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Análise de métricas também é UX

Em geral, o job description de um UX Designer contempla tarefas como desenhar interfaces, aplicar testes de usabilidade e acompanhar o desenvolvimento junto aos times de back end e front end. De maneira mais ampla, entendo que dentro da disciplina de User Experience existem grupos de habilidades específicas que podem tornar o profissional mais adequado para um ou outro projeto. Dificilmente existirá um profissional de UX que seja especialista em todas as áreas do conhecimento.

Existem aqueles focados em Arquitetura da Informação, por exemplo, que são excelentes em organizar a estrutura de um conteúdo por meio de mapas mentais, inventário de conteúdo e fluxogramas. Outros dominam softwares de design como ninguém e conseguem traduzir em uma interface linda e fácil de navegar tudo aquilo que foi proposto pelo Arquiteto de Informação. Esses são exemplos – descritos de maneira bem superficial – de dois grupos de habilidades bem diferentes e ambos derivam da mesma disciplina: User Experience.

No Grupo Boticário, onde trabalhei durante o ano de 2016, precisei me dedicar para desenvolver outra skill, que apesar de parecer distante, também faz parte do mesmo universo: a análise de dados de navegação no Google Analytics. É claro que pela necessidade de colocar tudo em prática o mais rápido possível não me tornei uma especialista no assunto, mas foi um aprendizado muito relevante, que levo para muitos outros jobs desde então. Foi essencial uma imersão no dia-a-dia de trabalho do time de Business Intelligence, que me ajudou a entender a infinidade de dados dos 4 sites com que trabalhava na época: The Beauty Box, Eudora, Boticário e quem disse, berenice?.

Como resultado, criei no Google Analytics dashboards personalizados para cada uma das marcas. O primeiro, ilustrado principalmente com gráficos de pizza, tinha como objetivo mostrar informações sobre os usuários: origens do acesso, páginas mais visitadas, navegadores mais utilizados, etc. O segundo, mais denso em informações, mostrava a quantidade de visitas, a receita (R$), taxas de abandono, tempo médio de navegação e diversas outras informações que poderiam apontar problemas de desempenho, relacionados ou não à interface.

Com essas informações em mãos, era possível não só acompanhar diariamente o impacto das decisões de design e desenvolvimento para cada uma das lojas, mas também obter insights valiosos para melhorias.

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Dashboard sobre usuários do site:

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Dashboard com dados de e-commerce:

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