Portanto, projetamos e lançamos um recurso totalmente novo. Como sabemos se está funcionando? Como medimos e monitoramos seu impacto? Não faltam métricas de UX, mas e se quiséssemos estabelecer uma métrica de UX simples, repetível e significativa - especificamente para nossos recursos? Bem, vamos ver como fazer exatamente isso.
Ouvi pela primeira vez sobre a estrutura TARS no maravilhoso artigo de Adrian H. Raudschl sobre “Como medir o impacto dos recursos”. Aqui, Adrian destacou como sua equipe rastreia e decide quais recursos focar – e então os mapeia entre si em uma matriz de quadrantes 2×2. Acabou sendo uma estrutura muito útil para visualizar o impacto do trabalho de UX através das lentes das métricas de negócios. Vamos ver como funciona. 1. Público-alvo (%) Começamos quantificando o público-alvo explorando qual porcentagem de usuários de um produto tem o problema específico que um recurso pretende resolver. Podemos estudar recursos existentes ou semelhantes que tentam resolver problemas semelhantes e quantos usuários interagem com eles. Porém, o público-alvo não é o mesmo que o uso de recursos. Como observou Adrian, se soubermos que um recurso existente do botão Exportar é usado por 5% de todos os usuários, isso não significa que o público-alvo seja 5%. Mais usuários podem ter o problema que o recurso de exportação está tentando resolver, mas não conseguem encontrá-lo. Pergunta que fazemos: “Qual porcentagem de todos os usuários do nosso produto tem aquele problema específico que um novo recurso pretende resolver?”
2. A = Adoção (%) A seguir, medimos o quão bem estamos “adquirindo” nosso público-alvo. Para isso, rastreamos quantos usuários realmente se envolvem com sucesso com esse recurso durante um período específico de tempo. Não nos concentramos nas CTRs ou na duração da sessão, mas sim se os usuários se envolvem de forma significativa com ela. Por exemplo, se algo indicar que eles consideraram isso valioso, como o compartilhamento do URL de exportação, o número de arquivos exportados ou o uso de filtros e configurações.
A alta adoção de recursos (>60%) sugere que o problema foi impactante. A baixa adoção (<20%) pode implicar que o problema tem soluções alternativas simples nas quais as pessoas confiam. A mudança de hábitos também leva tempo e, portanto, espera-se uma baixa adoção no início. Às vezes, a baixa adoção de recursos não tem nada a ver com o recurso em si, mas sim com sua localização na IU. Os usuários talvez nunca descubram se estiver oculto ou se tiver um rótulo confuso. Deve ser óbvio o suficiente para que as pessoas tropecem nele. A baixa adoção nem sempre é igual ao fracasso. Se um problema afetar apenas 10% dos usuários, atingir 50–75% de adoção nesse nicho específico significa que o recurso é um sucesso. Pergunta que fazemos: “Qual porcentagem de usuários-alvo ativos realmente usa o recurso para resolver esse problema?”
3. Retenção (%) A seguir, estudamos se um recurso é realmente usado repetidamente. Medimos a frequência de uso ou, especificamente, quantos usuários que interagiram com o recurso continuam usando-o ao longo do tempo. Normalmente, é um sinal forte de impacto significativo. Se um recurso tiver uma taxa de retenção superior a 50% (média), podemos ter certeza de que ele tem uma grande importância estratégica. Uma taxa de retenção de 25–35% sinaliza importância estratégica média, e uma retenção de 10–20% é então de baixa importância estratégica. Pergunta que fazemos: “De todos os usuários que adotaram um recurso de forma significativa, quantos voltaram para usá-lo novamente?”
4. Pontuação de Satisfação (CES) Por fim, medimos o nível de satisfação dos usuários com o recurso que oferecemos. Não perguntamos a todos – perguntamos apenas aos usuários “retidos”. Isso nos ajuda a identificar problemas ocultos que podem não estar refletidos na pontuação de retenção.
Depois que os usuários usaram um recurso várias vezes, perguntamos a eles quão fácil foi resolver um problema depois de usar esse recurso — entre “muito mais difícil” e “muito mais fácil do que o esperado”. Sabemos como queremos marcar. Usando TARS para estratégia de recursos Assim que começarmos a medir com o TARS, podemos calcular uma pontuação S÷T – a porcentagem de usuários satisfeitos ÷ usuários-alvo. Isso nos dá uma ideia do desempenho de um recurso para nosso público-alvo pretendido. Depois de fazermos isso para cada recurso, podemos mapear todos os recursos em 4 quadrantes em uma matriz 2×2.
