Las estrategias y la toma de decisiones basadas en datos minimizan los riesgos, evitando apoyar el 100% del argumento de una decisión en know-how, criterios personales y lógica de negocio; y si el histórico de datos es estadísticamente relevante, ese riesgo se reduce más. Y cuando hablamos de riesgo y diseño, hablamos de la probabilidad de que un diseño funcione o no, no de que guste o no. Nuestra propuesta le puede gustar al CEO, le puede gustar a nuestros amigos y, por supuesto, nos puede gustar al equipo de diseño. Pero si el diseño de nuestro sitio web no ayuda a cumplir los objetivos de nuestro negocio, nos encontramos con un diseño que no funciona.
Antes de seguir, una definición del término data-driven, extraída directamente de Wikipedia:
The adjective data-driven means that progress in an activity is compelled by data
Es decir, una actividad data-driven es aquella que progresa dirigida por datos. Para rematar, lo voy a combinar con la definición de diseño web ofrecida por Wikipedia, lo que nos deja una explicación de data-driven design bastante comprensible:
El data-driven design (o diseño web dirigido por datos) es una actividad que consiste en la planificación, diseño, implementación y mantenimiento optimización continua de sitios web. Abarca diferentes aspectos como el diseño gráfico web, diseño de interfaz y experiencia de usuario y el proceso de toma de decisiones está guiado por métricas e indicadores clave.
Tabla de contenidos
Decisiones basadas en datos e investigación, no en opiniones (encuestas, Analytics, A/B testing)
De acuerdo, pero ¿qué datos utilizar para un diseño web data-driven?
Aquí hay demasiada tela que cortar. Para no hacer un artículo eterno, ahí va una enumeración rápida y muy simplificada de 5 métricas fundamentales para el equipo de UX:
- Tiempo medio de sesión
- Páginas/sesión
- Usuarios nuevos vs. recurrentes
- Tasa de conversión
- Tasa de rebote
Proceso iterativo: nunca un diseño es el definitivo
El diseñador web más creativo y genial del mundo nunca creará una interfaz perfecta. El experto en usabilidad no desarrollará la experiencia de uso perfecta. Esto, para el equipo de diseño de la agencia, es un alivio. Resta presión. Pero también obliga a estar en una búsqueda constante de la mejora progresiva, no parar el proceso en la implementación del producto.
Las diferentes disciplinas del diseño tienen mucho en común. La actividad de diseño es, conceptualmente, la misma para todas. Haciendo un esfuerzo mental, hagamos una analogía entre el diseño de un e-commerce y el diseño del mando de Play Station. Cuando Sony les pidió a los diseñadores industriales el diseño del mando de la Play 2, estos aplicaron los datos que ya habían obtenido del diseño de su primera versión. Es decir, data-driven design, basado en pruebas con usuarios, encuestas…
Si aquel equipo de diseño encargado del primer mando de la PlayStation creyó haber diseñado algo perfecto, suponemos que debieron reconsiderar esta opinión. Y, además, varias veces:
Framework HEART para un enfoque UX parametrizable:
Qué es HEART
HEART es un framework para medir la calidad de la experiencia de usuario. Surgió de la necesidad de establecer objetivos UX y de medirlos y fue desarrollado por el equipo de usabilidad de Google.
El framework HEART de Google es aplicable a sitios web, aplicaciones (móviles, software en general…) y a sus propias funcionalidades. Es decir, se puede segmentar al detalle para métricas más precisas. Aplicado a sitios web, que es nuestro campo de batalla, este framework trata de hacer más fácil la medición del éxito de un diseño, estableciendo objetivos claros y parametrizables, ya que los datos extraíbles de herramientas de análisis de tráfico web (veáse Google Analytics) suponen una gran cantidad de información que requiere mucho tiempo de discusión para establecer el rendimiento global de un diseño y de la experiencia de usuario que éste proporciona.
