No contexto atual de design centrado no usuário, as pesquisas de experiência (UX Research) desempenham um papel crucial na criação de produtos e serviços eficazes, acessíveis e satisfatórios. À medida que as interações digitais se tornam mais complexas e os produtos mais personalizados, a quantidade de dados gerada em processos de pesquisa UX cresce exponencialmente. Equipes precisam lidar com informações vindas de entrevistas com usuários, testes de usabilidade, análises quantitativas, entre outras fontes. Contudo, o grande volume e a diversidade desses dados podem tornar a tarefa de organizá-los, interpretá-los e transformá-los em insights acionáveis um processo lento e sujeito a erros.
Problemas comuns enfrentados incluem a dificuldade em consolidar descobertas de diferentes fases do projeto, a repetição de esforços em diferentes momentos ou equipes, e a perda de informações importantes em meio a uma grande massa de dados. Equipes frequentemente se veem sobrecarregadas ao tentar acessar dados relevantes ou fazer uso eficiente deles em momentos-chave de tomada de decisão. É nesse cenário que o Atomic UX Research se destaca como uma metodologia inovadora que visa resolver esses desafios, proporcionando maior agilidade e organização.
A essência do Atomic UX Research está em fragmentar as informações em pequenos blocos fundamentais chamados de "átomos", que podem ser recombinados e reutilizados em diferentes contextos. Esse conceito vai além de simplesmente organizar os dados; ele transforma a maneira como as equipes de UX abordam a pesquisa, permitindo que as descobertas sejam mais facilmente acessadas e aplicadas em várias etapas de um projeto ou em diferentes iniciativas dentro de uma organização.
Exemplos de problemas que o Atomic UX Research resolve:
Perda de informações ao longo do tempo: Muitas vezes, insights valiosos obtidos em fases iniciais de um projeto são esquecidos ou mal utilizados em fases posteriores. Por exemplo, ao desenvolver um aplicativo mobile, uma equipe de UX pode realizar uma pesquisa inicial de descoberta e identificar que os usuários preferem uma navegação simplificada. Porém, quando o produto chega às fases de teste e refinamento, essa descoberta pode ser negligenciada ou perdida, resultando em decisões que contradizem o que os usuários realmente precisam. Com o Atomic UX Research, cada dado, ou "átomo", é armazenado de forma clara e estruturada, podendo ser facilmente resgatado e reutilizado em qualquer fase do projeto, evitando a perda de insights importantes.
Inconsistência entre equipes e fases do projeto: Em grandes empresas, diferentes equipes trabalham em diferentes partes de um produto ou em múltiplos projetos ao mesmo tempo. Um desafio comum é garantir que as descobertas feitas por uma equipe sejam aproveitadas por outras, ou que os aprendizados de projetos anteriores sejam aplicados em novos desafios. Sem uma metodologia de gestão de dados eficaz, insights que poderiam ser compartilhados entre equipes acabam sendo ignorados ou duplicados. O Atomic UX Research facilita a consistência ao permitir que as equipes compartilhem "átomos" de dados de maneira fácil, criando um repositório comum que pode ser acessado e atualizado continuamente, garantindo que o conhecimento se mantenha vivo e relevante.
Dificuldade na priorização de insights: Projetos de UX frequentemente geram uma grande quantidade de feedback e dados que precisam ser priorizados para influenciar as decisões de design. Em metodologias tradicionais, as equipes podem enfrentar desafios ao tentar conectar fatos específicos a decisões estratégicas, o que pode levar a escolhas mal embasadas ou à priorização de problemas menos críticos. Com o Atomic UX Research, insights são conectados diretamente a fatos observáveis e a recomendações, permitindo que os dados sejam rastreados desde a origem até a ação sugerida. Isso facilita a criação de matrizes de priorização mais claras e objetivas, baseadas em evidências concretas, agilizando o processo de tomada de decisão.
Repetição de esforços de pesquisa: É comum que, ao longo do desenvolvimento de um produto, sejam realizados diversos ciclos de pesquisa. Muitas vezes, equipes acabam coletando dados redundantes ou repetindo testes que já foram realizados anteriormente, desperdiçando tempo e recursos. O Atomic UX Research resolve esse problema ao permitir que as equipes reutilizem e recombinem blocos de dados já existentes. Por exemplo, se um fato específico sobre o comportamento de usuários foi observado em um teste de usabilidade, esse fato pode ser reutilizado em novos contextos de pesquisa, evitando a necessidade de conduzir testes adicionais para validar a mesma hipótese.
Dificuldade em justificar decisões para stakeholders: Um desafio constante para equipes de UX é justificar suas recomendações e decisões para stakeholders que podem não estar familiarizados com os detalhes da pesquisa. O Atomic UX Research ajuda a resolver esse problema ao organizar dados de forma lógica e visual, facilitando a apresentação de fatos, insights e recomendações de maneira clara e direta. Isso permite que os stakeholders compreendam a linha de raciocínio por trás das decisões de UX, o que pode acelerar a aprovação de mudanças estratégicas e garantir o alinhamento entre todas as partes envolvidas.
Ao adotar o Atomic UX Research, equipes de UX conseguem não apenas lidar com o volume crescente de dados, mas também organizar suas pesquisas de maneira escalável e reutilizável, garantindo que os insights gerados ao longo do processo de design sejam constantemente aproveitados. Além disso, essa abordagem modular promove a colaboração entre equipes, encurta o ciclo de feedback e acelera a implementação de melhorias, permitindo que as organizações se mantenham ágeis e competitivas em um cenário de constante evolução tecnológica.
