Em meu artigo anterior, explorei como a IA pode nos ajudar a criar personas funcionais com mais eficiência. Procuramos construir personas que se concentrassem no que os usuários estão tentando realizar, em vez de perfis demográficos que ficam bem em cartazes, mas raramente mudam as decisões de design. Mas criar personas é apenas metade da batalha. O maior desafio é colocar esses insights nas mãos das pessoas que precisam deles, no momento em que precisam deles. Todos os dias, as pessoas da sua organização tomam decisões que afetam a experiência do usuário. As equipes de produto decidem quais recursos priorizar. As equipes de marketing elaboram campanhas. As equipes financeiras projetam processos de faturamento. As equipes de suporte ao cliente escrevem modelos de resposta. Todas essas decisões moldam a forma como os usuários experimentam seu produto ou serviço. E a maioria deles acontece sem qualquer contribuição dos usuários reais. O problema de como compartilhamos pesquisas de usuários Você faz a pesquisa. Você cria as personas. Você escreve os relatórios. Você faz as apresentações. Você até faz infográficos sofisticados. E então o que acontece? A pesquisa fica em algum lugar em uma unidade compartilhada, acumulando lentamente poeira digital. As personas são referenciadas nas reuniões iniciais e depois esquecidas. Os relatórios são lidos uma vez e nunca mais são abertos. Quando um gerente de produto está decidindo se deseja adicionar um novo recurso, ele provavelmente não vasculha o repositório de pesquisa do ano passado. Quando a equipe financeira está redesenhando o e-mail da fatura, é quase certo que não consultam as personas dos usuários. Eles dão o seu melhor palpite e seguem em frente. Esta não é uma crítica a essas equipes. Eles estão ocupados. Eles têm prazos. E, honestamente, mesmo que quisessem consultar a pesquisa, provavelmente não saberiam onde encontrá-la ou como interpretá-la para a sua questão específica. O conhecimento permanece trancado nas cabeças da equipe de UX, que não pode estar presente em todas as decisões tomadas em toda a organização. E se os usuários pudessem realmente falar? E se, em vez de criar documentos estáticos que as pessoas precisam encontrar e interpretar, pudéssemos dar às partes interessadas uma maneira de consultar todas as suas personas de usuário de uma só vez?
Imagine um gerente de marketing trabalhando em uma nova campanha. Em vez de tentar lembrar o que as personas disseram sobre as preferências de mensagens, elas poderiam simplesmente perguntar: "Estou pensando em apresentar uma oferta de desconto neste e-mail. O que nossos usuários pensariam?" E a IA, com base em todos os seus dados de investigação e personas, poderia responder com uma visão consolidada: como cada persona provavelmente reagiria, onde concordam, onde diferem, e um conjunto de recomendações baseadas nas suas perspectivas colectivas. Uma pergunta, insights sintetizados de toda a sua base de usuários.
Isto não é ficção científica. Com a IA, podemos construir exatamente esse tipo de sistema. Podemos pegar toda essa pesquisa dispersa (as pesquisas, as entrevistas, os tickets de suporte, as análises, as próprias personas) e transformá-la em um recurso interativo que qualquer pessoa pode consultar para obter feedback multiperspectivo. Construindo o Repositório de Pesquisa do Usuário A base desta abordagem é um repositório centralizado de tudo o que você sabe sobre seus usuários. Pense nisso como uma única fonte de verdade que a IA pode acessar e extrair. Se você já faz pesquisas com usuários há algum tempo, provavelmente tem mais dados do que imagina. Ele está apenas espalhado por diferentes ferramentas e formatos:
Resultados da pesquisa em sua plataforma de pesquisa, Transcrições de entrevistas no Google Docs, Tickets de suporte ao cliente em seu sistema de helpdesk, Dados analíticos em vários painéis, Menções e avaliações nas redes sociais, Personas antigas de projetos anteriores, Gravações e notas de testes de usabilidade.
O primeiro passo é reunir tudo isso em um só lugar. Não precisa estar perfeitamente organizado. A IA é notavelmente boa em entender entradas confusas. Se você está começando do zero e não tem muitas pesquisas existentes, pode usar ferramentas de pesquisa profunda de IA para estabelecer uma linha de base.
