Memanfaatkan Data Pengguna untuk Peningkatan UX

Data saat ini merupakan salah satu komoditas dan sumber daya paling berharga di planet ini bagi bisnis yang tak terhitung jumlahnya, dan nilai data diperkirakan tidak akan berkurang dalam waktu dekat. Data sangat penting bagi perusahaan yang ingin mengembangkan hubungan yang bermakna dengan basis pelanggan mereka dan menjangkau pelanggan baru dengan cara yang menarik.

Salah satu cara terbaik untuk menumbuhkan basis pelanggan adalah berfokus pada pengalaman pengguna.

Proses untuk menciptakan UX terbaik akan bervariasi dari bisnis ke bisnis, tetapi salah satu alat terpenting yang dapat digunakan perusahaan mana pun untuk meningkatkan UX adalah data. “Big data” adalah istilah yang cukup sering terlihat di dunia pemasaran, dan menggambarkan jumlah data konsumen dan pengguna online yang dikumpulkan oleh perusahaan. Bisnis modern berkembang pesat dengan inovasi dan kecepatan, dan memahami pelanggan Anda adalah salah satu metode terbaik untuk tetap relevan dan menguntungkan lebih lama.

Mengumpulkan data sangat penting, tetapi begitu juga apa yang Anda lakukan dengannya. Setiap perusahaan perlu berinvestasi dalam pengumpulan data dan alat analisis untuk memanfaatkan kekayaan informasi ini sebaik-baiknya. Analisis data pengguna akan memberi tahu Anda berapa lama pengguna tinggal di situs web Anda, kapan mereka meninggalkan keranjang belanja sebelum mengonfirmasi pesanan, dan halaman mana yang paling menarik perhatian.

Sangat penting untuk memanfaatkan analitik data Anda untuk membuat UX yang lebih baik untuk situs web Anda, dan Anda dapat melakukannya dengan beberapa cara berbeda.

Data Membantu Membangun Profil Konsumen yang Lebih Baik

Ketika Anda memutuskan untuk mengejar UX yang lebih baik yang didukung oleh data, salah satu titik awal terbaik adalah profil pelanggan target Anda. Hampir semua perusahaan yang berfokus pada pelanggan akan memiliki profil pelanggan, yang pada dasarnya adalah avatar yang mewakili jenis pelanggan yang akan tertarik pada perusahaan.

Departemen pemasaran dan analis menggunakan profil ini untuk menentukan cara terbaik untuk menjangkau pelanggan yang paling mungkin menemukan nilai dengan produk atau layanan perusahaan. Data membantu mereka membuat profil yang lebih mendetail berdasarkan perilaku pelanggan dan tren yang berubah.

Data yang dikumpulkan dari situs e-niaga, halaman media sosial, dan konten berbasis web lainnya akan memberikan pandangan luas tentang bagaimana pelanggan dan prospek berinteraksi dengan merek Anda. Meskipun memiliki gambaran besar tentu saja berharga, penting juga bagi tim Anda untuk mengetahui cara mengekstrak pola spesifik yang membantu membentuk profil pelanggan Anda. Anda akan dapat membagi pelanggan dan pengguna situs Anda ke dalam grup yang lebih jelas.

Setelah Anda melakukannya, ajukan beberapa pertanyaan dan lihat apa yang dimiliki data Anda untuk mendapatkan jawaban:

• Bagaimana kelompok pengguna Anda memandang produk atau layanan tertentu?
  Saat Anda memeriksa bagaimana berbagai jenis pelanggan berinteraksi dengan area tertentu di situs Anda dan produk serta layanan mana yang mereka beli, ini dapat membantu Anda menentukan cara terbaik untuk menjangkau pelanggan yang tampaknya tidak tertarik. Setiap produk tidak akan menarik bagi setiap pelanggan potensial, tetapi Anda mungkin akan menghasilkan lebih banyak minat jika Anda mengubah pendekatan Anda untuk merebut perhatian calon pelanggan Anda yang suam-suam kuku.
• Apa yang menurut audiens Anda paling berharga tentang produk Anda?
  Ulasan produk dan umpan balik lainnya dari pelanggan Anda sangat penting. Konsumen biasanya tidak melakukan pukulan apa pun ketika harus memberi tahu perusahaan apa pendapat mereka tentang penawaran mereka. Lonjakan aktivitas media sosial setelah peluncuran produk baru akan memberi tahu Anda di mana orang membicarakan item baru Anda, apa yang mereka pikirkan tentangnya, dan apa yang perlu ditingkatkan.
• Bagaimana produk dan layanan Anda memecahkan masalah pelanggan Anda?
  Pasar saat ini menuntut fokus seperti laser. Pelanggan menginginkan solusi yang sangat spesifik dan efektif untuk masalah dan masalah yang sangat tepat. Data Anda akan menunjukkan kepada Anda apa yang menurut orang paling berharga tentang merek Anda dan bagaimana menurut mereka itu cocok dengan kehidupan mereka.
• Di mana Anda perlu meningkatkan?
  Apakah bagian tertentu dari situs Anda melihat lalu lintas yang sangat sedikit, atau apakah entri blog baru-baru ini menghasilkan lebih banyak umpan balik negatif daripada biasanya? Lalu lintas pengguna akan menunjukkan kepada Anda apa yang menarik perhatian pengguna Anda, dan apa yang menghasilkan reaksi. Tentu saja, Anda ingin membuat reaksi positif dan agar produk Anda diterima dengan baik, tetapi ketika Anda gagal melakukannya, data Anda dapat menunjukkan alasannya sehingga Anda tidak membuat kesalahan yang sama dua kali.

