6 stappen om je website te optimaliseren met data-driven design

Data-driven is een term die je waarschijnlijk op veel verschillende gebieden hebt toegepast, van marketing en verkoop tot klantensucces. Gegevens helpen ons om betere beslissingen te nemen op basis van resultaten uit het verleden. Deze filosofie kunnen we ook toepassen voor website ontwerp.

Wat is data-driven design?

Het concept van "gegevens" lijkt misschien onpersoonlijk, net als cijfers in een spreadsheet. Maar In de kern van data gedreven ontwerpen gaat echter allemaal over het opbouwen van empathie en begrip voor uw online bezoekers en klanten. Deze aanpak helpt om effectieve ontwerpen te ontwikkelen voor jouw website. Een goed ontwikkelde website gebaseerd op gebruiksgegevens leiden tot, meer conversies en meer groei.

Laten we dus eens kijkje nemen naar data-driven websiteontwerp: wat houdt het in om deze benadering te volgen, waarom is het zo waardevol voor online bedrijven en hoe kun je deze methodologie integreren in jouw eigen ontwerpproces?

Datagestuurd ontwerpen is een benadering van webontwerp die voornamelijk wordt geïnformeerd door gebruikersgegevens. Het doel van data-driven design is om de behoeften van gebruikers te begrijpen en te prioriteren door middel van waarneembare tests. Dit helpt bij het creëren van een aangename gebruikerservaring (UX), terwijl het leidt tot meer websiteverkeer en online conversies.

Data-driven webdesigners gebruiken gebruiksgegevens die verkregen zijn door middel van test als de basis voor het ontwerpen van een ontwerpproces.

Waarom zou je data-driven design gebruiken?

Het beste webontwerp biedt een balans tussen een boeiende gebruikerservaring en een intuïtieve gebruikerservaring. Helaas is het makkelijk om het laatste te verwaarlozen als je alleen maar focust op emotie en intuïtie van webbezoekers.

Het is belangrijk om te onthouden dat jouw publiek niet hetzelfde naar een door jouw ontworpen website kijkt als jij zelf. Als ontwerper heb je verschillende voorkeuren en inzichten die je in je achterhoofd moet houden. Redenen dat bezoekers of collega’s anders op jouw site reageren zijn waarschijnlijk:

• Jij hebt veel meer tijd besteed op de website en dus een betere kennis van uw website en het gebruik ervan.
• Jij wilt dat het project slaagt, terwijl je bezoekers onverschillig staan ​​tegenover uw succes en kritischer zullen zijn.
• Je kunt beïnvloed worden door je eerdere ontwerpprojecten en hun successen / mislukkingen. (Het is oké om je zo te voelen. Je hebt er hard aan gewerkt!)
• Je hebt een andere demografische achtergrond dan de meeste gebruikers, misschien meer technisch onderlegd dan de gemiddelde bezoeker.

Toch zijn er veel website-eigenaren die tijdens het ontwerpproces standaard in gaan op hun eigen gevoelens. Dit is het resultaat van een algemeen psychologisch fenomeen dat het false-consensus effect wordt genoemd. Volgens Nielsen Norman Group is het false-consensus effect, de "neiging om aan te nemen dat anderen hun overtuigingen delen en zich in een bepaalde context op dezelfde manier zullen gedragen".

Met andere woorden, we projecteren onze eigen aannames op anderen wanneer we proberen hun gedachten en acties te voorspellen. Om de hierboven beschreven redenen zullen de meeste ontwerpers, het doel van hun gebruikers missen.

Dit is waar data-driven design bij komt kijken.

Door gegevens van gebruikersinteracties en feedback te gebruiken om onze ontwerpbeslissingen te nemen. Help je jezelf door eigen vooroordelen in het ontwerpproces weg te laten. Een data gestuurde aanpak helpt je een goede ervaring voor gebruikers te creëren, die gemaakt is door inzichten van gebruikers.

Nog niet overtuigd? Data-driven design werkt echt. Talrijke casestudy's en onderzoeken tonen aan dat bedrijven die data-driven technieken gebruiken, een snelle groei zien in conversieratio's en verkopen - indicatoren van grotere betrokkenheid en betere UX.

Het is belangrijk op te merken dat geen enkel ontwerpproces, datagestuurd of niet, 100% objectief is. jouw persoonlijke voorkeuren zullen op de een of andere manier een weg vinden.

Dit hoeft echter niet per se een slechte zaak te zijn. Het zou moeilijk zijn om elk element van uw website te optimaliseren - het kan bijvoorbeeld zo zijn dat uw financiering op is voordat uw site zelfs maar wordt gelanceerd. Toch brengt data-driven design je veel dichter bij de optimale UX dan alleen vertrouwen op instincten en persoonlijke meningen.

