क्या डिजाइनरों को डेटा या अंतर्ज्ञान का उपयोग करना चाहिए?

विषय

• मेरे अंतर्ज्ञान के बाद
• डेटा लागू करना
• इसे ठीक से प्राप्त करना
• सबसे बड़ा जोखिम

इस साल की शुरुआत में मैंने लाखों उपयोगकर्ताओं के साथ एक डेटिंग साइट पर एक पद स्वीकार किया। मुझे उपयोगकर्ता प्रयोगों को डिजाइन करने के लिए काम पर रखा गया था, जो एक डिजाइनर के रूप में डेटा और मेरे अंतर्ज्ञान के बीच एक लड़ाई बन गया।

आखिरकार, मुझे अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए, डेटा ने जो संकेत दिया, और जो मेरा अंतर्ज्ञान मुझे बता रहा था, उसके संयोजन का सही संतुलन मिला।

मेरे अंतर्ज्ञान के बाद

मेरा पहला प्रोजेक्ट अपग्रेड पेज को परिष्कृत करके राजस्व में सुधार करना था। नियंत्रण के विरुद्ध परीक्षण करने के लिए दो प्रयोग किए गए, जिनमें से दोनों ने साइट के समग्र टेम्पलेट को तोड़ दिया।

प्रयोग A में पृष्ठ के भीतर एक क्रेडिट कार्ड फ़ॉर्म शामिल था, और प्रयोग B में नियंत्रण का एक ताज़ा डिज़ाइन शामिल था। प्रयोग डिज़ाइन अधिक सौंदर्यपूर्ण रूप से प्रसन्न थे, लेकिन फिर भी नियंत्रण अपग्रेड पृष्ठ का प्रदर्शन .5-1 प्रतिशत से कम था।

नियंत्रण पृष्ठ काफी कंकाल था: इसमें पृष्ठ के एक तरफ सुविधाओं की एक सूची और कॉल टू एक्शन के साथ एक सदस्यता चयन फॉर्म शामिल था। डेटा का विश्लेषण करने से पता चला कि प्रयोग ए ने तीनों में से सबसे खराब प्रदर्शन किया, और टेम्पलेट को तोड़ने से सदस्यता दरों के लिए कुछ भी नहीं हुआ।

चीजों को परिष्कृत करते समय, नियंत्रण का खाका और खरीद प्रवाह (जिसमें एक नई विंडो में क्रेडिट कार्ड फॉर्म पॉप अप करना शामिल था) प्रयोग के भीतर बरकरार रहा। हालांकि सुंदर नहीं, नियंत्रण के डिजाइन के करीब रहने से उपयोगकर्ता का विश्वास बरकरार रहा।

डेटा लागू करना

प्रयोग को फिर से शुरू करने के बाद भी, कोई मापने योग्य प्रदर्शन संकेतक नहीं थे। ऐसा लगा जैसे दीवार से टकरा रहा हो। मैंने एक बार में एक बदलाव करना शुरू किया, लेकिन जल्द ही यह स्पष्ट हो गया कि इस प्रक्रिया से बहुत कम उत्पादक परिणाम मिले - और सभी परीक्षणों से देव नाराज होने लगे।

तब मेरे पास एक एपिफेनी थी: मैं स्थानीय अधिकतम का पीछा कर रहा था - मैंने परीक्षण की सीमा को पार कर लिया था। मैं कुछ नया करना चाहता था, लेकिन सबसे बढ़कर मैं चाहता था कि उपयोगकर्ता उस उत्पाद के बारे में पर्याप्त जुनून महसूस करें जिसका भुगतान वे प्रीमियम सेवा में अपग्रेड करने के लिए करना चाहते हैं। मेरा नया लक्ष्य यह पता लगाना था कि ये प्रयोग विफल क्यों होते रहे।

इस मुद्दे को हल करने के लिए, सही सवाल पूछने की जरूरत है। समस्या सौंदर्यशास्त्र से अधिक होनी चाहिए थी, है ना? तभी डेटा और मेरी आंत की भावनाओं के संयोजन ने एक साथ काम किया, और परीक्षण के लिए ठोस परिकल्पना विकसित की गई।

