O que não pode ser medido não pode ser melhorado.
A decisão do que se quer medir deve ser tomada antes da decisão do que se pretende construir, seja um produto completamente novo ou o acréscimo de uma feature. Se você trabalha com métodos ágeis, elas devem ser mencionadas já nas estórias.
Como diz o provérbio Zen, o melhor momento para se plantar uma árvore foi 20 anos atrás. O segundo melhor é agora. Sendo assim, se seu produto não foi construído pensando em métricas, chegou a hora de parar, repensar e começar a medir.
Contudo, números sem objetivos claros são apenas números, não métricas. Para se tornar uma métrica, um número precisa ser capaz de contar uma história, ou pelo menos parte dela, a fim de gerar insights que possibilitem tomadas de decisão. Se um número medido não permite que você tome decisões, para que medi-lo?
Vale lembra que cada projeto é único. Métricas não são uma receita de bolo que você segue e logicamente chega a uma conclusão. Elas são uma dispensa de ingredientes para se cozinhar com base no resultado que se deseja chegar.
Quando você e sua equipe decidirem embarcar no universo das métricas, comece se perguntando as seguintes perguntas:
1. O que você quer medir?
Existem métricas Quantitativas e Qualitativas. Um tipo não é necessariamente melhor do que o outro. Ambas podem ser utilizadas de forma sinergética para a obtenção de resultados. Contudo, quanto menor o projeto, maior pode/deve ser o investimento em dados qualitativos.
Métricas de UX, Marketing e Negócio podem se confundir. São diferentes, porém complementares na geração de insights. Marketing costuma estar preocupado com os números que trazem os usuários para o seu produto, o Negócio estará mais preocupado com a receita geral, retorno de investimentos, custo por usuário etc. Já o UX estará preocupado não apenas com a experiência dos usuários (o X da questão), mas também com os números do marketing e do negócio!
Um bom processo de UX em um produto procurará ter uma visão holística de toda a massa de dados colhida, pois insights poderão surgir de todos os lados. (Porém ajuda saber que cada área está fazendo corretamente seu próprio trabalho.)
E como decidir o que medir? A resposta é simples: CONSENSO.
Marketing, Negócio e UX, em parceria com os times de Tecnologia que viabilizam quaisquer medições, devem estar todos na mesma página sobre os objetivos do negócio como um todo. Apenas esse conhecimento multidisciplinar do seu negócio será capaz de decidir o que precisa ser medido.
Algumas medições possíveis:
- Visitantes Únicos
- Visualizações de Páginas
- Duração das Sessões
- Origem de Tráfico
- Interesse de leads
- Navegação
- Eye-tracking
- Conversões
- Taxas de sucesso
- Interações Específicas
- Aberturas de Emails
- Scroll de Emails
Uma forma de chegar num consenso é tentar responder a próxima pergunta.
2. Por que você quer medir?
A resposta mais genérica para esta pergunta seria dizer que você quer medir para melhorar seu produto. Contudo, cada área pode ter maneiras diferentes de encarar os números. O esforço para medição pode ser diferente em termos de tecnologia e investimento, por isso é muito importante que todos saibam que os números serão usados para o benefício do produto, não para o bem de uma área específica. Lembre-se: isso não é uma competição.
Opcionalmente, uma matriz de dois eixos pode auxiliar neste processo.
Escolha os eixos baseados nos características do seu negócio. Você pode precisar cruzar custo versus tempo de implementação, retorno versus dificuldade ou ganhos versus prós e contras de medir.
Realize um workshop com os stakeholders, anotem suas sugestões de medições e apliquem na(s) matriz(es). Explique seus motivos e ouça os outros envolvidos. Coloquem suas métricas na matriz e decidam o que pode/deve ser medido.
O que realmente importa ao final deste processo é que todos saibam os motivos pelos quais os dados estão sendo coletados, não necessariamente para se escolher entre uma métrica ou outra. E claro, num processo de implementação de métricas, priorizar o que pode ser medido e o que ainda precisa ser criado/programado é fundamental.
As próximas perguntas são consequências lógicas deste processo decisório, e afunilam as respostas deste processo.
