Data Driven UX: Dados na experiência do Usuário
Dados de comportamento, cliques, funis, heatmaps, guiam decisões de produto e UX. Como coletar, analisar e agir sobre experiência de forma estruturada.
Dados na Experiência do Usuário (Data Driven UX)
Na sua empresa, onde fica o seu usuário ou consumidor final durante o processo de tomada de decisão? As prioridades são preço, seguir o que os concorrentes estão fazendo, ou entregar soluções que encantem e fidelizem os clientes? Quando o assunto é experiência do usuário, o quanto isso é prioridade aí do seu lado? Será que o seu produto ou serviço traz uma experiência de uso boa para o seu consumidor?
Essa é uma reflexão que pode ser um pouco dolorosa de fazer, mas é extremamente importante para guiar as decisões estratégicas do seu negócio na direção certa. A análise de dados focada na experiência do usuário é uma das formas mais diretas de responder essa pergunta sem depender de opinião.
Esse tema sempre foi importante e impulsionador de inovação na área de tecnologia, mas nos últimos anos se tornou ainda mais relevante para as organizações, com a aceleração da digitalização de produtos e serviços. Nesse artigo vamos explicar o impacto da análise de dados na experiência do usuário (Data Driven UX), e como coletar e agir sobre esses dados na prática.
A experiência do usuário
Antes do crescimento da internet e das mídias sociais ao patamar que conhecemos hoje, as marcas precisavam se preocupar somente em desenvolver bons produtos e entregar boas soluções ao mercado. De maneira geral, as empresas tinham certa capacidade de criar demanda para o que ofereciam, e os consumidores se adaptavam a elas. Esse cenário mudou: hoje não basta lançar uma solução e esperar que os clientes se adaptem a você.
O consumidor está no centro do negócio, como parte vital do seu sucesso ou fracasso. Ter metas que contemplam a experiência do usuário significa melhorar a interação dos usuários e clientes finais com o seu produto, site, software ou solução, entendendo como ela acontece e otimizando os pontos de contato com o mercado.
A experiência do usuário mede todas as interações dos usuários com uma marca. Isso envolve entender a jornada do consumidor, desde o momento em que ele é exposto a um anúncio, passando pelo momento em que fecha negócio, até o acompanhamento da sua fidelização ao longo do tempo.
Como coletar dados de comportamento na prática
Entender a experiência do usuário exige olhar para dados de comportamento concretos, não só para pesquisa de satisfação. Três fontes costumam formar a base desse tipo de análise:
Cliques e eventos de produto. Ferramentas de analytics de produto registram cada clique, cada tela vista, cada ação tomada dentro do seu produto ou site. Isso mostra o que o usuário realmente faz, não o que ele diz que faz.
Funis de conversão. Mapear as etapas que um usuário percorre até completar uma ação (cadastro, compra, ativação de uma feature) mostra exatamente em que ponto as pessoas desistem. Um funil bem instrumentado revela gargalo de forma muito mais precisa do que qualquer pesquisa de opinião.
Heatmaps e gravação de sessão. Ferramentas de heatmap mostram visualmente onde os usuários clicam, até onde rolam a página, e onde a atenção se concentra numa tela. Gravações de sessão complementam isso mostrando o caminho real que uma pessoa percorreu, útil para identificar pontos de confusão que número sozinho não explica.
Esses três tipos de dado, combinados com pesquisa de satisfação e dado de suporte, formam o quadro completo. Nenhum sozinho conta a história inteira: cliques mostram o que aconteceu, funil mostra onde as pessoas desistiram, heatmap mostra onde a atenção foi, e pesquisa de satisfação explica o porquê por trás do comportamento.
Como compreender, engajar e encantar o seu usuário
A resposta mais direta é: ouvindo primeiro o que ele tem a dizer sobre a sua empresa. A sua empresa já fez pesquisa de NPS, ou outras pesquisas de satisfação, com o objetivo de analisar a percepção geral sobre a marca e as soluções oferecidas? Vocês estão abertos aos feedbacks negativos, ou tentam sempre justificar erros?
Para entender o relacionamento do usuário com a sua marca, vale prestar atenção a alguns fatores específicos:
Apelo visual
Marcas como Coca-Cola, Nike, Apple, Nubank e Uber se consolidaram no mercado de forma que até quem não usa esses serviços tem algum tipo de relação ou opinião sobre a empresa. Compreender como o usuário final se relaciona visualmente com a sua marca, com base em dados, pesquisa de satisfação ou dado de marketing, ajuda a melhorar posicionamento e reconhecimento.
