Data Driven Design: Descubra o que é e como aplicar em estratégias de UX
Muitos UX designers utilizam a Ciência de Dados como uma ferramenta para automatizar e aprimorar a mecânica de seus projetos, especialmente durante o processo de pesquisa de design e na tomada de decisões.
Publicado em 21 de novembro de 2022
Muitos UX designers utilizam a Ciência de Dados como uma ferramenta para automatizar e aprimorar a mecânica de seus projetos, especialmente durante o processo de pesquisa de design e na tomada de decisões.
Nesse caso, o Data Driven Design, ou design orientado a dados, não apenas permite interagir com os dados do usuário de novas maneiras como também fornece os meios para coletar e analisar novos tipos de informação do usuário, o que dá poder estatístico e validação aos projetos de design.
Tal abordagem ajuda a criar um design centrado no usuário, assim como uma melhor User Experience (UX), permitindo melhores escolhas de design com base em evidências reais sobre o comportamento, atitude e necessidades do usuário.
Abordaremos neste artigo o que é o Data Driven Design, por que é importante, como obter suporte das partes interessadas e os primeiros passos para implementá-lo em UX. Confira:
Glossário
O que é Data Driven Design?
O Data Driven Design, ou Design Orientado a Dados, é uma abordagem que utiliza dados coletados sobre o comportamento e a atitude dos usuários para orientar a tomada de decisão no processo de Design. Ou seja, em vez de tomar decisões de design com base em preferências ou palpites pessoais, você as toma com base em dados reais obtidos.
A partir da coleta e análise dessas informações, que podem vir de várias fontes (feedback do usuário, dados analíticos, pesquisas de mercado, entre outros.), é possível saber como os clientes interagem com determinado produto, identificar pontos de melhoria e confirmar se o design cumpre, ou não, sua finalidade.
Pegando o exemplo do design de uma landing page, é possível saber se um botão CTA está satisfatoriamente visível ou recebe cliques suficientes utilizando uma abordagem orientada a dados.
Por que Design direcionado a dados é importante?
Além de resultar em decisões mais assertivas, a adoção de métodos de UX Design orientados a dados pode aumentar o nível de conversões e garantir maior eficiência aos projetos de design. Mas há muitas outras vantagens que comprovam a importância do Data Driven Design. As principais são:
- Validação de escolhas: o uso de dados possibilita que os UX designers validem suas escolhas instintivas com evidências concretas, além fornecer a esses profissionais um melhor entendimento das necessidades e motivações dos usuários para que eles possam ajustar o design de acordo;
- Economia de tempo e de recursos: as técnicas de UX design orientadas a dados podem também economizar tempo e recursos. Com os métodos adequados de pesquisa e testes, é possível diminuir, por exemplo, o número de iterações necessárias para obter o design final, com uma alta chance de acerto logo na primeira tentativa;
- Ajuda a estabelecer metas realistas: além do processo de design em si, é possível utilizar dados ao considerar a viabilidade, custo, tempo e outros aspectos de um projeto. Por exemplo, talvez seu produto já tenha sido lançado e você esteja procurando projetar uma nova versão dele com algumas melhorias. Embora o processo de coleta de dados pareça diferente, permite criar metas mais realistas, ajudando a tomar decisões baseadas em necessidades exclusivas de determinado negócio ou empresa.
Data Driven Design e Stakeholders: entenda essa relação
Embora o design Data Driven Design seja considerado algo crucial para criar projetos que atendam as necessidades dos usuários, ele também tende a ser mal compreendido e sua implementação pode sofrer certa resistência por parte dos stakeholders.
Um dos principais desafios dos designers é justamente conseguir que as partes interessadas apoiem e participem dessa abordagem. Sendo assim, é preciso convencê-los de que o design orientado a dados é o pilar central na criação de um design centrado no usuário, podendo resultar em um valor significativo para o negócio.
