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Experimentação: A Ciência na Prática do UX Design
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Experimentação: A Ciência na Prática do UX Design

Experimentação: A Ciência na Prática do UX Design cover

Para melhorar a experiência das pessoas usuárias, designers precisam trabalhar para efetuar mudanças relevantes nos produtos e interfaces. Para isso, um processo de experimentação pode garantir informações para tomadas de decisão mais assertivas.

A experimentação é uma ferramenta poderosa que ajuda no desenvolvimento de melhores designs, colocando em prática as ideias e hipóteses levantadas para solucionar os diversos problemas das pessoas usuárias.

Neste artigo falaremos sobre o que é experimentação e como você pode conduzir esse processo de forma segura e bem sucedida.

O que é experimentação?

Experimentação tem a ver com o ato de experimentar, tentar, de fazer uma experiência.

Por isso que esse termo está bastante ligado à ciência e à metodologia científica. É por conta de experimentações que hipóteses são validadas ou invalidadas, descobertas são feitas e os avanços na ciência são possíveis.

Mas por que falar de ciência num artigo sobre UX Design?

O UX Design se alimenta bastante do método científico, e também faz experimentações para validar hipóteses para o desenvolvimento de um produto ou interface, com o intuito de melhorar a experiência da pessoa usuária e os resultados da empresa.

Caso você ainda tenha dúvidas sobre a base científica do UX, sugiro que leia nosso artigo abaixo:

Experimentações em Product Design

Experimentação em Product Design

Experimentação em Product Design é trazer o método científico para os processos de desenvolvimento de produtos digitais, incluindo UX e UI Design também.

A ideia é testar (experimentar) diferentes hipóteses que possam melhorar o produto em questão. Nisso, podemos contemplar desde pequenos ajustes de design, como botões, cores e tipografia, até a modificação de jornadas inteiras, novos recursos e funções.

Os resultados dos testes vão proporcionar informações, validando ou não as hipóteses e, assim, dando suporte para tomadas de decisão.

A experimentação nesse processo é bastante importante porque pode economizar muito tempo e dinheiro. Imagine gastar boa parte do seu orçamento em um recurso sem testá-lo e ele acabar se tornando um fiasco!

Pois então, a experimentação em UX Design evita esse tipo de situação.

Os 3 princípios da experimentação em UX Design

Não é fazer qualquer teste, de qualquer maneira, que estaremos utilizando a experimentação de forma apropriada.

Existem 3 princípios que norteiam a experimentação de forma adequada:

  1. Método científico: sem o método científico não é possível executar experimentações em UX Design. O método científico é a base para uma experimentação transparente, eficiente, voltada para resultados e sem vieses;
  2. Priorização: durante o processo de experimentação é normal surgirem diversas perguntas e hipóteses para serem respondidas e validades. Portanto, é importante entender quais são as prioridades do projeto, definindo quais são as hipóteses mais relevantes para serem testadas;
  3. Iteração: a iteração é o que vai transformar o processo de experimentação em um sistema. Iterar significa fazer novamente. No caso de experimentações, é pegar os resultados, aprender com eles e definir novas perguntas e hipóteses para serem testadas em experimentos futuros.

Por que fazer experimentações?

Experimentações são importantes para validarmos hipóteses sobre o produto e como as pessoas usam esse produto.

Mas indo além, trabalhar com experimentação permite ganhos e benefícios muito importantes para o projeto e para os negócios. Alguns deles são:

Identificar e medir impactos das mudanças: com diversos fatores influenciando os KPIs e resultados do negócio, fica difícil entender quais ações tiveram maior impacto.

A utilização de experimentações ajuda a rastrear e a mensurar quais mudanças tiveram maior impacto e em quais indicadores. Isso porque o processo de experimentação é controlado e sabe-se exatamente o que está sendo testado e quais são os impactos dessa experiência em específico.

Atualizações constantes e relevantes do produto: implementar uma cultura e um sistema de experimentação permite que haja atualizações constantes e relevantes para o produto, fazendo com que ele se mantenha competitivo e proporcionando boas experiências.

Reduzir riscos: testes e experimentações reduzem o risco porque são feitas em ambiente controlado e em caráter de verificação. Portanto, há espaço para erros e aprendizado.

Lançar um produto — ou atualização — sem testes prévios é não ter certeza do que está sendo lançado e qual seu impacto nos negócios e para as pessoas usuárias. Essa falta de previsibilidade pode ser prejudicial demais para o projeto.

Dica de Leitura: Lean UX – O Que É e Por Que Usar Em Seus Projetos de UX?

Quais os elementos de uma boa experimentação?

