Data Driven Design

Cuando decimos Data Driven Design nos referimos a la utilización de datos para tomar decisiones y guiar el diseño y desarrollo de un producto o proyecto.

Hablé por primera vez sobre este tema en el artículo consejos para presentar una propuesta de diseño y hoy toca profundizar.

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Empecemos.

¿Qué es el Data Driven Design?

Es un enfoque que se utiliza para diseñar productos y servicios en el que los datos son la base para tomar decisiones y guiar el proceso de diseño.

Ojo, hablamos de datos reales y no de suposiciones o puntos de vista que las partes implicadas puedan tener.

La idea es diseñar productos con toda la información posible para que la experiencia del usuario sea óptima.

Los datos que tengamos serán de mucha utilidad para:

• Conocer y entender las necesidades de las personas que usarán nuestro producto.
• Identificar los problemas que el producto pueda tener sabiendo cuáles son los pain points o puntos de dolor del usuario.
• Medir el rendimiento y hacer cambios durante el proceso de diseño para mejorar los resultados.

Resumiendo, si haces diseño basado en datos crearás productos que enamorarán a los usuarios.

¿Cómo hacer Data Driven Design?

Si quieres empezar a diseñar utilizando datos aplica el Data Driven Design dando los pasos que te voy a explicar.

Déjame decir que el proceso es iterativo, yo le llamo “el loop”.

Aunque el proceso sigue un orden, la propia metodología te llevará a dar saltos continuos entre casi todas sus fases

Definir objetivos

Lo primero que tienes que hacer es establecer tus objetivos, define qué quieres medir.

Veamos algunos ejemplos:

• Saber qué resoluciones de pantalla son las más usadas entre tus usuarios.
• Comprobar cuánto scroll hacen cuando llegan a una landing.
• Descubrir qué camino siguen después de entrar en una determinada categoría de productos.
• Comprobar si el botón para eliminar un contenido se entiende y si hace falta cambiar el copy el color del mismo.

Piensa qué preguntas estás tratando de responder con los datos y cuáles son tus metas específicas para el diseño.

Cómo recopilar los datos

Recopila datos de fuentes diversas, determina cuáles son las fuentes que te darán datos relevantes. Esto podría incluir datos de usuarios existentes, encuestas, tests, análisis de comportamiento del usuario, etc.

Combina datos cuantitativos (números y métricas) y cualitativos (opiniones, comentarios, entrevistas) para obtener una comprensión completa y contextual de las experiencias de los usuarios.

Verifica la precisión y la calidad de la información que estás recopilando. Los datos precisos te servirán para tomar mejores decisiones.

Asegúrate de cumplir con las regulaciones de privacidad y protección de datos como el RGPD (Reglamento General de Protección de Datos) o las leyes que rijan en el sitio o el territorio donde realizas tu trabajo.

Cómo analizar los datos

Además de recopilar datos también es necesario analizarlos para extraer información relevante y con ello comprender las necesidades de los usuarios y los problemas que debemos resolver.

Existen infinidad de herramientas para recopilar y analizar datos, veamos algunos ejemplos:

Es la estrella para hacer análisis del tráfico web y el comportamiento del usuario. Hay otras alternativas como Amplitude, Contestsquare, Matomo, Microsoft Clarity, etc.

Hotjar o Crazy Egg

Para obtener mapas de calor y grabación de sesiones, para comprender cómo interactúan los usuarios con tu sitio.

Usertesting

Para realizar pruebas de usabilidad y obtener comentarios directos de los usuarios sobre su experiencia con el producto.

Typeform o SurveyMonkey

Te servirán para crear encuestas online con las que podrás recopilar datos cualitativos y cuantitativos directamente de los usuarios.

Card sorting

Es una técnica muy efectiva para saber cómo los usuarios organizan y estructuran la información. El card sorting es particularmente útil para trabajar en el diseño y la arquitectura de la información de un producto digital, como sitios web o aplicaciones.

Redes sociales

Son una fuente inagotables de comentarios y opiniones de usuarios.

