Veriye dayalı tasarıma başlarken. eksiksiz rehber

2017'de The Economist , “Dünyanın en değerli kaynağı artık petrol değil, veridir” başlıklı bir makale yayınladı ve bu şaşırtıcı olmamalı. Ne de olsa şu anda Facebook, Amazon, Microsoft ve Google gibi küresel devler ellerinde çok büyük miktarda veri bulunduruyor ve bunu her türlü amaç için kullanıyorlar.

Basitçe söylemek gerekirse, veri, neredeyse her yerde başarıyla uygulanabilen güçlü bir varlıktır ve tasarım da bir istisna değildir! Hâlâ verilerle tasarım yapmıyorsanız, bunu değiştirmenizin zamanı gelmiştir.

Veriye dayalı tasarım için bu kılavuzu okuyun. Burada size farklı veri setleri ile tasarım hakkında bilmeniz gereken her şeyi anlatacağım.

Hemen içine dalalım!

Veriye dayalı tasarım nedir?

Veriye dayalı tasarım, ölçülebilir verilerle dijital ürünleri tasarlama ve geliştirme sürecidir . Pratikte bu, tasarım kararlarınızın kullanıcılar, davranışları, etkileşimleri veya dijital ürününüzün genel performansı hakkında değerli verilerle desteklendiği anlamına gelir.

Veriye dayalı tasarımda, istediğiniz her şeyi pratik olarak ölçebilirsiniz. Web sitenizle kullanıcı etkileşimlerinin sorunsuz ve hoş olup olmadığını öğrenmek ister misiniz? Hemen çıkma oranı veya sayfada geçirilen ortalama süre gibi etkileşim metriklerini inceleyin. Veya hangi mikro kopyanın en iyi sonucu verdiğini keşfetmek ister misiniz? O zaman A/B testleri size gerçeği söyleyecektir!

Bizimle başarılı bir ürün stratejisi geliştirin

Daha fazla bilgi edin

Yanlış fikir birliği etkisi hakkında birkaç söz

Dijital bir proje üzerinde çalışırken, birçok tasarımcı yanlış fikir birliği etkisinin tuzağına düşer. Size basit bir örnek göstereyim, eminim fikri anlayacaksınız.

Mobil uygulamanızda işe alım sürecini tasarladığınızı varsayalım. Bir noktada, oturum açma seçeneklerini seçmeniz gerekir. Kararınızı yalnızca sezgilere dayandıramazsınız ve “Kullanıcılarımız Gmail'e herkes beğendiği için giriş yapacak” veya “Kullanıcıların ilk başlarken en önemli özellikleri görmesi gerekiyor, ben her zaman bunu tercih ederim” gibi argümanlar asla doğru yol değildir. deneyimli bir UX tasarımcısının izlemesi için.

Doğru veri setinin devreye girmesi gereken yer burasıdır. Verileri akıllıca kullanın ve yanlış fikir birliği etkisinden, yani inançlarınızın, davranışlarınızın ve fikirlerinizin nispeten yaygın olduğunu varsayma eğiliminden kaçınacaksınız.

Veriye dayalı tasarım ile veriye dayalı tasarım: herhangi bir fark var mı?

Veriye dayalı ve veriye dayalı tasarımlar benzer kavramlar gibi görünse de, aslında bunlar verilerle çalışmaya yönelik iki farklı yaklaşımdır. Bu yüzden bu terimleri birbirinin yerine kullanmamalısınız.

Veriye dayalı tasarımda veri, tasarım sürecinin kalbi ve ruhudur. Bu , en kritik kararların öncelikle verilere dayalı olarak alındığı anlamına gelir. Pratikte, en acil sorunları çözmek istiyorsanız, siz ve tasarım ekibiniz elinizdeki verileri analiz eder ve sadece bu temelde doğru çözümü seçersiniz.

Veri bilgili tasarımda, verilere yaklaşım biraz farklıdır. Burada, veriler yalnızca ek bir bilgi kaynağı olarak hizmet eder. Basitçe söylemek gerekirse, verilerin sizin için büyük değeri vardır, ancak kararlarınızın arkasındaki itici güç değildir.

İşte, veriye dayalı ve veriye dayalı tasarım yaklaşımları arasındaki temel farkların kısa bir özeti:

Tasarım için neden veriye dayalı bir yaklaşım seçmelisiniz?

Doğru soru şu olmalıdır: Neden tasarımda veri kullanmıyorsunuz ?

Veri güç demektir ve onunla daha bilinçli kararlar verebilirsiniz. Bu verilen bir şey. Ancak tasarım sürecinde verileri kullanma konusunda hâlâ şüpheniz varsa, bu yaklaşımın sizi ikna edebilecek temel faydaları şunlardır:

• Veriye dayalı tasarım, kullanıcı deneyimini ve ürün performansını iyileştirmenize yardımcı olabilir.
• Verilerin doğru kullanımı ile dönüşüm oranlarında ve satışlarda önemli bir artış gözlemleyebilirsiniz.
• Verilere güvenerek , yukarıda açıklanan yanlış fikir birliği etkisinden kaçınırsınız .
• Varsayımlarınızı doğrulamanın en iyi yolu budur.
• Gereksiz özellikler oluşturmak gibi maliyet etkin olmayan kararlar alma riskini azaltırsınız .
• Veriler (genellikle) tarafsızdır.

