Decisiones de Diseño Basadas en Datos

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Info Icon Definición Rápida
Tomar decisiones de diseño basadas en datos (Data-Driven Design) es un enfoque que utiliza evidencia y datos concretos, tanto cualitativos como cuantitativos, para informar y justificar las elecciones de diseño, en lugar de basarse únicamente en la intuición, las opiniones personales o las tendencias estéticas.

¿Qué es el Diseño Basado en Datos?

Imagina a un doctor. Un buen doctor no te receta un tratamiento basándose en “un presentimiento” o en “lo que le funcionó a otro paciente”. Un buen doctor combina diferentes tipos de datos: escucha tus síntomas (datos cualitativos), pide análisis de sangre (datos cuantitativos) y revisa tu historial médico para hacer un diagnóstico informado.

El diseño basado en datos es la misma práctica. No se trata de que los números tomen las decisiones por ti, sino de usar una combinación de datos para informar tu juicio profesional. Es la diferencia entre decir “Creo que un botón verde funcionará mejor” y decir “En la prueba A/B, la variante con el botón verde tuvo una tasa de conversión un 15% mayor”.

Tipos de Datos en UX

Un diseñador informado por datos utiliza una mezcla de dos tipos de datos:

  1. Datos Cuantitativos (El “Qué”)

    • Qué es: Información numérica que muestra lo que los usuarios hacen a gran escala.
    • Responde a: ¿Cuántos? ¿Con qué frecuencia? ¿Dónde?
    • Ejemplos: Tasa de conversión, tasa de abandono, tiempo en la página, clics en un botón.
    • Herramientas: [[Google Analytics]], [[Mixpanel]], [[Hotjar]].

  2. Datos Cualitativos (El “Porqué”)

    • Qué es: Información descriptiva y observacional que revela por qué los usuarios hacen lo que hacen.
    • Responde a: ¿Por qué? ¿Cómo se sienten? ¿Cuáles son sus motivaciones?
    • Ejemplos: Citas de [[Entrevistas de Usuario]], observaciones de [[Pruebas de Usabilidad]], respuestas abiertas en encuestas.
    • Herramientas: [[Dovetail]], [[Condens]].

La magia ocurre cuando combinas ambos. El dato cuantitativo te dice que el 80% de los usuarios abandonan el carrito de compra. El dato cualitativo (una entrevista) te dice que es porque los gastos de envío son una sorpresa inesperada al final del proceso.

¿Por qué es importante?

  • Reduce la subjetividad: Mueve las conversaciones de “A mí me gusta más” a “Los datos sugieren que esta opción funciona mejor para nuestros usuarios”.
  • Aumenta la confianza en las decisiones: Justificar tus diseños con datos te da más credibilidad y facilita la obtención de apoyo (buy-in) de los stakeholders.
  • Mejora los resultados de negocio: Al entender y resolver problemas reales de los usuarios, se impactan directamente los [[KPIs]] del negocio (conversión, retención, satisfacción).
  • Fomenta una cultura de aprendizaje: Promueve un ciclo de “hipótesis -> experimento -> medición -> aprendizaje” en lugar de simplemente lanzar funcionalidades y esperar que funcionen.

¿Cómo empezar a ser un diseñador basado en datos?

  1. Sé curioso: Empieza por hacer preguntas. ¿Qué datos tenemos sobre esto? ¿Qué sabemos sobre los usuarios que tienen este problema?
  2. Formula hipótesis: En lugar de saltar a una solución, formula una hipótesis clara. “Creemos que cambiar el texto del botón de ‘Enviar’ a ‘Crear mi cuenta’ aumentará la tasa de registro porque es más específico”.
  3. Elige la herramienta adecuada: ¿Necesitas saber “cuántos”? Usa analítica o una encuesta. ¿Necesitas saber “por qué”? Haz algunas entrevistas o pruebas de usabilidad.
  4. Colabora con otros: Habla con tus analistas de datos, product managers e ingenieros. Ellos pueden tener acceso a datos que tú no conoces.

Consejos de Mentor

  • Los datos no te darán todas las respuestas: Los datos informan, pero no deciden. Tu juicio, experiencia y creatividad como diseñador siguen siendo cruciales para interpretar los datos y proponer soluciones innovadoras.
  • Cuidado con las “métricas de vanidad”: El número de “me gusta” o de visitas a una página puede ser irrelevante. Enfócate en métricas que estén directamente relacionadas con los objetivos del usuario y del negocio.
  • Un solo dato no es una tendencia: No tomes una decisión drástica basándote en un solo comentario de un usuario o en un pico aislado en una gráfica. Busca patrones consistentes.
  • Empieza pequeño: No necesitas un data warehouse complejo para empezar. Empieza por mirar los datos de Google Analytics que ya tienes o por hacer 5 entrevistas.

Recursos y Guías