[MÚSICA]
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Oi pessoal, meu nome é Max. Eu trabalho aqui na Taqtile também com gestão de produtos.
O objetivo dessa aula é falar um pouquinho para vocês o que acontece depois que o
nosso produto foi para a rua,
sobre as ferramentas e as estratégias que a gente tem para medir o que está
acontecendo com o nosso design depois que ele foi lançado e colocado na rua.
Existe um excelente artigo de um designer chamado Mike Monteiro,
onde ele diz que se a gente fizer tudo muito bem, tudo muito certo,
na hora que o produto for lançado, ele vai estar talvez 80 por cento correto
no dia do lançamento, ou seja, se você fez tudo que esse curso disse para você fazer,
se você fez os mapas de empatia, entrevistou o seu usuário,
fez design sprint, jornada do usuário, prototipou, testou, etc., etc., etc. e etc,
etc, etc, você provavelmente vai estar com uma pequena parte ou perto
de uns 80 por cento do seu aplicativo ou design pronto no dia do lançamento.
No dia do lançamento, o que o Mike Monteiro disse para gente é que é nesse
dia que o trabalho começa de verdade.
No dia que projeto é lançado é o dia quando a gente começa a receber dados e
é nesse dia que o trabalho de fato começa de melhoria e transformar o seu
design numa coisa muito mais profissional e num outro nível.
Isso tem tudo haver com o que o João Maeda,
que é outro designer bastante famoso, tem tudo haver com que ele fala da diferença
fundamental entre o que é design clássico e o que é design computacional.
O design clássico é o design de uma cadeira, por exemplo.
Ele tem que ser finito.
Ele vai acabar um dia,
porque a cadeira vai ser produzida e ela vai ocupar um espaço físico em algum lugar.
Já o design computacional, o design digital,
que é o que a gente está trabalhando nesse curso, ele não tem fim, ele é infinito.
Ele tem que ser muito baseado em dados e, portanto, não há conclusão.
Ele vai sempre evoluir de acordo com as possibilidades e com os impulsos
que você vai receber depois que o produto for lançado.
E acho que essa é a maior lição dessa aula,
a idéia de que o seu produto nunca vai ficar pronto.
Você nunca vai ter um design final: "Essa aqui é a versão final do meu
produto e eu vou lançar ele assim".
Não, a gente vai estar aqui para sempre.
Então a ideia aqui é dar uma visão para vocês e mostrar
um framework de como a gente consegue criar um processo de análise e melhoria
dos produtos depois que ele foi lançado e foi para a rua.
Existem várias maneiras de fazer isso.
A gente vai abordar aqui um framework que a gente usa na Taqtile,
mas ele não é o único que exite, tem outras maneiras de fazer isso.
Mas, em grandes linhas, a gente vai tentar analisar dentro do produto que já está no
ar, o que é que está acontecendo com esse produto,
porque que essas coisas estão acontecendo com esse produto e a partir daí criar
uma espécie de backlog de melhoria contínua para que você possa melhorar o
seu design de forma contínua ao longo do tempo fazendo vários releases e várias
versões daquilo que você está trabalhando.
Então, a gente vai focar primeiro em tentar entender o que é que está acontecendo com
o nosso produto na rua e para fazer isso a gente vai abordar cinco tópicos.
A gente vai falar sobre os dados gerais do usuário, a gente vai falar
sobre aquisição, retenção e engajamento e depois eu vou entrar nos detalhes sobre o
o que significa cada uma dessas coisas, a gente vai falar sobre comportamento,
conversão e funis, performance e também de análise tempo real.
Para fazer isso, a gente vai se basear numa série de ferramentas bastante
famosas que já existem no mercado e que eu estou dando alguns exemplos aqui.
Ao longo dos vários tópicos, a gente vai mostrar exemplos dessas
ferramentas e como que elas funcionam no dia-a-dia da análise do produto no ar.
O nosso primeiro tópico aqui são os dados gerais do usuário.
A ideia aqui é ter panorama do público que está acessando o seu design e usando
ele no dia-a-dia.
Então, começando com o exemplo do Google Analytics, a gente vai conseguir observar
quantos usuários estão acessando, quantas sessões nós temos, quantos pageviews o
nosso site ou o nosso app está recebendo, qual é o bounce rate, ou seja,
quantas pessoas só abrem e desistem de usar logo na primeira interação,
quanto tempo as pessoas estão gastando no site, no seu app,
e a gente pode também analisar várias divisões.
A gente pode olhar a divisão entre o desktop e o mobile, no caso do site,
pode ver a divisão entre iOS, Android, Windows Phone no caso do site.
A gente pode ir além também tentar entender qual é a distribuição geográfica,
onde estão os nossos usuários pelo mundo, pelo país, enfim,
também tentar entender qual é a faixa etária,
qual é o sexo dos seus usuários, se tem que predomina ou não.
