UX Research: decisões baseadas em dados

Fase anteprojetual - Apresentação

Introduzindo o curso e o instrutor

Se estávamos buscando entender como traduzir métricas em tomadas de decisão, este é o curso que procurávamos. Neste curso, vamos abordar como iniciar um ciclo de métricas, estabelecer hipóteses, testá-las e compreender se fazem sentido ou não.

Audiodescrição: O instrutor é um homem branco, com cabelo preto de tamanho médio e barba preta. Ele veste uma camiseta branca e está em seu escritório, que também é seu quarto, para gravar este vídeo. O ambiente não possui um cenário de produções milionárias, apenas um sofá no canto.

Explicando a proposta do curso

A proposta do curso é explicar como esse raciocínio funciona nos bastidores. Na Alura, temos a característica de oferecer uma abordagem prática, mostrando como acessar o Google Analytics, extrair tabelas, analisar funis de conversão, e visualizar mapas de calor no Hot Java, por exemplo. No entanto, este curso será mais focado no raciocínio analítico por trás dessas ações.

Embora o curso seja mais analítico, não abandonaremos o formato que funciona bem na Alura. Vamos desenvolver um projeto do início ao fim, trazendo também referências de mercado e experiências de empresas como Glu.com e Serasa, entre outras. O objetivo é mostrar como esse raciocínio se aplica em diferentes contextos, enriquecendo o aprendizado.

Explorando o conhecimento prévio e a experiência prática

Se já tivermos um conhecimento mais aprofundado em métricas e ferramentas, será ótimo, pois a base analítica que vamos explorar ajudará a tomar decisões melhores e a formular hipóteses. Caso não tenhamos essa base, não há problema.

Na Alura, oferecemos diversos cursos que proporcionam uma experiência prática, ensinando como acessar ferramentas como o Analytics e o Hotjar. Essas ferramentas são essenciais para entender como acessar tabelas, métricas específicas e outros dados relevantes. Neste curso, vamos otimizar esse processo, apresentando as métricas diretamente nos slides, permitindo que nos concentremos na criação de hipóteses e na análise de resultados.

Alinhando expectativas e iniciando o ciclo de métricas

Para oferecer uma visão geral do conteúdo das aulas, começaremos com um alinhamento de expectativas, discutindo nossos objetivos e os principais aprendizados que o curso proporcionará. Em seguida, iniciaremos o primeiro ciclo, refletindo sobre o que queremos entender, quais métricas serão analisadas e como faremos isso. Este ciclo será abordado do início ao fim, e nos capítulos seguintes, exploraremos outros formatos e exemplos desse mesmo ciclo de métricas.

Explorando exemplos e eventos personalizados

No terceiro capítulo, veremos outros exemplos e hipóteses que podem ser formuladas a partir das mesmas métricas. Em seguida, teremos um capítulo dedicado a eventos personalizados, discutindo como podemos introduzir novas métricas nas ferramentas atuais. Isso é importante porque, além das métricas padronizadas, queremos mapear melhor o comportamento das pessoas usuárias. Os eventos personalizados são fundamentais para esse propósito.

Abordando cuidados e cruzamento de ferramentas

Posteriormente, abordaremos os cuidados e pontos de atenção necessários para garantir que nossa análise esteja correta e sem problemas. Por fim, discutiremos o cruzamento de ferramentas, uma prática muito utilizada para ampliar a visualização de um problema. Essa abordagem é bem-vinda e eficaz.

Discutindo próximos passos e finalizando o curso

No último capítulo, discutiremos os próximos passos, como priorizar uma hipótese em detrimento de outra, e como dar visibilidade a essas hipóteses após sua implementação. Também abordaremos a criação de relatórios e dashboards. Esperamos que este conteúdo desperte seu interesse e que você deseje compreender mais sobre o raciocínio por trás dessas práticas. Nos vemos no curso para iniciar nossa jornada. Até lá!

Fase anteprojetual - Pesquisas quali e quanti

Apresentando o curso de tomadas de decisões baseadas em dados

Sejam bem-vindos oficialmente ao nosso curso de tomadas de decisões baseadas em dados. Neste primeiro capítulo, que será breve, faremos alguns alinhamentos importantes. Vamos discutir nossos objetivos, as principais lições que queremos transmitir e a importância disso tudo.

