Дизайн, построенный на данных (Data Driven Design), – термин, появившийся параллельно с феноменом больших данных и изменивший многие исторические подходы к дизайну продуктов.

Дизайнеры прошлого тоже оперировали данными, но тогда информации было значительно меньше, и продукты создавали с ориентацией на клиентский сегмент – диапазоны шкал по обычно психо-демографическим параметрам, таким как пол, возраст, достаток и т. п.

Представляя себе пользователей, мы часто ориентируемся на средние показатели. Например, получив данные о среднем возрасте и средних доходах, можно получить такую картину:

В результате появляется почва для обобщений и построения продуктовых гипотез: «25 лет – период гнездования, этим клиентам можно предложить кредит на бюджетное авто и ипотеку…»; «Людям с доходом в 35 000 рублей свойственно экономить, мы можем предложить им персональный финансовый планировщик…».

Хотя на самом деле, если обозначить каждого клиента точкой, картина выглядит следующим образом:

То есть мы имеем два отчетливых кластера – обеспеченных зрелых людей и малообеспеченную молодежь, для которых придуманные идеи будут нерелевантны, поскольку среди пользователей просто не окажется потенциальных потребителей.

Возможный результат кластерного анализа банковских клиентов

Современные банки и не только банки обладают большим объемом данных о своих клиентах, что позволяет строить такие картины не по двум, а по более чем 200 параметрам, и на их основе выделять разные сегменты.

Самое ценное, что в результате кластерного анализа мы получаем разметку аудитории и можем взаимодействовать с ними, ориентируясь на определенный признак.

Если раньше в своих гипотезах мы опирались на грубую «нарезку» клиентской базы по двум-трем демографическим показателям, теперь мы можем сформулировать не только персональное сообщение, которое подойдет клиенту, как ключ к замку, но и персональные финансовые условия, набор функциональности, информационную архитектуру и даже компоновку объектов.