Что такое дизайн, основанный на данных, и как его использовать?

• UX/UI
• 17 сентября 2025

Манодж Раджпут

67% пользователей покидают веб-сайт, если UX не соответствует их потребностям, что делает его критически важным. При согласовании с его рынком UX чувствует себя значимым и запоминающимся. Однако создание эффекта выходит за рамки уникальной идеи или выбора правильного UI/UX дизайн компании; это требует дизайна, основанного на данных. Заземляя выбор дизайна в данных, UX-дизайнеры создают опыт, адаптированный к реальному поведению пользователей, потребностям и болям.

Количественные данные, качественные данные и другие входные данные позволяют командам раскрыть, как взаимодействуют пользователи, где они борются и что их мотивирует. С помощью этих идей UX-дизайнеры могут создавать продукты, ориентированные как на пользователя, так и на бизнес, превращая идеи в устойчивый успех.

Дизайн, основанный на данных, сочетает креативность с доказательствами, гарантируя, что выбор целенаправленный, а не догадки. Предприятия, которые его используют, получают большую ясность, более высокую вовлеченность и более сильную рентабельность инвестиций. Исследуйте этот блог, чтобы узнать, как UX, управляемый данными, может формировать более умные стратегии и достигать замечательных результатов.

Что такое дизайн, управляемый данными в UX?

Дизайн, основанный на данных, в UX относится к использованию данных для принятия обоснованных решений, а не предположений. Дизайнеры используют идеи из исследований, пользовательских данных и аналитики для информирования своих дизайнерских решений. Это помогает дизайнерам заранее знать, чего на самом деле хотят пользователи, а не полагаться на прогнозы.

Дизайн, основанный на данных, не означает замену творчества. Вместо этого он продвигает культуру, в которой творчество соответствует потребностям пользователей. С помощью этого UX-дизайнеры создают лучшие путешествия, зная, где пользователи нажимают, бросают или вовлекаются. UI и UX дизайн Итеративный и непрерывный процесс, который опирается как на количественные, так и на качественные данные для создания эффективного и ориентированного на пользователя опыта.

Типы данных, которые формируют UX дизайн

Для проектирования, основанного на данных, можно найти различные типы данных. Они включают количественные данные, качественные данные, поведенческие данные и рыночные и демографические данные. Количественные данные дают численное представление о поведении пользователей, например («что» пользователи делают), в то время как качественные данные выявляют мотивацию и настроение («почему» они это делают).

Поведенческие, рыночные и демографические факторы являются дополнительными и важными источниками данных. Все эти типы данных помогают дизайнерам создавать новые и новые данные. ориентированные на пользователя проектыобогащенный прозрениями.

1.Количественные данные

Количественные данные - это измеримые данные, собранные с помощью таких инструментов, как Google Analytics, процессов, таких как A/B-тестирование, и других показателей. Они показывают такие цифры, как рейтинг кликов, показатель отказов и шаблоны трафика.

Количественные данные дают вам четкую картину того, что делают пользователи. Она численная и предоставляет статистические доказательства поведения пользователя. Вот источники, через которые вы получаете количественные данные:

• Веб-аналитика и аналитика приложений: такие инструменты, как Google Analytics и Mixpanel, помогают отслеживать действия пользователей и ключевые показатели эффективности (KPI) для выявления шаблонов.
• Отслеженные показатели: просмотры страниц, клики, длина сеанса, показатели отказов и коэффициенты конверсии являются важными данными, способствующими дизайну, ориентированному на данные.

Приложения в UX: Дизайнеры используют эти данные для выявления зон с высоким трафиком, мониторинга эффективности изменений и выяснения, где пользователи отказываются от задачи. Используя эти данные, они улучшают поток навигации и устраняют барьеры, препятствующие конверсии.

• A/B-тестирование: сравнивает две версии дизайна (A и B), чтобы определить, какая из них лучше работает по сравнению с определенной метрикой, например, с более высоким рейтингом кликов.

Применение в UX: Используя эти данные, дизайнеры проверяют гипотезы дизайна с реальными данными пользователя, например, тестируя различные цвета кнопок или текст призыва к действию. Процесс проектирования UI/UX для более быстрых результатов.

2. качественные данные 

Качественные данные включают в себя интервью с пользователями, опросы и сессии обратной связи. Эти интервью, опросы и тесты юзабилити показывают, как пользователи чувствуют себя при взаимодействии с продуктом. Эти данные показывают мотивацию пользователей, разочарования и ожидания, которые не могут показать только цифры.

Качественные данные являются описательными и помогают UX-дизайнерам понять контекст, мотивацию и эмоции, стоящие за действиями пользователя. 

