UX Design em T: a conexão com a Ciência de Dados

Você já ouviu falar na área de UX Design? Essa especialidade é responsável por conhecer mais profundamente os usuários e cuidar para que sua experiência com um produto ou serviço seja positiva. Além disso, os profissionais da área também podem coordenar o desenvolvimento de projetos que envolvem produtos, geralmente seguindo a ideia do DCU (Design Centrado no Usuário).

Podemos dizer que a UX une a “humanidade” e a “regra de negócio”, sempre refletindo como o produto pode agregar na vida do usuário final.

Ter esse conhecimento é muito importante nos dias atuais, pois as pessoas apenas consomem aquilo que faz sentido para suas vidas e que são soluções para as necessidades que enfrentam. Caso contrário, o público-alvo não terá interesse algum pelo produto ou serviço.

O que é Ciência de Dados?

Tudo no mundo digital é movido por dados, desde a mais simples ação até àquelas que são complexas. As informações pesquisadas, as notícias recebidas, as redes sociais mais populares, tudo é alimentado por dados gerados, armazenados e modelados.

Quer um exemplo prático? Acesse o site My Activity da Google. Caso você tenha uma conta nessa empresa, você conseguirá acompanhar os registros de todos os seus acessos e atividades feitos ao longo do tempo em que você navegou na internet com o seu login ativo.

Já existe uma infinidade de dados em qualquer sistema digital e tudo que fazemos gera mais uma imensidade de informações importantes. Isso pode virar um grande problema caso não haja especialistas para cuidar, e é aqui que o(a) Cientista de Dados entra!

Data Science, ou Ciência de Dados em português, é a área que cuida da análise e tratamento de dados em geral, além de entender como transformar informações aparentemente simples em grandes projetos.

As pontes entre a Ciência de Dados e a UX

Diversas especialidades dentro do UX se beneficiam dos conhecimentos oferecidos pela Ciência de Dados. Analise a seguir algumas delas:

UX Research e Ciência de Dados

Um(a) UX Designer desempenha vários papéis e pode criar teorias e imaginar como o público de uma empresa é e se comporta. Porém, todas essas teses são baseadas em informações reais, vindas de usuários reais através de Pesquisas e Testes.

Cada projeto exige um tipo de informação, por isso existem diferentes tipos de pesquisas e de testes. Geralmente, podemos dividi-los em Qualitativo e Quantitativo:

• Pesquisas Qualitativas: Nesse tipo de pesquisa, estamos procurando por qualidade de respostas. Trabalhamos perguntas mais abertas, em que deixamos o usuário falar o quanto for necessário. Geralmente esse tipo de pesquisa gera vários insights, mas também são mais demoradas para gerar e analisar resultados. Entrevistas são um ótimo exemplo de pesquisa qualitativa.
• Pesquisas Quantitativas: Diferentemente da qualitativa, na pesquisa quantitativa estamos procurando por um maior número de respostas. Nesse tipo de pesquisa, as perguntas são mais fechadas e apresentam alternativas. Essa metodologia é ótima para identificar padrões de comportamento. Formulários de satisfação são um exemplo perfeito de pesquisa quantitativa.

Quando estamos desenvolvendo uma pesquisa quantitativa, podemos nos assustar com a grande quantidade de respostas, pois é difícil analisar uma de cada vez e cuidar de tantos dados ao mesmo tempo. Algumas ferramentas online podem gerar gráficos dos resultados automaticamente, mas dificilmente eles irão mostrar padrões.

Acompanhe o exemplo a seguir: uma pesquisa mostra que 5 de 10 usuários são maiores de 55 anos e que 3 desses 10 usuários são casados.

E caso você precise saber se essas pessoas casadas são maiores ou menores de 55 anos?

Podemos tentar presumir através do maior número de respostas no gráfico da idade, mas as chances de estarmos errados são gigantescas. Esses gráficos automáticos não conseguem mostrar essa resposta que precisamos, pois eles não cruzam resultados de perguntas diferentes.

E é aqui que a Ciência de Dados irá ajudar!

Cientistas de dados são responsáveis por cuidar e tratar os dados de forma que consigam cruzar informações e encontrar padrões de comportamento. Tudo isso será utilizado para criar estratégias e soluções mais exatas.

Nesse caso, a Ciência de Dados conseguirá identificar um padrão de comportamento através da análise e tratamento de dados.

Em outras palavras, basicamente o(a) cientista de dados ajudará a encontrar qual é o problema e o(a) UX Designer irá até o usuário para compreender o motivo por trás de tudo, ou seja, o porquê do comportamento.

Métricas de produtos e Ciência de Dados

Acompanhar a saúde dos produtos ou serviços enquanto eles estão no mercado é uma ação crucial para garantirmos uma excelente qualidade. Nesse caso, as métricas serão essenciais para realizarmos análises de resultados constantemente.

Métricas são basicamente os dados que indicam o estado ou situação de algo. Por exemplo: se uma empresa tem como objetivo engajar uma página no Instagram, então as métricas que precisam ser acompanhadas são as curtidas, os comentários, as visualizações e o número de seguidores nas páginas. Esses dados indicarão se a meta está sendo atingida ou não.

Nesse caso, a Ciência de Dados sempre é uma grande aliada! Além de cuidar para trazer dados mais coerentes, a pessoa que conhece sobre essa área geralmente planeja como esses dados serão recolhidos, quais ferramentas utilizar, como esses dados deverão ser armazenados, com qual constância devem fazer as análises e quais dados podem ser cruzados para gerar análises mais relevantes.

Utilizando ainda como exemplo a empresa que deseja engajar o sua página no Instagram, os dados sozinhos podem sim oferecer boas análises, mas com uma pessoa que conhece sobre Ciência de Dados é possível ir além: realizar o planejamento completo de acompanhamento, cruzar dados comparando número de seguidores com o número de interações, comparar os melhores horários para maior engajamento, encontrar os assuntos de maior interesse, e até mesmo cruzar os tipos de perfis de público com os resultados obtidos.

Conclusão

A partir das análises feitas até o momento, podemos dizer que sim: a UX e a Ciência de Dados se complementam. Se aplicadas juntas ao longo dos projetos, elas podem identificar problemas que nunca imaginaríamos e ajudar a gerar soluções inovadoras!

Vale ressaltar que a Ciência de Dados pode ser utilizada em muitas outras situações, não apenas as duas que foram citadas. A dica é sempre analisar o projeto no qual você está e identificar a necessidade de aplicar os conhecimentos dessa área.

Após a conclusão, podemos refletir que estudar sobre Ciência de Dados pode trazer muitos benefícios para a área da UX.

Revisão

Ao longo deste artigo, conversamos sobre assuntos como:

• O que é a UX Design e a sua importância;
• O que é a Ciência de Dados e a sua importância;
• As pontes entre a Ciência de Dados e a UX.

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