Hong Kong Data

的注意力并增加转化的机会。而且，通过基于先前设计的经验，数据驱动设计选择最佳的设计实践并消除那些效果最差的设计实践。

如果您是一家数据驱动型公司，所有行动都基于数据，或者您是一名设计师，希望将这种工作方式付诸实践，那么在本文中，我们将告诉您如何以最佳方式实现数据驱动设计，以及我们为您提供一些对您有用的工具。



数据驱动设计最佳实践工具和指标



实施数据驱动设计的最佳实践


在开始设计之前明确您的目标
要进行面向数据的设计，首先确定您想要通过该设计实现的目标非常重要。更多转化？更多互动？提高品牌知名度还是改善品牌形象？提高用户体验？

从一开始就明确目标将帮助您知道应该基于哪些先前数据，因为完全不同类型的设计可能比致力于提升品牌形象的设计更能实现更多转化。



启动设计后分析其性能
在数据驱动设计中，一旦向公众发布以扩展数据库，就必须衡量每个设计的性能。因此，我们还必须事先选择我们要关注的指标。

在分析设计性能的过程中，专家根据他们想要调查的内容使用不同的工具。稍后我们将讨论它们和指标，告诉您哪些是最有趣的。



当集成设计的活动结束时，您可以停止测量设计生成的数据，但如果它是长期的，您可以确定何时分析性能。通常，建议您在生成足够的数据以得出令人信服且有意义的结论后开始分析设计性能。

无论如何，以有序的方式存储您执行的所有数据和分析非常重要，以便它们可以作为未来设计的指南。



不要忘记这是一个不断改进的过程
在面向数据的设计中，拥有灵活且持 冰岛电话区号 续改进的心态非常重要。尽管设计是基于数据和以前的经验，但收集的数据并不是一成不变的。

我们想告诉您，当后续分析证明其他实践更有效时，用于创建特定设计的数据可能不再有用。

保持数据更新是数据驱动设计的关键，这就是为什么每个设计的持续数据分析对于不被过时至关重要。



数据驱动设计的关键工具
在数据驱动设计中，收集不同类型的数据和尽可能高的质量至关重要，下面我们想推荐一些我们认为对此非常有趣的工具。然而，我们推荐的最后一个有不同的目的，但我们想提一下它，因为它很有用。