Sofía: una herramienta para conocer la voz del usuario

Palabra de usuario. Vil metal. Todos queremos conocer qué dicen de nuestro sitio y qué se imaginan de nuestro producto. Sin embargo, cuando comenzamos a investigar, nos lleva mucho tiempo procesar los datos en una planilla.

No hace falta ser researcher para saber lo tedioso que es categorizar largas planillas de datos. Todos en nuestro día a día nos enfrentamos alguna vez con este Elefante Blanco.

Hace unos meses queríamos analizar qué palabras se le venían a la cabeza a un usuario cuando veía una foto de baja calidad. Recuerdo que mi compañera de Research me comentó que era mejor poder llevar la pregunta abierta a una cerrada por los tiempos que requería el análisis.

Seguramente muchos de ustedes se encontraron en este escenario. Cuando enviamos encuestas intentamos limitar las respuestas, justamente para no tener que recurrir a esta tarea que nos roba excesivo tiempo.

El disparador que cambió las cosas

Todo comenzó cuando enviamos una encuesta con preguntas abiertas a usuarios de Brasil para conocer cuál era su imaginario de viaje y qué habían disfrutado más en sus últimas vacaciones. Afortunadamente habíamos alcanzado un gran volumen de respuestas, sin embargo era difícil procesarlo.

¿Qué tipo de herramienta utilizaron para analizar una muestra tan grande de comentarios en el research?

Recurrimos a una aplicación desarrollada en R. Este programa no es muy conocido, pero es similar a Excel. Te permite analizar grandes volúmenes de datos.

Con esta aplicación, podíamos generar gráficos que retraten en una Big Picture qué dijeron los usuarios.

• Histogramas de 1, 2 o 3 palabras
• Constelaciones de palabras (son mayor opacidad en las conexiones más frecuentes)
• Nube de palabras

A partir de ahora, íbamos a contar con la voz del usuario, traducida en las palabras más frecuentes. Además, podíamos descubrir de un vistazo cómo se habían conectado las palabras entre sí.

Sin embargo, la herramienta no era accesible. Para utilizarla era necesario tener instalado el programa en el equipo y contar con conocimientos de codificación. No era escalable.

El nacimiento de Venus

Decidimos desarrollar una nueva herramienta en casa, Sofía. Su nombre significa sabiduría, y en honor a ello, nos iba a posibilitar tener conocimiento de la voz de nuestros usuarios. Al igual que con la aplicación en R, podríamos crear gráficos para conocer el contexto de las palabras.

La aplicación limpia artículos, preposiciones y unifica todas las conjugaciones del verbo en el infinitivo. Está técnica lleva el nombre de lematización y se elabora a partir del idioma de la encuesta, en nuestro caso: inglés, portugués o español.

Sofía no solo nos muestra las palabras que nos interesa identificar. La herramienta nos permite buscar los comentarios a partir de una o más palabras. También es posible conocer su frecuencia en porcentaje y de manera visual. Las constelaciones por ejemplo cuentan con diferente opacidad en sus flechas y tamaños en sus nodos. Ahora estábamos en posición de hacer un análisis de contenido completo, ya que además de contar con las palabras clave y su contexto, podíamos cuantificarlo.

Momento de feedback con Sofía

Era necesario poner en tensión la herramienta y conocer cuáles eran las necesidades de las personas que la iban a utilizar todos los días.

Fue entonces que decidimos realizar pruebas de usabilidad con los usuarios internos que iban a utilizarla y abrirla a toda la empresa, ya que la intención era que pueda ser una herramienta cross.

Sofía puede expandirse y utilizarse más allá de una encuesta, como en el análisis de cualquier planilla con comentarios o respuestas.

Fue así que llevamos la aplicación al siguiente nivel. Construimos un nuevo servicio al estilo “Elige tu propia aventura”, desde donde era posible investigar a partir de una palabra clave. De esta forma no solo podíamos ver cómo se conectan, sino qué palabras aparecieron frecuentemente en un mismo comentario o respuesta.

A partir de las pruebas también hicimos cambios en cómo se veían los gráficos y aplicamos mejoras en su performance. Por ejemplo, ampliamos el histograma, donde antes aparecían solo el Top 10 de palabras, hicimos un Ranking con las 100 más frecuentes.

El último eslabón fue su difusión: participamos de reuniones mensuales de equipos que podrían ser potenciales usuarios, realizamos comunicaciones de upgrades y abrimos un canal para reporte de errores o consultas.

“(…)llevarles la mar, encontrar palabras que fuesen capaces de mojarlos.”

En palabras de Eduardo Galeano, quien buscaba las palabras para llevar de viaje a mineros que nunca podrían conocer el mar. La intención de descubrir la voz del usuario es llevarlos de viaje, inspirarlos a recorrer sitios y embarcarse en una nueva aventura. Conocer sus necesidades, sus preferencias y así construir un producto y diseñar la oferta comercial que se adapte a ellas.

En nuestras investigaciones, ahora podemos abrir las preguntas sin restricciones y escuchar al usuario a viva voz, construyendo categorías con la autenticidad de sus palabras. Además de facilitar la investigación en ahorro de tiempos y contar con escalabilidad para el análisis de comentarios.

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