Elementos de uma boa experimentação

Além dos princípios do processo de experimentação, existem alguns elementos fundamentais que compõem esse processo:

  • Problema: sem um problema para investigar ou resolver, não há experimentação. Por isso, é importante que haja pesquisas para definir qual é o problema que será trabalhado no processo de experimentação;
  • Pessoas usuárias: é importante saber quem são as pessoas usuárias para que a experimentação seja direcionada para esse público. Sem pessoas, não tem como efetuar os testes necessários;
  • Features e benefícios: para fazer a experimentação é importante ter algo para testar, além de um problema para resolver. Nesse sentido, saiba quais são as features que serão testadas e qual é o benefício que elas se propõem a trazer para as pessoas usuárias;
  • Métricas para análise: as experimentações tem um objetivo e para medir o sucesso desse objetivo é importante saber quais são as métricas para analisar os testes e seus resultados. Testar sem saber como medir os resultados é como estar num quarto escuro.

Além desses elementos específicos, existem 3 outros fatores que influenciam para um processo de experimentação bem sucedido. São eles:

Objetivos realistas: trabalhar com objetivos bem definidos e realistas é importante para poder medir a experimentação e validar as hipóteses. Nesse sentido, quanto mais específico e detalhado for o objetivo, melhor.

Evangelização: ter o apoio das pessoas é fundamental para um processo de experimentação bem sucedido. Portanto, converse com sua equipe, pares, stakeholders e diretores para alinhar a importância das experimentações e, assim, começar a construir uma cultura em torno desse processo.

Construir processos: parte do trabalho é oficializar e construir processos para que todos aprendam e saibam como rodar as experimentações. Documente as etapas, construa um glossário, pesquise e defina ferramentas e treine as pessoas.

Como conduzir um design por experimentação?

Podemos definir o design por experimentação em um processo de 4 grandes etapas:

  1. Fazer uma pergunta;
  2. Criar uma hipótese;
  3. Fazer a experimentação e analisar os dados;
  4. Comunicar os resultados.

1) Fazer uma pergunta

Processo de experimentação: fazer uma pergunta

Uma das bases da experimentação é ter uma pergunta para ser respondida. No entanto, definir uma pergunta pode não ser tão simples assim.

Não basta apenas fazer uma pergunta, temos que fazer as perguntas certas.

Se pararmos para pensar em perguntas sobre um produto ou interface, com certeza a gente montaria uma lista enorme. Mas a questão não é a quantidade de perguntas que temos, mas a qualidade de cada uma delas.

Eventualmente, dentro de um ciclo iterativo de experimentação, você vai poder testar diversas hipóteses para diversas perguntas. Portanto, vale a pena pensar na pergunta certa a se fazer.

Para isso, o primeiro passo é entender qual a área que você quer investigar sobre o produto, qual o contexto e os motivos para você fazer uma experimentação.

Em seguida, você pode refinar a sua pergunta com a técnica dos 5 W's:

  • Qual é o problema (What)?
  • Quem é impactado pelo problema (Who)?
  • Onde acontece o problema (Where)?
  • Quando o problema acontece (When)?
  • Por que o problema acontece (Why)?

A partir disso, você consegue construir perguntas certas que vão guiar as experimentações e trazer informações importantes para as tomadas de decisão.

Essa primeira etapa do processo de experimentação realmente não é simples. Para te ajudar a entender melhor como identificar um problema e formar uma pergunta, sugerimos a leitura deste artigo:

2) Criar uma hipótese

Processo de experimentação: criar hipótese

Antes de entender como criar uma hipótese, vale a pena primeiro explicar o que é uma hipótese.

Hipótese é uma afirmação que pode ser testada, e é baseada na relação entre duas variáveis distintas.

Por exemplo: Se aumentarmos o tamanho do botão de inscrição, então o número de pessoas inscritas vai dobrar.

Perceba que a hipótese acima é uma afirmação, com uma relação de causa entre as variáveis. Se modificarmos o botão, conseguiremos mais pessoas inscritas. E o mais importante, é possível testar essa hipótese.

Indo um pouco mais além, podemos adicionar um motivo para a hipótese como justificativa.

Por exemplo: Se aumentarmos o tamanho do botão de inscrição, então o número de pessoas inscritas vai dobrar porque vai chamar mais a atenção delas.

Esse é somente um exemplo de uma hipótese criada a partir de uma pergunta que poderia ser: "Como melhoramos o nosso número de inscrições?"

Mas a partir de uma pergunta, podemos criar diversas hipóteses para testar. Por isso, além de saber como criar hipóteses é importante também saber como prioriza-las.

Embora não haja uma regra sobre como priorizar as hipóteses, você pode pensar nos seguintes fatores:

  • Impacto: qual das hipóteses vai ter mais impacto no negócio caso seja validada ou invalidada?;
  • Evidências: quais outras evidências você tem que suportam a sua hipótese? Assim, você pode efetuar um teste com mais embasamento a partir de resultados sólidos da etapa de pesquisa.

O que considerar na criação de hipóteses?

É importante lembrar que as hipóteses vão levar a uma experimentação que, por sua vez, está atrelada a um objetivo central — e geralmente envolve métricas de negócios.

Nesse sentido, ao criar hipóteses, não se esqueça de considerar alguns fatores importantes:

  • Qual métrica/ indicador de resultados do negócio que deve servir de guia? Qual KPI deve ser melhorado?
  • Quais os benefícios para as pessoas usuárias que devem ser levados em consideração?
  • Quais os hábitos e comportamentos das pessoas usuárias, quando interagindo com o produto, que precisam ser mudados?
  • Como os elementos de design da interface influenciam as pessoas usuárias e o seu comportamento quando interagindo com o produto?