O Firebase e o Fabric permitem até que você vá tentar entender
quais são os interesses, se os seus usuários estão interessados em arte,
filmes, vários tipos de interesse pela internet.
A gente também pode avançar no panorama do usuário até detalhes um pouco mais técnicos.
A gente pode tentar entender quais são os modelos de devices, quais são as versões,
quais são os sistemas operacionais que o usuário está usando, quais são
as versões dos navegadores e chegar até detalhes como os tamanhos das telas.
Os tamanhos das telas é uma coisa bastante importante para o design.
É bem legal você saber qual é o tamanho de tela padrão mais utilizado ou mais
utilizados pelo usuário.
O nosso segundo tópico é aquisição, retenção e engajamento.
E aqui a ideia é entender um pouco o ciclo de vida do usuário,
desde o primeiro acesso dele até o momento que ele acaba
abandonando o uso do seu produto por algum motivo específico.
A primeira parte de aquisição, o objetivo aqui é entender
um pouco como e por onde os usuários estão chegando no seu site, no seu aplicativo.
Os usuários estão vindo da busca da Google?
Eles vêm do Facebook?
Eles estão digitando o seu endereço na barra do navegador?
Existem várias possibilidades para entender como que o usuário está chegando
no seu produto e até melhorar eventualmente até uma propaganda de
marketing que você esteja fazendo para trazer mais gente para o seu site.
Na retenção, o segundo ponto desse tópico,
o objetivo é entender se os usuários estão voltando.
A partir de que ele faz primeiro acesso no seu site, ele vai retornar?
Por quanto tempo ele continua tendo valor?
Ele volta depois de uma, duas, três, quatro semanas?
Via de regra, o retorno é positivo.
Podem ter algumas soluções de design, por exemplo, uma página onde você quer que o
cara faça cadastro e o fluxo acaba ali que não é positivos que o usuário volte,
porque se ele voltar, pode ser que ele esteja tendo algum problema e não consiga
responder o seu questionário, por isso ele tem que voltar lá várias vezes,
mas via de regra é positivo quando o usuário retorna ao longo de várias semanas
seguidas para o seu site.
E, por fim, no engajamento, o objetivo é entender o quanto que o
usuário se relaciona com o seu site ou com o aplicativo,
quantas páginas ele está vendo, quanto tempo ele passa dentro do seu site e com
as ferramentas você consegue observar exatamente quantos
segundos e quantas páginas ele acaba vendo por sessão.
Todos esses dados de aquisição, engajamento e retenção,
eles podem ser combinados e o Fabric, que vocês estão vendo agora,
ele é uma ferramenta que faz isso muito bem.
Aqui, primeiro a gente tem uma combinação de aquisição com retenção,
quantos usuários ativos hoje em relação com o total semanal e
mensal estão visitando sua solução.
Aqui a gente também tem uma combinação entre retenção e engajamento.
Quantos usuários de alta atividade, alto engajamento retornaram na última semana?
Quantos se tornaram inativos?
Quantos aumentaram o nível de atividade?
É interessante notar que esses números,
tanto de dados gerais do usuário como retenção e engajamento,
se você olhar eles de forma separada, eles podem talvez não significar muito,
mas eles tem um poder muito grande quando você começa a fazer combinações,
combinando dados dos usuários com retenção e engajamento, você pode descobrir coisas
interessantes, como: talvez um o público mais idoso não esteja conseguindo usar o seu
site e desista rápido dele ou o público mais jovem tenha alta atividade,
mas acaba não comprando ou não clica nos seus anúncios.
Essas várias coisas você pode identificar combinando esses vários
elementos de dados gerais, da parte de aquisição e retenção.
O nosso terceiro ponto é o comportamento, conversão e funis.
E esse é dos tópicos mais importantes da medida de analytics.
Aqui é importante notar que o seu design sempre vai ter um objetivo,
porque a gente normalmente chama a obtenção
de objetivo como evento de conversão.
O usuário foi lá e fez uma compra, se a sua solução for e-commerce, ou ele foi lá
e concluiu cadastro, se o objetivo da sua solução for fazer cadastro, por exemplo.
Tudo isso a gente acaba chamando de conversão e a ideia toda de comportamento,
conversão e funis é entender qual é o comportamento do usuário e o que é que
leva ele a fazer ou não fazer aquilo que você está esperando que o site ou o
aplicativo faça.
O jeito mais usual de fazer o tracking disso é através do que a gente chama de
eventos.
O Fabric tem alguns eventos básicos.
Então, você pode ver log in, cadastro, adicionar ao carrinho,
fazer uma compra, você pode taguear o seu site inteiro, o seu aplicativo
inteiro para que você faça o tracking de quando esses eventos ocorrem.
Algumas plataformas, o Firebase também, permite que você vá além e
mande inclusive alguns eventos customizados, ou seja,
você pode trackear se o usuário clicou num botão ou se ele fez scroll de uma tela.
