Hoje em dia muito se ouve sobre UX Design (Experiência do Usuário), pois sua importância está crescendo muito no mercado. Mas o que a área de Data Science tem a ver com a UX? Vamos descobrir!
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 o UX une a “humanidade” e a “regra de negócio”, sempre refletindo como o produto pode agregar na vida do usuário final.
Um 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.
Olhe 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 se você quiser 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.
Ainda sem entender exatamente como a UX Design e a Ciência de Dados se ajudam? Vamos observar um caso que aconteceu com o Spotify (aplicativo de música mundialmente popular).
A empresa do aplicativo estruturou uma ideia e fez testes para implementar uma nova funcionalidade: pular anúncios de forma ilimitada na versão gratuita do app, pois até então os usuários gratuitos podiam apenas pular um número determinado de anúncios por hora. Em equipe, eles escolheram utilizar um método de pesquisa qualitativo chamado “Diário de Uso” e outro método quantitativo chamado “Data Tracking” (rastreamento de dados, traduzido do inglês). Esses dois métodos levariam em conta tanto os dados quanto as opiniões e dores dos usuários.
Durante os testes, os dados mostraram um comportamento curioso: apesar de os usuários terem chances de pular todos os anúncios, muitos só pulavam um número determinado de vezes por hora. A equipe responsável pela aplicação do “Diário de Uso” questionou os usuários através de uma entrevista e a justificativa foi surpreendente. Embora a funcionalidade fosse ilimitada, muitos ainda acreditavam que havia um número determinado de vezes que podiam pular os anúncios. Todos esses usuários usaram como justificativa o fato de que só podiam pular um número determinado de músicas por hora, então pensavam que era a mesma coisa para os anúncios.
Através desses resultados, o Spotify lançou na época uma ação: usuários que mostravam esse padrão de pular números limitados de anúncios recebiam uma mensagem de orientação sobre a nova funcionalidade.
Nesse case, a Ciência de Dados identificou um padrão de comportamento através da análise e tratamento de dados, ou seja, encontraram qual era o problema. E a UX Design foi até o usuário e compreendeu o motivo por trás disso, ou seja, o porquê do comportamento.
Então, sim, as duas áreas se complementam! Juntas no ramo de pesquisas, elas podem identificar problemas que nunca imaginaríamos e ajudar a gerar soluções inovadoras!
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Até mais!
