Data driven design: come utilizzare i dati

Prima di entrare nel dettaglio del data driven design, ti pongo una domanda: credi che i dati possano fare davvero la differenza per gli UX Designer?

Se non sei sicuro della risposta, questo articolo è pensato per te.

Alla fine della lettura, avrai tutti gli strumenti per capire come i dati possono realmente fare la differenza nei tuoi progetti.

Il Data-driven design è un approccio in cui vengono utilizzati dati concreti durante la progettazione, contribuendo ad essere obiettivi sulle decisioni che vengono prese durante tutto il processo. In questa tipologia di approccio, le decisioni vengono basate molto sui dati piuttosto che soltanto sulla base di intuizioni personali. 

Dico soltanto, perché adottare un approccio data-driven design, non significa abbandonare completamente l’intuizione personale o abbandonare le opinioni.

Infatti, è quasi inutile dire che il buon senso e l’esperienza in questo contesto sono spesso importanti quanto i dati stessi.

Ma al tempo stesso, seguire esclusivamente l’istinto è spesso troppo rischioso.

Inoltre, il concetto di data-driven design non è riservato solo alle grandi aziende.

Al giorno d’oggi, qualsiasi realtà può trarre vantaggio da un approccio basato sulla raccolta e analisi dei dati.

Gli investimenti e il tempo spesi adesso, saranno di grandissimo valore in futuro, perché è grazie ai dati che riuscirai a portare il tuo progetto sulla strada giusta.

In questo articolo, potrai capire il reale vantaggio del data-driven design e il potere che i dati hanno nella UX.

Cosa significa data driven design?

Come anticipato, per Data-Driven Design, o progettazione basata sui dati, si intende un metodo di lavoro che utilizza i dati per guidare e prendere decisioni riguardanti l’intero processo di progettazione: dall’ideazione alla messa in produzione.

Quindi, utilizzare un approccio data driven è sicuramente un modo affidabile per prendere decisioni informate. Questo concetto si è sviluppato principalmente nell’ambito dell’esperienza utente (UX), ma è applicabile anche in altri settori del design. 

In sintesi, quando l’azienda adotta un approccio data-driven, vuol dire che prende decisioni basate sull’analisi e sull’interpretazione dei dati. 

Con un approccio data-driven design sei più sicuro delle scelte che fai

Invece di basarsi unicamente su opinioni o idee personali, l’approccio data-driven consente alle aziende di organizzare i dati con l’obiettivo di soddisfare i bisogni dei propri clienti e consumatori.  

Grazie al data driven design, le aziende possono contestualizzare e/o personalizzare messaggi e prodotti per i potenziali clienti, riuscendo così ad avere un approccio più incentrato sul cliente.

É molto importante capire che le necessità dei clienti e utenti finali di un prodotto, non sono le stesse del team di progetto.

Infatti, per quanto i designer provino a mettersi nei panni degli utenti, senza i dati non potrebbero mai capire al 100% il contesto e le necessità.

E se dovessero presentarsi bias e blocchi mentali sono proprio i dati a farli superare.

Designer, non sei l’utente finale del tuo prodotto!

In un approccio data-driven, i dati sono la base per comprendere tendenze, modelli e definire strategie

Ma è bene specificare, che i dati non devono essere utilizzati solo nella fase di ricerca iniziale, bensì i dati apportano valore in tutto il processo di UX design, soprattutto durante la progettazione vera e propria.

Perché è importante per la UX?

Avrai già compreso che l’approccio data-driven è importante nella UX perché, se applicato, contribuisce a creare prodotti e servizi efficaci. 

Avere un approccio data-driven richiede un impegno costante e una comprensione approfondita del valore che apportano i dati durante la progettazione.

Ma il concetto è molto semplice: senza dati, il design dell’esperienza utente non esiste e il risultato sarebbe limitato soltanto alle percezioni e alle esperienze del team di progettazione. 

Come ben saprai, progettare esclusivamente in base all’esperienza personale è molto limitante per diversi motivi, tra cui l’avere una limitata comprensione degli utenti e delle loro esigenze, ed è inoltre rischioso che si creino bias che potrebbero influenzare la progettazione secondo opinioni personali.

Come utilizzare i dati nel design

Nel Data Driven Design la tipologia di dati che vengono presi in considerazione sono sia quantitativi sia qualitativi:

• quantitativi, forniscono informazioni relative a cosa e quanto;
• qualitativi, ci dicono il perché.

Se utilizzate insieme, queste tipologie di dati sono utili per comprendere le esigenze degli utenti, valutare l’efficacia delle soluzioni e ottimizzare il prodotto finale. 

Vediamo nel dettaglio di cosa si tratta.

Dati quantitativi nel data driven design

I dati quantitativi sono dati che possono essere misurati e quantificati, ed offrono informazioni oggettive sul comportamento e sulle interazioni degli utenti. 

Questi dati sono raccolti attraverso metodi strutturati e possono essere analizzati tramite l’ausilio di strumenti statistici.

