Arquivo 2020

Design e cultura de experimentação

Leandro Lima
UX Designer no Google
Designer apaixonado por estatística

Designer há mais de 10 anos e astronauta não-praticante. Sou apaixonado por resolver problemas usando tecnologia. Acredito que o método científico é a melhor maneira de aprender e a melhor maneira de aumentar o conhecimento sobre um assunto. Me esforço pra usar este método como meu processo de design. Adoro conversar sobre estatística, Fórmula 1 e video-games. Sonho em um dia resolver um conflito com a frase "não se preocupe, eu sou da internet" e, modéstia parte, faço um cafézinho de dar inveja. Falaram que é importante falar onde já trabalhou aqui. Já trabalhei em produtos de escala global como Booking.com, Klarna e Google.

Leandro Lima
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Experimentar vem se tornando cada vez mais importante para gerenciarmos bem um produto. Mas o que significa, afinal, trabalhar em uma cultura de experimentação? Quais os desafios e os mitos de criar uma cultura de experimentação onde trabalhamos?

Esse texto fala sobre o que é ter uma cultura de experimentação, dicas de como criar essa cultura e em como isso impacta o trabalho do designer.

O que é fazer um experimento?

É bem comum em histórias de design ouvirmos frases como “este produto é resultado de anos e meses de experimentação” ou “fizemos vários experimentos até chegar neste resultado”. Mas o que isso significa na prática?

Dentro do método científico, experimentar é uma maneira ordenada de testar uma hipótese. Um experimento é um tipo de pesquisa onde pesquisadores controlam variáveis independentes para observar o efeito delas sobre variáveis dependentes.

Mais hein?! Calma lá, pessoinha! Nada disso é complicado. Vamos começar do começo. Bem do começo mesmo. Com algumas definições importantes.

Várias variáveis

Começaremos pelas variáveis. Variável independente é tudo aquilo que é controlado pela pessoa que vai desenhar a pesquisa. Cor de botões, tamanhos de textos, layout, etc… tudo isso são variáveis independentes dentro de um processo de experimentação. Já a variável dependente é tudo aquilo que vai ser medido.

Hipóteses

Hipótese é uma suposição sobre como as coisas acontecem. Mas não pode ser qualquer suposição! Uma hipótese tem características importantes: ela é testável e falseável! 

Ter uma hipótese não é simplesmente pontuar o que foi observado nem desejar que algo aconteça, mas ter uma estrutura que vai deixar claro o que está sendo observado, como está sendo medido e qual é a condição em que vamos aceitá-la como verdadeira.

“Se eu fizer botões vermelhos os usuários irão clicar mais vezes” — pode não ser a melhor hipótese do mundo, mas atende todos os requisitos para que eu chame isso de hipótese.

Ela descreve a variável independente: botões vermelhos

A variável dependente: número de cliques. 

Ela é possível de ser falseada: se não houver aumento nos cliques, ela não é verdadeira. 

É possível testar essa hipótese: criando um layout com botões vermelhos e um outro com botões não-vermelhos e medindo qual recebe mais cliques.

Escrever hipóteses é parte fundamental de estar em um ambiente com a cultura de experimentação. Todos os processos e experimentos serão guiados pelas hipóteses.

Enfim, a tal da cultura de experimentação

Agora que sabemos o que é fazer um experimento, podemos dizer que trabalhar em uma cultura de experimentação significa dizer que o processo de criar e testar hipóteses é o que guia o nosso trabalho. Estaremos trabalhando usando o método científico como processo de design.

Na prática, isso significa ter acesso a dados, usar metodologias de pesquisa e de coleta de dados e ter métricas que nos ajudem a acompanhar a evolução do produto. O grande benefício disso é o fato de que todas as ideias estarão conectadas a métricas, possibilitando que equipe identifique o impacto de cada nova iteração. De tabela, isso vai criar uma linguagem em comum entre as pessoas da equipe.

Trabalhando com métricas

A grosso modo, uma métrica é uma observação indireta do que acontece no mundo real. Elas são os dados que vão nos ajudar a contar a história do que acontece quando pessoas usam o nosso produto. 

Não existe a cultura de experimentação sem o monitoramento de métricas! Na maioria das vezes, a métrica é a variável dependente do seu experimento. É aquilo que será observado depois que uma mudança foi aplicada.

