كيف تحسن موقع الويب الخاص بك بتصميم يعتمد على البيانات

كيف تحسن موقع الويب الخاص بك بتصميم يعتمد على البيانات ، التصميم المستند إلى البيانات هو نهج لتصميم الويب يعتمد بشكل أساسي على بيانات المستخدم. الهدف منه هو فهم اِحتياجات المستخدمين وتحديد أولوياتهم من خلال اِختبارات يمكن ملاحظتها.

يساعد هذا في إنشاء تجربة مستخدم ممتعة (UX)، بينما يؤدِّي إلى المزيد من حركة المرور عبر الموقع والتحويلات عبر الإنترنت.

ما هو التصميم المستند إلى البيانات

التصميم المستند إلى البيانات هو عملية تصميم تتأثَّر بالمعلومات والبيانات التي تجمعها من زوَّار موقعك لبناء التعاطف والتفاهم مع زوَّارك وعملائك عبر الإنترنت.
يستخدم هذا النهج البيانات الكميّة والنوعيّة في فصل التصميمات الفعالّة عن غير الفعالّة، مما يؤدِّي إلى تجربة مستخدم “مثالية”، وحصولك على المزيد من التحويلات، والمزيد من النمو.

أهمية التصميم المستند إلى البيانات

يحقق تصميم الويب الأفضل والأقوى توازناً بين تجربة مستخدم جذَّابة وتجربة مستخدم بديهية وسهلة.

عليك الاِنتباه إلى أنَّ تفضيلات التصميم الخاصّة بك، وتفضيلات فريقك، ليس بالضرورة أن تتطابق مع تفضيلات قاعدة المستخدمين المستهدفين، حيث قد يكون لديك معرفة أفضل بموقعك وكيفيّة اِستخدامه، فما تجده بديهياً يكون صعباً على زوّارك، هنا يأتي دور التصميم المستند إلى البيانات، إليك أهمّ فوائده:

• الاِعتماد على البيانات مثل تفاعلات المستخدمين وردود أفعالهم في اِتخاذ قرارات التصميم، تخفِّف من تحيُّزاتك وتصوُّراتك المسبقة في عملية التصميم. ممّا يساعدك في خلق تجربة أفضل للمستخدمين لأنّهم شاركوا فيها.
• تُظهِر العديد من دراسات الحالة والأبحاث أنَّ الشركات التي تستخدم تقنيات تعتمد على البيانات تحقق نموّاً سريعاً في معدّلات التحويل والمبيعات، وهذا أيضاً مؤشِّر على مشاركة أعلى وتجربة مستخدم أفضل.
• إذا كنت ترغب في تنمية موقع الويب الخاصّ بك، فيجب عليك إعطاء الأولوية لسهولة الاِستخدام والأداء أولاً، وإضفاء بعض الإبداع والجمالية في التصميم، هذا التوازن لا يتحقق إلّا من خلال نهج التصميم المستند إلى البيانات.

كيفية تنفيذ نهج التصميم المستند إلى البيانات لمواقع الويب

1- حدد مجال التركيز

تتمثِّل الخطوة الأولى في أسلوب التصميم المستند إلى البيانات في العثور على جانب موقع الويب الخاصّ بك الذي تهدف إلى إنشائه أو تغييره.

عليك مراجعة مقاييس موقع الويب الخاصّ بك:

• هل هناك صفحات معيّنة أو عبارات حثّ على اِتخاذ إجراء ذات أداء ضعيف؟
• هل يتبع المستخدمون المسار المتوقع؟
• هل يتفاعلون مع صفحات موقعك أم أنّهم يتراجعون بسرعة من الموقع؟
• هل هناك جزء من حركة المرور أكثر تفاعلاً من الآخر، ولماذا؟
• هل تتلقَّى العديد من الأسئلة أو طلبات الدعم حول شيء ما بالتحديد؟

هناك بعض الأدوات التي تساعدك في الإجابة عن بعض هذه الأسئلة، مثل:

• (Google Analytics).
• أو مكون إضافي لإعداد التقارير.
• أو لوحة تحكُّم تقارير أصلية لنظام إدارة المحتوى/ إدارة علاقات العملاء (CMS / CRM).

يمكنك أيضاً فهم المستخدمين / العملاء الحاليين والاِستفسار عن اِحتياجاتهم باِستخدام نماذج الاِستبيانات، أو إرسال اِستبيانات عبر البريد الإلكتروني، أو مراجعة الأبحاث السابقة لتحديد فرص التحسين في تجربة المستخدم الخاصّة بك.

2- حدد هدفا

بعد الخطوة السابقة، عليك تحديد هدفٍ تسعى إلى تحقيقه في عملية التصميم الخاصّة بك.

أوّل ما يخطر في بالك أمثلة كـ؛ زيادة تحويلات موقع الويب أو تقليل معدل اِرتداد الصفحة.

على الرغم من صحّة هذه الأهداف، إلا أنَّها تمثِّل تحديَّات أكبر وطويلة الأجل تتكون من أهداف أصغر يتمّ إنشاؤها بمرور الوقت، ويمكن أن يكون من الصعب تحقيقها في دورة اِختبار واحدة.

بالإضافة إلى ذلك، من الصعب اِستخلاص الإحصاءات من المقاييس على مستوى الموقع، نظراً لوجود عددٍ كبير جداً من العوامل التي قد تساهم في “تحويلات أكثر” أو “تفاعل أفضل” مما يمكن ملاحظته مرة واحدة.

لذلك، حاول أن تكون أكثر تحديداً فيما يتعلق بهدفك، هذا سيساعدك على تحدد أنواع البيانات التي يجب عليك جمعها بسهولة وكيفية جمعها أيضاً.

3- كوّن فرضية

الفرضية هي بيان رسمي لهدفك سينعكس على تصميمك الجديد. يجب أن تحدِّد بوضوح هدف المشروع لك ولفريقك.

يجب أن تكون فرضيتك محددة بدقة لاِكتساب نظرة ثاقبة من عدد قليل من مؤشِّرات الأداء الرئيسيّة. يجب أيضاً:

• تحديد ما الذي يشكِّل اِختباراً ناجحاً.
• السبب وراء اِختبارك، لماذا تعتقد أن تصميمك سيحدث فرقاً؟
• تحديد شريحة زوَّار موقع الويب التي تستهدفها. على سبيل المثال، يمكن أن تبدو النتائج الناجحة مختلفة بين الزائرين لأول مرة والزائرين العائدين، أو بين مستخدمي الجوال ومستخدمي سطح المكتب، أو بين مصادر الزيارات المجانيّة والاِجتماعية.

4- حدد القياسات والاختبارات الخاصة بك

حان الوقت لمعرفة البيانات التي ستجمعها بالفعل وكيفيّة الحصول عليها.

يجب أن تكون بياناتك قابلة للقياس كما يجب أن يرتبط تغيير التصميم الخاصّ بك بشكل مباشر بفرضيتك. هناك نوعان من البيانات التي يجب مراعاتها في هذه المرحلة، الكميّة والنوعيّة.

البيانات الكمية Quantitative Data

البيانات الكمية هي البيانات الرقميّة. على سبيل المثال: مستويات حركة المرور، ومعدّلات الاِرتداد، والنقرات، ومشاركة حركة المرور حسب نوع الجهاز أو الموقع الجغرافي، وما إلى ذلك.

وتمثّل مؤشِّرات موضوعية للأداء، كما يمكنك اِستخدامها لمعرفة ما إذا كان قد تمَّ تحقيق أهدافك. تشمل طرق جمع البيانات الكمية ما يلي:

• تحليلات الموقع (Site analytics): يمكن لأداة الإبلاغ عن موقع الويب التي تختارها تتبُّع أي نقطة بيانات ذات صلة – يجب أن تستخدم جميع مواقع الويب المتنامية إحداها بالشكل المناسب.
• اِختبار A/B: هو تجربة لاِختبار أداء تغيير تصميم معيّن، مثل تغيير اللون أو وضع عنصر صفحة.
  في اِختبار A / B، يمكنك إنشاء نسختين من التصميم، A و B، وتعيين نصف الزائرين بشكل عشوائي لعرض التصميم A والنصف الآخر للتصميم B. ثمَّ تتبع أداء كلا التكرارات، واِختيار الأفضل أداءً.
• اِختبار متعدِّد المتغيرات (Multivariate testing): تشبه هذه الطريقة اِختبار A / B. بينما تعمل اِختبارات (A / B) بشكل جيّد لتغيير ميزة تصميم واحدة، فإنَّ الاِختبارات متعدّدة المتغيّرات مُخصَّصة لاِختبار تغييرات تصميم متعدِّدة لعنصر أو صفحة.
• الاستطلاعات (Surveys): يمكنك وضع روابط لاِستطلاعات الرأي الموجزة عبر موقع الويب الخاصّ بك في مراحل مختلفة من رحلة المستخدم، مثل بعد الشراء، أو بعد التسجيل للحصول على حساب، أو بعد فترة محدَّدة من الوقت الذي يقضيه على موقعك. يمكن أن يطلب الاِستطلاع من العملاء تقييم تجربتهم على مقياس، أو مدى سهولة تمكُّنهم من إكمال الإجراء المطلوب.
• الخرائط الحرارية (Heat maps): تشير الخرائط الحرارية بصرياً إلى مكان مشاركة المستخدمين في صفحات الويب الخاصّة بك – تجذب الأقسام “الساخنة” (أي التي تظهر باللون الأحمر) أكبر قدر من الاِهتمام.
• المقابلات (Interviews): يمكن أن تتخذ المقابلات عدّة أشكال، من المحادثات المنظمَّة أو شبه المنظمَّة، إلى مجموعات التركيز، إلى أنشطة مثل فرز البطاقات والاِستعلام السياقي. ينتج عن كل ذلك فهمٌ بطريقة أكثر شموليةً لعقليّة المستخدم النموذجي وعملية التفكير.
• تدفقات المستخدم (User flows): تدفُّق المستخدم عبارة عن سلسلة من الخطوات والصفحات التي يجب على المستخدمين اِتباعها لإكمال مهمّة عبر موقعك. إذا كان لديك تدفُّقات ممثلة بالمخططات الاِنسيابية في وثائقك، فقارنها بالتفاعلات الفعلية للزائرين. هل تصميمك يقلل الاِرتباك ويبسِّط المهمة؟

