ݺߣ

ݺߣShare a Scribd company logo

DATA DRIVEN DESIGN - avagy hogy fér össze a kreativitás a tényekkel

•Download as PPTX, PDF•
•
BalaBit
BalaBit

DATA DRIVEN DESIGN - avagy hogy fér össze a kreativitás a tényekkel

1 of 57
Download to read offline
DATA DRIVEN DESIGN avagy hogy fér össze a kreativitás a tényekkel CSERTÁN ÁKOS, OPEN ACADEMY, BUDAPEST 2015
DATA DRIVEN DESIGN - avagy hogy fér össze a kreativitás a tényekkel
DATA DRIVEN DESIGN - avagy hogy fér össze a kreativitás a tényekkel
DATA DRIVEN DESIGN - avagy hogy fér össze a kreativitás a tényekkel
Malicious or criminal attack System glitch Human factor 35% 36% 29% Source: Ponemon
DATA DRIVEN DESIGN - avagy hogy fér össze a kreativitás a tényekkel
DATA DRIVEN DESIGN - avagy hogy fér össze a kreativitás a tényekkel
DATA DRIVEN DESIGN - avagy hogy fér össze a kreativitás a tényekkel
DATA DRIVEN DESIGN - avagy hogy fér össze a kreativitás a tényekkel
“The designer must be the gestaltingenieur or creative engineer. ... Their work is largely rational, meaning that aesthetic decisions are justified by an understanding of the product’s purpose.” - Dieter Rams
DATA DRIVEN DESIGN - avagy hogy fér össze a kreativitás a tényekkel
innovatív hasznos esztétikus érthető visszafogott őszinte időtálló átgondolt környezetbarát apró
DATA DRIVEN DESIGN - avagy hogy fér össze a kreativitás a tényekkel
DATA DRIVEN DESIGN - avagy hogy fér össze a kreativitás a tényekkel
“If we have data, let’s look at data. If all we have are opinions, let’s go with mine.” - Jim Barksdale
Az adat sosem é
Az adat nem tud tervezni
DATA DRIVEN DESIGN - avagy hogy fér össze a kreativitás a tényekkel
“All data in aggregate is crap.” - Avinash Kaushik
kvantitatív adat kvalitatív adat mi? miért?
DATA DRIVEN DESIGN - avagy hogy fér össze a kreativitás a tényekkel
DATA DRIVEN DESIGN - avagy hogy fér össze a kreativitás a tényekkel
ember termék
ember termékmodell
DATA DRIVEN DESIGN - avagy hogy fér össze a kreativitás a tényekkel
Mihez képest? – Key Performance Indicator + Mi értékes az üzletnek? + Milyen felhasználói viselkedések érdekesek? + Mennyi a sok, mennyi a kevés?
Rossz KPI + „A vásárlók rendszeresen visszatérnek az oldalra” + „A vásárlók befejezik a vásárlásokat” Jó KPI + „Azoknak a felhasználóknak, akik egyszer már vásároltak, 80%-a egy hónapon belül újra vásárol” + „A megkezdett vásárlások 70%-át a felhasználók befejezik”
Teljesült? – Metrikák + Hogyan lehet mérni a KPI-t? + Hogy állunk?
Egyszerű metrikák + Hányan vannak? + Milyen a demográfiájuk? + Mikor jönnek? Viselkedéses metrikák + Milyen lépéseken keresztül jutnak el a célhoz? + Miért hagyják félbe a folyamatot?
Analitika
