數據驅動設計涉及將我們的數位設計決策建立在透過對先前設計的性能分析收集的數據的基礎上。從這個意義上說，數據驅動設計將設計師的直覺置於後台，並且更加重視定性和定量數據。
以數據為導向的設計是一種非常有趣的設計工作方式，因為它增加了設計有效的機會，更好地吸引用戶的注意力並增加轉換的機會。而且，透過基於先前設計的經驗，數據驅動設計選擇最佳的設計實踐並消除那些最有效的設計實踐。
如果您是一家數據驅動型公司，所有行動都基於數據，或者您是設計師，希望將這種工作方式付諸實踐，那麼在本文中，我們將告訴您如何以最佳方式實現數據驅動設計，以及我們為您提供了一些對您有用的工具。
實施數據驅動設計的最佳實踐
在開始設計之前明確您的目標
要進行以資料為導向的設計，首先確定您想要透過該設計實現的目標非常重要。更多轉化？更多互動？提高品牌知名度或改善品牌形象？提高使用者體驗？
從一開始就明確目標將幫助您知道應該基於哪些先前數據，因為完全不同類型的設計可能比致力於提升品牌形象的設計更能實現更多轉換。
啟動設計後分析其效能
在數據驅動設計中，一旦向公眾發布以擴展資料庫，就必須衡量每個設計的效能。因此，我們也必須事先選擇我們要關注的指標。
在分析設計性能的過程中，專家根據他們想要調查的內容使用不同的工具。稍後我們將討論它們和指標，告訴您哪些是最有趣的。
儲存設計產生的資料及其結論
當整合設計的活動結束時，您可以停止測量設 阿爾及利亞電話號碼數據 計產生的數據，但如果它是長期的，您可以確定何時分析效能。通常，建議您在產生足夠的數據以得出令人信服且有意義的結論後開始分析設計性能。
無論如何，以有序的方式儲存您執行的所有資料和分析非常重要，以便它們可以作為未來設計的指南。
不要忘記這是一個不斷改進的過程
在以數據為導向的設計中，擁有靈活且持續改進的心態非常重要。儘管設計是基於數據和先前的經驗，但收集的數據並不是一成不變的。
我們想告訴您，當後續分析證明其他實踐更有效時，用於創建特定設計的數據可能不再有用。
保持數據更新是數據驅動設計的關鍵，這就是為什麼每個設計的持續數據分析對於不被過時至關重要。
數據驅動設計的關鍵工具
在數據驅動設計中，收集不同類型的數據和盡可能高的品質至關重要，以下我們想推薦一些我們認為對此非常有趣的工具。然而，我們推薦的最後一個有不同的目的，但我們想提一下它，因為它很有用。
收集和分析我們網站流量的總結信息
Google Analytics和AdAdobe Analytics是最受推薦的兩種工具，用於分析到達網站或電子商務的流量以及到達網站的方式。
如果您剛開始或正在尋找更簡單的分析，我建 您需要了解的主要電話行銷機器人 議使用 Google Analytics，因為 Adobe 可以開發更高級的分析。
了解用戶在我們網站上的互動方式和內容
這些工具可能是數據驅動設計中最有趣的工具，因為它們使我們能夠了解設計如何影響 回波數據 用戶在網路上移動的方式以及如何改進設計。
從這個意義上說，熱圖是最常用的工具，因為它們用濃烈的顏色指示點擊次數最多和觀看時間最長的區域。Hojtar 是一個熱圖工具，可以幫助您了解使用者在您網站上的行為，儘管還有更多工具，例如Heat-map或Crazyegg。
介面設計和原型工具
這些類型的工具允許設計人員創建使用者介面的互動模型，以便他們在開始建立最終設計並投入時間和金錢之前更輕鬆地視覺化結果。
在介面設計和原型設計工具中，您可以測試不同的想法並進行模擬。該領域最受推薦的工具是AdAdobe XD和Sketch 和菲格瑪。
評估數據驅動設計策略的基本指標
數據驅動設計非常注重改善使用者體驗。因此，最重要的指標與該領域相關。其中一些最重要的是：
專用於某項任務的時間：是指使用者專用於網站內特定活動或我們啟動的任何其他資源的時間。例如，它可以用來衡量付款、訂閱時事通訊或清空購物車所花費的時間。如果與預期相比過多，用戶可能很難理解網站或在網站上移動，因此必須改進設計。有時，與其說是設計問題，不如說是文字太多，或是以非常複雜的方式寫的。