktır.

Hangi Veriler Kullanılır

Veriye dayalı kullanıcı arabirimi tasarımı, en uygun kullanıcı deneyimini oluşturmanın en iyi yolunu belirlemek için çeşitli farklı türde veriler gerektirebilir. Bu veriler, bir ürünün mevcut yinelemesinde web sitesi veya uygulama analitiği, kullanıcı görüşmeleri, A/B ve çok değişkenli test sonuçları, davranış akışları ve diğer UX araştırması türleri gibi şeyleri içerebilir.

Veri tasarımcıları ne kadar önden toplanırsa, tasarımın erken yinelemeleri o kadar iyi olur. Bazı veri toplama türleri için genellikle bir prototip gereklidir (A/B veya çok değişkenli testler gibi). Ancak bu ilk prototipler bile sektör verilerine veya benzer projelerden alınan verilere güvenebilir (vaka çalışmaları bu konuda paha biçilmez bir kaynak olabilir).

Tasarım Analitiğini Kullanma

Analytics, tasarımcılar için en zengin veri kaynaklarından bazıları olabilir. Bir site veya uygulama sıfırdan tasarlanmak yerine yeniden tasarlanıyorsa, tasarımcılar neyin işe yarayıp neyin yaramadığını belirlemek için mevcut analitik bilgilerinden faydalanabilir.

Bir sitedeki popüler, daha yüksek ortalama sayfada geçirilen süre istatistiklerine veya daha düşük hemen çıkma oranlarına sahip sayfalara bakmak, neyin işe yaradığı hakkında bir fikir edinmenin iyi bir yoludur. Ancak, yüksek çıkış ve hemen çıkma oranlarına veya sayfada daha düşük ortalama süreye sahip olan sayfalara bakmak, biraz yardıma ihtiyaç duyan sayfalar hakkında fikir verir.

Yüksek çıkış ve hemen çıkma oranları, bir sayfanın, sayfayı ziyaret eden kişinin aradığı bilgileri içermediğini gösterebilir. Veya bilgi oradaysa, bulmanın veya anlamanın kolay olmadığını gösterebilir.

Bir tasarımda değişiklik yapılırken UX analitiğine dikkat etmek de önemlidir. Bir sayfa yeniden tasarlanmadan önce iyi performans gösteriyorsa, sonrasında nasıl performans gösterdiğine dikkat edin. Olumlu göstergelerde bir iyileşme, yeniden tasarımın doğru yolda olduğu anlamına gelir ve bunun tersi de geçerlidir.

Son olarak, sektör analizi karşılaştırmaları, bir sitenin veya uygulamanın aynı sektördeki diğerlerine kıyasla nasıl performans gösterdiği hakkında hayati bilgiler sağlayabilir. Tek başına bakıldığında bir sayfada ortalama 2 dakikalık sürenin iyi mi yoksa kötü mü olduğunu bilmek genellikle zordur. Ancak bunu karşılaştırabilmek ve sektör ortalamasının sayfada ortalama 3 dakika olduğunu görebilmek, mevcut site tasarımının veya içeriğinin geliştirilebileceği anlamına gelir. Google Analytics, bir sitenin sektör ortalamasına kıyasla ne durumda olduğunu görmeyi kolaylaştıran yerleşik kıyaslama araçlarına sahiptir.

A/B ve Çok Değişkenli Test Sonuçlarını Kullanma

A/B ve çok değişkenli testler, bir web sitesinin veya uygulamanın farklı sürümlerinin birbirine karşı nasıl performans gösterdiğini görmenin yakından ilişkili yollarıdır. Kullanıcı deneyiminde ve kullanıcı davranışında büyük iyileştirmeler yapmak için kullanılabilirler.

