1) O documento descreve uma programação de um evento do Ladies That UX Florianópolis que inclui apresentações sobre design com dados e métricas na jornada do usuário. 2) O Ladies That UX é uma organização global que reúne mulheres que trabalham com UX em diversos capítulos ao redor do mundo, incluindo 3 capítulos no Brasil. 3) As informações de contato dos líderes locais e as redes sociais do capítulo de Florianópolis são fornecidas.

3. PROGRAMAÇÃO
19h00 - Welcome coffee & networking
19h30 - Apresentação do LTUX e da Zygo
19h50 - Designing with Data
20h30 - Métricas na jornada e experiência do usuário
21h00 - Encerramento e networking

4. O QUE É O LTUX?
O Ladies That UX é uma organização global que possui capítulos em diversos lugares do mundo.
Temos como meta reunir, incentivar e promover ladies que trabalham na área de UX.
O Ladies The UX Florianópolis é o terceiro capítulo brasileiro da organização.

5. ONDE ESTAMOS
Africa
Cape Town
Canada
London Ontario
Vancouver
East Asia
Manila
Taipei
Tokyo
East Europe
Budapest
Istanbul
Warsaw
North America
Atlanta
Austin
Baltimore
Boston
Chicago
Dallas
Denver
Detroit
Durham
Fort Worth
Grand Rapids
Houston
Los Angeles
Madison
New York
Philadelphia
Phoenix
Richmond
Salt Lake City
San Francisco
Savannah
Seattle
Washington DC
Oceania
Brisbane
Melbourne
Sydney
South Asia
Bangalore
South America
Belo Horizonte
Brasília
Campinas
Florianópolis
Fortaleza
Manaus
Porto Alegre
Rio de Janeiro
São Paulo
Uberlândia
West Europe
Amsterdam
Athens
Berlin
Birmingham
Brighton
Bristol
Copenhagen
Dublin
Lisbon
London
Madrid
Manchester
Munich
Nottingham
Reading
UX Mums
Utrecht

6. LOCAL LEADERS
Hannane Cherifi
bit.ly/hannane
Rafaela Cardoso
bit.ly/cardosorafaela
Flávia Tavares
bit.ly/flavia-tavares

7. REDES SOCIAIS
ltux.florianopolis@gmail.com
ladiesthatuxflorianopolis
ladiesthatuxfln
ltuxfln
ltux florianópolis

8. PERGUNTAS
SLI.DO/LTUX

9. Apoio

10. MEETUP: TALK
MÉTRICAS

11. Formada em Design Gráfico na UDESC. Atuo
como UX Designer, mais focada em
aplicativos (Android e iOS). Atualmente
trabalho para uma empresa de IoT.
UX Designer
Thaís Nolasco
bit.ly/thaisnolasco

12. Sobre o que vamos falar?
1. Como entender quais métricas de UX são
importantes para o seu produto e/ou feature
2. Como posso utilizar dados para melhorar o
desempenho das métricas?
3. Que outras áreas podem contribuir para os
processos de UX?

13. Nosso desafio hoje é
a interpretação e a derivação
de significado a partir dos
dados disponíveis.

14. Se tornar empresa líder do mercado
OKR
Objetivo
KR
Aumentar os
cadastros
em 10% no Q4
KPI
Métricas
Número de novos usuários
KR
Aumentar a
taxa de conversão
em 20% no Q4
KPI
Métricas
Número de acessos
Número de conversões

15. Como posso
organizar e direcionar
meu trabalho?
Beleza mas...

16. Métricas de UX
quais devo utilizar?

17. 1001 métricas
1. Comportamentais
Padrões gerais que os clientes exibem ao usar seus
produtos e serviços.
2. Atitudinais
O que os usuários falam.
3. Descritivas
Quais as características dos usuários.

18. HEART Framework

19. HEART Framework
1. Framework desenvolvido pela Google em 2010 – após ser
aplicada em 20 produtos
2. Ajuda a mensurar a qualidade da experiência do usuário
3. Ele integra métricas comportamentais e atitudinais
4. Pode ser aplicado para uma feature específica ou para
um produto inteiro
5. 5 categorias, mas você deve escolher apenas aquelas
que fazem sentido.

20. ERP
…...
Entretenimento

21. 1. Happiness (felicidade):
Nível se satisfação dos usuários com o produto e/ou feature.
2. Engagement (engajamento):
Regularidade de uso durante um período de tempo.
3. Adoption (adoção):
Número de novos usuários de um produto ou recurso.
4. Retention (retenção):
Taxa de quanto os usuários estão retornando ao produto.
5. Task Success (sucesso):
Eficiência, eficácia e taxa de erro.
Categorias

22. Categorias
1. Happiness (felicidade):
Nível se satisfação dos usuários com o produto e/ou feature.
2. Engagement (engajamento):
Regularidade de uso durante um período de tempo.
3. Adoption (adoção):
Número de novos usuários de um produto ou recurso.
4. Retention (retenção):
Taxa de quanto os usuários estão retornando ao produto.
5. Task Success (sucesso):
Eficiência, eficácia e taxa de erro.

