В течение многих лет специалисты по цифровому маркетингу и агентства веб-дизайна разрабатывали инструменты для создания эстетических впечатлений для клиентов. И им это удалось. Качество сегодняшней онлайн-среды бесконечно выше, чем было в прошлом, и все благодаря стремлению сделать цифровой мир более красивым и удобным.

Однако визуальные эффекты – это только часть истории. Дизайнеры цифровой эпохи должны выйти за рамки простых художественных мотивов и включить данные в свой выбор дизайна, чтобы максимизировать актуальность для бизнеса. Чистая эстетика хорошо для художественных галерей, но это просто не режет его в коммерческом мире.

Зачем заботиться о дизайне, основанном на данных?

Дизайн, управляемый данными, не требует пояснений: компании используют информацию, которую они собирают, для создания цифрового опыта, побуждающего их аудиторию к конверсии.

В первую очередь, поэтому дизайн, управляемый данными, так привлекателен. Компании, использующие данные при принятии проектных решений, видят улучшение показателей по всем направлениям.

Исследования показывают, что фирмы, использующие данные, были примерно на 6 процентов более прибыльными, чем их конкуренты, и на 5 процентов более производительными.

Но что на самом деле означает быть «управляемым данными»?

Согласно исследованию Рошель Кинг, Элизабет Черчилль и Кейтлин Тан « Проектирование с использованием данных : улучшение пользовательского опыта с помощью A / B-тестирования », компания достигает статуса на основе данных (в отличие от статуса «информированность»), когда она использует количественные данные для информирования.

Таким образом, настоящая стратегия проектирования, основанная на данных, убивает все инстинкты и подвергает все дизайнерские решения научному исследованию.

Принципы проектирования, основанного на данных.

Построение стратегии проектирования на основе данных требует принятия определенного набора принципов, гарантирующих правильное использование доступной информации.

Вот что надо делать:
Настройте свой эксперимент

Прежде чем вы начнете использовать данные, вам нужно выдвинуть гипотезу – как если бы вы проводили научный эксперимент. В идеале вы хотите создать «проверяемое утверждение» – то, что вы потенциально можете опровергнуть, если обнаружите противоречивые данные.

Вот пример:
Красные кнопки с призывом к действию лучше подходят для кликов, чем зеленые .

Вы также можете строить гипотезы как «если X, то Y утверждения».

Например:
Если красные кнопки с призывом к действию более привлекательны, чем зеленые, то на них должно быть больше кликов.

Здесь у вас есть утверждение, которое вы можете проверить. Если на ваш зеленый CTR кликает больше людей, чем на красный, то вы можете опровергнуть гипотетическое утверждение (и вместо этого использовать зеленые кнопки).

Устранение затруднений

Смешивающие переменные – это посторонние особенности, которые омрачают чистоту вашей экспериментальной установки.

В приведенном выше примере единственное, что должно измениться, – это цвет кнопки. Все остальное должно оставаться прежним. Если это не так, вы не знаете, является ли изменение вторичной переменной причиной разницы в частоте кликов или это цвет самой кнопки.

Правильный образец

Неправильная выборка, например разделение вашей аудитории между красным и зеленым CTR по демографическим признакам, может исказить результаты. В идеале вам следует рандомизировать посетителей при A / B-тестировании, чтобы смыть любые идиосинкразические характеристики.

Методы сбора данных

Есть несколько мест, где вы можете получить данные, необходимые для реализации дизайна на основе данных:

Интервью: этот метод основан на рассылке анкет и опросов людям из вашего списка контактов. ы можете сделать это по электронной почте или позвонить людям по телефону.

Анализ конкурентов: во многих случаях нет необходимости изобретать колесо UX. Конкуренты часто реализуют проекты, которые прошли серьезное тестирование и уже определили различные сильные и слабые стороны своего подхода. Использование данных SEO и трафика часто помогает выявить закономерности, которые также будут работать для вашего бренда.

Поток пользователей: наконец, вы можете собирать данные со своего веб-сайта и других потребительских каналов. Данные A / B-тестирования и тепловой карты являются важными инструментами для определения общего воздействия и успеха ваших проектов.

На практике, наша компания- SWBdgtl в своей работе использует дизайн на основе данных . Используя методы количественного исследования, мы сначала определяем целевой рынок нашего клиента, а затем разрабатываем план выхода на рынок, основанный на данных, который будет направлен на улучшение точек взаимодействия с клиентами на протяжении всего их пути.