Design baseado em dados: uma definição, seus benefícios e algumas aplicações práticas para projetar experiências valiosas do usuário

Ser orientado pela empatia e informado por dados é a chave para uma abordagem de design centrada no ser humano. Como na primeira parte deste artigo de 2 partes, agora iremos dissecar essa definição. Vamos analisar o significado, as vantagens e as aplicações de uma experiência do usuário baseada em dados.

Na primeira parte, focada no design centrado no ser humano, explicamos o significado do primeiro princípio norteador dessa abordagem, ou seja, empatia e como isso se traduz na prática.

Agora precisamos analisar a segunda parte da expressão empatia orientada e informada por dados, ou seja, dados. Que tipo de dados estão envolvidos no design centrado no ser humano?

Esses dados não são KPIs de negócios. KPIs, de fato, são objetivos corporativos que contribuímos para alcançar em colaboração próxima e contínua com os membros de outras equipes. Dados qualitativos e quantitativos específicos são as primeiras métricas que nós, como designers, observamos. Também estamos confiantes de que nosso trabalho pode mudá-los.

Este artigo se aprofundará para que você entenda melhor quais dados consideramos e como os coletamos.

Dados qualitativos em MailUp

Antes de definir o que é um dado qualitativo para nossa equipe, vamos começar com um exemplo.

Considere este milkshake na foto.

Se você pedisse a alguém para descrevê-lo, o que ele ou ela diria?

“O milkshake tem dupla composição de baunilha e chocolate. É coberto com granulado e cereja cristalizada, e é servido em copo refinado. Em geral, tem um visual clássico mas bem acabado. Embora muito bom, não me atrai tanto por causa de seu contexto um tanto asséptico. Em qualquer caso, eu nunca beberia, a menos que fosse sem lactose. ”

Para obter dados qualitativos, devemos coletar observações sobre nosso domínio de foco (o produto ou serviço MailUp) por meio de análises aprofundadas feitas com nossos usuários e / ou sobre os produtos em questão.

Na MailUp, coletamos dados qualitativos por meio das seguintes atividades:

• Testes de usabilidade qualitativos (8–15 participantes)
• Entrevistas semiestruturadas (cerca de 6 participantes)
• Pesquisas qualitativas (mínimo de 40 participantes)
• Grupos focais ou sessões de co-design (cerca de 10 participantes)

Os resultados nos ajudam a responder às perguntas estratégicas típicas: Por que isso está acontecendo? Como devemos consertar isso?

Essencialmente, a pesquisa qualitativa nos ajuda a compreender os problemas atuais que afetam a experiência e como melhorá-la.

Dados quantitativos

Vamos voltar ao nosso milkshake na imagem: também podemos usar medidas para descrevê-lo.

O seu tamanho é de 200 ml, a sua temperatura de 5 ° C e o seu custo é de 7 €.

Os números que usamos para descrever o assunto de nossa pesquisa são dados quantitativos individuais. Cada um representa uma medida composta por um número (200, 5 e 7) e uma unidade (ml, ° C e €).

Para obter dados quantitativos, devemos coletar as métricas de projeto, ou seja, os dados numéricos.

Na MailUp, coletamos dados quantitativos durante os projetos de design por meio das seguintes atividades:

• Testes de usabilidade quantitativos (30-40 participantes)
• Analytics (Google, Pendo, Hotjar ...)
• Teste A / B
• Testes de árvore
• Pesquisas quantitativas (começando com 100 participantes, dependendo da significância estatística)

Os resultados nos ajudam a responder perguntas como: Quantos? Quantos? Quando?

Dadas essas premissas, poderíamos definir uma métrica de design da seguinte forma: um dado numérico que nos informa sobre alguns aspectos da experiência dos usuários do MailUp com um de nossos pontos de contato, produtos ou serviços digitais.

Quais são os dados qualitativos que consideramos?

Ao realizar pesquisas quantitativas na equipe de design, nos concentramos em coletar métricas como:

• Quanto tempo leva para concluir uma tarefa ou processo?
• Quanto esforço é necessário para usar um recurso ou serviço?
• Quão difícil uma tarefa ou processo parece para os usuários?
• Quantos usuários podem completar com sucesso uma tarefa ou processo?
• Quão satisfeitos estão os usuários com um produto, serviço, atividade ou processo?
• Com que frequência os usuários voltam a usar um recurso, produto ou serviço?
• Quantas pessoas usam ativamente um produto ou serviço?
• Qual porcentagem de usuários passa para o próximo estágio de uma tarefa ou processo importante?

