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O que significa desk research e quando ela é usada na área de UX?

O que significa desk research e quando ela é usada na área de UX?
#UX
1 de setembro - min de leitura

Entenda o que é desk research e porque ele é um dos termos mais comuns e usados na área de UX.


No dia a dia, as empresas precisam realizar pesquisas de mercado para obter dados relevantes ao seu negócio e, assim, tomar as melhores decisões, principalmente na área da Experiência do Usuário (UX). Dentre os diversos termos desse universo, desk research é um dos mais comuns e usados nos processos.

Isso acontece porque é preciso entender exatamente as necessidades de seus clientes, para desenvolver um produto final que seja o mais eficiente possível. Sendo assim, o desk research se torna essencial para qualquer desenvolvimento focado em UX.

Por isso, quando falamos das etapas de user experience, o UX Research é uma das mais críticas de todo o processo, pois é a investigação sistemática dos consumidores e seus requisitos, contextualizando e buscando insights para o desenvolvimento de um produto.

Dessa forma, continue lendo este artigo para entender o que é desk research, seus benefícios e suas diferenças para uma pesquisa primária. 

O que é desk research?

Desk research ou pesquisa secundária, como também é conhecida, é um método em que acontece a busca de informações vindas de documentos e fontes já existentes, para absorver conhecimento sobre um determinado tópico. O secundário vem justamente desse fato, pois são dados coletados e reunidos a partir de outras pesquisas, para outros projetos e por outras pessoas.

No dia a dia, todos nós fazemos uma desk research em algum momento. Imagine, por exemplo, que você quer fazer uma lasanha, para a hora do almoço, mas não faz ideia de como começar. O que geralmente as pessoas fazem? Sim, uma pesquisa. Que pode ser em um livro de receitas ou então digitando "lasanha" nos diversos mecanismos de busca disponíveis, como o Google.

Perceba que a desk research consiste, então, em efetuar “pesquisas sobre pesquisas”, ao invés de conduzir um estudo próprio, com suas próprias observações de campo, entrevistas, testes, entre outros fatores.


Por que usar desk research?

A desk research marca a descoberta e o entendimento de diferentes cenários e contextos sobre um determinado assunto ou campo. Sendo assim, o método de pesquisa deve ser utilizado antes de começar qualquer projeto de product design, seja um protótipo ou considerando testes de usabilidade, por exemplo.

Isso porque a desk research possui o objetivo principal de solidificar conhecimentos que influenciam em tomadas de decisão, como no desenvolvimento de um projeto de UX. Sendo assim, comece a coletar todos os dados e informações que achar relevante de diferentes fontes confiáveis (sempre anotando-as), seja em textos, fotos, imagens, vídeos, entre outros formatos.

Isso garante um entendimento mais pleno e assertivo de algo que pode ser um mistério para quem está envolvido.

Na Digital House, temos o curso de Experiência do Usuário (UX). Além de ensinar o processo de desenvolvimento de um produto como um todo, ele também ensina detalhadamente sobre a área de pesquisa, tornando a especialidade possível ao aluno.

Quais as diferenças entre a pesquisa primária e a pesquisa secundária?

Até aqui você entendeu que a desk research é uma pesquisa secundária, a partir de fontes já existentes. No entanto, se o objetivo dela é a mesma que a de uma pesquisa primária (no caso, agregar informações e conhecimento sobre um objeto de estudo), quais são as suas diferenças e quando são utilizadas?

A pesquisa primária é um método que demanda maior investimento de tempo e dinheiro, ao contrário da secundária, que é mais barata e rápida de ser feita. Sendo assim, a primária consiste em algo de primeira mão, personalizada para atender todas as necessidades de um determinado projeto, e todos os seus resultados pertencem aos UX researchers que as conduziram.

Além disso, a pesquisa primária é realizada a partir de dados crus, ou seja, tudo precisa ser tabelado e filtrado para, assim, poderem ser analisados, conduzidos e utilizados nos processos.

Por outro lado, a pesquisa secundária pode ser uma escolha mais pertinente para as empresas que possuem menos recursos, como tempo e financeiro, e busca desenvolver algo a partir de assuntos que já trazem informações sólidas vindas de diversas fontes confiáveis e seguras para serem manipuladas e consideradas em um projeto.

