Alexey Lihodievsky. Data driven design. Wargaming
•Download as PPTX, PDF•
2 likes•961 views
Мы, дизайнеры, придумываем и реализовываем множество решений, которые должны помогать пользователям наших продуктов решать их проблемы и упрощать их работу. Но как узнать, действительно ли наши решения полезны? Как оценить их эффективность? Я расскажу о подходе к дизайну, который с помощью различного рода аналитической информации, позволяет оценивать продукт, находить проблемы, принимать эффективные решения и оценивать их. На примерах проектов компании Wargaming рассмотрим некоторые техники, инструменты и дизайн-решения, которые были реализованы в наших продуктах.
Report
Share
Alexey Lihodievsky. Data driven design. Wargaming
- 7. Добавление в корзину на 11.9%
- 8. Добавление в корзину на 11.9% уменьшилось
- 10. Data Driven Design Подход, позволяющий принимать правильные решения
- 11. 2 вида данных Качественные и количественные
- 13. Данные качественных исследований — Барьеры в работе пользователей с интерфейсом — Цели и ожидания пользователей
- 16. Количественные данные Сколько? Кто? Где? Когда?
- 17. Данные количественных исследований — Общая эффективность продукта — Эффективность отдельных решений — Частота ошибок — Качество материала на сайте
- 19. Конверсия интернет магазина 1 000 покупок / 5 000 визитов * 100% = 20%
- 20. Глубина просмотра новостного сайта 160 страниц / 40 визитов = 4
- 23. Просмотры СМС категории на 1 243.2% увеличились
- 24. Качественные + количественные данные Использование этих двух типов данных позволяет добиваться наилучшего результата
- 27. Частота ошибок Как часто пользователи сталкиваются с ошибками в интерфейсе
- 28. Конверсия ошибок на форме обратной связи 50 ошибок / 1 000 визитов * 100% = 5%
- 29. Качество материала на сайте — Время и глубина просмотра — Отказы — Выходы
- 30. Когда решение не нужно проверять? — Решение явным образом не влияет на эффективность продукта — Решение на грани «вкусовщины»
- 31. Инструментарий — Universal Analytics — Yandex Metrika — Google Tag Manager
- 32. Universal Analytics — A/B тесты — Сегментация пользователей — Отслеживание событий
- 33. Yandex Metrika — Карты кликов и ссылок — Карта скроллинга — Web Visor
- 34. Google Tag Manager — Управление системами аналитики — Автоматическое отслеживание событий
- 35. Выводы — Проверяйте ваши дизайн решения — Используйте качественные и количественные данные — Не злоупотребляйте аналитикой
Editor's Notes
- Здравое стремление компании к проверке решений. Они хотят обоснованности и пробовали делать подобные тесты, искренне надеясь на их пользу. Но этот пример скорее неудачный, т.к. гугл потерял хорошего дизайнера, а интерфейсы лучше не стали. Почему подход проверки решений с помощью количетсвенных данных имеет смысл и почему данный конкретный пример плохой, расскажу дальше в докладе. С дизайнером все хорошо. Сейчас я хотел бы обратить внимание на то, о чем писал дизайнер, что существует больше проблем, с которыми должен работать дизайнер.
- Интервью заказчиков и экспертов Интерью пользователей и покупателей Этнография Аудит конкурентов Тестирования
- Дальше я расскажу о том, как мы пробовали решить эту проблему. Рассказ про интервьюирование игроков ГК и проблему в недостатке фичи альянсов и задержках при расчетах времени боев.
- Items with label "Additional value" are clear winners. Views of test items increased by 10.621%. Conversion for test items increased by 22.98%. Also increased by 9.86% transitions to payment after viewing items with label.
- Из основных показателей пожалуй все.
- Если вспомнить историю про дизайнера гугла, то ответ на этот вопрос напрашивается сам собой. Не нужно впадать в маразм и проверять каждую мелочь, т.к. это тратит время на разработку, время и нервы дизайнеры. Всегда важно понимать, если фича или проект преследуют конкретную измеримую цель и есть какие-то элементы, взимодействия, работа которых вызывает гипотезу о правильности или не правильности решения – проверяйте.