A/B testleri, hangisinin daha iyi performans gösterdiğini görmek için tasarımdaki bir öğeyi (bir düğmenin rengi veya bir başlığın metni gibi) iki sürüm arasında değiştirir. Çok değişkenli testler birden fazla öğeyi değiştirir (bir üstbilginin tamamı veya bir sayfadaki kopyanın tamamı gibi). Her iki test türünde de, bir siteye veya uygulamaya gelen ziyaretçilere sayfanın farklı sürümleri rastgele gösterilir ve analiz verileri kaydedilir.

Bir tasarımı geliştirmek için sürekli olarak A/B veya çok değişkenli testler çalıştırmak, büyük dönüşüm artışlarına neden olabilir. Örneğin 37Signals, en uygun tasarımı belirlemek için ana sayfasında çeşitli A/B testleri yürütmüştür (bazen iki sürüm arasında %100'den fazla farklılıklar görür).

Davranış Akışlarını Kullanma

Davranış akışları, kullanıcıların ilk geldikleri sayfadan siteden çıkmadan önce görüntüledikleri son sayfaya kadar bir sitede gezinme şeklidir. Çoğu durumda, UX uzmanlarının, kullanıcıların bir siteden geçmesini istedikleri belirli bir akış vardır. Gerçek davranış akışları bundan büyük ölçüde farklıysa, kullanıcı deneyiminde bir sorun olduğunu gösterir.

Google Analytics, kullanıcı davranışı akışlarını keşfetmek için yerleşik araçlara sahiptir. UX tasarımcısının bir proje için oluşturduğu ideal davranış akışına kıyasla bu verileri keşfetmek, tasarımın kullanıcı deneyimi ve davranış hedeflerini gerçekten gerçekleştirip gerçekleştirmediği konusunda değerli bilgiler verir.

Kullanıcı Araştırması

Tasarımcıların daha iyi bir kullanıcı deneyimi yaratma ve kullanıcı davranışını daha etkili bir şekilde etkileme tasarım sürecine yardımcı olabilecek verileri toplamak için kullanabileceği çeşitli kullanıcı araştırma yöntemleri vardır.

Bu yöntemler, diğerlerinin yanı sıra kart sıralama, gerçek kullanıcılarla bağlamsal görüşmeler, odak grupları, anketler ve buluşsal analizleri içerir. Kullanıcı araştırması ayrıca kişi oluşturma ve kullanım senaryoları gibi şeyleri de içerir.

Kullanıcı araştırması, kaynak ağırlıklı veri toplama yöntemlerinden biridir, ancak aynı zamanda en değerli olabilir - özellikle mevcut birincil veri kaynakları olmayan yeni projeler ve ürünler için. Etkili kullanıcı araştırması yapmanın çeşitli yolları vardır ve bunların her biri sürece kendi benzersiz değerini katabilir.

Kullanıcı testi, genellikle kullanılabilirlik testinin yanı sıra daha önce bahsedilen A/B ve çok değişkenli testleri içeren kullanıcı araştırma sürecinin bir yönüdür. Uygun maliyetli kullanıcı testi, tasarım sürecinin hayati bir parçasıdır ve yol boyunca her adımda yapılmalıdır.

Veriler Nasıl Analiz Edilir

Veri toplamak, veriye dayalı tasarım sürecinin yalnızca bir yönüdür. Tasarım ve UX analitiği gibi nicel veriler hayati öneme sahiptir, ancak kullanıcı görüşmelerinden toplananlar gibi nitel veriler daha fazla değilse de aynı derecede önemlidir.

Nicel veriler, tasarımcılara bir web sitesinde veya uygulamada neler olduğu hakkında bir fikir verir. Ancak, kullanıcıların yaptıklarını neden yaptıklarına ışık tutmak için nitel verilere ihtiyaç vardır. Kullanıcıların neden belirli şekillerde davrandığını anlamak, UX teorisinin ve tasarım psikolojisinin büyük bir parçasıdır.