Listamos abaixo algumas dicas para apresentar dados aos stakeholders e convencê-los a adotar o Data Driven Design:
- Explique o básico e forneça contexto: para obter o apoio dos stakeholders, é preciso garantir primeiro que eles entendam claramente o que a abordagem Data Driven Design significa. Um dos pontos essenciais a serem abordados é o que conta como “dado”. Quando as pessoas pensam em dados, geralmente pensam em números, especialmente se elas não estiverem muito familiarizadas com os processos de UX. Portanto, é importante explicar, por exemplo, que muitas dessas informações (opiniões, observações ou sentimentos) não podem ser expressas numericamente;
- Explore estudos de caso: ao apresentar novas informações às partes interessadas, convém aproveitar estudos de caso para mostrar o valor do ROI da pesquisa de UX baseada em dados. Isso ajuda a comprovar a eficácia, além de demonstrar valor por trás do uso de dados.
- Busque apresentar os dados visualmente: tenha em mente que tudo que é visual é mais convincente. Ao adicionar recursos visuais às apresentações voltadas para as partes interessadas, você pode cativar esse público e transmitir sua mensagem com mais clareza. Slides com gráficos e infográficos, por exemplo, podem ajudar muito;
- Mostre o valor do Data Driven Design para os negócios: embora muitas empresas ainda não vejam o design orientado a dados como uma prioridade, os fatos sugerem que deveriam. Por isso, vale abordar, por exemplo, como os dados ajudam a respaldar decisões importantes, dando mais certeza sobre as escolhas de negócio. Outro ponto é ressaltar a melhor capacidade de acompanhar e medir o sucesso de um design guiado por dados para conseguir ver o que está funcionando e o que não está.
Como implementar uma estratégia de Data Driven Design?
Agora que você está familiarizado com o conceito de Design Orientado a Dados, chegou o momento de aprender como usar essa abordagem em estratégias de UX. A seguir, listamos alguns passos que você pode seguir ao conduzir esse processo:
Etapa 1. Determine processos internos
Dentre os muitos processos existentes em UX, há alguns que você pode adotar internamente para coletar dados UX qualitativos e quantitativos. A coleta de dados é um deles, e corresponde a um dos aspectos fundamentais para a implementação de um design orientado a dados.
Teste A/B
Também chamados de testes de divisão, os testes A/B consistem em um processo de experimentação aleatória no qual duas ou mais versões de uma copy são mostradas a diferentes segmentos de visitantes de um site ao mesmo tempo.
Isso permite comparar o desempenho de cada uma e determinar qual versão é mais impactando e capaz de gerar mais conversões.
UX Research
As UX Research (Pesquisas sobre Experiência do Usuário) são uma fonte importante de dados quantitativos e qualitativos. Uma boa pesquisa deve ter perguntas bem elaboradas – certifique-se de que suas perguntas não sejam indutoras e que o objetivo da pergunta seja claro.
Você também deve tentar limitar o número de perguntas (não mais que 10 a 15) para que os usuários não abandonem a pesquisa no meio;
Análise de dados
Caso o produto for um site ou aplicativo, ferramentas como o Google Analytics são uma ótima fonte de dados quantitativos (taxa de cliques, taxa de rejeição etc.) para ajudá-lo a tomar decisões;
Mapas de Calor
Os mapas de calor usam rastreamento ocular para entender onde os usuários estão olhando na tela. Se os mapas de vários usuários indicarem um padrão, isso pode ser valioso ao reorganizar os ativos de conteúdo ou redesenhar um projeto.
Análise de concorrentes
Em UX, realizar uma análise da concorrência envolve examinar o produto de outra empresa para identificar quaisquer pontos fortes, pontos fracos ou áreas de melhoria comparativas. Mas é importante agir com cuidado ao fazer esse tipo de análise.
