ウェブサイトの大半は、訪問者がアクションを完了することを期待しています。
購入へg、購読、コメント … 小さなアルティに Facebook のような大規模な社会的なメディアの巨頭からサンのウェブサイト ローカル販売、手作り工芸品、これは当てはまります。
マーケティングは understa のずっとnding 微妙な方法提示、繰り返し、および他の視覚や感覚のアーティファクトが影響影響消費者の意思決定のパターン。
それ以来ほとんどのマーケティング ’ s 当初は rデータを elied すべての種類の研究の形で の最終的な目標を達成するために。
データ-駆動型の web デザインは、すべて語った、単にあらゆる種類の mo に訪問者のデータを活用したウェブサイトのデザイン最適な結果を得るのためのすすんでデザイン。
Web サイトのデータに対応するための能力が大幅に即興近年 ed。
簡単に解析分析プラットフォームでは、web サイトを変更する自動変更の出現と他の幻想的なハイテク ツールが最適に彼らの製品を変更する web サイトのデザイナーを許可しています。
リアルタイムでの所有者の目標を満たします。
我々 ’ データを使用して描画する方法今日は話をするつもり両方の所有者の利益を最大化する訪問者のデータと設計改善や t の間の線彼のエンド ユーザ。
Web デザインがデザイン、訪問者に役立つべきである常に true なので、遥かまたは退屈です、それの目的でいくつかの点でユーザーはほとんど常に失敗、します。
s を使用します。
データ駆動型設計: 確かに、マーケティングやユーザーほとんど常に使用されているデータに影響を与える、d ガイドいくつかの程度がどのような web デザインが私たちのデータ駆動型の設計平均今日か。
答えその質問は、どのようなデータを見てみると良い必要があります。
ほとんどのデータはいずれかの定量 (ヌメリブドウカバです。
cal) または質的な (非数値)。
簡単にアクセス可能なデータの大半は定量的.たとえば、Google Analytics の 10 の訪問者が 1 訪問者間の 1 つのブログのページを閲覧するを通知します。
別に立ち寄りました。
質的データは重要です。
どのような vi を見つけることを助けることができる次の数字itors 値は、彼らは何します。
それは ’ t は、なぜ彼らはそれを好むと教えて。
理解し、定性的なデータが必要です。
最高の web デザイン会社は、qualitati を得ることによってフィールドを押しています。
ve データやこのデータに基づいて自分たちのデザインを変更します。
彼ら ’ ベータ版テスト システムを使用して、強力な取得、直接のフィードバック。
良いデータ駆動型の設計プログラムは、常に両方の種類を使用のデータ。
テスト、分析、およびフィード バック システムが、連続ではなく、単発的・したがってプロ彼らは彼らのために参照してください訪問者が好むとウェブサイトをする深い洞察力を見よ。
そうですこのような深掘りした fo を意味のある方法で設計の地平線をプッシュr ユーザー。
特定の実用的なデータの取得: かどうかデータ駆動型の設計に使用するデータは数値または、いいえ、それは常に実証的と、具体的な質問に対処する必要があります。
かどうかあなた ’ UX 設計再ner または、データ アナリストは、科学的な調査の少しの出番ある時点でので、’ 再集計データを見てしたいだけではなく … が、特定の質問に答えるため。
Hypothetically、これは、状況のような見ることができるブログや、des を採用しているオンライン マガジン彼らのウェブサイトを更新する igner。
Web サイトの目標は、訪問者が従事していると私たちを提供するためにものって情報の登録を増やすにも。
デザイナーは、それらがいくつかの目標を満たすために、理想的に改善の重要な分野を識別するために既存の web サイトを勉強しておくべきと。
Key 定量的指標研究するバウンスと出口料金を含めるし、どの p を見つける年齢がある各カテゴリーで最高。
これは、に関する情報を提供します、‘ 何 ’ をアドレスを試してみてください!そこから、UX 訪問者から質的データを取得するテストを使用可能性があります。
彼らの経験、理由を見つけるこれらのページから。
ユーザーから報告された情報はそれを明らかにするかもしれないページ固有の CSS を作るこれらのページより大きいまたはより明白なリンクを終了したがってユーザーをつぎ込む離れて。
多くの要素を移動可能性があります否定的なユーザー体験を提供する、ページを行き詰まらせること。
私n この仮説の状況経験的情報 yie にに関する特定の問題を使用しています。
ld については設計上の決定に影響を与える必要があります。
このワンツー pu を採用を起動すると、nch 偉大なデザインを達成するためにあなた ’ いくつかの驚くべき傾向を実現します。
データ博士の大きな論点されてデザイン: かつて新規プッシュ デザインの要素と b に役立っているデータ駆動型設計を適用共通の領域に outique。
応答性、高コントラスト CTAs フラットなデザイン要素であったすべて一度は徹底的にテストし、データ駆動型の設計チームによってチェックします。
しかし、その ’ s ちょうど開始寧!ますます、データ駆動型の設計は型式合わせて設計する必要があります見つけることです。
ic の観客。
今、別のリンク先ページなどのページ要素をこれは最も一般的に見られる別の geolocated エリア。
デザイナーも観客によってデザインをセグメント化を試みていますが、さら: たとえば、年齢。
テスト データと、そのデータを使用してデザインを変更することができます rリソースを集中的に ’ s true;小さくても、焦点の努力が大きな改善点が生じることがクライアント、および web サイトの目標を達成する能力を向上させるため私たち ’ 再構築。
Rデータ ドリブン Web デザインで ead
