Como viajar com tranquilidade e segurança contra a Covid-19 — um estudo de caso UX
Utilizando a experiência de usuário para propor novos cenários otimistas para turistas e o mercado de turismo
Este case foi desenvolvido em colaboração com Robson Leonel , Gabriela Cavalcanti e Heitor Prado.
O Desafio
Utilizar dados do usuário para apresentar destinos seguros e reaquecer o mercado de turismo.
“Como podemos incentivar o turista a realizar uma viagem segura durante a pandemia, buscando novos destinos na compra de pacotes de viagem?”
Saiba mais sobre a escolha do desafio e o meu papel neste projeto.
O cenário atual
A crise pós Covid-19 instaurou um cenário totalmente inédito, onde pessoas estão se monitorando em dados que estão mudando de forma rápida e contínua. Segundo a OMT (Organização Mundial do Turismo), o ano de 2020 terá queda de 60 a 80% no volume de novos negócios.
Ainda segundo a OMT, estima-se que 100 a 120 milhões de empregos diretos no setor sejam ameaçados e somente no último semestre de 2020 haja uma recuperação, dependendo da velocidade da contenção do vírus e a duração das restrições de viagens de alguns países.
No Brasil, os meses de junho, julho e agosto tiveram queda de 51,7% nas reservas em relação ao ano anterior, segundo a FowardKeys. Com o cenário atual, muitas pessoas não estão respeitando a quarentena e isso afeta diretamente este setor, uma vez que os locais estão reabrindo com medidas sanitárias exigentes, exigindo maior readaptação da sociedade como um todo.
Objetivo do projeto
Através do entendimento do cenário atual, estabelecemos os objetivos do projeto:
Por falta de uma linha de base, as métricas/objetivos/prazos serão revisados mensalmente.
Métricas
Como o case ainda está em desenvolvimento e estamos colhendo mais informações para consolidar melhor a nossa solução, as métricas, objetivos e o prazo serão revisado mensalmente.
Persona
A validação da persona ocorreu durante a pesquisa feita pelo grupo. Todos os detalhes sobre, será menciona abaixo.
Ao identificar que os possíveis usuários do nosso produto seriam os turistas que pesquisam por roteiros de viagens, podemos definir uma persona para que possamos criar uma empatia entre ela e o nosso time.
Storytelling
Acredito para todo case que estamos desenvolvendo o melhor caminho para entender mais a pessoa e realizar uma história; assim fica mais claro do que se trata. Então desenvolvi um storytelling. Como referência usei o framework da Pixar ↗ que contém seis passos e ficou assim:
Turista
Era uma vez a Marli, 30 anos, dentista que ama viajar com suas amigas para conhecer lugares diferentes que agreguem conhecimento e cultura. Ama ler, ver filmes e séries.
Todos os dias depois do trabalho, ela costuma chegar em casa e reservar um tempo para fazer seu curso de inglês online e praticar seu inglês para suas viagens. Além de gostar de apreciar vinhos e novas culinárias na companhia de suas amigas.
Um certo dia, após verificar que suas férias estavam chegando, ela sentiu que precisava marcar uma viagem com suas amigas. Se sentiu insegura devido ao cenário de pandemia do COVID-19, tendo em vista que o risco de contrair a doença seria muito grande.
Por causa disso, ela expôs seu contexto para seu irmão, explicando a sua situação e de suas amigas, informando que não via uma solução para esse dilema. Então seu irmão, indicou um aplicativo que poderia auxiliar na escolha de um destino e roteiro seguro. Onde este aplicativo utiliza um tipo de tecnologia recente que ajuda pessoas nessa mesma situação a partir de Machine Learning.
Até que finalmente, Marli e suas amigas escolheram o melhor destino para viajar de acordo com o perfil delas, com facilidade, comodidade e segurança.
Benchmarking
Pensando nas alternativas atuais observamos alguns concorrentes, no qual nos ajudou durante o nosso projeto a identificar soluções e complementar a ideia do nosso projeto a ajudar o turista a procurar um destino seguro. E esses concorrentes oferecem os mesmos serviços, porém não oferecem um bom assistente virtual que informe sobre a segurança local referente ao Covid-19 na página web e/ou aplicativo.
Analisando o cenário do turismo, percebemos uma forte resistência para novas tecnologias. Ao comparar algumas das maiores empresas que trabalham com turismo, encontramos algo em comum em todas: Os serviços disponíveis atualmente não possuem a ferramenta Machine Learning para melhorar a experiência do cliente ao escolher um destino seguro com cuidados sanitários.
Primeira etapa de validação
Validando as suposições de negócio e de usuário
Definida a persona que é a Marli, chegou o momento de descobrir pontos importantes sobre essa persona, para nos ajudar a descobrir problemas relevantes a serem resolvidos.
