La experiencia de usuario ahora es más importante que nunca y la forma de evolucionar tiene que ver con la ciencia de los datos.

La analítica digital cobra cada vez más importancia como disciplina integrada en nuestros procesos de diseño y nos ayudan a construir mejores experiencias de usuario/cliente.

Según Google: “La analítica digital es el análisis de datos cualitativos y cuantitativos sobre tu negocio online, lo que permite la comprensión y una continua mejora de la experiencia online de tus clientes y clientes potenciales de cara a orientarles hacia tus objetivos deseados (sean online u offline)”.

¿Qué significa el diseño basado en datos?

El diseño basado en datos significa usar más datos, sobre todo cuantitativos, en el proceso de diseño y combinarlos con el enfoque de diseño centrado en el usuario, más cualitativo (descubrimiento, diseño y entrega). A la hora de entregar una propuesta personalizada, un nuevo producto o un servicio mejorado ya no nos basamos solo en un pequeño grupo de encuestados para lograr estas mejoras sino que lo combinamos con el análisis de otras fuentes de datos que recogemos de herramientas de medición y específicas, feedback de soporte, clientes, etc).

Como UX Data Analyst cuantos más datos tengamos , más felices somos. El método que seguimos es un enfoque de investigación cuantitativa y cualitativa combinado con una gran cantidad de datos de clientes propiedad de la empresa. Esto hace que tengamos datos reales de lo que realmente está sucediendo en la web o aplicación, como se está comportando el usuario/cliente omnicanal.

¿Qué debemos tener en cuenta para llevar a cabo un diseño basado en datos?

Implica tener claro quién es nuestra audiencia, cómo se comportan en nuestra web o aplicación y tener claro el objetivo de la organización para poder medir el éxito de nuestra estrategia.

Herramientas

A nuestras herramientas de trabajo tradicionales se unen otras propias de la analítica digital, como Google Analytics, Adobe Analytics o específicas como VWO, Optimizely, Mixpanel, etc (por nombrar algunas). Con ellas, debemos ser capaces de convertir los datos en información útil que nos ayude a entender al usuario, lo que más les gusta a nuestros clientes, descubrir segmentos potenciales, identificar patrones de conducta, puntos de fuga en nuestros embudos de conversión, etc.

¿Pueden los datos revelar lo que el cliente necesita?

Un análisis de los datos puede servir para tres propósitos en concreto:

  1. Identificar oportunidades para construir nuevas funcionalidades o características de un producto o servicio.
  2. Validar nuetras soluciones.

Si quieres ampliar más información de este artículo: Diseño basado en datos dentro de metodologías ágiles.