Se você tem interesse em aprender mais sobre pesquisas, recomendamos que leia o nosso artigo sobre análise de dados quantitativos, entendendo no que ela consiste e quando se aplica em uma pesquisa.

Leia mais no blog DH:

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Cada vez mais os algoritmos de programação se tornam presentes no mercado, moldando determinadas carreiras para o mercado de trabalho do futuro.Confira as grades dos cursos de programação da DH e se torne um especialista pronto para lidar com os principais desafios do dia a dia, garantindo sua estabilidade profissional e a independência financeira almejada por tantas pessoas.Não deixe de conferir também nossa biblioteca de conteúdo e o Blog DH, com diversos outros materiais e artigos sobre as diferentes áreas do futuro, como marketing, dados, negócios digitais, programação e UX.Leia mais no blog DH:+ Google Analytics Dashboard: crie e personalize com o nosso passo a passo+ O que é brand equity e como as empresas geram valor de marca em seus produtos e serviços+ Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreiraE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)

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A era do óculos inteligente

Com o avanço da tecnologia, diversos objetos do nosso dia a dia estão se tornando cada vez mais inteligentes e digitais.Há alguns dias a Ray-Ban em conjunto com o Facebook anunciaram um óculos inteligente com o objetivo de tirar fotos e gravar vídeos curtos, ouvir música e até mesmo para fazer chamadas telefônicas sem precisar ter seu celular próximo. Depois do anúncio a Xiaomi também divulgou que está desenvolvendo o seu próprio óculos inteligente que diz ser diferente dos seus concorrentes. A empresa não quer que o dispositivo seja um complemento para smartphones, mas que ele funcione de forma independente para algumas tarefas.Mas o que podemos esperar para os próximos anos com esses novos produtos?Uma época mais digitalHoje em dia, quando ligamos a televisão no noticiário ou acessamos a internet, recebemos uma chuva de novidades tecnológicas. É carro que dirige sozinho, robô que aspira a casa, inteligência artificial que acende a sua luz ou simplesmente conta uma piada para você.Percebemos que o objetivo das grandes empresas é que essas tarefas do cotidiano virem mais automatizadas e artificiais. Será que o filme Wall-E acertou em representar o mundo daquele jeito? Pode ser que sim, mas também pode ser que não!Segurança do UsuárioVoltando ao assunto dos óculos, o que mais preocupa é a segurança do usuário.Com certeza, quem já viu a famosa série Black Mirror usa algo para tampar a webcam, isso porque, através da série, descobrimos que podemos ser monitorados através das nossas câmeras, celulares e outros objetos.Agora imagine estar usando um óculos com câmera e sistema inteligente todos os dias sem se sentir observado e sem privacidade. Mesmo sendo um tema para se aprofundar e meio assustador, é algo que precisa ser pensado e colocado na mesa para uma reflexão.É incrível que o mundo esteja cada vez mais evoluindo tecnologicamente, mas devemos saber olhar o lado bom e também o lado ruim.Inteligência artificial na DH Conheça o Certified Tech Developer, um curso completo de Programação, pensado e desenhado pelo Mercado Livre e Globant em conjunto com a Digital House. Nele, você aprenderá fundamentos digitais, front-end, back-end, infraestrutura, banco de dados, além de learning agility, entre outras coisas.Para mais assuntos como esse, conheça a nossa biblioteca de conteúdo.Leia mais no blog DH:+ Google Analytics Dashboard: crie e personalize com o nosso passo a passo+ O que é brand equity e como as empresas geram valor de marca em seus produtos e serviços+ Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreiraE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)

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Ciência de dados e inteligência artificial: qual é a relação entre elas?