Ketika datang untuk membuat profil pelanggan dan grup pengguna yang lebih kuat, Anda juga dapat mengajukan pertanyaan ini kepada pengguna Anda. Anda bahkan dapat mengambil kesempatan untuk mengajukan pertanyaan terkait tentang UX Anda dan menghasilkan pendapatan kilat dengan menggulirkannya ke dalam promosi. Tawarkan kupon kepada pengunjung situs Anda untuk pembelian di masa mendatang sebagai imbalan atas survei singkat tentang pengalaman mereka di situs Anda, atau lakukan survei serupa di media sosial.

Riset adalah salah satu cara terbaik untuk mengetahui di mana kehadiran online Anda paling membutuhkan pekerjaan. Setelah Anda menemukan titik sakit Anda dan pelanggan Anda, Anda memerlukan proses untuk membuat perubahan yang signifikan dan berarti yang akan menghasilkan UX yang lebih baik.

Menikah Desain dan Data

Perancang web dan analis data perusahaan mungkin bekerja di departemen yang sama, tetapi mereka memiliki pendekatan yang sangat berbeda untuk konstruksi situs. Desain biasanya berfokus pada daya tarik visual dan psikologi sementara ilmu data bergantung pada analitik dan rekayasa kuantitatif.

Kumpulan data kuantitatif yang fantastis dan mendalam biasanya tidak menarik secara visual, dan antarmuka yang fungsional secara intuitif, menarik secara visual biasanya tidak mengkomunikasikan data secara efektif.

Aplikasi yang berpusat pada data harus intuitif untuk dinavigasi dan menarik secara visual. Halaman web dulu sebagian besar statis dan menawarkan sangat sedikit sarana interaksi, tetapi ini tidak lagi terjadi. Pengguna memiliki lebih banyak kontrol atas pengalaman online mereka dengan halaman web, dan desainer UX dapat memainkan peran besar dalam membuat pengalaman tersebut lebih bermakna dan menarik.

Ilmuwan dan analis data dapat membantu tim mereka memahami pola yang muncul dari data, dan desainer UX perlu mengambil informasi tersebut dan menggunakannya sebagai alat untuk meningkatkan UX. Ketika ilmuwan data meluangkan waktu untuk menyajikan data dengan cara yang lebih intuitif secara visual, lebih mudah untuk memanfaatkannya sebagai elemen desain.

Bangun UX Berbasis Data

Setelah Anda menemukan pola dan elemen data Anda yang memengaruhi UX, Anda dapat membuat UX yang lebih berfokus pada pengguna dan berbasis data yang akan menghasilkan interaksi pengguna yang jauh lebih bermakna dengan merek Anda.

Data kualitatif menunjukkan hal-hal seperti bagaimana pengguna berperilaku di situs Anda dan mengapa mengungkapkan motivasi di balik data kuantitatif yang Anda kumpulkan. Data kuantitatif tersebut mencakup siapa pengguna Anda, masalah apa yang mereka hadapi, kapan mereka paling aktif, dan di mana mereka mencari jawaban atas masalah mereka.

Data yang Anda kumpulkan akan membentuk profil pelanggan yang lebih detail dan memberikan gambaran yang lebih jelas tentang perilaku pengguna Anda. Setelah data ini dipegang dengan kuat dan Anda tahu bagaimana hal itu memengaruhi pengguna Anda, Anda dapat mulai membuat rencana yang dapat ditindaklanjuti untuk membuat UX yang lebih menarik dan diasah dengan baik.

Desain berbasis data adalah proses yang berkelanjutan. Saat organisasi Anda berkembang dan basis pelanggan Anda tumbuh, metode yang Anda gunakan untuk berinteraksi dengan pengguna tersebut juga perlu diubah.