Pesquisa com usuários: como escolher a técnica certa?

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UX Collective 🇧🇷

5 min readSep 4, 2014

Bom, você já está convencido de que é importante e vale a pena fazer pesquisa com usuários. Se não está, volte duas casas ao post anterior.

O próximo passo é: escolher o tipo de pesquisa mais adequado para cada contexto e para cada pergunta a ser respondida.

Mas para que serve cada técnica? O diagrama abaixo pode ajudar:

Diagrama criado para o curso de teste de usabilidade, com base no artigo de Christian Rohrer (2008), com as práticas mais comuns em nosso mercado. Repare: não é exaustivo e pode ser que faltem alguns tipos de pesquisa aí. E note que algumas bolinhas nem são pesquisa propriamente dita, como “Google Analytics”, mas na prática são formas de obter informações sobre usuários e podem ser utilizados no mesmo contexto.

Bom, a primeira coisa sobre este diagrama é um pouco óbvia, mas importante: são dois eixos.

Eixo horizontal: qualitativo ou quantitativo?

“Essa é fácil! Qualitativo é com pouca gente, quantitativo é com uma boa quantidade de gente!”

SIM! As amostras são bem diferentes e o tempo dedicado a cada participante é bem diferente. Mas não é só isso.

Em uma abordagem qualitativa, geralmente você tem contato direto com a pessoa e está interessado em saber como a pessoa utiliza um produto e por que o utiliza dessa forma. A sua intenção é identificar diferentes comportamentos, opiniões e atitudes sobre o produto.

Em uma abordagem quantitativa a intenção é medir quantas pessoas acham isso ou fazem aquilo e quantificar comportamentos mais comuns dentro de um universo de pessoas.

A decisão entre uma abordagem e outra tem a ver com o que você quer descobrir. Um truque é prestar atenção no tipo de pergunta. Se você quer saber “por que” ou “como”, geralmente o melhor é uma qualitativa. Se quer descobrir “quantos”, o próprio nome já diz: é quantitativa.

E como cada abordagem responde perguntas diferentes, você pode (e deve, sempre que possível!) combinar as duas, como:

Descobri no analytics (quantitativo) que muita gente sai do fluxo de compra na etapa de cadastro. Vou investigar por que fazem isso com testes de usabilidade (qualitativo).
Fiz várias entrevistas com clientes e descobri vários comportamentos diferentes em relação a compra de sapatos online. Para saber quais são os mais frequentes, vou fazer um questionário online.

“Mas a partir de quantas pessoas passa a ser quantitativa?”

UPDATE:
Olha, essa pergunta nem é a mais correta para este caso. Não é como se você começasse fazendo um teste com 10 pessoas e, quando chega no vigésimo participante, virou quanti. Na verdade, é uma forma diferente de realizar a pesquisa. E é possível usar métricas quantitativas e rigor estatístico mesmo em amostras pequenas — se quiser saber mais, quem fala bastante sobre isso é o Jeff Sauro (notório pelo trabalho e pelo sobrenome mais divertido de todos os tempos). ;)

Mas qual deve ser o tamanho da amostra para ter bons resultados? Parece bobo responder assim, mas é verdade: depende.

Depende do tamanho do seu universo de usuários e do nível de confiança que você precisa ter nos resultados, depende da margem de erro com a qual você pode trabalhar. Sabe aquele lance de 2 pontos para cima e 2 pontos para baixo de que o William Bonner comenta no Jornal Nacional na hora de anunciar resultados de pesquisa Ibope? Então. Mas para dar uma ideia: uma amostra de pesquisa quanti pode ser de 300 ou de 2000 participantes. Mas dificilmente será de 5. ;)

Se você, como eu, não entende quase nada não é especialista em estatística, procure no Google por “calculadora de amostra” (sample size calculator) e peça ajuda para quem entende.

Eixo vertical: o que as pessoas dizem vs. o que as pessoas fazem

Olha, eu acho que o título já explicou tudo.

Pode haver uma boa diferença entre o que as pessoas fazem e o que dizem que fazem. Por exemplo: quando eu peço receita de bolo para a minha avó, ela me explica em praticamente 140 caracteres.

“Minha filha, você bate os ovos, depois coloca manteiga, leite, farinha e o resto. E põe no forno até ficar bom.”

O que não ajuda muito, certo? Minha vó faz bolo há pelo menos 60 anos e nem pensa mais no que está fazendo. Para ela, “fazer bolo” é uma atividade automática, no nível comportamental. Melhor ficar de olho nela cozinhando do que tentar seguir essa receita.

Em resumo: se você quer saber como as pessoas utilizam o seu produto, busque as técnicas do lado de cima do gráfico. Se quer saber a opinião que as pessoas têm sobre o seu produto, busque o lado de baixo.

Cores das bolinhas

Você notou as cores diferentes? Não foi só para ficar bonito.

Calma, que eu colo o diagrama de novo aqui embaixo para você lembrar.

As bolinhas azuis, meio esverdeadas indicam uso natural do produto: são técnicas em que a pessoa utiliza o produto de forma mais natural, real, considerando o contexto de uso (computador, casa da pessoa) e o que ela faria normalmente.

Teste de usabilidade em laboratório está em vermelho porque propõe um uso do produto seguindo um roteiro de tarefas, mais simulado. É claro que o seu roteiro de tarefas pode ser baseado em situações reais, mas o ambiente e a situação de teste influenciam nos resultados, não tem jeito. Um teste remoto com tarefas também pode se encaixar nesta categoria, privilegiando um comportamento mais natural, logo…

Vermelho + azul = bolinhas roxas: é um misto de comportamento natural com seguir um script.

Por fim, as amarelas: técnicas em que a pessoa não usa o produto, mas geralmente fala sobre ele. São atitudinais, porque não tem muito como você observar o comportamento da pessoa se ela não estiver usando o seu bendito produto. Card sorting cai aqui, porque não tem contato com o produto, mas com a arquitetura de informação do produto.

UFA. Falamos de tudo. Nos próximos posts vamos explorar algumas técnicas específicas. ;)

Referências / Para ler mais