Artigo
Integração de Dados comportamentais e Qualitativos no Design
Escrito por:
Lucas Gomes
29/10/2024
Designed by Freepik
No processo de design utilizamos algumas ferramentas de métricas para mapear as interações e ações dentro da utilização do produto, para que possamos ter visibilidade e identificar quais os padrões de comportamento que os usuários estão executando enquanto interagem com a interface, e chamamos estas informações de dados comportamentais.
Esta é uma grande forma de entender o que está acontecendo, mas ainda não nos dá visibilidade do porquê daqueles eventos acontecerem daquela forma, ou qual foram as motivações por trás que guiaram as decisões tomadas pelos usuários.
Isto só conseguimos obter quando somamos dois tipos de dados, os comportamentais e os qualitativos que vão nos ajudar a entender o porquê por trás de cada evento observado.
O que são dados comportamentais e porque eles importam.
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.
Como interpretar dados comportamentais e utilizá-los no processo de design.
Primeiro, para interpretar é preciso contar com apoio de ferramentas que auxiliam no processo de captura destas informações, como por exemplo, Google analytics, Amplitude, Crazy Egg, Hotjar e Clarity.
São algumas ferramentas que depois de implementadas ao produto, conseguem gerar números e insumos para visualização dos dados.
Como exemplo para interpretação dos dados, vamos pegar o exemplo de mapa de calor.
O mapa de calor te mostra algumas informações como, número de cliques, movimentação do mouse, scroll, além de contar com zonas quentes e frias de maior e menor interação.
Destrinchando a quantidade de cliques, podemos observar onde está a maior concentração de cliques naquela tela e consequentemente interpretar os motivos daquele elemento estar atraindo a maior atenção dos usuários, seja pela sua forma, sua cor ou sua posição e localização na página.
Algumas perguntas devem ser feitas neste momento.
1. O elemento mais clicado está em conformidade com o propósito da página?
2. Qual o nível de esforço para chegar até a opção?
3. O que motiva os usuários a irem por aquele caminho?
4. Qual propriedade do elemento, seja cor, texto ou forma atrai a atenção que impacta na forma como o usuário se comporta?
Com base nestes dados e nestas perguntas, é possível disparar gatilhos para o processo de design que ajudam a entender se faz necessário algum ajuste ou se algo na jornada precisa ser alterada de modo que o produto vai evoluindo junto com o comportamento do usuário.
O processo de dados orientando decisões de design, é útil para mensurar impactos de cada decisão e como ela afeta positiva ou negativamente a experiência do usuário na utilização do produto.
É uma forma mais confiável e justificada de visualizar como está a maturidade do design e como ele pode somar na construção dos objetivos e atingimentos de metas.
Conclusão
Como vimos, é essencial para a manutenção e evolução dos produtos digitais que comecem e utilizem dados comportamentais no seu dia a dia para entender seu consumidor final.
Além de usar como balizador principal de tomadas de decisões baseadas em evidências reais e sem cunho especulativo.
Claro que uma boa dose de imaginação contribui para soluções cada vez mais disruptivas, desde que estes efeitos e impactos sejam medidos de alguma forma utilizando métricas.
Já para o processo de design é fundamental que decisões de design sejam tomadas orientada a dados para que a experiência de uso seja de fato mensurável e escalável no crescimento do produto como um todo.
Além disso, o futuro promete usar cada vez mais este gatilho para se destacar em frente a outros produtos do mercado.