Чем хорош подход Data-Driven Design и почему в дизайне не стоит опираться только на данные

Шеф-дизайнер компании AIC Сергей Попков написал для рубрики «Интерфейсы» колонку о том, как проектирование продукта на основе исследований и тестов меняет профессию дизайнера, за что этот подход критикуют и каким образом его используют Netflix, Atlassian и Airbnb.

Внешние изменения в сегодняшнем веб-дизайне можно свести к формуле «трех У»: упрощение, уплощение, унификация. Главный внутренний тренд — дизайн на основе данных.


Data-Driven Design — это проектирование продукта на основе данных: исследований, тестов, проверки гипотез, Big Data.

Прежний подход подразумевал, что дизайн-решения принимает дизайнер, целиком основываясь на своем опыте, понимании задач, навыках, изобретательности, чувстве вкуса. Появление новой парадигмы закономерно — давайте рассмотрим предпосылки.

Первыми потребность в Data-Driven Design (DDD) испытали следующие сегменты рынка:

Сайты ecommerce.
Технологические стартапы.
Социальные сети.

Причина в «юзерцентричности» таких сайтов: вспомните, сколько всего поменялось в Facebook или в сервисах Google за последний год. И все в угоду пользователям.

Трансформации начали происходить не только в потребностях, но и в предложении digital-рынка. Так появились «конверсионные» агентства, которые измеряли эффективность своей работы по конкретным KPI. Грубо говоря: достигли обещанных показателей — получили оплату, не достигли — не получили. Наравне с ними появились компании, предлагающие конверсионный или сервисный дизайн, то есть разработку продукта, основанного не на субъективных предположениях, а на проверенных данных.

Сегодня DDD закрывает недостатки традиционного дизайн-подхода — как на стороне подрядчика, так и на стороне заказчика. Почему DDD выгоден клиенту:

Больше никаких действий наугад в ущерб бюджету проекта.
Отказ от философии «Мы ничего не можем гарантировать. Давайте попробуем, как дизайнер предложил, а там посмотрим», не соответствущей интересам бизнеса.
Обоснованный дизайн вместо интуитивного.

Почему DDD выгоден подрядчику:

Меньше необоснованных правок, исключение вкусовщины. Совместные усилия концентрируются на том, чтобы построить лучший сервис.
Каждое решение обосновано данными, а значит, нет нужды отстаивать позицию агентства.

Для появления DDD были все условия — со стороны эволюции методик и технологий. И случился «большой взрыв».
Как DDD поменял мир дизайна 1. Усложнился анализ потребностей

Уже с приходом UCD-парадигмы (User Centered Design) традиционный подход к веб-дизайну изменился. Каждое решение разрабатывалось индивидуально, исходя из анализа потребностей пользователей.

Суть UCD-подхода в том, что дизайнеры концентрируют усилия на одной центральной проблеме пользователей. Проводят брейншторм, прототипируют, тестируют концепции на группах пользователей. Затем выпускают в свет, наблюдают за реакцией и приступают к следующему этапу создания продукта.

Центральный метод UCD — проверка гипотез методами качественных и количественных исследований на разных этапах работы над продуктом. Пример Yammer

Задача — увеличить число новых зарегистрированных пользователей в Yammer, службе корпоративных социальных сетей.

Идея. Руководство выдвинуло предложение: упростить цепочку регистрации для достижения большей конверсии.

Существующий процесс регистрации состоял из четырех шагов:

Были выдвинуты три варианта решения проблемы:

Убрать шаг загрузки фото.
Убрать шаг «присоединиться к группам».
Убрать оба шага из регистрации и перенести их в сам продукт.

Yammer провели тестирование, фиксируя результаты как по новым пользователям, так и по зарегистрированным. Во второй группе измеряли конверсию загрузки фото и вступления в рабочие группы. Именно их убрали из регистрации и сделали отдельными блоками на главной странице.


Результат. Две вариации, отказ от шага вступления в группы и отказ от обоих шагов сразу, дали положительный результат в цифрах: +2,38% и +3,69% соответственно. Тем не менее было решено не менять форму регистрации.

Причина в том, что снизилась вовлеченность пользователей. Они попадали на страницу Yammer, где у других участников не было фото и информации о группах, — и проявляли меньше интереса к сервису.

Это важная особенность любого Data-подхода к дизайну: количественные показатели еще не гарантируют, что дизайн-решение выбрано правильно. Big Data-подход к дизайну чаще всего критикуют именно за то, что он существует вне контекста.