Métricas diretas como tempo de tarefa, taxa de sucesso, classificação de satisfação ou facilidade de uso e pontuações de questionários contínuos são o coração das interações que projetamos. Por outro lado, métricas mais complexas como o número de conversões, a taxa de conversão, o número de usuários de retorno ou a taxa de rejeição nos fornecem insights inestimáveis ​​sobre o comportamento e as atitudes de nossos usuários em relação aos nossos produtos digitais.

Como coletar dados: os três mosqueteiros da pesquisa de design quantitativo

As equipes do MailUp usam preferencialmente, dependendo dos contextos e objetivos, três métodos diferentes para coletar dados quantitativos: Analytics, Quantitative User Tests e Surveys.

Como decidimos um do outro? Geralmente tentamos entender o que é realista para o programa de negócios, para a capacidade da equipe e para nossas habilidades - mas também para as ferramentas e o orçamento disponíveis naquele momento.

Normalmente, a escolha não é direcionada apenas a um único método. Em vez disso, quase sempre tentamos triangular e usar várias metodologias para coletar dados sobre o mesmo fenômeno, porque sabemos que todos os métodos têm suas limitações e “pontos cegos”.

Ferramentas de análise como Google, Pendo e Hotjar nos permitem observar o comportamento do usuário “em estado selvagem”. No entanto, os dados do Analytics muitas vezes carecem de contexto: eles não podem nos dizer por que alguém clicou naquela parte da interface e o que esperava que acontecesse.

Exemplo de mapa de calor de uma página do site MailUp

Pesquisas, mesmo as mais “rápidas e sujas” por meio do Hotjar, Pendo ou Typeform, permitem perguntar aos usuários quais são seus objetivos e o que eles pensam - quando estão navegando ou em estudos mais aprofundados. Obviamente, obter dados estatisticamente significativos e projetar questionários totalmente perfeitos é um compromisso considerável.

Exemplo de uma pesquisa MailUp

Por fim, os testes de usabilidade quantitativos por meio de testes de usuários nos permitem analisar o comportamento e as opiniões dos usuários, registrando suas interações com o sistema à medida que executam as tarefas atribuídas. A análise se beneficia do fato de que o contexto é totalmente controlado. Mas mesmo isso requer tempo do pesquisador para planejar e conduzir um estudo.

Exemplo de um teste de usabilidade MailUp

Em resumo, a pesquisa quantitativa nos ajuda a entender a extensão dos problemas de design (quão sério é o problema ou quantas pessoas ele afeta). Permite-nos priorizar conscientemente os problemas que pretendemos resolver. Ajuda-nos a experimentar soluções e, por último mas não menos importante, ajuda as equipas a apoiar o seu trabalho e a mostrar o valor do design .

O ROI do design

Este último ponto é muito importante: uma das marcas da maturidade do design dentro de uma empresa é o próprio negócio compreender seu valor estratégico.

Fazer com que os gerentes da empresa considerem o design como uma “produção de entregas” sob demanda para um “ativo para mover KPIs” não é uma tarefa fácil. Os designers do MailUp tiveram que aprender a falar a língua de seus interlocutores, ter empatia por eles e seguir seu modelo mental para mostrar a eles o potencial da abordagem centrada no ser humano.

Vimos isso assim que começamos a coletar as primeiras métricas de design: são representações numéricas de uma melhoria em um produto digital que às vezes é impressionante.

E quando - com a ajuda de nossos colegas de Marketing, CVM e Produto - associamos esses números aos KPIs de negócios (como receita ou economia de custos), o foco começou a mudar de projetar algo de uma certa maneira "por causa de um desejo ou opinião ”para projetá-lo para afetar os lucros.

Ainda há muito o que fazer. Mudar uma cultura não é fácil. No entanto, sabemos que estamos no caminho certo: a nossa vontade, juntamente com o Grupo a que pertencemos, é trazer a maturidade do design interno para competir com os das melhores empresas internacionais.

Como já dissemos, temos o coração e a cabeça para fazer isso: somos movidos pela empatia e informados por dados.