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Data-driven design – Diseño de producto guiado por los datos

May 9, 2022

El data-driven design lleva un par de años creciendo en popularidad, y en este pequeño post quiero hacer una pequeña introducción y cómo lo podemos aplicar en nuestro día a día como diseñadores de producto.

Gata-driven design

¿Qué es el data-driven design?

El diseño basado en datos es un enfoque a la hora toma de decisiones en el proceso de diseño que depende en gran medida de los datos recopilados sobre los usuarios.

¿Cómo se hace el data-driven design?

Como dijimos, el diseño basado en datos es un enfoque en el que los datos se vuelven la herramienta principal en la toma de decisiones para diseñar. Pero este enfoque va acompañado de una metodología de trabajo que he resumido como:

  1. Planea
  2. Consulta los datos
  3. Diseña
Haz un plan y luego actúa

Este metodología, igual te suena porque se parece mucho a la que describí cuando hacemos test de usuarios moderados

Planea

Este creo que es el punto más importante, porque aquí tienes que crear las bases que sostendrán todo el proyecto. Debes empezar definiendo:

  • ¿Cuál es el propósito del proyecto?
  • ¿Qué problema quieres resolver?
  • ¿Cuál es el alcance?
  • ¿Cuánto tiempo y recursos tienes?
  • ¿Cuál es el objetivo? ¿Es claro y medible?

Una vez tengas respuesta a estas preguntas podrás usar los datos de manera efectiva.

Consulta los datos

Alinea los datos que tengas disponibles con el objetivo que definiste en el paso anterior, si por ejemplo quieres mejorar el número de clicks que le dan a un botón, puede que la información de analytics sea la mejor. Pero si buscas corregir un proceso de compra, es probable que tengas que hacer test de usuarios.

Podemos encontrar datos en muchas fuentes:

  • Herramientas de analítica como Google Analytics, Hotjar, Crazy Egg, etc.
  • Test de usuarios
  • Entrevistas
  • Encuestas
  • Estadística, documentación y fuentes externas

Diseña

Cuando tengas toda un plan y los datos puedes empezar a diseñar e iterar:

  • Comprender el problema del usuario
  • Toma los datos relevantes
  • Cruza estos datos con el problema que intentas resolver
  • Diseña usando esta información para resolver el problema.
  • Itera
Google analytics

Más allá del data-driven design

Obviamente los datos son importantes para resolver los problemas que enfrenten nuestros usuarios, pero no es lo único. En este post relacionado puedes leer al respecto del data-informed design y las limitantes del data-driven design.

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