Mire jó? + Demográfiai elemzés + ROI- és kampány elemzés + Flow elemzés + Hipotézistesztelés Jó kérdések + A felhasználók azonnal elhagyják az oldalt? + Megtalálják a Regisztráció gombot? + Megtalálják a felhasználók a mélyebb tartalmakat? + Használható a kereső?
Így csináld rosszul + „Csak be kell kötni az Analytics-t”
Így csináld jól + Célok meghatározása (előre) + Konkrét kérdések (előre) + Metrikák meghatározása (előre) + Egyedi jelentések
Remote testing
DATA DRIVEN DESIGN - avagy hogy fér össze a kreativitás a tényekkel
Mire jó? + Kis minta + Design tesztelés + Modell tesztelés Jó kérdések + Értik a felhasználók, hogy mire való az alkalmazás? + Tudják, hogy milyen funkciók vannak, és azokat hogy kell használni? + A usernek is az fontos, ami nekünk?
Így csináld rosszul + Éles oldal + Teljes felhasználóbázis + „Megnézzük mit mutat, a Booking.com is csinálja”
Így csináld jól + Kis minta, teszt oldalon + Hipotézisek meghatározása + Statisztikai feldolgozás (ha csak Excel van, az is jó)
Usability labor
Mire jó? + Prototípus tesztelés + Koncepció tesztelés + Mélyebb kérdések Jó kérdések + Hogyan használja a felhasználó az alkalmazást? + Mennyi segítség kell a felhasználónak, elakad-e valahol, hogy oldja meg? + Mit talál érdekesnek, unalmasnak, aggasztónak?
Így csináld rosszul + „… a kosár menüpontban kattints a regisztrációra, aztán add meg a felhasználóneved és a jelszavad…”
Így csináld jól + „Képzeld el, hogy a heti bevásárlásodat intézed!”
DATA DRIVEN DESIGN - avagy hogy fér össze a kreativitás a tényekkel
Գٱú
Mire jó? + Okok a számokhoz + Empátia + Mélyebb kérdések Jó kérdések + Miért viselkedik egy bizonyos módon a felhasználó? + Mik a felhasználó személyes motivációi?
Így csináld rosszul + Jegyzetelj papírra + Mondd meg, mi a jó válasz + Tegyél fel eldöntendő kérdéseket + Kérdezz egyszerre többet
Így csináld jól + Kérdezd meg, hogy „Miért”, amíg kínos nem lesz, aztán még egyszer + Bírd a csendet + Történeteket gyűjts
A/B teszt
Mire jó? + Kis változtatások tesztelése + Ha nem fontos az ok + Nagy minta Jó kérdések + Melyik kép tetszik jobban a felhasználóknak? + Piros vagy zöld legyen a gomb?
Így csináld rosszul + Változtass egyszerre több dolgot + Ne használj kontrollcsoportot + Következtess okokra és általánosíts
Így csináld jól + Csak egy dolgot változtass + Az okokat más kutatással keresd + Randomizálj
“Yes, it’s true that a team at Google couldn’t decide between two blues, so they’re testing 41 shades between each blue to see which one performs better.” - Douglas Bowman
DATA DRIVEN DESIGN - avagy hogy fér össze a kreativitás a tényekkel
?
! akos.csertan@balabit.com @csertanakos
DATA DRIVEN DESIGN - avagy hogy fér össze a kreativitás a tényekkel
.

