Erste Schritte mit datengetriebenem Design. Die komplette Anleitung

2017 veröffentlichte The Economist einen Artikel mit dem Titel „Die wertvollste Ressource der Welt ist nicht mehr Öl, sondern Daten“, was nicht überraschen sollte. Schließlich verfügen globale Titanen wie Facebook, Amazon, Microsoft und Google derzeit über riesige Datenmengen, die sie für alle möglichen Zwecke nutzen.

Einfach ausgedrückt, Daten sind ein mächtiges Gut, das praktisch überall erfolgreich eingesetzt werden kann, und Design ist da keine Ausnahme! Wenn Sie immer noch nicht mit Daten entwerfen, ist es an der Zeit, dies zu ändern.

Lesen Sie diesen Leitfaden zum datengesteuerten Design. Hier erkläre ich Ihnen alles, was Sie über das Entwerfen mit verschiedenen Datensätzen wissen müssen.

Tauchen wir gleich ein!

Was ist datengetriebenes Design?

Data Driven Design ist der Prozess des Entwerfens und Verbesserns digitaler Produkte mit messbaren Daten . In der Praxis bedeutet dies, dass Ihre Designentscheidungen durch wertvolle Daten über Benutzer, deren Verhalten, Engagement oder die Gesamtleistung Ihres digitalen Produkts gestützt werden.

Beim datengetriebenen Design können Sie praktisch alles messen, was Sie wollen. Möchten Sie herausfinden, ob die Benutzerinteraktionen mit Ihrer Website reibungslos und angenehm verlaufen? Informieren Sie sich über Engagement-Metriken wie Absprungrate oder durchschnittliche Zeit auf der Seite. Oder möchten Sie vielleicht herausfinden, welche Mikrokopie am besten funktioniert? Dann sagen Ihnen A/B-Tests die Wahrheit!

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Ein paar Worte zum False-Consensus-Effekt

Bei der Arbeit an einem digitalen Projekt tappen viele Designer in die Falle des False-Consensus-Effekts. Lassen Sie mich Ihnen ein einfaches Beispiel zeigen, und ich bin sicher, Sie werden auf die Idee kommen.

Angenommen, Sie entwerfen den Onboarding-Prozess in Ihrer mobilen App. Irgendwann müssen Sie die Anmeldeoptionen auswählen. Sie können Ihre Entscheidung nicht allein auf Intuition stützen, und Argumente wie „Unsere Benutzer melden sich mit Gmail an, weil es allen gefällt“ oder „Benutzer müssen beim Onboarding die wichtigsten Funktionen sehen, das bevorzuge ich immer“ sind niemals der richtige Weg für einen erfahrenen UX-Designer, der folgt.

Hier sollte der richtige Datensatz ins Spiel kommen. Verwenden Sie die Daten mit Bedacht, und Sie vermeiden den Effekt eines falschen Konsenses, dh die Tendenz anzunehmen, dass Ihre Überzeugungen, Verhaltensweisen und Meinungen relativ häufig sind.

Datengetriebenes vs. datenbasiertes Design: Gibt es einen Unterschied?

Obwohl datengesteuerte und datenbasierte Designs ähnliche Konzepte zu sein scheinen, handelt es sich tatsächlich um zwei unterschiedliche Ansätze für die Arbeit mit Daten. Aus diesem Grund sollten Sie diese Begriffe nicht synonym verwenden.

Beim datengetriebenen Design sind Daten das Herz und die Seele des Designprozesses. Das bedeutet, dass die wichtigsten Entscheidungen hauptsächlich auf der Grundlage von Daten getroffen werden . Wenn Sie in der Praxis die dringendsten Probleme lösen möchten, analysieren Sie und Ihr Konstruktionsteam die Ihnen vorliegenden Daten und wählen nur auf dieser Grundlage die richtige Lösung aus.

Beim datenbasierten Design ist die Herangehensweise an Daten etwas anders. Daten dienen hier nur als ergänzende Informationsquelle . Einfach gesagt, Daten haben einen großen Wert für Sie, aber sie sind nicht die treibende Kraft hinter Ihren Entscheidungen.

Hier ist eine kurze Zusammenfassung der Hauptunterschiede zwischen datengesteuerten und datengestützten Designansätzen:

Warum sollten Sie einen datengesteuerten Designansatz wählen?

Die richtige Frage sollte lauten: Warum würden Sie keine Daten im Design verwenden?

Daten bedeuten Macht, und Sie können damit fundiertere Entscheidungen treffen. Das ist eine gegebene. Aber wenn Sie immer noch skeptisch gegenüber der Verwendung von Daten im Designprozess sind, sind hier die wichtigsten Vorteile dieses Ansatzes, die Sie überzeugen könnten:

• Datengesteuertes Design kann Ihnen dabei helfen, das Benutzererlebnis und die Produktleistung zu verbessern .
• Mit der richtigen Nutzung von Daten können Sie eine deutliche Steigerung der Konversionsraten und des Umsatzes beobachten.
• Indem Sie sich auf Daten verlassen, vermeiden Sie den oben beschriebenen Falschkonsens-Effekt .
• Dies ist der beste Weg, um Ihre Annahmen zu bestätigen .
• Sie reduzieren das Risiko, kostenineffiziente Entscheidungen zu treffen, wie z. B. das Erstellen unnötiger Funktionen.
• Daten sind (normalerweise) unvoreingenommen.

