Carioca, 28 anos, jornalista formada pela UFRRJ e product designer, trabalhou com comunicação por alguns anos até realmente encontrar a verdadeira paixão: desenhar experiências que impactam positivamente a vida das pessoas. Atua na área de produto digitais há 4 anos e já fez parte de projetos com o Spotify, na Colômbia, e com a Hawaya, no Egito e agora com o Zé Delivery, no Brasil.
Se observarmos nosso comportamento como seres humanos, veremos que, para aprendermos e evoluirmos, buscamos medir o que está acontecendo ao nosso redor. Seja quando estamos nos sentindo indispostos e medimos nossa temperatura ou quando vamos à escola e fazemos uma prova, medir para entender o que está acontecendo é uma forma de evoluirmos o que temos, tomando decisões baseadas em “métricas” ao longo do caminho. Fazemos isso estabelecendo um padrão de comparação para essas medidas e dando significado a elas.
No universo da disciplina que estuda a experiência do usuário e a performance de um produto não seria diferente. Como podemos entender se as decisões que tomamos como designers estão fazendo sentido, performando bem ou até mesmo atingindo as expectativas? O primeiro passo para isso seria definir quais são essas expectativas. Afinal, só “passamos de ano” no colégio se tirarmos notas dentro ou acima de uma média pré estabelecida. Para chamarmos um Design de bem sucedido, precisamos também de uma média pré estabelecida.
Ao acompanhar as métricas destinadas a analisar Design e UX para avaliar sua performance e seu sucesso, podemos quantificar o progresso que fazemos e ajustá-lo, sempre com o pensamento de melhorar a experiência do usuário. Essas métricas também podem ser vistas como uma série de pontos de dados que você pode usar para traquear, comparar e mensurar uma performance.
Com o crescimento da relevância da análise de dados como uma forma mais confiável de tomar decisões a partir da observação de métricas e padrões, ser um Designer adaptado à mentalidade data-driven pode fazer uma enorme diferença nas entregas do dia a dia. Validar as decisões de maneira objetiva e com números, mas também sendo um tradutor da complexidade encontrada nas descobertas do negócio, é cada vez mais necessário.
Para exemplificar, a seguir estão listadas algumas métricas que podem auxiliar nesse mapeamento da experiência de um usuário. Porém, é de suma importância não analisar as métricas por si só e sim trazê-las para um contexto onde elas signifiquem para o que está sendo trabalhado e não sejam avaliadas de forma isolada. Algumas delas são:
Em uma ótica mais prática sobre a metrificação do design, é necessário estabelecer objetivos e correlacionar essas métricas para que juntas possam trazer insights mais valiosos e confiáveis. O HEART e o Metas-Sinais-Métricas são dois modelos criados pelo Google que podem auxiliar o designer a construir um sistema de análise do que seria mais importante dentro do recorte da experiência.
HEART representa as palavras Happiness (Felicidade), Engagement (Engajamento), Adoption (Adoção), Retention (Retenção) e Task Success (Sucesso da tarefa). O modelo de análise HEART é uma forma de classificar as métricas que serão analisadas. Cada categoria vai olhar para um recorte da experiência centrada no usuário. Analisando as métricas contidas em cada categoria, podemos associá-las a um resultado esperado e aprender como estamos performando como produto inteiro ou como funcionalidade específica, dependendo de como é aplicada.
Para enriquecer a forma como olhamos para as categorias do HEART e as métricas relacionadas a cada uma, podemos adicionar o modelo Metas-Sinais-Métricas como base para definir à cada categoria, seu objetivo, o que esperar dela e suas respectivas métricas. As metas devem traduzir o objetivo do produto ou projeto e podem ser quebradas de acordo com a categoria que será avaliada. Esse objetivo nos ajuda a olhar para o que o usuário sente ou faz depois de usar o produto, assim como nos auxilia na validação do que entendemos como gerador de valor. Os sinais são pequenas indicações que vão ajudar a medir se a evolução de uma funcionalidade ou produto está na direção correta em relação à meta e também nos ajuda a mapear os comportamentos e atitudes do usuário que indicariam que o objetivo foi alcançado ou falhou. Já as métricas viriam para trazer vida à análise e traduzir os sinais em pontos de dados mensuráveis. As métricas são o ponto mais específico da construção e precisam, além de conseguir trazer a leitura de um comportamento, estarem associadas ao objetivo inicial para fazerem sentido.
Alguns pontos importantes sobre a estratégia de construção de ambos os frameworks. É relevante ressaltar que os sinais devem ser selecionados de acordo com o que se entende por sucesso de um produto ou funcionalidade e não pelo que estaria disponível para ser mapeado. Assim, é mais difícil enviesar e cair na tão famigerada métrica de vaidade. Para diminuir a complexidade de construir esse mapeamento completo, ao invés de começar pelo que já está disponível, o ideal é que se inicie medindo pelo menos 2 ou 3 categorias do HEART, de acordo com o que faz mais sentido com o objetivo do projeto ou produto, priorizando de acordo com o que é fundamental acompanhar.
No momento de construir o HEART, é extremamente importante envolver todos os stakeholders da iniciativa - tecnologia, negócios, design e dados - para manter a diversidade no olhar sob a experiência do usuário e até mesmo construir um alinhamento sobre isso. Será que todos estão olhando na mesma direção no final do dia? Um exercício que ajuda muito é definir um objetivo geral da iniciativa ou projeto, seja de um time ou do produto como um todo - o que queremos que nossos usuários falem, sintam e destaquem do nosso produto - para assim quebrar em objetivos e sinais menores relacionados às categorias do HEART. Ainda que, no momento da construção, queiramos construir o HEART completo, é preciso priorizar. Priorizar é um exercício tão importante quanto o de definição de um objetivo. Entender e dar peso às coisas que são mais relevantes e significativas para o produto é um processo extremamente rico e se aplica também no momento de escolher quais categorias serão analisadas em um primeiro momento.
Com o HEART construído, a palavra da vez é iterar. Iterar é até mais importante do que começar. Precisamos acompanhar o desempenho desse processo de metrificar a performance da experiência assim como precisamos metrificá-la. Se as métricas comunicam ao longo do tempo o que está funcionando mal, mas não vemos isso, não há como trazer um resultado eficaz. Para que se consiga tirar insights da aplicação desse modelo, assim como evoluir o produto de acordo com os resultados obtidos nas implementações, nos testes e nas variações de performance, o acompanhamento é fundamental. Essa dinâmica de medir e acompanhar é praticamente uma nova forma de pensar experiência, que vai além das pesquisas pré desenvolvimento e dos testes aplicados pós implementação, e exige tempo e comprometimento. Mas o resultado é completamente mensurável, basta começar e continuar a observá-lo.
How we used the HEART framework to set the right UX goals https://bit.ly/2GhsXWV
Measuring the User Experience on a Large Scale: User-Centered Metrics for Web Applications https://bit.ly/2DktzKi
How to Choose the Right UX Metrics for Your Product https://bit.ly/2GmgDVA
How to Use the Google HEART Framework to Measure and Improve Your App’s UX https://bit.ly/32RVoCm
Um framework para definir as métricas de UX do seu produto https://bit.ly/2EPWoPB
How to choose the right UX metrics for your product https://bit.ly/31P659C
UX Metrics - Ben Davison | UX-DAY KONFERENZ 2019 https://youtu.be/PU5i-Y1m1l4
Introduction to UX Metrics https://youtu.be/I1DsZfeEWIc