Hem nitel hem de nicel veriler toplandıktan sonra tasarımcılar, aykırı değerler kadar verilerdeki eğilimleri de aramalıdır. Aykırı değerler, kullanıcıların karşılaşabileceği ve trafik sayıları arttıkça önemli hale gelebilecek potansiyel sorunlar hakkında fikir verebilir.

Büyük veri kümeleriyle çalışırken veri görselleştirmeleri oluşturmak faydalı olabilir. Basit çizelgeler ve grafikler bile mevcut bilgileri analiz etmeyi kolaylaştırabilir. Bu nedenle, Google Analytics de dahil olmak üzere çoğu analiz programı, verileri yalnızca ham verilerden ziyade görsel olarak görüntüler.

Yeni veriler toplandıkça veriler sürekli olarak analiz edilmelidir. Tasarım değişiklikleri, içerik değişiklikleri, arama motoru algoritmalarındaki değişiklikler ve diğer gelişmelerin tümü, kullanıcı deneyimini ve kullanıcı davranışını etkileyebilir. Tasarımcılar, ürünlerini sürekli iyileştirmek ve yeni yinelemeler yapmak için bu verileri analiz edebilir.

Paydaşlara Verilerin Sunulması

Verileri analiz etmenin yanı sıra, bir projedeki paydaşlara sunmak, onların en iyi tasarım çözümlerini satın almalarını sağlamak için genellikle önemlidir. Verileri görsel olarak görüntülemek, bilgiyi sunmanın en iyi yollarından biridir.

Çizelgeler ve grafikler içeren bir slayt destesi oluşturmak, genellikle bir müşterinin veya yöneticinin bir projeyi onaylamasını sağlamak ile yol boyunca her adımda dirençle karşılaşmak arasındaki farkı yaratabilir. Veriler, bir tasarımcının yapılacak doğru tasarım seçimleri hakkındaki "sezgilerini" destekleyebilir.

Verilerle Karar Verme

Verilerin en iyi yanlarından biri, daha fazlasını toplamanın neredeyse her zaman mümkün olmasıdır. Veriye dayalı tasarım karar süreci döngüseldir: tasarımcılar verileri toplamalı ve analiz etmeli, buna dayalı kararlar vermeli ve ardından daha fazla veri toplayıp analiz ederek bu kararları test etmelidir.

Sezgiler veya önseziler yerine verilere dayalı iyileştirmelerle sürekli olarak bir ürünün yeni yinelemelerini tasarlamak, tasarımcıların ürünlerini kullanan insanlar için daha iyi deneyimler yaratmasını sağlar. Mevcut verilerden haberdar olmak, tasarımcıların kullanıcı deneyimi ve davranış değişiklikleriyle ilgili sorunları, alt satırı etkilemeden önce çözmelerini sağlar.

Çözüm

Veriye dayalı tasarım sürecini anlamak, tasarımcılar için önemli bir kariyer becerisidir. Kullanıcı araştırma ve test sürecine dalmak ve veri analitiğinin nasıl çalıştığını anlamak, tasarımcılara fikirleri için destek almaları için ek araçlar sağlar. Ayrıca, bu iddiayı destekleyecek verilerle mümkün olan en iyi ürünleri yaratmalarını sağlar.

Veriye dayalı UI tasarımı hem sanat hem de bilimdir. Verilerin nasıl toplanıp analiz edileceğini ve buna dayalı tasarımların nasıl uygulanacağını anlamak, hem yeni başlayan hem de uzman tasarımcılar için önemli bir beceridir.

Toptal Tasarım Blogunda daha fazla okuma:

• Kitleler için UX Testi: Basit ve Uygun Maliyetli Tutun
• Kullanılabilirlik Test Verilerini Delirmeden Eyleme Dönüştürme
• UX Araştırma Yöntemleri ve Kullanıcı Empatisine Giden Yol
• Veri Görselleştirme - En İyi Uygulamalar ve Temeller
• Bu Veri Görselleştirmelerinden İlham Alın