O slideshow foi denunciado.
Seu SlideShare está sendo baixado. ×

Meetup Métricas de UX – Ladies That UX Florianópolis

Anúncio
Anúncio
Anúncio
Anúncio
Anúncio
Anúncio
Anúncio
Anúncio
Anúncio
Anúncio
Anúncio
Anúncio
Próximos SlideShares
Usabilidade Curso Digital
Usabilidade Curso Digital
Carregando em…3
×

Confira estes a seguir

1 de 79 Anúncio
Anúncio

Mais Conteúdo rRelacionado

Semelhante a Meetup Métricas de UX – Ladies That UX Florianópolis (20)

Anúncio

Mais recentes (20)

Meetup Métricas de UX – Ladies That UX Florianópolis

  1. 1. PROGRAMAÇÃO 19h00 - Welcome coffee & networking 19h30 - Apresentação do LTUX e da Zygo 19h50 - Designing with Data 20h30 - Métricas na jornada e experiência do usuário 21h00 - Encerramento e networking
  2. 2. O QUE É O LTUX? O Ladies That UX é uma organização global que possui capítulos em diversos lugares do mundo. Temos como meta reunir, incentivar e promover ladies que trabalham na área de UX. O Ladies The UX Florianópolis é o terceiro capítulo brasileiro da organização.
  3. 3. ONDE ESTAMOS Africa Cape Town Canada London Ontario Vancouver East Asia Manila Taipei Tokyo East Europe Budapest Istanbul Warsaw North America Atlanta Austin Baltimore Boston Chicago Dallas Denver Detroit Durham Fort Worth Grand Rapids Houston Los Angeles Madison New York Philadelphia Phoenix Richmond Salt Lake City San Francisco Savannah Seattle Washington DC Oceania Brisbane Melbourne Sydney South Asia Bangalore South America Belo Horizonte Brasília Campinas Florianópolis Fortaleza Manaus Porto Alegre Rio de Janeiro São Paulo Uberlândia West Europe Amsterdam Athens Berlin Birmingham Brighton Bristol Copenhagen Dublin Lisbon London Madrid Manchester Munich Nottingham Reading UX Mums Utrecht
  4. 4. LOCAL LEADERS Hannane Cherifi bit.ly/hannane Rafaela Cardoso bit.ly/cardosorafaela Flávia Tavares bit.ly/flavia-tavares
  5. 5. REDES SOCIAIS ltux.florianopolis@gmail.com ladiesthatuxflorianopolis ladiesthatuxfln ltuxfln ltux florianópolis
  6. 6. PERGUNTAS SLI.DO/LTUX
  7. 7. Apoio
  8. 8. MEETUP: TALK MÉTRICAS
  9. 9. Formada em Design Gráfico na UDESC. Atuo como UX Designer, mais focada em aplicativos (Android e iOS). Atualmente trabalho para uma empresa de IoT. UX Designer Thaís Nolasco bit.ly/thaisnolasco
  10. 10. Sobre o que vamos falar? 1. Como entender quais métricas de UX são importantes para o seu produto e/ou feature 2. Como posso utilizar dados para melhorar o desempenho das métricas? 3. Que outras áreas podem contribuir para os processos de UX?
  11. 11. Nosso desafio hoje é a interpretação e a derivação de significado a partir dos dados disponíveis.
  12. 12. Se tornar empresa líder do mercado OKR Objetivo KR Aumentar os cadastros em 10% no Q4 KPI Métricas Número de novos usuários KR Aumentar a taxa de conversão em 20% no Q4 KPI Métricas Número de acessos Número de conversões
  13. 13. Como posso organizar e direcionar meu trabalho? Beleza mas...
  14. 14. Métricas de UX quais devo utilizar?
  15. 15. 1001 métricas 1. Comportamentais Padrões gerais que os clientes exibem ao usar seus produtos e serviços. 2. Atitudinais O que os usuários falam. 3. Descritivas Quais as características dos usuários.
  16. 16. HEART Framework
  17. 17. HEART Framework 1. Framework desenvolvido pela Google em 2010 – após ser aplicada em 20 produtos 2. Ajuda a mensurar a qualidade da experiência do usuário 3. Ele integra métricas comportamentais e atitudinais 4. Pode ser aplicado para uma feature específica ou para um produto inteiro 5. 5 categorias, mas você deve escolher apenas aquelas que fazem sentido.
