Diseño basado en datos: una definición, sus beneficios y algunas aplicaciones prácticas para diseñar experiencias de usuario valiosas

Estar impulsado por la empatía y basado en datos es clave para un enfoque de diseño centrado en el ser humano. Como en la primera parte de este artículo de dos partes, ahora analizaremos esta definición. Vamos a analizar el significado, las ventajas y las aplicaciones de una UX basada en datos.

En la primera parte centrada en el diseño centrado en el ser humano, explicamos el significado del primer principio rector de este enfoque, es decir, la empatía y cómo se traduce en la práctica.

Ahora necesitamos analizar la segunda parte de la expresión impulsada por la empatía y basada en datos, es decir, datos. ¿Qué tipo de datos están involucrados en el diseño centrado en el ser humano?

Estos datos no son KPI comerciales. Los KPI, de hecho, son objetivos corporativos que contribuimos a lograr en estrecha y continua colaboración con los miembros de otros equipos. Los datos cualitativos y cuantitativos específicos son las primeras métricas que nosotros, como diseñadores, observamos. También estamos seguros de que nuestro trabajo puede cambiarlos.

Este artículo profundizará para que comprenda mejor qué datos consideramos y cómo los recopilamos.

Datos cualitativos en MailUp

Antes de definir qué es un dato cualitativo para nuestro equipo, comencemos con un ejemplo.

Considere este batido en la imagen.

Si le pidieras a alguien que lo describiera, ¿qué diría?

“El batido tiene una doble composición de vainilla y chocolate. Se cubre con chispas y una cereza confitada, y se sirve en una copa refinada. En general, tiene un aspecto clásico pero bien acabado. Aunque muy bonito, no me atrae tanto por su contexto algo aséptico. En cualquier caso, nunca lo bebería a menos que no tuviera lactosa ".

Para obtener datos cualitativos, debemos recopilar observaciones sobre nuestro dominio de enfoque (el producto o servicio MailUp) a través de análisis en profundidad realizados con nuestros usuarios y / o sobre los productos en cuestión.

En MailUp, recopilamos datos cualitativos a través de las siguientes actividades:

• Pruebas cualitativas de usabilidad (8 a 15 participantes)
• Entrevistas semiestructuradas (alrededor de 6 participantes)
• Encuestas cualitativas (mínimo 40 participantes)
• Grupos de discusión o sesiones de codiseño (alrededor de 10 participantes)

Los resultados nos ayudan a responder las preguntas estratégicas típicas: ¿Por qué sucede esto? ¿Cómo deberíamos arreglarlo?

Esencialmente, la investigación cualitativa nos ayuda a comprender los problemas actuales que afectan la experiencia y cómo mejorarla.

Datos cuantitativos

Volvamos a nuestro batido en la imagen: también podemos usar medidas para describirlo.

Su tamaño es de 200 ml, su temperatura es de 5 ° C. Y cuesta 7 €.

Las cifras que usamos para describir el tema de nuestra encuesta son datos cuantitativos individuales. Cada uno representa una medida compuesta por un número (200, 5 y 7) y una unidad (ml, ° C y €).

Para obtener datos cuantitativos, debemos recopilar las métricas de diseño, es decir, los datos numéricos.

En MailUp, recopilamos datos cuantitativos durante los proyectos de diseño a través de las siguientes actividades:

• Pruebas cuantitativas de usabilidad (30 a 40 participantes)
• Analytics (Google, Pendo, Hotjar…)
• Prueba A / B
• Pruebas de árboles
• Encuestas cuantitativas (a partir de 100 participantes, según la significación estadística)

Los resultados nos ayudan a responder preguntas como: ¿Cuántos? ¿Cuánto cuesta? ¿Cuándo?

Dadas estas premisas, podríamos definir una métrica de diseño de la siguiente manera: un dato numérico que nos informa sobre algunos aspectos de la experiencia de los usuarios de MailUp con uno de nuestros puntos de contacto, productos o servicios digitales.

¿Cuáles son los datos cualitativos que consideramos?

Al realizar una investigación cuantitativa en el equipo de diseño, nos centramos en recopilar métricas como:

• ¿Cuánto tiempo se tarda en completar una tarea o proceso?
• ¿Cuánto esfuerzo se necesita para utilizar una función o servicio?
• ¿Qué tan difícil les parece a los usuarios una tarea o un proceso ?
• ¿Cuántos usuarios pueden completar con éxito una tarea o proceso?
• ¿Qué tan satisfechos están los usuarios con un producto, servicio, actividad o proceso?
• ¿Con qué frecuencia los usuarios vuelven a utilizar una función, producto o servicio?
• ¿Cuántas personas utilizan activamente un producto o servicio?
• ¿Qué porcentaje de usuarios pasan a la siguiente etapa de una tarea o proceso clave?