Vale a pena prestar atenção aos recursos de desempenho superior: eles têm baixa retenção, mas alta satisfação. Podem ser simplesmente recursos que os usuários não precisam usar com frequência, mas quando o fazem, são extremamente eficazes. As características de responsabilidade têm alta retenção, mas baixa satisfação, então talvez precisemos trabalhar nelas paramelhorá-los. E então também podemos identificar os principais recursos e recursos do projeto - e conversar com designers, PMs e engenheiros sobre o que devemos trabalhar a seguir. A taxa de conversão não é uma métrica de UX O TARS não cobre a taxa de conversão e por um bom motivo. Como observou Fabian Lenz, a conversão é muitas vezes considerada o indicador final de sucesso – mas na prática é sempre muito difícil apresentar uma ligação clara entre pequenas iniciativas de design e grandes objetivos de conversão.
A verdade é que quase todos da equipe estão trabalhando para uma melhor conversão. Um aumento pode estar conectado a muitas iniciativas diferentes – desde vendas e marketing até aumento de desempenho na web, efeitos sazonais e iniciativas de UX. A UX pode, é claro, melhorar a conversão, mas não é realmente uma métrica de UX. Muitas vezes, as pessoas simplesmente não conseguem escolher o produto que estão usando. E muitas vezes o resultado comercial desejado surge da necessidade e da luta, e não da confiança e da apreciação. Alta conversão apesar da experiência do usuário ruim Como escreve Fabian, altas taxas de conversão podem acontecer apesar da UX ruim, porque:
O forte poder da marca atrai as pessoas, Táticas de urgência agressivas, mas eficazes, Os preços são extremamente atrativos, O marketing tem um desempenho brilhante, Fidelização histórica do cliente, Os usuários simplesmente não têm alternativa.
Baixa conversão apesar da excelente experiência do usuário Ao mesmo tempo, pode ocorrer uma baixa taxa de conversão, apesar da excelente experiência do usuário, porque:
As ofertas não são relevantes para o público, Os usuários não confiam na marca, Modelo de negócios ruim ou alto risco de fracasso, O marketing não atinge o público certo, Fatores externos (preço, prazo, concorrência).
Uma conversão melhorada é o resultado positivo das iniciativas de UX. Mas um bom trabalho de UX normalmente melhora a conclusão de tarefas, reduz o tempo de execução das tarefas, minimiza erros e evita paralisia de decisão. E há muitas métricas de design acionáveis que poderíamos usar para rastrear a experiência do usuário e impulsionar o sucesso sustentável. Concluindo As métricas do produto por si só nem sempre fornecem uma visão precisa do desempenho de um produto. As vendas podem ter um bom desempenho, mas os usuários podem ser extremamente ineficientes e frustrados. No entanto, a rotatividade é baixa porque os usuários não podem escolher a ferramenta que estão usando.
Precisamos de métricas de UX para compreender e melhorar a experiência do usuário. O que mais adoro no TARS é que ele é uma maneira interessante de conectar o uso e a experiência dos clientes com métricas de produto relevantes. Pessoalmente, eu estenderia o TARS com métricas e KPIs focados em UX também – dependendo das necessidades do projeto. Muito obrigado a Adrian H. Raudaschl por elaborá-lo. E se você estiver interessado em métricas, recomendo fortemente que você o siga para obter guias práticos e úteis sobre isso! Conheça “Como medir o impacto da UX e do design” Você pode encontrar mais detalhes sobre estratégia de UX em 🪴 Medir o impacto de UX e design (8h), um guia prático para designers e líderes de UX medirem e mostrarem seu impacto de UX nos negócios. Use o código 🎟 IMPACT para economizar 20% de desconto hoje. Vá para os detalhes.
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Recursos úteis
“Como medir o impacto da UX e do design”, de minha autoria “Pensamento de negócios para designers”, por Ryan Rumsey “ROI do Projeto de Design “Como as métricas UX corretas mostram valor revolucionário”, por Jared Spool “Calculadoras de tamanho de amostra de pesquisa”
Leitura adicional
“Projetando para estresse e emergência”, Vitaly Friedman “IA em UX: consiga mais com menos”, Paul Boag “O problema de acessibilidade com métodos de autenticação como CAPTCHA”, Eleanor Hecks “Do prompt ao parceiro: projetando seu assistente de IA personalizado”, Lyndon Cerejo
