Criação e otimização de personas a partir de bases de dados Palestrante: Prof. Dr. Júlio Monteiro Teixeira
[email protected] www.juliomontex.com.br
ESTRUTURA DA APRESENTAÇAO 1. Background 2. Apresentação do framework 3. Aplicação prática do framework 4. Análise dos resultados 5. Principais constatações
1.BACKGROUND
PERSONAS • inquietação/dúvida; • ceticismo alemão; • valor da abordagem; • humanização;
PERSONAS Para que serve? Representar estereótipos do público-alvo. Modelar usuários finais de forma conceitual. Capturar modelos mentais de usuário São compostas por expectativas, experiências, comportamentos esperados, dores e ganhos
PERSONAS Segmentar os usuários em grupos menores
Fonte: Garret (2011, p.43)
PERSONAS + BASES DE DADOS MOTIVAÇÕES: a) confrontar a persona idealizada com caraterísticas e comportamentos mais recorrentes da base de dados; b) Empresas de marketing que utilizaram personas e as atualizaram nos últimos 06 meses, excederem suas metas de receita em 7,4x do que os homônimos que não fizeram essa atualização. (CINTEL, 2016) c) + Profundidade e densidade ao tema
2.PROPOSTA DE FRAMEWORK
FRAMEWORK
PASSO 1 - IDEALIZAÇÃO da Persona | Prognóstico
Tornar a persona crível - conhecimento empírico; - observações; - entrevistas; - web analytics; - pesquisas em base de dados abertas ou da própria empresa, - etnografia etc.
PASSO 2 - INTERAÇÃO com a Persona
Capturar dados relacionados à experiência de interação da persona com o produto. - pesquisas de opinião, - emissão de orçamentos, - notas fiscais, - google analytcs. - entrevistas, - cartões de fidelidade, - CRM etc.
PASSO 3 – AFERIÇÃO de Caraterísticas e Comportamento | Diagnóstico
Qualitativas e quantitativas. Ex: - Correlação entre as variáreis; e
- Agrupamentos por características e comportamentos.
PASSO 4 - AJUSTES na Persona e na Forma de Interação
Ajustar as personas idealizadas de acordo com os perfis reais que interagiram com a empresa/site/produto/serviço. Por meio: conteúdos, ofertas ou produtos. Após aferir também é possível ajustar a forma de interação de acordo com: - Características sócio-demográficas; - Preferencias; e - Comportamentos; PERGUNTA: A forma e canal de interação estão de acordo com a persona idealizada? Se sim, mantenha como está, CASO NÃO, FAÇA AJUSTES!
PASSO 5 - PREDILEÇÃO
A partir dos resultados aferidos e da melhoria sistemática das personas, por meio dos ajustes... Pode-se identificar e/ou gerar hipóteses de comportamento com base nas características da persona.
PASSO 6 – PRESCRIÇÃO | Prognóstico
A prescrição permite que a organização se antecipe oferecendo algo que o usuário tenha maior inclinação de interesse com base nas escolhas anteriores. Deve-se ficar atento aos comportamentos para verificar se as características e preferências não foram alterados com o tempo.
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3.APLICAÇÃO PRÁTICA DO FRAMEWORK
Onde foi aplicada...
Site (antigo) Juliomontex
Personas | Juliomontex
Marcelo, 38 anos Coordenador de Especialização
Felipe, 24 anos Aluno de graduação Ana, 29 anos Aluna de Especialização
Paulo, 37 anos Empresário Antônio, 50 anos Professor de Universidade Pública
Método 1. Preparação do Dataset Base extraída do RD Station Total: 332 indivíduos/linhas. Após higienização e retirada de outliers: 325 indivíduos. Análises: Excel e Vortx (Aquarela)
h#p://even.tc/design-‐de-‐indicadores-‐sp Código promocode -‐ 20% de desconto meudescontoX19138bigdata
Método
méto do
Método 1. Preparação do Dataset Total de 31 variáveis - Utilizadas: 13 variáveis (+relevantes e consistentes): (01) ID - identificação; (02) Cargo; (03) Formação; (04) No de Conversões (05) Origem da 1a conversão; (06 A 13) representam 08 tipos de downloads de Materiais/Conteúdos (evento).
4. Análise dos resultados Passo 3: Aferição
Distribuição dos Usuários por Perfil Profissional
Análise dos resultados Média de downloads A média de downloads por professores foi
30% maior que a média geral por usuário. que eles podem ser estimulados Pressupõe-se por email com mais frequência (hipótese de predileção que precisa ser aferida).
Principais origens da 1ª conversão
Análise dos resultados 1
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Tamanho e representividade dos clusters análise discoverer - vortx
Análise dos resultados
81,33*
Análise dos resultados Clusters 1, 2 e 3 somados representam 81,33%* Valores que aproximam dos apontados pelo Princípio de Pareto (20-80). Ratifica o conceito de Persona apresentado por Garrett (2011), ele argumenta que: um número pequeno de representantes estereotipados do público tende a representar a maioria.
Análise dos resultados Cluster 1 98,37% dos que fizeram o seu primeiro download foram atraídos por ofertas de conteúdos relacionados à gestão de projetos e fluxos visuais de informação para aplicação em projeto.
Formato: Ambos conteúdos são mais ilustrados e sintéticos.
Análise dos resultados Cluster 1 65% designers 13,14% desenvolvedores web 12,24% acadêmicos (em nível de mestrado ou doutorado) 51,25% deste grupo fez
download do conteúdo: Gestão Visual de Projetos
5. Principais Constatações Passo 4: ajustes na persona
Principais constatações Coordenadores de Curso de Pós-Graduação não são significativos na base (aproximadamente 1%).
Empresários têm representação significativa de 17% O Perfil mais representativo, Profissionais de Mercado
25%, nem tinha sido idealizado.
Principais constatações definição de peso do perfil com base na representatividade
Principais constatações Artigos científicos não atenderam a expectativa, especialmente por Professores que não demostraram interesse por artigos científicos como se imaginou
Principais constatações Porém, quando um conteúdo mais sintético e visual sobre o assunto é lançado primeiro, ele alavanca downloads do artigo científico sobre o tema. Quando o artigo: “Um passo a passo para transformar pesquisa informacional e personas em requisitos de projeto” foi sugerido por e-mail para os usuários que baixaram o Fluxograma de projeto (infográfico que apresenta esses passos de forma sintética e visual) e obteve-se:
68 conversões do artigo em 14dias, número que foi 10x maior que qualquer outro artigo disponível no site naquela data.
Considerações finais 1. Facilidade em criar base; 2. Densidade e relevância do tema; 3. Ferramenta para aprimoramento de interação
Trabalhos futuros 1. Novo site (filtra e ranqueia conteúdos) 2. Prescrição e predileção (aprimorar) 3. Pesquisas “laboratorais” (busca isolar variáveis)
Primeiros ajustes de intereação
Primeiros ajustes de intereação
Obrigado! Perguntas? Prof. Dr. Júlio Monteiro Teixeira
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