Existem algumas métricas tradicionais, como SUS, NPS, Taxa de Erros, Taxa de Cliques e afins. Elas são interessantes, mas nós não precisamos nos limitar a elas! Pense numa métrica como tudo o que você pode medir no seu produto.

E as métricas de UX?

É bem comum ver algumas organizações dividindo o conjunto de métricas entre “métricas de negócio” e “métricas de UX”. Eu acho que essa divisão atrapalha, principalmente se o nosso objetivo é criar uma linguagem comum para a comunicação de ideias. Todas as métricas devem ser consumidas e monitoradas por todas as pessoas! Isso não significa que existam divisões entre as métricas.

Métricas descritivas: Medem ações individuais e ajudam a equipe a descrever como as pessoas usam o produto. Por exemplo: número de cliques em uma determinada área, posicionar o mouse sobre algum elemento.

Métricas intermediárias: Medem ações que sinalizam uma intenção. Por exemplo: pessoas visitando a página de preços de um produto, pessoas abrindo a página de configurações de um produto.

Métricas de resultado (ou outcome): São métricas que medem comportamentos que criam valor para o produto. Por exemplo: conversão, número de vendas, número de usuários ativos, número de compartilhamento, etc.

Como escolher qual métrica usar?

A escolha do tipo da métrica e da métrica em si depende do tipo e do objetivo do experimento que será realizado.

Vamos a dois exemplos. No primeiro caso:

Vamos supor que esteja sendo realizado um teste de usabilidade moderado. O objetivo dessa pesquisa é verificar se a informação apresentada na tela é fácil de ser entendida. Mostramos o produto para as pessoas e usamos um questionário padronizado para coletar dados sobre o que a pessoa entendeu dos benefícios do produto. Para este experimento, estamos usando uma métrica intermediária. Aumentar o entendimento do produto não necessariamente significa mais engajamento. No entanto, assumimos que um usuário que entende melhor os benefícios do produto terá uma intenção maior de consumir aquele produto.

Já no segundo caso:

Sabendo que o entendimento das informações apresentadas é alto, é criado um experimento A/B. Para uma parcela dos usuários é apresentada a versão antiga e para outra parcela, a versão mais nova, com informações mais claras. Neste experimento, queremos saber o impacto que o aumento da clareza da informação tem no engajamento de usuários. Escolhemos, neste caso, uma métrica de resultados, ou um outcome. 

É muito importante que as métricas, as descrições de cada métrica e a maneira que elas são coletadas estejam abertas para serem consultadas e questionadas por todas as pessoas da equipe. Só assim existirá uma cultura saudável focada em experimentar.

Interpretando os dados

“Diga-me, meu caro pesquisador, o que dizem os dados dos últimos experimentos que conduzimos?”

Na real, os dados nunca dizem nada! Pessoas dizem. Como disse Andrea Jones-Rooy, dados dizem tanto sobre um problema quanto um martelo diz sobre uma casa.

Os dados coletados por experimentos são materiais brutos que precisam ser refinados para se transformar em algo útil. Eles estão sujeitos a distorções feitas por erros humanos na hora de ler e coletar. Isso não torna, no entanto, os dados coletados pelos experimentos menos valiosos. Mas, para ter uma cultura saudável de experimentação, é fundamental que os métodos de coleta, as ferramentas usadas, os relatórios gerados e afins estejam abertos e documentados. Interpretar os dados junto com outras pessoas é o melhor exercício para reduzir o viés de ter apenas uma cabeça interpretando aquela informação.

Uma das mentalidades mais importantes na hora de analisar o dado é a de desafiar as suas crenças. Depois que a hipótese está criada e o experimento foi feito, é uma boa prática o pesquisador assumir que a hipótese está errada e buscar maneiras de falsear ela. Essa postura ajuda a diminuir distorções na interpretação dos dados que surgem do nosso desejo de estar sempre certo. Essa postura não é nem algo novo! Uma galera na Grécia Antiga já fazia isso muito antes de existir coisas como a internet.

Um valor para uma boa cultura de experimentação é sempre projetar os produtos como se estivéssemos certos, analisar os resultados como se estivéssemos errados.