23. Categorias
1. Happiness (felicidade):
Nível se satisfação dos usuários com o produto e/ou feature.
2. Engagement (engajamento):
Regularidade de uso durante um período de tempo.
3. Adoption (adoção):
Número de novos usuários de um produto ou recurso.
4. Retention (retenção):
Taxa de quanto os usuários estão retornando ao produto.
5. Task Success (sucesso):
Eficiência, eficácia e taxa de erro.

24. Categorias
1. Happiness (felicidade):
Nível se satisfação dos usuários com o produto e/ou feature.
2. Engagement (engajamento):
Regularidade de uso durante um período de tempo.
3. Adoption (adoção):
Número de novos usuários de um produto ou recurso.
4. Retention (retenção):
Taxa de quanto os usuários estão retornando ao produto.
5. Task Success (sucesso):
Eficiência, eficácia e taxa de erro.

25. Categorias
1. Happiness (felicidade):
Nível se satisfação dos usuários com o produto e/ou feature.
2. Engagement (engajamento):
Regularidade de uso durante um período de tempo.
3. Adoption (adoção):
Número de novos usuários de um produto ou recurso.
4. Retention (retenção):
Taxa de quanto os usuários estão retornando ao produto.
5. Task Success (sucesso):
Eficiência, eficácia e taxa de erro.

26. 1. Metas

27. Definir metas ajudará a escolher as métricas
corretas para ajudá-lo a avaliar o progresso.
O que desejamos alcançar?
Metas
GOAL
H
E
A
R
T
(app de entretenimento)
Fazer com que os usuários
gostem do conteúdo,
continuem navegando e
interagindo.

28. 2. Sinais

29. Tempo gasto pelos usuários
interagindo com o conteúdo
do nosso site.
SIGNSG
H
E
A
R
T
Os sinais são sintomas que vão te ajudar a
medir a evolução em direção a essa meta.
Quais os indícios?
Sinais

30. 3. Métricas

31. G
Quantidade de
horas gastas com
conteúdo no site,
por usuário, por
dia.
METRICSS
H
E
A
R
T
Refine os sinais em métricas que serão
acompanhadas ao longo do tempo ou usará
nos testes A/B.
Quais os dados?
Métricas

32. - - -
- - -
(app de entretenimento)
Fazer com que os usuários
gostem do conteúdo,
continuem navegando e
interagindo.
Tempo gasto pelos usuários
interagindo com o conteúdo do
nosso site.
Quantidade de horas gastas
com conteúdo no site, por
usuário, por dia.
- - -
- - -

33. (2-steps verification)
Fazer com que os clientes se
sintam mais seguros usando o
produto.
Feedbacks positivos quando
perguntarmos aos usuários
sobre a feature na pesquisa.
- - -
- - -
Quantidade de clientes que
responderam positivamente
após habilitar a feature.
(app de entretenimento)
Fazer com que os usuários
gostem do conteúdo,
continuem navegando e
interagindo.
Tempo gasto pelos usuários
interagindo com o conteúdo do
nosso site.
Quantidade de horas gastas
com conteúdo no site, por
usuário, por dia.
- - -

34. (2-steps verification)
Fazer com que os clientes se
sintam mais seguros usando o
produto.
Feedbacks positivos quando
perguntarmos aos usuários
sobre a feature na pesquisa.
- - -
- - -
Quantidade de clientes que
responderam que se sentem
mais seguros após habilitar a
feature.
(app de entretenimento)
Fazer com que os usuários
gostem do conteúdo,
continuem navegando e
interagindo.
Tempo gasto pelos usuários
interagindo com o conteúdo do
nosso site.
Quantidade de horas gastas
com conteúdo no site, por
usuário, por dia.
– Número de usuários que
começam o fluxo
– Número de usuários que
terminam o fluxo
– Número de usuários que
terminam o fluxo e controlam
um device dentro de 7 dias
Quantos usuários fazem o setup
do produto e conseguem
controlar um dispositivo.
(app de automação)
Fazer com que os usuários
consigam fazer o setup do
produto com sucesso.

36. O que mais podemos fazer
com os dados que são
coletados?

37. Que outras áreas podem
contribuir para alcançarmos
uma melhor experiência do
usuário?

38. Formada em Estatística na UFPR, MBA em
Business Analytics.
Cientista de Dados
Rafaela Helbing
bit.ly/rafaelahelbing

39. Machine Learning

40. Estatística + Computação
"Campo de estudo que dá aos
computadores a habilidade de aprender
sem serem explicitamente programados"
(1959, Arthur Samuel )

41. Clustering
Conjunto de técnicas de prospeção de
dados que visa fazer agrupamentos
automáticos de dados segundo o seu grau
de semelhança.
Aplicabilidade
Redefinição de personas.