  18. 18. ERP …... Entretenimento
  19. 19. 1. Happiness (felicidade): Nível se satisfação dos usuários com o produto e/ou feature. 2. Engagement (engajamento): Regularidade de uso durante um período de tempo. 3. Adoption (adoção): Número de novos usuários de um produto ou recurso. 4. Retention (retenção): Taxa de quanto os usuários estão retornando ao produto. 5. Task Success (sucesso): Eficiência, eficácia e taxa de erro. Categorias
  20. 20. Categorias 1. Happiness (felicidade): Nível se satisfação dos usuários com o produto e/ou feature. 2. Engagement (engajamento): Regularidade de uso durante um período de tempo. 3. Adoption (adoção): Número de novos usuários de um produto ou recurso. 4. Retention (retenção): Taxa de quanto os usuários estão retornando ao produto. 5. Task Success (sucesso): Eficiência, eficácia e taxa de erro.
  21. 21. Categorias 1. Happiness (felicidade): Nível se satisfação dos usuários com o produto e/ou feature. 2. Engagement (engajamento): Regularidade de uso durante um período de tempo. 3. Adoption (adoção): Número de novos usuários de um produto ou recurso. 4. Retention (retenção): Taxa de quanto os usuários estão retornando ao produto. 5. Task Success (sucesso): Eficiência, eficácia e taxa de erro.
  22. 22. Categorias 1. Happiness (felicidade): Nível se satisfação dos usuários com o produto e/ou feature. 2. Engagement (engajamento): Regularidade de uso durante um período de tempo. 3. Adoption (adoção): Número de novos usuários de um produto ou recurso. 4. Retention (retenção): Taxa de quanto os usuários estão retornando ao produto. 5. Task Success (sucesso): Eficiência, eficácia e taxa de erro.
  23. 23. Categorias 1. Happiness (felicidade): Nível se satisfação dos usuários com o produto e/ou feature. 2. Engagement (engajamento): Regularidade de uso durante um período de tempo. 3. Adoption (adoção): Número de novos usuários de um produto ou recurso. 4. Retention (retenção): Taxa de quanto os usuários estão retornando ao produto. 5. Task Success (sucesso): Eficiência, eficácia e taxa de erro.
  24. 24. 1. Metas
  25. 25. Definir metas ajudará a escolher as métricas corretas para ajudá-lo a avaliar o progresso. O que desejamos alcançar? Metas GOAL H E A R T (app de entretenimento) Fazer com que os usuários gostem do conteúdo, continuem navegando e interagindo.
  26. 26. 2. Sinais
  27. 27. Tempo gasto pelos usuários interagindo com o conteúdo do nosso site. SIGNSG H E A R T Os sinais são sintomas que vão te ajudar a medir a evolução em direção a essa meta. Quais os indícios? Sinais
  28. 28. 3. Métricas
  29. 29. G Quantidade de horas gastas com conteúdo no site, por usuário, por dia. METRICSS H E A R T Refine os sinais em métricas que serão acompanhadas ao longo do tempo ou usará nos testes A/B. Quais os dados? Métricas
  30. 30. - - - - - - (app de entretenimento) Fazer com que os usuários gostem do conteúdo, continuem navegando e interagindo. Tempo gasto pelos usuários interagindo com o conteúdo do nosso site. Quantidade de horas gastas com conteúdo no site, por usuário, por dia. - - - - - -
  31. 31. (2-steps verification) Fazer com que os clientes se sintam mais seguros usando o produto. Feedbacks positivos quando perguntarmos aos usuários sobre a feature na pesquisa. - - - - - - Quantidade de clientes que responderam positivamente após habilitar a feature. (app de entretenimento) Fazer com que os usuários gostem do conteúdo, continuem navegando e interagindo. Tempo gasto pelos usuários interagindo com o conteúdo do nosso site. Quantidade de horas gastas com conteúdo no site, por usuário, por dia. - - -