Possuir a habilidade de extrair informações de valor dos dados que uma empresa coleta e saber o potencial e os possíveis usos da ciência de dados e inteligência artificial pode diferenciar uma empresa no mercado e o profissional em sua carreira.Neste artigo, você entenderá esses conceitos e a relação existente entre eles. Continue acompanhando.Qual a relação entre ciência de dados e inteligência artificial?A ciência de dados e a inteligência artificial são áreas aplicadas de forma intercambiável nas empresas. É importante saber que, embora os dados possam necessitar de alguns aspectos da IA, eles não refletem tudo. A inteligência artificial está em um processo constante de evolução e ainda há muito o que mudar e explorar.A ciência de dados é uma tecnologia que vem conquistando indústrias em todo o mundo e contribuiu para a quarta revolução industrial que ouvimos tanto falar.Isso é uma consequência da explosão maciça de informações disponíveis na internet e a crescente necessidade das organizações de se basear nos dados, para criar produtos melhores ao mercado. Isso porque é a partir deles que os negócios tomam decisões cuidadosas em suas estratégias de atuação.As várias fases e procedimentos na ciência de dados envolvem coleta, manipulação, visualização e gerenciamento de dados para prever tendências e a ocorrência de eventos futuros. Sendo assim, o profissional precisa ter um conhecimento sobre os algoritmos de aprendizado de máquina. E é aí que entra a inteligência artificial. As empresas precisam que os cientistas de dados ajudem a tomar as decisões necessárias, baseadas em dados. Eles auxiliam a entender e analisar os seus próprios desempenhos de operação e também sugerem as melhorias necessárias para impulsionar seus resultados. E também ajudam a equipe de desenvolvimento de produtos a aplicar melhorias para os clientes finais, analisando seu comportamento a partir das informações.Quanto ganha um cientista de dados e inteligência artificial?O salário de um cientista de dados inicia em R$ 4.585,00 e pode chegar até R$ 8.170,00. Sendo assim, a média salarial no Brasil é de R$ 6.144,00, dependendo das habilidades técnicas e experiências, lembrando que essas habilidades também incluem a manipulação de algoritmos de IA.Já o salário médio do profissional que decide trabalhar focado 100% na inteligência artificial, como um engenheiro de machine learning, por exemplo, segundo o site Glassdoor, é de R$ 6.772 por mês, podendo chegar a R$ 16.000,00, para nível sênior, aqui no Brasil. Os valores costumam variar conforme o porte da empresa e a experiência do trabalhador.Como é o curso de ciência de dados e inteligência artificial?Atualmente, o grande desafio dos profissionais é acompanhar as mudanças da tecnologia. Não são só os cientistas de dados e especialistas em inteligência artificial, pois essas transformações afetam todo o mercado de trabalho de uma forma geral.Os profissionais que dominam as habilidades de interpretar dados ou usá-los para promover mudanças e basear suas decisões serão sempre essenciais e ainda mais valorizados se houver o pleno domínio da inteligência artificial, para poupar tempo e o gasto de recursos.O Brasil carece de profissionais qualificados em tecnologia, formando anualmente 46 mil novas pessoas para trabalhar nas diferentes carreiras. É um número baixo de acordo com estudos que preveem a necessidade de 420 mil novos trabalhadores até 2024.Sendo assim, a recomendação é para que você não se preocupe com as mudanças do mercado de trabalho, mas invista no seu conhecimento e entendimento das novas tecnologias.O curso de Inteligência Artificial da Digital House (DH) é voltado para profissionais que já possuem experiência na área, além da familiarização com cálculos, probabilidade e estatísticas e conhecimentos básicos de machine learning.A maioria dos profissionais que optam por escolher a jornada são cientistas de dados que querem aprender novos conceitos e processos. Confira os principais:• Fundamentos da aprendizagem profunda.• Como construir redes neurais e liderar com sucesso projetos de machine learning.• Redes convolucionais, RNNs, LSTM, Adam, Dropout, BatchNorm etc.A DH é a maior referência de instituição para aprendizado de habilidades digitais da América Latina e entende a importância da inteligência artificial para o crescimento da tecnologia e o sucesso das empresas no mercado.Inscreva-se no curso e seja um especialista capaz de lidar com os desafios atuais e, consequentemente, do futuro, desenvolvendo diversas soluções inovadoras para processos organizacionais, entre outros campos.Leia mais no blog DH:+ Google Analytics Dashboard: crie e personalize com o nosso passo a passo+ O que é brand equity e como as empresas geram valor de marca em seus produtos e serviços+ Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreiraE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)