Data Driven Design: як впровадити на проєкті новий підхід

UI/UX-дизайнерам без досвіду роботи з даними може здатися, що це занадто складно. Насправді ж, маючи чіткий план дій, перебудувати свою роботу під Data Driven-модель відносно легко. Разом з Lead UI/UХ-дизайнеркою Олександрою Цагловою розберемо основні кроки.

6 кроків до втілення Data Driven-підходу в дизайні

Насамперед треба вирішити, на що ви спрямуєте зусилля. Інколи це очевидні речі. Наприклад, у вас великий трафік, але майже нульові цільові дії на сторінці реєстрації або замовлення. А інколи напрямок роботи можна отримати лише після комплексного UX-аудиту.

Коли зрозуміла пріоритетна область даних, треба продумати KPI. Вони мають бути вимірюваними та реалістичними. Якщо ви будете намагатися, наприклад, просто підвищити конверсію, це ні до чого не призведе. Ціль має бути оговореною, зі зрозумілими метриками. Наприклад, це зменшення показників відмови з розділу на 5%, і термін для цього — 5 місяців.

Коли ви знаєте, що шукаєте, ви розумієте, як це шукати. Для одних цілей потрібні кількісні дані, а для інших — якісні. Хоча в більшості випадках слід комбінувати різні підходи. Тобто спочатку отримати цифри та визначити, де саме ховається проблема. А потім намагатися зрозуміти, чому у вас у звітах зафіксовано саме такі показники.

Підписуйтеся на наші соцмережі

Ви маєте зібрати інформацію, дотримуючись кількох правил. По-перше, у вас має бути достатня вибірка. В одних випадках це дані про поведінку тисяч юзерів, в інших — десяток інтерв’ю. По-друге, вибірка має точно відповідати вашій ЦА. По-третє, слід якісно візуалізувати зібрані дані. Це допоможе в подальшому аналізі.

«‎Сирі» дані майже не несуть користі. А ось очищені та представлені у вигляді наочних таблиць, графіків та діаграм — це міцна основа для аналізу. В цьому форматі даних ви легше зможете побачити закономірності, тенденції або аномалії, знайти збіг чи відмінності у показниках у різні періоди тощо. Такі інсайти є дуже важливими для Data Driven-дизайну.

Результати аналізу потрібно порівняти з попередніми гіпотезами. Якщо вони збігаються, можна впевнено переходити до формування пропозицій щодо змін у дизайні та реалізації потрібних рішень. А ось якщо отримані дані спростували ваші здогадки, потрібно розібратися в причинах та підготувати нові ідеї щодо можливих подальших досліджень.

Але це ще не кінець. Data Driven-підхід передбачає ітеративність і безперервність. Після впровадження нового рішення необхідно дослідити, чи змінилися потрібні дані. Якщо цілі досягнуто, переходьте до інших частин продукту за цією ж схемою. Результат негативний? Поверніться до збору та аналізу даних задля подальшої оптимізації.

Рекомендується постійно відстежувати різні показники щодо поведінки юзерів та реагувати на будь-які зміни. Адже те, що сьогодні працює на всі 100%, завтра може втратити ефективність.

Що може заважати успішній реалізації Data Driven-дизайну

Інколи цей підхід не спрацьовує. Як правило, причинами цього є:

Ви маєте бути впевненими в якості інформації про поведінку користувачів. Є багато ризиків зібрати не ті дані. У вас може бути неправильна вибірка. Або даних замало. Або система аналітики не так налаштована. Або ви в принципі фокусуєтесь не на тих даних, які потрібні для задачі. Тож постійно ставте під сумніви пропозиції чи налаштування та намагайтесь подивитися на ситуацію під різними кутами. За необхідності не бійтесь звернутись по допомогу до аналітиків, аби вони підтвердили коректність обраного підходу.

З одного боку, треба занурюватися в дані, а не обмежуватися поверховим оглядом (як у згаданому прикладі про пошук на сайті як елемент навігації). Тобто ви маєте побачити якомога більш цілісну картину конкретної частини продукту. З іншого ж боку, завжди є ризик неправильного вибору конкретних рішень. Навіть якщо у вас коректні дані, ви як дизайнер можете помилитись із реалізацією макета. Саме тому й потрібно аналізувати результат нововведень.

У деяких галузях діють обмеження на збір та обробку користувацької інформації. В цьому випадку важко отримати повну картину на проєкті. Щоб мінімізувати негативні наслідки для досліджень, виконайте кілька кроків. Перший — вивчіть правила вашого продукту (GDPR, HIPAA чи CCPA) та обмежуйтесь виключно необхідними даними. Другий крок — створіть сценарій отримання дозволу від користувачів на обробку їхніх даних. І третій — попіклуйтеся про безпечні методи зберігання та передачі інформації юзерів. Це питання обговоріть із командою.

Data Driven Design — це найбільш раціональний підхід до створення інтерфейсів. Але впроваджуючи на проєкті новий підхід, варто чітко усвідомлювати можливі ризики та мати на це достатньо ресурсів: часових, людських, матеріальних. У цілому ж проєктування на основі даних — беззаперечний масхтев у роботі UI/UX-дизайнера.