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Globosat Play Big Data Cases I S A 2 0 1 7 Exemplos do uso de Big Data para guiar decisões de design de UX em um contexto de melhoria contínua de produto Viviane Delvequio

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“In God we trust. All others must bring data.” W. Edwards Deming Estatístico, Professor e Autor

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01 Q UA N D O T R A BA L H E I C O M DA D O S 02 P O R Q U E FA L A R D E B I G DATA? 03 T R Ê S CAS O S D E E ST U D O 04 L I Ç Õ E S A P R E N D I DAS

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Experiência Quando e como tive a oportunidade de lidar com dados P A R T E 1

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Desenvolvimento de Software INSTITUTO ELDORADO

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Pesquisa e Inovação Desenvolvimento de Software SAMSUNG INSTITUTO ELDORADO

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Evolução Produto GLOBO.COM Pesquisa e Inovação Desenvolvimento de Software SAMSUNG INSTITUTO ELDORADO

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Prospecção de Usuários Evolução Produto GLOBO.COM Pesquisa e Inovação Desenvolvimento de Software SAMSUNG INSTITUTO ELDORADO

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Usuários Reais Pesquisa e Inovação Desenvolvimento de Software SAMSUNG INSTITUTO ELDORADO Evolução Produto GLOBO.COM

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Produto no mercado desde 2014 Solução de TV Everywhere Exclusivo para clientes de TV por assinatura de operadoras parceiras Globosat Play " " "

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** COMSCORE - Average Jan - Mar 2017 *http://propmark.com.br/midia/globosat-play-completa-tres-anos Globosat Play Mais de 2,5 milhões de contas* Potencial : 16 milhões de contas Aceso Mensal: 5 milhões de usuários únicos** Produto no mercado desde 2014 Solução de TV Everywhere Exclusivo para clientes de TV por assinatura de operadoras parceiras " " "

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Múltiplas fontes de dados Google Analytics, DAX, ComScore, Dashboards Executivo, solução interna de Big Data Mais de 2,5 milhões de contas* Potencial : 16 milhões de contas Aceso Mensal: 5 milhões de usuários únicos** ** COMSCORE - Average Jan - Mar 2017 *http://propmark.com.br/midia/globosat-play-completa-tres-anos Globosat Play Produto no mercado desde 2014 Solução de TV Everywhere Exclusivo para clientes de TV por assinatura de operadoras parceiras " " "

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Por que falar de big data? Antes dos casos de estudo, vamos analisar a relação entre big data e UX P A R T E 2

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NOVO CONCEITO, N OVO S D ESAFIOS https://practicalanalytics.co/2012/10/22/sizing-mobile-social-big-data-stats/ 26/06/2017

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https://www.promptcloud.com/blog/want-to-ensure-business-growth-via-big-data-augment-enterprise-data-with-web-data/ NOVO CONCEITO, N OVO S D ESAFIOS

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def. Big Data “quantidade muito grande de dados, cuja manipulação e gerenciamento vão normalmente representar significativos desafios operacionais.” Oxford English Dictionary

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def. Big Data “o que começou como uma inovação tecnológica em computação distribuída, é agora um movimento cultural pelo qual nós continuamos descobrindo como a humanidade interage com o mundo - e uns com os outros - em grande escala…” Drew Conway, Cientista de Dados, CEO Alluvium e Autor

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NOVO CONCEITO, NOVOS MESMOS DESAFIOS Quantitativo Qualitativo

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O QUÊ? Quantitativo Qualitativo

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O QUÊ? “recuperar dados numéricos e generalizá- los para grupos de pessoas para explicar um fenômeno específico” BABBIE, EARL R. THE PRACTICE OF SOCIAL RESEARCH. 12TH ED. BELMONT, CA: WADSWORTH CENGAGE, 2010 Quantitativo Qualitativo