I dati quantitativi in un approccio data-driven design sono preziosi per identificare trend e modelli in modo che i progettisti possano prendere decisioni ragionate e basate su prove concrete.

Esempi di dati quantitativi: numero di clic su un pulsante, il tempo medio trascorso su una pagina, il tasso di conversione, tasso di abbandono e il punteggio di soddisfazione degli utenti su una scala numerica.

I dati quantitativi sono particolarmente utili quando è necessario ottenere una visione d’insieme su larga scala del comportamento degli utenti e delle prestazioni del prodotto.

Dati qualitativi nel data driven design

Al contrario dei dati quantitativi, i dati qualitativi non sono numerici e si basano principalmente su opinioni, sentimenti e motivazioni soggettive degli utenti.

Come dice il nome stesso, descrivono le qualità e le caratteristiche di qualcosa, e spesso sono raccolti in forma di testo, immagini o video. 

I dati qualitativi forniscono un contesto più dettagliato rispetto ai dati quantitativi ed aiutano i designer a comprendere il “perché” dietro i comportamenti degli utenti, riuscendo a scoprire le esigenze e le preferenze di essi.

Esempi di dati qualitativi: interviste agli utenti, osservazioni sul campo, analisi dei feedback dei test di usabilità..

I dati qualitativi sono utili quando è necessario comprendere le motivazioni, le emozioni e le esperienze degli utenti.

In un approccio data-driven design è fondamentale, quando necessario, combinare dati quantitativi e dati qualitativi in modo da ottenere una visione completa del contesto e dell’esperienza utente.

Combinando entrambe le tipologie di dati, i designer sono più sicuri del successo del prodotto o servizio che stanno progettando.

Facciamo un esempio per capire meglio: ipotizziamo di analizzare gli analytics di un e-commerce e di aver identificato un problema nel processo di checkout. Dai dati quantitativi ci accorgiamo che gli utenti abbandonano il flusso in un punto specifico, ovvero il momento in cui gli utenti devono inserire i dati relativi al pagamento. Se ci dovessimo fermare solo a questo dato senza alcuna analisi, il dato è praticamente inutile. Ma se ci chiedessimo il motivo per il quale gli utenti si comportano in quel modo, quindi tramite utilizzo di dati qualitativi, potremmo capire le motivazioni e migliorare il flusso soddisfando così gli utenti.

Ma come bisogna utilizzare i dati nel design?

Il processo del data driven design

Il processo del data-driven design si articola in diverse fasi:

1. Definizione degli obiettivi: prima di iniziare la raccolta dati, è necessario identificare gli obiettivi di progetto. Per facilitare il processo, puoi rispondere alla domanda: “Cosa voglio ottenere? Quali dati voglio raccogliere?”.

2. Raccolta dei dati: può avvenire tramite diverse fonti come per esempio dalla ricerca con gli utenti o UX Research, Analytics del sito web in questione, A/B test, analisi di mercato e tanti altri strumenti. Ovviamente durante la raccolta dati è fondamentale raccogliere dati di qualità.

3. Analisi dei dati: una volta eseguita la raccolta, i dati devono essere analizzati per identificare modelli, trend e insight rilevanti. Questo passaggio è molto importante per comprendere il comportamento degli utenti, le loro preferenze e i problemi che possono emergere in un determinato contesto. 

4. Traduzione in insight: i risultati dell’analisi vengono tradotti in insight utili a guidare le decisioni progettuali. Gli insight possono riguardare miglioramenti dell’esperienza utente, nuove funzionalità da implementare, problemi da risolvere o anche aree importanti a cui dare attenzione. In base agli insight, saranno poi i designer a comprendere al meglio le decisioni da prendere durante il processo di progettazione.

5. Creazione di Personas e Customer Journey: Basandosi sui dati raccolti e gli insight emersi, si possono creare personas che rappresentino i tipi di utenti del tuo prodotto o servizio. Inoltre, puoi costruire i customer journey e mostrare i momenti chiave degli utenti durante l’interazione con il prodotto o servizio.

6. Iterazione e validazione: basandosi sugli insight ottenuti, vengono proposte le soluzioni progettuali. Questo processo consente di validare le soluzioni e ottenere feedback diretti dagli utenti, utili se si vuole migliorare e perfezionare ulteriormente il prodotto.

Integrare il data-driven design nel processo di progettazione UX, può portare a soluzioni che soddisfano le esigenze degli utenti, in quanto le decisioni si basano su evidenze concrete e non su supposizioni.

Strumenti e tecniche di utilizzo dei dati nel design

Abbiano accennato che, in base alla tipologia di dato che si vuole raccogliere, ci sono numerosi strumenti e tecniche che i designer possono utilizzare per integrare i dati nel processo di progettazione.

Per riuscire a scegliere il giusto strumento devi assolutamente indagare se vuoi capire il quanto, oppure il perchè di una determinata cosa.

Nella spiegazione degli strumenti e tecniche, faremo una suddivisione tra dati quantitativi (quanto) e qualitativi (perché).