Het is begrijpelijk dat niet iedereen fan is van data-driven design omdat het de creativiteit kan onderdrukken. Maar als je uiteindelijk jouw website wilt laten groeien, dan moet je eerst prioriteit geven aan gebruiksgemak en prestaties. Er is altijd nog ruimte voor creativiteit, je hoeft alleen maar een compromis te vinden tussen jouw smaak en UX resultaten.

Hoe moet de data-driven design implementeren?

Het idee van een data gedreven aanpak lijkt misschien ontmoedigend, vooral als je weinig of geen ervaring hebt met het bestuderen van gebruikers en het werken met data. Het zal natuurlijk meer tijd en moeite kosten om data-driven design te leren en onder de knie te krijgen. Elke ontwerper kan de voordelen ervan ervaren met een beetje oefening.

Nu zal ik je stap voor stap uitleggen hoe je data-driven design aanpakt, van het vinden van een onderwerp tot het vormen van conclusies. Laten we erin duiken.

1. Kies een focusonderwerp.

De eerste stap in onze data-driven designmethode is het aspect van uw website achterhalen. Wat wil je creëren of wijzigen.

Als u een gevestigde site heeft en nog geen onderwerp in gedachten heeft, begin dan met het bekijken van je websitestatistieken. Zijn er bepaalde pagina's of CTA's die ondermaats presteren? Volgen gebruikers het verwachte pad? Zijn ze geïnteresseerd of vertrekken ze gelijk? Welke pagina’s zijn meer betrokken dan andere, en waarom? Ontvangt u veel vragen over onduidelijkheid of rond iets in het bijzonder?

Tools zoals Google Analytics of een CMS / CRM-rapportagedashboard kunnen helpen bij het beantwoorden van enkele van deze vragen. Je kunt ook bestaande gebruikers / klanten bevragen met enquêteformulieren en vragenlijsten per e-mail om kansen voor verbetering in uw UX te identificeren.

Nieuwere websites die nog niet veel eerdere inzichten hebben verkregen kunnen in plaats daarvan hun statistieken vergelijken met de gemiddelden van concurrenten in dezelfde markt. Als een van jouw statistieken - zoals CTA-klikken, e-mailaanmeldingen of tijd op de pagina - onder het gemiddelde valt, selecteer deze dan voor herontwerp.

2. Kies een doelstelling

Na het kiezen van een onderwerp dat je wilt optimaliseren, moet je een doelstelling hier aan koppelen om je ontwerpproces te behalen.

Je eerste concept van dit doel kan lijken op zoiets als 'websiteconversies verhogen' of 'bouncepercentage van pagina's verlagen'. Hoewel het geldige doelen zijn, vertegenwoordigen deze grotere uitdagingen op lange termijn die bestaan ​​uit kleinere doelen die in de loop van de tijd zijn opgebouwd. Dit soort doelen zijn moeilijk te behalen in een enkele testcyclus.

Bovendien is het moeilijk om inzichten te verkrijgen uit statistieken voor de hele site, omdat er simpelweg te veel factoren zijn die kunnen bijdragen aan 'meer conversies' of 'betere betrokkenheid' dan tegelijkertijd kan worden waargenomen.

Probeer dus specifieker te worden met uw doel, aangezien elke datagestuurde test een stap vooruit betekent. Een doelstelling zoals 'conversies van X CTA met ten minste X% te verhogen’. Bij deze doelstelling kun je gemakkelijker bepalen welke soorten gegevens je moet verzamelen en hoe je dit kan realiseren.

3. Vorm een ​​hypothese.

Een hypothese is een stelling voor je doel en nieuwe onderwerp, en die dient als uitgangspunt. Het moet duidelijk de doelstelling van het project voor jou en het team aangeven. Net als het doel, moet de hypothese specifiek genoeg zijn om inzicht te krijgen uit een paar KPI's. Verder moet het:

• Aangeven wat je verwacht te vinden tijdens het onderzoek.
• Aangeven wat de redenering is achter de test - waarom denk je dat dat ontwerp een voordeel oplevert.
• Aangeven welk segment van de websitebezoeker je target. Succesvolle resultaten kunnen er bijvoorbeeld anders uitzien tussen nieuwe bezoekers en terugkerende bezoekers, tussen mobiele gebruikers en desktopgebruikers, of tussen organische en sociale verkeersbronnen.