Essas ferramentas podem examinar a web em busca de discussões sobre a categoria de seu produto, avaliações de concorrentes e perguntas comuns que as pessoas fazem. Isso lhe dá algo com que trabalhar enquanto você desenvolve sua pesquisa primária. Criando Personas Interativas Depois de ter seu repositório, a próxima etapa é criar personas que a IA possa consultar em nome das partes interessadas. Isso se baseia diretamente na abordagem de persona funcional que descrevi em meu artigo anterior, com uma diferença fundamental: essas personas tornam-se lentes através das quais a IA analisa questões, não apenas referências.documentos. O processo funciona assim:
Alimente seu repositório de pesquisa com uma ferramenta de IA. Peça para identificar segmentos distintos de usuários com base em objetivos, tarefas e pontos de atrito. Faça com que gere personas detalhadas para cada segmento. Configure a IA para consultar todas as personas quando as partes interessadas fizerem perguntas, fornecendo feedback consolidado.
É aqui que esta abordagem diverge significativamente das personas tradicionais. Como a IA é o principal consumidor desses documentos pessoais, eles não precisam ser digitalizáveis ou caber em uma única página. Personas tradicionais são limitadas pela legibilidade humana: você tem que resumir tudo em marcadores e citações importantes que alguém possa absorver de relance. Mas a IA não tem essa limitação. Isso significa que suas personas podem ser consideravelmente mais detalhadas. Você pode incluir longas observações comportamentais, pontos de dados contraditórios e contexto diferenciado que nunca sobreviveria ao processo de edição de um pôster de persona tradicional. A IA pode conter toda essa complexidade e utilizá-la ao responder perguntas. Você também pode criar diferentes lentes ou perspectivas dentro de cada persona, adaptadas a funções comerciais específicas. Sua persona “Weekend Warrior” pode ter uma lente de marketing (preferências de mensagens, hábitos de canal, respostas de campanha), uma lente de produto (prioridades de recursos, padrões de usabilidade, gatilhos de atualização) e uma lente de suporte (perguntas comuns, pontos de frustração, preferências de resolução). Quando um gerente de marketing faz uma pergunta, a IA utiliza informações relevantes para o marketing. Quando um gerente de produto pergunta, ele parte da perspectiva do produto. A mesma persona, profundidade diferente dependendo de quem está perguntando.
As personas ainda devem incluir todos os elementos funcionais que discutimos antes: metas e tarefas, perguntas e objeções, pontos problemáticos, pontos de contato e lacunas no serviço. Mas agora estes elementos tornam-se a base para a forma como a IA avalia as questões do ponto de vista de cada pessoa, sintetizando as suas opiniões em recomendações acionáveis. Opções de implementação Você pode configurar isso com vários níveis de sofisticação, dependendo de seus recursos e necessidades. A abordagem simples A maioria das plataformas de IA agora oferece recursos de projeto ou espaço de trabalho que permitem fazer upload de documentos de referência. No ChatGPT, eles são chamados de Projetos. Claude tem uma característica semelhante. Copiloto e Gêmeos os chamam de Espaços ou Gemas. Para começar, crie um projeto dedicado e carregue seus principais documentos e personas de pesquisa. Em seguida, escreva instruções claras dizendo à IA para consultar todas as personas ao responder às perguntas. Algo como: Você está ajudando as partes interessadas a entender nossos usuários. Quando fizer perguntas, consulte todas as personas dos usuários neste projeto e forneça: (1) um breve resumo de como cada persona provavelmente responderia, (2) uma visão geral destacando onde eles concordam e onde diferem, e (3) recomendações baseadas em suas perspectivas coletivas. Utilize todos os documentos de pesquisa para informar sua análise. Se a pesquisa não cobrir totalmente um tópico, pesquise plataformas sociais como Reddit, Twitter e fóruns relevantes para ver como as pessoas que correspondem a essas personas discutem questões semelhantes. Se você ainda não tiver certeza sobre alguma coisa, diga-o honestamente e sugira pesquisas adicionais que possam ajudar.
Esta abordagem tem algumas limitações. Há limites para o número de arquivos que você pode enviar, então talvez seja necessário priorizar suas pesquisas mais importantes ou consolidar suas personas em um único documento abrangente. A abordagem mais sofisticada Para organizações maiores ou para uso mais contínuo, uma ferramenta como o Notion oferece vantagens porque pode armazenar todo o seu repositório de pesquisa e possui recursos de IA integrados. Você pode criar bancos de dados para diferentes tipos de pesquisa, vinculá-los e usar a IA para consultar tudo.