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O QUÊ? POR QUÊ? Quantitativo Qualitativo “recuperar dados numéricos e generalizá- los para grupos de pessoas para explicar um fenômeno específico” BABBIE, EARL R. THE PRACTICE OF SOCIAL RESEARCH. 12TH ED. BELMONT, CA: WADSWORTH CENGAGE, 2010

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O QUÊ? POR QUÊ? Quantitativo Qualitativo “recuperar dados numéricos e generalizá- los para grupos de pessoas para explicar um fenômeno específico” BABBIE, EARL R. THE PRACTICE OF SOCIAL RESEARCH. 12TH ED. BELMONT, CA: WADSWORTH CENGAGE, 2010 “procurar respostas para explorar como as experiências sociais são criadas e ganham significado” DENZIN, NORMAN. K. AND YVONNA S. LINCOLN. HANDBOOK OF QUALITATIVE RESEARCH. 2ND EDITION. THOUSAND OAKS, CA: SAGE, 2000

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“Designers de Produto, como eu, precisam abraçar rapidamente esses dados e começar a definir proativamente como será nossa relação com eles.” Rochelle King, Global VP Product Design and Insights do Spotify Autora de Designing with Data: Improving the User Experience with A/B Testing

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Casos de Estudo Como usei dados durante projetos de UX P A R T E 3

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Coletar Dados de Tendência Definir Métricas Coletar Dados de Uso CONCEBER RELEASE MELHORIA *compilação/adaptação pessoal de processos de Lean UX e Big Data Analytics DADOS PRODUTO

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*compilação/adaptação pessoal de processos de Lean UX e Big Data Analytics DADOS PRODUTO Coletar Dados de Tendência Definir Métricas Coletar Dados de Uso CONCEBER RELEASE MELHORIA

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Para que podemos usar big data?

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Priorizar esforços Podemos usar big data para…

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“ ES C O L H A S UA S B ATA L H A S”

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“ ES C O L H A S UA S B ATA L H A S” JESSE JAMES GARRETT, ISA15

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Priorizando canais para guiar evoluções de plataforma

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KPI Consumo de vídeo em horas

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Fonte de Dados

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F O N T E S I N T E R N A S GOOGLE ANALYTICS COMSCORE DAX DASHBOARD EXECUTIVO A/B TEST TOOL DATA LAKE F O N T E S E X T E R N A S

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F O N T E S I N T E R N A S GOOGLE ANALYTICS COMSCORE DAX DASHBOARD EXECUTIVO A/B TEST TOOL F O N T E S E X T E R N A S DATA LAKE

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F O N T E S I N T E R N A S GOOGLE ANALYTICS COMSCORE DAX DASHBOARD EXECUTIVO A/B TEST TOOL F O N T E S E X T E R N A S DATA LAKE

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Extração de Dados Relativos ao consumo ao longo de 12 meses dos canais Globosat

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CANAIS MESES C O N S U M O E M G L O B O S A T P L A Y

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JAN +GLOBOSAT BBB PLAY BIS CANAL BRASIL COMBATE GLOBONEWS GLOOB GNT MULTISHOW OFF PREMIERE SPORTV VIVA FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ C O N S U M O E M G L O B O S A T P L A Y

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Consumo Mensal Live 13 canais +GLOBOSAT BBB PLAY BIS CANAL BRASIL COMBATE GLOBONEWS GLOOB GNT MULTISHOW OFF PREMIERE SPORTV VIVA Consumo Mensal On Demand 18 canais +GLOBOSAT BBB PLAY BIS CANAL BRASIL COMBATE GLOBONEWS SPORTV VIVA GLOOB GNT MULTISHOW OFF PREMIERE MEGAPIX STUDIO UNIVERSAL UNIVERSAL SYFY TELECINE

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Análise 1 Selecionar os canais com maior consumo médio mensal por tipo (live ou on demand)

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Top On Demand Top Live CANAL A CANAL B CANAL C CANAL D CANAL E CANAL F CANAL G CANAL E CANAL H CANAL I Canais sob demanda de maior consumo Canais ao vivo de maior consumo

