Der Ort der Daten im Designprozess

Qualitative und quantitative Daten begleiten Sie während des gesamten Designprozesses und letztere sollten als großer Vorteil verstanden werden. Tatsächlich werden diese Daten Ihre Entscheidungsfindung leiten und ein starkes Argument im Austausch mit Ihren Gesprächspartnern darstellen. Dieser Datenansatz hilft Ihnen, sich nicht nur der bestehenden Situation bewusst zu werden, sondern auch das Problem Ihres Themas zu kontextualisieren. Dies erleichtert Ihre strategische Entscheidungsfindung in UX und die Methoden, die angewendet werden sollten. Diese Fülle an potenziellen Daten verdient daher unsere Aufmerksamkeit, damit Sie sie bei der Durchführung Ihrer Projekte optimal nutzen können.

 

Die Unterscheidung zwischen quantitativer Studie und qualitativer Studie

Es ist wichtig, quantitative Daten von qualitativen Daten zu unterscheiden. Wenn diese komplementär sind, werden sie durch getrennte Prozesse erhalten. Qualitative Datenanalyse,
die mit der Benutzerforschung verknüpft sind, ermöglichen es, die aufgestellten Hypothesen zu formulieren, zu bestätigen oder zu entkräften. Quantitative Daten hingegen sind bei der Sekundärforschung oder beim Versuch, die Leistung eines Produkts zu messen, nützlich.

Sekundärforschung: Lehre durch Daten

In Bezug auf die Sekundärforschung sollten Sie wissen, dass sie paradoxerweise vor der Primärforschung durchgeführt wird, da Sie so so viele Informationen wie möglich zu einem bestimmten Thema sammeln können.
Diese Suche nach quantitativen Daten ermöglicht es Ihnen, die unterschiedlichen Kontexte und Probleme Ihrer Nutzer besser zu verstehen, sie besser anzusprechen und Ihre Forschungshypothesen zu entwickeln. Während dieser Recherchephase können mehrere Informationsquellen genutzt werden: Jahresberichte, Marketingstudien, Umfragen,
statistische Daten… Diese dem Designprozess vorgelagerte Phase ist daher der Analyse interner Ressourcen, der Dokumentenrecherche und der Wettbewerbsanalyse gewidmet. Wenn Sie davon ausgehen, dass Sie alles aus einem Thema lernen können, indem Sie sich in sektorale Elemente vertiefen, können Sie eine Erfahrung liefern, die den Erwartungen Ihrer Benutzer näher kommt.

Leistungsmessung: Analysen und Optimierungen

 

Im B2C ist die Konversionsrate der Eckpfeiler des Designprozesses. Seine Studie ermöglicht es, die Leistung Ihrer Website und ihre Benutzerfreundlichkeit zu messen. Die Conversion Rate ist das Verhältnis zwischen
Personen, die die gewünschte Aktion ausgeführt haben, und die Gesamtzahl der Personen, die Ihr Produkt verwendet haben. Das Interesse dieser Studie liegt darin, dass es für Sie wesentlich ist zu wissen, ob das und das
Aufgabe wurde von Ihrem Benutzer abgeschlossen. Zu diesem Zweck können Sie mithilfe der Conversion-Funnel-Analyse überprüfen, ob eine Aktion tatsächlich zum Erreichen eines bestimmten Ziels beigetragen hat.
Einige Tools wie Google Analytics oder Matomo ermöglichen diese Art der Analyse. Für eine E-Commerce-Website liefert Ihnen diese Art von Indikator wichtige Informationen zum Verständnis der Rate von
Wandlung. Ein Kauf wird als Makro-Conversion betrachtet, während die Abfolge von Aktionen, die im Conversion-Tunnel ausgeführt werden und zum Abschluss dieses Kaufs führen, als Mikro-Conversions betrachtet wird. Auf diese Weise können Sie deutlich sehen, wie sich Ihre Benutzer durch den Tunnel bewegen. Es liegt dann an Ihnen, die Benutzer zu unterscheiden und zu quantifizieren, die den Konvertierungsprozess abschließen, und diejenigen, die ihn abbrechen.
Diese Art der Analyse erleichtert daher die Formulierung von Hypothesen zu Usability-Problemen. Auf diese Weise können Sie bestimmte Chancen nutzen, indem Sie die Auswirkungen Ihrer Entscheidungen bezüglich der Entwicklung Ihrer Schnittstelle messen. Das Ziel ist es, im Rahmen der von Ihnen entwickelten UX-Strategie einen Differenzierungswert von der Konkurrenz zu bieten.

Quantitative und qualitative Daten: Komplementarität im Dienste der UX-Strategie

Wie Sie sicher verstanden haben, kann die Analyse dieser quantitativen Daten bestimmte Überlegungen anstoßen, die nicht nur Usability-Probleme lösen, sondern auch die Leistung von
deine Seite. Wenn die quantitativen Daten die Hervorhebung bestimmter Probleme erlauben, bestätigen oder entkräften die qualitativen Daten im Allgemeinen die erwarteten Hinweise. Daher dient Ihnen die Durchführung von Usability-Tests zur Vervollständigung Ihrer quantitativen Analyse.

