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Design con i dati, cioè progettare seguendo variabili quantitative ma anche qualitative

Le storie che ci racconterebbero i dati, se sapessimo leggerli e interpretarli

Carlo Frinolli
Carlo Frinolli

CEO + Head of Design @ nois3.it

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Di Big Data e Data Scientist se ne è parlato anche qui su Ninja.
Nelle occasioni in cui mi è capitato di parlare in pubblico di Data Driven UX ho ripetuto spesso che Big Data is like teenage sex: tutti dicono di farlo, ma pochi sanno come farlo davvero. Provo quindi a fare un po’ di chiarezza.

Nell’epoca in cui ci troviamo i dati sono una presenza costante. Già nel 2010 (otto lunghissimi anni fa) si diceva che venivano prodotti più dati nell’arco di due giorni rispetto a tutti quelli prodotti fino al 2003. Pertanto non prendere in considerazione il concetto di dato nella progettazione oggi è impensabile: fanno capolino persino in MadMen – la serie tv ambientata a inizio degli anni ’60 – quindi è il caso di prestarci più di un orecchio.

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E prima che ve lo chiediate: ha ovviamente ancora più senso parlarne ora, in pieno Tsunami-GDPR. D’altra parte dal 25 maggio nessuno ha cancellato il proprio account su Facebook, Instagram, nè ha smesso di usare Google per fare ricerche.

Dati quantitativi

Se avete frequentato ambiti legati alle startup e all’innovazione, avrete sentito citare più volte in vari ambiti che “Without data you’re just another person with an opinion” — W. Edwards Deming

Ovvero: prima portami dei dati che comprovino la tua assunzione, poi possiamo ragionare.

Un paio di esempi

Tinker Hatfield, Lead Designer di prodotto per Nike, a metà anni ottanta cominciò a utilizzare dati fisici e cinetici per progettare le scarpe di alcuni atleti (un nome su tutti? Michael Jordan).

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Ma non solo: a fine 2016, Dropbox ha pubblicato un articolo in cui spiega come abbiano in effetti usato dati quantitativi, inclusi dati di traffico e ricerche aggregate – tramite Google Trends, per esempio – per decidere come scegliere le proprie etichette di navigazione. Si scrive “Log in, Login o Sign in?” “Vediamo come si aspettano di trovarlo le persone”, si sono chiesti.

Credits: John Saito - Dropbox

Credits: John Saito – Dropbox

Ed è in effetti molto sensato studiare in che modo le persone si aspettano che siano chiamate le cose che cercano: nel progettare motori di ricerca conoscere l’uso e la ricorrenza di alcune parole fa davvero la differenza per restituire una risposta alle domande dell’utente – basti pensare che spesso costruiamo delle strategie di contenuto basate sulle parole chiave.

(Sì, se hai sentito quel brividino lungo la schiena al pensiero che sia Google a decidere qual è l’informazione che risponde al tuo bisogno, sappi che non sei solo. Ma questa è decisamente un’altra storia).

LEGGI ANCHE: Cos’è davvero l’User Experience e da dove bisognerebbe partire

A fine 2017 Spotify ha lanciato una campagna di advertising e affissioni in giro per il mondo che faceva riferimento diretto alle analisi dei comportamenti delle persone per pubblicizzare il suo servizio di streaming. Anche questo è Design with Data.

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Sensato, no? Spesso, però bisogna fare attenzione.

Nella più classica della letterature su Data Driven Design in ambito digitale si fa spesso riferimento all’uso di metriche legate alle performance di un prodotto digitale: numero di visitatori unici, tempo di durata di una sessione, numero di pagine viste, bounce rate.

In generale, quando si pensa ai dati, si pensa automaticamente ai dati quantitativi.

Che sono sì fondamentali, ma non sufficienti.
Intanto i dati quantitativi non raccontano da soli una storia, non sono autoevidenti, anzi possono essere molto arbitrari.

Basti pensare ai dati macroeconomici che arrivano alle nostre orecchie durante un telegiornale: sono ampiamente interpretati e interpretabili.
Se dicessero: la disoccupazione quest’anno è scesa di 3 punti rispetto l’anno scorso, sembrerebbe una buona notizia. Ma se aggiungessero, ad esempio, che due anni fa invece era 10 punti più bassa, la storia che raccontano cambierebbe – con il solo intervallo di osservazione.

Definizioni e dati qualitativi

Una delle cose che mi piace di più, quando mi approccio a un concetto qualunque, è partire dall’etimo, dalla definizione.

Anche nel caso di Design with Data comincerei di nuovo da lì.

“Data (/ˈdeɪtə/ DAY-tə, /ˈdætə/ DAT-ə, /ˈdɑːtə/ DAH-tə)[1] is a set of values of qualitative or quantitative variables”.

Quindi quando parliamo di dati, non parliamo solo di variabili quantitative ma anche qualitative. Ora si fa più interessante.

Nella puntata precedente i dati quantitativi a cui siamo abituati, quelli contenuti in brief poco significativi perché per nulla contestualizzati, assumevano un significato diverso se provavamo a dargli un volto: Ozzy, Prince Charles… la storia già la sapete.
È la lezione che ho sempre tratto da This is Service Design Thinking, libro scritto da Marc Stickdorn e Jakob Schneider.
Quindi se vogliamo (e dovremmo volerlo!) usare dati per progettare dobbiamo farlo cercando di comprendere i contesti in cui questi dati nascono, dobbiamo farlo comprendendo a fondo le esigenze delle persone. Dobbiamo farlo – e lo vedremo prossimamente – conoscendo le persone che avranno a che fare con l’oggetto del nostro lavoro, facendoci raccontare attraverso interviste qualitative i bisogni, le frustrazioni, le necessità che stiamo cercando di risolvere con il nostro intervento.

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La fase quindi più delicata di questo approccio Human Centered, quello che usiamo quotidianamente nella mia agenzia e che usano tante altre società al mondo, sta nel recruiting – nel reclutamento delle persone da intervistare. Triangolando i dati quantitativi e qualitativi si possono avere degli spunti molto interessanti anche su una fase di ricerca che in genere è puramente qualitativa.
Come dite? Ne volete sapere di più? Un po’ di pazienza… ne riparleremo.