Melhorando a compreensão de uma plataforma de analytics de negócio
Pesquisa sobre por que usuários questionavam números corretos nos dashboards do Bússola
Antes do Bússola, cada visita executiva a lojas no Grupo Boticário exigia mais de 100 páginas de relatórios impressos, produzidos por pelo menos três times. O Bússola os substituiu por uma única plataforma. Depois do lançamento, os usuários continuaram questionando números que estavam corretos: perfis diferentes liam o mesmo card de KPI e chegavam a conclusões diferentes. Mapeei onde a compreensão quebrava e mudei rótulos, referências de tempo e ajuda contextual, depois testei se essas mudanças melhoravam a compreensão.
- Papel
- Product Designer, promovido a Sênior durante o projeto (via CI&T)
- Time
- 1 PM, 1 front-end, 1 back-end, 1 tech lead, 1 cientista de dados, 1 engenheiro de dados
- Período
- Jun 2021 a jan 2023
- Minha parte
- Pesquisa, arquitetura de informação, design de dashboards e visualização de dados, componentes customizados
O problema
Antes do Bússola, cada visita executiva a lojas no Grupo Boticário exigia mais de 100 páginas de relatórios impressos, produzidos por pelo menos três times. Depois do lançamento, os usuários continuaram questionando números que estavam corretos: perfis diferentes liam o mesmo card de KPI e chegavam a conclusões diferentes.
Pesquisa
Os principais usuários eram a diretoria executiva, incluindo o CEO, e não podíamos entrevistá-los diretamente. Trabalhei com os gerentes seniores mais próximos deles, fiz entrevistas, shadowing em campo e workshops com times comerciais regionais, e construí três perfis por fluência em dados: executivos, gerentes seniores e usuários operacionais.
Disso saiu uma regra: decisões visuais e de interação seguiam o perfil menos fluente em dados, e a profundidade dos dados seguia os executivos.
Onde a compreensão quebrava
Mapeei cada ponto de confusão a partir de feedbacks recorrentes e entrevistas. Métricas internas como o IAF (o índice que classifica uma loja como ouro, prata ou bronze) não eram entendidas da mesma forma na empresa, e muitos cards não traziam referência de tempo.
O que mudei
- Rótulos reescritos para que cada campo tivesse um único significado, com base na documentação oficial de métricas da empresa
- Um período explícito em cada métrica
- Tooltips e popovers explicando cada métrica onde o usuário a encontrava
- Uma nova hierarquia: visão executiva por marca, dashboards de vendas com filtros de região, estado, marca e período, páginas de franquia e páginas de loja
- Padrões de planilha (abas, filtros, estrutura de células) como referência familiar para executivos que trabalhavam no Excel, com filtros avançados mostrados só quando necessário
Validação
Entrevistas e testes de usabilidade com gerentes seniores e usuários operacionais, feitos junto com as mudanças, para verificar se os ajustes melhoravam a compreensão.
Resultado
Os times comerciais passaram a usar no dia a dia, além do planejamento de visitas.
- 1 mêspara entregar o MVP, apresentado a 50 usuários das áreas executiva e comercial
- 5+unidades de negócio adotaram a plataforma entre C-level e times comerciais
- 5 mesesde espera por dados de vendas, encerrados
O que aprendi
Numa ferramenta de apoio à decisão, o usuário lê ambiguidade como erro. A maior parte da solução estava no texto e no contexto, com os dados intactos.
O que colegas disseram
"Once he puts his mind on something, things enroll pretty smoothly."