Arnold (2024) förklarar att data driven design låter användarna styra beslut om designen på en webbplats. Genom att skapa en smidig och användarvänlig e-handel ökar kundnöjdheten och försäljningen på webbplatsen.
Samla in rätt data genom till exempel Google Analytics för att analysera användardata (Google Analytics, 2024). Undersökning av användarens köpmönster under hela kassa-processen som till exempel klickflöde, tid på en session, avhopp i kassan och produktvisningar. Denna användbara data har stor betydelse vid design av e-handel.
Arnold (2024) nämner att A/B-testning även kan vara ett verktyg att samla in användardata och optimeringar. Genom att presentera två olika versioner av webbplatsen kan man fastställa vilken version som är mest effektiv. Dela upp användargruppen slumpmässigt i hälften och skicka ut antingen version A eller version B till användarna. Därefter väljs en metrik ut för att kunna mäta vilken version som upplevs som bäst. I e-handeln kan olika faktorer testas och analyseras som till exempel olika kassasystem. Får konkreta bevis på vilka designbeslut som ger bättre användarupplevelse som i sin tur leder till högre konvertering. Den viktiga användardatan kan sedan analyseras och optimeras utefter de upptäckta hindren som användarna möter genom hela köpprocessen på e-handeln.
Verktyg som Heatmaps är väldigt användbart under data driven design (Arnold, 2024). Heatmaps gör det enkelt att förstå var användare interagerar mest på en webbsida och vilka delar på webbplatsen som användaren ger mest uppmärksamhet till. Heatmaps visar grafiska representationer av data över webbplatsen. De olika färgerna på heatmapen visualiserar “Hot zones” beroende på olika metriker. Hur mycket tid spenderar de på olika områden, vilka komponenter presterar bra samt vilka områden lägger användaren minst tid på. Heatmaps ger möjligheten att identifiera trender och mönster på webbplatsen.
Data driven design inom e-handel kan förbättra försäljningen på webbplatsen samt ge nöjdare kunder då designen blir anpassad utefter användarens behov.