Een voorbeeld van een volledig gevormde hypothese met een CTA-ontwerp zou zijn: “Het toevoegen van een afbeelding van de e-boekomslag aan onze CTA-knop voor e-boeken zal CTA-interacties onder nieuwe websitebezoekers vergroten. Dit komt doordat een afbeelding de CTA opvallender maakt en het voor bezoekers duidelijker is welke inhoud ze ontvangen."

Denk na over hoeveel tijd, energie en geld er nodig is om uw hypothese te bewijzen. Het uiterlijk van een CTA wijzigen en de prestaties ervan volgen is een relatief goedkope onderneming, terwijl het evalueren van een volledige pagina of gebruikersreis doorgaans meer gegevensverzameling en -analyse vereist en meer middelen vereist.

4. Definieer je metingen en tests.

Ik heb tot nu toe veel over gegevens gesproken - dit is het moment om erachter te komen welke gegevens je daadwerkelijk gaat verzamelen en hoe je deze kunt verkrijgen. Je gegevens moeten meetbaar zijn en gerelateerd zijn aan je ontwerpwijziging in je hypothese.

In deze fase zijn er 2 verschillende soorten gegevens waarmee rekening moet worden gehouden: kwantitatief en kwalitatief. Laat ik ze even uitleggen en een aantal voorbeelden geven van manieren hoe je deze gegevens kunt verzamelen.

Kwantitatief onderzoek

Kwantitatieve gegevens zijn numeriek - het is waar de meeste mensen aan denken als ze zich 'gegevens' voorstellen zoals die van toepassing zijn op technologie. Voorbeelden zijn verkeersniveaus, bouncepercentages, klikken, verkeersaandeel per apparaat type of geografische locatie, enz.

Kwantitatieve resultaten zijn objectieve prestatie-indicatoren, je kunt ze gebruiken om te zien of uw doelen worden bereikt. Methoden om kwantitatieve gegevens te verzamelen zijn onder meer:

• Site-analyse: een siterapportage tool kan elk relevant gegevenspunt volgen - alle groeiende websites moeten er correct gebruik van maken.
• A / B-testen: A / B-testen is een experiment voor het testen van de prestaties van een specifieke ontwerpwijziging, zoals een kleurverandering of plaatsing van een pagina-element. In een A / B-test maak je twee versies van een ontwerp, A en B. laat vervolgens de helft van het publiek optie A zien en de andere helft optie B. houd de prestaties van beide opties in de gaten om inzicht te krijgen in welke versie het beste werkt.
• Multivariate testen: deze methode is vergelijkbaar met A / B-testen. Maar terwijl A / B-tests goed werken om één ontwerpfunctie te wijzigen, zijn multivariate tests bedoeld om meerdere ontwerpwijzigingen aan een element of een pagina te testen.
• Enquêtes: een enquête kan klanten vragen om hun ervaring op een schaal te beoordelen of vragen hoe gemakkelijk ze de gewenste actie hebben voltooid. Na het voltooien van een proces op uw site, zullen veel gebruikers er een mening over hebben gevormd. Gebruik enquêtes om die gevoelens vast te leggen terwijl ze nog vers zijn.
• Heatmaps: Heatmaps geven visueel aan waar gebruikers op uw webpagina's actief zijn - 'hot'-secties (rood gekleurd) trekken de meeste aandacht:
• Gebruikersstromen: een gebruikersstroom is een reeks stappen en pagina's die gebruikers moeten volgen om een ​​taak op jouw site te voltooien. De verwachte stappen zijn weergegeven in stroomdiagrammen, vergelijk deze dan met de werkelijke interacties van je bezoekers. Vermindert je ontwerp verwarring en stroomlijnt het de taak?

Kwalitatieve data

Je denkt misschien dat kwantitatieve gegevens voldoende zijn om te overleven, en dat is ook zo. Maar als je wilt begrijpen waarom gebruikers de acties ondernemen die ze doen, moet je ook kwalitatieve gegevens opnemen in het onderzoek.

Kwalitatieve gegevens zijn alles wat je niet rechtstreeks met getallen kunt meten. Het vertelt ons wat gebruikers denken en waarom ze zich op een bepaalde manier voelen tijdens het gebruik van jouw site.

Deze kennis kan net zo belangrijk zijn als de bijbehorende kwantitatieve informatie. Stel je voor dat het toevoegen van een afbeelding aan je CTA meer klikken genereert - waarom zou dit kunnen zijn? Voelen gebruikers zich prettiger bij het klikken nadat ze het voorbeeld hebben gezien? Heeft de afbeelding de CTA in de eerste plaats opvallender gemaakt? Deze inzichten zijn van onschatbare waarde voor het informeren van toekomstige ontwerpen en tests.

