Métricas em UX
Um resumo do que aprendi no curso Product Analytics 2.0
Quando comecei a estudar sobre experiência do usuário, design e outros assuntos relacionados, entendi que estava diante de uma área que percebe e entrega soluções de um jeito diferente. Temos uma grande caixa de ferramentas para utilizar e cabe a nós entender, decidir o que usar, quando usar e principalmente por quê usar.
Antes de tudo, uma comparação. Se você pratica uma atividade física, mesmo que de forma amadora, com certeza tem em quê melhorar sua performance, certo? Com produtos e serviços não seria diferente.
Para responder perguntas importantes sobre produto/serviço e sua relação com usuários, você seu time precisam usar dados.
Como surge essa área?
Data Analytics é um conceito guarda-chuva para se referir a áreas de Engenharia de dados, Machine Learnig, visualização de dados e outras. Dentro dessas áreas está o Product Analytics que surge como ferramenta para entender o comportamento dos consumidores a partir dos dados em plataformas digitais, dispositivos móveis e IoT (Internet das Coisas). Product Analytics tem como objetivo analisar o comportamento dos usuários dentro do produto.
O que são métricas de produto?
Métrica é apenas mais uma das muitas ferramentas que o designer tem à disposição para trabalhar. Métrica também é aquilo que você pode medir e acompanhar para atingir um objetivo dentro de um contexto específico.
Quem pode te ajudar?
O ideal é buscar pessoas com as quais você trabalha que já tenham familiaridade com Data Analytics para que elas te ajudem a entender dados. Product Analytics é uma ferramenta importante para UX Designers, Gerentes de Produto e desenvolvedores. Sendo Product Designers e Designers os maiores interessados em acompanhar as especificidades e a evolução do produto.
De onde vêm os usuários?
Os usuários podem ser classificados de acordo com sua origem como mídia, site, canais ou UTMs. Todas essas classificações somadas a dados sobre região, gênero, idade, dispositivos de acesso coletados via cookies e histórico de navegação são importantes para ajudar a definir as características da persona, recrutamento para pesquisas e testes com usuário. Uma dica importante é verificar aquilo que pode ser coletado ou não conforme a Lei de Proteção Geral de Dados, a LGPD.
Como cada grupo de usuário se relaciona com seu produto/ serviço?
Essa é uma das respostas que a segmentação em plataformas de analytics te permite saber. O ideal é usá-las fazendo segmentações de diferentes grupos por idade, região, gênero, dispositivos de acesso e tipo de conteúdo para analisar comportamentos e ter insights sobre o como eles usam o produto/serviço em questão.
Como analisar o comportamento?
As plataformas mais usadas que ajudam a analisar os dados são Google Analytics, Amplitude, Mixpanel, Firebase, Heap. As pesquisas do tipo Surveys são formulários que também ajudam a entender o comportamento dos usuários e como eles enxergam valor no produto. Algumas das muitas ferramentas usadas são Google Formulários, Surveymonkey, Typeform e outras.
Quais tipos de comportamentos tenho que analisar?
Usando as plataformas de análise visual de interações como o Hotjar, você deve analisar quais são as principais telas acessadas e quais partes são mais relevantes. É importante saber diferenciar dentro das plataformas de analytics o que é uma simples visualização de um evento importante. Lembrando que as call to actions, ou seja, as chamadas para ação, se diferenciam de produto para produto. Por exemplo, se o comportamento que se deseja analisar está dentro de um E-commerce, a ação principal é comprar algo.
Como o comportamento vira métrica?
As ferramentas de analytics devem ser configuradas para refletir a jornada do usuário, de preferência, a partir de comportamentos que reflitam esse fluxo pré-definido de navegação no produto. Cada passo deve ser um evento ou tagueamento na plataforma de analytics que se transforma em métrica para entender quais os pontos a melhorar.
Como analisar o comportamento direto com o produto?
Usando métricas periodicamente:
- NPS - Net Promotion Score - De 0 a 10 quanto você recomendaria um serviço pra um amigo?
- CSAT - Customer Satisfaction Store - Qual sua nota de satisfação como o serviço?
- CES - Customer Effort Score - Quão fácil foi usar o serviço, produto ou parte dele?
O ideal é que você possa comparar essas métricas para ter um número de satisfação de todo produto. Algumas das ferramentas usadas são o Google Surveys e o Hotjar. Comentários internos e reviews externos em lojas de aplicativos, tickets e central de atendimentos também devem ser medidos através de Google Planilhas, Tableau e outras ferramentas.
Como definir quem é seu usuário ideal?
A partir de segmentações de engajamento e retenção na plataforma de analytics. Sendo que análise do engajamento pode ser feita com análise cohort. Essa análise permite fazer segmentações que comparam usuários que mais usam o produto em relação a outro grupo em determinado período de tempo. Usando as ferramentas é recomendável criar funis específicos focando nas principais call to actions do produto para aquele grupo com mais interações relevantes. O ideal é o customer profile, ou seja, é aquele que mais vê valor no seu produto. Ele é um perfil criado a partir das métricas ‘engajamento’ e ‘retenção’.
No caso do curso, o exemplo é o próprio curso e as ferramentas servem para construir um perfil de quem mais acessa o o seu conteúdo, mais assiste aulas e realiza tarefas chave.
Em resumo, os dados e métricas são importantes para o negócio porque ajudam a entregar o que o usuário realmente precisa dentro de um serviço ou produto e focar na busca daqueles que já poderiam ser seus usuários.
Uma das coisas que mais gostei foi que o Huxley Dias mostra muitas das funcionalidades das plataformas, explica seus prós e suas limitações, como usá-las e tirar o melhor delas.
Meus agradecimentos a Punk Metrics e à comunidade PretUX pela oportunidade de aprender mais sobre métricas.
Referências:
