Finalmente é 2025! Sei que este post está um pouco atrasado para desejar a todos um Feliz Ano Novo, mas farei assim mesmo: Feliz Ano Novo 2025 a todos! Mas isso não é tudo. Estou de volta com novas ideias e, desta vez, vamos falar sobre IA, mas de uma perspectiva de pesquisa de UX. Sim, vejo vocês, pesquisadores de UX! Hoje, exploraremos como a IA pode melhorar as fases de pesquisa e como os pesquisadores de UX podem aproveitar essa tecnologia.
O que é pesquisa UX?
A maioria de vocês provavelmente já desempenhou o papel de pesquisador de UX, seja voluntariamente ou não. Para aqueles que nunca ouviram falar dessa área, deixe-me explicar rapidamente o que ela envolve.
Em geral, você pode reconhecer facilmente um pesquisador de UX: ele é aquele que faz toneladas de perguntas, o tempo todo, o dia todo. Ele/ela continua importunando o cliente ou gerente de projeto para obter respostas às suas perguntas. Mas, falando sério, essa é a pessoa responsável pelas fases de descoberta, definição e ideação.
Mas todos nós sabemos que, dependendo da empresa e do seu nível de maturidade, a pesquisa às vezes se limita a uma entrevista com o cliente, algumas entrevistas com usuários, a criação de personas, um benchmark rápido e pronto.
Só que na realidade a pesquisa é muito mais do que isso:
- Analisar dados
- Realizar entrevistas
- Realizar testes de usuário
- Realizar análises competitivas
- Usando rastreamento ocular
- Analisar mapas de calor
- Crie mapas de experiência e mapas de empatia
- Organizar workshops de grupos focais com as partes interessadas
- Sombreamento
- Organizar Estúdios de Design
… E muito mais !
Como você pode ver, há muitas ações e o trabalho do pesquisador de UX é muito variado. É um papel essencial, mas infelizmente nem sempre bem compreendido por todos.
Pesquisa UX em negócios
A pesquisa de UX é um pouco como o super-herói silencioso da empresa. Otimiza a experiência do usuário e elimina pontos de atrito. Ajuda a criar produtos mais intuitivos e satisfatórios. Bem prático, não é?
Tenho que anunciar essa profissão, porque muitas vezes as empresas preferem ter uma ou duas pessoas internamente que façam malabarismos com todas as tarefas de UI e UX.
E acho que é seguro dizer: é muito difícil ser especialista em todos os assuntos.
Graças à sua abordagem contínua, a pesquisa UX permite que a empresa permaneça ágil e relevante em um mercado em constante evolução – porque não queremos ficar presos nos anos 2000, isso é uma mancha.
E então, promove a colaboração entre equipes, alinhando todos em torno das necessidades reais dos usuários e otimizando decisões estratégicas. Resumindo, a pesquisa UX é nossa melhor aliada para tornar um produto um sucesso.
Os benefícios que a empresa obtém do trabalho de pesquisa UX
A pesquisa UX não visa apenas melhorar a experiência de um produto ou serviço. Também gera resultados comerciais concretos e mensuráveis para as empresas. Seja em termos de lucratividade, fidelidade ou desempenho de mercado, a pesquisa UX tem comprovado sua eficácia em vários níveis.
Segundo vários estudos, cada euro investido na experiência do utilizador pode gerar um retorno sobre o investimento que varia entre 2 € a 100 €. Essa variação depende dos esforços realizados e da intensidade do envolvimento com os usuários. Este número destaca que as empresas que investem em pesquisa de UX obtêm benefícios financeiros consideráveis, além de melhorar a satisfação do cliente.
As empresas que priorizam a experiência do usuário geralmente superam seus concorrentes. De acordo com um estudo da McKinsey, as empresas com melhor desempenho em UX superaram o índice S&P (Standard & Poor's) em 35%.
