GlobosatPlay | Uso de BigData para guiar UXD

Exemplos do uso de Big Data para guiar decisões de design de UX em um contexto de melhoria contínua de produto.

Essa apresentação ocorreu primeiro no Interaction South America 2017 e depois no Superlógica Labs.

Uma apresentação em vídeo do conteúdo, a realizada no Superlógica Labs, está disponível em: https://vimeo.com/265831911

Transcript

1. 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
2. “In God we trust. All others must bring data.” W. Edwards Deming Estatístico, Professor e Autor
3. 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
4. Experiência Quando e como tive a oportunidade de lidar com dados P A R T E 1
5. Desenvolvimento de Software INSTITUTO ELDORADO
6. Pesquisa e Inovação Desenvolvimento de Software SAMSUNG INSTITUTO ELDORADO
7. Evolução Produto GLOBO.COM Pesquisa e Inovação Desenvolvimento de Software SAMSUNG INSTITUTO ELDORADO
8. Prospecção de Usuários Evolução Produto GLOBO.COM Pesquisa e Inovação Desenvolvimento de Software SAMSUNG INSTITUTO ELDORADO
9. Usuários Reais Pesquisa e Inovação Desenvolvimento de Software SAMSUNG INSTITUTO ELDORADO Evolução Produto GLOBO.COM
10. Produto no mercado desde 2014 Solução de TV Everywhere Exclusivo para clientes de TV por assinatura de operadoras parceiras Globosat Play " " "
11. ** 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 " " "
12. 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 " " "
13. 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
14. NOVO CONCEITO, N OVO S D ESAFIOS https://practicalanalytics.co/2012/10/22/sizing-mobile-social-big-data-stats/ 26/06/2017
15. 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
16. def. Big Data “quantidade muito grande de dados, cuja manipulação e gerenciamento vão normalmente representar significativos desafios operacionais.” Oxford English Dictionary
18. 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
19. NOVO CONCEITO, NOVOS MESMOS DESAFIOS Quantitativo Qualitativo
20. O QUÊ? Quantitativo Qualitativo
21. 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
22. 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
23. 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
24. “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
25. Casos de Estudo Como usei dados durante projetos de UX P A R T E 3
26. 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
27. *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
28. Para que podemos usar big data?
29. Priorizar esforços Podemos usar big data para…
30. “ ES C O L H A S UA S B ATA L H A S”
31. “ ES C O L H A S UA S B ATA L H A S” JESSE JAMES GARRETT, ISA15
32. Priorizando canais para guiar evoluções de plataforma
33. KPI Consumo de vídeo em horas
34. Fonte de Dados
35. 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
36. 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
37. 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
38. Extração de Dados Relativos ao consumo ao longo de 12 meses dos canais Globosat
39. CANAIS MESES C O N S U M O E M G L O B O S A T P L A Y
40. 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
41. 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
42. Análise 1 Selecionar os canais com maior consumo médio mensal por tipo (live ou on demand)
43. 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
44. 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
45. 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
46. Análise 2 Somar o consumo de live e on demand de cada mês e ver quais canais têm sempre o maior consumo “total”
47. + Consumo Mensal Live Consumo Mensal On Demand
49. Consumo Sazonal DESCOBERTA
50. 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”
51. CANAL A CANAL B CANAL C CANAL D CANAL E CANAL F + Consumo Live Consumo On Demand
52. CANAL A CANAL B CANAL C CANAL D CANAL E CANAL F CANAL G CANAL H CANAL I Ordenação de canais por consumo total
53. CANAL A CANAL B CANAL C CANAL D CANAL E CANAL F CANAL G CANAL H CANAL I 80% horas de consumo
54. 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
55. Entender comportamento do usuário Podemos usar big data para…
56. Entendendo o caminho do usuário com base na principal página de entrada
57. E S T R U T U R A HOME PROGR AMA AO VIVO VÍDEO ON DEMAND
58. E S T R U T U R A HOME PROGR AMA VÍDEO ON DEMAND
59. 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
60. 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
61. 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%
62. 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
63. Descobertas
64. Validação de solução Podemos usar big data para…
65. Validando o novo design para aumentar o consumo live AGORA NO MULTISHOW Treme Treme Belmiro na mira
66. A B AGORA NO MULTISHOW Treme Treme Belmiro na mira
67. A B AGORA NO MULTISHOW Treme Treme Belmiro na mira
68. A B AGORA NO MULTISHOW Treme Treme Belmiro na mira
69. KPI Consumo de vídeo em horas
70. Fonte de Dados
71. 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
72. 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
73. 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
74. Extração de Dados
75. 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
76. 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
77. 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
78. 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
79. EXPERIMENTO 1 Todos os Canais
80. EXPERIMENTO 1 Todos os Canais Grande variação de comportamentos entre canais. Não conclusivo
81. EXPERIMENTO 1 Todos os Canais Grande variação de comportamentos entre canais. Não conclusivo Comportamento Distinto entre Canais DESCOBERTA
82. 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
83. 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
84. 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
85. 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
86. 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
87. 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
88. Validado novo design
89. Lições Aprendidas Ao lidar diretamente com dados, você pode ganhar… P A R T E 4
90. Ao lidar diretamente com dados, você pode ganhar… Respostas mais rápidas
91. Ao lidar diretamente com dados, você pode ganhar… Achados não esperados
92. Ao lidar diretamente com dados, você pode ganhar… Ego menos inchado
93. Ao lidar diretamente com dados, você pode ganhar… Domínio e senso crítico
94. Ao lidar diretamente com dados, você pode ganhar… Novos amigos, os “cientistas de dados”
95. “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
96. Viviane Delvequio viviane.ortiz@corp.globo.com www.viviane.work