  32. 32. (2-steps verification) Fazer com que os clientes se sintam mais seguros usando o produto. Feedbacks positivos quando perguntarmos aos usuários sobre a feature na pesquisa. - - - - - - Quantidade de clientes que responderam que se sentem mais seguros após habilitar a feature. (app de entretenimento) Fazer com que os usuários gostem do conteúdo, continuem navegando e interagindo. Tempo gasto pelos usuários interagindo com o conteúdo do nosso site. Quantidade de horas gastas com conteúdo no site, por usuário, por dia. – Número de usuários que começam o fluxo – Número de usuários que terminam o fluxo – Número de usuários que terminam o fluxo e controlam um device dentro de 7 dias Quantos usuários fazem o setup do produto e conseguem controlar um dispositivo. (app de automação) Fazer com que os usuários consigam fazer o setup do produto com sucesso.
  33. 33. O que mais podemos fazer com os dados que são coletados?
  34. 34. Que outras áreas podem contribuir para alcançarmos uma melhor experiência do usuário?
  35. 35. Formada em Estatística na UFPR, MBA em Business Analytics. Cientista de Dados Rafaela Helbing bit.ly/rafaelahelbing
  36. 36. Machine Learning
  37. 37. Estatística + Computação "Campo de estudo que dá aos computadores a habilidade de aprender sem serem explicitamente programados" (1959, Arthur Samuel )
  38. 38. Clustering Conjunto de técnicas de prospeção de dados que visa fazer agrupamentos automáticos de dados segundo o seu grau de semelhança. Aplicabilidade Redefinição de personas.
  39. 39. NLP Processamento de linguagem natural, que pode ajudar os computadores a analisar o texto facilmente. Aplicabilidade 1. Análise de Sentimento em Reviews 2. Análise de tickets CS
  40. 40. Algoritmos para previsão de determinadas quantidades. Aplicabilidade 1. Previsão de churn 2. Previsão de adesão 3. Previsão de arrecadação $ Forecast e Peso de cada feature
  41. 41. De que forma podemos utilizar dados de comportamento como ferramenta para gerar insights de novas features?
  42. 42. 1. Supondo que um determinado aplicativo para ouvir música acompanha as taxas de sucesso para conclusões de tarefas. 2. Uma dessas tarefas é: buscar uma playlist e dar play com sucesso. 3. Esta tarefa possui 99.8% de sucesso! 4. Isso quer dizer que a experiência do usuário executando essa tarefa é boa, correto? Exemplo 99.8% de sucesso
  43. 43. Analisando os dados de comportamento dos usuários, pode-se detectar que um grande percentual deles executa esta tarefa repetidamente ao longo do dia para a mesma playlist. …
  44. 44. Obrigada.
  45. 45. PERGUNTAS SLI.DO/LTUX
  46. 46. Métricas na Jornada e Experiência do Usuário
  47. 47. ● 4 anos de experiência em empresas de tecnologia ● Product Ops na Zygo ● Análise de Dados, Desenvolvimento, Suporte, QA, Vendas Oi! Sou a Karen ;)
  48. 48. ● Quais métricas extrair do produto? ● Quais são as boas práticas para metrificar um produto ● Quais são as métricas mais utilizadas ? ● Ferramentas para extração/visualização de dados ● O impacto que metrificar as etapas iniciais do seu produto tem na conversão de usuários
  49. 49. Quais métricas extrair do produto? “Where most startups trip up is they don’t know how to ask the right questions before they start measuring”. Kevin Mcnally, Intercom.