Você pode fazer uma série de medidas,
entendendo elas como conversão ou não para...
...para entender qual que é o comportamento do usuário dentro da sua
solução.
Aqui a gente tem detalhe de exemplo de uma ação de adicionar ao carrinho.
Então, a gente pode ver quantas pessoas colocaram coisas no carrinho,
quantas vezes, quantos produtos e até chegar no limite de entender qual é o
valor de produtos que estão sendo incluidos no carrinho.
Essa informação é bem valiosa para você tentar entender se o seu objetivo vai
ser cumprido ou não.
A gente pode recorrer também a heatmaps, ou seja, tentar entender onde o
usuário está clicando, como é que ele navega no seu site, se ele scroll ou não.
O hotjar é uma das ferramentas que faz isso com bastante propriedade e
a gente também pode avançar na análise de visualização de tela,
quais são as telas que estão sendo visualizadas e nas análises de funil.
As análises de funil, elas tentam identificar o que é que está acontecendo
com o usuário ao longo da navegação dele, desde a hora que ele entrou no site,
por quais páginas que ele costuma passar,
qual é o caminho mais usual dele dentro do site.
Isso pode ser top-down ou pode ser bottom-up.
O top-down é o usuário que entra, qual é o caminho que ele faz.
O bottom-up da sua conversão, aqui no caso, no exemplo do Fabric a compra
e quais são as etapas anteriores que ele está fazendo para chegar lá.
Nesse exemplo aqui a gente tem quase 21 mil usuários colocando produtos dentro
do carrinho, mas a gente só tem sete mil usuários iniciando o processo de compra.
Então, nesse exemplo que a gente está dando,
a gente tem um bom exemplo de uma possível investigação no carrinho.
Tem alguma coisa errada com esse carrinho,
porque só terço das pessoas estão entrando no funil de checkout.
Então, ele pode ser uma boa hipótese futura de análise para entender: "Poxa,
será que tem alguma coisa errada no design do meu carrinho que eu preciso melhorar?"
Esse tipo de pergunta que esses dados vão permitir que você faça.
Nosso quarto ponto, performance,
são os pontos mais técnicos e são pontos um pouco mais afastados da vida do designer.
Mas eu acho bastante importante que o designer tenha consciência desses pontos,
porque muitas vezes esses pontos podem gerar falsos positivos em relação ao design.
Às vezes você tem problema no seu app,
no seu site e você acaba achando que é problema de design, mas não é.
Pode ser problema técnico, que não tenha tanto haver com o design,
mas que você precisa estar ciente para evitar que você comece a alterar o seu
partido de design por problema que não é exatamente de design.
E aqui a gente tem algumas possibilidades.
O primeiro deles é a análise de loading times, o quanto que cada uma das páginas
do seu site demoram para carregar, quantos segundo levam,
se os servidores estão comportando bem, entregando conteúdo na velocidade que você
espera e o quanto que isso influencia no abandono do usuário dentro do app.
Uma plataforma um pouco mais técnica, um pouco mais focada performance,
como é o New Relic, ele pode te entregar várias outras coisas.
Você pode avaliar os erros de HTTP, as falhas de rede, os tempos
de resposta dos serviços que o seu site ou app consomem, enfim, e tentar fazer uma
análise um pouco mais detida de: O usuário está muito tempo esperando na tela?
Ele fica muito tempo esperando o servidor conectar?
Ou será que as conexões que ele está usando,
você tem um público que usa muito 2G e a conexão dele é muito lenta?
Esses dados permitem que você faça esse tipo de análise e conclusão.
E, por fim, a gente tem a questão dos crashes.
Isso aqui é muito importante para aplicativo quando o seu aplicativo
está quebrando de fato.
Como a gente estava falando antes dos funis, pode ser que tenha algum
momento o usuários não esteja completando o funil de compra,
porque o aplicativo quebra simplesmente no meio do caminho.
E aí você tem que gritar lá para os desenvolvedores que estão trabalhando ou
você mesmo se você estiver programando para corrigir esses problemas e evitar que
você não cumpra o objetivo.
Por fim, o nosso quinto ponto é quase que bônus na nossa análise aqui,
é a análise em tempo real.
A maior parte dos analytics permite que você faça uma análise de tempo real
sobre o que está acontecendo com o seu app ou com o seu site nesse exato momento.
Isso é bastante importante para você medir coisas como a Black Friday,
onde você vai ter fluxo muito maior de usuários ou quando você vai mandar uma
notificação para o usuário e tentar entender qual que é o impacto.
Então, você consegue ver quantos usuários estão no seu site agora,
qual é o fluxo de pageviews que estão acontecendo nesse momento,
e você pode até ir para coisas como Fabric faz visualizar num mapa cada
ação do usuário acontecendo naquele exato momento assim e pode até gerar
um momento de orgulho para você quando o seu aplicativo estiver no ar.
