Analisando informações usando o diagrama de afinidades
Neste texto vamos contar o grande segredo do nosso laboratório de inovação, como a gente analisa as informações coletadas em entrevistas de profundidade, então preparem-se.
O diagrama e/ou agrupamento por afinidades é uma técnica de análise qualitativa que precede a etapa de geração de Insights. O objetivo é identificar e esclarecer os problemas ou oportunidades ao agrupar as ideias e opiniões de acordo com a sua similaridade.
O agrupamento por afinidades é feito logo após a coleta dos dados da entrevista. Ao final das entrevistas, os dados são passados para os post its, e os mesmos são agrupados por afinidades em um quadro. O agrupamento não deve ser feito por categorias, e sim por histórias. É necessário que o grupo conte uma história a partir dos fatos obtidos na pesquisa. Por fim, é necessário dar nomes lúdicos aos grupos.
Vou começar explicando esse método, fazendo uma pergunta: quem já brincou de lego?
Você vai responder provavelmente que sim, em algum momento da sua vida.
Imaginem que temos um grande monte de peças de diferentes cores e formatos espalhados pelo chão, o que podemos fazer a partir daqui?
Se pegarmos todas as peças iguais, de mesmo formato e cor, iremos organizá-las por categorias, tendo formações parecidas com a da imagem no slide, mas a partir daí, será que conseguimos contar uma história? Ou brincar com ela?
Mas, se utilizarmos as diferentes peças que o lego tem e deixar agrupadas por afinidades, conseguimos construir diferentes objetos e contar diferentes histórias.
Vamos a um exemplo para colocar essa analogia em prática.
Imagine que estamos em um projeto para resolver problemas relacionados ao supermercado, e ouvimos pessoas diferentes e em diferentes situações.
Algumas dessas falas são — Trabalho mais de 5 anos em um supermercado, preciso passar as compras das pessoas para que não gere fila! Eu trabalho em casa e sempre preciso lavar minhas roupas e tenho preguiça de ir ao mercado, As pessoas ficam na fila e me pressionam para ser mais rápida, Fico horas na fila do supermercado para pagar uma compra e normalmente vou ao mercadinho próximo da minha casa pois é perto porém demorou pra pagar.
Se fossemos agrupá-las, inicialmente poderíamos fazer algo como esse estilo, tudo que for ou tiver a palavra supermercado agrupamos para um lado e no outro o que for fila.
Mas se fizermos assim, estamos errados, primeiro que não estamos fazendo como o exemplo do lego, não estamos pensando no contexto e quem é o usuário. Deste jeito a gente fica generalista e não encontra a real dor e o real usuário.
Com as mesmas falas, a gente identifica o usuário e qual sua necessidade, depois quais seus problemas. Essa é a nossa regra de ouro que usamos aqui no Lab e podemos dizer com todas certeza que faz sentido.
Usando essa regra conseguimos identificar padrões e assim criar nosso diagrama de afinidades, vamos dar um exemplo para ficar mais claro.
Neste grupo que chamamos de Acelera Ayrton, sempre criamos nome fantasia para que possamos lembrar sempre desta história. Aqui temos o usuário que está descrito na frase “trabalho mais de 5 anos em uma supermercado” é a nossa operadora de caixa. Já na fala “Preciso passar as compras das pessoas para que não gere fila!” identificamos nossa necessidade — passar a compra das pessoas. E também encontramos as suas barreiras e dificuldades que é “As pessoas ficam na fila e me pressionam para ser mais rápida”.
Com essa história podemos levar para um grupo de pessoas que normalmente tem a mesma necessidade e problema para resolver. Aqui você pode criar um software mais rápido, como o auto check-in, mas você está resolvendo o problema da operadora de caixa.
Já nesta segunda história, temos personagens diferentes e necessidades diferentes.
Chamamos esse grupo de “Neura da Limpeza”, aqui temos um grupo de usuários que identificamos pelas falas “eu trabalho em casa e sempre preciso lavar minhas roupas e tenho tenho preguiça de ir ao mercado”, ou seja uma pessoa que trabalha em casa, sua necessidade está contida na mesma fala, ele precisa lavar sua roupa, essa realmente é uma necessidade deste grupo, e ele relata seus problemas nas falas “Fico horas na fila do supermercado para pagar uma compra” e “Normalmente vou ao mercadinho próximo da minha casa pois é perto porém demorou pra pagar”.
Pronto conseguimos identificar um segundo grupo, reparem que aqui as soluções são diferentes do que a operadora de caixa.
Você pode criar um app para que a pessoa receba o produto em casa, aqui você resolve o problema do seu usuário final. Aqui você não resolve só o problema de fila, você por abrir o leque para ter soluções diferentes para que o cliente tenha o produto ou satisfaça sua necessidade, por exemplo criar uma franquia de empresa de sabão líquido ou entregar produtos em casa.
Percebeu que os usuários vivem em contextos diferentes e podemos criar soluções alternativas do que só um auto check out vendido nos supermercados?
Espero que você tenha conseguido assimilar, e mesmo se não entendeu tudo, tente colocar em prática, em pouco tempo isso vai ser habitual para você.