More Related Content

DATA DRIVEN DESIGN - avagy hogy fér össze a kreativitás a tényekkel

  • 1. DATA DRIVEN DESIGN avagy hogy fér össze a kreativitás a tényekkel CSERTÁN ÁKOS, OPEN ACADEMY, BUDAPEST 2015
  • 5. Malicious or criminal attack System glitch Human factor 35% 36% 29% Source: Ponemon
  • 10. “The designer must be the gestaltingenieur or creative engineer. ... Their work is largely rational, meaning that aesthetic decisions are justified by an understanding of the product’s purpose.” - Dieter Rams
  • 12. innovatív hasznos esztétikus érthető visszafogott őszinte időtálló átgondolt környezetbarát apró
  • 15. “If we have data, let’s look at data. If all we have are opinions, let’s go with mine.” - Jim Barksdale
  • 17. Az adat nem tud tervezni
  • 19. “All data in aggregate is crap.” - Avinash Kaushik
  • 20. kvantitatív adat kvalitatív adat mi? miért?
  • 26. Mihez képest? – Key Performance Indicator + Mi értékes az üzletnek? + Milyen felhasználói viselkedések érdekesek? + Mennyi a sok, mennyi a kevés?
  • 27. Rossz KPI + „A vásárlók rendszeresen visszatérnek az oldalra” + „A vásárlók befejezik a vásárlásokat” Jó KPI + „Azoknak a felhasználóknak, akik egyszer már vásároltak, 80%-a egy hónapon belül újra vásárol” + „A megkezdett vásárlások 70%-át a felhasználók befejezik”
  • 28. Teljesült? – Metrikák + Hogyan lehet mérni a KPI-t? + Hogy állunk?
  • 29. Egyszerű metrikák + Hányan vannak? + Milyen a demográfiájuk? + Mikor jönnek? Viselkedéses metrikák + Milyen lépéseken keresztül jutnak el a célhoz? + Miért hagyják félbe a folyamatot?
  • 31. Mire jó? + Demográfiai elemzés + ROI- és kampány elemzés + Flow elemzés + Hipotézistesztelés Jó kérdések + A felhasználók azonnal elhagyják az oldalt? + Megtalálják a Regisztráció gombot? + Megtalálják a felhasználók a mélyebb tartalmakat? + Használható a kereső?
  • 32. Így csináld rosszul + „Csak be kell kötni az Analytics-t”
  • 33. Így csináld jól + Célok meghatározása (előre) + Konkrét kérdések (előre) + Metrikák meghatározása (előre) + Egyedi jelentések
  • 36. Mire jó? + Kis minta + Design tesztelés + Modell tesztelés Jó kérdések + Értik a felhasználók, hogy mire való az alkalmazás? + Tudják, hogy milyen funkciók vannak, és azokat hogy kell használni? + A usernek is az fontos, ami nekünk?
  • 37. Így csináld rosszul + Éles oldal + Teljes felhasználóbázis + „Megnézzük mit mutat, a Booking.com is csinálja”
  • 38. Így csináld jól + Kis minta, teszt oldalon + Hipotézisek meghatározása + Statisztikai feldolgozás (ha csak Excel van, az is jó)
  • 40. Mire jó? + Prototípus tesztelés + Koncepció tesztelés + Mélyebb kérdések Jó kérdések + Hogyan használja a felhasználó az alkalmazást? + Mennyi segítség kell a felhasználónak, elakad-e valahol, hogy oldja meg? + Mit talál érdekesnek, unalmasnak, aggasztónak?
  • 41. Így csináld rosszul + „… a kosár menüpontban kattints a regisztrációra, aztán add meg a felhasználóneved és a jelszavad…”
  • 42. Így csináld jól + „Képzeld el, hogy a heti bevásárlásodat intézed!”
  • 45. Mire jó? + Okok a számokhoz + Empátia + Mélyebb kérdések Jó kérdések + Miért viselkedik egy bizonyos módon a felhasználó? + Mik a felhasználó személyes motivációi?
  • 46. Így csináld rosszul + Jegyzetelj papírra + Mondd meg, mi a jó válasz + Tegyél fel eldöntendő kérdéseket + Kérdezz egyszerre többet
  • 47. Így csináld jól + Kérdezd meg, hogy „Miért”, amíg kínos nem lesz, aztán még egyszer + Bírd a csendet + Történeteket gyűjts
  • 49. Mire jó? + Kis változtatások tesztelése + Ha nem fontos az ok + Nagy minta Jó kérdések + Melyik kép tetszik jobban a felhasználóknak? + Piros vagy zöld legyen a gomb?
  • 50. Így csináld rosszul + Változtass egyszerre több dolgot + Ne használj kontrollcsoportot + Következtess okokra és általánosíts
  • 51. Így csináld jól + Csak egy dolgot változtass + Az okokat más kutatással keresd + Randomizálj
  • 52. “Yes, it’s true that a team at Google couldn’t decide between two blues, so they’re testing 41 shades between each blue to see which one performs better.” - Douglas Bowman
  • 54. ?
  • 57. .