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Conheça a área de UX Research, sua dinâmica e importância das pesquisas com usuários

Conheça a área de UX Research, sua dinâmica e importância das pesquisas com usuários
#UX
29 de junho - min de leitura

O profissional de UX Research é o dono das entrevistas e pesquisas com usuários, praticando uma imersão completa no produto ou serviço para coletar dados valiosos. Que tal conhecer mais sobre esta área?


Muitas pessoas não entendem ao certo o que faz um profissional especializado em UX Research. Mesmo assim, esta área, dentro de UX, está evoluindo a cada vez mais.

Aliás, se você ainda fica meio perdido nas diferenças entre as áreas de atuação da profissão, entenda melhor neste infográfico sobre as áreas do UX, com explicação de características e definições práticas.

Segundo o Infomoney, esse mercado está em plena ascensão, com salários de até R$ 12 mil no Brasil. Isso se justifica pelas transformações nos padrões de consumo, fazendo com que a experiência de compra tenha muito mais relevância para o consumidor.

Muitas vezes, um ambiente acolhedor pode ser mais importante que o preço na tomada de decisão do usuário. Acompanhe o artigo e conheça mais sobre a pesquisa na área de UX, esse campo profissional de imersão no que realmente satisfaz os consumidores.

UX Research - a pesquisa imersiva

As principais características que um profissional de UX Research são curiosidade e capacidade de imersão em diferentes contextos e clientes, por meio dos olhos da pessoa pesquisada.

Dentro das atribuições de um UX Researcher, o conhecimento em diversas metodologias de pesquisa é muito importante, pois este profissional precisará planejar seu método, definindo objetivos e o escopo do projeto.

Entre suas ferramentas do dia a dia, poderá trabalhar na condução de pesquisas, com aplicação de questionários qualitativos e quantitativos, assim como a prática da observação em campo e a análise dos dados coletados. 

Na prática, o profissional de UX pode estruturar sua pesquisa pelas seguintes fases: 

➜ Descobrimento: falar com pessoas mais experientes do ramo, envolver os stakeholders nesta conversa, procurar fontes de dados;

➜ Exploração: análises competitivas, revisão do design, reconstrução da persona, análise de tarefas, mapeamento da jornada do usuário, pensamento pluralista, feedback do protótipo e teste, classificação dos pontos a serem analisados;

➜ Teste: testes qualitativos de usabilidade, pesquisa teste (para treinamento), verificação de alcance de usuários, monitoramento das redes sociais, análise de posts nos canais da empresa, teste de benchmark, testes de instruções e de ajuda; 

➜ Escuta: estudo dos resultados das pesquisas, olhar analítico nesta revisão,verificar bugs de usabilidade, análise dos processos de busca, revisão da FAQ do site, conferência, abrir espaço para o debate sobre estes resultados e futuros direcionamentos de melhoria.

A partir deste panorama, destacamos quatro informações interessantes que você precisa saber para identificar um profissional da área. São elas: 

1 - O conceito: UX Research é a área que estuda e pesquisa padrões de comportamento dos usuários e suas mudanças de consumo;

2 - Características principais:  pesquisar as possibilidades de mudança nas estratégias e direcionamento dos próximos passos do processo, com muita curiosidade e observação, captada de várias maneiras;

3 - Ferramentas para seu desenvolvimento: desk research, pesquisa quantitativa e qualitativa e etnografia;

4 - Em que ele contribui? Munindo as demais equipes com dados e informações que possam trazer mais previsibilidade ao projeto.

UX Research é para você?

Até aqui, você já entendeu que a pessoa de UX Research precisa entender o negócio do cliente a fundo para que este processo de imersão resulte lá na frente, em uma excelente entrega.

O Design Thinking é um grande aliado quando este profissional já conhece previamente o cliente e seu negócio já que traz muitas ferramentas que externalizam informações importantes por meio da co-criação e da experimentação, o que se torna uma espécie de facilitador entre UX Researcher e stakeholders.

Se você se interessou em ir mais a fundo nesta especialização, saiba que um curso de UX Design que explora a área Research pode revelar o lado de User Experience que você não conhecia e que se identifica.

Na Digital House, com os melhores professores do mercado e por meio do método ideal de ensino, você vai desenvolver esta skill,  aprendendo a desenhar e validar linguagem digital, padrões de design e interação, análise heurística, prototipação, testes de usabilidade, métricas e KPI’s, além de fundamentos de Desk Research, pesquisas, etnografia e muito mais.

