Для проектировщиков нередко исключать дизайн, управляемый данными, из их рабочего процесса просто из-за несправедливых мифов, окружающих аналитику и способ, которым проектирование, управляемое данными, проводится.
Психологические исследования и исследования UX ошибочно считаются достаточными в качестве информатора, поскольку результаты проверяются в контролируемой среде и определяются большими наборами данных. Но хотя информация, безусловно, полезна (я имею в виду, например, что результаты исследований пользователей могут рассматриваться как лучшие практики ), в этих экспериментах не хватает того факта, что испытуемые не обязательно являются нашими пользователями.
Без данных, собранных от нашей аудитории, легко делать предположения или быть без другой половины истории.
Давайте рассмотрим 5 мифов о проектировании на основе данных, которое может изменить ваш взгляд на использование аналитики для UX-дизайна.
Миф № 1: «Аналитика не является моей ответственностью»
О, черт возьми, нет. Данные, безусловно, на 100% ваша ответственность, независимо от того, какая ваша основная роль в команде. Если вы маркетолог , вам нужно знать коэффициент конверсии, чтобы увидеть, работает ли ваша маркетинговая стратегия. Если вы разработчик , вам нужно знать коэффициенты конверсии, чтобы увидеть, если ваш код где-то глючит. Если вы дизайнер , вам нужно знать коэффициент конверсии, чтобы убедиться, что пользовательский опыт оптимален. То, что объединяет маркетологов, разработчиков и дизайнеров, — это одна и та же бизнес-цель — помочь пользователям конвертировать .
Менеджеры по продукту должны заботиться обо всех этих вещах, хотя каждый член команды коллективно несет ответственность за улучшение показателей, используя навыки и знания в своей области.
TL; DR: аналитика — это ответственность каждого.
Миф № 2: Данные = Числа
Данные могут быть тепловой картой из пользовательского теста, ответами из опроса клиентов, запиской обратной связи от товарища по команде. Все, что информирует нас о принятии решений, является данными. Однако многие из нас делают нашу первую ошибку, когда предполагают, что юзабилити-тестирование и опрос являются альтернативами аналитике, где на самом деле аналитика живет и дышит в центре всех исследований пользователей.
Аналитика помогает вам задавать правильные вопросы для опроса клиентов, определять правильные группы пользователей для юзабилити-тестирования и определять, где именно не хватает UX, чтобы вы могли проводить A / B-тестирование в этих областях и находить решения для проектирования.
TL; DR: данные — это не просто числа, а аналитика на первом месте.
Миф № 3: Управляемый данными дизайн требует готового продукта
Очень неправильно предполагать, что мы можем собирать данные только о готовой продукции . Сегодня дизайн продукта стал более тонким, чем когда-либо прежде, и «доставка» стала чем-то вроде зрелища благодаря приложениям для обнаружения, таким как BetaList и Product Hunt .
В настоящее время нет ничего необычного в том, чтобы отправлять приложение, веб-сайт или функцию несколько раз, поскольку она естественным образом проходит этапы альфа, бета-тестирования и запуска. На каждом корабле можно собирать данные и отзывы в массовом масштабе, даже приобретая подписчиков, клиентов и / или социальных пользователей. Эти ранние последователи могут быть тем, что делает или разрушает ваш первоначальный успех
TL; DR: данные могут быть собраны в любое время.
Миф № 4. Управляемый данными дизайн убивает креативность
Аналитика говорит вам, где из вашего сайта вытекают лучшие возможности, но не говорит вам, как их исправить. В большинстве случаев существует несколько стратегий выигрыша, и именно здесь в игру вступает классическое творчество. Требуется креативность, чтобы найти эффективные решения, чтобы превратить проигрышную игру в выигрышную, используя аналитику для принятия разумных решений. Вот проницательный способ думать об аналитике:
Аналитика ставит вас в положение футбольного менеджера, позволяя вам смотреть на вещи с боковой точки зрения. Тем не менее, вы должны сделать выводы о том, как развивается игра, и найти способы изменить игру, если это необходимо.
Таким образом, хотя дизайн, управляемый данными, не позволяет вам дурачиться, он также не мешает вашей креативности. Это уменьшает количество возможных вариантов и сужает границы, что на самом деле хорошо , потому что, когда есть слишком много направлений, из которых трудно выбрать пункт назначения (ученые называют этот анализ параличом в своих исследованиях по психологии).
TL; DR: данные исключают неправильные варианты, а не все.
Миф № 5: Выводы объективны
Данные содержат подсказки, но для этого требуется детектив, который проанализирует эти подсказки и разгадает тайну того, что ищут ваши пользователи. Скажем, например, что у вашего сайта высокий показатель отказов. Дело в том , что многие пользователи заходят на ваш сайт и уходят, не посещая другую веб-страницу. Что не факт, так это предположение, что пользователи ненавидят ваш сайт.
Может случиться так, что пользователи найдут именно то, что ищут, и останутся довольными в течение нескольких секунд (
). Возможно, они погуглили вопрос, и ваш сайт ответил на него отлично. Вам нужно глубже погрузиться и изучить реферальные данные, поисковые термины и демографию пользователей, чтобы попытаться определить, чего достиг пользователь, а затем решить, достигли ли они этого или нет.
Данные объективны, но сделанные выводы субъективны.
С аналитикой легко увидеть то, что вы хотите увидеть. Никакие данные не защищены от предвзятости, и даже самое интеллектуальное аналитическое программное обеспечение не может точно объяснить, чего хотят ваши пользователи.
Теперь, когда вы знаете это, вы можете лучше осознать, что аналитика может и не может делать. Это инструмент, а не решение.
Чтобы узнать больше об UX Analytics, ознакомьтесь с книгой SitePoint Researching UX: Analytics .