С приходом парадигмы DDD аналитический подход усложнился: в его основе теперь комплексный Big Data-анализ. Это был уже не поиск решения одной главной проблемы и тестирование дизайн-идей. DDD охватывает всех пользователей, анализирует данные об их интересах, стиле жизни и социальном статусе. Находит несколько главных проблем для каждой группы, анализирует активность групп и так далее.

Разработчики продукта получили инструмент, который позволяет:

Находить взаимосвязи между потребительскими инсайтами и дизайн-решениями там, где обычное наблюдение беспомощно.
Работать на интересы всей аудитории, а не только тестовых групп.



Netflix использовала подход Data-driven, чтобы принимать решения о дизайне. Команда провела цветовой анализ обложек популярных шоу, выявила закономерности и выразила их в данных. Например, в компании подсчитали степень схожести обложек «Карточного домика» и «Макбета».

Netflix получила не просто понимание того, насколько две обложки похожи. С Big Data удалось построить связи между таким цветовым кодированием и поведением пользователей: просмотрами, рекомендациями, предпочтениями, рейтингами.

Создавая обложку для нового ТВ-шоу, Netflix основывается не на вкусах дизайнера, а на конкретных числовых показателях. У компании есть данные, как разные варианты обложек влияют на поведение целевой аудитории и стоит ли использовать персонализацию обложек под разные группы.

2. Профессия веб-дизайнера распалась на составляющие

UI-дизайн «вылупился» из классического веб-дизайна, после чего целенаправленно эволюционировал: от рисования «красивой картинки» до проектирования продуманного веб-сервиса. Все это время не менялось одно — дизайн-команда.

Взгляните на любой коммерческий продукт: сайт, веб-сервис, мобильное приложение. Кто занимается проектированием дизайна? И тогда, и сейчас это в большинстве случаев один-единственный человек — дизайнер. Когда продукт большой, их несколько. Иногда их контролирует арт-директор, иногда помогает проектировщик. Менеджер дает входные данные, которые он взял в лучшем случае у отдела маркетинга заказчика. Всё.

Что все это значит? Пока дизайн менялся, дизайн-команда практически замерла на одной точке. Качественный скачок произошел совсем недавно — когда заметно усложнилась и внешняя часть интерфейсов, и внутренняя подоплека, то есть данные. Современная дизайн-команда большого проекта, отвечающая принципам DDD, — это уже не дизайнер-одиночка.

DDD-команда, графика:

Визуальный UI-дизайнер.
Дизайнер взаимодействий или проектировщик (UX-designer).
Дизайнер анимации (motion-designer).

DDD-команда, аналитика:

Специалист по большим данным (data scientist).
Аналитик.

Само собой, это не значит, что один человек не может выполнять несколько ролей одновременно, но дробление профессии налицо.
3. Интерфейсы стали персонализированными

Идеальный современный digital-продукт — это конструктор. Набор UI-элементов (UI-Kit), из которых сайт динамически собирается под каждого пользователя. Большие данные уже позволяют это сделать — сложность только в том, что техническая реализация отнимет много ресурсов.

Частные примеры персонализации мы уже видим повсеместно: зайдите на сайт любого крупного интернет-магазина и тут же попросите другого человека сделать то же самое. Магазин будет показывать вам разные товары — в каталоге, в рекомендациях, на баннерах. Так увеличивается релевантность контента и, соответственно, конверсия.

Netflix запустила на YouTube серию персонализированных прероллов к ситкому «Друзья». В основу рекламной кампании легли запросы пользователей: если человек искал видео по запросу cats, то в качестве тизера сериала использовался эпизод с Рэйчел и ее кошкой. Если искал видео с танцами — Netflix привлекал его танцующими Россом и Моникой. На каждый популярный вопрос был сделан свой тизерный ролик.

Подход позволил Netflix привлечь внимание молодой аудитории YouTube, которая не застала сериал в 1994–2004 годах. 4. Дизайн стал ориентироваться на бизнес-показатели

DDD — это постоянная петля улучшений. При традиционном подходе работа над веб-формой на сайте происходила бы по сценарию:

проанализировали потребности;
спроектировали;
нарисовали;
утвердили;
запустили.

В результате получилась бы форма с конверсией N, причем это значение N было бы на вполне приемлемом уровне. А дальше все бы успокоились и пошли заниматься другими аспектами бизнеса.