Componentes principais do Atomic UX Research:
Experimentos: São as ações práticas realizadas para obter informações, como testes de usabilidade, entrevistas com usuários, ou pesquisas de opinião. Cada experimento é uma fonte de coleta de dados.
Fatos: São os resultados observáveis coletados durante os experimentos. Por exemplo, como os usuários interagem com um produto, dificuldades encontradas, ou feedbacks diretos. São as informações brutas que serão analisadas posteriormente.
Insights: A partir dos fatos, surgem reflexões que ajudam a entender o comportamento do usuário. Insights são interpretações baseadas nas evidências, que podem revelar padrões ou problemas que não estavam aparentes de imediato.
Recomendações: São as ações sugeridas com base nos insights obtidos. Elas apontam direções claras para melhorar a experiência do usuário, guiando as próximas etapas do projeto.
Essa estrutura não apenas facilita o trabalho das equipes de UX, mas também acelera o processo de tomada de decisões. Ao quebrar o conhecimento em pequenos fragmentos, é possível reutilizar e recombinar essas informações para vários projetos diferentes. Isso evita a repetição de esforço e garante que o aprendizado seja contínuo e cumulativo.
Estudo de caso: Atomic UX Research na prática
Em um estudo prático realizado com um cliente, a metodologia Atomic UX Research foi aplicada para identificar ações estratégicas que criariam oportunidades de melhoria. A equipe focou na análise de três critérios principais: custo, quantidade, e qualidade garantida. Com base nesses fatores, foram priorizadas funcionalidades do produto, e a equipe observou como os usuários finais reagiam a essas mudanças.
Durante a pesquisa com os usuários, não só o comportamento deles foi analisado, mas também suas preocupações e o que gerava mais valor para eles. Utilizando o conceito de Atomic, foi criada uma matriz de prioridade que ajudou a definir claramente quais mudanças trariam resultados tangíveis para a experiência do usuário. Isso permitiu tomar decisões mais informadas e de maior impacto.
O Atomic UX Research não se limita apenas à fragmentação de informações em "átomos" para facilitar a gestão. Ele vai além, permitindo a combinação desses átomos para formar "moléculas", criando um ecossistema de pesquisa ainda mais robusto, escalável e eficiente. Ao unir os pequenos fragmentos de dados (átomos) em conjuntos maiores (moléculas), torna-se possível uma análise mais abrangente e conectada, potencializando a capacidade de tomar decisões de forma mais rápida e assertiva.
Moléculas no Atomic UX Research:
As moléculas são agrupamentos dos átomos que oferecem diferentes perspectivas sobre os dados coletados. Elas têm três visualizações principais, dependendo do que se deseja analisar: fatos, insights ou recomendações.
Molécula de Fatos:
Foco: Fatos.
Descrição: Esta molécula nos mostra de qual experimento veio determinado fato, quais insights surgiram a partir desse fato, e quais recomendações foram geradas com base nesses insights. Ou seja, ela mapeia o caminho completo desde a coleta de dados até as sugestões de melhorias.
Exemplo: Se um fato observado em um teste de usabilidade foi que os usuários demoraram muito para completar uma tarefa, essa molécula também indicaria os insights derivados desse comportamento (por exemplo, dificuldades com a interface) e as recomendações subsequentes (como simplificar o design).
Molécula de Insights:
Foco: Insights.
Descrição: Aqui, o insight é o ponto central. A molécula nos mostra quais fatos geraram esse insight e quais recomendações surgiram a partir dele. Isso ajuda a equipe a entender claramente o raciocínio que levou da observação inicial até a ação recomendada.
Exemplo: Um insight como "usuários preferem uma interface mais minimalista" seria conectado aos fatos que suportam essa conclusão (feedback dos usuários sobre elementos visuais excessivos) e às recomendações de design simplificado.
Molécula de Recomendações:
Foco: Recomendações.
Descrição: Nessa molécula, o foco está nas ações sugeridas. Ela traça todo o caminho até chegar à recomendação, mostrando quais fatos foram observados, quais insights emergiram e, finalmente, como essas informações levaram à ação recomendada.
Exemplo: Uma recomendação de "melhorar o tempo de resposta do site" pode estar ligada a fatos como longos tempos de carregamento detectados em testes e ao insight de que isso afeta negativamente a experiência do usuário.
A importância das moléculas:
Enquanto os átomos organizam e fragmentam o conhecimento, as moléculas são fundamentais para construir um sistema de pesquisa mais completo e interconectado. Ao agrupar as informações de forma visual e estruturada, essas moléculas oferecem um panorama detalhado da jornada da pesquisa, desde a coleta de dados até a definição de ações estratégicas.
Benefícios do Atomic UX Research
Remove os vieses de quem faz a pesquisa, pois permite que nos conectemos aos fatos;
Motiva a testar novamente, pois sempre que finalizar uma recomendação, você pode testá-la e aperfeiçoá-la;
Te força a pensar mais sobre o porquê, fazendo com que surjam mais soluções;
Fácil entendimento de quem não é UX/Researcher, se tornando um ótimo ponto de argumentação com clientes e stakeholders;
Permite escalar com mais facilidade, conectando átomos em diversos outros átomos, podendo ser feitos inúmeras moléculas;
Nos mostra evidências a favor e contra aos insights e recomendações, para que possamos pesar na tomada de decisões;
Permite maior velocidade e confiança nas tomadas de decisões;
Permite que colegas se envolvam na pesquisa, uma vez que é de fácil entendimento;
Nos ajuda a tomar decisões melhores e mais embasadas;
Elimina a necessidade de relatórios para justificar decisões.
Muralis Insights | Especialistas UX/UI: Gabriela Chaves, Júlia Barbosa, Júlio Costa, Thais Pereira, William Duarte.
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