Listamos então algumas suposições que acreditamos fazer parte da vida do turista:
1- Acreditamos que as pessoas estão cansados de ficar em casa.
2- Acreditamos que o setor de turismo nem sempre vende o que o turista quer.
3- Acreditamos que os destinos geralmente nem sempre estão de acordo com o perfil e objetivo dos turistas.
4- Acreditamos que as pessoas tem medo de viajar durante a pandemia.
5- Acreditamos que os turistas querem ter mais exclusividade na hora de fechar uma viagem.
A pesquisa
Realizamos uma pesquisa quantitativa para primeiramente compreender os aspectos mais frequentes na experiência de comprar uma viagem, para posteriormente aprofundar-nos nos desejos e motivações do seu comportamento.
Através de uma Matriz CSD, elencamos as nossas certezas, suposições e dúvidas para nos guiar no momento da produção da pesquisa quantitativa, para assim, termos a certeza de que estaríamos fazendo perguntas corretamente direcionadas ao que estávamos tentando tirar de aprendizado.
Aplicamos então a pesquisa quantitativa com os potenciais usuários, com o intuito de validar ou não as hipóteses levantadas acima. Organizando assim, um questionário com perguntas específicas ao perfil do turista.
Os questionários foram disponibilizados através das redes sociais, comunidades com foco em viagens, grupos de whatsapp e envios por e-mail.
A pesquisa solucionou as seguintes suposições:
1- Acreditamos que as pessoas estão cansados de ficar em casa.
Está suposição se fez errada, pois a maioria das pessoas estão em quarentena, respeitando o período de reclusão devido a pandemia, fazendo elas permanecerem em casa.
Em uma pesquisa qualitativa futura esta questão ficará mais clara no case.
2- Acreditamos que o setor de turismo nem sempre vende o que o turista quer e 3- Acreditamos que os destinos geralmente nem sempre estão de acordo com o perfil e objetivo dos turistas.
O turista procura por destinos diferentes daqueles oferecidos tradicionalmente no mercado de turismo.
O setor perde oportunidades em não fazer uma pesquisa de mercado junto aos seus usuários finais, para buscar o que realmente eles querem.
4- Acreditamos que as pessoas tem medo de viajar durante a pandemia.
No cenário atual as pessoas tem sim receio de viajar durante a pandemia, mas o resultado da pesquisa mostra que há um equilíbrio na sensação de segurança em caso de viagem.
Sendo assim, uns se sente seguros (45,5%) e outros não (54,5%).
5- Acreditamos que os turistas querem ter mais exclusividade na hora de fechar uma viagem.
Na nossa pesquisa quantitativa, na questão dissertativa, foi pergutado sobre sobre a percepção que os turistas tem sobre a personalização dos pacotes de viagem.
Incluímos as respostas na ferramenta Monkeylean, que faz a técnica de nuvem de palavras. Descobrimos que o turista quer esta personalização de acordo com seu perfil e objetivo.
Para este primeiro momento, a pesquisa quantitativa demonstrou-se efetiva, validando as hipóteses levantadas através da Matriz CSD, nos ajudando a entender melhor o que o turista deseja, desde a compra até a sua segurança no momento da viagem.
A segunda parte da primeira validação, que é a pesquisa qualitativa, estão no planos do time para serem rodadas em breve para melhorar ainda mais a experiência do usuário na busca pelo melhor destino.
Resultados
Com base nos resultados da pesquisa acima, podemos validar algumas das hipóteses e ter insights para algumas oportunidades de solução:
Próximos passos
A etapa da pesquisa foi primordial para obter os resultados, confiamos que o aprendizado obtido foi o fator mais importante durante esse processo, que nos trouxe uma visão do turista, com a viagem que ele deseja e sonha.
“Durante o processo da pesquisa, de tentar entender mais o usuário e a solução do negócio, houve acerto e erros, dúvidas e reconsiderações. O conhecimento que adquirimos durante essa busca em saber o que o turista pensa e deseja, nos fez perceber que em qualquer situação de suposições e descobertas, não estamos 100% certos de fato, mas aprendemos que ouvir e entender o nosso usuário é sempre o mais importante para termos o sucesso desejado ao se solucionar um problema.”
Diante o resultado da pesquisa, entendemos que os turistas se sentem inseguros em viajar durante a pandemia, precisam de mais confiança para realizar esse desejo e de ter mais opções de viagem de acordo com seu perfil e sua segurança. Assim o mercado do turismo, pode se expandir, mesmo durante a pandemia, com maior segurança e tranquilidade.