• Интервью с пользователями: беседы один на один с пользователями, которые дают богатое, глубокое понимание их потребностей, ментальных моделей и болевых точек.

Применение в UX: Бизнес проводит интервью, чтобы понять, почему поведение, наблюдаемое в количественных данных.

• Дневные исследования: Он просит пользователей записывать свой опыт в течение определенного периода времени. Это полезно для понимания долгосрочных привычек и меняющихся потребностей. 

Применение в UX: Речь идет о захвате поведения пользователя в моменте и более широком контексте использования продукта, который находится за пределами лабораторных условий.

3. Поведенческие данные 

Поведенческие данные включают записи сеансов, потоки поездок и точки выпадения. Эти данные показывают действия пользователей в реальном времени на веб-сайтах или в приложениях. Поведенческие данные точно высвечивают, где пользователи сталкиваются с проблемами, подчеркивая возможности для улучшения удобства использования.

Вот некоторые источники и типы поведенческих данных: 

• Сеансовые записи и тепловые карты: такие инструменты, как Hotjar или FullStory, позволяют записывать сеансы, чтобы показать, как пользователи перемещаются по страницам и где они чаще всего нажимают.
• Потоки путешествия: это отслеживание путей, по которым следуют пользователи, например, переход от страницы продукта к корзине и кассе.

Приложение в UX: Heatmaps показывает, где пользователи нажимают и прокручивают, а повторы сеансов позволяют дизайнерам наблюдать полные пользовательские поездки. Он включает в себя движения мыши и моменты замешательства.

4.Рынок и демографические данные 

Рыночные и демографические данные показывают, кто ваши пользователи и чего они ожидают. Он охватывает возраст, регион, предпочтения и тенденции. Он выходит за рамки взаимодействия, чтобы охватить фон пользователя, контекст и внешние факторы, которые формируют поведение.

Такие данные способствуют созданию индивидуальных проектов для правильной аудитории и их конкретных потребностей, что является человекоцентрированный дизайнВот все об этом конкретном типе данных: 

• Источники: отчеты по исследованиям рынка, данные CRM, опросы клиентов и аналитика в социальных сетях.
• Отслежены метрики: возраст, пол, местоположение, доход, использование устройств, культурный фон и тенденции отрасли.
• Демографические идеи: Помогите компаниям сегментировать аудиторию и обеспечить резонацию дизайна с различными группами.
• Приложения в UX: Дизайнеры используют эти данные для создания пользовательских персонажей, локализации опыта для разных рынков и адаптации контента к потребностям определенной аудитории. Например, создание дизайна для молодых пользователей с использованием мобильных устройств или функций, ориентированных на доступность, для пожилых людей.

Преимущества дизайна, основанного на данных в UX

Дизайн, основанный на данных, в UX предлагает множество преимуществ. Эти преимущества включают в себя более эффективные, подкрепленные доказательствами дизайнерские решения, приводящие к созданию продуктов, которые пользователи считают более актуальными и простыми в использовании. Дизайн, основанный на данных, повышает вовлеченность пользователей, удовлетворенность и лояльность.

Этот подход помогает дизайнерам оптимизировать пользовательский опыт, сосредоточившись на фактическом поведении пользователей, снижении дорогостоящих ошибок проектирования и повышении рентабельности инвестиций.

Когда продукты идеально персонализированы для людей, UX чувствует себя чистым удовольствием.

Кетан Раджпут, руководитель отдела дизайна MindInventory.

Уменьшение работы над догадками

С данными в реальном времени о поведении пользователей, их предпочтениях и том, как они взаимодействуют с продуктом, дизайнеры больше не зависят от предположений и интуиции. Это позволяет принимать решения на основе фактических данных, позволяя дизайнерам принимать обоснованные решения на основе фактического поведения пользователей и данных, что приводит к более успешным проектам. 

Это помогает дизайнерам разрабатывать продукты, которые отвечают ожиданиям конечных пользователей. Разработка продукта, руководствуясь измеримыми знаниями, уменьшает дорогостоящие ошибки и потраченные впустую усилия, повышая прибыльность. 

Пользовательско-центрический подход

Данные дают дизайнерам возможность подглядывать за предпочтениями пользователя. Когда дизайнеры получают информацию о том, чего на самом деле хочет пользователь, становится легче создавать дизайн, ориентированный на пользователя. Этот ориентированный на пользователя подход к дизайну продукта приводит к улучшению пользовательского опыта, удовлетворенности и значительному росту. 

Ясность и достоверность

Данные дают интенсивные представления о потребностях и желаниях пользователей, что способствует ясности. Когда у вас есть ясность, вы разрабатываете продукт, который соответствует потребностям вашей целевой аудитории. Таким образом, дизайн, основанный на данных, повышает доверие к вашему продукту, превращая его в прибыльность и успех. 

