Dados comportamentais podem ser entendidos como medidas que visam a quantificar e mapear informações sobre o comportamento humano ao utilizar determinado produto ou exercer alguma atividade.

No contexto de produtos digitais a obtenção de dados ocorre verificando informações como perfil de usuários, dados demográficos, dados sobre tecnologia usada, além de todos os dados sobre a interação sobre a interface a fim de alcançar determinado objetivo.

A importância de se obter estas informações, está na busca de entender como o usuário se comporta, enxerga e se baseia para buscar ou tomar decisões dentro do produto, para que então baseado nisso possa gerar gatilhos de oportunidades ou melhorias que vão ser implementadas e que tendem a diminuir a fricção de uso, ou até mesmo detectar desafios que podem ser mitigados de alguma forma.

Imagine o seguinte cenário.

Você tem um produto SaaS, voltado a pequenas e médias empresas, com mais de 500 clientes e que tem como objetivo simplificar e otimizar o processo de venda de lojas de materiais de construção.

Todos os dias, seu suporte recebe feedback dos clientes sobre o processo de geração de orçamento, onde a principal reclamação é sobre o tempo para se montar um orçamento e externalizar ao cliente sobre os valores e possíveis condições de pagamento.

Neste ponto, você já identificou que algo precisa ser feito para solucionar o problema enfrentado pelos seus clientes. Então junto ao time de desenvolvimento, vocês bolam uma solução para reduzir as etapas e simplificar o processo.

E pasmem, as reclamações ainda estão acontecendo e agora vocês não fazem ideia de o que cortar para conseguir reverter a situação e melhorar a satisfação dos clientes.

Este cenário que foi ilustrado apesar de hipotético, representa a maior parte das condutas adotadas pelos times de tecnologia quando se deparam com um problema a ser resolvido. E com isso não vão se dando conta da quantidade de tempo e recursos que estão gastando tentando imaginar algo com base na percepção de cada um envolvido, e muitas vezes

falhando nos objetivos.

E o que dados comportamentais mudariam algo diferente neste cenário?

Imagine que agora ao invés de apenas reclamações você tivesse dados que te mostrassem o que está acontecendo na ponta.

Na sua operação diariamente encontramos um volume de 10 mil sessões e destas 2 mil usavam a funcionalidade de orçamento diariamente.

Neste novo cenário além do volume de acessos também conseguimos monitorar a quantidade de interações em cada elemento da página, através de mapas de calor, onde também nós mostrariam o comportamento dos usuários com base na quantidade de cliques, quantidade de scrolls e tempo de execução de cada atividade.

Além disso, conseguimos agora ver o comportamento dos usuários sem cortes, através das gravações em vídeos das sessões, e capturar cada instante e cada tomada de decisão desde que iniciou o processo de orçamento até a sua conclusão.

Com isso, a análise e suposição dos fatos começa a ficar bem mais clara e direcionada a mover esforços na direção correta, sem achismos, e baseada em evidências reais.

Podemos complementar usando dados qualitativos e ligá-los aos dados de comportamento para ter uma dimensão mais clara do que acontece em cada operação.