Las métricas directas como el tiempo de la tarea, la tasa de éxito, la calificación de satisfacción o facilidad de uso y las puntuaciones de los cuestionarios continuos son el corazón de las interacciones que diseñamos. Por otro lado, métricas más complejas como la cantidad de conversiones, la tasa de conversión, la cantidad de usuarios que regresan o la tasa de rebote nos brindan información invaluable sobre el comportamiento y las actitudes de nuestros usuarios hacia nuestros productos digitales.

Cómo recopilar datos: los tres mosqueteros de la investigación del diseño cuantitativo

Los equipos de MailUp utilizan preferiblemente, según los contextos y los objetivos, tres métodos diferentes para recopilar datos cuantitativos: análisis, pruebas cuantitativas de usuarios y encuestas.

¿Cómo decidimos uno del otro? Por lo general, tratamos de comprender qué es realista para el programa de negocios, para la capacidad del equipo y para nuestras habilidades, pero también para las herramientas y el presupuesto disponibles en ese momento.

Por lo general, la elección no se dirige a un solo método. Más bien, casi siempre tratamos de triangular y usar múltiples metodologías para recolectar datos sobre el mismo fenómeno porque sabemos que todos los métodos tienen sus limitaciones y “puntos ciegos”.

Las herramientas de análisis como Google, Pendo y Hotjar nos permiten observar el comportamiento de los usuarios "en la naturaleza". Sin embargo, los datos de Analytics a menudo carecen de contexto: no pueden decirnos por qué alguien hizo clic en esa parte de la interfaz y qué esperaba que sucediera.

Ejemplo de mapa de calor de una página web de MailUp

Las encuestas, incluso las más “rápidas y sucias” a través de Hotjar, Pendo o Typeform, permiten preguntar a los usuarios cuáles son sus objetivos y qué piensan, justo cuando están navegando o en estudios más detallados. Obviamente, obtener datos estadísticamente significativos y diseñar cuestionarios totalmente perfectos es un compromiso considerable.

Ejemplo de una encuesta de MailUp

Finalmente, las pruebas cuantitativas de usabilidad a través de pruebas de usuario nos permiten analizar los comportamientos y opiniones de los usuarios al registrar sus interacciones con el sistema a medida que realizan las tareas asignadas. El análisis se beneficia del hecho de que el contexto está totalmente controlado. Pero incluso esto requiere el tiempo del investigador para planificar y realizar un estudio.

Ejemplo de una prueba de usabilidad de MailUp

En resumen, la investigación cuantitativa nos ayuda a comprender el alcance de los problemas de diseño (qué tan grave es el problema o cuántas personas afecta). Nos permite priorizar conscientemente los problemas que pretendemos resolver. Nos ayuda a experimentar con soluciones y, por último, pero no menos importante, ayuda a los equipos a respaldar su trabajo y mostrar el valor del diseño .

El ROI del diseño

Este último punto es muy importante: una de las marcas de la madurez del diseño dentro de una empresa es que el negocio mismo comprenda su valor estratégico.

Lograr que los gerentes de la empresa consideren el diseño como una "producción de entregables" bajo demanda a un "activo para mover KPI" no es una tarea fácil. Los diseñadores de MailUp tuvieron que aprender a hablar el idioma de sus interlocutores, sentir empatía con ellos y seguir su modelo mental para mostrarles el potencial del enfoque centrado en el ser humano.

Lo vimos tan pronto como comenzamos a recopilar las primeras métricas de diseño: son representaciones numéricas de una mejora en un producto digital que a veces es impresionante.

Y cuando, con la ayuda de nuestros colegas de Marketing, CVM y Producto, vinculamos esos números con los KPI comerciales (como los ingresos o el ahorro de costos), el enfoque comenzó a cambiar de diseñar algo de cierta manera "debido a un deseo o una opinión ”para diseñarla para afectar las ganancias.

Aún queda mucho por hacer. Cambiar una cultura no es fácil. Sin embargo, sabemos que vamos por buen camino: nuestra voluntad, junto con el Grupo al que pertenecemos, es aportar la madurez del diseño interno para competir con los de las mejores empresas internacionales.

Como te hemos dicho, tenemos el corazón y la cabeza para hacerlo: nos guiamos por la empatía y nos basamos en los datos.