Jornadas dos usuários
A partir dessas validações, criamos a jornada do usuário, mapeando as etapas do processo entre escolher o melhor destino e sua segurança, para assim identificar as possíveis oportunidades de aperfeiçoamento da experiência, baseada na atual jornada do turista em busca de seu destino ideal.
Matriz Impacto x Esforço
Durante a jornada do usuário, identificamos as possíveis ideias e oportunidades para o negócio, usamos então a matriz de Impacto x Esforço para priorizar as soluções que tivessem um maior impacto com um baixo esforço, decidindo assim, qual seria a solução mais adequada pra esse primeiro momento.
Rabiscoframes
Depois de definirmos as soluções, é hora de criar sketches para o nosso futuro aplicativo, seguindo o princípio pencils before pixels.
Todos os integrantes do time desenharam os rabiscoframes, com o intuito de analisar as melhores ideias que poderiam nos conduzir a elucidar da melhor maneira nossas soluções.
Com todos os desenhos prontos, fomos aprimorando até chegar a um único desenho que descreve o fluxo do nosso aplicativo, conforme imagem abaixo.
Feito isso, geramos um protótipo de baixa fidelidade utilizando a ferramenta Marvel para analisar as passagens de tela.
O teste de navegação e de fluxo junto ao usuário foi explicado o objetivo do teste e do protótipo. O teste foi assistido com a realização de perguntas sobre dúvidas e sugestões.
Os usuários informaram que o fluxo disponível indicou que havia similaridades com as funcionalidades do Pinterest, tornando a experiência intuitiva e sem rodeios, sendo clara e objetiva no resultado que o usuário buscava encontrar.
A única ressalva de um dos usuários do teste foi que a tela de resultados não era muito clara no sentido de expor a quantidade de matchs com o perfil do usuário.
De acordo com este feedback, no processo de desenvolvido do wireframe de média fidelidade, uma nova tela de resultados foi implementada.
Wireframes
De acordo com os rabiscoframes criados, chegou o momento de construir o esqueleto do aplicativo, refinando um pouco mais o fluxo.
Fluxo definido do aplicativo
Styleguide
Após avaliar os resultados dos testes aplicados, foi criado o guia de estilos para consolidar o visual do aplicativo.
Protótipo de alta fidelidade
Com base nos wireframes e no guia de estilos, foi construído o protótipo de alta fidelidade.
Testes de usabilidade
Foram aplicados testes de usabilidade com 10 usuários a fim de entender como ele interage com o aplicativo e os insights coletados são os seguintes:
O teste de usabilidade foi constituído de forma moderada, ou seja, acompanhamos o teste com o usuário de perto (mesmo sendo remoto).
Utilizamos o Discord como método de análise junto aos usuários na hora do teste de usabilidade. Vale ressaltar que o teste de usabilidade à distância não prejudicou a qualidade, pois seguimos um roteiro para obter mais facilidade ao lidar com o entrevistado (usuário), além de que o usuário permaneceu em seu ambiente comum do dia-a-dia, permitindo que o mesmo não se sentisse desconfortável.
Focamos em validar a usabilidade da interface por meio de análise de tarefas, percursos cognitivos, avaliação do usuário, objetivos de funcionalidades e heurísticas de experiência.
As tarefas solicitadas seguiram da seguinte forma:
- Crie uma conta;
- Escolha entre as opções a seguir para descobrir um destino;
- Escolha um destino;
- Busque por um novo destino aleatório;
- Busque por um destino já escolhido;
- Visualize seu histórico;
- Busque por locais em alta entre a comunidade;
- Avalie um destino.
No teste de usabilidade, 8 entre 10 usuários não conseguiram interpretar o botão de “+” como forma de realizar uma nova busca de destino aleatório. Sentiram a ausência do número de likes na avaliação do turista. A maioria indicou que o aplicativo é intuitivo, atrativo e não sentiram dificuldade em utilizá-lo.
A maioria dos usuários se saíram bem no decorrer do teste, ficando a usabilidade com um saldo positivo em relação aos requisitos que traçamos para a avaliação do teste. Também foi levantado novas sugestões dos usuários, mas acima de tudo corrigimos os erros indicados.
O teste aplicado aos usuários foi satisfatório e muito intuitivo, pois o próprio aplicativo encaminha o usuário em como chegar em um determinada escolha de viagem, destino ou até pesquisa sobre o local.
Além do mais o aplicativo possui um diferencial que é mostrar a situação da cidade (destino) em relação a pandemia, e neste aspecto, todos os usuários compreenderam o objetivo da ferramenta.
Durante o teste com os usuários sobre os problemas que eles relataram, foi perguntado o seguinte:
Qual foi o problema que você mais teve frustração ao utilizar o aplicativo?