A vantagem aqui é que a IA tem acesso a muito mais contexto. Quando uma parte interessada faz uma pergunta, ela pode recorrer a pesquisas, tickets de suporte, transcrições de entrevistas e dados analíticos, tudo de uma vez. Isso resulta em respostas mais ricas e diferenciadas. O que isso não substitui Devo ser claro sobre as limitações. Personas virtuais não substituem a conversa com usuários reais. Eles são uma forma de tornar a pesquisa existente mais acessível e prática. Existem vários cenários em que você ainda precisa de pesquisa primária:
Ao lançar algo genuinamente novo que sua pesquisa existente não cobre; Quando você precisa validar projetos ou protótipos específicos; Quando os dados do seu repositório estão ficando obsoletos; Quando as partes interessadasprecisam ouvir diretamente de humanos reais para construir empatia.
Na verdade, você pode configurar a IA para reconhecer essas situações. Quando alguém faz uma pergunta que vai além do que a pesquisa pode responder, a IA pode responder algo como: "Não tenho informações suficientes para responder com segurança. Esta pode ser uma boa pergunta para uma rápida entrevista ou pesquisa com o usuário". E quando você conduz uma nova pesquisa, esses dados retornam ao repositório. As personas evoluem com o tempo à medida que sua compreensão se aprofunda. Isso é muito melhor do que a abordagem tradicional, em que as personas são criadas uma vez e depois ficam lentamente desatualizadas. A mudança organizacional Se essa abordagem se popularizar na sua organização, algo interessante acontecerá. O papel da equipe de UX muda de guardiões do conhecimento do usuário para curadores e mantenedores do repositório. Em vez de perder tempo criando relatórios que podem ou não ser lidos, você gasta tempo garantindo que o repositório permaneça atualizado e que a IA esteja configurada para fornecer respostas úteis. A comunicação da pesquisa muda de push (apresentações, relatórios, e-mails) para pull (as partes interessadas fazem perguntas quando precisam de respostas). O pensamento centrado no usuário fica distribuído por toda a organização, em vez de concentrado em uma equipe. Isso não torna os pesquisadores de UX menos valiosos. Na verdade, isso os torna mais valiosos porque seu trabalho agora tem um alcance mais amplo e um impacto maior. Mas isso muda a natureza do trabalho. Primeiros passos Se você quiser tentar essa abordagem, comece aos poucos. Se você precisar de uma introdução sobre personas funcionais antes de mergulhar, escrevi um guia detalhado para criá-las. Escolha um projeto ou equipe e configure uma implementação simples usando ChatGPT Projects ou uma ferramenta semelhante. Reúna todas as pesquisas que você tiver (mesmo que pareçam incompletas), crie uma ou duas personas e veja como as partes interessadas respondem. Preste atenção nas perguntas que eles fazem. Eles lhe dirão onde sua pesquisa apresenta lacunas e quais dados adicionais seriam mais valiosos. À medida que você refina a abordagem, você pode expandir para mais equipes e ferramentas mais sofisticadas. Mas o princípio fundamental permanece o mesmo: pegue todo o conhecimento disperso do usuário e dê-lhe uma voz que qualquer pessoa na sua organização possa ouvir. Em meu artigo anterior, argumentei que deveríamos passar de personas demográficas para personas funcionais que se concentrassem no que os usuários estão tentando fazer. Agora estou sugerindo que demos o próximo passo: de personas estáticas para personas interativas que possam realmente participar das conversas onde as decisões são tomadas. Porque todos os dias, em toda a sua organização, pessoas tomam decisões que afetam seus usuários. E seus usuários merecem um lugar à mesa, mesmo que seja virtual. Leitura adicional no SmashingMag
“Uma análise mais detalhada das personas: o que são e como funcionam | 1”, Shlomo Goltz “Como melhorar seu processo de design com personas baseadas em dados”, Tim Noetzel “Como tornar sua pesquisa UX difícil de ignorar”, Vitaly Friedman “Como construir relacionamentos fortes com clientes para pesquisas de usuários”, Renaissance Rachel
