Ipotesi e design: come prendere migliori decisioni progettuali.

Sviluppare ipotesi nel progettare la User Experience.

Giorgio Schirò
Nov 5 · 5 min read

La solita domanda: il design è un’arte o una scienza?

Molti professionisti continuano a percepire la UX (User Experience) Design più come un’arte che come una scienza, poiché non a conoscenza dei processi scientifici che stanno dietro a questa disciplina.

Lo scopo di usare un metodo scientifico è quello di assicurarsi che le decisioni prese da noi, UX Designers, non siano basate su intuito o congetture.

Che cosa significa Data-driven UX?

“Il nuovo design non ha migliorato il tasso di conversione, secondo i dati.

La prima cosa da fare sarebbe analizzare “i dati” e capire quali azioni prendere per migliorare il progetto, ma spesso questo non è il caso.

Quando un designer agisce d’impulso, il primo pensiero può essere quello di cestinare il progetto, cominciare da capo e lamentarsi di quanto tempo si sia perso. Per quanto possa essere diffusa, questa non è la mentalità che stiamo cercando.

Prima di gettare via il tutto, sarebbe opportuno fare diversi test ed utilizzare i sopracitati “dati” come base per sviluppare nuove ipotesi.

Decisioni sulla UX non dovrebbero essere fatte basandosi su opinioni e discussioni.

È chiaro che quando parliamo di decisioni sull’esperienza degli utenti, opinioni ed emozioni devono stare fuori dal tavolo. Per prendere decisioni informate, bisogna capire come formulare ipotesi forti ed eseguire test basandosi su queste.

Sviluppare un’ipotesi

Quando la posta in gioco è alta, ogni decisione ha una conseguenza. E fare la giusta scelta di progettazione è importante.

In quanto designers, è nostra responsabilità evitare di prendere cattive decisioni.

Se una scelta giusta può essere la chiave per una perfetta User Experience, una scelta sbagliata, seppur piccola, può portare a conseguenze disastrose. Nonostante in molti casi l’impatto di una scelta possa essere misurato solo dopo il lancio di un prodotto, può capitare che “dopo” sia già troppo tardi.

Immaginiamo un’interfaccia di un pannello di controllo di un aeroplano malamente progettata. Una scelta sbagliata può portare ad una più alta percentuale di errore umano e ad una potenziale perdita di vite umane.

Come possiamo prevenire decisioni sbagliate?

I designers non sono profeti. Non lavoriamo basandoci su rivelazioni o ispirazioni. Non possiamo permetterci di puntare tutto sulla pura fortuna.

Non abbiamo sogni premonitori su quale colore incrementerà le vendite. Queste decisioni sono il risultato di un processo di raccolta dati sistematico e iterativo, testing, esperimenti e valutazione dei risultati.

C’è una differenza sostanziale tra Profezia e Previsione.

Ipotesi di alta qualità sono sviluppate basandosi su previsioni.

Prima di tutto, i designers dovrebbero evitare o abbandonare l’approccio “profetico” in favore di un sistema dove le decisioni progettuali vengono valutate basandosi su prove e fatti.

In questo modo, il processo decisionale viene notevolmente semplificato e nuove funzionalità possono essere validate tramite un metodo scientifico fatto di cicli continui di iterazioni e test basati sulle prove raccolte. È chiaro, così, che scelte prese sulla base di su ipotesi di bassa qualità o sull’istinto hanno meno chance di sopravvivere.

Nonostante i migliori designers abbiano un ottimo intuito, i modelli cognitivi umani non sono mai completamente affidabili.

“Tutto ciò è molto bello, adesso so quanto è importante usare ipotesi e prove. Ma come posso applicare questo alla mia vita quotidiana?”

Come trasformare ipotesi in previsioni.

  1. Trasformare i dubbi in domande a cui è possibile rispondere.

“Come posso avere più iscritti?”

diventa

“Se cambio il colore del pulsante di iscrizione in rosso, ottengo più clicks?”

2. Recuperare informazioni in maniera sistematica.

“Dall’A/B testing risulta che il pulsante rosso performa meglio di quello verde.”

“Il rosso è considerato un colore di allerta/pericolo.”

3. Revisione e valutazione dei dati

“Le prove raccolte mostrano che gli utenti tendono a cliccare sul pulsante rosso più frequentemente a meno che non siano stati recentemente esposti ad una situazione dove il colore rosso è stato associato a qualcosa di negativo.”

4. Le previsioni sono testate e aggiustate basandosi sulla performance.

“Cambiare il colore del pulsante in rosso risulterà in più clicks.” 🧙

Cosa dovrei ignorare?

“È sempre stato cosí!”

“Non penso questo sarà utile.”

“Quello è fantastico, facciamo la stessa cosa.”

Opinioni, credenze, retorica, congetture, mode, consigli, aneddoti, pratiche comuni e convenzioni sono tutto l’opposto di quello che definiamo prove e fatti.

I migliori strumenti per validare un’ipotesi sono ricerca scientifica, interviste e analisi degli utenti, test e linee guida o specificazioni esistenti.

Come posso implementare un processo basato sulle ipotesi?

Ricorda: progettare in maniera informata non significa schierarsi e prendere posizioni, bisogna lasciare i gusti personali e le proprie preferenze fuori dalla porta.

Il punto è valutare i pro e i contro di ogni implicazione prima di prendere una decisione, e validare le proprie ipotesi rispetto ai dati ricavati.

Definisci un processo sistematico per accumulare e valutare i dati.

Le informazioni raccolte devono essere documentate e misurate, incluso il modo in cui sono state collezionate.

Ipotesi basate su prove di alta qualità conducono a decisioni progettuali migliori.

E queste migliori decisioni progettuali, basate su dati qualitatativi e quantititativi, possono ridurre o prevenire conseguenze negative.

Consigli utili:

  • Scegli un metodo per valutare le tue ipotesi. Non tutte hanno lo stesso livello di qualità.
  • Valida le ipotesi il prima possibile. Avrai più tempo per iterare e trovare nuove prove.
  • Prioritizza decisioni supportate da dati di alta qualità.
  • Poni maggiore cure su funzionalità importanti e interazioni frequenti.
  • Documentare è importante! Tutto deve essere documentato: metodi, processi, risultati, ecc. — anche le decisioni basate solo sull’istinto.
  • Uno è sempre meglio di zero. Ma ricorda che un piccolo campione di ricerca potrebber alterare le tue ipotesi.

Leggi l’articolo in lingua originale qui.

Riferimenti

“Evidence Based Design For Digital Products” Creative Navy https://medium.com/uxjournal/evidence-based-design-for-digital-apps-9720b6590f6f

“The Scientific Method and Data Science in UX Design” Asad Ali Junaid https://medium.com/nyc-design/the-scientific-method-and-data-science-in-ux-design-70a60fd1a89e

“How Can Data Science Improve UX Design?” Sophia Brooke https://uxplanet.org/how-can-data-science-improve-ux-design-3a3d123e5a9c

“What is Data-driven UX?” Capturly https://capturly.com/blog/what-is-data-driven-ux/

“Data Scientists Are The Next UX Designers” Laura Denham https://channels.theinnovationenterprise.com/articles/data-scientists-are-the-next-ux-designers

UX Design Italia

Raccolta di storie su usabilità, UI, user e customer experience.

Giorgio Schirò

Written by

Product Designer @PassFortKYC. Nato in Sicilia, esportato a Londra.

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