طراحی مبتنی بر داده (Data-Driven Design) کلید موفقیت در دنیای دیجیتال

در دنیای فناوری اطلاعات، طراحی و توسعه محصولات دیجیتال به سرعت در حال تحول است و از روش‌های مختلفی برای بهبود تجربه کاربری بهره می‌برد. یکی از رویکردهای نوین در زمینه طراحی، “طراحی مبتنی بر داده” است که توانسته است به عنوان یک ابزار قدرتمند در ایجاد تجربیات جذاب و بهینه برای کاربران شناخته شود.

طراحی مبتنی بر داده (Data-driven design) رویکردی در طراحی است که در آن تصمیم‌گیری‌ها بر اساس داده‌های جمع‌آوری‌شده از کاربران انجام می‌شود. این رویکرد در دنیای دیجیتال، که داده‌ها نقشی اساسی در آن ایفا می‌کنند، اهمیت بیشتری پیدا کرده است.

در طراحی مبتنی بر داده، طراحان از داده‌های کیفی برای درک نیازها و خواسته‌های کاربران استفاده می‌کنند.

منابع جمع‌آوری داده‌های کیفی برای درک بهتر کاربران

داده‌های جمعیت‌شناختی: مانند سن، جنسیت، محل سکونت و تحصیلات

داده‌های رفتاری: مانند نحوه استفاده کاربران از محصولات و خدمات

داده‌های نظرسنجی: مانند نظرات و بازخوردهای کاربران

مراحل اصلی طراحی مبتنی بر داده:

جمع‌آوری داده: در این مرحله، اطلاعات مختلف از جمله نقدهای کاربران، رفتارهای آن‌ها، و اطلاعات دیگر جمع‌آوری می‌شود.

تحلیل داده: از ابزارها و تکنیک‌های تحلیل داده برای استخراج الگوها، روندها و اطلاعات مفید برای طراحی بهتر استفاده می‌شود.

اجرای طراحی: با استفاده از داده‌های به دست آمده، طراحان می‌توانند تغییرات لازم را در محصولات خود ایجاد کنند تا تجربه کاربری را بهبود بخشند.

ارزیابی و بهبود مداوم: طراحی مبتنی بر داده یک فرآیند پویا است که نیازمند ارزیابی مداوم و بهبودهای مستمر است. بازخورد کاربران و داده‌های به دست آمده در زمان واقعی کمک می‌کند تا طراحان به سرعت به تغییرات واکنش نشان دهند.

با استفاده از این داده‌ها، طراحان می‌توانند محصولات و خدماتی طراحی کنند که نیازها و خواسته‌های کاربران را به بهترین شکل برآورده می‌کند.

منابع جمع‌آوری داده‌های کمّی برای درک بهتر کاربران

داده‌های کمّی، اعداد و معیارهای مشخص هستند که به ما کمک می‌کنند با نگاهی علمی و عینی، کاربران‌مان را درک کنیم. اما فراتر از اعداد، داستان‌هایی پنهان‌اند که باید آن‌ها را تفسیر و تحلیل کنیم. در این مطلب، منابع جمع‌آوری داده‌های کمّی را بررسی می‌کنیم تا بتوانیم تصویری شفاف از رفتار و نیازهای کاربران‌مان به دست بیاوریم.

داده‌های تحلیلی: ابزارهایی مثل گوگل آنالیتیکس یا میکس‌پانل، با ثبت اطلاعاتی مثل بازدید صفحه‌، کلیک‌ها و نرخ خروج، به ما می‌گویند کاربران کجا می‌روند، به چه عناصری بیشتر توجه می‌کنند و چه صفحاتی را زود ترک می‌کنند.

نتایج تست‌‌های کاربردپذیری: این تست‌ها مشخص می‌کنند کاربران، چقدر زمان صرف انجام یک کار خاص یا پیدا کردن اطلاعات مورد نظر می‌کنند. با دانستن این نقاط قوت و ضعف، می‌توانیم چیدمان و عملکرد اپلیکیشن یا وب‌سایت را بهبود دهیم.

نقشه‌های حرارتی: این نقشه‌ها دقیقاً نشان می‌دهند کاربران روی کدام بخش‌های وب‌سایت یا محصول کلیک می‌کنند. با شناسایی نقاط پرطرفدار و نادیده گرفته‌شده، می‌توانیم مسیرِ تعامل آن‌ها را بهینه کنیم.

