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Les expériences digitales ont plus bénéficié de la collecte de données et d’analyse des utilisateurs réels. Les test utilisateurs même sont une forme de design data-driven – les données de clients permettent d’évaluer avec quel succès un design répond aux objectifs de l’utilisateur. Les données peuvent être extrêmement utiles pour des expériences digitales, pour guider les équipes vers la prise de meilleures décisions, par exemple pour décider quelles fonctionnalités prioriser, quels compromis faire et pour susciter de l’empathie envers le comportement des utilisateurs.
L’idée derrière la collecte de données, est que plus il en y a, mieux le design peut être. Mais malgré les avantages du design piloté par les données, il y a encore quelques pièges et des moments où il peut être préférable d’être data-informed que data-driven.
Les designs qui dépendent uniquement de données pour n’importe quel type de changement peuvent être victimes de partialité dans le type ou la quantité de données recueillies, de l'inexactitude de l’analyse des données collectées, ou tout simplement du choix de la mauvaise métrique pour mesurer votre design.
L’idée derrière le design data-informed est que les designers utilisent les données comme un outil d'assistance, ou seulement un des facteurs à considérer comme l’équipe de design contrôle les principaux changements du design.
Quand être data-driven
Utilisez une approche data-driven lorsque vous essayez de développer ou d'optimiser un aspect spécifique, telles que des pourcentages d'enregistrement, d'augmenter le nombre de vues ou de clics, etc. Être data-driven est plus logique lorsque vous avez beaucoup de trafic ou d'utilisateurs auprès de qui collecter les données, vous pouvez collecter les données rapidement et il existe des critères clairs pour ce qui est bon ou mauvais dans l’expérience actuelle de votre produit.
Quand être data informed
Utilisez une approche data informed lorsque vous prenez des décisions de design qui évaluent les motivations de haut niveau de l'utilisateur, ses attentes, ses perceptions ou ses émotions. Être data informed fait sens dans les contextes où vous vous concentrez sur les décisions stratégiques telles que la mise au point du taux de rétention à long terme. Cela nécessite la vision d’une équipe de design dans la prospective, plutôt qu'une qui utiliser des indicateurs à court terme pour rendre l’expérience réussie au fil du temps.
Conclusion
Se fonder sur les données seules rend difficile de justifier des changements plus grands, plus coûteux, qui peuvent être nécessaires pour innover sur un produit ou pour mener une stratégie UX de niveau plus élevé. Il y a un temps et un lieu pour chaque type de prise de décisions, alors utilisez les données et les méthodes de recherche appropriées pour soutenir vos créations. Cela vous aidera à itérer vers l’objectif à long terme de vos utilisateurs de bénéficier de l’expérience optimale.