Confira as novas turmas e torne-se um profissional de UX ainda este ano. 

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Outras notícias

 Transformação digital nas empresas: o que é e por que faz tanta diferença? img
#UX
#Marketing
#Carreira
#Tecnologia
#Dados

Transformação digital nas empresas: o que é e por que faz tanta diferença?

A transformação digital é um assunto que aparece constantemente em empresas de qualquer setor. Não é algo para o futuro, mas sim um conceito necessário no presente, para que as empresas consigam seguir prosperando, sem ficar para trás.Considerando tudo isso, confira esse texto com o que você precisa saber sobre transformação digital.O que significa transformação digital?Transformação digital é a implementação de tecnologias digitais, através da mudança estrutural das organizações, para solucionar problemas e trazer melhores resultados no desempenho, produtividade e eficácia dos processos.Ao iniciar o processo de transformação digital nas empresas, a tecnologia se torna o fator principal em uma estratégia de gestão e não algo presente superficialmente.O processo demanda tempo e recursos, mas qualquer empresa, seja de grande ou pequeno porte, pode aderir à transformação digital, pois mesmo com menos dinheiro é possível planejar estratégias.Qual a importância da transformação digital nas empresas?Estamos vivendo uma revolução tecnológica, em que as coisas estão ficando cada vez mais rápidas e recebemos muito mais informações em menos tempo e de maneira acessível, ou seja, a transformação digital traz um impacto muito grande na sociedade.Em paralelo a esse desenvolvimento, as pessoas também estão mudando de comportamento, exigindo tudo com mais rapidez e facilidade. Temos produtos e serviços disponíveis de forma digital, algo que não existia até alguns anos atrás.Por isso, as empresas precisam se adaptar a esses costumes, otimizando novas soluções em seus processos e as possibilidades são ilimitadas.Empresas que passaram por transformação digitalConfira três exemplos de transformação digital em empresas que se tornaram referência em suas áreas de mercado:NetflixA Netflix se tornou uma das principais produtoras de conteúdo no mundo. Seu sucesso começou a partir da transformação digital promovida pelo serviço de streaming, adequado às mídias digitais. Quem lembra das videolocadoras nas cidades? Pois é, a Netflix teve a grande sacada de perceber o avanço da tecnologia e a necessidade dos consumidores, dominando o mercado e fechando muitas lojas.Magazine LuizaO grande crescimento da marca veio a partir da estratégia de transformação digital, onde o e-commerce passou a ser a principal referência de compras aos seus clientes. Não foi preciso fechar as lojas físicas para que o processo desse certo, mas sim adaptá-las tecnologicamente, capacitando seus profissionais, alterando processos de venda e gerando muitas campanhas de marketing digital a partir das promoções de produtos.Por conta disso, em 2019, a Magazine Luiza alcançou quase R$1 bilhão em lucros. SpotifyA Spotify é a principal referência de empresa no mercado musical. Seu grande crescimento partiu de uma transformação digital, onde através de uma metodologia ágil e uma análise detalhada de seus dados, a empresa desenvolveu um modelo de inteligência artificial baseada no machine learning, adequando a plataforma aos consumidores atuais.Sendo assim, o aplicativo passou a identificar quais músicas seus usuários mais gostam de ouvir, baseando-se no histórico de cada um, e podendo fazer, inclusive, indicações de novas músicas, artistas e álbuns. Sua usabilidade passou a atrair muitas pessoas que se interessam pelo mundo musical e querem buscar novas referências.O que fazer para passar pela transformação digital?O que há de comum em todas as empresas que passaram pela transformação digital e obtiveram êxito? Destaca-se a preocupação em solucionar os problemas dos clientes, atrelado aos novos comportamentos de consumo e à inovação tecnológica.Para que o processo de transformação digital nas empresas possa dar certo, é necessário prestar atenção em quatro pontos importantes. Confira abaixo:Estratégia: qualquer inclusão de processo deve estar alinhada com a estratégia da empresa, utilizando coisas que já funcionam e sua base de clientes.Modelo de digitalização: é necessário escolher um modelo de digitalização para desenvolver capacidades e formas de trabalho.Organização: é necessário estruturar a gestão e toda a equipe que conduzirá o processo de transformação digital.Cultura: todo esse processo só é possível se a empresa possuir uma cultura que busque inovações e novos caminhos na forma de realizar seus negócios. Seja qual for o mercado de atuação, as organizações (sejam grandes ou pequenas) devem estar sempre atentas às novas tendências tecnológicas e mudanças no comportamento de consumo dos usuários.Quais são as insatisfações dos clientes com os serviços disponíveis no mercado? A partir disso, trace o caminho para a criação de cases que sirvam como exemplos de transformação digital.Não é inspirador? Que tal seguir essa carreira e atuar diretamente com transformações digitais? A Digital House oferece o curso de Data Analytics, onde você pode se tornar um analista de dados, encontrando novos insights para transformações digitais e o curso de Gestão de Produtos Digitais, que te capacita a gerenciar os processos como um todo.