البيانات النوعية Qualitative Data

البيانات النوعيّة هي أي شيء لا يمكنك قياسه مباشرةً بالأرقام. يخبرنا بما يفكِّر فيه المستخدمون، ولماذا يشعرون بما يشعرون به أثناء اِستخدام موقعك.

يمكن أن تكون هذه المعرفة بنفس أهميّة المعلومات الكميّة المصاحبة.

تخيَّل أنَّ إضافة صورة إلى (CTA) الخاصّ بك تؤدّي إلى زيادة النقرات، فما السبب؟

ذلك قد يكون لأنَّ المستخدمين يشعرون براحة أكبر في النقر بعد معاينة الصورة، او أنَّ الصورة جعلت عبارة الحثّ على اِتخاذ إجراء (CTA) أكثر جاذبية.

هذه الأفكار لا تُقدَّر بثمن فيما يخصّ التصاميم والاِختبارات المستقبلية.

أهمّ الطرق للحصول على بيانات نوعية:

يمكن لمواقع الويب الموجودة تقييم الآراء عبر مواقعها الحالية أو عبر النسخة التجريبية للموقع (Staging Site).

في حالة إنشاء موقع ويب، ستحتاج إلى تخصيص الوقت لإنشاء نماذج أوليّة و / أو رقميّة و / أو ورقيّة.

5- اجمع البيانات

حان الوقت أخيراً لإجراء الاِختبارات وجمع البيانات التي تحتاجها.

هنا عليك تحديد عدد المشاركين في اِختبارات المستخدم الخاصّة بك.

سيختلف حجم العيّنة المثالي بناءً على وقتك وميزانيتك. على سبيل المثال، لا تكفي عينة من (10) أشخاص للتوصل إلى أي اِستنتاجات قوية لاِختبار A / B أو اِختبار متعدِّد المتغيرات.

بالنسبة للمقابلات النوعيّة، من ناحية أخرى، يُعدّ هذا هدفاً جديراً، ويمكنك الحصول على معلومات هامّة وغنيّة فقط من قِبَل عدد قليل من الأشخاص.

القاعدة العامة الجيّدة هي أنَّه كلما زاد حجم عينتك، كان ذلك أفضل.

6- راجع النتائج

قارن نتائج اِختبارك مع فرضيتك:

• هل حققَّت نتائجك الكميّة “النتيجة المتوقعة”؟
• هل كشفت نتائجك النوعيّة “لماذا أو لم لا”؟
• حتى النتائج الفارغة (Null results) تقدِّم قيمة – فهي تُظهر أنَّ التغيير كان غير فعالّ أو غير مهم، ويمكن أن يشكِّل التجارب المستقبلية.

للحصول على نتائج أكثر موضوعيّة، ضع في اِعتبارك إجراء اِختبارات ذات دلالة إحصائية. ستخبرك هذه ما إذا كانت النتيجة مرتبطة بتغييرات التصميم الخاصّة بك، أو إذا كانت على الأرجح بسبب الصدفة.

قد تختار حفظ أي اِستنتاجات لنقطة زمنية محددة، على سبيل المثال، بعد شهر من إجراء الاِختبارات، أو قد تفضِّل الاِستمرار في الاِختبار إلى أجل غير مسمى وتقييم النتائج على أساس متجدد.

لكن من الأفضل التحقق من المقاييس باِنتظام خلال الاِختبار، في حالة تسبب تغيير التصميم بنتيجة سريعة وضارة تحتاج إلى التراجع عنها في أسرع وقت ممكن.