Product Design: condução e análise de pesquisas com Maze e IA

Pesquisa e projeto - Apresentação

Apresentando os instrutores

Bem-vindos a mais um curso aqui na Alura. Se ainda não nos conhecemos, permita-nos apresentar. Somos Matheus Vilaen, Product Designer, especialista em Design System, autor do livro Design System, além do layout publicado pela Casa do Código.

Audiodescrição: Matheus é um homem de pele branca, com cabelo, sobrancelhas, olhos e barba castanho-escuros. Seu cabelo é muito curto, ao contrário da barba, que é longa e cobre praticamente todo o pescoço. Ele usa óculos de armação de madeira e veste uma camisa bege. À sua frente, há um microfone sustentado por um braço articulado, e atrás dele, uma estante com alguns livros e bonecos do Harry Potter. Atrás dessa estante, há uma grade com alguns crachás pendurados e uma bela costela-de-adão no chão.

Introduzindo o curso de X-Research

Este curso está totalmente focado em discutir sobre pesquisa, especificamente sobre o X-Research. Vamos abordar como construímos uma pesquisa, realizamos a análise de dados, métricas, informações qualitativas e quantitativas, processamos todas essas informações e procedemos de forma profissional. Isso inclui identificar nosso público, alcançar essas pessoas, conduzir entrevistas, e entender quais tipos de informações podemos tratar em uma pesquisa qualitativa e quais tipos de pesquisa quantitativa podemos trabalhar.

Explorando ferramentas e métodos de pesquisa

Além disso, aprenderemos a conduzir e realizar testes de usabilidade de forma remota, utilizando plataformas que facilitarão nosso processo. Isso inclui o uso de inteligência artificial em cada uma das etapas para centralizar todas as informações, gerar relatórios e obter um resumo perfeito de tudo o que faremos ao longo de cada etapa.

Utilizando o projeto Granaflow como base

Utilizaremos um projeto como base, o Granaflow, que já possui uma série de métricas que usaremos como referência para produzir a melhor pesquisa. Tudo isso será feito pensando no seu aprendizado e desempenho dentro da sua empresa.

Concluindo e preparando para o próximo vídeo

Esperamos vê-los no próximo vídeo. Até então, nos encontramos em breve!

Pesquisa e projeto - O que é UX Research

Definindo o que é UX Research

A pergunta crucial é: o que é UX Research? Para que serve? Onde é utilizado? Ao longo da história da construção de produtos digitais, as profissões têm se unido, separado e recebido nomes diferentes. Inicialmente, começamos com Webmaster, Webdesigner, evoluímos para UX, UXY, e agora Product Designer. Temos uma série de nomenclaturas que, no final, representam profissões semelhantes. Realizam as mesmas atividades; claro que uma tarefa ou outra se diferenciou, indo para outros lugares, mas tudo isso permanece dentro de um único campo: a produção e criação de um produto digital.

Dentro do que costumamos chamar de "guarda-chuva" da UX, temos uma série de disciplinas e atividades. Temos a própria experiência, a interface, a acessibilidade, a interação, a usabilidade e a pesquisa. A pesquisa é uma das partes mais fundamentais quando falamos de experiência do usuário. Por mais que abramos um produto digital e tudo o que vejamos seja uma interface com a qual vamos interagir, clicar e ler, por trás de tudo isso, tudo o que vemos precisou passar por uma série de pesquisas, testes, entrevistas e validações para garantir que a interação do usuário seja a melhor possível.

Explicando a importância do UX Research

No meu FigJam, fiz algumas separações para explicar o que é o UX Research, a pesquisa de experiência do usuário. De forma geral, podemos dizer que o UX Research é uma das disciplinas da área de experiência, da área de UX, que busca entender de fato o comportamento, as necessidades e as motivações das pessoas, do público, do usuário de um produto em questão. Quando fazemos uma pesquisa, não a fazemos para o planeta Terra em geral. Estamos focados em um público mais específico daquela interface, produto, marca ou serviço com o qual estamos trabalhando. Tentamos entender esses comportamentos, necessidades e motivações do produto com o qual trabalhamos, exatamente para nos basearmos em informações verdadeiras, em evidências, e não em suposições. Não queremos suposições; as suposições são descartadas.