Efetividade e eficácia

Na hora experimentar é importantíssimo termos claro a diferença entre algo ser efetivo e ser eficaz. Isso significa pensar que não é porque algo funciona tem um efeito positivo quando testado em um ambiente controlado, como uma pesquisa moderada, que vai ser uma solução boa quando disponibilizarmos isso para todas as pessoas. 

Quando dizemos que uma solução é eficaz, queremos dizer que ela tem um efeito que é observável dentro de um experimento controlado. Estatisticamente falando, falar que uma solução é eficaz é falar que o resultado observado é significativo.

Ser eficiente, por outro lado, significa que a solução funciona no ambiente real que as pessoas que usam o produto estão inseridas. 

Por exemplo: em um laboratório de usabilidade foi testado se novos fluxos de navegação ajudam o usuário a encontrar informações relevantes de maneira mais rápida. Os usuários conseguem encontrar e entender tudo de maneira rápida e com uma taxa de erros muito baixa. Isso significa que a nova mudança é eficaz, ou seja, apresenta um efeito observável e significativo.

No entanto, isso não significa dizer que ela é efetiva! Para ser efetiva, a solução precisa ter um efeito real na população fora do ambiente de testes! 

Uma nova estrutura de navegação ajuda as pessoas a encontrarem o que procuram de maneira mais rápida quando testado em um ambiente controlado. Boa eficácia. No entanto, quando adicionada a solução no produto e observados os resultados no mundo real, não surte nenhum efeito observável. A ideia não é efetiva! Isso não é culpa, necessariamente, da nova estrutura proposta pela designer. Mas talvez esteja interagindo com outros elementos do produto que chamem mais a atenção, ou, apesar de resolver um problema, não se encaixa bem na maneira com que usuários usam o produto no dia-a-dia.

Uma boa cultura de experimentação tem experimentos para testar a eficácia e a eficiência de ideias. Senão, estaremos experimentando só pela metade.

Mitos sobre a experimentos

Depois de trabalhar com experimentação por vários anos, comecei a notar alguns mitos propagados por pessoas que resistem a adotar essa maneira de trabalhar. Aqui vem alguns que eu escutei com certa frequência.

Mito 1: experimentar é fazer testes A/B

Não necessariamente! Teste A/B é uma maneira de experimentar produtos online. É uma excelente maneira e é relativamente fácil de ser usada. Teste A/B é uma ótima régua para entender o impacto real que uma mudança tem em um produto e eu recomendo muito que pessoas façam testes A/B. Mas achar que o teste A/B é a única maneira de experimentar é bem limitador! Podemos experimentar usando questionários, fazendo testes em laboratório, fazendo tree-testing… Experimentar é uma maneira ordenada de testar uma hipótese. E podem existir várias maneiras de testar suas hipóteses. Não se limite a uma única!

Mito 2: cultura de experimentação tira a autonomia e criatividade do designer

Se a designer é o tipo de pessoa que acha que toda ideia criada por ela tem que ser implementada sem nenhum questionamento, sim, vai tirar a autonomia. No entanto, se a designer acha que toda ideia criada por ela tem que ser implementada sem questionamento eu tenho minhas dúvidas se essa designer é uma boa designer.

Mas, tirando essa situação específica, uma cultura saudável de experimentação dá para as pessoas mais autonomia! Isso porque elas vão ter liberdade de testar todas as ideias novas que surgirem e vai dar a elas argumentos para justificar a implementação ou a não implementação de uma ideia.

Já quanto a parte da criatividade, na realidade um ambiente focado em experimentação exige ainda mais desta competência! Isso porque criatividade não é fazer tudo o que aparece na cabeça sem nenhuma limitação. Ser uma pessoa criativa significa saber usar as informações que estão disponíveis e as limitações existentes para propor ideias que sejam efetivas! E uma cultura de experimentação nada mais é do que uma cultura pautada em tornar a informação disponível para toda a equipe.

Mito 3: experimentar cria a ditadura do usuário

Esse é um mito que eu acho extremamente irônico que surja em produtos que são criados para atender as necessidades das pessoas! O fato é que nós não vamos ter sucesso com o nosso produto se não entregarmos para usuários algo que seja relevante para a realidade deles. Isso significa que, sim, precisaremos ouvir o que as pessoas querem.

