¿Qué significa diseñar con datos?
Diseñar con datos implica utilizar la información generada por los usuarios, sus comportamientos y sus decisiones para guiar y justificar cada elección de diseño. Desde cómo estructurar una navegación hasta qué CTA usar en una landing page, los datos deben ser parte del proceso creativo.
Pero no se trata solo de métricas de tráfico o clicks. Hablamos de inteligencia de negocio (BI): un análisis profundo que conecta patrones de uso con objetivos comerciales.
“El diseño con datos es el punto de encuentro entre las necesidades del usuario y los resultados del negocio.”
¿Por qué integrar Business Intelligence al proceso de UX?
1. Diseño centrado en el valor:
BI permite identificar qué partes del producto realmente generan impacto, retención o ventas. Esto ayuda a priorizar esfuerzos de diseño donde realmente importan.
2. Hipótesis más acertadas:
Los datos permiten validar (o descartar) suposiciones. En lugar de lanzar una nueva función «porque el equipo cree que hará falta», se diseñan flujos basados en comportamientos reales del usuario.
3. Personalización y segmentación:
Al cruzar datos demográficos, de comportamiento y uso, el diseño puede adaptarse a distintos segmentos de usuario: desde contenidos personalizados hasta experiencias adaptativas.
4. Medición del impacto:
Diseñar con BI permite medir resultados claros: mejoras en tasa de conversión, tiempo en pantalla, satisfacción o disminución de churn. Esto fortalece el valor estratégico del diseño ante stakeholders.
¿Cómo empezar a diseñar con datos?
Conecta con el equipo de datos
Crea puentes entre diseño, producto y analítica.
Pregunta:
- ¿Qué eventos están siendo trackeados?
- ¿Qué dashboards existen?
- ¿Qué KPIs importan al negocio?
Define métricas de experiencia
No basta con medir visitas. Algunos ejemplos útiles:
- Tasa de éxito de tareas (task completion rate)
- Tiempo hasta conversión
- Clicks en elementos clave
- Funnel drop-off en flujos
Diseña hipótesis basadas en insights
Antes de rediseñar algo, formula hipótesis basadas en BI:
“Los usuarios abandonan el checkout en el paso 2”
Hipótesis: el formulario es demasiado largo o genera desconfianza. ¿Qué rediseño lo soluciona?”