Dica de Leitura: KPIs em UX Design – Por Que Precisamos de Indicadores?

3) Fazer a experimentação e analisar os dados

Fazer as experimentações e analisar os dados

A partir da criação das hipóteses, o próximo passo é fazer a experimentação em si.

Uma vez que você já sabe o que vai testar, quais são as pessoas para o teste e quais as métricas usadas para medir o resultado, o que resta é entender qual o melhor método para rodar a experimentação.

Para isso, existem alguns métodos mais comuns:

  • Teste A/B: duas versões são feitas, a de controle e a versão da experimentação. Cada uma delas é enviada para metade das pessoas que farão o teste, de forma aleatória. A ideia é entender se a versão teste realmente se sai mais eficiente do que a versão controle;
  • Teste de multi-variáveis: é parecido com o teste A/B, mas contempla mais variáveis, ou seja, mais versões para experimentação;
  • Experimentação em funil: é um teste A/B mais complexo, onde você testa jornadas diferentes, através de múltiplas paginas da sua interface.

Não importa qual método você utilizar, existem alguns fatores adicionais que são importantes para qualquer experimentação:

  • Garanta que todo o grupo-teste de pessoas participe da experimentação;
  • Parametrize o rastreio dos resultados antes do teste, ou seja, configure como você vai coletar as informações da experimentação antecipadamente;
  • Confie nos resultados: se tudo correr bem, confie nos resultados. Muitas vezes temos uma expectativa com relação aos resultados, mas independente se eles estiverem alinhados com o que pensamos num primeiro momento, confie e tome suas decisões baseadas neles.

Além disso, como uma experimentação é um teste, considere não investir muito dinheiro ou esforço nos métodos que escolher. Nesse sentido, tenha em mente alguns modelos como:

  • MVP: é o produto mínimo viável, construído com o mínimo de recursos para funcionar e ser testado;
  • Protótipos de baixa/média fidelidade: eles consomem menos orçamento, esforço e tempo. Para uma experimentação, são ótimos para conseguirem validar ou invalidar hipóteses.

Como analisar e medir os resultados da experimentação?

De maneira geral, os resultados da experimentação são quantitativos e não devem ser difíceis de analisar ou interpretar.

Se o aumento do botão de inscrição conseguiu captar o dobro de inscrições se comparado ao controle, que seria o botão menor, então temos uma hipótese validada.

No entanto, é importante levar em conta a significância estatística, que é a probabilidade dos resultados não terem acontecido por acaso ou coincidência.

As melhores práticas indicam que devemos considerar um nível de significância estatística igual ou maior que 95%. Isso quer dizer que, normalmente, devemos considerar que 5% dos resultados foram meramente frutos do acaso.

Probabilidade e significância estatística

Falamos um pouco mais a fundo sobre significância estatística neste artigo:

O que pode afetar os resultados da experimentação?

É importante também considerar que existem fatores que podem alterar e afetar os resultados da sua experimentação.

Portanto, tome cuidado com:

  • Resultados "contaminados" por outras experimentações rodando em paralelo: Idealmente o melhor caminho é fazer uma experimentação por vez, para evitar essa situação;
  • Poucas pessoas para participar do teste: um público pequeno pode enviesar os resultados ou até mesmo fazer com que eles sejam inconclusivos;
  • Parar o experimento cedo demais: parar o experimento antes do ideal pode prejudicar os resultados, enviesando os dados;
  • Fatores externos: uma pandemia por exemplo, pode afetar os resultados dos seus experimentos.

Dessa forma, tentando evitar ao máximo essas situações — menos fatores externos, que são totalmente imprevisíveis —, os experimentos tendem a trazer resultados mais transparentes e válidos.

4) Comunicar os resultados

Comunicar os resultados

Depois de rodar e analisar os resultados, a etapa final do processo é consolidar as informações, comunicar as partes interessadas e traçar planos de ação como próximos passos.

Nesse momento, é importante ser transparente com a comunicação dos resultados. Como já comentado, às vezes os resultados não são exatamente o que estávamos esperando. Mas isso não é motivo para frustração porque a experimentação é sobre isso. Testar, validar, invalidar e tomar as melhores decisões.

Portanto, monte uma apresentação com as informações, os métodos e os resultados que foram coletados. Marque uma reunião e apresente os materiais.

Não se esqueça de criar um plano de ação a partir dos resultados obtidos. Seja um cronograma para implementar as mudanças pra valer, ou até mesmo redefinir os objetivos e testar outras hipóteses.

Depois disso, é importante celebrar! O processo de experimentação não é fácil e, portanto, é importante celebrar essas vitórias e superações com o time.

Não se esqueça que o processo de experimentação faz parte de uma mentalidade de mudanças e aperfeiçoamento constante. Portanto, ao finalizar uma experimentação, pode se preparar para a próxima!

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