Улучшение процесса принятия решений

Когда у дизайнеров достаточно данных, они с большей вероятностью принимают обоснованные решения. Вместо того, чтобы полагаться на интуицию, дизайнеры принимают решения, основываясь на фактическом поведении пользователей и данных, что приводит к более успешным проектам. Это помогает тестировать различные дизайнерские идеи и выявлять наиболее эффективные решения, которые обходят дорогостоящие ошибки и неудачи дизайна. 

Улучшенная удовлетворенность пользователей

Данные дают представление о потребностях, желаниях и поведении пользователей, что позволяет дизайнерам создавать более удобные и эффективные проекты. Анализируя пользовательские данные, UX-дизайнеры адаптируют контент, функции и интерфейсы к индивидуальным потребностям. Это повышает вовлеченность и удовлетворенность пользователей. 

Когда продукт или услуга релевантны и удобны в использовании, пользователи легко взаимодействуют с ним, возвращаются к нему и рекомендуют его другим.

Конкурентные преимущества

Аналитика раскрывает скрытые возможности. Она раскрывает болевые точки пользователя или неиспользованные потребности, создавая возможности для инноваций и улучшения продукта. UX-дизайн, основанный на данных, способствует конкурентному преимуществу благодаря эффективным продуктам, повышению лояльности клиентов и приобретению. Кроме того, он снижает затраты на разработку благодаря информированным дизайнерским решениям, непрерывной оптимизации и более глубокому пониманию пользователей, что приводит к преимуществу над вашей конкуренцией.

Улучшенный бизнес-результат

Все вышеупомянутые преимущества приводят к улучшению эффективности бизнеса и результатов. Будь то снижение догадок, ориентированный на пользователя подход, ясность и доверие, повышение удовлетворенности пользователей или конкурентное преимущество, все они приводят к созданию продукта, который приносит улучшенные бизнес-результаты.

Как реализовать дизайн, основанный на данных

Внедрение дизайна, основанного на данных, включает в себя заранее определенную дорожную карту, которая включает в себя такие шаги, как постановка целей и задач, сбор данных, анализ данных и использование их для принятия обоснованных решений и повторения.

Если говорить в двух словах, то дизайн, основанный на данных, заключается в интеграции данных и аналитики на каждом этапе процесса проектирования для принятия обоснованных решений и оптимизации пользовательского опыта. Вот все шаги по внедрению дизайна, основанного на данных в UX:

1. постановка целей и задач

Начните с определения того, чего вы действительно хотите достичь. Установление конкретных и измеримых целей, например, более высокая вовлеченность, повышенная конверсия, лучшее удержание или отсутствие показателя отказов. Не забудьте определить ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы помочь вам измерить, насколько вы успешны в ваших изменениях дизайна.

2. Сбор данных

После того, как вы определили цели, собирайте данные с помощью различных методов. Ниже приведены некоторые из методов, с помощью которых вы можете собирать данные:

• Опросы и интервью пользователей: сбор прямой обратной связи пользователей о своих потребностях и опыте. 
• Инструменты аналитики: отслеживание того, как пользователи взаимодействуют с продуктом или веб-сайтом, чтобы понять шаблоны и поведение. 
• A/B тестирование: Проведение детального сравнения различных версий дизайна, чтобы увидеть, какие из них лучше работают с точки зрения вовлеченности пользователей или коэффициентов конверсии. 
• Тестирование юзабилити: наблюдение за пользователями во время их взаимодействия с продуктом для выявления болевых точек и областей, нуждающихся в улучшении. 
• Журналы поддержки и исследования потребителей: оценка взаимодействия поддержки клиентов и исследования рынка для выявления более широких тенденций и потребностей.

3. Анализ и интерпретация данных

Теперь организуйте и визуализируйте собранные данные для выявления закономерностей, тенденций и аномалий. Расставьте приоритеты в поиске тех идей, которые могут выявить потребности пользователей и их поведение, помогая вам найти области, нуждающиеся в улучшении.

Обеспечить формулирование гипотез на основе анализа данных и предложить потенциальные дизайнерские решения для решения проблем и возможностей, которые вы нашли. 

4. Использование данных для повторного и уточнения

Переведите данные в практические дизайнерские решения и создайте прототипы или вариации вашего дизайна. После этого внедрите A/B-тестирование или другие экспериментальные методы, направленные на сравнение различных версий дизайна и проверку ваших гипотез с реальными пользователями.

Не упустите возможность постоянно совершенствовать и повторять свои проекты в соответствии с результатами тестирования и постоянного анализа данных.

