Ultima revisión 03/04/2023

Data-Driven Design

Hoy os quiero hablar de una metodología que se utiliza en UX y que nos puede ayudar a mejorar la Usabilidad y Accesibilidad de nuestros sitios web y/o aplicaciones. Sin embargo, no hay que olvidar que esto es una herramienta posterior a la creación, pues la Usabilidad y Accesibilidad son premisas que se han de definir antes que la arquitectura a usar y no al revés.

Además, también os ofreceré dos casos de uso diferentes en donde puede que haya alguna trampa y pueda proporcionar malas interpretaciones, con sus consecuentes malas decisiones.

Empecemos...

Qué es Data-Driven Design

Para aquellos que no lo sepan, el Data-Driven Design, también conocido como Diseño impulsado por datos, es una metodología de diseño que utiliza información extraída a través de datos concretos para, posteriormente, analizarla con el objetivo de tomar decisiones sobre el diseño de un producto o servicio.

Sin embargo, no vale cualquier dato ni cualquier análisis ya que, aquí, lo más importante es reconocer e identificar los patrones y tendencias que puedan influir en su diseño.

¿Y entonces de dónde extraemos los datos relevantes? La respuesta es de cualquier lugar que nos proporcione información fidedigna. Esto es, investigaciones de mercado, pruebas de usuario, comentarios realistas, valoraciones personales, automatismos de análisis de datos de uso o cualquier otra fuente que nos permita ser basarnos en hechos, en lugar de suposiciones subjetivas o preferencias personales.

Ejemplo de uso I

Por ejemplo, si deseásemos mejorar la experiencia del usuario y aumentar las ventas de un sitio web, podríamos empezar por recopilar datos de Google Analitycs como el número de visitas, las tasas de conversión y de rebote, el tiempo de permanencia en nuestro sitio web o aplicación, las zonas calientes y los patrones de comportamiento de cada usuario.

Tras analizar estos datos, es probable que pudiéramos identificar las áreas de mejora, como la dificultad de navegación en la aplicación, si la legibilidad y la simplicidad organizativa de la presentación de la información es adecuada o por qué los usuarios abandonan la aplicación antes de finalizar un pedido.

¿Y qué hacemos con estos datos y resultados? Es evidente que, después de este paso, deberíamos tomar decisiones realistas y objetivas sobre el diseño de nuestro site y eso puede que implique hacer cambios en la interfaz de usuario para hacerla más fácil de usar, mejorar la forma en que se presentan los datos de la información, simplificar el proceso de finalización de pedidos agregando una visión más clara del mismo, reorganizar el menú principal de navegación categorizando los productos de una forma más intuitiva y aportando un menor número de opciones en cada nivel y añadir una opción de búsqueda única y global.

¿Y después de hacer los cambios ya hemos terminado? Pues la verdad es que no. Después de implementar todos los cambios, deberíamos continuar monitorizando, captando y analizando más y más datos de uso de nuestro sitio- web, puesto que, siempre se acaba por descubrir que los datos cuantitativos y cualitativos pueden ser mejorados.

Ejemplo de uso II

Otro ejemplo podría ser mejorar una aplicación de streaming para aumentar la satisfacción de sus clientes e intentar conseguir un mayor número de suscriptores.

En este caso podríamos empezar por recopilar datos sobre las películas y series más reproducidas, siempre y cuando las hayan terminado de ver, las listas personales y calificaciones de cada uno de los usuarios, las búsquedas e intereses más relevantes y los géneros y temas más populares. Posteriormente, también podríamos realizar pruebas de usuario con el fin de recuperar los comentarios directos sobre la experiencia del usuario y sus preferencias.

Tras analizar estos datos, es probable que pudiéramos averiguar por qué muchos usuarios abandonan la plataforma después de realizar tan solo unas pocas reproducciones e identificar las áreas de mejora como la mala gestión en la personalización de las recomendaciones, la falta de objetividad en las sugerencias propuestas o la dificultad existente para encontrar o acceder a contenidos relevantes para el usuario.

Evidentemente, sobre esto último podríamos hablar no sólo de usabilidad, sino también de accesibilidad, pues las plataformas de streaming carecen bastante de ella en muchos sentidos, no obstante, este no es el caso ahora mismo.

¿Y qué hacemos con estos datos y resultados? Pues al igual que antes, deberíamos tomar decisiones realistas y objetivas sobre el diseño de nuestra plataforma y eso también implicará seguramente hacer cambios en la interfaz de usuario para hacerla más intuitiva, fácil de usar y accesible.

Sin embargo, el problema aquí reside en que puede que nuestros datos estén falseados por falta de controles intermedios. Sólo por poner un ejemplo, pensemos que la finalización de una reproducción puede no ser un dato relevante porque es posible que el usuario la haya empezado, no le haya gustado y, para eliminarla de la zona de "Continuar viendo" la haya pasado rápido hasta el final. El sistema nos estaría indicando que ha visto la película, pero como no ha puesto ningún comentario ni calificación alguna, podríamos pensar que es de su agrado cuando, en realidad, no es así.

Una vez que hayamos desechado toda la información no útil y hayamos implementado todos los cambios, deberíamos continuar monitorizando, captando y analizando más y más datos de uso de nuestro sitio- web, puesto que, siempre se acaba por descubrir que los datos cuantitativos y cualitativos pueden ser mejorados.

Esperando que os haya gustado este artículo, hasta más vernos.