09 junio 2021

El análisis de datos es una de las habilidades principales para cualquier persona que participe en el proceso de diseño de cualquier producto o servicio. Y aunque pueda parecer que es de las skills más importantes para investigadores y product managers, en realidad, también es crucial para diseñadores. 

¿Por qué? Muy sencillo: introduce una capa de objetividad para cualquier decisión que haya que tomar, facilitando el proceso y evitando los sesgos que, en más ocasiones de las que nos imaginamos, pueden hacer que una decisión se alargue innecesariamente.

No obstante, un recordatorio: es importante que los datos tengan la calidad suficiente para ser usados en la toma de decisiones. O la decisión nos llevará a un punto erróneo.

El análisis permite tomar decisiones informadas de diseño
Imagen del National Cancer Institute vía Unsplash

Cómo usar los datos para tomar decisiones de diseño

Aunque pueda parecer que el diseño y el análisis de datos son dos disciplinas que no tienen mucha relación, en realidad se complementan muy bien.

El uso de datos en diseño tiene cuatro posibles aplicaciones más que bien definidas por el equipo de Ingeniería, Producto y Diseño de AMBOSS en un post de su blog en Medium:

  1. Al iniciar un proyecto, los datos pueden ayudar a dar respuestas a ciertas preguntas. Saber cuándo y cómo interactúan los usuarios con un producto o una pantalla, puede ser una manera muy útil de tomar decisiones, especialmente si estamos trabajando en una hipótesis.
  2. Trabajar con datos permite también que todos los equipos involucrados en un proyecto hablen el mismo idioma, pero aportando diferentes puntos de vista y permitiendo que las decisiones se tomen de una manera más informada.
  3. Los datos también permiten hacer un seguimiento efectivo del impacto de cualquier cambio y así tomar decisiones prácticamente sobre la marcha.
  4. Finalmente, usar datos para explicar a los stakeholders qué decisiones se han implementado y su impacto es una excelente manera de mejorar la estrategia de informes.

Con esto sobre la mesa, empezar a usar los datos es únicamente cuestión de encontrar la herramienta que mejor se adapte a las necesidades. 

Uno de los casos más fáciles de comprender el impacto de unos datos en diseño es el de los mapas de calor. Apoyar la decisión de la colocación de elementos en la información cualitativa que ofrece esta herramienta es una buena manera de tomar decisiones de manera objetiva y ver el impacto de esos cambios.

Datos, diseño e iteración

Gracias a los datos puedes identificar también oportunidades de mejora: una desviación que haga que los datos de cierta pantalla estén por debajo de la media puede darnos pistas para mejorar el diseño, tanto el visual como el contenido.

El acceso a los datos permite conocer muchas cuestiones que son fundamentales para el trabajo de diseño. Y aunque hay muchos conceptos del anáque pueden ser útiles conocer, la agrupación de las principales estadísticas te ayudará a realizar tus preguntas de la manera correcta:

  1. Público objetivo: aunque vayamos a un mundo sin cookies, de momento podemos seguir accediendo a datos relativos a edad, género e incluso datos de comportamiento. Esto ayudará a trabajar no sólo el aspecto más visual del diseño, sino también los contenidos.
  2. Canales de adquisición: saber el origen de ese público también es una inestimable ayuda a la hora de tomar decisiones, especialmente si lo cruzamos con su comportamiento. Si tu volumen de público llega esencialmente desde Google, eso te permitirá poner en tu producto ciertos elementos destacados relacionados con las búsquedas y reducir la carga cognitiva de ese tráfico.
  3. Comportamiento: con las herramientas de análisis podrás saber qué pantallas son las más visitadas y cómo se mueven dentro del producto. Si a esto añades una herramienta más cualitativa como un mapa de calor, podrás tomar mejores decisiones en la parte visual.
  4. Conversiones: como es obvio, saber que los usuarios cumplen con los objetivos de negocio conseguirá darte un punto de vista necesario, especialmente útil para poder realizar iteraciones con garantías. 

Con estas cuatro categorías, podrás usar datos cuantitativos (basados en números  como visitantes, número de conversiones) y cualitativos (basados en otras cuestiones, como el origen de las visitas, mapas de calor o incluso flujos de usuario) para conocer cómo se comportan los usuarios del producto y, con ello, tomar las mejores decisiones, documentarlas y garantizar que se ajustan siempre a las necesidades de producto y de usuarios.

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