Cómo Medimos El Impacto del Diseño
En el segundo de una serie de blogs, discutimos cómo se mide el diseño en Veriff y cómo nos ayuda a tomar ciertas decisiones.
Heidi Taperson
En Veriff, nuestro enfoque hacia el diseño es sistemático y basado en datos. Esto significa que nuestro lenguaje de diseño es consistente, utilizamos sistemas de diseño y patrones, medimos el impacto de nuestro diseño y tomamos decisiones basadas en los datos que hemos recopilado.
Comunicar el valor del diseño es algo que a menudo resulta desafiante, en cualquier organización. Es difícil conectar los puntos entre el diseño y el negocio. Esto puede llevar a que el diseño sea subestimado dentro de la organización. Aunque el campo del diseño ha madurado mucho durante las últimas décadas, el diseño a menudo se describe como subjetivo. Cuando alguien dice que el diseño es subjetivo, significa que se basa en sentimientos, gustos u opiniones personales. El diseño objetivo se basa más bien en la investigación, tanto en datos cuantitativos como cualitativos, dejando de lado los sentimientos u opiniones personales.
Para hacer el cambio de llevar el diseño de lo subjetivo a lo objetivo, necesitamos métricas. Las métricas nos ayudan a demostrar el impacto del diseño de manera tangible, probar que el esfuerzo valió la pena, encontrar respuestas a las discusiones sobre diseño, tomar decisiones, aprender de nuestros errores y éxitos, y conectar los puntos entre el diseño y el crecimiento del negocio.
¿Cómo se mide el diseño?
Básicamente, necesitas definir tus objetivos. Las métricas más comúnmente utilizadas son la retención, la deserción y la conversión. En Veriff, utilizamos OKR para conectar los objetivos de la empresa, el equipo y personales a resultados medibles mientras todos los miembros de nuestro equipo y líderes trabajan juntos en una dirección unificada. Este enfoque también se aplica al diseño y a los diseñadores. Antes de cada trimestre, establecemos OKR a nivel de (diseño) del equipo que están conectados con los de la empresa para los próximos 3 meses.
Paso #1: Define tus objetivos
Tomemos como ejemplo el lanzamiento de una nueva actualización de diseño. ¿Cómo sabemos si la actualización es exitosa o no?
Hacemos nuestra investigación, recolectando tanto datos cuantitativos como cualitativos, sintetizando y analizando la información. Sin embargo, nunca se puede estar 100% seguro hasta que la función o actualización esté en vivo y podamos reunir datos y retroalimentación del mundo real de los usuarios.
La manera más sencilla de saber si tu actualización de diseño fue exitosa o no es hacerla medible utilizando métricas cuantitativas. Aquí hay algunos ejemplos:
- Número de personas que visitaron tu sitio web
- Número de personas que se registraron
- Número de personas que utilizan tu producto de manera regular (diaria/semanal)
- Número de personas que completaron una tarea determinada
- Número de personas que pasaron por el embudo
Una vez que sepas cuáles son tus objetivos, será más fácil tanto medir el impacto como decidir qué deberías enfocarte y priorizar basado en eso.
Paso #2: Establecer hipótesis
En ciencia, una hipótesis es una idea o explicación que luego pruebas a través del estudio y la experimentación. En diseño, una teoría o suposición también puede llamarse hipótesis. En Veriff, hacemos nuestro mejor esfuerzo para medir nuestro diseño con el fin de entender su impacto. Antes de cada experimento, establecemos una o más hipótesis. Por ejemplo:
- Las nuevas ilustraciones ayudan a los usuarios a entender mejor lo que tienen que hacer, por lo tanto, la tasa de conversión aumentará.
- Mostrar comentarios en tiempo real en pantalla al usuario aumentará la tasa de conversión del embudo.
- Una experiencia de navegación consistente ayuda a los usuarios a encontrar una página específica y aumenta la conversión del embudo.
- El onboarding aumentará el número de usuarios activos semanales.
Paso #3: Probar
Hemos hablado sobre establecer objetivos e hipótesis, pero también necesitas probar tus diseños para saberlo. En Veriff realizamos pruebas A/B de cada actualización de diseño y función antes de lanzarla a toda la base de usuarios. La idea de la prueba A/B es presentar contenido diferente a diferentes grupos de usuarios, medirlo, recopilar datos y usar los resultados para hacer conclusiones y tomar decisiones.
Te daré algunos ejemplos ilustrados para demostrar mejor la idea.
Nuestro objetivo era aumentar la tasa de conversión. Sin embargo, teníamos dos hipótesis en el equipo: una, afirmando que los usuarios que ven el marco de foto tienen una tasa de conversión más alta que los que no lo ven, y otra afirmando que no importa.
Decidimos probar la idea en dos grupos:
- El grupo A (o grupo de control) no vio el marco al tomar fotos
- El grupo B vio el marco al tomar fotos
Desde un punto de vista estadístico, es de suma importancia tener un tamaño de muestra considerable para que los resultados sean confiables. Por esa razón, utilizamos la ecuación bayesiana para averiguar si los resultados de la prueba son estadísticamente significativos.
Una vez que llegaron los resultados, resultó que el grupo A tuvo una tasa de conversión del 74,55% y el grupo B tuvo una tasa de conversión del 74,88%.
¿Fue útil la prueba en absoluto?
La prueba nos mostró que tener un marco de foto no tiene ningún efecto estadísticamente significativo en nuestros KPIs comerciales, es decir, la tasa de conversión. Eso era algo que necesitaba ser demostrado. También es algo que podría ayudarte a terminar las discusiones sobre diseño que están en curso dentro del equipo y llevar el diseño de lo subjetivo a lo objetivo. La razón por la que decidí demostrar un ejemplo de este tipo es porque eso es lo que sucede en la vida real. Probar tus diseños no siempre tiene que significar tener un aumento o disminución del 10% en tus métricas. Se trata de entender lo que importa y lo que no.
Aquí hay otro ejemplo de cómo las pruebas A/B nos han ayudado a validar nuestros hallazgos de investigación así como medir el impacto de nuestro diseño.
Nuestro equipo de investigación estaba investigando problemas en nuestros embudos, lo que nos llevó a desarrollar la hipótesis de que nuestros usuarios no entienden que deben tomar fotos de ambos lados de su documento en el caso de una cédula de identidad o licencia de conducir para verificación de identidad. El diseño propuso una solución que utilizó una animación mostrando al usuario cómo voltear el documento, en lugar de visualizarlo con una imagen estática.
Decidimos probar la idea con pruebas A/B. El objetivo de esta tarea era entender si la animación en la pantalla de instrucciones del reverso del documento tiene un impacto positivo o negativo en la tasa de conversión. Nuevamente, la probamos en dos grupos: el grupo A que no vio la animación y el grupo B que sí.
Como resultado, la tasa de conversión mejoró un 2.7% con una probabilidad del 99% de que habilitar la función sea la mejor opción. Fue un experimento definitivamente exitoso y lo implementamos en toda la base de usuarios.
Conclusión
El campo del diseño se ha desarrollado y madurado hasta el punto en que tenemos el conocimiento, la experiencia y las herramientas para comunicar el valor del diseño fuera del equipo de diseño. Las métricas nos brindan formas poderosas de explorar, aprender y elevar el papel del diseño. Es importante, como diseñador, entender tus objetivos, probar tus ideas y mostrar cómo el diseño puede guiar el camino en el logro de los objetivos comerciales.