Modelos de classificação: entenda como funciona o aprendizado de máquina img
#Dados

Modelos de classificação: entenda como funciona o aprendizado de máquina

Olá, meu nome é Rudiney. Sou professor do curso de Data Science na Digital House Brasil e eu estou aqui pra falar sobre modelos de classificação em Data Science. O que são modelos de classificação?Modelos de classificação são um ramo de aplicação do aprendizado de máquina, no campo da ciência de dados. Resumidamente, os modelos de classificação têm o propósito de classificar características de um sistema de dados, de modo a associar um conjunto de observações sob a mesma caracterização. Para entendermos melhor o ramo da classificação, vamos voltar alguns passos e relembrar o conceito de aprendizado de máquina. Ramificações do campo de aprendizado de máquinaO aprendizado de máquina é o processo de criação de modelos que podem realizar uma certa tarefa sem a necessidade de que um humano a tenha programado para isso. De forma geral, como pode ser visto na figura acima, podemos reduzir o universo do aprendizado de máquina em três grandes vertentes: Aprendizado por reforçoO aprendizado por reforço, em que um agente interage com um ambiente através da troca simultânea de sinais, com o agente enviando um informação sobre uma ação e o ambiente enviando informação sobre um estado, submetido à ação do agente. O agente pode receber recompensas por uma determinada ação, submetido à ação do ambiente. O aprendizado por reforço endereça essa relação de ação e recompensa, estudando como os agentes de um software devem tomar ações em um ambiente, de modo a maximizar o conceito de recompensa cumulativa. Ele é encontrado na inteligência artificial, robótica e jogos.Aprendizado não supervisionadoO aprendizado não supervisionado envolve a posse de um dataset e a aplicação de técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina para extrair uma estrutura dos dados e a relação entre os atributos. O aprendizado não supervisionado procura padrões nos dados e por não haverem rótulos (ou os valores a serem previstos pelo modelo), usados no treinamento dos modelos supervisionados, é preciso adotar outras técnicas de aprendizagem para realizar previsões. Ele pode ser encontrado em segmentação de clientes e sistemas de recomendação, mas também em nossos bebês que aprendem sem supervisão quando nos observam e imitam nossa ações. Aprendizado supervisionadoO aprendizado supervisionado é aquele em que há à disposição uma lista de rótulos da variável resposta, observações com resultado conhecido, que podem treinar o modelo e permiti-lo fazer previsões. O aprendizado supervisionado se divide em duas categorias. A seguir vemos a ramificação em dois tipos, os modelos de classificação e os de regressão.Ramificações do subcampo de aprendizado supervisionadoComo visto na figura acima, temos as regressões, usadas para estimativas e previsões numéricas, como a de preços em mercados imobiliários ou a quantidade de um item de vestuário a ser produzido. Temos também os modelos de classificação (supervisionados), o tema central desse texto, que veremos em detalhes a seguir.Como funciona aprendizado de máquina?Vamos então iniciar nossa discussão sobre alguns dos mais conhecidos modelos de aprendizado supervisionado de máquinas classificadoras. Os modelos de classificação são do tipo supervisionado e predizem resultados de tipo classe. Isso significa que um modelo de