Entender como funciona um dashboard, entender como os os criadores de podcast utilizam os dashboads das plataformas de hospedagem e distribuição de áudio e assim, aprimorar o dashboard do SoundCloud.
plataforma online de publicação de áudio utilizada por profissionais de música sediada em Berlim, Alemanha. Nela os músicos podem colaborar, compartilhar, promover e distribuir suas composições. Primeiro, eu fui descobrir mais sobre o SoundCloud…
mais sobre os criadores de podcast. Pesquisa Quantitativa Uma survey foi montada e 28 criadores de podcasts responderam. 96% Disseram que consideram os dados importantes 57% Disseram que consultam o dashboard semanalmente 50% Disseram que consideram os dados na hora de criar o seu conteúdo
podcast consideram importante? Pesquisa Quantitativa 40% Tempo médio ouvido Retenção do episódio Quando perguntados sobre quais dados eles consideram mais relevantes: Faixa etária do público Perfil da Audiência 9% Localização 7% Download 12% Momento do acesso Hora do Play 26%
perguntados sobre os dados mais importantes, eles justificaram: • Perfil do ouvinte e localização geográfica, nos ajuda a entender melhores necessidades sociais. • Idade dos ouvintes. É importante falar uma língua e trazer assuntos que os ouvintes se identifiquem o máximo possível. • Faixa etária dos ouvintes, para conseguir moldar seu conteúdo para aumentar cada vez a quantidade de visualizações dentro daquele escopo. Então, por que os dados demográficos são importantes? “ ”
o dashboard do SoundCloud Na survey, quando perguntados sobre os dados mais importantes, eles justificaram: • É de extrema importância saber se em algum ponto do seu episódio as pessoas simplesmente pararam ou desistiram de ouvi-lo. • Curva de retenção, para entendimento sobre tempo de programa, consistência do conteúdo e melhores momentos para inserção de comunicados ou sponsors. • Tempo que as pessoas passam ouvindo, para ter noção da dinâmica e quais momentos prendem o público. “ ” Pesquisa Quantitativa
os dados mais importantes, eles justificaram: • Para saber a recepção de cada programa e também se ele tem cauda longa. • Dia e horário com maior número de plays. Isso seria bom pra gente saber qual é o melhor dia pra publicar o episódio. • Momento de acesso (horário do play). Então, por que os dados sobre dia e hora são importantes? “ ” Pesquisa Quantitativa
uma Matriz de Priorização. Para a criação do Dashboard foi necessário criar uma priorização das informações. Para isso utilizei uma MATRIZ DE PRIORIZAÇÃO* para calcular quais seriam as informações mais importantes a serem apresentadas. Discovery * https://medium.com/hyperspacexperience/matriz- de-priorização-para-produtos-digitais-7bc841864513
por público: Onde P: Usuário | N: Necessidade Discovery P1Usuários que consideram dados demográficos importantes N1Necessidade: Querem traçar o perfil do público P2Usuários que consideram dados de dia e hora importantes N2Necessidade: Querem saber o melhor dia para publicar seus episódios P3Usuários que consideram dados de retenção importantes N3Necessidade: Querem saber como esta a média de permanência no episódio
Discovery Para pontuar o público, foram adicionado os seguintes indicadores numéricos: Mais importante = 5PTS Muito mais importante = 10PTS Tão importante quanto = 1PT Menos importante = 0,2 PTS Muito menos importante = 0,1 PTS
pontuar os públicos, comecei a priorizar as necessidades sob o ponto de vista de cada um dos públicos, considerando o “peso” que a opinião dos públicos tem em relação as necessidades. Discovery
entre as pontuações Como os públicos P4 e P5, e as necessidades N4 e N5 não existem, os números de 1 a 5 relacionados a prioridade foram validados de 1 a 3 (considerando o 4 como 3). Discovery
do público 3 (P3) tem mais peso em relação as necessidades dos P1 e P2; Sendo assim, o TEMPO DE RETENÇÃO / DESEMPENHO DO EPISÓDIO vai ser o foco principal deste projeto. P1Usuários que consideram dados demográficos importantes N1Necessidade: Querem traçar o perfil do público P2Usuários que consideram dados de dia e hora importantes N2Necessidade: Querem saber o melhor dia para publicar seus episódios P3Usuários que consideram dados de retenção importantes N3Necessidade: Querem saber como esta a média de permanência no episódio
jornalista e criadora do podcast Culturisia Em seu podcast ela aborda assuntos como filosofia, artes e cultura, e ela gosta de convidar amigos e especialistas no assunto para trazer novas perspectivas para seus episódios e entregar ainda mais informação para seus ouvintes. Aprimorando o dashboard do SoundCloud
acontecendo e o que ela poderia fazer para melhorar o seu engajamento. Recentemente, Priscila sentiu notou os números de plays de seus episódios caíram.. Aprimorando o dashboard do SoundCloud 😔 😔 😔
acontecendo e o que ela poderia fazer para melhorar o seu engajamento. Recentemente, Priscila sentiu notou os números de plays de seus episódios caíram.. Aprimorando o dashboard do SoundCloud 😔 😔 😔 Como o dashboard vai ajudá-la?
problema e poder ajudar a Priscila, irei separar o dashboard em dois: 1. Vista Insights Informações gerais Filtro de tempo Número total de plays ranking de episódios perfil da audiência TEMPO MEDIO localização dispositivos * Wireframe de Baixa
problema e poder ajudar a Priscila, irei separar o dashboard em dois: 1. Vista Insights 2. Vista Episódios * Wireframe de Baixa Informações gerais DO EPISÓDIO TEMPO MEDIO Número de plays do episódio GRÁFICO DE DESEMPENHO DO EPISÓDIO PÚBLICO DO EPISÓDIO
dashboard VISTA INSIGHTS e escolher um episódio para ser analisado, optei por construir um MODAL. Nele, Priscila consegue escolher um episódio e ser direcionada para o Dashboard do episódio escolhido.
vista, Priscila consegue ver dados específicos do desempenho de cada episódio. Aqui, ela também consegue monitorar a audiência especifica de cada episódio.
test Uma segunda vez, porque não? ✅ O usuário entendeu com mais clareza o gráfico de "Desempenho da faixa", conseguindo interpretar o gráfico da maneira correta; ✅ Ao dar destaque aos ícones dos botões que levam aos dashboards das faixas o usuário conseguiu chegar ao dashboard sem atritos;
quando o usuário interage com as minhas telas, tudo aquilo que eu achava que estava certo, na verdade não estava; Aprendi a fazer uma matriz de priorização para definir o que deve ser feito primeiro; Descobrir que trade-off são necessários na hora de botar a mão na massa; 🎉 🎉 🎉