Görüldüğü gibi ilgili verileri ve bunların doğru yorumlanmasını kullanarak dijital ürününüzü yükseltebilir ve iş hedeflerinize daha kolay ulaşabilirsiniz.

Veriye dayalı tasarım süreci

Verilerle çalışma konusunda çok az deneyiminiz varsa veya hiç deneyiminiz yoksa, veriye dayalı tasarım kavramı ilk başta bunaltıcı görünebilir. Ama endişelenmene gerek yok.

En acil sorunları belirlemekten veri analizine kadar tüm süreç boyunca size adım adım rehberlik edeceğim. Bu çerçeve ile ölçülebilir verilerden en iyi şekilde nasıl yararlanacağınızı tam olarak öğreneceksiniz.

Uzatmadan konuya girelim!

1. İlgi alanınızı belirleyin

Her veriye dayalı tasarım süreci, belirli bir şeyle başlamalıdır; keşfetmek, ölçmek ve test etmek istediğiniz şeyi keşfetmek .

Web sitenizde şu anda düşük performans gösteren belirli bir şey var mı? Kullanıcıların tıklamayı reddettiği herhangi bir CTA düğmesi var mı? Ya da belki bir aşamada hemen çıkma oranı endişe verici bir düzeye ulaşır? Tasarımda verilerle yedekleyebileceğiniz binlerce şey var. Daha derinlemesine analiz ve ölçümler gerektiren en acil sorunları belirlemek için Google Analytics'inize veya diğer araçlara dalmanız gerekir.

Kendiniz yapamıyorsanız veya nasıl doğru yapacağınız konusunda kesinlikle hiçbir fikriniz yoksa endişelenmenize gerek yok. Uzmanlardan sizin için bir UX denetimi yapmalarını isteyebilirsiniz - bu belge, birincil ilgi alanlarınız olması gereken tüm kırmızı bayrakları ve üst düzey sorunları belirleyecektir.

2. Hedefler belirleyin

Veriye dayalı tasarımda hem hızlı hedefler hem de uzun vadeli, daha karmaşık zorluklar belirleyebilirsiniz.

Ancak, "artan dönüşüm oranı" veya "gelişmiş kullanıcı memnuniyeti" gibi genel ve belirsiz hedefler belirlemenin uzun vadede sizi hiçbir yere götürmeyeceğini unutmayın. Dönüşüm oranlarını ve kullanıcı memnuniyetini etkileyen çok fazla faktör vardır ve bunların hepsini aynı anda ölçemezsiniz.

Çok daha iyi bir yaklaşım, "Dönüşüm oranımın 3 ayda %2'den %5'e çıkmasını istiyorum" gibi daha spesifik hedefler belirlemektir . Bu hedef kolayca ölçülebilir ve istediğiniz de bu değil mi?

3. Metrikleri seçin

Hangi hedeflere ulaşmak istediğinizi zaten biliyorsunuz, ancak şimdi soru şu: Bunları nasıl ölçersiniz?

Belirlediğiniz hedeflere bağlı olarak, size neyin işe yaramadığını ve nedenini söyleyecek özel ölçümler seçebilirsiniz. Bunlar şunlar olabilir:

Listenin burada bitmediğini unutmayın!

Bunlar, veriye dayalı tasarımda en sık kullanılan metriklerdir, ancak kullanıcılarınız hakkında size daha spesifik bilgiler verip vermeyeceklerini ve daha alakalı veriler verip vermeyeceklerini görmek için diğer metrikleri denemek istiyorsanız, bunları seçebilirsiniz. Sana en çok ne yakışırsa!

4. Veri toplama yöntemlerini seçin

Artık ne tür verilere ihtiyacınız olduğunu ve bunları nasıl ölçeceğinizi bildiğinize göre, verileri toplamanın zamanı geldi. Neyse ki, emrinizde birçok araştırma yönteminiz var.

Muhtemelen zaten bildiğiniz gibi, iki ana veri toplama yöntemi türü vardır: nitel ve nicel yöntemler arasında veya her ikisinin bir kombinasyonunu seçebilirsiniz , bu size daha da derinlemesine veri sağlayacaktır.

Google Analytics gibi analitik araçlarla istatistiksel olarak alakalı verileri analiz etmek istiyorsanız, nicel araştırma yöntemlerini seçersiniz. Size 'kaç' veya 'ne sıklıkta' gibi soruların cevaplarını verecekler.

