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On the surface, design practices and data science may not seem like obvious partners. But these disciplines actually work toward the same goal, helping designers and product managers understand users so they can craft elegant digital experiences. While data can enhance design, design can bring deeper meaning to data. This practical guide shows you how to conduct data-driven A/B testing for making design decisions on everything from small tweaks to large-scale UX concepts. Complete with real-world examples, this book shows you how to make data-driven design part of your product design workflow. Understand the relationship between data, business, and design Get a firm grounding in data, data types, and components of A/B testing Use an experimentation framework to define opportunities, formulate hypotheses, and test different options Create hypotheses that connect to key metrics and business goals Design proposed solutions for hypotheses that are most promising Interpret the results of an A/B test and determine your next move.…
Codice articolo LU-9781449334833
- Titolo
- Data-Driven Design
- Autore
- Rochelle King
- Editore
- O'Reilly Media, US
- Anno di pubblicazione
- 2017
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1449334830
- ISBN 13
- 9781449334833
On the surface, design practices and data science may not seem like obvious partners. But these disciplines actually work toward the same goal, helping designers and product managers understand users so they can craft elegant digital experiences. While data can enhance design, design can bring deeper meaning to data.
This practical guide shows you how to conduct data-driven A/B testing for making design decisions on everything from small tweaks to large-scale UX concepts. Complete with real-world examples, this book shows you how to make data-driven design part of your product design workflow.
- Understand the relationship between data, business, and design
- Get a firm grounding in data, data types, and components of A/B testing
- Use an experimentation framework to define opportunities, formulate hypotheses, and test different options
- Create hypotheses that connect to key metrics and business goals
- Design proposed solutions for hypotheses that are most promising
- Interpret the results of an A/B test and determine your next move
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Dr. Elizabeth Churchill is a Director of User Experience at Google. Her work focuses on the connected ecosystems of the Social Web and Internet of Things. For two decades, Elizabeth has been a research leader at well-known corporate R&D organizations including Fuji Xerox's research lab in Silicon Valley (FXPAL), the Palo Alto Research Center (PARC), eBay Research Labs in San Jose, and Yahoo! in Santa Clara, California.
Elizabeth has contributed groundbreaking research in a number of areas, publishing over 100 peer reviewed articles, coediting 5 books in HCI-related fields, contributing as a regular columnist for the Association of Computing Machinery's (ACM) Interactions magazine since 2008, and publishing an academic textbook, Foundations for Designing User-Centered Systems. She has also launched successful products, and has more than 50 patents granted or pending.
Caitlin Tan is a User Researcher at Spotify, and a recent graduate from MIT.
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