Utilidade
O quão útil as pessoas julgam ser o que você oferece é uma dor complicada de mapear, mas é uma vulnerabilidade importante de identificar para implementar uma cultura de melhoria constante.
Usabilidade
Sua solução não deve ter interface difícil, que exija alto grau de treinamento prévio para o público entender o valor que ela agrega. Quanto mais simples e fácil de usar, melhor. Isso é o que orienta as decisões de UI (User Interface): interfaces funcionais e, principalmente, usáveis.
Credibilidade
Um dos fatores mais significativos para uma boa experiência é quando o usuário sente que pode sempre contar com a sua marca. A reputação de bancos e empresas de pagamento digital sofre uma perda grave de credibilidade quando os usuários não confiam que terão acesso às suas contas no momento em que precisam, por exemplo.
Desempenho
Seus produtos e serviços devem cumprir a função que prometem, no tempo prometido, e com a profundidade e usabilidade prometidas. Além de contribuir para a credibilidade, isso reforça diretamente a percepção de qualidade da marca.
Como ser mais data driven na experiência do usuário
Para ser mais data-driven na experiência do usuário, é preciso primeiro saber para onde olhar. Um dos maiores erros das empresas que estão iniciando uma jornada data-driven é não coletar dados suficientes, ou coletar dados demais, sem conseguir transformar isso em insight utilizável. É o mesmo tipo de armadilha que discutimos em Gestão de KPIs: mais métrica não significa mais clareza, significa mais ruído se não houver critério de priorização.
Um dos melhores pontos de partida é organizar suas fontes de dados e saber como coletar as informações que realmente ajudam a gerar insight. Na experiência do usuário, essas fontes costumam ser: pesquisa de NPS e satisfação, analytics de produto e site, relatórios de vendas, análise de churn, feedback de suporte e demais canais de atendimento.
Todas elas geram dado que precisa ser coletado, interpretado e analisado, geralmente vindo de sistemas diferentes que não conversam entre si nativamente. Mapear os pontos de contato do usuário com a marca, do primeiro anúncio até um eventual churn, ajuda a enxergar não só satisfação, mas onde estão as oportunidades reais de melhoria.
Fugindo dos achismos
No mundo dos negócios é comum ter insights ao longo da rotina: sempre temos uma ideia do porquê um cliente parou de usar o produto, ou porque as redes sociais deixaram de trazer tantos leads quanto antes. Esse feeling pode até apontar na direção certa, mas na hora de agir, só o dado é capaz de guiar a melhor decisão. Fuja dos achismos e vá atrás dos dados.
Perguntas frequentes sobre dados na experiência do usuário
Qual a diferença entre pesquisa de satisfação e dado de comportamento? Pesquisa de satisfação (NPS, CSAT) mostra o que o usuário diz sentir. Dado de comportamento (cliques, funil, heatmap) mostra o que ele realmente faz. Os dois se complementam: comportamento aponta onde está o problema, pesquisa ajuda a entender o porquê.
Preciso de muitas ferramentas diferentes para fazer Data Driven UX? Não necessariamente, mas geralmente são fontes diferentes: uma ferramenta de analytics de produto, uma de heatmap/gravação de sessão, e uma de pesquisa de satisfação. O desafio maior costuma ser juntar esses dados num único lugar para análise, não ter cada ferramenta isolada.
Como evitar coletar dado demais sobre o usuário? Definindo antes quais perguntas de negócio você está tentando responder. Se um dado coletado não ajuda a responder nenhuma pergunta específica de UX ou produto, ele provavelmente está sendo coletado sem propósito claro.
Como juntar dados de UX com o restante do negócio (vendas, financeiro, suporte)? Centralizando essas fontes num único warehouse, para que analytics de produto, dado de suporte e dado de vendas possam ser cruzados na mesma análise, em vez de viverem isolados em ferramentas separadas.
Conclusão
É quase impossível prever toda a experiência do usuário partindo só do ponto de vista de quem lança a solução. Você pode ter o melhor time de design do mundo, mas entender a experiência do usuário não acontece de forma intuitiva para quem está por trás da solução. A melhor forma de entender o usuário é estar aberto a ouvi-lo diretamente, seja por pesquisa de satisfação, NPS, ou dado de comportamento coletado nos seus próprios canais.
Sempre existem pontos de contato extras a explorar, métricas mais assertivas para analisar e fontes de dados ainda não vistas. Ter uma cultura de dados mais madura ajuda a construir uma cultura mais customer centric, focada nas necessidades reais dos clientes.
Crie sua conta gratuita na Erathos e centralize os dados de comportamento, produto e suporte no mesmo lugar, ou marque uma conversa com a gente para discutir a melhor estratégia de dados para a experiência do usuário da sua empresa.
