İçindekiler:

1. Data Driven Design (Verification Odaklı Tasarım) Nedir?
2. Veri Odaklı Tasarım Nasıl Uygulanır?
3. Veri Odaklı Tasarım için Veri Toplama ve Validasyon Yöntemleri
4. Veri Odaklı Tasarımda Dikkat Etmemiz Gerekenler
5. Örneklerle Veri Odaklı Tasarım
6. Yapay Zekaya Sorduk: Veri Odaklı Tasarım Nedir?

‍

Data Driven Design (Veri Odaklı Tasarım) Nedir?

Veri odaklı tasarım, ürün geliştirme sürecindeki tüm tasarım kararlarının varsayımlar yerine elde edilen veri ve analizlerine uygun şekilde verilmesidir. Yani tasarımı şekillendiren eylemlerin gerekçesi, elde edilen verilerdir. Trendleri tespit etmek, kullanıcı davranışlarındaki örüntüleri ortaya koymak, kullanıcıları daha iyi anlamak gibi konularda hem nitel, hem de nicel veriler yol gösterici olur. Veri olgunluğuna erişmiş şirketlerin ortaya koyduğu tasarım stratejilerini verilerin şekillendirdiği gibi başarı da ölçülebilir hale gelir. Kısacası veri odaklı tasarım, büyüme hedeflerini gerçekleştirmek ve bunu sürdürülebilir kılmanın anahtarıdır diyebiliriz.

‍

Veri Odaklı Tasarım Nasıl Uygulanır?

Veri odaklı tasarım anlayışını hayata geçirmek için, şirketlerin belli bir veri olgunluğuna erişmiş olması gerekmektedir. Yani, veriyi toplayacak araçların bulunması, analiz becerisi ve verilerin doğru bir şekilde yorumlanarak tasarım sürecine entegre edilmesi önemlidir. Bu noktada şirket kültürünün yanı sıra ölçeği de veri odaklılığı belirler. Örneğin, yeni kurulmuş küçük şirketlerin veri toplama ve analiz araçları konusunda sınırlı kaynaklara sahiptir. Bu durum da veri odaklı tasarım hedefinin önündeki engeldir. Peki, bu olgunluğa erişmek, veriyi toplamak, anlamlandırmak ve en önemlisi, uygulamak için hangi adımlar atılmalıdır?

‍

‍

Veri odaklı tasarım, sezgisel, analitik ve veri temelli düşünce becerilerini dengelemeyi gerektiren bir anlayıştır. Bu anlayışı geliştirmek ve doğru stratejiyi inşa etmek için Veri Odaklı ve İnovatif Tasarım Eğitimi’nde yerini ayırtabilirsin!

‍

Veri Odaklı Tasarım için Veri Toplama ve Validasyon Yöntemleri

Bir önceki bölümde, veri odaklı tasarım hedefleri için veri toplamanın önemli bir adım olduğunu gördük. Bu noktada belirlenen hedeflere göre hem mercek altına alacağımız metrikler, test yöntemleri ya da analiz araçları çeşitlilik gösterebilir. Ancak her ekibin günlük işleyişe entegre etmesi gereken şu 6 test ve validasyon yöntemini daha yakından inceleyerek işe başlayabiliriz:

1. Analiz Araçları: Başta Google Analytics olmak üzere ürün metrikleri, sosyal medya analizleri gibi araçlar, kullanıcı davranışları, demografik bilgiler ve etkileşim hakkında nicel veriler toplanır. Kullanıcı etkileşimi analiz edilerek iyileştirme ve fırsat alanları tespit edilir.
2. Anketler ve Kullanıcı Görüşmeleri: Kullanıcı geri bildirimleri toplamak için yapılan anketler ve kullanıcı görüşmeleri, kullanıcıların davranışlarını, isteklerini ve acı noktalarını anlamamıza yardımcı olur; tasarım kararlarını bu doğrultuda verebiliriz.
3. A/B Testi: İki karar arasında kaldığımızda uygun tasarım varyasyonlarının oluşturulması sonrası karşılaştırma yapmayı sağlar. Tasarımcılar, hangi tasarımın daha iyi performans gösterdiğini belirleyerek ilgili tasarımda fikir birliğine varır.
4. Kullanılabilirlik Testi: Kullanıcıların bir ürünle etkileşimini gözlemleyerek daha kolay bir kullanım sağlamaya yardımcı olur. İlgili testler sonucunda gelen iyileştirmeler, kullanıcı deneyimini geliştirir.
5. Isı Haritaları ve Tıklama Takibi: Clarity gibi araçlar sayesinde kullanıcı etkileşimlerinin izlerini görsele aktaran bu yöntemler, hangi öğelerin popüler olduğunu ve kullanıcıların zorlandığı alanları belirleyebilir.

‍

‍

Veri Odaklı Tasarımda Dikkat Etmemiz Gerekenler

Veri analizi, belirsizliği ortadan kaldırma ve tasarım kararlarının önünü açma konusunda fayda sağlasa da, dikkat etmemiz gereken noktaları da beraberinde getiriyor. Örneğin kullanıcıların verilerinin toplanması ve işlenmesi gizlilik hassasiyeti getirirken, tasarımcılar KKVK gibi düzenlemeleri sıkı sıkıya takip etmelidir. Bunun yanı sıra veri önyargıları, örnekleme hatalarından veya mevcut düşüncelerden doğar ve tasarım kararlarını olumsuz etkileyebilir. Bu önyargıları azaltmak için örnekleri çeşitlendirebilir, veriyi birden fazla kaynaktan doğrulayabilir ve varsayımlarımızı sürekli sorgulayabiliriz. Veri odaklılığın karşılaşabileceği muhtemel bir diğer engel ise yanlış yorumlanan bulgulardır. Tasarım süreçlerinde uzmanlardan yardım almak bu konuda fayda sağlasa da, tasarımcıların bağlamı anlamaları ve verileri doğrulamaları da önemli görevlerindendir.

‍

Örneklerle Veri Odaklı Tasarım

‍

‍

Yapay Zekaya Sorduk: Veri Odaklı Tasarım Nedir?

Veri odaklı tasarım, tasarım kararlarını sezgi yerine veriye dayalı olarak alma sürecidir. Hem niceliksel veriler (örneğin, analizler, A/B testi) hem de niteliksel veriler (örneğin, kullanıcı görüşmeleri, anketler) tasarım kararlarını yönlendirmek için kullanılır. Bu verileri empati haritalama ve benzerlik haritalama gibi araçlarla analiz etmek, kullanıcı ihtiyaçlarını ve davranışlarını ortaya çıkarmaya yardımcı olur. Veriyi etkili bir şekilde paydaşlara sunmak, destek kazanmak ve hedefleri hizalamak için çok önemlidir. Veri analizi konusunda ustalaşmak, tasarım sonuçlarını iyileştirir ve ürünlerin yalnızca görsel olarak çekici değil, aynı zamanda kullanıcı odaklı ve başarılı olmasını sağlar.

‍

‍