UX Research | Pertinn — viajando com segurança durante a pandemia.

Um recorte focado no UX Research, de um projeto que buscamos solucionar: como poderíamos explorar opções de turismo local durante a pandemia com segurança.

Esse artigo tem o foco apenas para Research. Caso queira ver o projeto completo, clique aqui:

O desafio

Ajudar as pessoas a voltarem a viajar com segurança e confiança, valorizando o turismo local

Matriz CSD e Impacto x conhecimento

Com base no desafio, reunimos certezas, suposições e dúvidas que iriam nos ajudar a direcionar nossa pesquisa.

Com a matriz CSD pronta, passamos para outra etapa, onde buscamos priorizar o que gostaríamos de entender dos nossos usuários, principalmente pontos de dúvidas, e algumas suposições. Assim construímos a matriz de impacto e conhecimento, a qual iria auxiliar com a priorização da construção do questionário que iria guiar o projeto para sua solução final, com base nas respostas dadas.

A pesquisa quantitativa

Com a organização da priorização das nossas dúvidas buscamos dividir algumas questões, uma parte para o questionário na pesquisa quantitativa e outra para as entrevistas com a pesquisa qualitativa.

Para a pesquisa quantitativa, a partir da priorização, foi criado um questionário com 13 questões, aplicado com 144 pessoas no período de 24 a 31/03/2021. Abaixo explicamos nossa metodologia de coleta de dados e de formulação do questionário.

Buscamos trazer pelo menos 2 perguntas sobre o humor e a reação das pessoas perante a pandemia, e ao cancelamento das viagens, pois classificamos essa dúvida como relevante, por ter pouco conhecimento.

As opções foram definidas através de uma adaptação da escala de Brunel, desenvolvida para permitir uma rápida mensuração do estado de humor de populações compostas por adultos e adolescentes.

Como o fator “tempo para responder” é extremamente impactado pela quantidade de opções, foi adicionado a escala de medição de Likert, modificada para ao público escolher entre antônimos (sentimentos conflitantes), assim ela poderá selecionar entre duas opções, ou colocar no meio, onde mostra que os dois sentimos são indiferentes para ela, o que também é um resultado.

Ainda somamos algumas informações e retiramos alguns sentimentos, para deixar a aplicação mais rápida.

Apesar de não ser necessário para testes de validação em UX, montamos nossa pesquisa de forma probabilística. Para isso tomamos como base os seguintes dados:

População estimada (Segundo o IBGE) em 28/03/2021 Às 23:45–212.880.062.

Porcentagem de pessoas de 20–54 anos segundo o ibge 2018–40,03% = Logo em um universo de 212.880.062 pessoas, 85.215.889 seriam nossa população-alvo.

Utilizamos a calculadora online de tamanho de amostra probabilística do site SurveyMonkey e utilizando como base nossa população-alvo, grau de confiança de 85% e margem de erro de 6 pontos, chegamos ao número de 144 questionários para serem aplicados.

Obviamente, mantivemos a pesquisa com números baixos no grau de confiança e margem de erro alta por questão de ser apenas um estudo de pequeno recorte. Recomendamos que para testes probabilísticos futuros, sejam usados outros números para maior confiabilidade da pesquisa. Caso queira dar uma olhada no nosso questionário, é só clicar aqui.

Sendo assim, tentamos compreender os aspectos mais frequentes sobre os hábitos de viagens das pessoas e como a pandemia alterou esses hábitos.

Logo na primeira e segunda pergunta já buscamos entender a frequência de viagem dos nossos entrevistados, e percebemos que a frequência de viagem deles era maior antes da pandemia, mas que o volume de viagens durante a pandemia está longe de ser nulo.

Buscamos tentar entender, das dúvidas priorizadas, se tínhamos um grupo “família” grande ou pequeno e até onde isso poderia impactar nas nossas tomadas de decisão. Vimos que aqueles que se encaixam nas condições de utilizar de ambientes amigáveis para crianças, era uma pequena amostra, e não era tão predominante, sendo que, para menos de 5% das pessoas, esse fator não impacta a ponto de ser decisivo para a escolha de um local, dessa forma, foi um ângulo que retiramos para proposta de solução.

Esses resultados são demonstrados pelos gráficos abaixo, do número 3 ao 5.

Precisávamos entender os motivos que impediam as pessoas de viajar (ou viajar mais),e como uma das perguntas chaves, ela acabou sendo duplicada para que mesmo as pessoas que selecionaram a alternativa “Não tenho o costume ou não gosto de viajar”, respondessem ela, e então passassem para o final do questionário, ao invés de logo de cara o encerramento da pesquisa.

Ainda no nosso questionário, buscamos entender como é o método de busca das pessoas entrevistadas. Quais eram as ferramentas mais utilizadas, assim como a forma de deslocamento que eles mais utilizam, o que poderia tirar algumas de nossas dúvidas da matriz CSD.

Por fim, uma pergunta que foi chave para o nosso projeto, foi verificar com os entrevistados se eles tinham conhecimento de locais turísticos próximo da região em que moravam. Tentamos deixar claro a alternativa do que era considerado perto, dado que pode ser um termo relativo entre as pessoas.

A pesquisa qualitativa

Tentando buscar atitudes mais comportamentais dos nossos entrevistados voluntários, aqueles que concordaram em participar da pesquisa por entrevista on-line, buscamos aplicar com 09 entrevistados uma pesquisa qualitativa, onde utilizamos como roteiro 12 questões que visavam entender mais profundamente os hábitos de viagens do público.

