Data Science + Experience Design?
Isso é possível? SPOILER ALERT: Sim!
Introdução
Olá! Seja muito bem-vindo e muito bem-vinda ao Designed by Data!
Aqui é o Bruno Katekawa. Você pode encontrar mais informações sobre mim no link abaixo 👇
Aqui você encontrará artigos sobre as áreas de Ciência de Dados e Design (e suas vertentes — UX Design, Service Design, Business Design, Customer Experience Design e etc.) e como elas podem trabalhar juntas de forma que as empresas consigam prover a melhor experiência para seus clientes e colaboradores. Além disso, teremos cases, teorias e anedotas sobre essas áreas.
E agora, antes de começarem a navegar pelo assunto, quero expor algumas coisas para vocês.
Motivação
Minha experiência profissional maior é na área de Design voltada para pesquisa e projeto de serviços.
Há quem diga que Design tem seu berço em humanas e, portanto, a maior parte das pesquisas e decisões são baseadas em dados qualitativos.
Desde que iniciei meus estudos na área de Ciência de Dados, isso foi em Novembro de 2019, uma área cujo berço é exatas, observei que a exploração de dados e decisões são baseadas em cunho quantitativo.
Logo, comecei a observar que, apesar das áreas terem origens diferentes, os métodos de pesquisa, exploração de dados e decisões de cada área não são mutuamente excludentes, mas sim complementares e que podem ser combinados para que tudo isso possa ser feito da melhor maneira possível.
- Pesquisas e exploração de dados conseguem ser mais ricas.
- Experimentação e testes podem ser mais eficazes e podemos tirar conclusões que fazem mais sentido .
- Podemos tomar decisões mais assertivas.
Além disso, percebi que muito do trabalho de Design pode ser otimizado quando se faz uma exploração e análise prévia dos dados antes de decidir quais segmentos e tamanho de amostra escolher para uma pesquisa qualitativa, quais métodos de pesquisa utilizar, quais dados coletar e medir quando se faz uma pesquisa quantitativa e quando se aplica testes com usuários.
Dessa forma, decidi criar o Designed by Data. Um lugar onde os profissionais de Design e Ciência de Dados podem compartilhar suas histórias e teorias sobre como as duas áreas trabalham juntas.
Os conceitos
Para explicar o que é Design Thinking e o que é Ciência de Dados, deixo para as autoridades no assunto nos explicarem. Dessa forma, temos informações que são direto da fonte.
O que é Design Thinking?
Caso queira saber mais sobre como estou aplicando a abordagem em meus projetos, você pode conferir aqui.
Tá, e o que é Ciência de Dados?
Então quer dizer que dá para as duas coisas trabalharem juntas? 🤔
A Fjord criou um vídeo muito interessante sobre o assunto. Ele explica como podemos combinar os conjuntos de habilidades de cada área para trazer a melhor experiência possível para os clientes.
Complementando a informação passada no vídeo e aquelas que mencionei anteriormente, Dados podem ser utilizados para otimizar tarefas de Design como, por exemplo, técnicas como Natural Language Processing (NLP) cujos algoritmos de Speech-to-Text (STT) e Text-to-Speech (TTS) se aproveitam e Modelos de Categorização e Segmentação de Machine Learning.
Observe que não estou dizendo que implementar tudo isso seja algo fácil de ser feito, mas que pode haver a possibilidade, dependendo do contexto do projeto. Afinal, nem todo projeto é igual e nem sempre uma mesma técnica ou método serve para todo tipo de projeto. Devemos ter cuidado com aquela frase:
“Para quem é cabeça de martelo, todo parafuso é prego.”
Tá, entendi, mas isso já é feito mesmo na indústria? 🤔
A resposta é: sim! Isso já é feito por diversas empresas, inclusive que oferecem serviços que você muito provavelmente usa no dia a dia.
YouTube, Netflix e Spotify
Os três serviços de streaming estão constantemente 24 horas ao dia e 7 dias por semana coletando dados de seus usuários. Um Cientista de Dados consegue usar esses dados para trabalhar em conjunto com um UX Designer que adota a disciplina de Data Informed Design onde, basicamente, os processos de Design não funcionam apenas por meio de dados qualitativos, mas com a combinação dessa classe de dados com a classe quantitativa.
Dessa forma, por um lado temos o Designer projetando a experiência com base nos princípios do Design Thinking e o Cientista de Dados desenvolvendo modelos de Machine Learning, no caso, um modelo de recomendação que seja assertivo com as preferências dos usuários. A combinação traz uma experiência altamente personalizada. Tanto que sempre que estamos utilizando esses serviços, ficamos surpresos: "Nossa! Como o [adicione o seu serviço preferido aqui] adivinhou que eu estava procurando isso?"
Veja o case do Spotify.
E um artigo da InVision onde as cinco tendências para UX são:
1. Evolução contínua do design computacional e da IA.
2. A ascensão do business designer.
3. Foco crescente no design inclusivo.
4. Aumento da integração de Dados e Design.
5. Maior demanda por profissionais especializados em UX.
Não ficou convencido ou convencida? Então, se você costuma comprar livros na Amazon.com, peço-lhe que faça seu login e veja os livros que te recomendam. Isso é Design + Ciência de Dados também 😉.
Mais sobre Data Informed Design:
Ciclo de Vida Dual Track Data Science e Experience Design
Nesse artigo, trago uma proposta de como as duas áreas podem trabalharem juntas 👇
Extras! 🎉
Caso você queira saber mais detalhes sobre o que é Design Thinking, recomendo esse vídeo da AJ&Smart.
Caso queira saber como as empresas estão aplicando Design Thinking em seus projetos, recomento esse vídeo de uma palestra na qual tive oportunidade de ministrar na Feira de Inovação 2019 do banco BV.
Caso você queira saber mais detalhes sobre o que é Ciência de Dados, recomendo esse vídeo da edureka.
Você pode encontrar uma leitura mais profunda sobre o tema Design + Data aqui:
Agradeço pelo seu interesse! Vamos juntos nessa jornada! Até os próximos posts!
Caso você queira contribuir com um artigo, por favor, entre em contato conosco e te enviaremos as instruções. 😄