Distinguindo entre qualitativo e quantitativo

O primeiro ponto é a distinção entre o qualitativo e o quantitativo. Sabemos que o RxResearch cresceu muito ao longo dos anos, mas essas duas áreas ainda são fundamentais para o RxResearch. A parte qualitativa envolve a realização de entrevistas, testes de usabilidade, grupos focais, entre outros. Essas metodologias são valiosas porque nos permitem entender o que o usuário está pensando e sentindo, além de explorar ao máximo algum problema que possa estar ocorrendo na plataforma.

No entanto, o ponto negativo é que essas metodologias envolvem várias etapas. Por exemplo, ao realizar um teste de usabilidade, precisamos definir a amostra, encontrar e abordar as pessoas, realizar o recrutamento, agendar as sessões de teste, elaborar o roteiro e, finalmente, conduzir as entrevistas para depois analisá-las. São muitas etapas a serem cumpridas, e nem sempre conseguimos realizá-las em poucos dias; às vezes, precisamos de semanas ou até meses, dependendo do volume de entrevistas.

Explorando as vantagens do quantitativo

Isso pode ser complicado, pois é difícil encaixar no cronograma um tempo para realizar um teste de usabilidade com 15 ou 20 usuários, por exemplo, durante três semanas ou um mês.

Eventualmente, pode ser mais complexo encaixar isso no nosso dia a dia. Com as métricas e metodologias mais quantitativas, estamos falando de análise de dados, questionários, testes A-B, coleta de métricas, formulação de hipóteses, implementação dessas hipóteses, entre outros.

Focando na análise quantitativa

Por isso, no cotidiano, acaba sendo mais prático ou mais fácil encontrar tempo para realizar essa análise. Em dois ou três dias, já conseguimos fazer uma análise adequada, chegando a alguns caminhos e hipóteses que desejamos testar. Vamos focar mais na parte quantitativa, pois entendemos que, atualmente, há uma aplicação mais frequente e uma facilidade maior em encontrar espaços para realizar essas análises, especialmente aquelas focadas em números ou em plataformas que oferecem mapas de calor e gravações de sessões de usuários.

Integrando qualitativo e quantitativo

A ideia é trazer um pouco mais nesse sentido. Não vamos focar muito no qualitativo, apesar de existirem vários cursos na Alura que abordam esse tema. O qualitativo tem um peso significativo e permite entender com mais profundidade do que um dado, que é algo mais frio. Vamos tentar mostrar ao longo do curso como cruzar esses dados com outras fontes e ferramentas, para analisar o problema por diferentes perspectivas e óticas, permitindo uma compreensão mais profunda.

Concluindo a introdução do curso

Ao longo do curso, veremos isso com mais detalhes. A ideia era apenas fazer uma visão geral, e nos próximos vídeos, falaremos sobre os objetivos do curso. Até breve!

Fase anteprojetual - Principais objetivos

Discutindo os objetivos do curso

Dando continuidade ao nosso primeiro capítulo, que aborda o alinhamento de expectativas, vamos discutir agora os principais objetivos do curso. Se tivéssemos que destacar um slide essencial, seria o das siglas de métricas. Ao longo do curso, veremos que ele materializa nosso raciocínio analítico e como as coisas funcionam nos bastidores dos planos. Neste momento, apresentaremos mais a teoria, para que possamos entender uma introdução sobre seu funcionamento. Ao longo do curso, traremos exemplos mais práticos e palpáveis para aprofundar nosso entendimento.

A ideia é começarmos com a definição, pensando em como iniciar nossa jornada e análise, que muitas vezes é exploratória. Vamos considerar algumas métricas, dados que queremos saber, perguntas a serem feitas e as ferramentas que utilizaremos para criar um caminho inicial a ser percorrido. A partir daí, observaremos o que estamos pensando e entendendo dessas métricas. Por exemplo, podemos perceber que as pessoas não estão clicando muito no botão de checkout, o que pode ser prejudicial para a saúde do site. Nossa hipótese pode ser trocar a cor do botão ou mudar sua posição, avaliando se essa hipótese faz sentido.