Los indicadores o métricas se dividen en 5 categorías (Happiness, Engagement, Adoption, Retention, Task success) que engloban los objetivos globales que se le pueden presuponer a una propuesta de diseño:
- Happiness: Categoría cualitativa que trata de medir el nivel de satisfacción creado en el usuario. ¿Le ha resultado fácil e intuitivo? ¿Agradable, atractivo?
- Engagement: Medición cuantitativa del nivel de interacción del usuario con la aplicación, incluyendo tiempo de sesión, páginas vistas, recurrencia, profundidad de la navegación.
- Adoption: Medición de la captación de usuarios o clientes.
- Retention: Nivel de recurrencia y fidelidad de los usuarios del sitio web. ¿Vuelven? ¿Siguen comprando? ¿Recomiendan? ¿Son usuarios activos?
- Task success: engloba los objetivos más directos y que tienen que ver con la consecución exitosa de una o varias tareas por parte del usuario, como rellenar un formulario, comprar cierto producto, realizar una búsqueda…
Cómo aplicar HEART
Con el fin de sopesar el éxito y el rendimiento de una propuesta UX, el framework HEART establece métricas asociadas a objetivos que permitan tomar decisiones orientadas por datos. Dentro de cada una de las categorías descritas (H E A R T), el equipo define uno o más objetivos y asocia su consecución a una métrica concreta, determinando los indicadores genéricos que tendrán que tener en cuenta para trackear el progreso de dichos objetivos. Por puntos:
- Goals / Objetivos: la clave de establecer los objetivos de un sitio web es pensar desde el top of the funnel (TOFU). Marcar como objetivo algo tan low of the funnel (LOFU) como “aumentar la facturación de la empresa” no permitirá utilizar con éxito el framework HEART.
- Signals / Indicadores: lo podemos asociar al concepto de KPI (Key Performance Indicator), que utilizamos constantemente en nuestras estrategias de CRO (Conversion Rate Optimization). Los indicadores se definen para dar una visión general del éxito (o fracaso) del objetivo al que se asocia.
- Metrics / Métricas: la traducción cuantitativa de un objetivo y su indicador. Definiremos una métrica que permita determinar la mejor o peor consecución de un objetivo.
Un ejemplo
El equipo de diseño y usabilidad determina, en conversación directa con el equipo de ventas, que nuestro sitio web tiene que generar interés en los usuarios. Tenemos mucho contenido y queremos que nuestros usuarios consuman cuanto más mejor.
Así pues, ya tenemos la categoría donde vamos a englobar nuestro objetivo: Engagement.
Nuestro objetivo está claro: atraer y enganchar a los usuarios.
Un buen indicador será el tráfico total en la web. También las veces que nos mencionen o compartan en redes sociales. Si notamos un aumento del tráfico general, será una buena señal para la consecución de nuestro objetivo. Y las métricas más apropiadas para medir nuestro objetivo serán el tiempo por sesión y las páginas por sesión.
Analytics puede ser un buen amigo del equipo de diseño
Como conclusión, 5 razones a favor de las métricas aplicadas al diseño web, a favor del data-driven design:
- Las métricas son la forma más efectiva de defender una propuesta diseño. ¿Cumple los objetivos? Dejemos que respondan los números.
- Las métricas te dirán si un diseño funciona o no. Os podrá enamorar vuestra propuesta, pero ¿y a vuestros usuarios? Este artículo de Crazy Egg os puede hacer reflexionar: Why Ugly Website Design Often Converts (Better).
- Testear para medir: evita riesgos.
- Los jefes y los clientes aman las métricas. Incrementos, gráficas ascendentes…
- Data-driven y creatividad no son incompatibles. De hecho, son complementarios y se necesitan el uno al otro. Me quedo con esta frase de un diseñador creativo de Google y Twitter que habla de la conexión de los datos y la creatividad:
Reduce each decision to a simple logic problem. Remove all subjectivity and just look at the data (…) And that data eventually becomes a crutch for every decision, paralyzing the company and preventing it from making any daring design decisions
