Em fevereiro de 2024 tive o prazer de participar da Sprint de Negócios e Dados para UX e Produtos Digitais, promovida pela How Bootcamps, ministrada por Thaís Falabella e facilitada por Andresa Santa Rita, graças a uma bolsa de estudos oferecida pela Menina de UX.
Foi uma experiência enriquecedora poder contar com a expertise da Thaís durante quatro encontros de muito conteúdo e trocas. Para mim, a didática aplicada na sprint fez toda a diferença para que, mesmo sendo iniciante na área de dados, eu pudesse compreender e ampliar meu conhecimento no assunto. Outro fator extremamente positivo foram as contribuições das colegas de sprint, que trouxeram diversos insights através de suas próprias experiências profissionais, o que gerou perguntas e trocas significativas.
Dados e métricas: o que são?
Todo dado começa por uma medida, que nada mais é do que um dado bruto: a quantidade do que é analisado. Diante de diferentes medidas, é possível ter acesso à diversas informações, como: número de usuários, número de cadastros, visitas ao site, entre outros.
É através da relação feita entre diferentes medidas que geramos métricas. As métricas são a base para construção de indicadores de desempenho. Através delas temos um conhecimento mais amplo não apenas dos números brutos, mas de resultados obtidos através de comparativos entre as mesmas. Por exemplo, além do número exato de acessos em um e-commerce, é possível ser mais assertivo ao analisar a quantidade de pessoas que finalizaram a compra em determinado contexto, ou o tempo em que o usuário levou até desistir do seu carrinho, e assim por diante. Ao gerar métricas através de comparativos, descobrimos causas e logo, criamos soluções.
Os dados resolvem todos os nossos problemas?
Dados por si só não tomam decisões por nós. Através da análise que fazemos sobre eles, e inseridos no contexto em que fazem parte, obtemos conhecimentos que serão traduzidos em ações. A ação diante dos dados é o que gera novos projetos e novas soluções para os negócios. Dados soltos podem nos levar a interpretações e decisões erradas. Como exemplo, o crescimento do número de vendas de um produto pode gerar, por consequência, o aumento do número de defeitos ou trocas dos mesmos. Este dado isolado do aumento de defeitos, se analisado sozinho neste caso, pode nos levar a uma conclusão equivocada.
E o que são produtos digitais e porque os dados são importantes em modelos de negócio?
Produtos digitais são conteúdos comercializados e acessados de forma online. Para falarmos destes, precisamos considerar o processo de transformação digital das últimas décadas. A adoção tecnológica trouxe não só novas formas de negócio, como também uma nova cultura digital, onde produtos e serviços digitais são oferecidos continuamente aos usuários.
"O mais importante não é o dado, mas o valor que ele gera’’.
Tais produtos digitais trazem vantagens como a automatização de processos, novas soluções de negócio e uma maior escala de faturamento para empresas. Quando aplicada, a análise de dados de produtos digitais são o caminho para tomar melhores decisões. A aplicação de métodos e ferramentas de leitura e extração de dados nos ajudam para que não tenhamos interpretações enviesadas, baseadas apenas em dados brutos, e para que possamos agregar valor à experiência de usuário como um todo.
Métricas e fontes de dados
Podemos medir a usabilidade de um produto ou serviço baseado em fatores como a eficácia, eficiência e satisfação das interações. Medimos as taxas de sucesso e tempo decorrido nestas tarefas, estabelecemos o trajeto que o usuário faz na plataforma (funis de navegação), medimos também as respostas para a adoção de novas funcionalidades, e identificamos as possíveis dificuldades e demandas desses usuários.
Para identificarmos as percepções do usuário e receber feedbacks, usamos as métricas declaradas. Algumas pesquisas como o Net Promoter Score (NPS) são capazes de medir quantos desses usuários indicariam o produto e/ou empresa para outras pessoas. Já para medir a satisfação, usamos o CSAT (costumer satisfaction) e o CES (costume effort score) para medir o quão fácil foi executar as tarefas.
Após estabelecer os tipos de métricas necessárias para o negócio, precisamos buscar as fontes desses dados. Podemos obtê-los através das operações de negócio: números de faturamento, números de vendas; ou através de dados de uso: número de cliques, tempo de tela, taxas de rejeição, além das já mencionadas métricas declaradas. Podemos também analisar dados de marketing: número de visualizações e de conversões, leituras de e-mails marketing, e mais além, através das avaliações em aplicativos e solicitações - feedbacks - em serviços de atendimento. Vale também o uso de testes e pesquisas diretas com os usuários, especialmente quando necessitamos compreender algum aspecto que ainda não está claro através dos dados disponíveis.
Ferramentas de visualização de dados vs. extração de dados
Acessando uma base de informações, temos ferramentas que nos ajudam na análise desses dados através de tabelas e gráficos para monitoramento, como o tableau. looker studio, power BI, e o clássico excel. Já para extrair esses dados, a forma que utilizaremos depende muito da estrutura de cada empresa, além é claro da possibilidade de fazermos isto de formas autônomas. De maneira mais aprofundada, é possível realizar uma Query - uma forma estruturada de ‘’pedir’’ um dado de um banco de dados, através de fórmulas e comandos padrões (SQL).
É possível também, através de métodos de UX design, tornar os dados mais acessíveis e compreensíveis, ao aplicá-los por exemplo em uma matrix CSD para entender quais são as certezas, suposições e dúvidas desses usuários, assim como estabelecer personas (perfil desses clientes), além de diversas outras aplicações.
Os dados nos possibilitam a melhor compreensão do público, suas necessidades, dificuldades e afinidades, facilitando assim todo o processo de construção de uma experiência de usuário eficaz e positiva, e o desenvolvimento de um design system acessível e voltado para soluções.
Conclusão
Agradecimentos à Thaís Falabella e ao How Bootcamps e Menina de UX pela oportunidade valiosa e por todo o aprendizado adquirido. Tenho certeza que esta foi a primeira de muitas outras trocas enriquecedoras com esse time no futuro!