Mas, ouvir usuários também não significa entregar exatamente o que pedem! Significa entender a realidade das pessoas e entender as expectativas delas.

Experimentar não significa agir como se tudo que o usuário falasse fosse a regra o tempo todo. Experimentar significa ter sempre ciclos de coleta e análise de dados para entender o impacto que cada ideia tem no produto e nas pessoas. Não existe nenhuma ditadura nisso. Existem as opiniões de quem usa o produto apenas

Mito 4: experimentos farão o produto se desenvolver por seleção natural

Isso só vai acontecer em duas situações: não existe autonomia para as equipes tomarem decisões ou não existe nenhum tipo de planejamento sobre onde a equipe pretende chegar com o produto. As duas situações são ruins.

Quando não existe planejamento, as pessoas vão tentar fazer experimentos randomicamente até um dar certo. O risco disso é construir um grande Frankenstein, onde as diferentes ideias não conversam entre si.

Quando não existe autonomia, significa que a equipe não está pensando criticamente sobre a qualidade ou efetividade das ideias propostas. Simplesmente estão colocando no produto qualquer ideia que pareça influenciar uma métrica para que ela se mova na direção desejada.

Experimentos não ditam o que deve entrar ou sair de um produto. Experimentos sequer dizem se uma ideia é boa ou ruim. Experimentos apenas trazem informação sobre o que acontece quando iterações são feitas! Julgar se uma ideia é boa o suficiente para entrar no produto é trabalho de designers e gerentes.

Na realidade, se uma ideia é boa ou ruim, ela é boa ou ruim independente de qualquer experimento! Assim como se uma pessoa tem 1,80m de altura, ela tem 1,80m de altura independente dela ser medida ou não. O experimento, assim como a régua, apenas mede o que está acontecendo com o que está sendo observado.

Você pode propor uma mudança que diminui uma métrica de conversão e ainda assim decidir seguir em frente com a ideia porque ela faz sentido dentro de um planejamento a longo prazo. O experimento não dita o que vai entrar e sair em um produto. Ele apenas mede o impacto da mudança.

Mito 5: experimentar é sobre ter uma versão que vence e outra que perde

Se a sua equipe começou a experimentar falando sobre “versão vencedora” e “versão perdedora”, começou errado! Vencer ou perder é um julgamento de valor que implica que existe uma competição entre uma versão e outra do produto. Além do conceito errado do que é um experimento, isso cria uma mentalidade competitiva nada saudável! Este pensamento vai levar a uma série de distorções na hora de analisar o resultado porque ninguém vai querer perder.

Um experimento não é sobre vitória ou derrota. Um experimento é sobre aprendizagem. O que o experimento dirá é o que acontece com o produto ou com o usuário quando aplicamos alguma mudança. Se isso é uma vitória ou derrota, é uma interpretação de quem analisa o experimento.

O designer dentro dessa cultura

Trabalhar em uma cultura de experimentação significa que todas as pessoas da equipe terão voz e autonomia para testar novas ideias e entender o impacto que isso tem no produto.

É um erro acreditar que o experimento só envolve mudanças visuais ou mudanças de fluxos.

Um desenvolvedor, por exemplo, pode experimentar novas maneiras de escrever código e observar o impacto que isso tem na performance do produto e correlacionar essa performance com uma métrica de resultados.

Redatores podem experimentar, gerentes de produto podem experimentar. Em uma cultura saudável, todos têm autonomia para propor os experimentos.

Um designer, assim como todas as outras pessoas da equipe, tem a responsabilidade de propor novos experimentos. Mas, além disso, o UX Designer não pode esquecer que ele é a voz do usuário dentro da equipe e parte da responsabilidade é garantir que os experimentos propostos atendam as necessidades dos usuários. Na hora de analisar os experimentos, o papel do designer está em observar o impacto que isso vai ter nas pessoas que usam o produto.

Uma ideia proposta sempre vai impactar três pilares: tecnologia, produto e usuários. Esquecer que existe uma pessoa usando o produto e trabalhar apenas para otimizar métricas de resultados é um prato cheio para a criação dos odiados dark patterns. O designer está ali para garantir que o crescimento nas métricas de resultados sejam sustentáveis e gerem valor não apenas para a empresa, mas também para quem usa o produto.