تست‌های A/B: این تست‌ها با ایجاد تغییرات جزئی در یک صفحه و مقایسه عملکرد آن‌ها، مشخص می‌کنند کدام نسخه کارایی بیشتری دارد.

تست‌های چند متغیره: این تست‌ها با بررسی همزمان تغییرات چند عنصر، به ما کمک می‌کنند فرضیه‌های پیچیده‌تری را در مورد رفتار کاربران آزمایش کنیم.

تحلیل عادات استفاده: این اطلاعات، مستقیماً از تعامل کاربران با محصول یا خدمت به‌ دست می‌آید. داده‌هایی مثل نحوه‌ی پیمایش وب‌سایت، پرکاربردترین ویژگی‌ها و مدت زمان حضور در هر صفحه، کلید اصلی برای شناخت عمیق‌تر کاربران و بهبود تجربه‌ی آن‌هاست.

با استفاده از این منابع گوناگون، می‌توانیم از سطح صرف اعداد فراتر برویم و داستان واقعی پشت رفتار کاربران را کشف کنیم. این داستان را با خلاقیت و تحلیل درست به هم ب بافیم تا تجربه‌ای بهینه و رضایت‌بخش برای مخاطبان‌مان طراحی کنیم.

از داده‌ها بیاموزیم، برای کاربران بسازیم!

گردآوری داده درباره رفتار کاربران، اولین قدم برای شناخت عمیق‌تر مخاطبان‌مان است. اما مرحله‌ی بعدی، تحلیل این اطلاعات و یافتن الگوهای پنهانی و بینش‌هایی است که مسیر طراحی‌مان را روشن می‌کند. همچنین دو ابزار قدرتمند را بررسی می‌کنیم تا از دل داده‌ها، داستان‌هایی را بیرون بکشیم که به تصمیمات طراحی‌مان جان ببخشند!

نقشه همدلی(Empathy Map): این نقشه، مثل یک تابلوی بصری به ما کمک می‌کند تا با سازماندهی رفتار و انگیزه‌های کاربران، آن‌ها را بهتر درک کنیم. درواقع، این نقشه، نمایش تصویریِ افکار و احساسات کاربران هنگام تعامل با محصول یا سرویس‌مان است. با دیدن این نقشه، می‌توانیم کفش‌های آن‌ها را بپوشیم و به عمق نیازها، خواسته‌ها و آرزوهایشان نفوذ کنیم.

نقشه‌برداری هم‌خوانی(Affinity Map): برای کشف الگوهای پنهان در داده‌های کیفی، می‌توان از تمرینی به نام نقشه‌برداری هم‌خوانی (که گاهی اوقات «دیاگرام هم‌خوانی» هم نامیده می‌شود) استفاده کرد.

روش انجام این تمرین هم ساده است:

۱-هر نکته‌ای که از تحقیقات‌تان به‌دست آورده‌اید، روی یک کارت یادداشت یا یک تکه کاغذ بنویسید. (اگر این تمرین را آنلاین انجام می‌دهید، می‌توانید از ابزار تخته‌سفید مثل Miro یا Figjam استفاده کنید.)

۲-درحالی‌که یادداشت‌ها را مرور می‌کنید، به دنبال الگوهای یا مضامین مشابه باشید.

۳-کارت‌هایتان را بر اساس مضامینی که به آن‌ها تعلق دارند، در گروه‌های مختلف دسته ‌بندی کنید.

۴-با بررسی هر دسته، خلاصه‌ای از آنچه نشان می‌دهد یا درباره کاربران و تجربه‌شان بیان می‌کند، بنویسید.

این دو ابزار، دریچه‌ای برای ورود به دنیای درونی کاربران‌مان هستند. با به‌کارگیری این نقشه‌ها و تحلیل درستِ داده‌ها، می‌توانیم داستان‌های پنهانِ پشت رفتار آن‌ها را کشف کنیم. با فهم عمیق‌تر و همدلانه‌تر از مخاطبان‌مان، تصمیمات طراحی بهتر و تجربیات به‌یادماندنی‌تری برایشان خلق خواهیم کرد.