42. NLP
Processamento de linguagem natural, que
pode ajudar os computadores a analisar o
texto facilmente.
Aplicabilidade
1. Análise de Sentimento em Reviews
2. Análise de tickets CS

43. Algoritmos para previsão de determinadas
quantidades.
Aplicabilidade
1. Previsão de churn
2. Previsão de adesão
3. Previsão de arrecadação $
Forecast e Peso de cada feature

44. De que forma podemos utilizar
dados de comportamento
como ferramenta para gerar
insights de novas features?

45. 1. Supondo que um determinado aplicativo
para ouvir música acompanha as taxas de
sucesso para conclusões de tarefas.
2. Uma dessas tarefas é: buscar uma playlist e
dar play com sucesso.
3. Esta tarefa possui 99.8% de sucesso!
4. Isso quer dizer que a experiência do usuário
executando essa tarefa é boa, correto?
Exemplo
99.8%
de sucesso

46. Analisando os dados de comportamento dos
usuários, pode-se detectar que um grande
percentual deles executa esta tarefa repetidamente
ao longo do dia para a mesma playlist.
…

47. Obrigada.

48. PERGUNTAS
SLI.DO/LTUX

49. Métricas na Jornada e
Experiência do Usuário

50. ● 4 anos de experiência em empresas de
tecnologia
● Product Ops na Zygo
● Análise de Dados, Desenvolvimento, Suporte,
QA, Vendas
Oi! Sou a Karen ;)

51. ● Quais métricas extrair do produto?
● Quais são as boas práticas para metrificar um produto
● Quais são as métricas mais utilizadas ?
● Ferramentas para extração/visualização de dados
● O impacto que metrificar as etapas iniciais do seu
produto tem na conversão de usuários

52. Quais métricas extrair do produto?
“Where most startups trip up is they don’t know how to ask the right questions before they
start measuring”.
Kevin Mcnally, Intercom.

53. Queremos que os usuários tenham facilidade em utilizar o produto
seu propósito
Vamos metrificar e entender a conversão para entender se o produto é fácil de ser
utilizado
seu processo
Nós fazemos produtos fáceis de serem utilizados
seu resultado

54. Perguntas a se fazer...
● Imagine se sua persona alcançou a geração de valor do seu
produto, qual ações e/ou caminho fez?
● Quais são os principais passos que os usuários fazem dentro
do seu produto para atingir o objetivo?

55. Quais são as métricas-chave mais utilizadas ?
Framework Mixpanel

56. Alcance
Quantas pessoas utilizaram o produto recentemente?
Ativação
Qual a % de usuários que fizeram o onboarding e experienciaram a entrega de valor
do produto?
Engajamento
Os usuários estão voltando regularmente e fazendo ações-chave?
Retenção
Quantos usuários estão voltando?

57. Conversão no upgrade de plano
Qtd Novos
usuários <30 dias
% usuários com
onboarding
completo
% usuários que
realizaram o
login
WAU que
realizaram uma
compra
Usuários ativos
dos últimos 3
meses
Usuários que
completou a
onboarding
checklist
Usuários ativos
que voltaram
Usuários ativos
que voltaram e
realizaram uma
compra
Na prática...

58. Quais são as boas práticas para metrificar um produto ?

59. Entender os fluxos do produto
● Conversar com UX / PM sobre o fluxo que você quer
mapear
● Conhecer sua persona
● Mapear as ações-chave que o usuário deve realizar

60. Definir objetivo
● Observar o comportamento dos usuários
● Analisar a conversão entre etapas
● Medir engajamento

61. Analisar conversão entre etapas
● Bounce Rate

62. Entender o comportamento dos usuários
● Heatmap

63. Medir engajamento
● Tempo médio até realizar as key-actions
● % de features utilizadas
● Tempo médio para conversão de um usuário gratuito para pago

64. Ferramentas de Extração/Visualização de Dados

65. O impacto que metrificar as etapas iniciais do seu
produto tem na conversão de usuários

66. Contextualizando...
● + de 500 usuários
● Tech-touch, do-it-for-me
● Um produto com PLG (product-led-growth)

67. Analisando as métricas
● Identificamos um bounce da primeira etapa do login através do funil no Mixpanel

68. ● A evolução na primeira etapa era baixa, usuários criavam sua conta mas,
não davam continuidade ao próximo passo que era o cadastro da sua
marca
Analisando as métricas

69. ● Verificamos que dispositivos móveis são mais utilizados e chegamos a conclusão
que necessitavam de melhorias e correções de comportamento
Analisando as métricas

70. Problemas Identificados
● As pessoas que clicaram no ads foram direcionadas
diretamente para a tela de login
● Responsividade

72. Encontrando a solução
● Pesquisa de usabilidade para dispositivos móveis
● Pesquisa/inspiração para novas telas
● UX analisou sessões dos usuários no Smartlook e identificar
problemas e comportamentos e documentou problemas
identificados e possíveis melhorias
● Geração de valor na primeira etapa do produto

74. Acompanhamento
● Observamos as novas sessões para entender como a nova UI
teve impacto nos usuários
● Observamos as métricas quantitativas em relação a número
de cadastros a partir da melhoria, retenção, evolução no funil

75. Obrigada!
/karensagaz

76. PERGUNTAS
SLI.DO/LTUX

77. OBRIGADA!

78. Acompanhe nossas redes sociais para
os próximos eventos!
ltux.florianopolis@gmail.com
ladiesthatuxflorianopolis
ladiesthatuxfln
ltuxfln
ltux florianópolis