Existe uma responsabilidade entre todas as pessoas da equipe em compartilhar conhecimento adquirido através dos experimentos. Um ambiente saudável é um ambiente em que todo mundo compartilha aprendizados, mesmo nos experimentos que “falharam”. Só assim vai existir a construção de um conhecimento coletivo sobre todas as áreas do produto.

Saber estatística é importante para experimentar!

Você não precisa ser um estatístico para sobreviver dentro de um ambiente com a cultura de experimentação. Mas, é importante que as pessoas tenham um conhecimento pelo menos instrumental de ferramentas estatísticas. Isso porque, trabalhar com métricas é sobre entender a significância dos dados que estão sendo observados, não apenas um simples “A foi melhor que B”.

Sem o conhecimento básico de estatística vai ficar muito difícil para designers conseguir justificar o porquê uma ideia é melhor que outras, ou participar ativamente da análise dos resultados. Parte de ter autonomia para trabalhar está em ter o conhecimento necessário para conseguir questionar o que está sendo feito. E, em um ambiente guiado por testes de hipóteses, saber usar estatística como uma ferramenta é fundamental.

Você sempre pode coletar mais dados — saber quando parar é importante

Sempre dá pra pesquisar mais. Sempre dá pra testar mais. Sempre dá pra diminuir ainda mais a incerteza. Mas querer estar sempre coletando mais e mais dados pode se tornar um problema que faz com que a equipe nunca decida sobre qual caminho seguir.

Em algum momento alguém vai ter que tomar uma decisão. Em algum momento, alguém vai ter que bater o martelo e apontar o caminho que vai ser seguido. E, em toda decisão existe um nível de incerteza.

Experimentar não é sobre buscar sempre a verdade suprema! Fazer isso demoraria anos. Experimentar é sobre reduzir o nível da incerteza da decisão que precisa ser tomada. Reduzir o nível de incerteza não significa que não vai existir nenhuma incerteza. Cabe a cada membro da equipe decidir qual é o nível de incerteza e erro que eles estão confortáveis para seguir em frente com uma ideia.

Saber priorizar é o segredo aqui! Existirão ideias que são muito arriscadas, por isso precisamos experimentar muito e investir muito tempo para diminuir o risco. Já outras ideias são menos arriscadas e voltar atrás caso ela dê errado é relativamente simples. Para essas ideias, podemos gastar menos tempo experimentando e avançar mais rápido com a implementação da ideia.

O fato é que experimentar gera custo! Dentro de uma empresa, precisamos garantir que este custo seja pago quando a ideia for lançada. Quanto mais tempo passarmos experimentando algo, mais custos iremos gerar para o produto e maior será a necessidade daquela ideia dar um retorno grande. É comum no nosso dia-a-dia termos ideias que não irão gerar um retorno grande. Nesses momentos, velocidade é importante e precisamos optar pelas formas mais rápidas de experimentar.

Não é possível rodar todos os experimentos que queremos em um produto, a não ser que tenhamos tempo e dinheiro infinitos! Por isso, é importante saber quando parar de coletar dados e tomar uma decisão.

Se liga então que é hora da revisão

Experimentar é uma maneira importante de monitorar um produto, e vem ganhando cada vez mais força em times de design.

No entanto, experimentar é mais do que simplesmente testar ideias jogadas ao vento. Experimentar requer uma estrutura e uma mentalidade para que os experimentos sejam feitos de maneira sustentável.

Implementar essa cultura não é algo que acontece do dia para a noite. Ela depende da equipe ter uma mentalidade de estar sempre duvidando das próprias crenças e testando ideias prontas para estarem erradas.

Experimentar vai além de simplesmente observar o que acontece e pontuar os fatos. Mas significa usar metodologias de coleta de dados e ferramentas estatísticas para fazer a análise do que foi observado e construir um conhecimento coletivo sobre o produto, que vai guiar as decisões de várias partes de um projeto. Também não é só fazer um teste em laboratório ou um teste A/B. É testar a efetividade das ideias e estar aberto para o fato de que algo que é muito eficaz pode ser pouco efetivo.

Implementar essa cultura leva tempo, mas cria um ambiente onde todas as pessoas estão sempre aprendendo. Uma cultura de experimentação, no final das contas, é uma cultura de aprendizagem.

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