Essa diferença de desempenho mostra que a pesquisa UX não é apenas uma vantagem em termos de satisfação do cliente, mas também um fator de diferenciação em um mercado cada vez mais competitivo. Ao proporcionar uma melhor experiência, essas empresas atraem mais clientes, aumentam sua fidelidade e fortalecem sua posição no mercado.
IA e pesquisa
Por fim, vamos falar sobre IA, porque sei que é por isso que você está lendo este artigo. Mas eu tive que restaurar a UX Research à sua antiga glória; essa profissão é muito emocionante para não ser destacada.
Mas o que é IA?
Para evitar ter que copiar e colar minha definição de IA em meu artigo anterior “A IA está matando os testes tradicionais de usuários ou otimizando-os?” Aqui está um rápido resumo do que é IA: A IA (inteligência artificial) visa imitar certas habilidades humanas, como compreensão de linguagem, reconhecimento de imagem, tomada de decisão e aprendizado a partir de dados. Ela está onipresente na vida cotidiana, desde assistentes de voz (Siri, Alexa) e smartphones (reconhecimento facial) até assistência ao diagnóstico médico e personalização do tratamento.
A IA também é usada em carros autônomos, sistemas de navegação como o Waze e até mesmo em entretenimento para gerar obras de arte ou auxiliar na criação visual. Resumindo, a IA se tornou uma extensão de nossas vidas diárias, semelhante ao papel do smartphone em nossas vidas.
A IA pode fazer pesquisas?
A IA é um pouco como nosso companheiro de equipe supereficiente, é nosso R2-D2.
Ele está lá para automatizar tarefas, analisar dados e descobrir padrões, permitindo que os pesquisadores se concentrem em insights mais profundos e decisões estratégicas (basicamente, ele faz todo o trabalho chato enquanto podemos ser criativos, pensar em ideias brilhantes...).
Mas tenha cuidado, a IA não está aqui para tomar o nosso lugar! Deve ser visto como um ponto de partida, não como um substituto para nossa expertise humana.
Veja como a IA ajuda nossos pesquisadores de UX:
- Automação de tarefas de pesquisa : Simplifica o recrutamento de participantes, o planejamento da pesquisa e a organização de dados, reduzindo o esforço manual.
- Transcrição e análise de entrevistas : Transcreve entrevistas em tempo real, destaca temas principais e gera resumos.
- Melhorando a acessibilidade dos dados : Organiza grandes volumes de dados, tornando-os facilmente pesquisáveis e recuperáveis.
- Gerando relatórios de pesquisa : Resume informações em relatórios e apresentações visuais para melhor comunicação dos resultados.
- Processamento de respostas de pesquisa : Acelera a análise categorizando respostas abertas, identificando sentimentos e resumindo pontos-chave.
Ferramentas de IA que podem ser usadas em pesquisas
Aqui está uma lista não exaustiva de ferramentas disponíveis no mercado para melhorar a pesquisa de UX.
Benefícios:
- Geração de conteúdo : O ChatGPT pode criar personas, declarações de problemas e histórias de usuários, acelerando as fases de descoberta e especificação.
- Assistência à redação : Ajuda a escrever cópias de suporte ao usuário e a gerar dados realistas para protótipos.
Limites :
- Compreensão contextual : O ChatGPT pode não ter nuances na interpretação de contextos específicos, o que pode afetar a relevância do conteúdo gerado.
- Dependência de dados de entrada :A qualidade das respostas depende muito dos prompts fornecidos, exigindo uma formulação precisa para obter resultados úteis.
Benefícios:
- Teste de usuário automatizado : O Maze facilita testes on-line não moderados, permitindo que pesquisadores coletem feedback sobre protótipos sem supervisão direta.
- Análises aprofundadas : A ferramenta gera mapas de calor e análises de sentimentos, ajudando a identificar pontos de atrito e emoções do usuário.
Limites :
- Falta de moderação humana : A falta de supervisão pode levar a interpretações errôneas das tarefas pelos usuários, afetando a qualidade dos dados coletados.