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Top On Demand Top Live CANAL A CANAL B CANAL C CANAL D CANAL E CANAL F CANAL G CANAL E CANAL H CANAL I Canais sob demanda de maior consumo Canais ao vivo de maior consumo

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Top On Demand Top Live CANAL A CANAL B CANAL C CANAL D CANAL E CANAL F CANAL G CANAL E CANAL H CANAL I Canais sob demanda de maior consumo Canais ao vivo de maior consumo Live x On Demand DESCOBERTA

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Análise 2 Somar o consumo de live e on demand de cada mês e ver quais canais têm sempre o maior consumo “total”

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+ Consumo Mensal Live Consumo Mensal On Demand

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Consumo Sazonal DESCOBERTA

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Análise 3 Um “mix" das manipulações anteriores: Somar o consumo de live e on demand de cada mês e ver quais canais têm maior média mensal de consumo “total”

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CANAL A CANAL B CANAL C CANAL D CANAL E CANAL F + Consumo Live Consumo On Demand

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CANAL A CANAL B CANAL C CANAL D CANAL E CANAL F CANAL G CANAL H CANAL I Ordenação de canais por consumo total

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CANAL A CANAL B CANAL C CANAL D CANAL E CANAL F CANAL G CANAL H CANAL I 80% horas de consumo

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Top 5 canais para guiar evoluções de plataforma CANAL A CANAL B CANAL C CANAL D CANAL E CANAL F CANAL G CANAL H CANAL I

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Entender comportamento do usuário Podemos usar big data para…

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Entendendo o caminho do usuário com base na principal página de entrada

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E S T R U T U R A HOME PROGR AMA AO VIVO VÍDEO ON DEMAND

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E S T R U T U R A HOME PROGR AMA VÍDEO ON DEMAND

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Home Programa Video P Á G I N A S D E E N T R A D A % S ES S Õ ES U S UÁ R I O S

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Home Programa Video P Á G I N A S D E E N T R A D A D U R AÇÃO M É D I A DA S ES SÃO

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Home Programa Video P Á G I N A S D E E N T R A D A N ÃO LO G A D O LO G A D O 25% 50% 75% 100%

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P Á G I N A S D E E N T R A D A N ÃO LO G A D O LO G A D O x 6x Tempo Médio de Sessão

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Descobertas

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Validação de solução Podemos usar big data para…

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Validando o novo design para aumentar o consumo live AGORA NO MULTISHOW Treme Treme Belmiro na mira

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A B AGORA NO MULTISHOW Treme Treme Belmiro na mira

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A B AGORA NO MULTISHOW Treme Treme Belmiro na mira

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A B AGORA NO MULTISHOW Treme Treme Belmiro na mira

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KPI Consumo de vídeo em horas

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Fonte de Dados

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F O N T E S I N T E R N A S GOOGLE ANALYTICS COMSCORE DAX DASHBOARD EXECUTIVO A/B TEST TOOL DATA LAKE F O N T E S E X T E R N A S

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F O N T E S I N T E R N A S GOOGLE ANALYTICS COMSCORE DAX DASHBOARD EXECUTIVO A/B TEST TOOL F O N T E S E X T E R N A S DATA LAKE

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F O N T E S I N T E R N A S GOOGLE ANALYTICS COMSCORE DAX DASHBOARD EXECUTIVO A/B TEST TOOL F O N T E S E X T E R N A S DATA LAKE

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Extração de Dados

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A / B U S E R T E S T S V I D E O C O N S U M P T I O N USUÁRIOS A ou B USUÁRIOS CONSUMO TOTAL

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A / B U S E R T E S T S V I D E O C O N S U M P T I O N USUÁRIOS USER 1 USER 2 USER 3 USER 4 USER 5 USER 6 USER N A B CONSUMO TOTAL