Öte yandan, belirli kullanıcıların davranışlarını, motivasyonlarını ve görüşlerini incelemeyi ve bir şeyin 'neden' olduğunu öğrenmeyi tercih ediyorsanız, kalitatif yöntemlerle gitmelisiniz. Umarım bu senin için açıktır.

Bir sürü değerli veri toplamak için oldukça etkili yöntemlerden bazıları şunlardır:

Nicel yöntemler

• A/B testi : iki değişken oluşturduğunuz ve hangisinin daha iyi performans gösterdiğini ölçtüğünüz çeşitli deneyler yapmak
• Anketler : hedef grubunuza gönderdiğiniz soruların bir listesi
• Analytics : Google Analytics gibi analitik araçları kullanarak çeşitli ölçülebilir verileri izleme
• Isı haritaları : sitenin hangi bölümlerinin en çok etkileşimi aldığını belirtin

kalitatif yöntemler

• Derinlemesine görüşmeler : bir hedef grupla yaptığınız bir dizi yüz yüze görüşme
• Odak grupları : birkaç katılımcıyla yönetilen bir tartışma
• Kullanılabilirlik testi : Bir ürün prototipinde katılımcılar tarafından gerçekleştirilen önceden planlanmış görevler
• Kullanıcı gözlemleri : kullanıcının dijital bir ürünle nasıl etkileşime girdiğini gözlemleme ve analiz etme
• Günlük çalışmaları : katılımcının görüşlerini, faaliyetlerini veya davranışlarını kendi kendine bildirme

Nicel ve nitel yöntemler hakkında daha fazla bilgi mi istiyorsunuz? En iyi UX araştırma yöntemlerini içeren makalemizi okuyun ve ilham alın!

5. Verileri toplayın ve görselleştirin

Böylece tüm planlama sürecini ele aldınız: temel hedefler belirlediniz, metrikleri ve veri analizi yöntemlerini seçtiniz. Şimdi ihtiyacınız olan verileri toplama zamanı. Düzgün yapmak için şu birkaç kuralı izleyin:

• Niteliksel ve niceliksel yöntemlerden elde edilen verileri birleştirin – bu şekilde tam resmi elde edecek ve en doğru tasarım kararlarını vereceksiniz.
• İstatistiksel olarak ilgili verilere ihtiyacınız varsa, örneklem boyutunuz en az birkaç düzine kişi olmalıdır. Burada kural basit - ne kadar çok, o kadar iyi.
• Niteliksel yöntemler için yalnızca birkaç katılımcıdan zengin içgörüler elde edebilirsiniz.

Tüm bu verileri bir araya topladıktan sonra, onu görselleştirme zamanı. Asla gözden kaçırmamanız gereken çok önemli bir adımdır. Neden? Niye? Çünkü ancak verileri görselleştirip güzel grafiklerle bir araya getirdiğinizde kalıpları görebilirsiniz. Ve tam da ihtiyacın olan şey bu.

Eğilimler, mevsimsellik, tuhaf anormallikler, olağandışı benzerlikler veya farklılıklar olup olmadığına bakın - bu şekilde analizden değerli içgörüler elde edeceksiniz.

6. Veriye dayalı kararlar alın

Veri analizinden sonuçları aldınız mı? Bu mükemmel! Şimdi, sonuçları ilk varsayımlarınızla karşılaştırmalı ve kendinize şu soruları sormalısınız:

• Aldığım sonuçlar bir şeyi değiştirir mi?
• İlginç, beklenmedik veya şaşırtıcı bir şey ortaya çıkarıyorlar mı?
• Bunlara dayanarak dijital ürünümde herhangi bir iyileştirme yapabilir miyim?
• Tasarım kararları vermek için yeterli mi?

Dijital ürününüzdeki küçük bir değişiklik bile fark yaratabilir; bu nedenle , verilerle desteklenmiş olsalar bile tasarım kararlarınızı dikkatli bir şekilde verin.

Veriye dayalı yaklaşımı yinelemeli bir süreç olarak düşünün. Bir kere veri analizi yapıp buradaki işinizin bittiğini düşünemezsiniz. Bunun yerine, testleri arada bir tekrarlamalısınız.

Sarmak

Veriye dayalı tasarım ile ürününüzün performansını iyileştirebilir, kusursuz bir kullanıcı deneyimi sağlayabilir ve tasarım fikirlerinizi doğrulayabilirsiniz.

Uygulama tasarımınızla bize güvenin

Beraber çalışalım!

Verilerin birçok biçimde olabileceğini unutmayın, bu nedenle değerli veriler elde etmek için hem nitel hem de nicel birden fazla yöntem kullanın. İster anket, ister A/B testi veya analitik olsun, ihtiyaçlarınıza ve kapsamınıza uygun veri toplama yöntemlerini seçin.

Sözlerimi doğru kabul edin: eğer değerli veriler onları destekliyorsa, tasarım kararlarınız daha bilinçli ve doğru olacaktır.

Veriye dayalı bir yaklaşımla ürününüzün performansını artırmak mı istiyorsunuz? Bize Ulaşın!