Descripción del curso
El diseño basado en datos consiste en analizar el comportamiento del usuario con técnicas de recolección de datos tanto cualitativos como cuantitativos, lo que, permite crear mejores experiencias digitales. La finalidad de utilizar este tipo de técnicas es ubicar al usuario en el centro para diseñar con conocimiento la mejor solución al problema detectado.
Cada vez es más necesario que los diseñadores tanto UX como UI conozcan las herramientas y técnicas del diseño basado en datos. No sólo les ayudará a empoderarse, si no que además, les permitirá entenderse mejor con otros departamentos, como Research, Data Analytics, CRO y SEO.
En este curso abordaremos las principales técnicas de investigación de usuarios, desde el research, pasando por la analítica digital y terminando con técnicas de optimización basada en testings. Aprenderemos cómo enfocar un proyecto data-driven, llevar a cabo la investigación, conocer el producto y sus datos, analizar y generar hipótesis de mejora tanto para propuestas de rediseño como testings, y monitorizar los datos que necesitamos..
Objetivos
- Diseñar experiencias digitales alineadas con los objetivos de negocio y basadas en datos tanto cuantitativos como cualitativos.
- Aprenderás a utilizar diferentes técnicas de investigación, desde la puesta en marcha hasta la generación de insights.
- Aprenderás las bases para saber aportar valor en SEO y en la optimización de los copies con técnicas de UX writing.
- Tendrás las nociones básicas necesarias para desenvolverte con las herramientas del entorno Google.
- Practicarás los conocimientos adquiridos con ejemplos reales y poniendo en práctica los módulos impartidos.
A quién va dirigido
Este curso está orientado a perfiles UX/UI que quieran profundizar en una nueva forma de hacer las cosas para dar un salto profesional.
Temario
01. Introducción y gestión de proyectos Data Driven
- Fases del proyecto y alcance.
- Definición del KPI de éxito.
- Cómo abordar un proyecto data driven con metodología agile.
- Equipo y entregables.
- Casos de estudio.
02. Poner al usuario en el centro: diseño de la investigación
- Marco metodológico de la investigación aplicada al diseño UX.
- Claves de las distintas técnicas y metodologías e información que nos proporcionará cada una.
- Métricas e insights a partir del Test con Usuarios.
- Técnicas complementarias a la investigación con usuario: Benchmark y Heurístico.
- Prácticas: diseño de investigación a partir de la movilización de un KPI.
03. Primera toma de contacto: la visibilidad del activo digital
- El SEO y sus pilares (indexabilidad – popularidad – relevancia).
- La importancia de la palabra clave y los enlaces en el diseño del sitio.
- Qué puede hacer un UX/UI por la visibilidad SEO del producto a la hora de diseñarlo.
- ASO (App Store Optimization) Quick Guide.
- Prácticas: rediseño del menú de navegación y rediseño una homepage con perspectiva SEO.
04. Por dónde empezar: conocer el producto y sus datos
- Cómo podemos conocer mejor el producto.
- Introducción a la Analítica Digital: competencias y metodología.
- Objetivos y KPIS.
- Frameworks estratégicos de medición.
05. Cómo saber qué está pasando: introducción a Google Analytics
- Introducción a la herramienta.
- Informes relevantes de audiencia, adquisición, comportamiento y conversión.
- Análisis con Google Analytics: qué, quién, cuándo, cómo, dónde.
- Prácticas con la herramienta a partir de casos de uso.
06. Cómo saber qué está pasando y por qué: otras fuentes de análisis con usuarios
- Configuración y análisis de mapas de calor y scroll.
- Configuración y análisis de grabaciones de sesión.
- Elaboración y análisis de encuestas on site.
- Prácticas: puesta en marcha de análisis de Hotjar, análisis de las fuentes de datos y propuestas de mejoras a partir de casos de uso.
07. Cómo optimizar los textos para guiar al usuario: introducción al UX writing
- Introducción al UX writing.
- Estrategia y enfoque de un proyecto de contenidos.
- Buenas prácticas.
- Metodología data driven para la optimización de los textos.
- Prácticas: mejorar la comunicación de la propuesta de valor y optimizar copies a partir de casos de uso.
08. Psicología aplicada al diseño
- Introducción al behavioral economics.
- Sesgos cognitivos y su aplicación en el diseño.
- Concepto de Nudge.
- Octalysis framework y su aplicación al diseño basado en datos.
- Prácticas: elaborar mejoras de diseño a partir de los sesgos cognitivos.
09. ¿Qué hago con todos los datos que tengo? Generación de insights y roadmap
- Triangulación de la información y generación de insights
- Roadmap de producto.
- Casos de éxito en detalle.
- Práctica: documento de análisis e insights a partir de un caso de uso.
10. Optimización continua en base a test A/B o multivariante
- Elaboración de hipótesis.
- Propuestas: wireframes y prototipos.
- Muestra y tiempo necesario para un test.
- Práctica: elaboración de hipótesis y propuestas de testing.
11. Cómo monitorizar los datos: introducción a Datastudio
- Introducción a la visualización de datos.
- Introducción a Datastudio.
- Acciones avanzadas: segmentación, campos calculados, fórmulas, funciones y fuentes de datos combinadas, importación de datos.
- Práctica: diseño y creación de un dashboard en Datastudio.
Hola, soy Gisele Murias,
Product Designer en Freepik y director del Curso de Data-Driven Design.
Profesores
Formas de pago
495 €
Mayo 2023 – 2 meses
Martes y jueves
De 18:00 a 21:00 horas | GMT +2
Plazas disponibles: 21 de 30
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Preguntas frecuentes
¿Hay horario en las clases en Streaming?
- Las clases en Streaming son 100% en directo, así que dependiendo del máster o curso deberás conectarte el día y a la hora en la que se imparten tus clases. En el apartado de horario del PDF informativo o en la página de cada Máster o Curso puedes consultarlo.
¿Es diferente el Curso en formato Streaming vs Presencial?
- No. Los profesores imparten el mismo temario adaptado a la modalidad live streaming, por lo que el nivel de la formación es el mismo.
¿Puedo interactuar con el profesor y los compañeros durante el streaming?
- Por supuesto. A diferencia de la formación online, la modalidad en streaming te permite tener la misma interacción con profesores y compañeros que la que tendrías en persona. La ventaja del formato streaming es que es igual que estar en clase, pero desde tu ordenador. Las clases son en directo por lo que puedes preguntar a los profesores cualquier duda que tengas al momento.
¿Qué requisitos técnicos se necesitan para seguir las clases en Streaming?
¿Qué pasa si no puedo asistir a alguna clase?
- No te preocupes. Si no puedes asistir a alguna clase podrás volver a verla desde el Campus Virtual, ahí encontrarás la grabación de todas las sesiones.
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Marta Cámara Data Analyst en El Arte de Medir
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Jorge Álvarez Full Stack & Founder Happy Mood Score
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María Mainar Digital Strategy & Growth en ING Nederland
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Caterina Jover Digital Analyst and Insights en Zurich Insurance Company
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Eva Beltrán Analista Digital y CRO en BYHOURS
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Juanfra Cózar Marketing y Diseño Gráfico en Zailand
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