Definindo e testando hipóteses

Definiremos nossa primeira hipótese, mas podemos ter várias, não precisa ser apenas uma. Usaremos uma como exemplo para ilustrar o início, meio e fim do processo. No entanto, podemos pensar em várias outras hipóteses, formando um ciclo que se repete várias vezes. A primeira etapa é definir a hipótese, depois medir como mensurá-la. Se quisermos mudar a cor de um botão, por exemplo, pensaremos nas métricas para avaliar se houve impacto positivo ou negativo, como o número de cliques, taxa de conversão ou taxa de engajamento. Dependendo do contexto, essas métricas podem variar.

Uma vez definida a forma de mensuração, passamos para a análise. Colocaremos a hipótese em prática e, com os KPIs bem definidos, poderemos rastrear se o resultado foi positivo ou negativo. Resultados negativos não são um problema. É importante confirmar isso, pois é comum que hipóteses que parecem incríveis não gerem os resultados esperados. Quanto mais conhecemos o produto e testamos, mais entendemos sobre o comportamento do usuário, aumentando a chance de acertos. No entanto, isso não é uma regra, e errar também é um feedback valioso.

Iterando e ajustando estratégias

Portanto, não se trata de acertar ou errar, mas de tentar melhorar a saúde do site, o que pode resultar em algo positivo ou negativo. Se o resultado for negativo, não há problema.

Vamos desabilitar essa hipótese ou substituí-la por outra opção. Inicialmente, pintamos o botão de azul, mas percebemos que essa cor pode não ser a mais adequada. Podemos considerar que, talvez, o vermelho faça mais sentido. Caso a cor não esteja causando o impacto desejado, podemos pensar em mudar o botão de lugar, alterando seu posicionamento. Em seguida, precisamos refletir sobre como mensurar essas mudanças. Realizaremos um novo ciclo de testes e, assim, obteremos novas métricas para avaliar se estamos no caminho certo. Esse processo é, de fato, uma tentativa e erro. Dificilmente encontraremos uma solução mágica que melhore drasticamente uma métrica em 500%. Embora isso possa acontecer, é muito raro. O que queremos destacar é que esse processo é cíclico. Pequenas melhorias são feitas continuamente, aprimorando gradualmente a saúde e a experiência do site. Isso é completamente natural.

Se seguirmos um caminho que não foi tão eficaz, devemos considerar como alterá-lo. Caso o caminho escolhido resulte em um aumento de cliques no botão, por exemplo, podemos criar um relatório ou um dashboard para acompanhar essa métrica ao longo do tempo e verificar se o resultado se mantém. A ideia é mostrar como esse ciclo tem um começo, meio e fim, repetindo-se ciclicamente, testando diferentes hipóteses e sempre buscando melhorar a experiência do site.

Explorando objetivos amplos e pensamento analítico

Pensando em objetivos mais amplos, destacamos três principais. O primeiro é entender como funciona o ciclo de métricas na prática. Ao longo do curso, retornaremos a esse tema várias vezes. O segundo objetivo é realizar um cruzamento de ferramentas. Muitas pessoas se limitam a uma única ferramenta, mas ao cruzar dados de diferentes fontes, como o Google Analytics e o Hotjar, ampliamos e enriquecemos nossa análise. Isso nos proporciona percepções mais profundas. Durante o curso, mostraremos como fazer isso na prática.

Por último, vamos desenvolver o pensamento analítico e curioso. Embora o uso de ferramentas seja importante, o maior legado que desejamos deixar é a importância do pensamento analítico. Devemos nos basear em dados e fatos, evitando suposições. A curiosidade também é fundamental, pois quanto mais entendemos algo, mais queremos explorar e descobrir. Isso nos ajuda a ampliar nossa visão sobre o produto e o comportamento dos usuários.

Nos vemos no próximo vídeo.

Sobre o curso UX Research: decisões baseadas em dados

O curso UX Research: decisões baseadas em dados possui 144 minutos de vídeos, em um total de 50 atividades. Gostou? Conheça nossos outros cursos de UX Research em UX & Design, ou leia nossos artigos de UX & Design.

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