Estudo de caso: Pesquisa com usuários e criação de persona

Análise para expansão no mercado de saúde

Em respeito a empresa e a instituição de ensino, os nomes serão mantidos em sigilo.

1. Sobre a Next

A Next nasceu com o propósito de reduzir os desgastes impostos por trabalhos manuais e processos, redirecionando o tempo despendido para atividades que são realmente importantes e garantindo tranquilidade aos seus clientes ao conectá-los de maneira simples, intuitiva e inteligente.

Hoje, a Next conta, em seu portfólio, com uma série de aplicações de IoT e tecnologia baseadas em controle e gestão de objetos com RFID e Smart Tags. Essas soluções permitem que o cliente consiga monitorar qualquer objeto com uma pequena tag equipada com sensores que extraem diversos tipos de informações, como monitoramento em tempo real de temperatura e umidade de equipamentos e ambientes, que não envolvem termo-higrômetros convencionais e planilhas para registro no papel.

2. Contexto

O processo de transformação digital do setor de saúde começou há diversos anos, mas as principais evoluções ficaram ligadas aos equipamentos de diagnóstico e para cirurgias.

“Uma infinidade de processos e condutas ainda dependem exclusivamente de processos manuais, sujeitos a erros humanos e que demandam muito tempo para serem realizados.”

São desperdiçados cerca de R$1 bilhão em medicamentos por ano. Da mesma forma, 6,7% dos hospitais brasileiros declaram que já sofreram perdas significativas de insumos devido a desvios de temperatura no ambiente de armazenamento. Isso implica que a temperatura é o fator mais importante envolvido na degradação de produtos farmacêuticos. Ou seja, com o aumento da temperatura, aumenta a degradação química.

Em 2015, a CargoSense estimou que a perda de medicamentos no processo de cold chain chegou a $35bi.

3. Objetivos

Descrição da persona para o produto. Fazer pesquisa com os usuários e com o mercado para definir qual é a melhor plataforma de consumo dos dados e utilização do sistema (Mobile ou Desktop) baseada em engajamento e contexto do cliente.

No caso da aplicação Mobile, ter dados que apontem se o usuário prefere um app nativo (iOS ou Android, etc) ou se acessar a plataforma via web mobile é suficiente, no espectro das funcionalidades do sistema.

Conclusão sobre a melhor plataforma e UX para o produto dentro do mercado de saúde, baseada em dados coletados do próprio mercado, de usuários e clientes.

4. Processo de criação da persona

Entre pesquisa e aplicação o processo foi dividido em 4 etapas, sendo:

  1. Pesquisa investigatória e hipóteses
    Entender quais os objetivos que a Next poderia alcançar com o atual produto, conhecer os potenciais usuários que utilizariam o produto, como é a rotina do profissional que faz o controle de temperatura, elaboração de roteiro de perguntas com o cenário previsto na desk research;
  2. Entrevistas com usuários
    Presencial, telefone e formulário online, otimização do questionário, visita ao local de trabalho;
  3. Definição da persona e plataforma
  4. Aplicação
    Que tipo de tecnologia e serviço a Next pode oferecer junto do produto na fase de expansão.

5. Hipóteses

A partir da desk research foram encontrados alguns possíveis problemas:

“…sistemas de saúde que não investem em tecnologia, normalmente demonstram várias ineficiências…”

  • Falta de investimento em tecnologia:
    [link 3]

As soluções oferecidas no mercado parecem seguir um padrão de senso comum sobre o que precisa ser feito: controle de temperatura, umidade, evitar a proliferação de bactérias, “tenha um ótimo ar condicionado”, e automatização de processos.

No geral são diferentes empresas de tecnologia oferecendo a mesma resposta.

6. Entrevistas

Houve uma boa recepção inicial, nos apresentamos como estudantes e explicamos como funcionava o programa, porém após a abordagem do tema, o cenário mudou completamente, eles ficaram muito inseguros e desconfiados.

"Somos orientadas a não conversas com empresas."

Afirmou uma coordenadora de um dos hospitais que insistiu em não liberar a farmacêutica para a pesquisa.

Foram realizadas entrevistas presenciais em 2 hospitais e o cenário é o mesmo em relação aos equipamentos.

  • O equipamento que armazena as vacinas são os corretos, com nobreak, autonomia de algumas horas caso houver queda de energia, apenas 1 por unidade, já equipado com controle de temperatura e display de máxima e mínima integrado.
  • Geladeira das insulinas, em ambos os hospitais era um equipamento doméstico, uma era utilizada de forma comum e apenas equipada com o termômetro de máxima e mínima, no outro hospital aparentava ter sido adaptada de forma profissional.

