Data Analysten: Fütterung der Kreativen mit kontextbezogenen Data

Die zunehmende Verbreitung des Internets, mehr und vielfältigere vernetzte Geräte sowie billigere und leichter zugängliche data-Speicher tragen alle zu einem erhöhten Volumen an Benutzerinteraktion data bei. Data ist nicht mehr nur etwas für Nerds; es ist für viele Unternehmen entscheidend geworden. Vor der aktuellen data-Explosion wurden digitale Produkte hauptsächlich mit kreativer Intuition entwickelt. Aber während data früher nur zur Messung von Leistung, Umsatzzielen und Konversionsraten verwendet wurde, können Unternehmen mit einem soliden historischen data es heute auch als Input für die Erstellung von Inhalten nutzen.

Tatsächlich ist die Erstellung von Inhalten für wachsende Unternehmen immer wichtiger geworden. So sehr, dass wir glauben, dass sie für das Management oberste Priorität haben sollte, da sie für den heutigen Geschäftserfolg von grundlegender Bedeutung ist.

Um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, können Inhalte zur Optimierung des Keyword-Rankings in Suchmaschinen eingesetzt werden. Durch die Verwendung der richtigen Schlüsselwörter, Phrasen und Bilder auf Landing Pages können Unternehmen auf den Ergebnisseiten der Suchmaschinen (SERPs) höher ranken. Suchmaschinen nehmen diese Signale auf und stufen Ihre Website höher ein. Und eine bessere Relevanz für die Nutzer erhöht das Engagement und die Konversionen..

In dieser Ära der data-Überlastung erhält jedes Stückchen kreativer Inhalt sofortiges Feedback direkt vom Markt und den Nutzern. Früher hat es Monate gedauert, bis die Auswirkungen einer Kreation sichtbar wurden. Heute kann data genutzt werden, um schlechte Designentscheidungen zu verhindern und als Druckmittel in internen Diskussionen (gewinnen Sie die Diskussion mit Ihrem Chef!).

Obwohl data unerlässlich ist, sollte der Designer das Design bestimmen, nicht die data. Wenn Sie data blind folgen, kann großartiges Design im Keim erstickt werden - oder sogar zu einem fragmentierten Chaos der Benutzererfahrung führen.

Data soll eine Hilfe bei Designentscheidungen sein. Es kann Ihnen helfen, sich auf das zu konzentrieren, was wirklich wichtig ist und was wirklich verbessert werden muss. Es kann die Strategie beeinflussen, wenn UX-Designer das data interpretieren, um intelligente Entscheidungen zu treffen (und nicht einfach blind das tun, was das data ihnen sagt).

Bei Artefact glauben wir, dass data-informiert, nicht data-angetrieben, ist die Erstellung von Inhalten der richtige Weg. Data sollte eine Möglichkeit sein, den kreativen Prozess zu unterstützen und zu informieren. Das menschliche Gehirn ist das, was Ihre Kreation von der Ihrer Konkurrenten unterscheidet.

Als data-Analyst ist es wichtig, den Designern umsetzbare data zur Verfügung zu stellen, damit sie damit ihre Kreativität entfesseln können. Der erste Schritt ist die Bereitstellung von nutzerorientierten Informationen durch explizite und implizite data. Explizites data ist data, das ein Nutzer teilt, um ein Erlebnis individuell zu gestalten, z.B. ein Video zu mögen oder einen Film zu bewerten. Explizites data verrät etwas über die Vorlieben des Benutzers. Diese Informationen sind für einen Designer am einfachsten zu verstehen und zu verarbeiten.

Das implizite data ist komplizierter, denn es ist verhaltensorientiert data und drückt keine konkreten Informationen aus. Dies ist jedoch die Information, die Unternehmen in der Regel wünschen. Implizites oder unbeabsichtigtes data (z.B. data, das zurückbleibt, wenn ein Benutzer auf einem Formular navigiert und abspringt) hat eine Bedeutung und zeigt eine Beziehung zwischen Interaktionen und Elementen an. Diese Art von data bestimmt, ob ein Entwurf erfolgreich sein wird oder nicht.

Der nächste Schritt besteht darin, zu bestimmen, wie data von einem Designer sinnvoll genutzt werden kann. Data muss für konkrete Anwendungsfälle genutzt werden, um das Benutzererlebnis zu verbessern. Es ist wichtig, kritische Schmerzpunkte zu lösen und die Absichten des Benutzers zu antizipieren, indem man der User Journey folgt.. Ein guter data-Analyst kann dem Designer zeigen wo Sie die richtigen Inhalte zur richtigen Zeit durch ein klares, kontextbezogenes und umsetzbares Briefing platzieren können.

Damit dieser Prozess effizient abläuft, ist es schließlich wichtig, dass eine perfekte, messbare Feedbackschleife schaffen. Sie sollte iterativ sein, um aus Experimenten zu lernen und auf der Grundlage neuer data Erkenntnisse immer wieder von vorne zu beginnen. Ein Designer sollte sich darüber im Klaren sein, dass niemand den heiligen Gral gleich beim ersten Mal liefern kann. Um eine nahezu perfekte Rückkopplungsschleife zu erreichen, sollte der Prozess die folgenden Elemente umfassen: Forschung als Grundlage, Übersetzung in kontextbezogene und umsetzbare data, kontinuierliches Ausprobieren.

Wenn Sie data als Informationsquelle für den kreativen Prozess nutzen, ist es wichtig, ein perfektes Gleichgewicht zu finden. Ein erfahrener Designer weiß, wann er kreativ sein muss und wann er sein “Bauchgefühl” durch geeignete Methoden der data-Erfassung bestätigen muss. Es gibt keine ideale Arbeitsweise oder eine bestimmte Phase im kreativen Prozess, in der es richtig ist, data zu verwenden, oder in der es besser ist, auf Ihr Bauchgefühl zu hören.. Es geht darum, den richtigen Kontext zu finden, den Nutzer in den Mittelpunkt zu stellen und - was am wichtigsten ist - Ihre Inhalte von denen Ihrer Konkurrenten zu unterscheiden.