Na área do Design, a tomada de decisão é uma parte crucial do processo de criação de peças que atendam às necessidades e expectativas dos utilizadores. Para ajudar os profissionais a tomarem decisões mais informadas, utilizam-se dados que orientam as decisões de design. No entanto, estes métodos diferem na recolha desses dados, na sua abordagem e também nas suas fontes de informação.
O que é data-driven design?
Data-driven design é o processo de tomada de decisões em peças de design, nomeadamente digitais, com base em dados recolhidos, para desta forma informar e definir as escolhas de design. Assim, em vez de depender exclusivamente da intuição e da experiência do designer, todo o processo é fundamentado por dados concretos, como pesquisas de mercado e testes de usabilidade.
É especialmente útil em áreas como o UI/UX, no desenvolvimento de interfaces, onde as mudanças são rápidas e a adaptação às necessidades dos utilizadores é fundamental. Os dados fornecem informações sobre o comportamento dos utilizadores, as suas atitudes, os pontos problemáticos encontrados e os seus objetivos. Uma análise profunda sobre estes dados pode ajudar a formar uma decisão concreta, de forma a construir um produto mais acessível e que melhore a experiência de utilização.
Tipos de dados
- Dados de pesquisa de mercado: estes dados podem incluir informações sobre o público-alvo, tais como idade, género, interesses, comportamentos de compra e necessidades específicas;
- Dados de análise de uso: estes dados podem ser obtidos através da observação do comportamento dos utilizadores durante a utilização do produto ou serviço. Isso pode incluir informações como tempo de uso, taxas de conversão, taxas de abandono e padrões de navegação;
- Dados de feedback dos utilizadores: estes dados são obtidos através de entrevistas, após testes de usabilidade, e permitem que os utilizadores forneçam feedback direto sobre a sua experiência com o produto;
- Dados de análise de concorrência: estes dados podem incluir informações sobre as estratégias de design e marketing dos concorrentes, bem como sobre as tendências de mercado;
- Dados de análise de indicadores demográficos e comportamentais: estes dados incluem informações sobre o contexto social e cultural dos utilizadores, a sua localização geográfica, idioma, nível de escolaridade, estado civil e outras características relevantes.
O que é data-informed design?
No data-informed design, os dados são considerados como uma fonte de informação valiosa para ajudar a entender as necessidades e comportamento dos utilizadores, mas não são a única fonte de informação usada para orientar as escolhas de design. O designer usa os dados para formular hipóteses sobre o que pode ser melhorado ou ajustado no produto, mas utiliza a sua experiência e julgamento para determinar como essas mudanças devem ser feitas.
O data-informed design pode ser particularmente útil em casos em que os dados disponíveis não são suficientes para orientar completamente as decisões de design. Em muitos casos, esta abordagem pode resultar em soluções de design mais criativas e inovadoras.
Os testes de usabilidade, juntamente com a análise de métricas, são utilizados para recolher este tipo de dados mais fidedignos, tal como é o caso dos testes A/B.
Testes A/B
Um teste A/B é um método que consiste em fazer duas versões do mesmo produto, seja uma loja online ou uma newsletter, onde haja apenas uma única diferença entre eles, seja a cor, o formato dos botões, ou outra pequena particularidade. De seguida, dividem-se os utilizadores em dois grupos aleatórios, e é apresentada uma versão diferente a cada um desses grupos: ao grupo A é apresentada a versão 1 e ao grupo B, a versão 2. Após a análise de dados é possível determinar qual a versão que teve melhor desempenho, e assim determinar a escolha a nível de marketing ou design.
Por exemplo, a marca X tem uma presença forte devido à sua paleta de cores azuis. No entanto, após um teste A/B, verifica-se que há maior percentagem de utilizadores que convertem se o botão de compra for verde, em vez de azul. Embora a mudança do botão para verde possa aumentar o número de conversões, corre-se o risco de perder a coerência visual da marca.
Infelizmente, em cenários como este, nem tudo pode ser levado religiosamente, sem questionar todas as outras opções possíveis. Outras alternativas necessitam de ser testadas, implementadas, revistas e testadas novamente até se determinar a melhor solução estratégica. No entanto, é necessário conduzir os testes A/B corretamente e com cautela, para evitar erros e resultados enganosos.
A recolha e o tratamento de dados por si só não garantem um resultado de sucesso. A sua interpretação correta e a experiência do designer também são essenciais para transformar esses dados numa solução de design eficaz e relevante.
Provavelmente já te estás a perguntar, qual é a melhor abordagem a utilizar? No final de contas, tal como em muitas outras situações, depende de caso para caso. Mas será isso suficiente para criar um produto de design perfeitamente eficaz para todos?
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Tiago Oliveira
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