classificação vai prever qualquer tipo de categoria, ou classe, tal como tipo de objeto ou classificação. Pode ser um tipo de fruta (como pêras ou maçãs), pode ser um diagnóstico médico (como para tumores malignos ou benignos), pode ser a avaliação de uma operação de crédito (como fraude ou não fraude).Um modelo de classificação usa atributos de um indivíduo (ou grupo de indivíduos) ou entidade para prever a classe desse indivíduo ou entidade. Suponha que trabalhe em uma empresa de entrega de hortifrúti e queira desenvolver um modelo que reconheça um tipo de fruta, entre uma maçã, ou uma banana, ou uma laranja, ou um abacaxi. Baseando-se nos atributos de forma, dimensões, cor e peso, você tenta predizer a chance de uma fruta ser classificada com cada um dos rótulos descritos acima, diferenciando uma fruta da outra com base na combinação de seus atributos. Diz-se que o modelo aprende que algumas combinações de atributos pertencem a classes ou categorias específicas da amostra. O modelo entende que a uma determinada combinação média de atributos será dado uma classificação de sua categoria, uma outra combinação média desses atributos será interpretada com uma classificação em uma categoria diferente e assim por diante. Os rótulos utilizados para a classificação podem ser binários, como positivo (+) e negativo (-), sim ou não, verdadeiro ou falso, presente ou não presente. Os rótulos também podem conter múltiplas classes, como iniciante, intermediário ou avançado. Ou como laranja, maçã e banana.Quer saber mais sobre árvores de decisão?  Muitos são os modelos propostos para a tarefa de classificação que apresentam diferentes abordagens. Assim, essa será uma série discutindo alguns modelos de classificação. Falaremos das Árvores de Decisão, as Decision Trees, que são um sistema de suporte à decisão que utilizam modelos que copiam as ramificações de árvores para expressar o processo de tomada de decisão e suas consequências. Utilizando declarações de controle condicional, o modelo tenta prever resultados de eventos, custo de recursos e utilidade, entre outros. Falaremos também do Naïve Bayes, um classificador probabilístico, que tira proveito do teorema proposto por Thomas Bayes (1701 - 1761), que descreve a probabilidade de um evento ocorrer com base no conhecimento prévio das condições que podem estar relacionadas a esse evento. E por fim, discutiremos ainda sobre Máquinas de vetores de Suporte, que representam as observações do dataset como pontos no espaço, de modo que as categorias de observações sejam separadas por um hiato espacial (o mais amplo possível) não populado por pontos. Assim novas observações podem ser mapeadas naquele espaço e previsões de classificação dessas observações de um lado da divisão ou outro, podem ser realizadas.Assim, nos vemos em breve :) Quer estudar Data Science na prática? O melhor jeito de aprender é fazendo! No curso para se tornar cientista de dados da DH, você tem aulas ao vivo com professores que estão no mercado. Que tal baixar o programa do curso e ver a infinidade de temas que você pode começar a estudar?Não deixe de conferir também nossa biblioteca de conteúdo e o Blog DH, com diversos outros artigos e materiais interessantes sobre tecnologia.Vem ler mais artigos sobre dados:+ Conheça as tendências digitais para 2021+ Como escolher sua carreira na área de dados+ Como implementar uma cultura de dadosE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;) 