Mixpanel

Una herramienta de analítica de productos que te ayudará a realizar un análisis muy detallado del comportamiento de los usuarios.

Entrevistas

Con entrevistas y grupos focales obtendrás información cualitativa más profunda.

Reviews y comentarios

Puedes obtener comentarios directos de usuarios revisando las opiniones que publican en las páginas de productos de tiendas online.

Formularios

También es una buena práctica recopilar información cualitativa creando formularios con Google Forms. Los puedes incrustar fácilmente en un sitio web o enviarlos por correo electrónico, WhatsApp, Telegram, etc.

Hootsuite o Brandwatch

Para analizar las menciones online de tu producto y evaluar los sentimientos de los usuarios.

Dashboards

Con Looker Studio, Tableau, Microsoft Power BI y otras herramientas de este tipo podrás crear pantallas especiales para visualizar datos en de manera efectiva y comprender patrones y tendencias.

Si echas en falta alguna herramienta deja su nombre en un comentario y la añadiré.

Recuerda que la elección de las herramientas de medición dependerá de necesidades específicas y del tipo de datos que vamos a recopilar.

Cómo y dónde identificar patrones

Con el análisis de datos podrás identificar patrones en el comportamiento de los usuarios y las tendencias en el uso de tu productos.

¿Qué patrones puedes encontrar haciendo Data Driven Design?

Retención y uso

De los más importantes, saber qué hacen los usuarios con tu producto.

• ¿Con qué frecuencia usan tu producto?
• ¿Cuál es la duración promedio de las sesiones de los usuarios?
• ¿Hay patrones que indiquen una mayor participación o desinterés en ciertos momentos?
• ¿La retención cambia con el tiempo?
• ¿Hay picos de retención después de actualizar el producto o de publicar una nueva característica?
• ¿Cómo varía el uso del producto a lo largo del día, la semana o el mes?
• ¿Hay momentos específicos en los que los usuarios son más activos?
• ¿Dónde y por qué se frustran tus usuarios?
• ¿Caen en el rage clicking?
• ¿Se enfadan cuando usan cierta función de tu producto?

La lista puede ser mucho más larga…

Embudos de conversión (o conversion funnels)

Analizando los funnels podrás identificar el punto donde los usuarios abandonan el proceso y con ello las áreas que requieren mejoras.

Características más utilizadas

¿Cuál es la función de tu producto más usada? ¿Qué feature debes mejorar?

Identificar cuáles son las características más y menos usadas te ayudará a priorizar mejoras y ajustes en el diseño.

Comportamientos de grupo (las cohortes)

¿Hay patrones comunes entre grupos de usuarios con un perfil similar?

¿El comportamiento de diferentes cohortes cambia con el tiempo desde su primera interacción?

Importante, no olvides de segmentar a los usuarios según características demográficas o comportamientos específicos.

Geográficos

¿El uso del producto es distinto según la ubicación geográfica de los usuarios?

Con las respuestas a esta pregunta podrás personalizar la experiencia de los usuarios según la región, el país, el idioma, etc.

Dispositivos

Analizar la interacción de los usuarios con tu producto en diferentes dispositivos (ordenadores, tablets o teléfonos) te ayudará a tomar decisiones de diseño y tener en cuenta los niveles de accesibilidad.

Retroalimentación

Examinar las respuestas de los usuarios a encuestas y preguntas te permitirá identificar patrones en sus opiniones y expectativas.

Uso de palabras clave

Identificar los términos y textos más buscados dentro de tu producto revelará cuáles son las intenciones y necesidades de los usuarios.

¡Que me gusta el SEO!

Problemas técnicos

Los usuarios te informarán cuando encuentren un problema técnico, con ello podrás actuar rápidamente y resolverlo para ofrecerles una mejor experiencia.

La identificación de estos patrones te dará información clave para diseñar soluciones.

Cómo diseñar soluciones

Una vez que hayas identificado patrones en los datos de usuarios, puedes implementar diversas soluciones para mejorar tu producto.