نحوه تجزیه و تحلیل داده های کمی

بطورکلی تمام داده ها، می توانند در شناسایی الگوها و مناطق ضعیف در محصول شما استفاده شوند.
برای مثال، بسته به آنچه که آزمایش کرده‌اید، اغلب الگوهای خاصی به وجود می‌آیند: داده‌های Google Analytics ممکن است صفحه خاصی را با نرخ پرش بالا (bounce rate) یا زمان حضور کم در صفحه (time-on-page) نشان دهند، که نشان می‌دهد کاربران علاقه خود را به سایت شما از دست داده‌اند. در یک محصول، ممکن است افزایش کلیک‌ها روی دکمه راهنمای خود مشاهده کنید که نشان‌دهنده سردرگمی یا عدم قابلیت استفاده در یک ویژگی یا صفحه است.

صرف نظر از الگوهای در حال ظهور، ممکن است برای درک دلیل پشت داده های رفتار کاربر شما تحقیقات بیشتری لازم باشد. (در مورد اینکه فلان صفحه چطور کاربران را از کلیک کردن دور می کند؟ آیا به این دلیل است که آنچه را که نیاز داشتند پیدا نکرده اند، یا به این دلیل که اطلاعات مفید یا قابل هضم نبوده است؟ آیا راهی وجود دارد که بتوانیم این جریان را بازسازی یا بهبود بخشیم تا با آنها ارتباط برقرار کنیم یا ارزش معنی داری ارائه کنیم؟ )

مزایای طراحی مبتنی بر داده

طراحی مبتنی بر داده مزایای متعددی دارد، از جمله:

بهبود تجربه کاربر: محصولات و خدماتی که بر اساس داده‌های کاربران طراحی می‌شوند، تجربه کاربری بهتری را ارائه می‌دهند. این محصولات و خدمات نیازها و خواسته‌های کاربران را به خوبی درک کرده و آنها را به بهترین شکل برآورده می‌کنند.

افزایش نرخ تبدیل: محصولات و خدماتی که بر اساس داده‌های کاربران طراحی می‌شوند، نرخ تبدیل بالاتری دارند. این محصولات و خدمات کاربران را بیشتر به انجام اقدامات مورد نظر، مانند خرید، ثبت‌نام یا استفاده از خدمات، ترغیب می‌کنند.

کاهش هزینه‌ها: طراحی مبتنی بر داده می‌تواند به کاهش هزینه‌های طراحی و توسعه محصول کمک کند. این رویکرد به طراحان کمک می‌کند تا محصولات و خدماتی طراحی کنند که نیازهای کاربران را به خوبی برآورده می‌کند و در نتیجه، نیاز به تغییرات و اصلاحات بعدی را کاهش می‌دهد.

چالش‌های طراحی مبتنی بر داده

طراحی مبتنی بر داده چالش‌هایی نیز دارد، از جمله:

جمع‌آوری داده‌های دقیق: جمع‌آوری داده‌های دقیق و مرتبط با نیازهای کاربران، چالشی مهم در طراحی مبتنی بر داده است.

تجزیه‌وتحلیل داده‌ها: تجزیه‌وتحلیل داده‌های جمع‌آوری‌شده نیز چالشی مهم است. طراحان باید بتوانند داده‌ها را به‌طور موثر تجزیه‌وتحلیل کنند تا از آنها برای تصمیم‌گیری‌های درست استفاده کنند.

تغییرات سریع داده‌ها: داده‌های کاربران در حال تغییر هستند. طراحان باید بتوانند تغییرات داده‌ها را به‌طور مداوم پیگیری کنند تا محصولات و خدمات خود را مطابق با نیازهای کاربران به‌روز نگه دارند.

جمع‌بندی

طراحی مبتنی بر داده رویکردی قدرتمند برای طراحی محصولات و خدمات است که می‌تواند به بهبود تجربه کاربر، افزایش نرخ تبدیل و کاهش هزینه‌ها کمک کند. این رویکرد در دنیای دیجیتال، که داده‌ها نقشی اساسی در آن ایفا می‌کنند، اهمیت بیشتری پیدا کرده است.

در اینجا چند نکته برای موفقیت در طراحی مبتنی بر داده آورده شده است:

از داده‌های مختلف برای درک نیازها و خواسته‌های کاربران استفاده کنید.

داده‌ها را به‌طور موثر تجزیه‌وتحلیل کنید تا از آنها برای تصمیم‌گیری‌های درست استفاده کنید.

تغییرات سریع داده‌ها را به‌طور مداوم پیگیری کنید.

منابع:
https://designlab.com/blog/what-is-data-driven-design/
https://maze.co/guides/ux-research/ux-research-methods/