É muito importante destacar: as hipóteses são importantes. E, claro, na experiência de produto digital, conforme amadurecemos, adquirimos um conhecimento muito grande sobre muitas coisas. Teremos uma base, uma noção muito forte de uma série de questões e interações. Mas nunca podemos afirmar que algo é realmente um fato, é verdadeiro, sem fazer uma validação prévia, sem consultar as pessoas usuárias e perguntar: usando este produto, esta funcionalidade, faz sentido? Está resolvendo sua vida? Como está acontecendo? Como você usa? Está pagando? Há quanto tempo paga? Usou outra antes? Foi para um concorrente? Por que começou a usar o nosso? Podemos levantar uma série de questões, uma série de perguntas.

Descrevendo o funcionamento do UX Research

Temos, claro, uma série de etapas, uma série de coisas que podemos fazer com pesquisa, muitas das quais veremos neste curso. Trabalharemos com pesquisas qualitativas e quantitativas, mas tendo uma base. O UX Research envolve muitas entrevistas, ou seja, conversar com o usuário. De nada adianta ter um público fiel à nossa marca se não conversarmos com eles, se não tivermos tato, se não os conhecermos, não soubermos quem são, onde vivem, qual é sua faixa etária, há quanto tempo estão inscritos, por que se inscrevem, por que ainda não foram para o concorrente. Precisamos conhecê-los, entrevistar essas pessoas, isso é maravilhoso para nosso conhecimento.

Vamos lançar uma série de ferramentas, funcionalidades e serviços para garantir que algo funcione, que as pessoas compreendam, e que não seja apenas parte de nossas suposições. Podemos testar a usabilidade desses lançamentos que queremos realizar. Da mesma forma, também temos as pesquisas. A entrevista é um tipo de pesquisa; vamos até o cliente para conversar, mas isso, claro, exige contato, agendamento, e às vezes é online, o que requer programação e um dia a dia diferente. A pesquisa pode ser feita de forma assíncrona, enviando um e-mail, como já devemos ter recebido de várias empresas nas quais temos conta, perguntando: "O que achou deste serviço? Dê uma nota de 0 a 10, de 0 a 5." Isso já é uma pesquisa, pode ter uma ou duas perguntas, mas já fornece uma base sólida para a equipe de UX dentro da empresa.

Analisando métricas e objetivos do UX Research

Análise de métricas também faz parte dessas três coisas que mencionamos antes: entrevista, teste de usabilidade e pesquisa. Estaremos observando métricas o tempo todo, como métricas de satisfação, usabilidade, negócios, produto e vendas. Veremos se o produto está vendendo, como os usuários se sentem. Deixamos alguns exemplos aqui: cliques, que observamos muito com ferramentas como Hotjar e Google Analytics, como os usuários clicam, onde clicam, interagem, fazem scroll, a conversão do nosso produto, se durante uma contratação ocorre algum abandono, se as pessoas não chegam até o final, vão ao carrinho, mas não clicam para comprar, por quê? Investigamos tudo isso e analisamos as métricas para poder acompanhar.

E claro, sempre observando nosso produto, mesmo que possa passar um mês, dois meses sem nenhum lançamento, isso pode acontecer, especialmente em empresas pequenas. Não podemos afirmar que está perfeito e que não precisamos monitorá-lo; temos que observar o tempo todo como está nosso produto, como os usuários o estão utilizando.

Destacando a importância e benefícios do UX Research

Qual é o grande objetivo do UX Research? É responder algumas perguntas, por exemplo: este problema realmente existe? Estamos resolvendo o correto? Esta solução em que trabalhamos é compreensível? Todas essas perguntas e muitas outras vamos respondendo com todas essas formas de pesquisa e validações que desenvolvemos. Tudo isso está completamente relacionado.

Por que o UX Research é importante? Com tudo o que mencionamos antes, é fácil entender. Podemos resumir em eliminar suposições e ter certeza. Sem UX Research, temos uma opinião interna, do próprio time: eu acho que, prefiro isso, dessa forma é melhor, uma preferência estética; isso acontece muito por parte das pessoas, e claro, julgamos pela aparência, somos seres humanos, isso faz parte de nós. Mas não é porque achamos que uma ferramenta é mais bonita que outra que necessariamente ela é melhor. Temos que validar, aprofundar, e claro, quem vai dizer isso é nosso público, e não é só pelo estético. A usabilidade, a acessibilidade e uma série de outros aspectos são tão importantes quanto o aspecto visual.