Aquí te dejo algunas ideas basadas en los patrones que enumeré en el bloque anterior:

Mejorar la UX o experiencia de usuario

Rediseñar pantallas o características del producto para que sean más intuitivas y útiles.

Optimizar embudos de conversión

Realizar pruebas A/B para ajustar elementos y mejorar la claridad de los CTA (llamadas a la acción) en todos los pasos del embudo.

Personalizar el contenido

Mostrar fotos con personas de rasgos asiáticos y con arquitectura oriental si parte de los usuarios de tu tienda online compran productos desde países como China, Japón, etc.

Mejorar el tiempo de carga

Optimizar el rendimiento de tu sitio web para mejorar la retención del usuario.

Cambiar el orden de la información

Llevar un bloque con información relevante a la parte superior de una landing para aumentar su visibilidad y uso. Básicamente, adaptar el contenido para que se ajuste a la intención del usuario.

Comunicación proactiva

Implementar sistemas de alerta temprana para detectar y abordar problemas técnicos antes de que afecten significativamente a los usuarios.

Actualizar el contenido

Hacer cambios en el plan editorial para actualizar el contenido o lanzar features importantes en ciertos momentos para maximizar el uso y la retención.

Ofertas y promociones

Lanzar promociones, descuentos o características especiales durante períodos clave para estimular la participación de los usuarios, aumentar la conversión, crecer en nº de miembros, maximizar las ventas, etc.

Ten en cuenta que estas son sugerencias generales y que las soluciones que necesita tu producto las podrás definir encontrando patrones en tus datos.

Cómo validar las soluciones

La validación de los datos es una parte clave para saber que las soluciones tomadas son correctas.

El objetivo es confirmar que los cambios que haces cumplen con las necesidades del usuario y mejoran el rendimiento de tu producto.

Puedes validar las soluciones propuestas con:

Pruebas A/B

Son muy buenas para comparar la versión actual del producto con la versión mejorada. Con estos tests podrás evaluar cómo responden los usuarios a los cambios y si las mejoras conducen a un rendimiento superior.

Encuestas y entrevistas

Realiza entrevistas y encuestas con usuarios representativos para obtener información cualitativa sobre sus experiencias. Pregunta cómo perciben las soluciones que aplicaste y si han experimentado mejoras.

Feedback en tiempo real

Usa todas las herramientas de retroalimentación en tiempo real que tengas configuradas para saber cómo los usuarios de tu producto reciben los cambios que realizaste.

Analizar el comportamiento del usuario

Revisa el flujo que siguen los usuarios cuando interactúan con las mejoras aplicadas y observa cualquier cambio en los patrones de uso.

Comparación de métricas

Compara las métricas clave de tu negocio antes y después de la implementación de las soluciones.

Análisis continuo

Sigue analizando los datos después de implementar las soluciones, “mídelo todo”.

• Observa si hay cambios en las métricas clave y si se mantienen o mejoran con el tiempo.
• Si implementaste cambios dirigidos a segmentos específicos, analiza el comportamiento de estas cohortes para asegurarte que responden positivamente a las mejoras.
• Establece, si te es posible, grupos de control para comparar el rendimiento de usuarios que experimentan las mejoras con aquellos que no las experimentan.
• Examina las respuestas detalladas en las encuestas y comentarios de los usuarios para obtener información cualitativa adicional sobre la efectividad de las soluciones.

Recuerda que la validación es un proceso continuo.

• Los resultados pueden variar y es posible que necesites ajustar las soluciones en función de los datos recopilados durante la validación.
• Si no cumplen con las expectativas, considera realizar ajustes en las soluciones y vuelve a validar. La mejora continua es clave.

Atiende el feedback de los usuarios y adapta estrategias para lograr mejoras continuas en el producto.

Implementar soluciones

Una vez validadas las soluciones pasa a la fase de implementación.

Aquí te dejo los pasos que puedes seguir:

Priorización

Prioriza las soluciones basándote en la magnitud del impacto potencial, el tiempo y los recursos que tengas a tu disposición. Identifica aquellas que tendrán el mayor beneficio para los usuarios y el negocio.