3. O que você pode fazer com o que foi medido?
Existem métricas de satisfação e métricas de performance (KPIs).
As métricas de satisfação podem ser mais subjetivas, enquanto as de performance mais diretas e quantificáveis. Ambas se complementam em inúmeras maneiras e devem ser respeitadas em seus respectivos contextos.
Métricas de Satisfação devem ser colhidas APENAS em experimentos reais, com tarefas reais, em contextos reais. Um usuário não será capaz de prever sua satisfação ao utilizar um sistema vendo telas de forma sintética. A satisfação só deve ser medida de forma orgânica. Ou seja, o que importa é como as pessoas interagem com seu produto, não o que elas acham sobre ele.
Aqui vale ressaltar que pode até haver performance sem satisfação, mas nunca satisfação sem performance. Um usuário pode concluir uma tarefa, porém sem que a experiência o tenha satisfeito. Por este motivo é importante medir ambos os critérios e, de forma ampla e multidisciplinar, analizar os dados para encontrar atritos que interfiram na jornada do seu usuário. Até porque, no final das contas — e independente do seu ramo ou tamanho — é o seu usuário que determinará o seu sucesso enquanto negócio.
Independente de quais métricas você estiver usando para medir o seu negócio, elas precisam te levar para algum lugar. E isso significa ter a mente aberta para ouvir dos números coisas que nem todo mundo está disposta a escutar, tais como fracasso, falha, perda, erro.
Apaixone-se pelo problema, não pela solução.
Se os números foram capazes de mostrar que o caminho que estava sendo percorrido não estava correto, isso é motivo para celebrar e, logo em seguida, ter sangue frio para tomar as devidas decisões. Por este motivo o consenso de todos os envolvidos é muito importante.
Além disso, quando bem curadas, os dados colhidos poderão abrir seus olhos para soluções que outrora você e seu time não teriam notado.
Algumas métricas:
- SUS (Escala de Usabilidade do Sistema)
- NPS (Net Promotion Score)
- CES (Customer Effort Score)
- CSAT (Customer Satisfaction Score)
- Customer Health
- Lifetime Value
- DAU/WAU/MAU (Usuários ativos Diariamente, Semanalmente, Mensalmente)
- Retenção (CRC)
- Churn (Abandono)
- Visitantes Únicos
- Visualizações de Páginas
- Duração das Sessões
- Origem de Tráfico
- Tarefas (taxa de sucesso, tempo de execução, erros, acertos)
4. Como você vai medir?
Existem diversas ferramentas no mercado que permitem todo tipo de medição. Algumas são gratuitas, outras são pagas… tudo vai depender do que seu time precisa medir e a maturidade que seu time possui na análise de dados.
Porém nem tudo são ~flores~ ferramentas. Nem todo trabalho pode ser delegado para um serviço online que vigia 24 horas por dia uma aplicação. Algumas medições você precisará fazer corpo-a-corpo, em entrevistas com usuários, análises comportamentais presenciais ou assistindo vídeos de navegação. Se você é tímido mas deseja atuar com UX em algum nível, você terá que se esforçar para romper a timidez e encarar o usuário!
Essa definição de "como" segue a mesma lógica da definição de "o que". É preciso consenso entre os times para que os números sejam confiáveis. Diferentes ferramentas chegarão a números diferentes. É preciso avaliar as possibilidades e escolher quais métricas serão extraídas de quais ferramentas.
Algumas ferramentas para metrificação:
- Google Analytics (Baselines)
- Facebook Pixel (Baselines)
- Formulários
- Entrevistas
- Wootrick (NPS)
- Google Optimize (Experimentos, Testes A/B)
- Charles (Micro-experimentos, Testes A/B)
- Hotjar (Mapa de Calor, Scroll, Cliques, Gravação de Sessões)
- Crazy Egg (Mapa de Calor, Scroll, Cliques)
- Mouseflow (Mapa de Calor, Scroll, Cliques, Gravação de Sessões)
Framework H.E.A.R.T. (Heart)
Ainda dentro do quesito como, você pode optar por utilizar Frameworks, os quais reunem diversas métricas aplicadas de forma mais metodológica.