- Dependência da qualidade do protótipo : Protótipos mal projetados podem levar a um feedback não confiável, limitando a eficácia dos testes.
Benefícios:
- Transcrição e análise de entrevistas : O Looppanel transcreve entrevistas em tempo real, identifica temas principais e gera resumos, reduzindo o tempo gasto em análises manuais.
- Organização de dados :A ferramenta estrutura dados de pesquisa, tornando-os facilmente pesquisáveis e recuperáveis.
Limites :
- Precisão das transcrições : Sotaques fortes ou baixa qualidade de áudio podem afetar a precisão das transcrições.
- Interpretação contextual :A IA pode ter dificuldade em capturar nuances contextuais ou emoções sutis expressas durante entrevistas.
Benefícios:
- Simulação de comportamentos : Usuários sintéticos permitem modelar vários comportamentos sem a necessidade de participantes reais, acelerando assim o processo de teste.
- Exploração de cenários variados :Eles permitem que uma ampla gama de cenários de usuários sejam explorados sem restrições logísticas.
Limites :
- Falta de autenticidade : Os comportamentos simulados podem não refletir com precisão as ações de usuários reais, limitando a validade dos testes.
- Falta de feedback emocional : Usuários sintéticos não fornecem reações emocionais, que são essenciais para entender a experiência completa do usuário.
Benefícios:
- Facilitação da ideação : O FigJam AI ajuda a gerar ideias, organizar sessões de brainstorming e estruturar sessões de planejamento, promovendo a colaboração entre equipes.
- Visualization des données : Ele transforma dados brutos em visualizações compreensíveis, ajudando a identificar tendências e insights.
Limites :
- Curva de aprendizado :Os usuários podem precisar de tempo para dominar completamente os recursos da ferramenta.
- Dependência de conectividade :Uma conexão de internet estável é essencial para um uso ideal, o que pode ser uma desvantagem em determinadas situações.
Benefícios:
- Pesquisa rápida de informações : Perplexity.ai fornece respostas concisas em tempo real, facilitando a coleta de informações durante as fases de pesquisa.
- Confiabilidade das fontes : Cita claramente as fontes de informação, permitindo aos pesquisadores verificar e aprofundar os dados fornecidos.
Limites :
- Escopo limitado :A ferramenta foi projetada principalmente para pesquisa de informações gerais e pode não cobrir tópicos muito específicos ou técnicos.
- Dependência de fontes disponíveis :A qualidade das respostas depende das informações disponíveis on-line, que podem variar em confiabilidade e integridade.
A IA é ótima, mas não vai resolver todos os nossos problemas, especialmente aqueles que se enquadram na magia humana. Portanto, é essencial usá-lo em adição aos métodos tradicionais para obter resultados realmente ótimos.
Conclusão
Na minha pesquisa, descobri que 51% dos pesquisadores de UX já usam IA em seu trabalho diário. A IA está aí para nos ajudar a coletar e analisar dados, ao mesmo tempo em que deixa espaço para nossa expertise interpretar, questionar e, acima de tudo, fornecer soluções criativas e humanas.
A IA pode analisar rapidamente toneladas de dados do usuário, identificar tendências que levariam dias para serem descobertas e até mesmo gerar relatórios com insights importantes. Bem prático, não é?
Ele também pode automatizar tarefas como transcrever entrevistas, economizando um tempo valioso (porque todos sabemos o quão tedioso é ouvir horas de discussões novamente). E então, quando se trata de analisar o comportamento do usuário com mapas de calor ou rastreamento ocular, a IA pode interpretar tudo isso em um piscar de olhos, nos ajudando a entender como os usuários realmente interagem com nossos produtos.
Espero que, graças a este artigo, você tenha descoberto novas ferramentas e que eu tenha conseguido abrir seus olhos para o papel e as vantagens que a IA tem a nos oferecer.
Erwan Nisas, Designer de UX na UX-Republic
