数据驱动设计涉及根据通过先前设计的性能分析收集的数据来做出数字设计决策。从这个意义上来说，数据驱动设计将设计师的直觉置于次要地位，更加重视定性和定量数据。
数据驱动设计是一种非常有趣的设计工作方法，因为它增加了设计有效的机会，更好地吸引用户的注意力并增加了转换的机会。并且，通过借鉴以前的设计经验，数据驱动设计可以选择最佳的设计实践并消除效果最差的设计实践。
无论您是一家以数据为基础采取所有行动的数据驱动型公司，还是一位想要将这种工作方式付诸实践的设计师，本文都会告诉您如何最好地实现数据驱动设计，并为您提供一些可能有用的工具。
实施数据驱动设计的最佳实践
在开始设计之前明确你的目标
要进行面向数据的设计，首先确定想要通过该设计实现的目标非常重要。更多转换？更多互动？提高品牌知名度还是改善您的品牌形象？提高用户体验？
从一开始就明确你的目标将有助于你了解你的努力应基于哪些 手机号码数据先前的数据，因为与最适合提升你的品牌形象的设计完全不同的设计类型可能更有利于实现更高的转化率。
发布设计后，分析其性能
在数据驱动设计中，为了扩展数据库，必须 数据驱动设计：最佳实践、工具和指标在每个设计发布给公众后衡量其性能。因此，我们还需要首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 聊天时代生命科学和制药业的人工智能机遇的内容使用不同的工具。稍后我们将详细讨论这些内容和指标，并告诉您哪些是最有趣的。
存储设计产生的数据及其结论
一旦您的设计所集成的活动结束，您就可以停止测 尼日利亚号码量由您的设计生成的数据，但如果这是一项长期的努力，您可以确定何时分析性能。通常，建议在生成足够的数据以得出有意义且重要的结论时开始分析设计性能。
无论如何，重要的是将您执行的所有数据和分析组织在仓库中，以便它们可以作为未来设计的指导。
不要忘记这是一个持续改进的过程
在数据驱动设计中，拥有灵活、持续改进的思维方式非常重要。虽然设计基于数据和先前的经验，但收集的数据并不是一成不变的。