Como falamos anteriormente, buscamos validar nossas dúvidas de conhecimento e impacto em momentos diferentes das pesquisas, por isso, algumas questões diferentes da pesquisa quantitativa podem aparecer nesse momento.

Nesse link deixamos o roteiro, dessa segunda fase.

Tentamos explorar os novos hábitos das pessoas durante a pandemia, com o intuito de entendê-los e aplicá-los na nossa solução de forma que ficasse similar para os usuários. Isso justifica a escolha das perguntas de 1 a 3, pois tínhamos a hipótese de que as pessoas viajavam tanto sozinhas quanto em família e isso deveria ter mudado com a pandemia. Além de muitas viagens terem sido de avião, dos entrevistados, já no cenário de pandemia, os planos de viagem de avião eram zero, o que corroborava nossa ideia inicial de viagem para lugares próximos.

Logo, na questão 4 deixamos isso claro, mas com o cuidado de não ficar um questionário enviesado para os entrevistados. Colhemos informações sobre o conhecimento das pessoas sobre os pontos turísticos ao seu redor, partindo do pressuposto que elas não teriam conhecimentos de pelo menos, três locais. Corroboramos nossa hipótese.

Nas perguntas 5 a 10 examinamos as possíveis dores do cenário atual que os usuários estavam passando e tentando retirar insights, o que acabou sendo muito rico e foi retirado para nosso case como umas das priorizações de solução final, pois era uma das nossas principais hipóteses, a qual afirmamos que as pessoas estavam inseguras para viajar na conjuntura atual, assim entendemos que a informação seria o caminho de maior impacto e menor esforço, como mostramos no nosso case principal.

Os resultados das pesquisas e a priorização.

Baseado nos resultados das pesquisas, desenhamos a matriz Impacto x Esforço para podermos priorizar a solução mais viável e que não demandaria um grande investimento de tempo de trabalho. Para isso, utilizamos o modelo “Como Poderíamos” (How Might We).

A partir da análise da matriz optamos pela solução:

Como poderíamos ajudar as pessoas a terem o maior número possível de informações sobre os locais (como número de pessoas ou uma avaliação sobre a segurança sanitária do local) e assim viajar de forma barata e segura?

A escolha se deve a dois quesitos:

O Alto impacto: dessa forma estamos resolvendo uma das principais dores identificadas em nossas pesquisas: a falta de informação na hora de decidir e planejar uma viagem durante a pandemia. Faltam informações sobre horários de funcionamento do local, lotação, se está seguindo os protocolos sanitários, se é perto, entre outras.

O Baixo esforço: as informações precisam ser centralizadas e apresentadas de forma fácil para o usuário dentro do mesmo card, para que o usuário tenha todas as informações em uma só tela.

Os testes de Usabilidade

O primeiro teste de usabilidade

Realizamos um primeiro teste de usabilidade com usuários. Focamos em validar a usabilidade da interface, dando prioridade a principal tarefa do aplicativo: reserva de hospedagem.

Os testes foram realizados com 6 usuários, todos já tinham participado da etapa de pesquisa e entrevistas. Nós optamos por fazer os testes de forma presencial a fim de avaliar o comportamento do usuário durante o teste.

Foi solicitado a seguinte tarefa:

• Acessar o app e fazer login
• Na página inicial, selecionar a opção “Muito Pertinn”
• Na página de hotéis em Brumadinho, selecionar o hotel
• Fazer a reserva e pagamento

Aprendizados do teste:

• Melhorias em UI: posicionamento, espessura e quantidade dos ícones nas telas, como, por exemplo, o ícone de editar (lápis), que estava em algumas telas mas ainda sem função.
• Melhorias de conteúdo: construir as telas de informações de parcelamento e pagamento.
• Simplificar o conteúdo, pois os usuários se sentiam perdidos em muitas informações
• Ter o mapa como principal ponto para visualização dos destinos próximos.

A partir dos pontos levantados no primeiro teste de usabilidade, começamos a desenvolver o Design System seguindo os aprendizados do primeiro teste a as primeiras análises em UX Writing e em seguida avaliarmos em um 2º teste de usabilidade com o protótipo de alta fidelidade.

O segundo teste de usabilidade

Fizemos um segundo teste de usabilidade com o protótipo em alta fidelidade. Nessa fase, solicitamos a mesma tarefa do anterior: fazer a reserva de um hotel(no caso a pousada Passárgada) e concluir até o pagamento.

Nesse teste, identificamos as seguintes melhorias necessárias que já foram incluídas em nosso protótipo:

• Ter mais fotos na pousada do exemplo
• Ter um botão para voltar em todas as telas (principalmente na página de seleção)
• Assim como as telas positivas (em verde confirmando a compra) ter uma tela em vermelho mostrando que ela foi cancelada.

Protótipo em alta fidelidade

Com base nos wireframes, nos resultados do primeiro teste de usabilidade, no design system e no desenvolvimento do UX writing, elaboramos o protótipo em alta fidelidade.

Você pode conferir o protótipo navegável nesse link:

Considerações finais

A partir de todos os resultados explicitados acima, entendemos melhor nosso usuário e como ele utilizará nosso aplicativo. Em todo o processo, foram os dados de pesquisa que nortearam nossas decisões, tanto de mercado, quanto em busca de soluções produtivas. Conseguimos ainda testar nesse case diversas técnicas de pesquisa que agora podemos utilizar de maneira mais empoderada, facilitando assim escolhas pelas mais pertinentes dependendo do nosso novo desafio.

Allan Pugliese — UX Researcher.

Lisa Andrade —UX Researcher.

Rafael Franco — UX Researcher.

Thomas Cruz — UX Researcher.