Dicas para tornar o seu benchmark de Ux Design mais eficiente

O Benchmark é uma metodologia de pesquisa secundária que tem por finalidade investigar métodos, designs e processos que já são praticados por uma marca, empresa ou nicho de mercado, para buscar boas práticas e pontos fracos de determinado objeto de pesquisa, como uma jornada do usuário ou usabilidade de um produto, por exemplo, ou entender de forma geral como este mercado está se comportando.

Um problema invisível é que parece uma metodologia fácil de se aplicar por se assemelhar a uma pesquisa que fazemos rotineiramente pela internet. A resposta está meio certa, pois é possível fazer uma pesquisa superficial com características irrefutavelmente de benchmark. Porém, quando é feita sem método e sem o aprofundamento adequado, pode simplesmente não trazer uma resposta adequada, ou até pior, pode nos dar impressões erradas sobre o objeto analisado.

Por exemplo, o pesquisador pode concluir que não houve movimentos significativos no mercado de molhos de tomate brasileiro ao fazer a sua pesquisa e deixar de descobrir que o aumento do preço do insumo pode ter estimulado a entrada de marcas estrangeiras no mercado nacional ou que problemas sanitários podem ter induzido a alteração na composição do produto final de diferentes players (ressalto que este exemplo é fictício). Tal erro pode causar falhas não só no próprio benchmark, mas em toda a cadeia de pesquisa, pois pode enviesar erroneamente outros processos de investigação, como entrevistas e surveys ou o planejamento do cliente para o seu produto.

Sendo assim, como podemos fazer um benchmarking qualificado e evitar que erros de coleta e de análise prejudiquem o resultado e, consequentemente, aqueles que consumirão o relatório final? Vejamos algumas dicas da minha experiência pessoal:

1. Antes de partir para a pesquisa, alinhe com todas as partes envolvidas, seja cliente, para saber qual é a real necessidade que estará sendo sanada, ou a equipe de design ou produto, que precisa de dados para criar ou redesenhar um produto novo. Um erro de comunicação pode botar a perder dias de trabalho e atrasar ou até invalidar o restante do projeto, já que esta metodologia frequentemente é uma das primeiras a serem aplicadas.
2. Após o alinhamento, desenhe bem o objeto de pesquisa, refletindo sobre ele, escrevendo qual é a pergunta central a ser respondida e fazendo uma desk research sobre o tema, pois muitas vezes temos entendimento falho ou errôneo sobre temas que nos parecem muito familiar. Por exemplo, ao fazer uma pesquisa sobre pagamentos de contas por aplicativos bancários, muitas pessoas desconhecem títulos como DARF ou IPVA, que costumam ter jornadas bastante peculiares e que muitos aplicativos financeiros não possuem. Por isso é tão importante previamente se munir de informações sobre o produto.
3. Busque templates para a pesquisa no mural que for usar. O Miro e o Figjam têm diversas opções e uma rápida pesquisa no Google pode trazer ainda mais opções. Assim, você poderá encontrar a opção mais adequada para o seu estudo, que resulta em economia de tempo, e ainda ganhar boas ideias de brinde para aplicar. Eu criei o meu template com o passar do tempo e com muito alinhamento com os times de pesquisa dos quais eu participei e vou deixá-lo a título de sugestão mais adiante.
4. Depois da coleta de dados, como de telas de jornadas em aplicativos, procure sistematizar a pré-análise, dividindo-a em temas, para que todos os players sejam analisados de maneira similar. Este processo pode ser realizado em tabelas, nas quais cada linha representa um player e cada coluna representa um tema a ser analisado (como design, comunicação ou pontos de dor, por exemplo) e cada célula pode ser preenchida com distintos postites para que cada observação relevante encontrada seja apresentada separadamente, conforme mostrarei logo abaixo. A análise e levantamento de insights podem ser feitos na própria tabela em uma última coluna, onde podem ser colocados os melhores achados e as ideias decorrentes deles.
5. Depois deste processo, os dados finais podem ser organizados em formato de apresentação, onde são exibidos os cases mais relevantes, com respectivas observações e insights. Eu costumo fazer este arquivo com os seguintes tópicos: Contextualização, Desk Research (se houver), lista de todos os players analisados durante a pesquisa, telas e observações das melhores práticas encontradas, insights da pesquisa e pontos de atenção e, por fim, tabelas comparativas de características dos players analisados, como de modelo de comunicação ou de design, por exemplo.

Modelo de template para o mural

Cada pesquisa ou produto pode ter suas peculiaridades no formato da investigação ou da organização dos dados coletados, mas para pesquisa sobre jornada de usuário em aplicativos, o exemplo abaixo tem funcionado bem para mim, pois faz com que eu não me perca nem mude o método de análise durante o processo e mantenha os dados bem organizados.

O primeiro ponto é deixar um template para as telas coletadas ao lado da tabela de observações e insights. Além de ficar bem apresentável, qualquer outra pessoa que acessar estes dados vai ter considerável facilidade para entender a dinâmica do estudo e como os resultados foram coletados.

Visão geral do template de benchmark de uma jornada do usuário de aplicativo

O template de coletas das telas pode ser feito com Seções (frames), que facilitam se precisar salvar em PDF ou por player ou o conjunto da coleta e possuem títulos dinâmicos onde pode ser colocado o nome do player, que sempre estará visível, não importando se o zoom está ampliado ou reduzido.

Exemplo de template para jornada de usuário em aplicativos

Criar uma tabela com postites e diferentes cores por coluna ajuda muito a entender a linha de raciocínio e a segmentar os dados. Evidentemente, não é preciso preencher todos os espaços disponíveis, como na ilustração abaixo, mas é importante não ter privação de espaço para não prejudicar a qualidade da análise nem as anotações, que podem ser simplificadas, mas devem ser tão extensas quanto necessário.

Exemplo de tabela para pré-análise e análise com nomes dos players nas linhas e pontos de análise nas colunas

Conclusão

O benchmark é muito interessante que pode agregar muito à pesquisa, trazer importantes melhorias e até reduzir custos de implementação através de boas ideias. Além disso, pode ajudar a nortear outros momentos da pesquisa, fazendo com que ela seja mais eficaz e efetiva.

A ideia deste artigo foi trazer modelos e reflexões para que esta metodologia seja aplicada da forma mais eficiente possível. Por isso, este texto estará sempre inacabado, pois cada melhoria, crítica ou sugestão dos seus leitores poderá acarretar em correções ou atualizações dele.

Link do mural das imagens acima: https://www.figma.com/file/XetoJWGVSxYC5Gjru7GzZ8/MODELO-DE-BENCHMARK?node-id=0%3A1&t=hPnkYxE43BemQ5RI-1