  50. 50. Queremos que os usuários tenham facilidade em utilizar o produto seu propósito Vamos metrificar e entender a conversão para entender se o produto é fácil de ser utilizado seu processo Nós fazemos produtos fáceis de serem utilizados seu resultado
  51. 51. Perguntas a se fazer... ● Imagine se sua persona alcançou a geração de valor do seu produto, qual ações e/ou caminho fez? ● Quais são os principais passos que os usuários fazem dentro do seu produto para atingir o objetivo?
  52. 52. Quais são as métricas-chave mais utilizadas ? Framework Mixpanel
  53. 53. Alcance Quantas pessoas utilizaram o produto recentemente? Ativação Qual a % de usuários que fizeram o onboarding e experienciaram a entrega de valor do produto? Engajamento Os usuários estão voltando regularmente e fazendo ações-chave? Retenção Quantos usuários estão voltando?
  54. 54. Conversão no upgrade de plano Qtd Novos usuários <30 dias % usuários com onboarding completo % usuários que realizaram o login WAU que realizaram uma compra Usuários ativos dos últimos 3 meses Usuários que completou a onboarding checklist Usuários ativos que voltaram Usuários ativos que voltaram e realizaram uma compra Na prática...
  55. 55. Quais são as boas práticas para metrificar um produto ?
  56. 56. Entender os fluxos do produto ● Conversar com UX / PM sobre o fluxo que você quer mapear ● Conhecer sua persona ● Mapear as ações-chave que o usuário deve realizar
  57. 57. Definir objetivo ● Observar o comportamento dos usuários ● Analisar a conversão entre etapas ● Medir engajamento
  58. 58. Analisar conversão entre etapas ● Bounce Rate
  59. 59. Entender o comportamento dos usuários ● Heatmap
  60. 60. Medir engajamento ● Tempo médio até realizar as key-actions ● % de features utilizadas ● Tempo médio para conversão de um usuário gratuito para pago
  61. 61. Ferramentas de Extração/Visualização de Dados
  62. 62. O impacto que metrificar as etapas iniciais do seu produto tem na conversão de usuários
  63. 63. Contextualizando... ● + de 500 usuários ● Tech-touch, do-it-for-me ● Um produto com PLG (product-led-growth)
  64. 64. Analisando as métricas ● Identificamos um bounce da primeira etapa do login através do funil no Mixpanel
  65. 65. ● A evolução na primeira etapa era baixa, usuários criavam sua conta mas, não davam continuidade ao próximo passo que era o cadastro da sua marca Analisando as métricas
  66. 66. ● Verificamos que dispositivos móveis são mais utilizados e chegamos a conclusão que necessitavam de melhorias e correções de comportamento Analisando as métricas
  67. 67. Problemas Identificados ● As pessoas que clicaram no ads foram direcionadas diretamente para a tela de login ● Responsividade
  68. 68. Encontrando a solução ● Pesquisa de usabilidade para dispositivos móveis ● Pesquisa/inspiração para novas telas ● UX analisou sessões dos usuários no Smartlook e identificar problemas e comportamentos e documentou problemas identificados e possíveis melhorias ● Geração de valor na primeira etapa do produto
  69. 69. Acompanhamento ● Observamos as novas sessões para entender como a nova UI teve impacto nos usuários ● Observamos as métricas quantitativas em relação a número de cadastros a partir da melhoria, retenção, evolução no funil
  70. 70. Obrigada! /karensagaz
  71. 71. PERGUNTAS SLI.DO/LTUX
  72. 72. OBRIGADA!
  73. 73. Acompanhe nossas redes sociais para os próximos eventos! ltux.florianopolis@gmail.com ladiesthatuxflorianopolis ladiesthatuxfln ltuxfln ltux florianópolis

×