Você sabe qual é o papel da análise de dados na pesquisa de UX? Hoje, gostaríamos de focar na questão da análise de dados em UX, discutindo a análise de dados qualitativos e quantitativos, e aprendendo sobre suas etapas, principais objetivos e metas. Também sugeriremos quando é o momento certo para realizá-la em um projeto.
Tomar uma decisão de produto com base apenas em dados brutos é um grande erro de UX. Ignorar a etapa de análise pode resultar em fornecer aos usuários uma solução incompleta ou ineficaz, ou até mesmo fazer com que a equipe do projeto se concentre em resolver o problema errado ou reconhecer os verdadeiros usuários. Por essas e outras razões, a análise de dados é um processo essencial que mantém todo o projeto no caminho certo. Isso acontece levando em conta as reais necessidades dos usuários e reunindo informações que ajudam a desenvolver a melhor e mais otimizada solução possível.
Muitas pessoas têm uma grande concepção errônea de que a análise deve ocorrer após a conclusão da pesquisa, ou seja, ao coletar informações de muitas fontes. No entanto, essa abordagem é ineficaz, pois examinar uma quantidade tão grande de dados requer um enorme esforço, mão de obra e tempo. É mais eficiente investigar os dados de forma contínua, por exemplo, dedicando alguns minutos após cada entrevista aprofundada.
Além disso, lembre-se de fazer anotações durante sua pesquisa. Dessa forma, você pode registrar observações frescas e garantir que nada seja omitido. Essas reflexões facilitam a seleção de informações e a escolha daquelas que serão mais relevantes para as recomendações de design posteriores. Analisar de forma contínua, após cada pequeno passo da pesquisa, permite que você realize a análise final de resumo de uma maneira muito mais organizada e estruturada, mas, acima de tudo, muito mais rápida.
A análise de dados na pesquisa de UX transforma dados anteriormente não processados em informações significativas que apoiarão decisões de negócios. Realizar uma análise abrangente de dados consiste em cinco etapas básicas – essas etapas são:
A primeira etapa define os objetivos da nossa análise – estes devem estar em estrita conformidade com os objetivos da pesquisa de UX. Nesta fase, lembre-se de não se desviar dos motivos que o levaram a iniciar a pesquisa – por exemplo, quais são as necessidades do usuário; em qual página a taxa de rejeição é mais significativa e por quê; quais melhorias fazer para aumentar a taxa de conversão; ou como tornar nosso produto mais atraente do que a concorrência. Manter-se firme a esses objetivos de pesquisa ajudará você a entender como conduzir a análise de dados de uma maneira que seja útil para o projeto. Para definir exatamente o que você está procurando.
Cada pesquisa fornece diferentes tipos de dados, mais e menos relevantes para o projeto. Assim, você deve gerenciá-los, selecioná-los e filtrá-los de forma inteligente para usabilidade. Organizar os dados também permite seu arranjo cuidadoso para que você possa rapidamente buscar as informações desejadas quando necessário. Por exemplo, você pode catalogar os dados por subpágina do site a que se referem. A segregação é fundamental para realizar uma análise de dados eficiente e melhorar sua visualização, o que ajuda as partes interessadas a entenderem todo o processo melhor.
A fase de investigação está no coração de todo o processo de análise de dados. Seu principal objetivo consiste em identificar as palavras, ideias ou frases que aparecem com mais frequência nas respostas dos usuários e que estão mais alinhadas com o propósito da análise. Esse processo não se trata apenas de procurar palavras e seus sinônimos, mas de entender o que elas significam para os usuários em seu contexto.
Ter isso claro significa depender do grupo de usuários estudado. Isso acontece porque as pessoas variam. Elas têm experiências e comportamentos únicos, bem como maneiras de se expressar. Portanto, você deve evitar transcrever as respostas dos usuários para seu vocabulário. Em vez disso, mantenha-se o mais próximo possível do original, pois qualquer variação, mesmo a menor, pode prejudicar a fase de investigação, remodelando toda a análise de dados.
A próxima etapa é criar os chamados clusters para rotular as respostas de acordo com aquelas identificadas na fase de investigação. Esses clusters ajudam a equipe a diferenciar questões priorizadas. Por exemplo, se mais da metade das respostas dos usuários se encaixam no cluster criado rotulado como “Desempenho da interface”, a equipe deve provavelmente priorizar esse tópico e buscar questões especificamente relacionadas ao desempenho da interface.
Não vamos esquecer que resultados não são insights. Resultados dizem respeito aos fatos descobertos, investigados, agrupados e catalogados que a equipe de pesquisa trouxe à luz por meio do processo de análise. Insights, por outro lado, referem-se apenas ao ato de reconhecimento das causas que ocasionaram os resultados. Essa é uma característica bastante distinta, uma vez que as respostas dos usuários nem sempre levam à fonte do problema. O trabalho do designer, então, é olhar mais fundo e buscar insights.
Os usuários geralmente não conseguem identificar a fonte de suas dificuldades por conta própria. Portanto, a equipe de pesquisa deve revisar os resultados durante o processo de análise de dados, discuti-los e, em seguida, buscar insights e relacioná-los aos objetivos da pesquisa. Um workshop para identificar os insights mais relevantes ajuda a cumprir essa tarefa. O uso eficaz dessa ferramenta envolve a realização de várias rodadas de discussão separadas por breves intervalos.
As etapas descritas acima são um processo de análise de dados bastante geral e padrão que funciona com qualquer método de pesquisa (tanto qualitativo quanto quantitativo). Tudo o que você precisa fazer é adaptar adequadamente as etapas ao seu processo.
Embora o processo de análise de dados quantitativos não seja significativamente diferente da análise de dados qualitativos, devido à natureza dessa pesquisa, os designers podem receber insights diferentes. A pesquisa quantitativa foca na coleta e análise de dados numéricos, utilizando estatísticas e probabilidade. Indicadores como a taxa de rejeição de uma determinada página, por exemplo, ou o perfil demográfico de um usuário, fornecem aos pesquisadores informações concretas e quantificáveis sobre como as pessoas interagem com o produto e o público em si.
A pesquisa qualitativa foca mais em conceitos abstratos, como o comportamento humano. Por essa razão, é necessário dedicar um pouco mais de tempo para estudar e avaliar a fim de compreender totalmente a experiência e as opiniões dos usuários. Vale a pena fazer perguntas úteis nesta fase, como:
Dada a diferença nos dados recebidos, faz sentido usar tanto anedotas quantitativas quanto qualitativas como parte da pesquisa de UX. Dessa forma, os dados coletados se complementam e oferecem uma visão clara e mais profunda dos resultados.
A análise de dados conduzida adequadamente permite melhores decisões de design, mais otimizadas. Omitir suas descobertas leva ao desenvolvimento de um produto incompleto e ineficaz que não responde às reais necessidades dos usuários. É por isso que a análise de dados é um processo tão crítico que determina o sucesso de todo o projeto. Ela capacita você a coletar e selecionar informações-chave que, quando traduzidas em recomendações de design concretas, ajudam a desenvolver a melhor solução possível – adaptada às necessidades e requisitos dos usuários. As etapas de análise de dados que descrevemos ajudarão você a realizá-la de maneira estruturada e a se concentrar no que realmente importa.
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Um designer gráfico e de UX que traduz em design o que não pode ser expresso em palavras. Para ele, cada cor, linha ou fonte utilizada tem um significado. Apaixonado por design gráfico e web design.
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