Ambas as entrevistas foram realizadas com pessoas do sexo feminino, farmacêuticas, pós-graduadas, tendo como principais dores a falta de investimento em equipamentos, ressaltaram que ao finais de semana não há profissionais presentes na unidade, o que acaba tornando as quedas de energia um grande problema.

"Se houver uma queda de energia no final de semana, nós só vamos saber na segunda-feira."

Nas entrevistas, foi confirmado que os hospitais não investem em tecnologia [link 3] e que são seletivos na hora de escolher uma área, na maioria das vezes o investimento é realizado onde o hospital pode ser autuado pela ANVISA.

Google Forms

No Google Forms foram coletadas 18 respostas, sendo 2 delas conduzidas por telefone.

A 2ª pesquisa foi necessária para complementar algumas respostas que apareceram no primeiro formulário.

As 2 pesquisas foram divididas em 2 seções, a primeira parte com questões sobre dados pessoais (nome, idade, formação acadêmica, cargo, estado civil…), a segunda parte foi direcionada para a construção do mapa de empatia e estória da persona (hobbys, hábitos, família, amigos, objetivos pessoais).

No geral as dores dos usuários na maioria das vezes é relacionada à quedas de energia. Em um dos formulários 61% aponta a queda de energia como principal problema.

"Queda de energia, falta de manutenção."

"Qualidade do equipamento, queda de energia e manutenção."

"Quedas de energia, temperaturas nem sempre precisas."

"Dores" dos usuários. Google Forms.

Uma resposta pode ser destacada nas dores.

Ficava preocupado com o paciente, várias vezes administrei o medicamento com medo da reação.

Além dos problemas relacionados a equipamento, vemos também o estresse que o profissional passa em um cenário que não proporciona inovação e cultura de trabalho saudável.

7. Personas

No total foram realizadas 20 entrevistas para chegar a 4 perfis de personas.

As personas foram divididas em 2 categorias, o perfil de gestão e o perfil operacional.

O perfil de gestão são está relacionado aos profissionais com cargos mais altos, que possuem poder de decisão e influenciam na compra e implantação de novas tecnologias. Não ficam em contato direto com o controle de temperatura, porém respondem caso algo dê errado.

Perfil gestão

O perfil operacional são pessoas que ficam na "linha de frente" com o registro de temperatura, controle e armazenamento, não tem grande poder de decisão, e em reuniões com time se queixam da qualidade e importância dos equipamento constantemente. São profissionais que quando questionados sobre investimentos no local de trabalho, se mostram claramente frustrados.

Perfil operacional

No início a pesquisa apontava somente para o perfil farmacêutico (geral), porém no decorrer foi identificado que no cold chain existem outros perfis de profissionais que tem contato com medicamentos termossensíveis, e que podem ser beneficiados com a Next e seu produto.

8. Aplicação

Após a segunda revolução industrial com a introdução da produção em massa e a revolução digital para automatizar os processos, a Indústria 4.0 desponta como caminho natural para aumentar a competitividade do setor por meio das tecnologias digitais que engloba automação e troca de dados utilizando conceitos de Machine Learning, IoT e Cloud Computing.

O sistema atual da Next apresenta as mesmas informações dos outros players do mercado e também a solução reativa com alertas somente após a ocorrência do desvio.

Nesse projeto de inovação, é sugerido uma mudança para uma solução ativa aderente à indústria 4.0, em que mais uma informação será incluída no monitoramento do usuário que é a probabilidade do risco da temperatura passar dos limites estabelecidos. Assim, transformando a solução reativa para uma ativa, possibilitando ações preventivas.

O desenvolvimento ocorrerá no sistema da Next onde será agregado a ferramenta de Machine Learning. Os hardwares continuarão os mesmos.

Será analisado o Big Data das leituras dos sensores, horários, correlacionando dados dos dispositivos que estão na mesma sala, incluso as variáveis de temperaturas, umidade e queda de energia da cidade, analogias com sensores de outras localidades, estatística e algoritmo. Isso possibilitará a tomada de decisão ativa, reduzindo os índices de perda, garantindo a confiabilidade na qualidade e eficiência dos produtos administrados aos paciente e manutenção da reputação do hospital/clínica.

A equipe envolvida no estudo de caso contava com uma equipe multidisciplinar de 12 pessoas, sendo 2 designers (Enrico Gastaldelli e Alessandro Narimatsu) , 2 desenvolvedores, 4 growth hackers e 4 inside sales.

Enrico Gastaldelli > Behance | Portfolio | Linkedin

UX/UI Designer and Visual Designer.

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