Уявити, що дані є

В роботі над продуктами команди спираються на кількісні та якісні дані, щоб приймати рішення. Це добре, тому що це може означати дві речі:

• хтось спілкується з користувачами та клієнтами тим чи іншим способом, щоб зібрати якісні (qualitative) дані
• хтось збирає та обробляє кількісні (quantitative) дані, щоб перевіряти власну інтуїцію та вплив на обрану метрику

Відчуття, що дані підкажуть, що точно треба робити та яке рішення прийняти — помилкове. Дизайнери різного рівня з найкращими намірами питають в аналітика або менеджера дані, 80% з яких не допоможуть їм прийняти дизайн-рішення. Корисного в цьому мало: дуже часто для роботи над задачею нам потрібно суттєво менше інформації, ніж здається на перший погляд. Надмірний аналіз — страшна штука.

Перед тим, як поставити питання та попросити певні дані, я користуюсь простим прийомом — уявляю, що ці дані в мене вже є. Важливо відповісти на пару питань:

1. Загалом: як саме це змінює моє рішення або розуміння задачі?
2. Для кількісних даних: що б змінилось, якщо б вони були ×2 або ×10 від того, що я уявляю?
3. Для якісних даних: що б змінилось, якщо б вони були протилежними від того, що я уявляю?

Якщо ви сумніваєтесь, як відповісти на ці питання — великий шанс, що вам не потрібні ці дані.

Уявімо, що нам потрібно запропонувати дизайн-рішення, яке збільшить конверсію в реєстрацію з головної сторінки сайту. Розберемо можливі ситуації на прикладах.

👎 Хочу дізнатись конверсію в реєстрацію

Важко уявити, що нам про це не скаже менеджер, але для прийняття саме дизайн-рішення (а не управлінського, про вплив, складність та пріоритетність) конверсія сама по собі мало чим допоможе. Уявімо, що конверсія — 10%. Або 50%. Або 3.36%. Саме по собі число не підказує, над чим або де саме треба попрацювати. На цьому не треба акцентуватись, бо є інші, більш корисні дані саме для роботи над дизайном.

👎 Хочу дізнатись з яких каналів залучення приходять відвідувачі

Самі по собі канали залучення ніяк не допомагають. Уявімо, що топ-3 каналів залучення це:

• платна реклама в Facebook
• платна реклама в LinkedIn
• контент в блозі, який індексується пошуковиками

Незалежно від того, які канали працюють краще, нас цікавлять не вони, а як ми через них залучаємо користувачів та які очікування формуємо. Корисно переформулювати це ось так:

👍 Хочу дізнатись, які повідомлення та ціннісні пропозиції в різних каналах та повідомленнях дають найбільшу конверсію в реєстрацію

Якщо ви залучаєте користувачів в різних каналах та експериментуєте з комунікацією — ці дані можуть допомогти вам зрозуміти, які обіцянки працюють краще. Нерідко це ключ до того, щоб зрозуміти для кого який контент та дизайн працюють краще: відповідають на питання, знімають заперечення та мотивують спробувати продукт. Уявімо, що найвища конверсія з трьох рекламних повідомлень — у повідомлення А. Це допомагає:

• розібратись, чому саме це повідомлення спрацювало краще на  інтерв’ю з зареєстрованими користувачами з цієї групи
• масштабувати та підсилити ціннісну пропозицію на головній сторінці

Якщо уявити, що дані були б протилежними (краще спрацювало рекламне повідомлення Б) — це змінило б моє розуміння того, для кого поточна версія дизайну працює краще. Сама по собі конверсія як число, як і в минулому прикладі, значення не має. Є сенс збирати.

👍 Хочу дізнатись, до якої частини сторінки в середньому гортають відвідувачі, які реєструються / не реєструються

Це допомагає зрозуміти, що встигають побачити відвідувачі, поки не виконають якусь дію. Буквально, ми дізнаємось який в нас є real estate, де ми маємо шанс переконати виконати цільову дію.

Уявімо, що відвідувачі гортають половину сторінки перед конверсією. Або перші два екрани. Або до кінця. Кожна з цих відповідей принципово впливає на прийняття рішення: в одному випадку ми зфокусуємось на першому екрані (above the fold), в інших — на розповіді про фічі та цінність для користувача в середині сторінки. Є сенс збирати.

👍 Хочу дізнатись, як люди розуміють те, що ми кажемо їм на головній сторінці, чому вони не довіряють та чого бракує для прийняття рішення

Якщо почати уявляти, що ми це знаємо, то одразу стає зрозуміло як сильно відповідь впливатиме на наше мислення та прийняття рішень про дизайн. Точно треба збирати, щоб зробити дизайн більше інформованим та точним.

Починати з питань «що я хочу дізнатись» та «як саме це допоможе мені вирішити задачу» — корисно. Якщо дані пришвидшують, а не сповільнюють прийняття рішення про дизайн; наводять фокус, а не розмивають його — ви зібрали корисні дані.

‍