Planificación

Crea un plan detallado que incluya los pasos específicos para implementar cada solución. Define los roles y las responsabilidades de todas las personas que vayan a participar y establece un roadmap claro.

Desarrollo

Si las soluciones propuestas implican cambios de UX, de diseño, de código o en la infraestructura, inicia las tareas siguiendo el cronograma que preparaste en el paso anterior. Ojo, asegúrate que todas las mejoras no tengan errores antes de implementarlas.

QA Testing

Involucra al equipo de QA Testing en el proceso para asegurar que la implementación no tiene errores o bugs.

Pruebas piloto

Antes de lanzar las soluciones a todos los usuarios, considera hacer pruebas con un grupo pequeño y representativo. Esto te ayudará a identificar problemas y realizar ajustes antes del lanzamiento final.

Comunicación transparente

Informa a los usuarios sobre las mejoras implementadas, esto te ayudará a generar expectativas en ellos y a prepararlos para los cambios que van a encontrar.

¿Implementación completa o gradual?

Siempre recomiendo hacer una implementación gradual.

En mi caso siempre pido que las mejoras se publiquen en uno o dos países donde se utiliza el producto que estoy desarrollando.

También puedes hacerlo con un grupo específico de usuarios.

La implementación gradual te permitirá hacer ajustes más rápidos en caso de problemas.

Monitoreo en tiempo real

Vigila de cerca toda la implementación para detectar cualquier problema inesperado. Configura algún sistema de alertas.

Gestión de cambios

Si las mejoras son significativas ayuda a tus usuarios dándole más información. Considera seguir estrategias y usar herramientas para ayudarlos a adaptarse más fácilmente a las nuevas características.

Actualizar documentación

Actualiza la documentación del producto, los manuales de usuario, las preguntas frecuentes y cualquier recurso relevante para reflejar las nuevas características o mejoras.

Post implementación

Después de implementar las mejoras tu trabajo no termina, más bien todo lo contrario.

Debes seguir recopilando y analizando datos, debes seguir dentro del loop.

Con los cambios llevados a producción inicia la recopilación de datos y observa las métricas clave.

Pide feedback y utiliza la información recibida para hacer ajustes adicionales, si fuera necesario.

Lo estás viendo, debes volver a realizar muchas de las tareas que describí en los bloques anteriores.

Reconocimiento y celebración

Además del trabajo constante es importante reconocer y celebrar los éxitos alcanzados con todo tu equipo.

Hazlo también con tus usuarios, especialmente con aquellos que os han ayudado durante el proceso, sus comentarios y opiniones se traducen en mejoras reales y deben saberlo.

Recuerda siempre que una implementación exitosa no es solo un proceso técnico, también es humano. Tu proyecto involucra a equipos de desarrollo, diseño, marketing, etc. La colaboración y una comunicación clara son fundamentales para asegurar que las soluciones se implementen de manera efectiva.

Todo esto beneficiará a tus usuarios y a tu negocio.

¡Aplica Data Driven Design a partir de hoy!

Cursos de Data Drive Design

¿Todavía te preguntas cómo hacer diseño basado en datos?

¿Deseas hacer un curso para aprender Data Driven Design?

La Nave Nodriza

Hace unos años hice el curso remoto de casi una semana en La Nave Nodriza impartido por Ana Asuero.

Quedé muy satisfecho con el contenido del curso y lo recomiendo si quieres recibir una guía para empezar y perder el miedo a los datos.

Hay más cursos de en KSchool o The Hero Camp.

Referentes

Una compañera me recomendó escuchar la charla TED de Rochelle King.

Actualmente lidera varios equipos de trabajo en Netflix, anteriormente fue vicepresidenta global de experiencia de usuario y diseño en Spotify.

¿Cuándo no hacer Data Driven Design?

También quiero decir, siempre desde mi punto de vista, que aplicar Data Driven Design en algunos caso no es una buena idea.

Matizaré mis palabras con ejemplos y reflexiones en otro artículo del blog.

¿Qué opinas al respecto?