A soft skill para 2021: inteligência emocional img
#Carreira

A soft skill para 2021: inteligência emocional

Um profissional não se garante somente com habilidades e conhecimentos técnicos. É essencial conhecer e desenvolver soft skills para ser um diferencial no mercado de trabalho, fazendo brilhar os olhos das empresas. Neste artigo, você entenderá a importância das soft skills, mais especificamente sobre a inteligência emocional, a principal habilidade de 2021.O que são soft skills e por que são tão importantes?Assim como as habilidades técnicas que aprendemos ao longo da vida (hard skills), temos as soft skills, habilidades comportamentais que fazem toda a diferença em um desempenho profissional.Os nossos comportamentos com outras pessoas dentro de uma organização ou como encaramos os trabalhos definem as soft skills e, muitas das vezes, não recebem a devida importância no dia a dia. São elas que contribuem para o desenvolvimento do foco, motivação e a boa produtividade, aliadas às habilidades técnicas.Para que alguém cresça dentro de uma empresa, ocupando cargos de liderança, precisará saber lidar com outras pessoas, ou seja, a experiência e a inteligência, apenas, não são suficientes. Por isso, o termo tem sido cada vez mais abordado.Quais são as principais skills do mercado?De acordo com o World Economic Forum, há diversas competências (soft e hard skills) que devemos dar atenção até 2025. Listamos abaixo as dez principais:Resolução de problemas Nos próximos anos, grande parte das atividades exigirão habilidades para solucionar problemas complexos, principalmente na economia.Pensamento crítico Habilidade de utilizar a lógica e o lado racional para analisar forças e fraquezas em diversos campos.Criatividade Ideias inusitadas podem ser o diferencial para o desenvolvimento de projetos ou resolução de problemas.Gestão de pessoas Saber identificar talentos e desenvolvê-los.Coordenação Organização em meio a diversas tarefas mutuamente, sabendo lidar com seus prazos.Tomada de decisão Essa habilidade tem relação com a inteligência emocional, assim como outras. Consiste em saber enxergar vantagens e desvantagens em uma decisão.Saber negociar Relacionar-se com pessoas é saber negociar também. Essa capacidade traz muita vantagem no mercado de trabalho, pois todos os lados têm a ganhar.Flexibilidade cognitiva Consiste na capacidade de criar ou passar por diferentes conjuntos de regras, adaptando-se a situações distintas.Orientação para servir Consiste em ajudar outras pessoas. É uma habilidade essencial para projetos em que há clientes ou outro grupo de pessoas.Inteligência emocional Saber lidar e administrar emoções para lidar com diferentes cenários e pessoas. Nas tomadas de decisões, sejam simples ou complexas, tanto o lado emocional quanto as reflexões racionais de uma situação influenciam no resultado final. Essa habilidade nada mais é do que saber conciliar as duas esferas da melhor maneira.Por que a inteligência emocional é a soft skill para 2021?De acordo com o levantamento Habilidades 360°, produzido pelo PageGroup, em conjunto com todas as suas marcas, foram levantadas as competências mais valorizadas pelos países latino americanos. O Brasil surpreendeu com seus resultados. Confira as três mais votadas:Inteligência emocional (42,9%)Trabalho em equipe (38,4%) Comunicação assertiva (31,1%).O levantamento foi realizado em 2020, com a participação de 3 mil executivos com cargos de gestão no Brasil, Argentina, Chile, Peru, Colômbia e México.Qual é o conceito de inteligência emocional?O conceito surgiu a partir das pesquisas de Charles Darwin, ao concluir que as emoções eram essenciais na adaptação e evolução das espécies.Com o tempo, diversos outros cientistas foram desenvolvendo a teoria e, na década de 1990, a definição de inteligência emocional foi exposta, através de Daniel Goleman, PhD em Psicologia da Universidade de Harvard.Na época, ele explicou que as pessoas com habilidades emocionais são suscetíveis a serem assertivas em suas vidas, dominando suas mentes e tendo boa produtividade.Quais são os pilares da inteligência emocional?O autoconhecimento é a capacidade do ser humano de entender todos os seus processos internos, sabendo reconhecer suas emoções em cada momento. Ele é o que permeia a inteligência emocional e traz diversos fatores que influenciam suas mudanças. Conheça os sete principais:EmoçãoConsiste na busca pela base de um determinado sentimento.História de vidaOs traumas podem ser obstáculos na busca pelo autoconhecimento e desenvolvimento da inteligência emocional.Temperamento Problemas de temperamento envolvem fortes sentimentos, que podem não ser contidos. São necessárias calma e paciência nesses momentos. Pode ser difícil de desenvolvê-las, mas todos possuem esse potencial.ValoresCapacidade de compreender o que é certo e o que é errado em uma situação. Envolve valores éticos, morais, pessoais ou de conduta no trabalho.TalentoSaiba quais são seus melhores atributos, independentemente de qual seja. EmpatiaRespeite a si mesmo e as outras pessoas, podendo entender os seus sentimentos.ResiliênciaSaiba encarar os momentos difíceis como oportunidades de crescimento.Alcance o sucesso profissional com a inteligência emocional!Evidências de crescimento de habilidades relacionadas à inteligência emocional vão surgindo cada vez mais, pois participam diretamente na construção de uma carreira profissional em qualquer âmbito.Nos cursos da Digital House, ensinamos habilidades técnicas, ou seja, as hard skills, mas também proporcionamos um ambiente agradável, com incentivos, para que possa desenvolver as soft skills, como a inteligência emocional. Confira suas grades e aproveite também para ver nossa biblioteca de conteúdos gratuitos e exclusivos.Leia mais no blog DH:+ Departamento de carreiras: 95% de empregabilidade na Digital House+ De olho no novo consumidor Digital First+ Inovação: como reinventar a minha empresa?E aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)