Diseñar con datos, más allá del A/B Testing

Resumen

Diseñar con datos parece sencillo: haces un test A/B y te quedas con la solución que más conversiones tenga ¿cierto? pero ¿somos conscientes de lo que nos dicen los datos? ¿cómo sabemos qué conviene evaluar? ¿qué hacemos si los resultados contradicen nuestras ideas originales?

¿Hay vida (y datos) más allá de los tests A/B? En esta charla me gustaría compartir algunas ideas y experiencias sobre cómo, cuándo, dónde y por qué podemos usar los datos a lo largo de un proceso de diseño para la Experiencia de Usuario, desde la investigación de usuarios (cuantitativa) hasta la toma de decisiones sobre un producto digital real.

Trataremos también de reflexionar (durante y después de la charla con un café) sobre cómo crear una cultura del diseño informado con datos, donde la experimentación y el desafío sean una constante.

Además, los datos están de moda, el diseño marca la moda, Netflix lo hace ¿qué puede salir mal?

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Data-ink ratio: good design can be better

Data-ink ratio establishes that every pixel used to represent data must be non-redundant and non-erasable, meaning that if the ink is removed from the image, the graphic will lose the content. 

That Tufte’s principle can be understood very quickly with this example gif image:

Darkhorse Analytics

On this occasion, I’m going to take a risk and forcing me to find examples on Dribbble, a social network for designers where you can find outstanding visual design examples. 

The reason why is because it’s easy to see the fail on old and poor designed interfaces, but it’s harder to find the ‘room of improvement’ in those places which already excel.

Disclaimer: I’m not judging the quality and creativity of these designs (which is obvious and I envy), but just trying to do a conscious exercise of critique to identify improvements in the case those designs were meant to be made with the viewer’s understanding in mind.

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