Atomic UX Research é uma abordagem de Daniel Pidcock, inspirada no Atomic Design e que permite organizar dados resultantes de pesquisas de usuários. Esses dados podem ser divididos, categorizados, conectados e cruzados para identificar tendências. Pidcock o apresenta assim: “uma nova maneira de organizar o conhecimento de UX de uma maneira infinitamente poderosa."quer dizer uma nova maneira de organizar o conhecimento de UX de uma maneira infinitamente poderosa.
Modelo de Pesquisa Atômica de Daniel Pidcock
Pidcock divide esse modelo da seguinte forma: experiências ("o que fizemos…"), fatos ("o que nos ensina que…"), insights ("o que nos leva a pensar que…") e conclusões ("…então vamos fazer isso"). As conclusões , ou recomendações de UX, são então testadas com novas experiências em um ciclo iterativo. Essa maneira de segmentar e conectar dados oferece muitas vantagens em relação aos métodos de análise tradicionais, nos quais cada teste é tratado de forma independente.
#1 Aplicar Pesquisa Atômica
Mas antes de falar sobre essas vantagens, vamos falar sobre a implementação desse método. As ferramentas estão surgindo gradualmente: infelizmente a versão beta do software Glean.ly de Daniel Pidcock ainda está em acesso limitado. Já existem alternativas um pouco diferentes, como Dovetail e Consider.ly, enquanto outras ferramentas mais flexíveis estão sendo usadas para esse fim, como Notion ou Airtable.
Todas elas permitem inserir dados e fatos associados a projetos e experiências.
A partir de um ou mais fatos decorrentes de uma ou mais experiências , é possível obter insights . Da mesma forma, esses insights levam a conclusões . Além das conexões entre cada entrada, essas ferramentas permitem marcá-las, por exemplo, por assunto, componente, dispositivo, país, prioridade etc. A ferramenta pode ser usada em vez de, ou em conjunto com, a tomada de notas durante testes de usuário, por exemplo, mas seu principal objetivo é construir um banco de dados do nosso conhecimento em UX.
Insights do usuário criados no Airtable
#2 Benefícios da Pesquisa Atômica
- Os dados não estão mais dispersos
Com nossos métodos tradicionais, os dados das nossas equipes de UX acabam dispersos em uma infinidade de softwares e documentos (textos, planilhas, apresentações, capturas de tela etc.), hospedados em diversos locais (Teams, SharePoint, Drive, e-mails, Slack etc.). Se quisermos cruzar esses dados com informações de suporte ao cliente, Google Analytics, avaliações em mídias sociais e assim por diante, a quantidade de dados se multiplica ainda mais. Com a Pesquisa Atômica de UX e um processo completo de captura de dados de UX ou de usuários mais abrangentes, podemos filtrar nosso banco de dados para obter todas as informações e conclusões sobre um determinado tópico. Essas informações são baseadas em fatos verificáveis e acessíveis. Por exemplo, em um site de e-commerce, todas as informações sobre o usuário relacionadas à página do produto podem ser obtidas com apenas alguns cliques, enquanto antes seria necessário ler diversos relatórios, apresentações e trocas de e-mails para encontrar sequer uma parte dos dados.
Colunas e tags no Airtable para classificar e filtrar entradas
- Os os dados não são mais esquecidos
Nossos relatórios sempre acabam acumulando poeira, principalmente quando as recomendações de UX foram implementadas. No entanto, alguns aprendizados, insights ou diretrizes podem permanecer relevantes para projetos futuros. Outro fenômeno comum: durante um teste ou entrevista de usuário, coletamos dados “fora do tópico”, que não nos interessam imediatamente. Sem a Atomic UX Research, esses dados correm o risco de serem obscurecidos. Talvez, por uma questão de completude, seja incluída em um relatório, mas se não a associarmos à ação no momento, não pensaremos mais em procurá-la quando o assunto se tornar relevante. Inserido em um banco de dados e marcado, temos certeza de encontrá-lo quando precisarmos.
- Economizamos tempo na pesquisa do usuário
Consultar nosso banco de dados pode ser um dos primeiros passos na pesquisa de usuários no início de um projeto. Isso nos permite revisar o que já foi feito e o que aprendemos sobre nossos usuários. Para organizações maiores, com várias equipes de pesquisadores de UX, testadores A/B, etc. , também garante que um teste ainda não tenha sido realizado e evita a duplicação de esforços entre as equipes.
- Os resultados dos estudos de usuários são compartilhados
Um banco de dados de resultados de testes de usuários leva a uma maior transparência no trabalho das equipes de UX. Ela participa diretamente da evangelização de abordagens centradas no usuário e também facilita a comunicação entre designers de UX e outras equipes da organização.
#3 Alguns desafios
- Integrar nossos colegas de UX na ferramenta
Para que a implementação funcione, temos que convencer nossos colegas a usar a ferramenta, ou disponibilizar seus dados para que uma pessoa que assuma a função de secretário seja responsável por inseri-los. Temos que garantir que a configuração e as convenções de entrada e marcação sejam adequadas para todos, para obter uma base homogênea que possamos filtrar sem perder informações.
- Integrar nossos colegas não UX
Encontramos os mesmos desafios que nossos colegas de UX, com a restrição adicional de configurar a ferramenta para que qualquer tipo de dado em questão possa ser inserido em paralelo com dados de estudos de UX. Também é necessário todo um trabalho de evangelização para que as equipes tenham o reflexo de consultar a ferramenta quando precisarem.
- Use sistematicamente o banco de dados
Insira os dados de cada teste, para não atrasar e evitar a obsolescência do banco de dados,
Planeje pontos de feedback com outras equipes para coletar a intimidade do cliente e inserir dados do usuário de outras fontes,
Adquira automatismos: consulte sempre a base pelo menos na primeira fase dos nossos projetos.
Função de filtro no Airtable
Apoie nossa experiência de Pesquisador de UX
À medida que os testes e a carreira progridem, sentimos que sabemos coisas sobre os usuários. Antecipamos os elementos que causarão atrito ou serão facilmente manuseados, porque já vimos isso várias vezes. Contamos com esta informação: faz parte da nossa experiência, da nossa competência. Mas não podemos lembrar de tudo, esquecemos o contexto preciso em que esse conhecimento surgiu.
Pode-se vislumbrar, de forma semelhante a um banco de dados de toda a equipe ou da empresa, um banco de dados individual, insights gerais do usuário que serão desafiados e evoluirão com nossa prática. É possível terceirizar, fortalecer e apoiar nossa expertise com dados concretos, que acompanhamos, graças a ferramentas cujas versões gratuitas muitas vezes são suficientes para uso pessoal.
#Leve embora
Atomic UX Research é um método novo, o feedback ainda é raro e a implementação apresenta vários desafios. No entanto, suas contribuições são óbvias e imediatas:
- Dados centralizados, que podemos cruzar facilmente,
- Uma ferramenta de comunicação e evangelização,
- Insights e recomendações que estão conectados a fatos e contextos específicos.
Vale a pena conhecer e testar.
Para ir mais longe
https://blog.prototypr.io/what-is-atomic-research-e5d9fbc1285c
https://medium.com/@tsharon/democratizing-ux-670b95fbc07f
https://uxstudioteam.com/ux-blog/ux-research-system/
Até amanhã para novas surpresas em nosso calendário do Advento da UX-Republic!
Marie EUZEN, designer de UX @UX-Republic
