多くのデザイナーは、勘を頼りに芸術的にデザイン プロセスに取り組みます。問題は、デザイナーが人々が何を望んでいるのかを推測するのに助けが必要だということです。このため、この方法を採用すると、ユーザーの要件により適した設計になる可能性があります。この時点で、データ主導の戦略が役立つ可能性があります。

このデータ主導の設計戦略は、ユーザー中心の設計とユーザーにとってより満足のいく体験の作成に貢献します。つまり、ユーザーの性格、好み、および要件に関するより正確な情報を使用して、設計上の決定を改善するのに役立ちます。この最初のガイド (3 つのうち) を作成して、データ駆動型設計プロセスをわかりやすくしました。

データ駆動型設計とは正確には何ですか?

データ駆動型デザインは、消費者の好みや行動について以前に取得した情報に焦点を当てたデザイン決定を行う方法です。顧客がデザインをどのように使用しているかに関する情報は、デザインが機能するかどうかを示すフィードバックのようなものです。

一般的な問題点の例は次のとおりです。

• ランディング ページの場合、CTA ボタンは十分に表示され、十分なクリック数を獲得していますか?
• 主要なメッセージから焦点をそらすことなく、デザインが注目を集めることができるでしょうか?
• オンラインストアの場合、購入に必要なすべての手順が顧客に明確に提示されていますか?

しかし、データは何ですか？

何かをデータと見なすための基準は何ですか?

「データ」という言葉を聞いたとき、最初に思い浮かぶのはほとんどの場合、数値で表される定量的なデータです。データは数字だけではありません。数値化できない感情や意見、逸話など定性的なデータもデータです。

情報を伝えるデザインには、定量的データと定性的データの両方が必要です。定量データとは、「いくつ」、「どれくらい」、「どのくらいの頻度で」などの質問に対する答えを提供する、数値で表すことができるデータです。

A/B テスト、多変量テスト、ウェブサイト分析、アイ トラッキング研究から得られたヒートマップなど。サンプル調査、ツリーテストやオンラインカードソーティングツールを使用したカードソーティングなどの手法を用いた情報アーキテクチャに関する研究。

これらは、さまざまな種類の定量的データ ソースの例です。

一方、定性的データは、状況の「理由」に集中します。ユーザーの意図と動機に関する情報を提供します。

インタビューの実施、競合他社の分析、ユーザビリティ調査の実施、フォーカス グループ調査、または日記調査によって、質的データを収集できます。両方のデータ セットは、他方のギャップを埋めるので役に立ちます。

設計者がデータ駆動型の設計アプローチに注意を払う必要があるのはなぜですか?

プロジェクトを大々的に成功させるには、データを確認するか、データをより効率的に使用する必要があります。本能に従うことを優先して、現実世界のフィードバックのためにデータを活用しないことは、リスクを伴う可能性があります。それは悪いデザインにつながる可能性があり、それはお金の損失、再デザインの時間と労力の浪費、さらにはブランドの評判の低下を意味する可能性があります.

インテリジェントなデータ分析により、コンバージョンを促進し、あらゆるブランドを新たな成功へと導くことができます。データ駆動型の UX メソッドがビジネスの大きな成長に役立った例はたくさんあります。

たとえば、2014 年、Virgin Americaは A/B テストを利用して新しいレスポンシブ Web サイトを開発しました。これにより、次の結果が得られました。

• コンバージョンの成功率が 14% 上昇
• サポートを求める電話が 20% 減少
• 顧客は、すべてのデバイスで約 2 倍の速さで予約を行うことができます。

それでも不十分な場合は、こちらの UX 再設計のケース スタディを参照して、詳細を確認してください。

データの使用は、設計プロセスにおいてどの程度正確に役立ちますか?

データドリブンなデザインのアイデアは、デザイナーの間ではめったにありません。デザイナーは、創造性の自由が制限されたり、排除されたりするのではないかと心配しているからです。数字を扱う必要があるという誤った信念は言うまでもありません。それは真実から遠く離れることはできませんでした。

データは、デザイナーがユーザーにとって最適なエクスペリエンスを構築するのを支援するツールとして機能します。デザイナーの直感は、データによって裏付けられます。また、定性データを使用して、顧客のニーズと動機をよりよく理解することもできます。

それらの調査結果によって設計を調整することができます。デザイナーが統計分析や数値計算の方法を学び始める理由はまったくありません。彼らは、建設的でデータに裏付けられた批判を提供する研究者やデータサイエンティストと協力して、創造的な仕事に引き続き注力します。

すべての情報は、チャートやグラフを使用して明確かつ簡潔に提示できます。要約すると、設計者は数学をしっかりと理解していなくても問題なくやり遂げることができます。また、データ主導の設計戦略により、時間とリソースを節約できます。

変更に費やす時間を減らし、クリエイティブな作業により多くの時間を割くことが、デザイナーの夢です。

エンドノート

データ駆動型のデザイン アプローチを理解すると、デザイナーとしての仕事に有利になります。デザイナーは、ユーザー調査、分析、A/B テストなどの方法のおかげで、より少ない労力でより多くのデータをバックアップしてより良いデザインを作成できます。

顧客体験の向上、コンバージョン率の向上、ROI の向上は、この戦略が企業の収益を向上させる方法のほんの一部です。これらの手法を適用するには時間がかかる場合がありますが、努力する価値は十分にあります。時間が経つにつれて、それはかなりの報酬を得るでしょう。

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