Ein Usability-Test (oder Benutzertest) ist eine Methode zur Bewertung einer Website oder einer Webanwendung. Die Durchführung dieser Tests ist bei Designprojekten für digitale Schnittstellen wichtig. Ihr Ziel wird es sein, Benutzer bei der Verwendung einer Schnittstelle zu beobachten, indem Sie sie bitten, ein oder auszuführen
mehrere vom Designteam definierte Aufgaben. Der Zweck dieses Tests besteht darin, zu verstehen, welche Elemente sie in Schwierigkeiten bringen. Wenn Sie mit dieser Komplementarität spielen, wird es Ihnen leichter fallen, Ihr Ziel zu erreichen, nämlich: Ihre Conversion-Rate zu optimieren.

Qualitative Daten verstehen und Feedback übersetzen

Usability-Tests ermöglichen es Ihnen, wertvolles Feedback von Ihren Zielbenutzern zu sammeln, wenn Sie sie bei der Verwendung Ihres Produkts beobachten.
Dieser qualitative Ansatz verhindert jedoch nicht eine gewisse Quantifizierung der Ergebnisse, um deren Erfassung zu erleichtern. Die den Usability-Tests gewidmeten Beobachtungen ermöglichen die Implementierung
Richten Sie mehrere Metriken ein, die Ihre Analyse vervollständigen. Ob es darum geht, den Erfolg von Aufgaben, die Anzahl der Fehler oder sogar die für eine bestimmte Aufgabe aufgewendete Zeit zu messen.

Diese Metriken testen die Benutzerfreundlichkeit Ihres Produkts und führen Sie durch die nächsten Schritte. All diese Metriken (für weitere Einzelheiten zu diesem Punkt lade ich Sie ein, diesen Artikel zu konsultieren: UX-Metriken im Geschäft) lässt sich natürlich auf A/B-Testing übertragen, wenn man zwei Varianten eines Designs testen möchte. Beachten Sie, dass diese Lösung effektiv ist, wenn sie für eine große Anzahl von Benutzern implementiert wird. Ziel ist es, die Usability der von den Nutzern präferierten Variante zu verbessern. Daher hilft Ihnen die Quantifizierung der Leistungsunterschiede, bestimmte Entscheidungen zu treffen, die sich auf das Design der gewählten Version auswirken.

Datenkommunikation: grafische Darstellungen und Informationsdesign

Daten sind ein starkes Argument, wenn sie die Empfehlungen unterstützen, die Sie gleich machen werden. Gegenüber Stakeholdern und insbesondere wichtigen Entscheidungsträgern müssen Sie die Kommunikation sicherstellen, um Ihre Analysen für möglichst viele Menschen verständlich und zugänglich zu machen. Daher müssen Sie auswählen, welche grafische Darstellung am besten zu den Rohdaten passt, die Sie verwenden werden.

Hier sind einige Beispiele für grafische Darstellungen, die für Sie nützlich sein könnten:
– Das Balkendiagramm, nützlich, wenn Sie eine Reihe von Daten segmentiert darstellen möchten, um einen Trend über einen bestimmten Zeitraum zu ermitteln;

– Das gestapelte Balkendiagramm hat den gleichen Nutzen wie das Balkendiagramm, aber es ermöglicht Ihnen auch, einen Datensatz für ein bestimmtes Jahr zu segmentieren und die resultierenden Proportionalitätsverhältnisse anzuzeigen;

Mit Tortendiagrammen können Sie einen Datensatz auf einer Basis von 100 aufschlüsseln und die resultierenden proportionalen Beziehungen untersuchen;

– Das Liniendiagramm wird verwendet, um die kontinuierliche Entwicklung eines oder mehrerer Daten im Laufe der Zeit darzustellen. Trends, ob nach oben oder nach unten, sind leicht erkennbar.

 

Neben all den grafischen Darstellungen, die analysiert und in einem Bericht festgehalten werden, kann das Erstellen einer Infografik eine gute Option sein. Dieses Informationsdesign erleichtert die Kommunikation von Kennzahlen, die sich aus der Analyse von Rohdaten ergeben, indem es grafische Darstellung, Illustrationen und Storytelling kombiniert.

Im Zeitalter der DSGVO und des Datenschutzes ist die Nützlichkeit von Daten im UX-Designprozess fest etabliert. Seine faire Verwendung wird das Wissen Ihrer Benutzer stärken und
wird die Verbesserung ihrer Erfahrung erleichtern. Die systematische Nutzung all dieser Daten, die Anwendung der ihnen gewidmeten Methoden und die geschickte Kommunikation bei ihrer Wiederherstellung
wird diese Praxis nicht nur evangelisieren, sondern auch Ihre Entscheidungen bei der Gestaltung Ihres Produkts absichern. In dieser Perspektive bekommt die Atomforschung ihre volle Bedeutung. Zerlegen, sortieren, klassifizieren, aber vor allem verbinden Sie Ihre Daten, um das Beste daraus zu machen. Wenn Sie mehr über diese neue Methode erfahren möchten und wissen, dass Rückmeldungen immer noch selten sind, lade ich Sie ein, sich die anzusehen Wiederholung unseres Webinars, das am Dienstag, den 27. September 2022 stattfand.

 

 

 

Alexandre GUILLO, UX-UI-Designer @UX-Republic

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