Muchos diseñadores abordan el proceso de diseño de manera artística, siendo su instinto la mejor guía. El problema es que los diseñadores necesitan ayuda para adivinar lo que quiere la gente. Por esta razón, tomar este método podría dar como resultado un diseño más adecuado a los requisitos del usuario. En este punto, la estrategia basada en datos podría ser de alguna ayuda.

Esta estrategia de diseño basada en datos contribuye a crear un diseño centrado en el usuario y una experiencia más satisfactoria para los usuarios. En otras palabras, lo ayuda a refinar sus decisiones de diseño con información más precisa sobre la personalidad, las preferencias y los requisitos del usuario. Hice esta primera guía (de 3) sobre el proceso de diseño basado en datos para ayudar a aclarar las cosas.

¿Qué es exactamente el diseño basado en datos?

El diseño basado en datos es un método para tomar decisiones de diseño centradas en información previamente adquirida sobre las preferencias y acciones del consumidor. La información sobre cómo los clientes usan su diseño es como un comentario que le indica si su diseño funciona.

Algunos de los ejemplos comunes de puntos débiles son:

• En el caso de una página de destino, ¿el botón CTA es suficientemente visible y recibe suficientes clics?
• ¿Puede el diseño atraer la atención sin desviar la atención del mensaje principal?
• Si se trata de una tienda en línea, ¿se presentan claramente al cliente todos los pasos necesarios para realizar una compra?

Pero, ¿cuáles son los datos?

¿Cuáles son los criterios para considerar algo como datos?

Cuando las personas escuchan la palabra "datos", su primer pensamiento casi siempre será sobre datos cuantitativos representados por números. Los datos no se limitan solo a números. Los datos cualitativos, que incluyen sentimientos, opiniones y anécdotas que no se pueden poner en números, también son datos.

Hay un lugar para los datos cuantitativos y cualitativos en el diseño de información. Los datos cuantitativos son datos que se pueden representar como números y brindan respuestas a preguntas como "cuántos", "cuántos" y "con qué frecuencia".

Pruebas A/B, pruebas multivariadas, análisis de sitios web, mapas de calor derivados de estudios de seguimiento ocular y grandes. Encuestas de muestra, estudio sobre la arquitectura de la información empleando métodos como pruebas de árboles o clasificación de tarjetas utilizando una herramienta de clasificación de tarjetas en línea.

Estos son algunos ejemplos de diferentes tipos de fuentes de datos cuantitativos.

Por otro lado, los datos cualitativos se concentran en el “por qué” de la situación. Proporciona información sobre la intención del usuario, así como su motivación.

Puede recopilar datos cualitativos realizando entrevistas, analizando competidores, realizando estudios de usabilidad, estudios de grupos de enfoque o estudios diarios. Ambos conjuntos de datos son útiles porque llenan los vacíos en el otro.

¿Por qué los diseñadores deberían preocuparse por un enfoque de diseño basado en datos?

Debe observar los datos o usarlos de manera más eficiente para garantizar el éxito de un proyecto a lo grande. No aprovechar los datos para obtener comentarios del mundo real en favor de seguir sus instintos puede ser arriesgado. Podría conducir a un mal diseño, lo que podría significar pérdida de dinero, tiempo y esfuerzo perdidos en el rediseño o incluso dañar la reputación de la marca.

Con el análisis de datos inteligente, puede aumentar las conversiones e impulsar cualquier marca a nuevas alturas de éxito. Hay muchos ejemplos de cómo los métodos de UX basados ​​en datos han ayudado a una empresa a crecer a lo grande.

Por ejemplo, en 2014, Virgin America utilizó pruebas A/B para desarrollar un nuevo sitio web receptivo. Esto resultó en lo siguiente:

• Un aumento del 14% en el porcentaje de conversiones exitosas
• 20% menos de llamadas de asistencia
• Los clientes pueden hacer reservas casi el doble de rápido en todos los dispositivos.

Si eso no es suficiente, puede obtener más información consultando los estudios de casos de rediseño de UX aquí .

¿Cómo ayuda exactamente el uso de datos en el proceso de diseño?

La idea de un diseño basado en datos es rara entre los diseñadores porque les preocupa que su libertad de creatividad se vea restringida o incluso eliminada. Por no hablar de la creencia errónea de que deben trabajar con números. Eso no podría estar más lejos de la verdad.

Los datos funcionan como una herramienta que ayuda al diseñador a construir la experiencia óptima para el usuario. Los instintos viscerales de un diseñador pueden respaldarse con datos. También pueden comprender mejor las necesidades y motivaciones de los clientes mediante el uso de datos cualitativos.

Les permite ajustar el diseño según esos hallazgos. No hay absolutamente ninguna razón para que los diseñadores comiencen a aprender cómo hacer análisis estadísticos o calcular cifras. Continuarían enfocándose en el trabajo creativo en colaboración con investigadores y científicos de datos que brindan críticas constructivas respaldadas por datos.

Toda la información se puede presentar de forma clara y concisa con la ayuda de tablas y gráficos. En resumen, los diseñadores pueden arreglárselas muy bien sin una sólida comprensión de las matemáticas. Además, las estrategias de diseño basadas en datos pueden ahorrar tiempo y recursos.

Es el sueño de un diseñador: menos tiempo dedicado a los cambios y más tiempo al trabajo creativo.

Nota final

Comprender el enfoque de diseño basado en datos puede ofrecerle una ventaja en su trabajo como diseñador. El diseñador puede hacer mejores diseños con menos esfuerzo y más datos para respaldarlos, gracias a la investigación de usuarios, análisis y pruebas A/B, entre otros métodos.

Mejores experiencias de los clientes, mayores tasas de conversión y un mayor ROI son solo algunas de las formas en que esta estrategia puede impulsar los resultados de una empresa. La aplicación de estas técnicas puede llevar tiempo, pero vale la pena el esfuerzo. A medida que pasa el tiempo, cosechará recompensas sustanciales.

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