En plena era digital en la que los datos son una moneda de cambio, el diseño ha evolucionado y está influenciado directamente por la información y la ciencia. Hablamos del data driven design o diseño basado en datos.
Habitualmente, el diseño se ha visto como un arte en lugar de una ciencia pero combinar estas dos disciplinas a día de hoy parece ya de lo más razonable. En este artículo profundizaremos sobre qué es el data driven design y qué cosas debes tener en cuenta.
¿Por qué tenemos que usar los datos en el proceso de diseño?
Comenzaremos citando la frase del estadístico estadounidense, William Edwards Deming, “In God we trust, all others must bring data”. En base a esta rotunda afirmación, el diseño actual no es válido ni efectivo si los diseñadores se dejan llevar por su “ego” dando por hecho que ellos saben lo que los usuarios necesitan sin hacer ningún tipo de investigación previa basada en datos. Es decir, cuando sus decisiones sólo están respaldadas por la intuición o el sentido de la estética.
Por el contrario, en lugar de que los datos reemplacen su creatividad, el diseño basado en datos permite a los diseñadores confirmar su intuición y su comprensión del público objetivo con la ayuda de datos de diversas fuentes.
Aplicar datos al proceso de diseño permite crear productos a medida sobre las personas que los usan. Para ello, además, es vital detectar qué conjuntos son significativos y cuáles se pueden descartar dentro de un universo de información.
¿Qué tipo de datos determinan una buena experiencia de usuario?
Se requiere una gran variedad de datos para configurar una experiencia de usuario óptima. Generalmente, se incluirán análisis de sitios web o apps, entrevistas a usuarios, resultados de pruebas multivariables, tests A/B y flujos de comportamiento.
Este punto de partida nos facilita abordar el diseño con seguridad y crear una versión inicial fiable, aunque por lo general consolidaremos el diseño utilizando un prototipo que iremos enriqueciendo con estas pautas. El diseño es un proceso infinito de mejora continua: Planificar > Diseñar > Testear > Diseñar > Testear…
Analítica en el diseño
La analítica es, sin duda, una de las principales fuentes en las que tendremos que ahondar para descubrir qué funciona y qué no en un proceso de diseño. Estadísticas de permanencia en página o tasas de rebote bajas nos darán, por ejemplo, una idea del camino a seguir. Y es que diferencias significativas en rebote o en tiempos en página entre ordenadores y smartphones pueden indicarnos que existe algún problema en nuestro diseño para diferentes dispositivos.
Y ¿si hemos añadido un botón de descarga pero nadie hace clic en él? Podemos analizar éste u otros aspectos relacionados con las llamadas a la acción de nuestra web y podemos ver, en otros casos, que existe un problema en su diseño o ubicación.
Google Analytics o Adobe disponen de herramientas integradas de evaluación que facilitan datos comparativos con el promedio de la industria. Otras como Hotjar o CrazzyEgg nos ayudan a visualizar el comportamiento del usuario mediante grabación de sesiones o mapas de calor para identificar en qué paso el usuario abandona nuestro producto. El análisis de procesos y embudos de conversión nos permitirá identificar problemas de diseño y/o usabilidad, y aportar soluciones. Por su parte, soluciones como Google Optimize, Optimizely o AB Tasty nos facilitan poner a prueba los diseños y llevar a cabo una optimización continua.
El diseño basado en datos puede ser extremadamente útil ya que proporciona un contexto real para los usuarios y un gran impulso para que los diseñadores mantengan actualizadas sus propuestas. Así, disponen de herramientas que consolidan sus ideas llevándolas a un nivel superior de entendimiento hacia los usuarios. Data-driven y creatividad no son incompatibles. De hecho, son complementarios y se necesitan el uno al otro.