Dados na Experiência do Usuário (Data Driven UX)
Na sua empresa, onde fica o seu usuário ou consumidor final durante o processo de tomada de decisão? As prioridades são preço, seguir o que os concorrentes estão fazendo, ou entregar soluções que encantem e fidelizem os clientes? Quando o assunto é experiência do usuário, o quanto isso é prioridade aí do seu lado? Será que o seu produto ou serviço traz uma experiência de uso boa para o seu consumidor?
Essa é uma reflexão que pode ser um pouco dolorosa de fazer, mas é extremamente importante para guiar as decisões estratégicas do seu negócio na direção certa. A análise de dados focada na experiência do usuário é uma das formas mais diretas de responder essa pergunta sem depender de opinião.
Esse tema sempre foi importante e impulsionador de inovação na área de tecnologia, mas nos últimos anos se tornou ainda mais relevante para as organizações, com a aceleração da digitalização de produtos e serviços. Nesse artigo vamos explicar o impacto da análise de dados na experiência do usuário (Data Driven UX), e como coletar e agir sobre esses dados na prática.
A experiência do usuário
Antes do crescimento da internet e das mídias sociais ao patamar que conhecemos hoje, as marcas precisavam se preocupar somente em desenvolver bons produtos e entregar boas soluções ao mercado. De maneira geral, as empresas tinham certa capacidade de criar demanda para o que ofereciam, e os consumidores se adaptavam a elas. Esse cenário mudou: hoje não basta lançar uma solução e esperar que os clientes se adaptem a você.
O consumidor está no centro do negócio, como parte vital do seu sucesso ou fracasso. Ter metas que contemplam a experiência do usuário significa melhorar a interação dos usuários e clientes finais com o seu produto, site, software ou solução, entendendo como ela acontece e otimizando os pontos de contato com o mercado.
A experiência do usuário mede todas as interações dos usuários com uma marca. Isso envolve entender a jornada do consumidor, desde o momento em que ele é exposto a um anúncio, passando pelo momento em que fecha negócio, até o acompanhamento da sua fidelização ao longo do tempo.
Como coletar dados de comportamento na prática
Entender a experiência do usuário exige olhar para dados de comportamento concretos, não só para pesquisa de satisfação. Três fontes costumam formar a base desse tipo de análise:
Cliques e eventos de produto. Ferramentas de analytics de produto registram cada clique, cada tela vista, cada ação tomada dentro do seu produto ou site. Isso mostra o que o usuário realmente faz, não o que ele diz que faz.
Funis de conversão. Mapear as etapas que um usuário percorre até completar uma ação (cadastro, compra, ativação de uma feature) mostra exatamente em que ponto as pessoas desistem. Um funil bem instrumentado revela gargalo de forma muito mais precisa do que qualquer pesquisa de opinião.
Heatmaps e gravação de sessão. Ferramentas de heatmap mostram visualmente onde os usuários clicam, até onde rolam a página, e onde a atenção se concentra numa tela. Gravações de sessão complementam isso mostrando o caminho real que uma pessoa percorreu, útil para identificar pontos de confusão que número sozinho não explica.
Esses três tipos de dado, combinados com pesquisa de satisfação e dado de suporte, formam o quadro completo. Nenhum sozinho conta a história inteira: cliques mostram o que aconteceu, funil mostra onde as pessoas desistiram, heatmap mostra onde a atenção foi, e pesquisa de satisfação explica o porquê por trás do comportamento.
Como compreender, engajar e encantar o seu usuário
A resposta mais direta é: ouvindo primeiro o que ele tem a dizer sobre a sua empresa. A sua empresa já fez pesquisa de NPS, ou outras pesquisas de satisfação, com o objetivo de analisar a percepção geral sobre a marca e as soluções oferecidas? Vocês estão abertos aos feedbacks negativos, ou tentam sempre justificar erros?
Para entender o relacionamento do usuário com a sua marca, vale prestar atenção a alguns fatores específicos:
Apelo visual
Marcas como Coca-Cola, Nike, Apple, Nubank e Uber se consolidaram no mercado de forma que até quem não usa esses serviços tem algum tipo de relação ou opinião sobre a empresa. Compreender como o usuário final se relaciona visualmente com a sua marca, com base em dados, pesquisa de satisfação ou dado de marketing, ajuda a melhorar posicionamento e reconhecimento.
Utilidade
O quão útil as pessoas julgam ser o que você oferece é uma dor complicada de mapear, mas é uma vulnerabilidade importante de identificar para implementar uma cultura de melhoria constante.