Но только не в DDD. Пример из нашей практики: после тестов уже запущенного сервиса онлайн-провайдера мы предложили изменить логику работы выбора тарифа. Оставили активными только те участки, с которыми непосредственно работал пользователь, чтобы не отвлекать его дополнительной информацией. В результате тестирования выяснили, что альтернативная форма дает на 20% конверсии больше. Стоило это аналитики и изменений? Безусловно. С DDD тоже не все так безоблачно. Некоторые вещи вызывают бурную критику такого подхода. Недостатки Data-Driven Design

Они есть как для того, кто платит за дизайн, так и для того, кто его делает. Для заказчика постоянная петля улучшений подразумевает резервы бюджета. Не каждый бизнес готов пойти на дополнительные затраты на этапе запуска и «обкатки» проекта. Учитывая размеры команды в DDD, затраты предстоят немалые.

Для подрядчика есть риск увязнуть в данных, демотивировать дизайнеров. Креатив, новаторство и смелые идеи не живут там, где правит аналитика, а непрерывные изменения в готовом продукте деморализуют дизайн-команду.

Это подтверждает известная история о дизайнере Google, покинувшем команду из-за чрезмерного «датацентризма» компании:

Когда компания наводнена инженерами, они стараются любое решение сузить до одной логической задачи. Удалить всю субъективность и просто взглянуть на данные. Когда команда Google не могла выбрать между двумя оттенками синего, они проводили тестирование 41 оттенка, чтобы увидеть, какой работает лучше.

Недавно я спорил о том, какой должна быть обводка в толщину: 3, 4 или 5 пикселей, и меня попросили подкрепить мое мнение данными. Буду скучать по работе с невероятно талантливыми и умных людьми, но не по дизайн-философии, которая пала от меча под названием «Данные».

DDD в чистом виде часто ведет к перегибам — «машинному» подходу к разработке продукта для людей. Именно поэтому подход и критикуют. Но если не Data-Driven, то что? Data-Informed Design — «очеловеченный» Data-Driven

Хотя данные приносят неоценимую пользу продукту, наиболее успешные сервисы придерживаются иной философии. Она называется Data-Informed Design — дизайн с учетом данных, но без слепого подчинения им.

Airbnb так пишет об экспериментах со страницей поиска: «Мы долго работали над проектом и думали, что сделали идеальный сервис. Это подтверждали наши пользователи в исследованиях. Несмотря на это, мы решились на эксперимент».

Решение «после» сейчас кажется очевидно более удачным. Но тесты говорили «Выбери первый вариант».

Похожая история у Atlassian — разработчика баг-трекера JIRA и еще ряда корпоративных продуктов. Они решили провести эксперимент, чтобы сделать сервис более «дружелюбным» к новым пользователям и, конечно, сделали тестирование изменений. Вовлеченность снизилась на 12%, что говорило о полном провале.

Но команда поверила в проект: из данных они сделали выводы, кое-что доработали, в итоге конверсия увеличилась на 22%. Этого не произошло бы, если бы Data-Driven Design предопределял дизайнерские решения.

Дизайн, который опирается на данные и количественные исследования, должен учитывать контекст и не упускать из виду качественные данные. Именно поэтому так важно совмещать Big Data и традиционные подходы: опросы, наблюдения. По той же причине не стоит уходить в сторону датацентризма: новации всегда порождают люди, а не технологии. Data-Informed Design — наилучшая на сегодня пропорция данных и творчества. Что ждет профессию дизайнера

Дизайнер давно занимается не столько «картинками», сколько логикой работы. Анимация, сценарии взаимодействия, иконографика — все эти инструменты не для задачи «Как это выглядит». Они решают задачу «Как это работает».

С появлением новой парадигмы дизайна многие начали предрекать смерть профессии. Они не совсем правы. С одной стороны, как мы уже говорили, дизайн дробится на составляющие: усложняется сам подход, он становится все менее спонтанным. Один человек или даже группа равных специалистов просто не в состоянии справиться с таким объемом разноплановой работы.

С другой стороны, работы для графического дизайнера не становится меньше. Перспективы — дизайн персонализированных пользовательских сценариев. То есть работа с самообучающимися аналитическими системами, которые будут менять дизайн сайта в зависимости от пользователя, — как уже сейчас динамически меняют контент. Предпосылки уже есть. Самая простая и знакомая всем — адаптивные сайты или персонализация в интернет-магазинах.

В следующих статьях расскажем о том, чему служит парадигма Data-Informed Design, — о сервисном дизайне.

Присылайте свои колонки и интерфейсные кейсы на interface@vc.ru Твитнуть Поделиться Поделиться

В избр.

Ком. Статьи по теме