Descargado 15 veces
Subido porPablo Moratinos Almandoz
Data Driven Design - Diseño basado en datos
El documento aborda el diseño web basado en datos y la importancia de medir la efectividad de un sitio a través de métricas como la tasa de conversión y la satisfacción del usuario. Se detallan métodos de análisis cuantitativo y cualitativo, así como técnicas para prototipar y realizar pruebas en línea. El autor enfatiza que las decisiones deben ser respaldadas por datos y que el proceso debe ser iterativo.
![Rodrigo Molina - eCommerce Day Argentina Blended [Professional] Experience](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/1605rodrigomolina-pptspeakersedayargentina-220825042812-72a4aaec-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
Data Driven Design - Diseño basado en datos
- 1. Data Driven Design ConWordPress
- 2.
- 3. ¿Cuál es elobjetivo de tu web?
- 4. ¿que % devisitas lo cumplen?
- 5.
- 6.
- 7.
- 8. ¿Cuál es tutasa de conversión?
- 9. Si no conocestu CR… ¿cómo sabes si tu web funciona?
- 10. UX: marco HEART H E A R T HappinessSATISFACCIÓN Engagement INTERACCIÓN Adoption CAPTACIÓN Retention RETENCIÓN Task Succes TAREAS https://ai.google/research/pubs/pub36299
- 14. Data Driven Design Diseñobasado en datos
- 15. Data Driven Design Diseñobasado en datos Analítica Prototipo Hipótesis Test online
- 16.
- 17. 1.a Análisis cuantitativo 1.bAnálisis cualitativo
- 18. 1.a Análisis cuantitativo clickstream (GoogleAnalytics, Adobe, Matomo…)
- 19.
- 20.
- 21. 1.a Análisis cuantitativo •Resoluciones de los dispositivos más usados • % rebote de las páginas más vistas. • Tiempo necesario para lograr un objetivo • Tasa de clics de tus CTAs • Consecuciones de micro-objetivos • Búsquedas internas…
- 22.
- 23. 1.b Análisis cualitativo entrevistas,tests, NPS…
- 24.
- 25.
- 26. (antiguo Polldaddy) 1.b Análisiscualitativo encuestas-NPS
- 27. • Dificultad alrealizar una tarea • Nivel de satisfacción • Áreas de mejora 1.b Análisis cualitativo
- 28.
- 29.
- 31.
- 32.
- 33.
- 34. Aporta la informaciónnecesaria para un proceso iterativo Despersonaliza la toma de decisiones
- 36.
- 37.
- 39. • Test deusuario guiados (con audio) • Test de cabecera (5”) • Test de los 3 clic… Test con usuarios
- 40.
- 44. Disclaimer: El 90% delos test A/B en 6.700 ecommerce tuvo un efecto menor al 1,2% en el rendimiento
- 45. plus de esteplugin heatmaps y clickmaps
- 47. • El eyetrackinges lo ideal pero es caro. • El seguimiento de ratón tiene una correlación del 88% con el ojo. Heatmaps fuente: Carnegie Mellon University
- 48. • El móvilmató a los heatmaps baratos. •El ratón es el dedo pero arrastra, no apunta. Heatmaps
- 49.
- 50. A/B testing Divi LeadsGoogle Optimize
- 52. ¿Cuánto tiempo debe durarun test A/B?
- 53. BOTÓN 1 BOTÓN 2 BOTÓN3 Texto A TEXTO B Texto C
- 54.
- 55.
- 56.
- 57.
- 58.
- 59.
- 60. No te creasnada que no venga avalado por datos
- 61.
- 62. Los datos nodiseñan, los diseñadores sí
- 63.
- 64.