Qué es el data-driven design y cómo usar este modelo

El data-driven design es el diseño basado en datos y no hay nada que me guste más que poder comprobar de forma objetiva cómo están funcionando los desarrollos que ponemos en marcha. ¡Larga vida a los datos!

Como UX designer, mi misión en Transparent Edge es hacer que la interacción con nuestros productos sea positiva para nuestros clientes, por ejemplo, cuando navegan por el dashboard. Mi propósito es, también, el de ayudar a que el impecable trabajo de mis compañeros luzca todavía más.

Durante el proceso de diseño de experiencia de usuario siempre encontraremos lagunas que nos hagan dudar a la hora de definir cuál será el funcionamiento de una nueva funcionalidad. Si no las encontramos debemos cuestionarnos el por qué. Puede ocurrir que estemos dando por hecho muchas cosas y eso es un grave error. Los diseñadores no somos los usuarios del producto. Está prohibido, terminantemente prohibido, guiarnos a través de la intuición. Tan prohibido como meterse en la piscina en verano mientras haces la digestión, y esto lo confirmará cualquier padre.

Puede que el proceso de diseño nos lleve, en más de una ocasión, a desarrollar fuertes sentimientos por nuestro resultado. Es normal. Supone mucho tiempo y esfuerzo dedicado a entregar un producto user friendly enmarcado en una vistosa interfaz. Pero es importante saber que ese producto no está terminado. Cualquier diseño debe seguir evolucionando y mejorando en base al uso que nuestros clientes o usuarios hagan de ellos.

Es justo ahí donde entran en juego herramientas y metodologías que nos pueden ayudar a iterar sobre nuestros diseños. En esta ocasión nos centraremos en el diseño basado en datos. O dicho de otra manera: el data-driven design. No hay nada más objetivo que los datos y sin ellos estaríamos diseñando a ciegas. Y, como afirmó William Edwards Deming, estadístico estadounidense, “In God we trust.  All others must bring data”.

La técnica del diseño data-driven se basa en tomar decisiones en base a datos recopilados a través de una herramienta de toma y análisis de datos, como puede ser el archiconocido Google Analytics. 

Cuatro beneficios del data-driven design

Al igual que practicar deporte cada día, el uso de data-driven design tiene múltiples beneficios que veremos reflejados en nuestro trabajo:

  • Inmediatez. El feedback de nuestros clientes al poner en marcha un desarrollo es prácticamente en tiempo real. Esto agiliza la detección de errores que pueden habernos pasado inadvertidos.
  • También permite identificar más rápido los pain points o puntos de fricción de los diseños así como las oportunidades de mejora, además de las tendencias en el comportamiento del usuario.
  • Resulta de gran ayuda a la hora de sentirse seguro en el día a día, especialmente en la toma de decisiones. Sirve de guía en esas ocasiones en las que podemos sentirnos perdidos.
  • Facilita la comunicación con otros departamentos. Es la forma más fácil de explicar por qué se han tomado algunas decisiones. Además, aporta mucha información que puede ser útil para algunos de nuestros compañeros, como por ejemplo marketing o ventas, que conocerán mejor el comportamiento de nuestros clientes.

Cómo tomar decisiones basadas en data-driven design

Lo más importante es escoger una herramienta de toma de datos y análisis. Hay infinidad de ellas: Google Analytics, Adobe Analytics, Chartbeat… Lo ideal sería estar familiarizado con la que vayamos a utilizar para que resulte más fácil interpretar los datos. Eso sí, una vez que la maquinaria esté en marcha, no podrás vivir sin entrar a curiosear el rendimiento de tus diseños. Genera más adicción que la siesta de los viernes.

Pero de nada sirve tener una herramienta potente si no se tiene claro dónde poner la atención. Por eso hay que identificar cuáles son los datos clave para nuestro diseño. Si se definen bien se puede ver que, por ejemplo, si el tiempo de permanencia en una página es elevado la navegación está siendo más complicada de lo esperado para el usuario. También que a través del número de páginas vistas conoceremos cuáles están funcionando mejor o incluso podemos saber desde qué dispositivos navegan para definir una resolución más ajustada.

Y por supuesto, siempre será bienvenido sumar otros mecanismos de recopilación de datos. Si eres dato-adicto querrás navegar por un océano de ellos y así tener más información que corrobore o refute tus hipótesis. Y es que aunque Google Analytics hable, nuestros usuarios hablarán más y más claro a través de las entrevistas o formularios de satisfacción. Los test A/B son otro ejemplo, pero eso ya lo dejamos para otro día.

Alessandra Pagliacci Sánchez, diseñadora UI/UX en Transparent Edge.

Alessandra es periodista por la URJC, especialista en mediciones, UX designer, QA y no es astronauta porque no le ha dado por ahí. La formación en tantos ámbitos de producto es un comodín en Transparent Edge, donde también es la responsable de poner cordura y buen gusto en el equipo técnico, probablemente la labor más difícil de todas las que desempeña.