Alcuni strumenti di raccolta dati quantitativi

1. Google Analytics: utile per l’analisi del traffico web e il comportamento degli utenti online. Fornisce metriche dettagliate come il numero di visitatori, le pagine visitate, il tempo trascorso su ciascuna pagina e permette di tracciare il percorso dell’utente all’interno del sito.
   
2. Hotjar: utilizza mappe di calore e registrazioni delle sessioni degli utenti per visualizzare come gli utenti interagiscono con la pagina e con il sito in generale.
   
3. Strumenti per sondaggi: come Google Form, Typeform o Survey Monkey, sono strumenti per la creazione di sondaggi online con l’obiettivo di raccogliere dati o feedback dagli utenti. 

Le domande a cui rispondono i dati quantitativi solitamente sono:

• Quanti utenti utilizzano una certa funzionalità?
• Quanto tempo trascorrono gli utenti su una determinata pagina?
• Qual è il tasso di conversione per un obiettivo specifico?
• Quali sono le pagine più visitate? Quali quelle con il più alto tasso di abbandono?

Alcuni strumenti di raccolta dati qualitativi:

1. Interviste: è una tecnica  che permette di raccogliere dati riguardanti opinioni, problemi e preferenze degli utenti  attraverso una serie di domande specifiche.  Essendo dati qualitativi, si tratta di dati che non possono essere misurati.
   
2. Focus Group: vengono raggruppate 5-10 persone in target e attraverso una conversazione moderata da un ricercatore o designer, vengono raccolti feedback sulle loro esperienze e percezioni.

Le domande a cui rispondono i dati qualitativi solitamente sono:

• Perché gli utenti trovano difficile utilizzare una certa funzionalità?
• Quali sono le emozioni degli utenti durante l’interazione con il prodotto?
• Quali problemi specifici riscontrano gli utenti e come li affrontano?
• Quali miglioramenti suggeriscono gli utenti per migliorare l’esperienza?

Vantaggi del data-driven design

Le aziende che basano le proprie scelte sui dati hanno sicuramente una maggiore probabilità di avere successo con i loro prodotti o servizi.

Raccogliendo e analizzando i dati, si ha la possibilità di comprendere il contesto e individuare prima le nuove tendenze di settore e opportunità di business.

Questi sono solo alcuni dei vantaggi che un approccio data driven design può apportare in un’azienda. Di seguito vediamo insieme una serie di vantaggi offerti dai dati che contribuiscono al successo di un progetto.

Migliore comprensione degli utenti

L’utilizzo dei dati durante il processo di design consente di ottenere una comprensione approfondita degli utenti, delle loro preferenze e le sfide che incontrano durante l’esperienza e l’interazione con un prodotto.

In particolare, raccogliendo dati da varie fonti come analytics, interviste, sondaggi e altri, permette ai designer di avere una visione completa del contesto.

In questo modo, il designer ha la possibilità di creare esperienze e soluzioni efficaci, migliorando la soddisfazione dell’utente.

Miglioramento e adattamento continuo

Il data-driven design è un processo iterativo e consente un miglioramento continuo.

Monitorando e analizzando i dati costantemente, per esempio dopo il lancio di un prodotto sul mercato, è possibile raccogliere feedback e identificare aree di miglioramento, per apportare successivamente modifiche al prodotto.

Questo modo di operare, permette di avere un design allineato con le esigenze degli utenti e le dinamiche del mercato in continua evoluzione.

L’abilità di adattarsi ai cambiamenti consente di avere un vantaggio competitivo.

Decisioni informate e riduzione del rischio

Quando le decisioni sono basate sui dati, i risultati sono sicuramente più efficaci rispetto a prodotti i quali basano le decisioni esclusivamente su supposizioni personali.

I dati forniscono insight e ragionamenti concreti, aiutano a ideare soluzioni che risolvono problemi reali e, se utilizzati nel modo corretto, riducono il rischio di errori costosi.

L’analisi dei dati permette di intervenire in modo proattivo, risolvendo problematiche prima che sia troppo tardi.

Efficienza e risparmio di tempo

Avere un approccio data-driven aiuta a identificare rapidamente i problemi e concentrarsi sulle aree che necessitano maggiormente di essere iterate, accelerando in tal modo lo sviluppo del prodotto.

In poche parole, utilizzare i dati nel design permette di evitare di perdere tempo in scelte sbagliate.

Siamo quasi alla fine di questo articolo, e se sei arrivato qui, ti ripropongo la domanda iniziale: Pensi che l’utilizzo dei dati abbia un valore aggiunto nei tuoi progetti? La tua risposta è cambiata o sapevi già quanto fossero importanti i dati nel processo di UX?

Conclusione

Come designer, è importante tenere a mente che i dati sono una parte molto importante del processo di UX design e se decidi di applicare un approccio data-driven puoi aprire la strada ad una ricerca continua, che ti aiuterà a progettare prodotti di successo.

Questo non vuol dire che devi mettere da parte la tua esperienza e le tue intuizioni per dare spazio esclusivamente ai dati, ma dovrai imparare a prendere decisioni bilanciando entrambe le cose.