Idear

Aquí hemos venido a hablar de diseño, pero aún no hemos pasado ni por la fase de ideación. Una fase explorativa, creativa y divergente en la que vamos a empezar a generar soluciones sin demasiadas limitaciones.

En una fase de ideación, algo tan concreto y específico como un dato, un valor numérico, más allá que como ‘entrada’ de información, como fuente de información, no parece tener mucha utilidad. Pero me gustaría destacar dos cosas importantes sobre las ideas:

Que las ideas no son más que conjeturas, supuestos en los que ya estamos tomando decisiones de diseño. Por ejemplo, entre muchas técnicas de ideación, hay una denominada diseño especulativo, ése que comienza con preguntas ‘What if…’ (¿Qué pasaría si…?). Ésta filosofía del ‘como si’ nos fuerza a plantear posibles futuros.

¿Qué pasaría si en el futuro todo el mundo se desplazara con vehículos eléctricos?

Si os fijáis, ésta dinámica de pensamiento es muy parecida a lo que hacemos con un test de hipótesis o una prueba de significación: partiendo de un presente conocido, controlado, válido, consideramos una hipótesis alternativa posible. Lo que hay detrás de esta idea no es más que la base teórica de lo que conocemos como tests A/B. Resumiendo mucho un test A/B consiste en lanzar dos versiones de un mismo producto (la controlada y conocida y la alternativa plausible) y comprobar cuál de las dos funcionar mejor.

Ya que las hipótesis nos dirigen hacia soluciones de diseño, esto me lleva a concluir también que las ideas tienen que validarse.

El caso Netflix

Ya que estamos hablando de tests A/B y validación os voy a contar una pequeña historia de un servicio que quizá os resulte familiar y representa mejor que nadie ésta forma de usar los datos.

Netflix fue fundada en Los Gatos, California, en 1998, como un negocio de suscripción de venta y alquiler de DVDs. Uno de las razones de su rápido crecimiento al comienzo fue debido a su cuidada selección de películas y series, hasta que 2007 la tecnología se puso de su lado y se introdujeron en el modelo de vídeo bajo demanda por Internet (sin abandonar su servicio original de distribución de DVDs). En Octubre del año pasado, Netflix alcanzó los 137 millones de clientes en más de 40 países. La historia de Netflix la podéis leer con más detalle en Wikipedia por supuesto. Pero a mí me interesa que echemos un vistazo al diseño de su página de inicio a lo largo de su historia.

http://archive.org

Observamos que los contenidos son siempre los mismos: Cómo funciona, Navegar por los títulos y Suscripción, son constantes. A veces lo vemos tras una pestaña, otras veces destacado como parte del contenido de la página de inicio. A veces es una llamada a la acción y otras veces el formulario de registro está incrustado directamente. Todo esto son decisiones de diseño, ideas, conjeturas.

Sin embargo, desde el momento en el que comienza el servicio de streaming el equipo de diseño se plantea una cuestión importante:

  1. ¿Para qué explicar ‘cómo funciona’ si podemos ofrecer la posibilidad a la gente de que experimente el servicio de forma gratuita durante un mes? Esto podríamos encontrarlo casi lógico, estamos acostumbrados a ver este modelo de venta en muchos servicios en Internet.
  2. Lo que escapa quizá más de nuestra lógica es la siguiente pregunta ¿Hasta qué punto es necesario mostrar el catálogo de títulos antes de que la gente se suscriba? Es decir, la hipótesis era que el hecho de permitir a la gente que navegara por el contenido les iba a ayudar a decidir suscribirse con más probabilidad. Des esa forma además no se retrasaría la experiencia y se atenderían a las demandas de los ‘clientes’ (mejor dicho, los ‘no miembros’). Esta idea que se había dado por hecho durante muchos años suponía un coste que Netflix quería realmente evaluar. Aunque pareciera de sentido común el equipo prefirió desafiarse, y antes que escuchar a sus usuarios, quisieron observarles.

Ésta es la imagen que presenta Netflix hoy en día en su página de inicio. No sólo no muestran un catálogo navegable sino que después de muchos otros tests demostraron que mostrar una imagen resumen de los últimos títulos más populares era mucho más efectiva que dejar a los usuarios perderse en su catálogo sin llegar a suscribirse y sin llegar a ver nada.

Netflix.com, 2019.

Netflix hoy en día ha incorporado una cultura del diseño experimental envidiable. Otro ejemplo lo vemos en sus constantes variaciones en el diseño de carteles donde han acabado descubriendo que las imágenes que contienen expresiones faciales que convinan con el tono del título tienen una mejor tasa de conversión.

Selecting the best artwork for videos through A/B testing, https://medium.com/netflix-techblog/selecting-the-best-artwork-for-videos-through-a-b-testing-f6155c4595f6


No sólo cambian las imágenes para que parezca que el contenido es más reciente sino para ponernos a prueba. Quién sabe dónde más estarán aplicando tests A/B.

No hay nada de criticable en la historia de Netflix (a simple vista) pero aquí viene algo que quizá os interese saber:

We don’t need A/B testing, we need A testing

No todo tiene ni puede ser medible mediante Tests A/B ni todos los tipos de validación tienen por objetivo probar que un diseño convierta mejor que otro. Las diseñadoras/es necesitamos los datos para aprender a hacer mejores diseños también cuando queremos mejorar soluciones existentes (a través de la monitorización de métricas) o cuando queremos descubrir, como hemos visto antes, algún patrón determinado.

Sometimes, data is not the answer but the leading question

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UX Lead at Ebury and graduated as a Computer Engineer at the University of Granada. In the past, I've worked as a teacher, consultant, and developer. Designing valuable technology for people is what I enjoy the most.

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