E claro, a pressão de stakeholders, isso vivemos muito em empresas pequenas e até grandes: aquela tecnologia, onde devemos entregar rápido, aquela solução que precisa sair já. Muitas pessoas ouvem isso: temos que entregar para ontem. Isso bloqueia muito nosso processo de pesquisa, de contatar o usuário, de fazer testes. Mas com o UX Research ganhamos redução de risco, melhor priorização das soluções que levaremos ao usuário, mais eficiência no desenvolvimento, porque não teremos que enviar algo, ficar com a dúvida, falhar e ter que refazer tudo, voltar atrás, fazer rollback, criar uma nova solução. E claro, uma melhor experiência significa um maior impacto em conversão e retenção de nossos usuários. Ou seja, vendemos mais, rendemos melhor, e nossos usuários permanecem mais em nossa plataforma, evitando que saiam, que se tornem churn. Que façam churn, que saiam de nossa plataforma, deixem de ser usuários pagantes e acabem migrando para algum concorrente.

Então, o UX Research, em geral, é a disciplina que dará a certeza de tudo aquilo que vamos desenvolver. Nas próximas aulas, entenderemos como aplicá-lo unindo com inteligência artificial. Nos vemos então. Obrigado!

Pesquisa e projeto - IA no processo de pesquisa

Explorando o uso da inteligência artificial em pesquisa

Já utilizamos a inteligência artificial para criar código, desenvolver interfaces e gerar conteúdo. Por que não utilizá-la também para trabalhar em pesquisa? O grande ponto da inteligência artificial é nos ajudar a agilizar esse processo. É importante destacar que a inteligência artificial não substitui o trabalho de pesquisa nem a pessoa pesquisadora. Uma inteligência artificial, por si só, não realiza uma pesquisa. Ela precisa receber instruções e ser controlada por uma pessoa. Mesmo assim, há o risco de "alucinações" e de trazer informações errôneas. Portanto, usamos a inteligência artificial não para substituir, mas para agilizar. Nosso objetivo é tornar o processo de pesquisa mais rápido e viável, permitindo que realizemos uma boa pesquisa em menos tempo, desenvolvendo-a e colocando-a em prática. Após a pesquisa, também podemos analisá-la mais rapidamente, pois a realização da pesquisa não é a única etapa. Depois de concluída, precisamos analisá-la. Uma pesquisa com 50, 100 ou 500 participantes exige que revisemos todas as informações para chegar a um ponto central e compreender verdadeiramente o que a pesquisa nos trouxe.

Identificando oportunidades com inteligência artificial

Ao aprofundarmos no que realmente podemos fazer com a inteligência artificial em pesquisa, encontramos uma grande variedade de oportunidades. Mencionamos aqui algumas das principais com as quais realmente interagimos. Por exemplo, o Desk Research (pesquisa de mesa) é uma das primeiras etapas que realizamos em uma pesquisa, quando buscamos informações na internet de outras pesquisas já realizadas anteriormente, de outras bases de conhecimento, como o IBGE, por exemplo. Muitas pessoas utilizam o Google Scholar para realizar pesquisas para suas teses (TCC). Muitos pesquisadores também usam essa ferramenta para trabalhar em produtos digitais, obtendo uma base de informações sólida. Essas pesquisas e documentos passaram por outras séries de validações, garantindo que foram realmente validados em algum momento e que ainda podemos utilizá-los.

Recomendando ferramentas de inteligência artificial para pesquisa

Como ferramentas de inteligência artificial para trabalhar com isso, recomendamos várias opções. Uma delas é o Perplexity, uma ferramenta sensacional focada em pesquisa. Temos contratado o plano Pro, que oferece uma visão geral resumida dos dados e mostra todos os links, separando todas as fontes onde foram encontrados. Diferente de um chat GPT, que responde com base em informações gerais, o Perplexity traz fontes específicas. Além disso, possui uma funcionalidade sensacional, também presente no Gemini e em outras inteligências artificiais, como o ChatGPT e o Cloud. Nossas análises foram mais profundas no Gemini, que permite realizar uma pesquisa em profundidade. Isso significa que a inteligência artificial, ou agente, rastreia minuciosamente a informação do prompt que fornecemos, para depois nos devolver os resultados.

Explorando ferramentas para pesquisa em profundidade

Falando em pesquisa em profundidade, temos a ferramenta Manos, orientada praticamente apenas para pesquisa. Ela rastreia a internet, busca informações e pode até montar um relatório e colocá-lo online, permitindo que visualizemos como se fosse um pequeno site, com todos os dados e informações encontrados.

Analisando dados com inteligência artificial

Por fim, destacamos o aspecto do análise de dados. Após a pesquisa, teremos uma série de informações para analisar. Durante a pesquisa, também encontraremos uma série de dados que iremos analisar conforme examinamos outras questões.