5.Измерение и мониторинг эффективности

Обеспечить отслеживание эффективности реализованных изменений дизайна в соответствии с заранее определенными целями и KPI. Последовательно просматривать данные, чтобы быть в цикле влияния ваших дизайнерских решений. Это помогает вам определить новые области для оптимизации и улучшений.

Непрерывное измерение и мониторинг способствуют культуре частого улучшения, когда собранные данные информируют о текущих итерациях дизайна.

Теперь, когда вы знаете, как реализовать дизайн, основанный на данных, для этого вам может понадобиться помощь опытных дизайнеров пользовательского интерфейса / UX. Так что найдите правильный или, если вы боретесь с тем же, исследуйте Как выбрать идеального партнера по дизайну UI/UX Для вашего следующего большого проекта.

Реальные примеры UX, основанного на данных

Примеры UX, основанные на реальных данных, включают персонализированные рекомендации контента Netflix и расширенный интерфейс поиска Google. Вот как они используют данные для постоянного повторения и улучшения:

1.Google

Google следует за дизайном, основанным на данных, чтобы улучшить свой поисковый интерфейс. Собирая огромные объемы данных о поведении пользователей, такие как клики, глубина прокрутки и время на странице, Google определяет болевые точки и области для улучшения. Он анализирует эти данные с помощью таких инструментов, как Google Analytics и A / B-тестирование, и понимает, как пользователи взаимодействуют с различными элементами дизайна.

Платформа часто повторяет дизайн на основе количественных и качественных данных и совершенствует интерфейс, чтобы быть более эффективным, интуитивно понятным и удобным для пользователя.

 Таким образом, дизайн, основанный на данных, помогает Google предоставлять лучшие результаты поиска и взаимодействие.

• Сбор и аналитика данных: Google собирает поведенческие данные, качественные данные и т. Д. И использует инструменты аналитики, такие как Google Analytics, для отслеживания показателей, таких как показатель отказов, коэффициент вовлеченности и коэффициент конверсии. Таким образом, он понимает взаимодействие с пользователем и определяет области трений.
• Стратегии проектирования и улучшения: с помощью A / B-тестирования, оптимизации контента, уточнения интерфейса и персонализации Google гарантирует, что поисковики получают наиболее релевантные элементы на основе своих целей поиска. 

2. Netflix

Использование Netflix данных для персонализированных рекомендаций является воплощением дизайна, основанного на данных в UX. Он собирает пользовательские данные, такие как история просмотра, рейтинги и поведение в поиске, а также обучает алгоритмам машинного обучения, которые предсказывают, что вам понравится больше всего. Netflix использует совместную фильтрацию (совпадение пользователей с аналогичными вкусами) и фильтрацию на основе контента (анализ метаданных, таких как актер и жанр). 

Его подход, основанный на данных, также персонализирует пользовательский интерфейс, например, миниатюрные изображения и трейлеры. Netflix использует цикл обратной связи, где взаимодействие пользователей постоянно совершенствует рекомендации с течением времени.

• Сбор данных: Netflix собирает широкий спектр данных, включая привычки просмотра, данные поиска и просмотра, обзоры и отзывы и многое другое.
• Алгоритм персонализации: эти данные питают сложные алгоритмы машинного обучения, питая механизм рекомендаций.
• Персонализированный пользовательский интерфейс и контент: Netflix планирует персонализацию за пределами просто предложений контента: динамическая домашняя страница, специальное создание контента и персонализированное произведение искусства.

Инвентаризация данных с помощью MindInventory Designs, а не Guesswork

Статистика UX Покажите, что 90% стартапов терпят неудачу из-за плохого пользовательского опыта, и вы не хотели бы быть одним из этих предприятий. 

Мы считаем, что когда продукты идеально персонализированы для людей, UX ощущается как чистое удовольствие. Наймите дизайнеров UI/UX кто преуспевает в разработке UX, который соответствует ожиданиям ваших пользователей. 

Мы знаем, как важно заботиться о ваших пользователях и, следовательно, разрабатывать продукты, используя данные в реальном времени для максимизации результатов. Используя многолетний опыт и знания, мы реализовали более 450 проектов с заметным успехом.

Вот как мы разработали управляемый данными Централизованная система управления спортсменами (CAMS) Результаты нашей работы включают:

• Спортсмены 10K+ с момента запуска управлялись с помощью платформы
• Команды и спортивные клубы 1K+ доверяют этой платформе
• 20+ показателей производительности, которые будут отслеживаться на платформе

Если у вас есть проект, эквивалентный этому, и вам нужно максимально использовать свои данные, свяжитесь с нами. Мы поможем вам с нашим опытом и передовым опытом для создания проектов, основанных на данных, для вашего бизнеса и целевой аудитории.

FAQ