Simplesmente imitar os concorrentes nem sempre é uma solução eficaz. Em vez disso, é melhor usar as análises como forma de obter inspiração, entendendo que o que funciona para os outros nem sempre funciona para você;
Entrevistas
As entrevistas são outra maneira de coletar dados qualitativos dos usuários. Embora as restrições de tempo ou orçamento possam limitar o número de entrevistados, os insights coletados por telefone ou conversa presencial serão mais profundos do que você poderia obter apenas com uma pesquisa;
Jornada do Usuário/Fluxo do Usuário
Criar um modelo, como jornada ou fluxo do usuário, pode ser uma maneira útil de conceituar como os usuários estão interagindo com seu produto.
As informações que você coleta de seu fluxo de usuário podem ajudá-lo a identificar possíveis áreas fracas, fornecendo um ponto de partida para uma investigação mais aprofundada por meio de testes A/B ou entrevistas.
Passo 2. Faça conciliações com departamentos de Ciência de Dados
Apesar de ser importante dominar os principais conceitos de Ciência de Dados, vale ter em mente que os designers não precisam necessariamente dominar cálculos matemáticos e aprender sobre análise estatística. Para isso, devem trabalhar em cooperação com analistas e cientistas de dados.
O trabalho conciliado com os profissionais de Data Science irá permitir, dentre outras coisas, que você se mantenha focado no trabalho criativo sem tantas preocupações. Além disso, será possível contar com ajuda na preparação e visualização de dados de forma simples.
Crie metas e métricas
Ao implementar uma estratégia de Data Driven Design, uma das suas tarefas como UX Designer será identificar por que alguém iria escolher produto, quais valores farão com que os usuários se identifiquem com ele e, acima de tudo, quais obstáculos podem distrair ou atrapalhar a experiência desses usuários pelo caminho.
Sendo assim, estabelecer objetivos que façam sentido com esse plano é outro passo que necessita de atenção. Você pode começar definindo as perguntas certas e selecionando as melhores formas de medir suas respostas.
Conheça a seguir alguns exemplos de metas e métricas que você pode adotar para mensurar a eficácia da sua estratégia orientada a dados:
1. KPIs
Exemplos de vendas:
- MRR – Receita Recorrente Mensal
- ARPA – Receita média por conta
Nova receita:
- Nível de receita
- Crescimento mensal das vendas
- Receita de anúncios
Exemplos de produtos:
- Número de downloads de produtos
- Número de registros
- Engajamento do usuário
2. Satisfação do usuário
- NPS
- Pontuação de satisfação do cliente
- Taxa de sucesso da tarefa
- Taxa de erro
3. Engajamento/aderência
- Visitas/sessões
- Visitantes únicos
- Visualizações de página/visualizações de página exclusivas
- Páginas/visitas
- Duração média da visita
- taxa de rejeição
- % novas visitas
- Recenticidade e frequência
- Entradas
- Taxa de saída
- Tempo médio de permanência na página
Estude Design e Ciência de Dados na Awari. Conheça nossos cursos!
Conheça nossa Trilha de Design e confira os nossos cursos de UX e UI com jornada personalizada e materiais complementares desenvolvidos por especialistas no mercado. Já a nossa Trilha de Data Science ensina a como coletar, manipular e tratar grandes quantidades de dados. A plataforma de ensino da Awari também conta com mentorias individuais, aulas ao vivo e suporte de carreira para você dar um próximo passo na sua vida profissional.
Aprenda uma nova língua na maior escola de idioma do mundo!
Conquiste a fluência no idioma que sempre sonhou com uma solução de ensino completa.
+ 400 mil alunos
Método validado
Aulas
Ao vivo e gravadas
+ 1000 horas
Duração dos cursos
Certificados
Reconhecido pelo mercado
Artigos Relacionados
Confira abaixo mais conteúdos sobre o tema
Requisitos do sistema para design 3D
Os requisitos do sistema para design 3D são as...
Design de UX: Como ele pode te ajudar a conquistar o sucesso
O Design de UX desempenha um papel fundamental no...
Tagline de Design de Experiência do Usuário: Como criar uma frase impactante para o seu projeto de UX
A tagline de design de experiência do usuário é...