Dos 10 usuários participantes, 8 indicaram que o problema de acessar uma nova viagem foi a mais difícil de sair e interpretar, levando mais tempo de saída do problema. Utilizando um método de metrificar a severidade dos problemas, e validar o ponto do usuário, inserimos os problemas relatados além da do botão de busca de nova viagem em uma tabela de severidade e constatamos que a maior pontuação entre as tabelas, realmente foi o problema que a maioria relatou em teste.
Foi levado em consideração, se concluiu a tarefa ou desistiu, o tempo que levou para concluir, quantidade de cliques, se cometeu erros ou faltou entendimento sobre a funcionalidade e se no caso de ter errado dentro do fluxo da tarefa, se conseguiu se recuperar.
Portanto, o mais crítico foi a interpretação do botão de “+” no menu de navegação inferior, assim demonstramos em uma tabela de severidade:
Por fim, alteramos o layout do botão, e refizemos o teste com usuários que participaram do teste, e foi informado que a alteração do botão com um ícone que remetia a uma viagem ficou mais clara e autoexplicativa.
O teste de usabilidade nos forneceu um grande aprendizado sobre a forma em como abordar questões mais sensíveis ao projeto, além de validar dúvidas e também para garantir que certezas nunca são efetivamente certezas quando se trata de testes de usabilidade. Também foi fundamental a importância da experiência do usuário acima de questões visuais, pois nem sempre o que é bonito será usável e acessível.
Vale ressaltar que futuramente temos a pretensão de realizar mais testes de usabilidade com mais usuários, afim de refinar e validar assertivamente a usabilidade apresentada na interface.
Solução do projeto
“O uso do machine learning ajudará o turista a pesquisar o destino mais seguro durante a COVID-19, buscando novos locais na compra de pacotes de viagem”.
Vantagens de utilizar Machine Learning
De acordo com Túlio Faria do Canal DevPleno, na qual ele tem 39 mil inscritos, no Instagram ele tem 17.500 seguidores e é mestre em Sistemas de Informação pela USP e criador do DevPleno. Hoje, é empresário e também atua em uma empresa de grande porte do exterior. Cujo objetivo é auxiliar profissionais de tecnologia a alcançarem sucesso em suas carreiras por meio de conteúdo de qualidade e de fácil clareza.
Segundo o Túlio umas das vantagens de utilizar Machine Learning é a otimização da jornada para maximizar a conversão final:
O objetivo do projeto é aprender sobre o perfil dos usuários e de seu comportamento no app. Desta forma será possível realizar incrementos e experimentos que possibilitem aumentar a taxa de conversão de turistas realizando novas viagens.
Para realizar este tipo de otimização, o projeto iniciará sua operação apenas coletando dados de usuários e seu comportamento dentro do aplicativo. Deste uso será possível medir a conversão destes usuários. Este uso inicial é importante para ser estabelecido como grupo de controle para os experimentos futuros. Neste cenário, a ordem das listagens de destinos podem seguir critérios simples como o último adicionado aparecer primeiro ou o mais seguro. Após um período de coletas destes dados de navegação e conversão já é possível a modelagem inicial de um sistema de recomendação.
Já na fase de experimentação os dados de navegação/conversão serão utilizados. O objetivo é aumentar a conversão final colocando em teste hipóteses e confrontando o resultado com o grupo de controle. Estas hipóteses podem ser feitas pelo treinamento de um sistema de recomendação. A intenção de cada hipótese é testar a influência de alguma característica ou conjunto de características no resultado final. Algumas hipóteses que podem ser testadas: baseado na região de origem do usuário, mostrar destinos mais escolhidos por outros usuários. Em listagens, mostrar primeiro os destinos mais buscados.
Considerações Finais
Estamos muitos orgulhosos com o resultado do projeto, e sobretudo com o aprendizado adquirido durante nestes 3 meses. Este trabalho foi realmente muito desafiador. Afinal, para trabalhar com o setor de turismo e entender as necessidades e dores do turista em plena pandemia é algo que precisa de muita atenção e sensibilidade para resolver esse grande problema.
Por tratar-se de um estudo de caso, este projeto contém as funcionalidades essenciais para atingir os objetivos definidos, o que ainda deixa espaço para mais aprimoramentos.
Agradecemos ao nosso mentor Leandro Rezende, do UX Unicórnio, por sua orientação e principalmente por ter nos instigado a questionar cada vez mais, ao invés de apenas nos dar respostas.
Também agradecemos a você, leitor deste artigo que separou um momento do seu dia para saber mais sobre o nosso case.
Equipe
Heitor Prado
UX Designer na Unidas.
Gabriela Cavalcanti
UX Designer
Kamilla Bittencourt
UX Designer na Tempest.
Robson Leonel
Web Designer no grupo Globo.