• Interviews: Interviews kunnen vele vormen aannemen, van gestructureerde of semi-gestructureerde gesprekken tot activiteiten zoals kaartsortering en contextueel onderzoek. Dit alles levert een grondiger begrip op van de mindset en het denkproces van de typische gebruiker.

• Focusgroep: Een focusgroep is een kwalitatieve onderzoeksmethode waarbij een groep mensen wordt samengebracht om te discussiëren over een vooraf bepaald onderwerp. Oorspronkelijk voor marktonderzoek gebruikt. Bijvoorbeeld consumenten in groepsverband te vragen naar hun voorkeuren en ook in groepsverband hun reacties op producten te testen. Je kunt kiezen voor een homogene of heterogene groep. Binnen een homogene groep hebben je respondenten een vergelijkbare achtergrond, positie of expertise. Je zoekt dus eigenlijk respondenten die op elkaar lijken. Hierdoor is onderlinge communicatie vaak relatief gemakkelijk en voelen respondenten zich veiliger om ideeën te uiten. Wel bestaat een risico op ‘groepsdenken’, waarbij respondenten elkaar niet kritisch bevragen en uitspraken sneller op aannames berusten.

5. Gegevens verzamelen.

Na alles gepland te hebben, is het eindelijk tijd om je tests uit te voeren en de gegevens te verzamelen die je nodig hebt.

Als je het aantal deelnemers aan je gebruikerstests nog niet hebt overwogen, is dit een goed moment om dat te doen. De ideale steekproefgrootte is afhankelijk van jouw tijd en budget. Een steekproef van tien mensen is bijvoorbeeld niet voldoende om solide conclusies te trekken voor een A / B- of multivariate test. Voor kwalitatieve interviews is dit daarentegen een waardig doel - je kunt rijke inzichten krijgen van slechts een paar mensen, laat staan ​​10.

Een goede algemene vuistregel is hoe groter je steekproefomvang, hoe beter. Grote steekproeven geven een beter beeld van uw gebruikersbestand, zodat je meer vertrouwen kunt hebben in je conclusies.

6. Bekijk en presenteer de resultaten.

Vergelijk de bevindingen van je test met je hypothese: hebben je kwantitatieve resultaten het voorspelde resultaat bereikt? Zijn de uitkomsten van je kwalitatieve onderzoek bruikbaar? Zelfs nulresultaten leveren waarde op - ze laten zien dat de verandering ineffectief of onbeduidend was en toekomstige experimenten vorm kan geven.

De gemakkelijkste manier om dit te doen? Visualiseer het! Zet je bevindingen op een rij zodat jij, en je teamgenoten de uitkomsten beter kunnen begrijpen. Een visuele weergave van een verbetering (of het ontbreken daarvan) pakt meer uit dan een gewone cijfertabel met dezelfde informatie.

Voor een objectievere kijk op de resultaten kun je overwegen tests met statistische significantie uit te voeren. Hiermee kun je onderzoeken of de uitkomst bij een nieuwe test hetzelfde resultaat geeft, of dat de uitkomst meer toeval is.

Je kunt ervoor kiezen om eventuele conclusies voor een bepaald tijdstip op te slaan, bijvoorbeeld na een maand testen. Of misschien geef je de voorkeur aan een onbepaalde tijd door te testen en de bevindingen continu te evalueren. Het is echter een goed idee om je statistieken tijdens het testen regelmatig te controleren, voor het geval een ontwerpwijziging een snel en schadelijk resultaat oplevert dat je zo snel mogelijk moet herstellen.

Test, test en test opnieuw

Zoals eerder gezegd, is elke kleine ontwerpwijziging een stap in de richting van het grotere doel, namelijk het verbeteren van uw website. Daarom is data-driven design geen eenmalige checklist. Het is een herhalend proces, waarbij elk experiment het volgende informeert.

Er bestaat niet zoiets als een perfect geoptimaliseerde website. Je kunt er een benaderen, maar zelfs als je dichterbij komt, zullen dingen veranderen en je dwingen je ontwerpen opnieuw te kalibreren.

Niet alleen je product of merk zal misschien veranderen, de ontwerpvoorkeuren en de voorkeuren van jouw gebruikers zullen veranderen. Zelfs complete technologieën zullen veranderen, zoals we hebben gezien door updates van zoekalgoritmen en de opkomst van mobiel browsen.

Zolang jouw bedrijf, je gebruikers en internet zich ontwikkelen, kun je de oplossingen halen uit een data-driven aanpak. Dus blijf onderzoeken, tweaken, testen en verbeteren - de resultaten zullen het waard zijn.