Talvez um dos mais conhecidos seja o framework H.E.A.R.T.
Criado pelo Google, é um acróstico para os seguintes itens:
- Happiness (Satisfação, NPS, SUS…)
- Engagement (Atividades do Usuário…)
- Adoption (Novos Usuários x Uso…)
- Retention (Permanência…)
- Task Success (Metas dentro do sistema…)
A medição de cada um dos itens deste framework passa pela definição dos objetivos dentro de cada um, de quais os sinais indicativos de sucesso ou fracasso e de quais métricas serão utilizadas para a geração de resultados.
A aplicação do H.E.A.R.T pode ser feita em features ou em um produto como um todo. Além disso, não é obrigatória a medição de todas as letrinhas do framework. Afinal, talvez nem todas métricas sejam relevantes para o seu produto/negócio. A relevância vem pelo contexto do que se quer medir.
Análise de Funis
Existem diversos tipos de funis, uns mais antigos que outros, outros mais famosos que uns… A verdade é que sempre retornaremos à necessidade de compreender o contexto que seu negócio, produto ou serviço se encontram.
Alguns funis:
- Vendas
- Marketing
- Inbound
- Pirata (A.A.R.R.R.)
Cada um deles possui seu próprio propósito, seus respectivos responsável e seus conjuntos específicos de métricas. E apesar das diferenças entre eles, todos possuem algo em comum: o usuário. Sendo assim, um profissional de UX pode aproveitar todos os funis do seu negócio para geração de insights que levem a tomadas de decisão de design.
5. Como apresentar o que foi medido?
Como dito no início deste artigo, os números colhidos precisam ser capazes de contar uma história; precisam levar você e seu time à tomada de decisões, caso contrário não há razão para medi-los.
Quando for gerar seu relatório — independente do formato — , tome cuidado com os seguintes pontos:
Métricas de Vaidade
São aqueles números bonitos de serem observados, mas que não necessariamente representam algo significativo e que leve à tomada de decisões. Curtidas, downloads, views… Esses números isoladamente não querem dizer muita coisa, mas inflam o ego de algumas pessoas.
Causalidade, Correlação e Comparação
A nossa tendência enquanto seres humanos é encontrar padrões, os quais, por sua vezes, nos levam a comprovar nossos próprios vieses. Muitas vezes nós temos uma ideia preconcebida do que deve ser feito e inconscientemente distorcemos os dados para justifica-las. Uma maneira de evitar isso é ter sempre em mente que a correlação entre fatos e dados não são sinônimos de causalidade. Ou seja, dois números podem até convergir para a mesma resposta, mas isso não significa que o motivo de um seja o outro.
No Antigo Egito, cultuava-se gatos pois sua presença representava fartura nas colheitas. Quando essa história é analisada isoladamente a correlação é a seguinte: quanto mais gatos, melhor é a colheita. Contudo, a verdade sobre essa história é que os Gatos caçavam os Ratos que danificavam as colheitas. Logo, a relação gatos e boa colheita é verdadeira, mas a causalidade era completamente diferente.
Quando estiver apresentado seus relatórios, lembre-se de comparar taxas e razões (não números absolutos).
Compare períodos temporais ou grupos de pessoas em determinado contexto usando razões. Por exemplo: o número de usuários ativos por semana (WAU) é uma métrica mais relevante do que o número absoluto de usuários ativos da plataforma fora de uma escala temporal.
Para concluir, tenha sempre em mente que as pessoas precisam ser capazes de ler um relatório e compreender o que ele significa.
Busque sempre ser simples e direto. Se for realizar uma apresentação, tenha consigo um resumo do que cada gráfico representa, pois slides cheios de números sem contexto quando enviados podem causar muita dor de cabeça.
Fechamento
Este artigo está bem longe de representar a totalidade do que as métricas representam, tampouco suas aplicabilidades.
As listas com métricas e ferramentas que apresentei são incompletas e sequer arranham a superfície do assunto, mas espero que com as informações que você leu por aqui, você seja capaz de iniciar um mergulho mais profundo neste assunto tão importante que são as métricas de UX.
Métricas de UX (por onde começar) was originally published in UX Collective 🇧🇷 on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.
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