O que faço como Researcher Ops?
Um resumo da pílula com Luana Cruz na Observe2021
A produção e curadoria desse conteúdo foi realizada por integrantes da comunidade UX em Casa: Ale Sassaki, Leticia Emidio, Lucas Lopes e Natalia L’Abbate
O que faço como Researcher Ops?
Lua Cruz
Paraense, engenheira de pesca, escritora e pesquisadora. Meu propósito é conhecer e contar histórias de pessoas para construir lugares melhores, sejam fictícios ou reais. Hoje, trabalho como ResearchOps na Saúde iD, healthtech do Grupo Fleury, e facilito as turmas de UX Design na Tera.
O que é Research Ops?
Disciplina dentro da pesquisa focada em operacionalizar e instalar a pesquisa nas organizações. Montar modelos e guias para facilitar processos de pesquisa, criar processos de recrutamento, desenvolver processos de governança e segurança de dados.
Primeiro momento: Mundo comum
→ Luana não era a pessoa pesquisadora neste início de processo. Atuava como Writer/content designer
→ Na época, Saude iD tinha 7 produtos divididos em 3 torres: médicos, empresas e pacientes
→ Empresa nasceu na pandemia e sempre rodou muita pesquisa.
Disclaimer: não é porque uma empresa roda muita pesquisa que ela faz isso da forma correta
→ Time de UX tinha uma enorme fonte de conhecimento de pesquisas, mas este conhecimento ficava em silos, ou seja, não era compartilhado. Ficava em pastas pessoais ou relatórios extensos que não eram acionáveis
→ Pesquisas que refutavam hipóteses eram arquivadas e pesquisas que as confirmavam davam seqüência na linha de produção.
→ A medida que novos produtos nasciam na empresa, as pessoas faziam “novas pesquisas”, que na verdade, repetiam pesquisas e conhecimentos já existentes no arquivo morto.
→ Nesse momento, conheceu o melhor amigo da operação: um repositório: espaço compartilhado para que todo mundo possa compartilhar os arquivos
→ Iniciou-se a classificação de pesquisas por vários critérios como: tipo de pesquisa, produto, time, insight gerado: facilitando não só o acesso à informação, mas também as pessoas que participaram daquela pesquisa
→ Maior aprendizado é que o papel da pessoa que operacionaliza não é de criar coisas novas, mas de facilitar o acesso, tornar as coisas acionáveis e escaláveis
→ Facilitar acesso é conectar pessoas a oturas para criar um ambiente onde todo mundo compartilha aprendizado.
Segundo momento: Primeiro Limiar
→ Primeiro desafio de fato.
→ Material no repositório, mas as pessoas não utilizavam o conhecimento que estava ali.
→ Isso mostra uma questão de cultura. Era mais fácil procurar em outros lugares do que no repositório, até pelo tamanho dos relatórios que existiam ali
→ Quando se cuida de uma dor em uma etapa da operação, duas coisas podem acontecer: descobrir uma nova dor ou ver a dor persistir de forma diferente
Atomic research
→ Pesquisas distribuídas em átomos
→ A empresa possuía diversos relatórios cheio de dados que nunca foram traduzidos em conhecimentos e portanto, nunca viravam ações para evoluir os produtos
→ E se usar esses dados para produzir pequenos conhecimentos e criar novas histórias de usuários, novas ações e entregar coisas melhores para o time de produto e times de negócio
Nasceu o pipeline de insights
- Funil para priorizar conhecimentos de acordo com volume de recorrência de temas na pesquisa
- Pipeline dividido por atores: um para médicos, um para empresas e um para pacientes
- Pipeline tranformava os dados em insights
- Descoberta: existiam conhecimentos parecidos que geravam novas idéias, funcionalidades, oportunidades e componentes diferentes para o Design System
- Criação de um ciclo de gerar e compartilhar conhecimento disseminado para além do time de design!
Terceiro momento: Novo mundo
→ A operação é uma cultura que precisa ser propagada pelo time
→ Utilizar fluxo de documentação sem receita de bolo/passo a passo obrigatório, mas apenas pontos essenciais.
Primeira coluna
Como aprendemos isso?
→ Tipo de ator com quem se pesquisou (públicos)
Quem foram as pessoas que idealizaram a pesquisa?
→ Espaço para alcançar essas pessoas
→ inserção de links importantes para análise de dados
Qual o método de pesquisa usado para coleta de dados
Segunda coluna
Com quem aprendemos isso?
→ Conectar ou ramificar os atores de forma mais assertiva
Terceira coluna (Fatos)
O que sabemos sobre isso
→ Comportamento, fala, texto, hábito
→ Agrupar dados por semelhança
→ Gerando insights com vários dados
→ Podem ser quantitativos ou qualitativos
Última coluna (insights)
→ Quais insights se teve sobre isso
→ interpretação dos dados, transformando-os em conhecimento
Insight sempre deve ser categorizado pelo público
Outras iniciativas além do board:
→ Central ReOps: lista de emails para compartilhar apenas o essencial de pesquisa para o time
→ Abertura para solicitações de pesquisa de outros deptos de forma estruturada
→ Jornada de pesquisa não pode ser feita sozinha
→ Atuação mais unificada ao time de experiência e de customer success.
→ Research Ops é facilitar processos de pesquisa e operacionalizar, deixando a energia das pessoas pesquisadoras focadas em pesquisar.
→ Estruturar operação é perguntar pros usuários (equipe) quais são suas principais dores sobre aquele assunto
E aí, curtiu?
A Experiência Observe e a comunidade UX em Casa se juntaram em uma iniciativa para tornar mais acessível o conteúdo da conferência brasileira de pesquisa de experiência. Iniciamos uma série de artigos que resumem cada apresentação da Observe 2021onde você poderá rever os principais pontos discutidos durante as palestras, pilulas e paineis, além de conferir uma curadoria de materiais em alguns artigos para quem quiser se aprofundar um pouco mais nos assuntos. Confira os resumos de todas as apresentações da Observe 2021 aqui no nosso Medium.
