Como desenvolver storytelling através de dados

Como desenvolver storytelling através de dados
yasmin-matos
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No universo do design de experiência da pessoa usuária (UX), as histórias não são contadas apenas por meio de palavras ou imagens.

Elas são feitas de maneira meticulosa por causa dos dados, compreensão profunda do usuário e insights que dirigem a inovação e a criação.

A prática de Data-Driven UX permite que designers e pessoas desenvolvedoras usem narrações para suas criações de maneiras que ressoem profundamente com seu público, indo além das telas para tocar vidas de maneira significativa.

Insights com base em dados

A compreensão de que uma experiência excepcional se inicia com um entendimento detalhado da jornada da pessoa usuária não emerge meramente de suposições ou generalizações.

E sim da análise meticulosa de dados coletados ao longo das interações do usuário com o produto ou serviço.

Dessa maneira, coleta e interpretação de dados empíricos são cruciais para desvendar padrões de comportamento, preferências individuais e os desafios das pessoas usuárias no contexto de uso real.

Dentro deste processo analítico, a capacidade de identificar e mapear esses elementos com precisão permite que designers, desenvolvedores e desenvolvedoras façam ajustes informados no design do produto, visando a melhoria contínua da experiência oferecida.

Um exemplo dessa prática é a abordagem do Spotify na criação de listas de reprodução personalizadas.

A plataforma de streaming de música utiliza algoritmos avançados para analisar o histórico de escuta de cada usuário, incluindo gêneros musicais preferidos e artistas mais ouvidos.

Esses dados são então processados para gerar recomendações musicais altamente personalizadas, manifestando-se como listas de reprodução que refletem os gostos únicos de cada indivíduo.

Printscreen de tela com playlists sugeridas pelo Spotify para pessoa usuária.

Fonte: Spotify

Esta metodologia não apenas otimiza a experiência do usuário ao reduzir o esforço necessário para encontrar novas músicas de seu interesse, mas também fortalece a percepção de valor agregado oferecido pelo serviço.

A personalização baseada em dados, neste caso, transcende a funcionalidade básica de streaming de música, criando uma experiência interativa e dinâmica que se adapta e evolui com as preferências do usuário ao longo do tempo.

A aplicação de insights derivados de dados na jornada do usuário, portanto, não é um luxo, mas uma necessidade para a criação de experiências digitais que se destacam em um mercado altamente competitivo.

A abordagem data-driven em UX oferece um caminho concreto para entender profundamente as necessidades e desejos das pessoas usuárias, possibilitando o desenvolvimento de produtos que não apenas atendem, mas superam as expectativas, cultivando um engajamento significativo e duradouro.

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Como visualizar dados e contar histórias através de estatísticas

A habilidade de converter dados brutos em narrativas visuais é crucial para comunicar informações complexas de maneira eficaz.

A utilização de ferramentas visuais como infográficos e dashboards transforma grandes volumes de dados em representações que são muito mais fáceis de entender.

Essa prática facilita a identificação de tendências e padrões, auxiliando tanto as equipes de UX como as partes interessadas na tomada de decisões informadas.

Um exemplo clássico de visualização de dados é o gráfico de comparação de desempenho, como o apresentado no relatório anual de 2023 do Starbucks.

Nesse gráfico, o Starbucks consegue narrar eficientemente a evolução do seu desempenho financeiro em relação a importantes benchmarks do mercado.

Gráfico de comparação de desempenho do relatório anual de 2023 do Starbucks.

Fonte:Relatório anual de 2023 do Starbucks

Isso não só demonstra o crescimento da empresa de uma maneira que é rapidamente assimilada pelos stakeholders, mas também ressalta a habilidade do Starbucks de traduzir dados complexos em um formato visual intuitivo, tornando a análise financeira mais acessível e compreensível.

UX baseada em Metadados: Enriquecendo a personalização

A utilização de metadados representa uma evolução ainda maior na personalização, permitindo ajustes mais refinados que realçam a experiência da pessoa usuária.

A incorporação de informações detalhadas, como localização e condições climáticas, possibilita a criação de interfaces e conteúdos adaptados às circunstâncias específicas de cada pessoa usuária.

O site da Netflix utiliza metadados para personalizar a experiência da pessoa usuária, adaptando o conteúdo exibido com base em interações anteriores, hora do dia e até mesmo qual foi o dispositivo utilizado.

Ao identificar padrões no comportamento de visualização, a Netflix sugere novos títulos e categorias que têm maior probabilidade de interessar ao usuário, criando uma experiência de uso altamente personalizada e engajadora.

Printscreen de tela da Netflix com novas sugestões apresentadas.

Fonte: Netflix

Testes A/B e a evolução do UX orientado por dados

Os testes A/B representam um pilar crucial na evolução do UX que seja orientado por dados, facilitando decisões de design baseadas em evidências reais do comportamento da pessoa usuária.

Ao comparar duas variantes de uma mesma página, designers obtêm insights valiosos sobre quais elementos melhoram a retenção e conversão.

Este processo não apenas assegura uma evolução constante e informada do design, mas também maximiza a eficácia da experiência da pessoa usuária, tornando-a cada vez mais alinhada às suas expectativas e necessidades.

Um exemplo prático de testes A/B é o usado pela Amazon para otimizar a disposição de seus elementos na página de produtos.

Ao testar diferentes arranjos, como a posição das avaliações dos usuários ou a visibilidade do botão "Adicionar ao Carrinho", a Amazon pode determinar qual layout resulta em maior engajamento e vendas, ajustando sua interface para oferecer uma experiência de compra mais intuitiva e eficaz.

E isso podemos compreender melhor lembrando de como era a página da Amazon em 2019 e como está em 2024, por exemplo.

Printscreen de tela da Amazon em 2019 e em 2024.

Fonte: Amazon

UX Predictiva: antecipando necessidades com Inteligência Artificial

A UX Predictiva está reformulando a experiência da pessoa usuária por meio do uso de Inteligência Artificial (IA) para antecipar e atender às necessidades de usuários e usuárias de forma proativa.

Essa abordagem utiliza o histórico de interações, preferências e padrões comportamentais das pessoas usuárias para oferecer recomendações e funcionalidades personalizadas.

Com isso, a plataforma pode se adaptar às necessidades de usuários e usuárias, muitas vezes antes que as próprias pessoas as identifiquem, criando uma experiência mais intuitiva e realmente mais eficiente.

Por exemplo, os assistentes virtuais inteligentes, como o Google Assistant, utilizam IA para aprender com as interações da pessoa usuária e prever as informações ou ações que ela possa querer em seguida.

Esses assistentes oferecem sugestões e serviços úteis, como lembretes de eventos, alarmes ou recomendações de restaurantes nas proximidades, aprimorando a interatividade e utilidade do UX.

Foto de Google assistant em tela de aparelho eletrônico com fundo que parece madeira.

Fonte: Shutterstock

Conclusão

É notável a influência transformadora dos dados na construção de experiências de usuários que vão além do funcional e que se tornam memoráveis.

As técnicas de personalização baseadas em dados, visualização de informações, uso estratégico de metadados, testes A/B e inteligência artificial não se mostram apenas como ferramentas, mas narradores digitais que contam a história de cada pessoa usuária de maneira única.

A alquimia de converter dados em histórias é o que realmente define o futuro do design de experiência da pessoa usuária, garantindo que cada ponto de contato seja uma oportunidade para envolver e entender ainda mais profundamente quem são nossas pessoas usuárias.

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