E porque documentar hipóteses mudou tudo.
Por que tantos dashboards de UX acabam abandonados em alguma pasta esquecida ou precisam de várias alterações para responder perguntas simples?
Depois de meses vendo dados desconexos e sofrendo com a ausência de métricas para responder perguntas de usabilidade, tivemos a oportunidade de mudar o jogo em um projeto onde Product Designer e UX Metrics trabalharam juntos.
O resultado? Um dashboard que finalmente trouxe respostas objetivas para perguntas latentes do nosso produto, facilitaram as análises do dia a dia e mudou como construímos e pensamos em dashboards de usabilidade.
E já que dica boa é dica compartilhada, esses foram alguns dos aprendizados que tornaram esse resultado possível.
Documentamos as hipóteses durante a criação do fluxo
O primeiro erro que cometíamos? Criar dashboards depois de desenvolver funcionalidades. Mudamos isso. Durante a criação de cada fluxo, começamos a documentar todas as hipóteses que poderiam ser validadas através do futuro dashboard de usabilidade.
Por exemplo:
- “Usuários abandonam o fluxo na etapa X por falta de clareza”“A conversão aumenta quando simplificamos o formulário Y”“A maior parte dos usuários vai buscar a funcionalidade a partir de TAL local no aplicativo”
Por que isso funcionou? Porque transformou dados em ferramentas de validação, não apenas números bonitos.
Mapeamos todas as perguntas antes de criar qualquer coisa
Antes mesmo de abrir o Google Analytics ou sua ferramenta de visualização de dados, fizemos uma sessão de brainstorming brutal e mapeamos todas as perguntas ou hipóteses que gostaríamos que o dash respondesse.
Perguntas básicas:
- Quantas pessoas acessam nosso produto diariamente?Qual a média de acessos por usuário?Onde estão nossos gargalos de conversão?
Perguntas estratégicas:
- Quais funções geram mais valor percebido?Em que ponto específico perdemos usuários qualificados?Como o comportamento muda entre diferentes personas?
O resultado: Uma lista com várias perguntas específicas que nosso dashboard precisava responder.
Identificamos o que estava faltando (e era muito)
Aqui veio a surpresa amarga: 70% dos dados necessários não chegavam até o nosso time por não existir ou por ter erros na implementação do tracker.
Durante a criação do dashboard, mapeamos sistematicamente:
- Quais perguntas conseguíamos responder no dashQuais perguntas ainda estavam em abertoQue tipo de erro estava impedindo responder aquelas perguntas em aberto(tagueamento, configuração, etc.)
Lição aprendida: Assumir que “os dados estão chegando certinho” é o caminho mais rápido para um dashboard inútil.
Criamos uma visualização clara para alinhar as equipes
Essa etapa foi o ponto de virada. Preparamos uma apresentação visual mostrando justamente os pontos que mapeamos na etapa anterior:
Por que isso foi essencial:
- Para a equipe de produto: Finalmente entenderam a relevância do tagueamento quando viram que eles também queriam respostas para aquelas perguntas. O processo de homologação ganhou sentido e trouxe valor agregado à equipe de UX.Para o time de TI: A conversa ficou muito mais técnica e objetiva. Em vez de “precisamos corrigir os erros do tagueamento”, falávamos “precisamos trackear o clique no botão X da página Y para validar a hipótese Z”.
Dica extra:
Se no momento em que montar o painel alguns gráficos ficarem sem resultado use isso a seu favor e mantenha o erro aparente. Essa estratégia foi útil para indicar para os stakeholders os dados que desejamos visualizar, mas que ainda não eram possíveis, devido a algum erro técnico de tagueamento.
Implementação dos ajustes
Com o alinhamento feito, a implementação fluiu naturalmente:
- Ajustes nos problemas específicos de tagueamentoCorreções na captação de dadosRefinamento das visualizações do dashboard
Crítica colaborativa com outros PDs e analistas de dados
Antes de “oficializar” o dashboard, fizemos uma critique com outros Product Designers e especialistas em dados.
Foco em:
- Formatos de visualização mais eficientesStorytelling dos dadosEssencialismo: o que realmente importa vs. o que é “legal ter”Focar apenas em informações úteis para que o dashboard não fique desnecessariamente grande e pesado
Resultado: Conseguimos refinar a conexão que o dash tinha com as métricas da empresa e aumentamos a clareza dos insights.
Representar no dashboard do produto, onde estamos mapeando suas principais métricas-chave, como e onde ele está impactando nos ponteiros da companhia é uma baita entrega. Para isso, uma dica é sempre refletir antes de construir o dashboard: como posso relacionar essas métricas específicas com os indicadores gerais da empresa?
Próximos passos: acompanhamento e RaiUX
Agora entramos na fase de acompanhamento ativo das métricas e desenvolvimento do nosso “raio UX” da experiência, uma forma de medir o impacto real do produto, o comportamento dos usuários e analisar o alcance dos resultados-chave dos produtos. E tudo fica mais fácil e prático com um dash que responde perguntas reais!
O que aprendemos (e você pode aplicar hoje)
- Hipóteses primeiro, dashboard depois.Mapeie perguntas específicas, não métricas genéricas.Assuma que faltam dados — e descubra quais.Use visualizações para alinhar equipes técnicas e de produto e tente falar a mesma língua.Faça uma critique com o time antes de implementar e busque alinhar o dash do produto às métricas da empresa.Divulgue o seu dashboard com os stakeholders interessados.
Espero que este artigo tenha sido útil.
E por aí, como acontece? Quantas decisões de produto sua equipe está tomando baseada em achismo porque o os dados não responde às perguntas certas?
E se quiser conversar mais sobre UX Design, Métricas e muito mais você pode me encontrar no LinkedIn Iara Gomes. Vou adorar.🧡
Um agradecimento especial ao Tobias Paiva, pela colaboração nesse artigo.
Referências
- Design orientado a dados: A importância do tagueamento — Patrícia LimaMinerando dados: A base para dashboards confiáveis — Júlio CésarO poder dos insights e recomendações práticas na pesquisa UX — Luke SfairAs principais métricas para avaliar a usabilidade de uma interface — Amanda Nunes / Ada :)Three Uses for Analytics in User-Experience Practice — Jen CardelloSo, how can we measure UX? — Maximilian Speicher
Acompanhamento de métricas: como designers e analistas de dados podem trabalhar juntos was originally published in UX Collective 🇧🇷 on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.
