¿Cómo repercuten los datos en el diseño UX?

Hoy en día, los datos lo son todo. Desde recomendaciones personalizadas en plataformas de compra online hasta el funcionamiento de nuestros sistemas de navegación, la información que generamos permite diseñar experiencias ajustadas a nuestras necesidades. 

En el campo del diseño UX, los datos han cambiado las reglas del juego, brindando a los diseñadores una base sólida para crear interfaces centradas en el usuario. En lugar de confiar en suposiciones, ahora podemos analizar el comportamiento de los usuarios para optimizar la navegación, reducir fricciones y mejorar la interacción en general gracias a las métricas.

Métricas para entender el comportamiento del usuario

En el diseño UX, ciertas métricas ayudan a revelar cómo interactúan los usuarios con una interfaz y cuáles son sus puntos de fricción. Algunas de las métricas más importantes incluyen:

• Tasa de conversión: indica cuántos usuarios completan una acción específica, como realizar una compra o suscribirse. Una tasa baja de conversión puede indicar problemas en el flujo de interacción o en la claridad de la interfaz.
• Tiempo de permanencia: mide cuánto tiempo pasan los usuarios en una página específica. Aunque un tiempo prolongado puede indicar interés, también puede señalar dificultades para encontrar información o realizar una acción.
• Tasa de abandono: refleja el porcentaje de usuarios que abandonan una tarea en un punto concreto, como el carrito de compras.

Herramientas para recolectar y analizar datos en UX

Para medir y analizar estas métricas, existen diversas herramientas que permiten profundizar en el comportamiento de los usuarios. Algunas de las más populares son:

• Google Analytics: para obtener datos de tráfico, tasas de conversión y comportamiento general del usuario.
• Hotjar: ofrece mapas de calor y grabaciones de sesión, permitiendo visualizar cómo interactúan los usuarios en cada parte de la página.
• Mixpanel: facilita el seguimiento detallado de eventos específicos en la interfaz, lo que permite ver flujos de usuario y puntos de caída en cada paso del recorrido.

Estas herramientas no solo recopilan datos, sino que también permiten visualizar patrones de comportamiento. Por ejemplo, un mapa de calor en una landing page puede mostrar si los usuarios pasan por alto un botón clave, indicando que su ubicación o diseño podría no ser óptimo.

Interpretación de datos

Recoger datos es solo el primer paso; interpretarlos adecuadamente es lo que genera valor. Entender el contexto detrás de las métricas permite a los diseñadores tomar decisiones de diseño más fundamentadas. Por ejemplo:

• Abandono en una página: si una página muestra un alto tiempo de permanencia, pero también una alta tasa de abandono, podría indicar que los usuarios encuentran información confusa o que el flujo no es claro.
• Baja tasa de clics en un botón: puede significar que el botón no es suficientemente visible o que el texto no motiva al usuario a hacer clic.

Una buena interpretación de estos datos permite detectar problemas específicos en la experiencia de usuario, dando lugar a decisiones de diseño informadas y orientadas a mejorar.

Pruebas A/B

Una vez que se identifican áreas de mejora, las pruebas A/B son una herramienta fundamental para experimentar con distintas opciones. Estas pruebas permiten comparar dos versiones de un mismo elemento (como un botón o un título) y ver cuál de ellas obtiene mejores resultados.

Por ejemplo, cambiar el color o la posición de un botón de «compra» puede aumentar el porcentaje de usuarios que lo presionan, ayudando a optimizar la experiencia de usuario en función de datos reales.

La importancia de los datos cualitativos

Los datos cuantitativos son esenciales, pero no siempre cuentan toda la historia. Los datos cualitativos, obtenidos mediante entrevistas con usuarios, focus groups, estudios de diario o a través de procesos de shadowing, que aportan una visión más profunda de la experiencia emocional del usuario. 

Una entrevista posterior al abandono del carrito de compra, por ejemplo, puede revelar detalles como problemas en los métodos de pago o en el proceso de registro, aspectos que los datos numéricos podrían no captar por completo.

El ciclo de vida del diseño basado en datos

Este enfoque de diseño es cíclico: se recogen datos, se interpretan, se proponen mejoras, se prueban, y luego se evalúan los resultados. Este ciclo continuo permite iteraciones frecuentes, manteniendo la interfaz alineada con las necesidades cambiantes de los usuarios. En lugar de realizar rediseños masivos cada cierto tiempo, el diseño basado en datos permite hacer ajustes constantes que mejoran la experiencia del usuario de forma progresiva y sin cambios bruscos.
Y ya sabes, los datos no mienten. Si quieres diseñar experiencias que funcionen de verdad, no basta con seguir la intuición: necesitas ver cómo tus usuarios interactúan. Apoyarte en datos te permite hacer los ajustes precisos que necesitas en tu proyecto, creando un producto que evoluciona con las necesidades de tus usuarios y siempre se mantiene relevante.

Foto de Choong Deng Xiang en Unsplash