Usabilidade
Sua solução não deve ter interface difícil, que exija alto grau de treinamento prévio para o público entender o valor que ela agrega. Quanto mais simples e fácil de usar, melhor. Isso é o que orienta as decisões de UI (User Interface): interfaces funcionais e, principalmente, usáveis.
Credibilidade
Um dos fatores mais significativos para uma boa experiência é quando o usuário sente que pode sempre contar com a sua marca. A reputação de bancos e empresas de pagamento digital sofre uma perda grave de credibilidade quando os usuários não confiam que terão acesso às suas contas no momento em que precisam, por exemplo.
Desempenho
Seus produtos e serviços devem cumprir a função que prometem, no tempo prometido, e com a profundidade e usabilidade prometidas. Além de contribuir para a credibilidade, isso reforça diretamente a percepção de qualidade da marca.
Como ser mais data driven na experiência do usuário
Para ser mais data-driven na experiência do usuário, é preciso primeiro saber para onde olhar. Um dos maiores erros das empresas que estão iniciando uma jornada data-driven é não coletar dados suficientes, ou coletar dados demais, sem conseguir transformar isso em insight utilizável. É o mesmo tipo de armadilha que discutimos em Gestão de KPIs: mais métrica não significa mais clareza, significa mais ruído se não houver critério de priorização.
Um dos melhores pontos de partida é organizar suas fontes de dados e saber como coletar as informações que realmente ajudam a gerar insight. Na experiência do usuário, essas fontes costumam ser: pesquisa de NPS e satisfação, analytics de produto e site, relatórios de vendas, análise de churn, feedback de suporte e demais canais de atendimento.
Todas elas geram dado que precisa ser coletado, interpretado e analisado, geralmente vindo de sistemas diferentes que não conversam entre si nativamente. Mapear os pontos de contato do usuário com a marca, do primeiro anúncio até um eventual churn, ajuda a enxergar não só satisfação, mas onde estão as oportunidades reais de melhoria.
Fugindo dos achismos
No mundo dos negócios é comum ter insights ao longo da rotina: sempre temos uma ideia do porquê um cliente parou de usar o produto, ou porque as redes sociais deixaram de trazer tantos leads quanto antes. Esse feeling pode até apontar na direção certa, mas na hora de agir, só o dado é capaz de guiar a melhor decisão. Fuja dos achismos e vá atrás dos dados.
Perguntas frequentes sobre dados na experiência do usuário
Qual a diferença entre pesquisa de satisfação e dado de comportamento? Pesquisa de satisfação (NPS, CSAT) mostra o que o usuário diz sentir. Dado de comportamento (cliques, funil, heatmap) mostra o que ele realmente faz. Os dois se complementam: comportamento aponta onde está o problema, pesquisa ajuda a entender o porquê.
Preciso de muitas ferramentas diferentes para fazer Data Driven UX? Não necessariamente, mas geralmente são fontes diferentes: uma ferramenta de analytics de produto, uma de heatmap/gravação de sessão, e uma de pesquisa de satisfação. O desafio maior costuma ser juntar esses dados num único lugar para análise, não ter cada ferramenta isolada.
Como evitar coletar dado demais sobre o usuário? Definindo antes quais perguntas de negócio você está tentando responder. Se um dado coletado não ajuda a responder nenhuma pergunta específica de UX ou produto, ele provavelmente está sendo coletado sem propósito claro.
Como juntar dados de UX com o restante do negócio (vendas, financeiro, suporte)? Centralizando essas fontes num único warehouse, para que analytics de produto, dado de suporte e dado de vendas possam ser cruzados na mesma análise, em vez de viverem isolados em ferramentas separadas.
Conclusão
É quase impossível prever toda a experiência do usuário partindo só do ponto de vista de quem lança a solução. Você pode ter o melhor time de design do mundo, mas entender a experiência do usuário não acontece de forma intuitiva para quem está por trás da solução. A melhor forma de entender o usuário é estar aberto a ouvi-lo diretamente, seja por pesquisa de satisfação, NPS, ou dado de comportamento coletado nos seus próprios canais.
Sempre existem pontos de contato extras a explorar, métricas mais assertivas para analisar e fontes de dados ainda não vistas. Ter uma cultura de dados mais madura ajuda a construir uma cultura mais customer centric, focada nas necessidades reais dos clientes.
Crie sua conta gratuita na Erathos e centralize os dados de comportamento, produto e suporte no mesmo lugar, ou marque uma conversa com a gente para discutir a melhor estratégia de dados para a experiência do usuário da sua empresa.