Wie Sie sehen können, können Sie durch die Verwendung relevanter Daten und deren richtiger Interpretation Ihr digitales Produkt verbessern und Ihre Geschäftsziele einfacher erreichen.

Datengesteuerter Designprozess

Wenn Sie wenig oder keine Erfahrung im Umgang mit Daten haben, mag das Konzept des datengetriebenen Designs zunächst überwältigend erscheinen. Aber es besteht kein Grund zur Sorge.

Ich werde Sie Schritt für Schritt durch den gesamten Prozess führen, von der Identifizierung der dringendsten Probleme bis zur Datenanalyse. Mit diesem Framework lernen Sie genau, wie Sie das Beste aus den messbaren Daten herausholen.

Kommen wir zur Sache!

1. Identifizieren Sie Ihr Interessengebiet

Jeder datengesteuerte Designprozess sollte mit einer bestimmten Sache beginnen – herauszufinden, was Sie erforschen, messen und testen möchten .

Gibt es also etwas Bestimmtes auf Ihrer Website, das derzeit unterdurchschnittlich abschneidet? Irgendwelche CTA-Schaltflächen, auf die die Benutzer nicht klicken möchten? Oder erreicht die Absprungrate irgendwann ein alarmierendes Niveau? Es gibt Tausende Dinge, die Sie mit Daten im Design sichern können. Sie müssen in Google Analytics oder andere Tools eintauchen, um die dringendsten Probleme zu identifizieren, die eingehendere Analysen und Messungen erfordern.

Wenn Sie es nicht selbst können oder absolut keine Ahnung haben, wie Sie es richtig machen sollen, brauchen Sie sich keine Sorgen zu machen. Sie können Experten bitten, ein UX-Audit für Sie durchzuführen – dieses Dokument zeigt alle roten Fahnen und hochrangigen Probleme auf, die Ihre Hauptinteressengebiete sein sollten.

2. Setzen Sie sich Ziele

Beim datengesteuerten Design können Sie sowohl schnelle Ziele als auch langfristige, komplexere Herausforderungen festlegen.

Denken Sie jedoch daran, dass allgemeine und vage Ziele wie „erhöhte Konversionsrate“ oder „verbesserte Benutzerzufriedenheit“ Sie langfristig nicht weiterbringen. Es gibt zu viele Faktoren, die sich auf die Conversion-Raten und die Benutzerzufriedenheit auswirken, und Sie können sie nicht alle auf einmal messen.

Ein weitaus besserer Ansatz ist es , spezifischere Ziele zu setzen , wie „Ich möchte, dass meine Conversion-Rate in 3 Monaten von 2 % auf 5 % steigt“. Dieses Ziel kann leicht gemessen werden, und das ist es, was Sie wollen, oder?

3. Wählen Sie Metriken aus

Sie wissen bereits, welche Ziele Sie erreichen wollen, aber jetzt stellt sich die Frage: Wie messen Sie diese?

Abhängig von den von Ihnen festgelegten Zielen können Sie benutzerdefinierte Metriken auswählen, die Ihnen mitteilen, was nicht funktioniert und warum. Dies können sein:

Denken Sie daran, dass die Liste hier nicht endet!

Dies sind die häufigsten Metriken im datengetriebenen Design, aber wenn Sie andere Metriken ausprobieren möchten, um zu sehen, ob sie Ihnen spezifischere Informationen über Ihre Benutzer und relevantere Daten liefern, können Sie sie auswählen. Was am besten zu Ihnen passt!

4. Wählen Sie Datenerfassungsmethoden aus

Nachdem Sie nun wissen, welche Art von Daten Sie benötigen und wie Sie sie messen können, ist es an der Zeit, die Daten zu sammeln. Glücklicherweise stehen Ihnen viele Forschungsmethoden zur Verfügung.

Wie Sie wahrscheinlich bereits wissen, gibt es zwei Haupttypen von Datenerhebungsmethoden: Sie können zwischen qualitativen und quantitativen Methoden oder einer Kombination aus beiden wählen , wodurch Sie noch detailliertere Daten erhalten.

Wenn Sie statistisch relevante Daten mit Analysetools wie Google Analytics analysieren möchten, wählen Sie quantitative Forschungsmethoden. Sie geben Ihnen Antworten auf Fragen wie „wie viele“ oder „wie oft“.

