Data-Driven Design: Diseño basado en datos para optimización de conversiones (CRO)

Data-driven design es una tendencia de diseño que se basa en el análisis y la interpretación de datos reales. Estos datos se usan para tomar decisiones durante el proceso de diseño o desarrollo de productos, desde la fase conceptual hasta la implementación final. En este artículo te vamos a explicar en qué consiste y cuáles son sus principales fundamentos. Además veremos algunas guías y consejos de implementación.

¿Qué es el data-driven design?

El data-driven design es un enfoque de diseño y desarrollo de software en el que se toman los datos como guía principal de las decisiones de diseño. Dependiendo del contexto donde se use este término se puede referir tanto a las decisiones de diseño gráfico como a diseño de software:

• En diseño gráfico los datos guiarán las decisiones creativas, permitiendo a los usuarios ajustar sus propuestas según los datos sobre comportamiento y tendencias de los usuarios a los que va dirigido.
• El mismo concepto en el contexto de diseño de software implica que se desarrollarán las funcionalidades necesarias según los datos de los usuarios a los que va a dirigirse el software. Al mismo tiempo, se tomarán en cuenta esos datos también a la hora de hacer el análisis y diseñar la arquitectura del sistema.

Los datos nos llegarán en todo caso a través de encuestas online, pruebas de usuarios, análisis de tráfico web y comportamientos en general detectados a través del uso de las aplicaciones o servicios de las páginas web. De este modo podemos adaptar mejor los productos a las necesidades del sistema y satisfacer mejor a nuestros usuarios con el presupuesto que disponemos.

Principios fundamentales del data-driven design

Vamos a ver de manera genérica los principios fundamentales del data-driven design.

Recopilación y análisis de datos

En data-driven design es fundamental la recopilación y análisis de datos. Estos datos generalmente ofrecerán una información clave sobre el público objetivo, sus comportamientos y preferencias. Podemos tomar datos cuantitativos, como métricas de uso, así como cualitativos, como entrevistas o encuestas a los usuarios.

Cómo los datos informan las decisiones de diseño

A través de los datos recopilados los gestores del proyecto pueden tomar las decisiones más oportunas para atender a la demanda del software, funcionalidades, experiencia de usuario, etc.

Equilibrio entre creatividad y datos en el diseño

Además de los datos, también se da pie a la creatividad de los equipos de diseño o desarrollo, buscando siempre un equilibrio. Esto nos ayuda a encontrar las mejores soluciones y a motivar la innovación, siempre que las decisiones sean justificadas a través de los datos obtenidos.

Beneficios del diseño basado en datos para empresas

Vamos a ver ahora algunas de las ventajas que nos ofrece el data-driven design a la hora de crear y mantener productos y servicios.

Mejora en la toma de decisiones estratégicas

Los datos nos ayudan a tomar decisiones objetivas durante el proceso de diseño o desarrollo de software. Gracias a ellos las decisiones no se basan en suposiciones, sino en análisis sólidos que ayudan a enfocar los cambios en función de lo que realmente se necesita.

Mayor alineación con las necesidades del cliente

Gracias a la toma de decisiones guiada por los datos podemos estar seguros de que nuestro trabajo se encuentra alineado a las necesidades del cliente. Con los datos, las empresas pueden identificar las preferencias de los usuarios o detectar los problemas en las soluciones actuales. Todo esto acabará mejorando el producto y permitiendo que cubra las expectativas de los usuarios de manera más fiel.

Optimización del rendimiento de productos y servicios

Los datos también nos ofrecerán información valiosa para saber qué cambios se deben introducir para mejorar el rendimiento de los productos y servicios, lo que ayudará también a satisfacer a los usuarios.

Reducción de costes y aumento de la eficiencia

Al basar las decisiones de diseño en datos concretos podemos estar seguros de que el tiempo y dinero en la implementación de las mejoras de las aplicaciones será bien empleado. Esto reducirá los costes a corto y largo plazo y mejorará la eficiencia de los equipos de diseño y desarrollo.

Capacidad de adaptación rápida a cambios en el mercado

Finalmente, el análisis de los datos fomentado por el data-driven design nos permitirá adaptarnos rápidamente a las necesidades del usuario y los cambios en el mercado. A medida que se analizan los datos las empresas pueden detectar rápidamente las nuevas tendencias o cambios en el comportamiento del consumidor y ajustar sus productos de manera ágil.

Pasos para implementar un data-driven design

Para implementar un diseño basado en datos debemos comenzar por definir objetivos y encontrar los datos adecuados para tomar las decisiones, realizando este proceso durante todo el ciclo de vida de los productos. Vamos a ver en resumen cuáles son las distintas etapas de este proceso de mejora continua.

Definición de objetivos y KPI

Debemos comenzar por una correcta definición de objetivos para nuestros proyectos. Podemos establecer KPI (indicadores clave de rendimiento) que permitan medir el éxito de los productos en función de métricas como la tasa de conversión, el tiempo en el sitio, la satisfacción del cliente, etc.