इसे ठीक से प्राप्त करना

एक चीज जो उत्पाद के लिए जा रही थी वह एक ऐसा ब्रांड था जिसे उसके उपयोगकर्ताओं द्वारा महत्व दिया जाता है। मैंने ऐसे ईमेल बनाना शुरू किया जो उपयोगकर्ता आधार के एक छोटे प्रतिशत को भेजे गए थे, और परिणाम जल्दी देखे गए। मेरा विचार यह था: यदि हमारे उपयोगकर्ताओं में से किसी को भी इस ईमेल से किसी प्रकार की भावना महसूस होती है और वे इससे जुड़ते हैं, तो कुछ नया सीखा जा सकता है।

मौजूदा स्टाइल गाइड से बाहर निकलते हुए मुझे ब्रांड पर ही ध्यान केंद्रित करने दें। मैंने मज़ेदार और मज़ेदार ईमेल बनाए, जिन्होंने कंपनी और उपयोगकर्ताओं दोनों के लिए अनुकूल प्रदर्शन किया, लेकिन स्टाइल गाइड की सीमाओं को आगे बढ़ाने के लिए मेरे साथियों की आलोचना के बिना नहीं।

लेकिन निश्चित रूप से, यह साबित करने के लिए और परीक्षण जारी रखना था कि यह विधि काम कर रही थी।

ईमेल के एक संस्करण का परीक्षण किया गया था जिसे डेटा के कहने के आधार पर समायोजित किया गया था, जिसके परिणामस्वरूप एक रोबोट संदेश आया जिसने नियंत्रण को कम किया - मुझे यह मानने के लिए छोड़ दिया कि डेटा मुझे नहीं बता सकता है, या उस मामले के लिए कोई और नहीं , इन मुद्दों से संबंधित किसी भी चीज़ को कैसे डिज़ाइन करें।

उपयोगकर्ता और साथ ही हमारे मेट्रिक्स को प्रभावित करने वाले परिणाम प्राप्त करने के लिए भावनाओं को टोन या इमेजरी के माध्यम से डिज़ाइन में लागू किया जाना था।

सबसे बड़ा जोखिम

अंत में, एक बहुत ही जोखिम भरा, मानवतावादी दृष्टिकोण लेने से उपयोगकर्ता को न केवल वांछित, बल्कि आवश्यक भी महसूस हुआ। और किस उपयोगकर्ता की आवश्यकता नहीं है? लक्ष्य केवल मुद्रीकरण नहीं था, यह उपयोगकर्ता के लिए उत्पाद में निवेश करना भी था। यह धारणा बनाना कि आप जानते हैं कि उपयोगकर्ता क्या चाहता है और डेटा आपको सब कुछ बताएगा, ठीक है, 'आप और मुझे से एक गधा बनाता है'।

डिज़ाइनर इनोवेशन के प्रति जुनूनी हो जाते हैं और वास्तविक कारण भूल जाते हैं कि हम जो करते हैं वह क्यों करते हैं, विशेष रूप से डेटा के साथ डिजाइनिंग के संदर्भ में। हमें डेटा और अपने स्वयं के अंतर्ज्ञान पर विचार करना होगा, जो हम बनाते हैं, दोनों को लागू करते हैं।

असफलताएं अपरिहार्य हैं - जब तक हम असफल होने से सीखी गई बातों को लागू नहीं करते, तब तक हम नवाचार करने के बजाय स्थानीय अधिकतम का पीछा करना जारी रखेंगे। मेरी राय यह है: डेटा को सामान्य ज्ञान से ऊपर न रखें। मौक़ा मत छोड़ो। अपने अंतर्ज्ञान का पालन करें। डेटा को आपके डिज़ाइन का समर्थन करने दें, इसे परिभाषित न करने दें।

शब्दों: नताशा इरिज़ारी

नताशा इरिज़ारी एक स्व-घोषित यूएक्स इंजीलवादी है। वह उन कंपनियों के लिए सलाहकार के रूप में काम करती हैं जिनके पास उपयोगकर्ता अनुभव और डिजाइन संबंधी समस्याएं हैं। ट्विटर पर @natashairizary पर उसका अनुसरण करें। यह आलेख नेट पत्रिका के अंक २६१ में पहली बार प्रकाशित हुआ था।

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