Trabalhar com métricas em UX Design é algo extremamente útil e necessário, e ajuda nós, designers de experiência do usuário (ou aspirantes), a projetarmos produtos que realmente sejam úteis para os usuários.

Se estiver medindo a coisa certa, você pode conseguir chegar a um produto realmente bom, porque terá uma solução com foco nos usuários reais.

Todo projeto deve começar com objetivos bem definidos, não apenas de negócios, mas também referentes à experiência do usuário. Afinal, se um produto não consegue atender às necessidades da pessoa que o usa, ou ela nunca mais voltará a usar o produto ou trocará por um da concorrência. E não é isso que você quer.

Existem vários critérios para garantir a qualidade de um produto, seja ele um site, um software ou um aplicativo (ou qualquer outro), e esses critérios nos ajudam a compreender se o usuário está ou não satisfeito com cada parte do produto. Dessa forma, a equipe envolvida no projeto consegue trabalhar para corrigir falhas e planejar os próximos passos.

Métricas (Key Performance Indicators)

Os critérios nada mais são do que métricas, ou os famosos KPIs (Key Performance Indicators) que podem tanto estarem ligados ao objetivo comercial do produto quanto ao seu uso. Quando está relacionado com o uso – ou melhor, a experiência do usuário – essas métricas devem ser definidas em um formato abrangente e capaz de mostrar os principais problemas de uso, e também capaz de mensurar se os objetivos comerciais são possíveis de serem atingidos com eficiência.

Então, quando estamos falando de métricas, estamos falando de dados de um produto: quantos usuários ele tem, quanto lucro já teve, qual é a taxa de conversão e por aí vai.

Já a análise se trata do processo de coleta desses dados, e dar a eles algum sentido em nossa pesquisa. Não apenas coletar, mas analisar e estudar a relação entre os dados e os problemas.

Portanto, as métricas são os dados crus que coletamos para medir as qualidades de um produto. E, posteriormente, analisamos esses dados para tentarmos extrair informação útil disso tudo.

Data-driven Design

As métricas são realmente fundamentais para os UX Designers. Sem esses números e análises, os designers praticamente iriam projetar os produtos às cegas e tomariam decisões baseadas em absolutamente nada. E, o que queremos, é projetar soluções baseadas em informações reais dos problemas, o que chamamos de Data-driven Design.

Por exemplo, vamos supor que você fez o redesign de uma loja virtual, onde já estão sendo vendidos produtos e há um número razoável de usuários ativos. Como você saberia se o seu redesign realmente foi uma boa decisão e que, de fato, irá solucionar o problema do design anterior?

Bom, você poderia me dizer: ah, o design antigo era mais feio e o layout novo está bem mais bonito. Então, acho que valeu a pena! Além disso, acho que ficou muito mais fácil de usar.

Ok. Isso pode até ser uma justificativa, no entanto, e se a página inicial não consegue converter – transformar visitante em cliente pagante – de forma melhor que o design antigo?

E se no design antigo as pessoas compravam mais? Isso seria um pesadelo para a loja virtual! E isso pode realmente acontecer se você não tomar algumas precauções.

Poderia ser ainda pior se isso acontecesse e você nem mesmo percebesse! Quer dizer, você saberia que teria uma queda nas vendas pelo número de pedidos feitos, mas poderia não notar que isso foi por conta do design ineficaz que você criou. Aí, você estaria encrencado!

Métricas boas

Mas, o que são boas métricas?

Uma boa métrica deve ser: comparativa, prática, fácil de entender e mensurável.

Comparativa

Vamos supor que a taxa de conversão da página inicial da loja virtual seja de 2%. O que você acharia disso? Isso é algo bom ou ruim? Agora, e se eu te dissesse que a taxa de conversão foi 20% maior que do ano passado? Ou, que foi 10% maior que a do seu concorrente? Aí sim você tem uma noção de que você está indo bem, certo? Porque você consegue comparar os valores.

2% é apenas um número. Não conseguimos comparar isso. Não dá para saber se é algo bom ou ruim. Mas, a partir do momento em que você consegue comparar os números com seu concorrente ou com seu próprio histórico, você sabe qual foi sua evolução e desempenho.

Prática

As métricas precisam ser práticas, acionáveis. Beleza, mas o que isso quer dizer?

Bom, digamos que tenhamos o mesmo número de antes: uma taxa de conversão de 2%. E vamos imaginar que isso caiu nas últimas semanas. Isso é prático. E, na prática, o que a gente precisaria saber é por que esse número caiu e então tomar algumas providências, como alterar a cor do preço do produto, ou aumentar o tamanho da imagem, ou alterar a forma como as informações são mostradas na página inicial. Enfim, você faria alguns testes para tentar melhorar essa questão.

Fácil de entender e mensurável

Se a sua equipe não entende as métricas que você criou, como eles poderiam tomar decisões baseadas em algo que eles não fazem ideia do que seja?

E se eles não conseguem medi-la, eles não vão conseguir fazer nada também com isso!

Por exemplo, suponha que você trabalhou com uma equipe que gostaria de saber qual efeito o produto deles tinham nas ligações de call centers. O problema é que eles não tinham como medir a quantidade de vezes que os atendentes estavam no telefone. Então, nesse caso, a métrica não era de fato mensurável. Não dava para medir.

Quer dizer, a ideia era muito boa, mas do que adianta se eles não conseguem medir esses dados?

Métricas ruins

Agora, já sabemos o que faz uma métrica boa. Mas, como são as métricas ruins?

Digamos que você crie uma seção de comentários na página de produto na loja virtual, e que queira coletar algumas métricas. O que você coletaria? Que tipos de métricas você teria ali?

Bom, você poderia me dizer: o número de comentários, o número de pessoas que comentaram.

Certo. Esses números são fáceis de entender e realmente são mensuráveis. Você está certo nesse ponto. Mas, essas métricas são práticas, são acionáveis? Quero dizer, o que você faria se eu te dissesse que o número de pessoas que comentaram na página do seu produto fosse tipo umas 100 pessoas?

Você não teria ideia se isso seria uma coisa boa ou ruim. Poderiam ser 100 pessoas falando bem do seu produto, ou poderia ser 100 pessoas escrachando ele!

Essa métrica seria muito fácil de ser coletada, mas não daria para tomar muitas decisões baseadas nela.

Nesse caso, uma métrica melhor seria verificar a quantidade de produtos que estão sendo vendidos nas páginas que tem comentários. Porque, claro, você se importante com o número de produtos que estão sendo vendidos, mas não necessariamente se importante com a quantidade de comentários.

Quer dizer, se muitos comentários fazem as pessoas comprarem mais, você pode quer até fazer algum esforço maior para tentar gerar mais comentários nas páginas. Porque então, por essa lógica, você aumentaria o número de vendas.

Isso que é ser prático, acionável.

Com isso, fica claro para a gente que boas métricas nos ajudam a tomar melhores decisões em relação ao design dos nossos produtos.

Conclusão

Como vimos, as métricas são cruciais para que nós, designers, consigamos projetar soluções que tragam resultados reais para nossos produtos.


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