Herramientas y técnicas para la recopilación de datos

La recopilación de datos es un paso crucial. Para conseguirlos debemos usar herramientas como los servicios de analítica web que nos permitan conocer el tráfico y los comportamientos de los usuarios. También podemos usar herramientas como mapas de calor para analizar el comportamiento de los usuarios y optimizar la experiencias, encuestas de satisfacción, etc.

Análisis de datos y generación de insights

Una vez disponemos de los datos debemos pasar a la fase de análisis que consiste en interpretarlos y obtener insights que nos ayuden a sacar las debidas conclusiones.

Aplicación de insights en el proceso de diseño

El proceso de análisis habrá podido generar insights valiosos, que nos permitirán dirigir los siguientes pasos en términos de diseño o desarrollo de funcionalidad. Tendremos entonces que implementar los cambios y dirigir el proceso de diseño en aspectos como la mejora de interfaces o experiencia de usuario, así como a la hora de dirigir la funcionalidad del producto.

Monitoreo y ajuste continuo del diseño

Este proceso debe realizarse mediante iteraciones que permitan una mejora continua. Para ello tendremos que seguir monitoreando el sitio, comportamiento y satisfacción del usuario para obtener nuevos datos, que nos permitan tomar las siguientes decisiones mediante su análisis.

Herramientas y técnicas para recopilar datos relevantes

Podemos usar numerosas herramientas para recopilar los datos de los productos:

• Google Analytics 4 para la obtención de métricas como el tráfico, tiempo de uso del sitio, tasa de abandono, tasa de rebote etc.
• Hotjar o herramientas similares para el análisis del comportamiento de los usuarios en mapas de calor, de clics…
• Herramientas como Heap o Mixpanel para el análisis de los productos
• CRM para mantener y centralizar el contacto con los clientes. Muchas veces estos programas permiten comunicaciones masivas con los clientes para, por ejemplo, realizar el envío de encuestas

Estrategias de diseño basado en datos para optimización de conversiones (CRO)

CRO son las siglas de «Conversion Rate Optimization» u optimización de conversiones en español. Esta es una de las prácticas más habituales dentro del data-driven design. El uso de datos puede facilitar insights valiosos que nos permitan tomar decisiones para la mejora de las tasas de conversión.

Implementación de pruebas A/B y otras técnicas de testing

Mediante las pruebas A/B podemos saber qué versión o versiones de una interfaz, llamada a la acción o disposición de elementos son más adecuadas en términos de conversión u otros KPI definidos. 

Con los datos obtenidos mediante las pruebas A/B podemos saber cuál de las alternativas analizadas es la mejor, de modo que nuestras decisiones de diseño sirvan para mejorar siempre de manera continua las conversiones del sitio.

Ajustes basados en comportamiento del usuario y métricas clave

Las métricas clave que estamos analizando deben ser la base para la realización de los ajustes en el diseño o la implementación de nuevas funcionalidades. 

Podemos analizar cómo los usuarios navegan por el sitio, en qué puntos hacen clic o dónde abandonan el proceso de compra. Estos patrones de comportamiento son muy importantes para luego realizar los ajustes necesarios a fin de optimizar la experiencia del usuario. 

Desafíos y consideraciones en el data-driven design

Ahora vamos a ver algunas consideraciones importantes sobre data-driven design que nos pueden ayudar a mejorar la efectividad de nuestras decisiones y evitar caer en errores.

Limitaciones de los datos en el proceso de diseño

Ten en cuenta que los datos son útiles para saber qué es lo que está pasando pero no siempre nos ofrecen una información exacta sobre qué debemos hacer para optimizar un diseño. Por ejemplo, puedes saber que existe una tasa de rebote alta, pero eso no te va a decir por qué ocurre. 

A medida que tienes más información puedes hacerte una idea más exacta sobre las causas del problema y cómo mejorar la experiencia de usuario o la funcionalidad del sitio o aplicación, pero siempre habrá unas limitaciones.

Evitar la sobredependencia de los datos

Debes evitar la dependencia exagerada de los datos en tus prácticas de data-driven design. Como hemos dicho antes, este proceso no excluye la creatividad o la intuición. Los datos son valiosos, pero la experiencia del equipo de diseño o desarrollo pueden ser también cruciales para alcanzar las decisiones más adecuadas.

Integración del feedback cualitativo con los datos cuantitativos

Los datos que podemos adquirir con sistemas de analítica o de comportamiento son importantes, pero también debemos integrarlos con los datos cualitativos que obtenemos mediante el feedback de nuestros usuarios. Por tanto, debemos también realizar encuestas o entrevistas con usuarios para poder disponer de una visión más exacta de las necesidades de las personas que usan nuestros productos o servicios.

Publicado el 25/10/2024 por:

Fernán García de Zúñiga

Desarrollador web, crea y mantiene los sitios web de Arsys. También idea herramientas internas que facilitan y mejoran los procesos. Es experto en desarrollo FrontEnd y en la optimización del rendimiento web, áreas en las que constantemente busca innovar para ofrecer la mejor experiencia online.