Notebook.LM é uma ferramenta que consideramos sensacional, pois quando solicitamos a análise de uma série de dados a ferramentas como ChatGPT ou Gemini, elas podem acabar rastreando outras informações se não filtrarmos bem nosso prompt. Notebook.LM, uma inteligência artificial do Google, analisa exclusivamente os documentos que inserimos. Podemos adicionar PDFs, sites, vídeos, vídeos baixados, vídeos do YouTube, entre outros documentos. Tudo o que perguntarmos ao Notebook.LM a partir desse momento estará orientado apenas aos nossos anexos. É interessante que ele indique as fontes de onde está extraindo cada dado, seja de um PDF, de uma página específica, de uma frase, de um vídeo, ou de um minuto específico. Isso evita completamente uma "alucinação", pois a base são apenas os anexos que enviamos.

Preparando o roteiro de pesquisa

Para elaborar o roteiro de pesquisa, lançaremos a investigação ao usuário e realizaremos uma entrevista, para a qual precisamos nos preparar. Devemos ter um documento que informe o que vamos abordar e quais perguntas faremos. Claro que, durante a conversa, novas ideias surgem, pois o usuário compartilha informações que geram insights. Para estarmos preparados, destacamos as três principais ferramentas de inteligência artificial disponíveis no mercado atualmente: Cloud, ChatGPT e Gemini. Essas ferramentas são excelentes para nos ajudar a criar o roteiro, elaborar toda a pesquisa e definir o que precisamos perguntar, além de estabelecer nosso objetivo com base no tipo de pesquisa que estamos desenvolvendo. Elas são de grande auxílio nessa parte da investigação.

Realizando testes com usuários

Antes de avançarmos para a parte de relatórios e documentação, abordaremos a realização de testes com usuários. Fazer testes é uma das partes mais interessantes da pesquisa, pois é quando buscamos o usuário, não apenas para entrevistá-lo, mas para pedir que interaja com uma funcionalidade que estamos desenvolvendo. Nosso time está criando e aguardando ansiosamente, e ver essa pessoa testando, verificando se funciona ou não, e observando suas percepções, é algo inestimável. Uma ferramenta amplamente utilizada por empresas para testes de usabilidade é o Maze, que também será utilizada neste curso nas próximas aulas. O Maze possui uma funcionalidade excelente para gerar relatórios de todos os resultados da pesquisa, trazendo informações de forma resumida e com uma base sólida.

Documentando e gerando relatórios de pesquisa

Por último, mas não menos importante, mencionamos a geração de relatórios e documentação. Após realizar a pesquisa e validar os resultados, precisamos documentá-los em um local acessível a toda a empresa, para que outros designers, PMs, gerentes e diretores, que são nossos stakeholders, possam visualizar. Uma ferramenta eficaz para gerenciar essa documentação, com fácil acesso e usabilidade, é o Notion. A inteligência artificial do Notion é excelente para organizar esse tipo de informação, pois oferece tabelas, cartões, uma boa organização de páginas e gráficos. Recentemente, o Notion recebeu uma atualização que inclui gráficos dentro da própria ferramenta, permitindo realizar muitas atividades. O Notion é fácil de usar, personalizar e todos podem acessar, interagir e visualizar as informações.

Concluindo sobre o uso de inteligência artificial em pesquisa

Temos, portanto, uma série de inteligências artificiais à nossa disposição. Algumas nos ajudam a realizar diversas atividades, como mencionado com o Gemini, tanto na parte de Desk Research quanto no roteiro de pesquisa. Podemos, obviamente, explorar outras ferramentas e até sugerir à empresa outras que possam ser utilizadas. Em termos gerais, essa inteligência artificial deve agilizar nosso processo. Se for eficaz, ajudar, facilitar e realmente tornar o trabalho mais rápido e produtivo, isso já é um sinal de sucesso. Nos vemos no próximo vídeo, onde conheceremos mais sobre os dados com os quais interagiremos ao longo do curso. Até mais!

Sobre o curso Product Design: condução e análise de pesquisas com Maze e IA

O curso Product Design: condução e análise de pesquisas com Maze e IA possui 141 minutos de vídeos, em um total de 37 atividades. Gostou? Conheça nossos outros cursos de UX Research em UX & Design, ou leia nossos artigos de UX & Design.

Matricule-se e comece a estudar com a gente hoje! Conheça outros tópicos abordados durante o curso:

• Pesquisa e projeto
• Planejamento da pesquisa
• Pesquisa qualitativa
• Pesquisa quantitativa
• Testes de usabilidade e análises