Data Driven Design

Иногда дизайнер ошибается

Добавление в корзину на

11.9%

Добавление в корзину на

11.9%уменьшилось

Решения нужно проверять

Data Driven Design

Подход, позволяющий принимать правильные решения

2 вида данных

Качественные и количественные

Качественные данные

Почему? Как?

Данные качественных исследований

— Барьеры в работе пользователей с интерфейсом— Цели и ожидания пользователей

Количественные данные

Сколько? Кто? Где? Когда?

Данные количественных исследований

— Общая эффективность продукта— Эффективность отдельных решений— Частота ошибок— Качество материала на сайте

Общая эффективность продукта

Конверсия интернет магазина

1 000 покупок / 5 000 визитов * 100% = 20%

Глубина просмотра новостного сайта

160 страниц / 40 визитов = 4

Эффективность частных решений

Просмотры СМС категории на

1 243.2%увеличились

Качественные + количественные данные

Использование этих двух типов данных позволяет добиваться наилучшего результата

Конверсия увеличилась на

22.98%

Частота ошибок

Как часто пользователи сталкиваются с ошибками в интерфейсе

Конверсия ошибок на форме обратной связи

50 ошибок / 1 000 визитов * 100% = 5%

Качество материала на сайте

— Время и глубина просмотра— Отказы— Выходы

Когда решение не нужно проверять?

— Решение явным образом не влияет на эффективность продукта— Решение на грани «вкусовщины»

Инструментарий

— Universal Analytics— Yandex Metrika— Google Tag Manager

Universal Analytics

— A/B тесты— Сегментация пользователей— Отслеживание событий

Yandex Metrika

— Карты кликов и ссылок— Карта скроллинга— Web Visor

Google Tag Manager

— Управление системами аналитики— Автоматическое отслеживание событий

Выводы

— Проверяйте ваши дизайн решения

— Используйте качественные и количественные данные

— Не злоупотребляйте аналитикой

Спасибо

Алексей Лиходиевский

a_lihodievsky@wargaming.net@bezbloh