Wenn Sie hingegen lieber das Verhalten, die Motivationen und Meinungen bestimmter Nutzer untersuchen und herausfinden möchten, „warum“ etwas passiert, dann sollten Sie zu qualitativen Methoden greifen. Ich hoffe das ist dir klar.

Hier sind einige hochwirksame Methoden, um viele wertvolle Daten zu sammeln:

Quantitative Methoden

• A/B-Tests : Durchführung verschiedener Experimente, bei denen Sie zwei Variablen erstellen und messen, welche besser abschneidet
• Umfragen : eine Liste mit Fragen, die Sie an Ihre Zielgruppe senden
• Analytics : Verfolgung verschiedener messbarer Daten mit Analysetools wie Google Analytics
• Heatmaps : Geben Sie an, welche Bereiche der Website das meiste Engagement erzielen

Qualitative Methoden

• Tiefeninterviews : eine Reihe persönlicher Gespräche, die Sie mit einer Zielgruppe führen
• Fokusgruppen : eine moderierte Diskussion mit mehreren Teilnehmern
• Usability-Tests : Vorgeplante Aufgaben, die von Teilnehmern an einem Produktprototypen durchgeführt werden
• Benutzerbeobachtungen : Beobachten und Analysieren, wie der Benutzer mit einem digitalen Produkt interagiert
• Tagebuchstudien : Selbstberichte über Meinungen, Aktivitäten oder Verhalten der Teilnehmer

Hungrig nach mehr Wissen über quantitative und qualitative Methoden? Lesen Sie unseren Artikel mit den besten UX-Forschungsmethoden und lassen Sie sich inspirieren!

5. Sammeln und visualisieren Sie Daten

Sie haben also den gesamten Planungsprozess abgedeckt: Sie haben wichtige Ziele festgelegt, Metriken und Datenanalysemethoden ausgewählt. Jetzt ist es an der Zeit, die benötigten Daten zu sammeln. Um es richtig zu machen, befolgen Sie diese verschiedenen Regeln:

• Kombinieren Sie Daten aus qualitativen und quantitativen Methoden – auf diese Weise erhalten Sie ein vollständiges Bild und treffen die genauesten Designentscheidungen.
• Wenn Sie statistisch relevante Daten benötigen, sollte Ihre Stichprobengröße mindestens einige Dutzend Personen betragen. Hier gilt die einfache Regel – je mehr, desto besser.
• Bei qualitativen Methoden können Sie schon bei wenigen Teilnehmern reichhaltige Erkenntnisse gewinnen.

Sobald Sie all diese Daten zusammengetragen haben, ist es an der Zeit, sie zu visualisieren. Es ist ein entscheidender Schritt, den Sie niemals übersehen sollten. Wieso den? Denn nur wenn Sie die Daten visualisieren und in schönen Grafiken zusammenstellen, können Sie die Muster erkennen. Und genau das brauchen Sie.

Suchen Sie nach Trends, Saisonalität, seltsamen Anomalien, ungewöhnlichen Ähnlichkeiten oder Unterschieden – so gewinnen Sie wertvolle Erkenntnisse aus der Analyse.

6. Treffen Sie datengesteuerte Entscheidungen

Haben Sie die Ergebnisse der Datenanalyse erhalten? Das ist perfekt! Jetzt sollten Sie die Ergebnisse mit Ihren anfänglichen Annahmen vergleichen und sich folgende Fragen stellen:

• Ändern die Ergebnisse, die ich erhalten habe, etwas?
• Enthüllen sie etwas Interessantes, Unerwartetes oder Überraschendes?
• Kann ich auf dieser Grundlage Verbesserungen an meinem digitalen Produkt vornehmen?
• Reichen sie aus, um Designentscheidungen zu treffen?

Selbst eine geringfügige Änderung an Ihrem digitalen Produkt kann den Unterschied ausmachen, also treffen Sie Ihre Designentscheidungen sorgfältig, auch wenn sie durch Daten gestützt werden .

Stellen Sie sich den datengesteuerten Ansatz als iterativen Prozess vor . Sie können nicht einmal eine Datenanalyse durchführen und denken, dass Ihre Arbeit hier endgültig erledigt ist. Stattdessen sollten Sie die Tests von Zeit zu Zeit wiederholen.

Einpacken

Mit datengesteuertem Design können Sie die Leistung Ihres Produkts verbessern, ein nahtloses Benutzererlebnis bieten und Ihre Designideen validieren.

Vertrauen Sie uns Ihr App-Design an

Lass uns zusammen arbeiten!

Denken Sie daran, dass Daten in vielen Formen vorliegen können. Verwenden Sie daher mehrere Methoden, sowohl qualitative als auch quantitative, um wertvolle Daten zu erhalten. Ob Befragung, A/B-Testing oder Analytics – wählen Sie die Datenerhebungsmethoden, die zu Ihrem Bedarf und Umfang passen.

Nehmen Sie meine Worte als selbstverständlich hin: Ihre Designentscheidungen werden fundierter und genauer, wenn wertvolle Daten sie unterstützen.

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