IMPACT para economizar 20% hoje).Então, projetamos e enviamos um novo recurso brilhante. Como sabemos se está funcionando? Como medimos e monitoramos seu impacto? Não faltam métricas de UX, mas e se quiséssemos estabelecer uma simples, repetívelmétrica de UX significativa – especificamente para nossos recursos? Bem, vamos ver como fazer exatamente isso.
Ouvi pela primeira vez sobre Estrutura TARS do 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 uns contra os outros em um 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 por quantificar 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.
Público-alvo não é o mesmo como 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 quão bem estamos “adquirir” nosso público-alvo. Para isso, rastreamos quantos usuários realmente se envolvem com sucesso com esse recurso durante um período específico de tempo.
Nós não se concentre em CTRs ou na duração da sessão lá, mas sim se os usuários significativamente envolva-se com isso. 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.
Alto adoção de recursos (>60%) sugere que o problema teve impacto. 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 onde fica na IU. Os usuários talvez nunca descubram se ele estiver oculto ou se tiver um rótulo confuso. Deve ser óbvio o suficiente para que as pessoas tropecem nele.
Baixa adoção nem sempre significa fracasso. Se um problema afetar apenas 10% dos usuários, atingir de 50 a 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 para impacto significativo.
Se um recurso tiver uma taxa de retenção superior a 50% (média), podemos ter certeza de que ele tem uma taxa de retenção alta 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 que os usuários têm com o recurso que enviamos. 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 realmente usaram um recurso várias vezes, pedimos a eles como foi fácil resolver um problema depois de usarem 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 TARS, podemos calcular um Pontuação S÷T — a porcentagem de usuários satisfeitos ÷ usuários-alvo. Isso nos dá uma ideia do desempenho de um recurso para o público-alvo pretendido. Depois de fazermos isso para cada recurso, podemos mapear todos os recursos em 4 quadrantes em um Matriz 2×2.
Recursos de desempenho superior vale a pena prestar atenção: 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.
Recursos de responsabilidade têm alta retenção, mas baixa satisfação, então talvez precisemos trabalhar neles para melhorá-los. E então também podemos identificar recursos principais e recursos do projeto – e converse 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 objectivos 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 – de vendas e marketing ao aumento de desempenho na web, a 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 consigo escolher o produto eles 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 Fabiano, alta taxa de conversão pode acontecer apesar da experiência do usuário ruim, porque:
- Forte poder de marca atrai as pessoas,
- Agressivo, mas eficaz táticas de urgência,
- 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 a 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
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 gosto no TARS é que ele é uma maneira bacana de conectar o uso e 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”
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