Dados de entrevistas em UX: como fazer a melhor análise possível

As entrevistas com usuários podem ser uma ótima alternativa para conhecer seu público praticamente cara a cara, afinal de contas, com essa ferramenta, é possível ver as percepções de seus potenciais clientes. Elas ocorrem em fases exploratórias do processo de Design Thinking. A análise de dados da entrevista pode ser a chave do sucesso da sua análise!

Tão importante quanto a realização das entrevistas, é realizar a análise e consolidação dos dados levantados durante as conversas. Você precisa obter resultados conclusivos a partir das respostas obtidas nas entrevistas para, em última análise, validar ou invalidar cada uma de suas hipóteses.

Processo para consolidar os dados de entrevistas

Ao realizar entrevistas, conseguimos captar diversos tipos de informações dos usuários. Elas podem ser um descritivo de ações realizadas, percepções, crenças, expectativas, desejos, dentre outros. O autor Jim Kalbach, no livro Mapeamento de Experiências, propõe um processo similar ao Atomic UX Research, criado por Daniel Padcock, com objetivo de propor uma organização para as descobertas de uma pesquisa. Ambos abordam os conceitos de evidência (ou fatos), interpretações (ou insights) e conclusões (ou recomendações):

1. Evidência: A compreensão de cada informação obtida em uma entrevista como uma evidência é crucial. Por isso, devemos estar atentos à documentação dessas informações de forma neutra, sem qualquer interferência da interpretação do moderador da pesquisa. Após a documentação, é importante agrupar os dados obtidos, seguindo critérios pré-estabelecidos.
2. Interpretações: Depois de documentar as evidências, é possível interpretar os dados e anotar os insights obtidos, respondendo o possível por quê de cada comportamento, sentimento ou necessidade observada. Essa interpretação pode estar relacionada a uma ou mais evidências, e nesse momento, é possível também cruzar informações e diferentes temas agrupados.
3. Conclusões: Por fim, podemos chegar a conclusões que irão nortear os próximos passos. Essas conclusões podem ser constatações, identificação de padrões ou fundamentação de hipóteses levantadas.

Estratégias de agrupamento de dados de entrevistas

Binário de avaliação dos dados de entrevistas

O binário de avaliação é um estratégia inicial rápida de rastreamento se a entrevista atingiu ou não os objetivos desejado. Você pode fazer o preenchimento assim que a entrevista for encerrada. Isso irá facilitar a localização das entrevistas que melhor contribuíram para a pesquisa e necessitarão de uma análise mais minuciosa.

Se entre algumas das respostas surgir um “Talvez”, sinalize e ao final das análises, volte e confirme se esse ponto vale uma nova conversa ou alguma pesquisa complementar.

Mas uma observação importante, se você notar que estão aparecendo muitos “Talvez”, considere repensar as perguntas realizadas durante a entrevista e elabore perguntas mais objetivas.

Agrupamento por tema

As entrevistas, como parte de um processo de pesquisa qualitativo, tendem a gerar muitos dados desestruturados. Sua missão ao final desse processo será organizar anotações e assistir muitas gravações. Não tenha medo. O processo gerará grande aprendizado, além de permitir que você revise as conclusões que já vinha formulando em sua cabeça.

Alguns temas frequentemente escolhidos para categorizar as informações levantadas são dores, expectativas, comportamentos e ações. Experimente criar um quadro com essas seções.

Você pode fazer isso, por exemplo, criando um mural em que você destacará em post-its frases curtas sobre os pontos principais levantados. Ou ainda adotar uma planilha, que pode ser uma estratégia interessante caso queira voltar nessa documentação no futuro. Em geral, as planilhas oferecem melhores mecanismos de pesquisa textual, o que pode te ajudar encontrar as informações mais rápido no futuro.

Mapa do fluxo de valor e jornada

O mapa de fluxo de valor e o mapa de jornada são ferramentas que permitem que você organize ações dos usuários em uma sequência cronológica. Mas para além disso, por meio dos mapas de jornada é possível registrar os pontos de contato entre a organização e o cliente, ou entre o usuário e software, os sentimentos gerados em cada etapa do fluxo, bem como oportunidades e fraquezas.

Nuggets

Os nuggets de pesquisa têm sua origem no Atomic Research e representam a menor unidade da pesquisa. Seguindo essa abordagem, eles são os fatos (evidências) obtidos por meio de processos exploratórios. Além disso, sua documentação tem como objetivo tornar o acesso aos dados transparente e acessível a toda a equipe de produto.

Um nugget consiste em uma fala documentada do usuário, podendo ser em texto, áudio ou vídeo, em um determinado ponto da jornada. Essa fala pode expressar uma dor, crença, preferência, desejo, expectativa ou sentimento. Para facilitar a organização e localização dos nuggets, eles devem ser identificados por meio de tags apropriadas, que auxiliam no agrupamento e na busca.

Leia mais sobre o método aqui e como documentar nuggets no Notion aqui.

Estratégias para obtenção de insights a partir dos dados de entrevistas

Após documentar e agrupar os dados da pesquisa, avançamos para a etapa de interpretações e obtenção de insights. Nesse momento, podemos refletir para compreender os possíveis motivos por trás de cada evidência observada e criar correlações entre os temas agrupados.

Para isso, você pode promover workshops com o time de produto para discutir os possíveis insights e sabatinar em grupo quais os mais adequados e os que fazem mais sentido.

O método ELITO possui 5 etapas para análise e síntese de dados de pesquisa: observação, julgamento, valor (motivação), conceito/rascunho, metáfora chave. As etapas de julgamento e valor correspondem às interpretações e podem ser executadas da seguinte forma:

1. Julgamento: sua opinião sobre a observação (ou evidência), respondendo o por que você acredita que aquela informação é importante;
2. Valor (motivação): quais são os valores que estão em jogo a partir da observação e representam uma motivação profunda das pessoas.

Estratégia para direcionamento futuro

Test Card – levantamento de hipóteses e experimentação 

No livro O Produto Ágil: testando hipóteses (p.7–8) de Andressa Chiara, temos uma definição de possibilidades de hipóteses, em termos práticos de:

Problema: eu não sei se esse problema existe;

Solução: eu não sei se esta solução resolve o problema;

Viabilidade técnica: eu não sei se uma solução como esta para de pé;

Viabilidade de negócios: eu não sei se as pessoas pagariam para ter este problema resolvido (ou se abandonariam o que elas fazem hoje para aderir à nova solução).

Hipóteses são incertezas e suposições que possuímos e quando entendemos o impacto direto de cada uma delas no crescimento de um produto, assentimos que o processo de validar hipóteses é importante para mitigar riscos na construção, seja a resposta dessa validação positiva ou de descarte. Dessa forma, é possível eliminar desperdícios e garantir a assertividade, partindo do princípio de “falhar rápido, obter sucesso mais rápido”.

O Test Card da Strategyzer é usado para estruturar essas validações. Ou seja, ao descrever uma frase que conceitua a hipótese, a definição do experimento adequado para a validação, uma métrica que auxilia na verificação do resultado e um critério que estabelece se a hipótese pode ser validada ou invalidada.

O framework auxiliar a entender, principalmente, o objetivo de cada uma das validações necessárias. Dessa forma, é possível se apegar menos a qual ferramenta utilizar e muito mais nos resultados que deseja-se obter com determinada investigação, seja uma entrevista, teste de usabilidade, questionário, dentre outras.

Por: Luana Silva e Nayara Santos