Métricas, Contexto e UX
Em busca de reduzir riscos de projeto e na direção de ter sob controle o comportamento das pessoas nos produtos dos clientes da Homem Máquina, tentamos levantar as métricas mais importantes, avaliar o fluxo de uso e a performance das experiências que temos produzido diariamente por aqui.
Para quem trabalhou com produtos web tanto em 2000 quando em 2010, a percepcão sobre o controle de eventos de comportamento (clicks, scrolls, acessos, tempo de página, resposta de servidor, sessão e assim por diante) evoluiu muito ainda mesmo no espaço recente dos últimos anos.
Hoje a gente consegue obter em tempo real dados técnicos de comportamento (através do Google Analytics), de comportamento de tela e interface (através de ferramentas como Hotjar) e ainda procurar por métricas mais específicas para comportamento mobile, resultados de campanhas de marketing, taxas de conversão de formulários, testes A/B e por aí vai..
Quando temos o viés de medir a performance de um produto ou de uma campanha, é muito natural perceber que esses números podem trazer muitos dados relevantes sobre como aquele serviço está sendo consumido, mas quando se trata de avaliar o comportamento de uma pessoa, que números poderiam nos passar informações realmente relevantes sobre as motivações e frustrações de alguém passando por uma experiência de uso?
Nem toda métrica é uma métrica relevante
Quando o viés é de comportamento de uso, contexto é tudo. Uma métrica pode significar duas coisas completamente diferentes se forem avaliadas em contextos distintos.
Um alto número de acessos no seu site pode parecer um sinal de sucesso para a sua plataforma enquanto o mesmo número para o time de tecnologia pode significar um alerta de sobreuso de recursos computacionais. Através de uma métrica como a média de duração de uma sessão, por exemplo, pode parecer um número ótimo para uma página com artigos científicos, mas se for uma página de dúvidas ou suporte, talvez seja um indicativo de que o conteúdo não esteja tão fácil de entender como imaginado.
Sobre métricas de UX
Existem métricas de comportamento que podem ser mineradas nas cavernas de bigdata das ferramentas de analytics, mas também existem métricas que podem ser obtidas através de pesquisa e cruzamento de dados mais abstratos.
Antes de começar a medir o seu trabalho, é importante você ter uma ideia da direção que você quer tomar (se quiser eu falo um pouco sobre isso no meu artigo sobre como uso roadmaps). Para isso, determine as dimensões que você vai utilizar para os números que recolher.
- Período de tempo – a métrica é um retrato de que período?
- Benchmark – a métrica será avaliada em comparação com o que?
- Motivo – porque essa métrica é importante no roadmap?
- Ação associada – O que vamos fazer se o resultado estiver abaixo, dentro ou acima do esperado?
Esses ítens vão ajudar a dar contexto para os números que são levantados pelas ferramentas de pesquisa e analytics. Somente quando temos as respostas acima em mãos que vamos poder prosseguir, olhar para o painel de números e avaliar oportunidade relevantes de levantamento de métricas.
Geralmente pesquisas e dados são separados em indicadores qualitativos e quantitativos. Mas no meu dia-a-dia costumo separar os índices de acordo com as 3 categorias a seguir:
1. Métricas automatizadas
São os números de rastreamento encontrados facilmente em ferramentas de analytics. Indicadores que podem ser obtidos por software ou robôs construídos especificamente para este fim.
Exemplos: Total de clicks, taxa de abertura, custo de aquisição de cliente, tempo de página, quantidade de scroll em cada página, bounce rate, churn rate, etc
2. Métricas humanas
São inclinações positivas ou negativas e nem sempre são medições exatas, mas podem passar sentimentos, interesse, opiniões abstratas e sentimentos sobre a experiência com um produto.
Exemplo: Respostas para um formulário de satisfação, NPS, pesquisa sobre os produtos da concorrência, recomendações positivas ou negativas sobre um fluxo de uso, registros sobre um teste de usabilidade e assim por diante..
3. Métricas cruzadas
Essas métricas reunem informações cruzadas entre duas ou mais métricas, ou mesmo uma comparação de um benchmark com um conjunto de métricas secundárias. As métricas cruzadas trazem contexto ao projeto e é o momento que você processa os números sem tratamento em informações realmente relevantes para alimentar as decisões de projeto.
Exemplo: 70% dos usuários que usam a plataforma diariamente leram 3 ou mais artigos por semana. Das pessoas que também usam um produto do concorrente, 23% sentiu vontade de usar nosso produto novamente. O tempo de preenchimento de formulário reduziu em 1 minuto para novos usuários vindo de uma campanha orgânica de fundo de funil.
Métricas + Contexto
Entregar números tratados e com contexto aumenta a relevância dos indicadores, facilita o envolvimento de todos os envolvidos no projeto e também amplia consideravelmente a percepção das pessoas sobre problemas e soluções para o todo.
Além de existirem diversos frameworks para lidar com medição de projetos de design, ainda temos uma quantidade infinita de métricas para lidar diariamente. Definir métricas cruzadas, e com contexto relevante, certamente vai ajudar a tomar decisões mais assertivas e de menor risco no desenvolvimento de produtos e serviços digitais.