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S C E N A R I O B ( T E S T E ) USUÁRIOS B CONSUMO TOTAL S C E N A R I O A ( C O N T R O L E ) USUÁRIOS A CONSUMO TOTAL

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S C E N A R I O B ( T E S T E ) USUÁRIOS B CONSUMO TOTAL S C E N A R I O A ( C O N T R O L E ) USUÁRIOS A CONSUMO TOTAL Informações obtidas Tempo de consumo por usuário (live, on demand e total) Sessões sem consumo de vídeo Frequência de Retorno por Usuário

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EXPERIMENTO 1 Todos os Canais

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EXPERIMENTO 1 Todos os Canais Grande variação de comportamentos entre canais. Não conclusivo

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EXPERIMENTO 1 Todos os Canais Grande variação de comportamentos entre canais. Não conclusivo Comportamento Distinto entre Canais DESCOBERTA

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EXPERIMENTO 1 Todos os Canais 1 canal forte em Live 1 canal forte em On Demand EXPERIMENTO 2 Grande variação de comportamentos entre canais. Não conclusivo

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1 canal forte em Live 1 canal forte em On Demand EXPERIMENTO 2 Realizado em um período de conteúdo atípico (carnaval). Resultado não confiável. EXPERIMENTO 1 Todos os Canais Grande variação de comportamentos entre canais. Não conclusivo

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EXPERIMENTO 1 Todos os Canais 1 canal forte em Live 1 canal forte em On Demand EXPERIMENTO 2 EXPERIMENTO 3 Grande variação de comportamentos entre canais. Não conclusivo Realizado em um período de conteúdo atípico (carnaval). Resultado não confiável. 1 canal forte em Live 1 canal forte em On Demand

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EXPERIMENTO 1 Todos os Canais 1 canal forte em Live 1 canal forte em On Demand EXPERIMENTO 2 EXPERIMENTO 3 Grande variação de comportamentos entre canais. Não conclusivo Realizado em um período de conteúdo atípico (carnaval). Resultado não confiável. Teste rodou por um mês inteiro para estabilizar resultado. 1 canal forte em Live 1 canal forte em On Demand

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EXPERIMENTO 1 Todos os Canais 1 canal forte em Live 1 canal forte em On Demand EXPERIMENTO 2 EXPERIMENTO 3 Grande variação de comportamentos entre canais. Não conclusivo Realizado em um período de conteúdo atípico (carnaval). Resultado não confiável. Teste rodou por um mês inteiro para estabilizar resultado. 1 canal forte em Live 1 canal forte em On Demand Sem Impacto em Consumo DESCOBERTA FINAL

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EXPERIMENTO 1 Todos os Canais 1 canal forte em Live 1 canal forte em On Demand EXPERIMENTO 2 EXPERIMENTO 3 Grande variação de comportamentos entre canais. Não conclusivo Realizado em um período de conteúdo atípico (carnaval). Resultado não confiável. Teste rodou por um mês inteiro para estabilizar resultado. 1 canal forte em Live 1 canal forte em On Demand Sem Impacto em Consumo DESCOBERTA FINAL Consumo de Live não aumentou, Consumo de On Demand não diminuiu

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Validado novo design

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Lições Aprendidas Ao lidar diretamente com dados, você pode ganhar… P A R T E 4

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Ao lidar diretamente com dados, você pode ganhar… Respostas mais rápidas

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Ao lidar diretamente com dados, você pode ganhar… Achados não esperados

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Ao lidar diretamente com dados, você pode ganhar… Ego menos inchado

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Ao lidar diretamente com dados, você pode ganhar… Domínio e senso crítico

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Ao lidar diretamente com dados, você pode ganhar… Novos amigos, os “cientistas de dados”

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“A capacidade de lidar com dados, conseguir entendê-los, processá-los, extrair-lhes valor, visualizá-los, comunicá-los, será uma habilidade imensamente importante nas próximas décadas…” Hal Varian, Chief Economist, Google

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Viviane Delvequio [email protected] www.viviane.work