Data Science

Diseño orientado a datos: mejores prácticas, herramientas y métricas

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    Por Sol Gonzalez, publicado en 13 mayo 2024

    El diseño orientado a datos consiste en basar las decisiones de nuestros diseños digitales en datos recopilados a través de los análisis de rendimiento de diseños anteriores. En ese sentido, el data driven design deja en un segundo plano la intuición del diseñador, dándole más importancia a los datos tanto cualitativos como cuantitativos.

    El diseño orientado a datos es una forma muy interesante de abordar un trabajo de diseño, pues aumenta las posibilidades de que dicho diseño sea efectivo, captando mejor la atención del usuario y aumentando las posibilidades de conversión. Y es que, al basarse en la experiencia de diseños anteriores, el data driven design va seleccionando cuáles son las mejores prácticas en diseño y eliminando aquellas que funcionan peor.

    Si eres una empresa data-driven que basa todas sus acciones en datos o eres un diseñador que quiere poner en práctica esta forma de trabajar, en este artículo te contamos cómo puedes implementar el data driven design de la mejor manera posible y te damos algunas herramientas que pueden serte útiles en el camino.


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    Mejores prácticas para implementar el diseño orientado a datos


    Deja claros los objetivos antes de empezar con el diseño

    Para llevar a cabo un diseño orientado a datos es muy importante que establezcas antes de nada qué quieres conseguir con ese diseño. ¿Más conversiones? ¿Más interacciones? ¿Aumentar el brand awareness o mejorar tu imagen de marca? ¿Mejorar la experiencia de usuario?

    Dejar claras las metas desde un primer momento te ayudará a saber en qué datos previos debes basarte, pues puede que para conseguir más conversiones sea mejor un tipo de diseño totalmente diferente al que funciona para potenciar la imagen de marca.


    Analiza el rendimiento del diseño una vez lo lances

    En el data driven design es fundamental medir el rendimiento de cada diseño una vez se lanza al público para ir ampliando la base de datos. Por tanto, también habrá que elegir previamente las métricas en las que vamos a centrarnos.

    En este proceso de analizar el rendimiento del diseño los expertos utilizan diferentes herramientas dependiendo de lo que se quiera investigar. Sobre ellas y sobre las métricas hablaremos más adelante, indicándote cuáles son las más interesantes.


    Almacena los datos generados por el diseño y sus conclusiones

    Puedes dejar de medir los datos que genera tu diseño cuando la campaña en la que va integrado haya finalizado, pero si va a ser algo a largo plazo puedes establecer cuándo es el momento de analizar el rendimiento. Normalmente, se recomienda empezar a analizar el rendimiento del diseño cuando ha generado suficientes datos como para extraer conclusiones de peso y significativas.

    En cualquier caso, es importante que todos los datos y análisis que realices los almacenes de forma ordenada para que sirvan como guía para futuros diseños.


    No olvides que es un proceso de mejora continua

    En el diseño orientado a datos es muy importante tener una mentalidad flexible y de mejora continua. Aunque los diseños se basen en datos y en la experiencia empírica previa, los datos recopilados no son inamovibles.

    Con esto queremos decirte que los datos que sirvieron para crear un diseño concreto, puede que dejen de servir en el momento en el que se compruebe que otras prácticas son más eficientes debido a análisis posteriores.

    Es clave en el data driven design mantener nuestros datos actualizados, y por eso el análisis de datos constante de cada diseño es tan crucial para no quedarnos obsoletos.


    Herramientas clave para el diseño orientado a datos

    Como en el data driven design es crucial recabar diferentes tipos de datos y de la mejor calidad posible, a continuación queremos recomendarte algunas herramientas que consideramos muy interesantes para tal fin. No obstante, la última que te recomendamos tiene un fin diferente, pero hemos querido mencionarla por su gran utilidad.


    Para recopilar y analizar información agrupada del tráfico que llega a nuestro sitio web

    Google Analytics y Adobe Analytics son dos de las herramientas más recomendables para analizar la cantidad de tráfico que llega a una web o ecommerce, así como la forma en la que llegan al sitio.

    Si estás empezando o buscas un análisis más sencillo, te recomiendo utilizar Google Analytics, ya que Adobe puede desarrollar análisis más avanzados.


    Para comprender cómo y con qué interactúan nuestros usuarios en nuestra web

    Estas herramientas son posiblemente las más interesantes en el diseño orientado a datos, ya que nos permiten conocer cómo el diseño afecta a la forma en la que los usuarios se mueven por la web y cómo se puede mejorar.

    Los mapas de calor son la herramienta más utilizada en ese sentido, pues señalan con colores intensos las zonas con más clics y con más tiempo de visualización. Hojtar es una herramienta de mapas de calor que puede ayudarte a saber cómo se comportan los usuarios en tu web, aunque hay muchas más como Heat-map o Crazyegg.


    Herramientas de diseño de interfaces y prototipado

    Este tipo de herramientas permiten a los diseñadores crear modelos interactivos de interfaces de usuario con el fin de facilitarles la visualización del resultado antes de empezar a construir el diseño definitivo e invertir tiempo y dinero.

    En las herramientas de diseño de interfaces y prototipado puedes probar diferentes ideas y hacer simulaciones. Las que más te recomendamos son Adobe XD y Sketch.


    Métricas fundamentales para evaluar tu estrategia Data Driven Design

    El data driven design está muy enfocado a mejorar la experiencia de usuario. Por tanto, las métricas más importantes están relacionadas con esta área. Algunas de las más importantes son:

    • Tiempo dedicado a una tarea: es la cantidad de tiempo que un usuario le dedica a una actividad concreta dentro de la web o de cualquier otro recurso que hayamos lanzado. Se puede utilizar para medir el tiempo empleado en realizar el pago, suscribirse a la newsletter o vaciar el carrito de la compra, por ejemplo. Si es excesivo respecto a lo esperado, puede que al usuario le sea difícil entender la web o moverse por ella, así que habrá que mejorar el diseño. A veces, incluso, no es tanto problema de diseño, sino de que hay mucho texto o de que este está escrito de forma muy compleja.

    • Tasa de conversión: esta es una de las más importantes y definitivas, pues si es muy baja hay que hacer sí o sí un cambio, posiblemente en nuestro diseño. Una baja tasa de conversión puede deberse a un botón poco llamativo o erróneamente situado, así como a un diseño muy saturado o poco atractivo.

    • Tasa de rebote: indica la cantidad de usuarios que han entrado a la web y han salido sin haber interactuado con ella y solo habiendo visto la primera página. Si es muy alta es un indicativo de que puede que el diseño tenga los mismos problemas que cuando la tasa de conversión es baja.

    • Tiempo medio de sesión: se obtiene al dividir la duración total de todas las sesiones entre el número de sesiones totales. En este caso, que el tiempo sea elevado no tiene por qué ser bueno, pues puede ser signo de que al usuario le es complicado moverse por la web. Pero que sea bajo tampoco tiene por qué ser un buen signo, ya que puede deberse a que al usuario no le interesa lo que ve. Por eso, para interpretarla bien hay que ponerla en contexto.

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