Data-driven підхід у продуктовому дизайні

Вітання! Мене звуть Оксана Носенко, я керівник команди аналітики в українській продуктовій компанії Jooble. І сьогодні хотіла б поговорити про те, чому дизайнерам варто звертатися до даних та як аналітика може допомогти у покращенні UX/UI.

Дуже часто у компаніях команди дизайну та аналітики можуть перетинатися лише на корпоративах або на all hands зустрічах. Адже зони відповідальності цих команд не дуже стикаються. Дизайнери створюють гарні інтерфейси, пропонують, на їхній погляд зручні для користувача рішення, застосовують сучасні тенденції. Аналітики ж будують графіки, рахують дохід, кажуть результати щодо А/Б експериментів.

Але є кілька дуже вагомих причин, які мають пробудити у дизайнера бажання постійно контактувати з аналітиками.

Розуміння аудиторії продукту

Дизайн продукту значно залежить від аудиторії, яка далі користуватиметься цим продуктом. З мого досвіду можу сказати, різні сегменти користувачів дуже по-різному реагуватимуть на схожі зміни. Я працювала з продуктом, де аудиторія була дуже технічно обізнаною і зналася на останніх IT трендах. Кожну зміну у продукті ми робили дуже акуратно та вивірено, адже «поранити» користувачів було легко. Десь трохи двояке формулювання чи неточність викликало негативний сплеск. А нові суперечливі рішення у дизайні засипали нашу сапорт команду скаргами на незручний UI. І була протилежна ситуація, коли аудиторія вже іншого продукту була невибагливою до останніх технічних тенденцій і краще реагувала на такі рішення, як величезні раптові попапи, великі шрифти і яскраві банери. Здавалося б, агресивні рішення в дизайні, навпаки, повинні відлякувати людей, але в даному випадку аудиторії було властиво набагато простіше робити те, що пропонують і мати лише один явний фокус, створений для них заздалегідь.

Вирішення проблеми

Найчастіше дизайнери допомагають вирішити якусь явну або неявну проблему користувача. Але як дізнатися, що користувач має цю проблему? Деякі речі можуть здаватися для дизайнера або розробника суперлогічними, але насправді виявляється, що реальні користувачі не мали потреби в тому, що ми їм пропонуємо. Тому перш, ніж занурюватися у вирішення надуманих проблем, можна заощадити час, просто подивившись дані. Наприклад, всім добре відомо, що додаткові кроки воронки можуть відлякати користувача та є ймовірність, що чим більше етапів — тим вища ймовірність, що ми втратимо користувача. В одній із команд ми почали розробляти нове флоу реєстрації, оскільки старе містило аж 5 етапів. Нам здавалося, що об'єднавши перші три етапи в один, ми істотно збільшимо кількість зареєстрованих користувачів. Але подивившись аналітику стало зрозуміло, що на цих етапах ми втрачаємо лише 10% від усіх користувачів користувачів, що почали процес. А основна проблема в реєстрації була на останньому етапі, де треба було ввести невиправдано складний пароль і користувачі відвалювалися після 2-3 спроби. Проблема існувала, але не там, де нам здавалося.

Feature usage

Дизайнеру важливо розуміти, як працює рішення, яке він запропонував та порівнювати використання свого рішення з аналогічними чи попередніми версіями. У мене був досвід, коли ми проводили редизайн всього email marketing. Це була ідея дизайн-команди. Їм дуже сильно не подобався зовнішній вигляд наших листів, який не змінювався за останні 5 років. Ми зробили А/Б тест і отримали просадки в тестових групах. Користувачі гірше клацали на новий сучасний шаблон. Аналітики вже хотіли рекомендувати не застосовувати тест, але наша дизайн-команда не здавалася, адже старе рішення було явно гіршим. Вони попросили нас зробити додатковий аналіз із розбивкою на когорти нових і старих користувачів. Виявилося, що нові користувачі реагують чудово на редизайн, тоді як старі швидше за все звикли вже до попередньої версії і новий дизайн не клікали. І оскільки стара когорта становила близько 80% від усієї аудиторії, їх результати дуже впливали на весь тест. Як рішення: ми впровадили редизайн для нових користувачів, а старим дали вибір шаблону через особистий кабінет. Протягом року багато користувачів оновилися в продукті і ми вимкнули старий дизайн повністю.

Пріоритизація дизайн-беклога

Як зрозуміти, яке завдання робити перше, яке друге і так далі? Можна, звичайно, слідувати старому доброму способу: хто більше з менеджерів кричить або пише в особисті повідомлення - тому пріоритетніше за всіх. Але як здоровіший підхід - дізнатися потенціал кожного функціоналу. Припустимо, у беклозі висить три редизайни форм підписок. Скоріше за все, дуже швидко можна знайти в аналітиці, скільки ж реєстрацій ми маємо з кожної такої форми і розпочати роботу саме з тієї форми, якою користується найбільше користувачів. Якщо з даними для пріоритизації не все так просто, буде не зайвим звернутися до команди аналітики та уточнити у них приблизні обсяги аудиторії, на які вплине зміна.

Вертикальне зростання дизайнера

На ринку зараз дуже цінуються дизайнери, які можуть працювати з даними. Це років 10 тому було нормально для дизайнера жити у вакуумі і не думати про те, що відбувається з його чудовими дизайнами після їх реалізації. Нині ж бізнес запитує в дизайнера проактивніший і ширший підхід. Senior дизайнер повинен добре оперувати основними продуктовими показниками, знати, що впливає на User Retention, Adoption чи Stickiness. Орієнтуватися, де в продукті aha-moment, відстежувати, як змінюється Bounce Rate, Session Duration, на яких етапах воронки відбувається втрата користувача і де вона аномальна. Без чіткого розуміння продукту зростання дизайнера неможливе, а таке розуміння не можна знайти без аналітики.

Що ж варто зробити, щоби почати працювати з даними?
Якщо ви працюєте дизайнером в продуктовій компанії і зацікавилися доступом до даних, почніть дізнаватися які системи аналітики використовують у вас.

Це можуть бути такі рішення як

• Google Analytics
• MixPanel
• Amplitude
• Tableau
• Power BI
• DataStudio

Якщо вам відповіли, що хоч щось із цього списку впроваджено в компанії, не бійтеся та просіть доступ. Всі ці системи вимагають мінімального часу для адаптації вас як користувача, а не розробника. Витративши навіть тиждень, ви легко освоїтеся і знатимете де і що корисного можна піддивитися.

Не бійтеся великого обсягу даних та аналітики. Це може сильно налякати на самому початку, просто дайте собі час. Через якийсь період, дизайнер зможе читати графіки та таблиці не гірше за іншого спеціаліста. Для скорочення адаптаційного періоду не варто боятися вимагати допомоги у команди аналітики. Спеціалістам які працюють з даними буде дуже приємно, що у вас виник запит на доступ та розуміння інформації. Витратити час на інтро їм буде не складно.

Ну і насамкінець я б хотіла сказати, що в моїй практиці були дуже продуктивні колаборації з дизайнерами. Аналітик зі своїм знанням цифр плюс дизайнер з емпатією до користувача можуть генерувати супер круті продуктові рішення, які були б неможливі за участю лише одного з цих напрямків.