User Research

Métodos Não Convencionais de Pesquisa com Usuários

Por Ana Carolina Publicado em: 12 FEV 2024

Introdução: Os Limites dos Métodos Tradicionais

Pesquisas de usuário convencionais, como entrevistas estruturadas e surveys, têm um problema conhecido:

Neste artigo, exploramos técnicas não convencionais validadas em projetos reais para capturar comportamentos autênticos e necessidades latentes.

1. Métodos Contextuais: Observação no Ambiente Natural

Shadowing Digital

Como funciona:

  • Rastreamento passivo do fluxo de uso de apps/ferramentas (com consentimento)
  • Uso de heatmaps e gravações de tela em cenários reais

Caso Prático

Em um app bancário, descobrimos que 68% dos usuários não usavam a busca – preferiam rolar até encontrar o serviço. Motivo: o campo de busca estava "muito limpo" e parecia inativo.

Vantagens

  • Dados comportamentais objetivos
  • Identifica padrões de uso reais
  • Minimiza o viés de observação

Desafios

  • Requer infraestrutura de tracking
  • Questões de privacidade
  • Dificuldade em capturar motivações

Diários de Bordo Adaptados

Inovações:

  • Prompters via WhatsApp: Envio de perguntas contextuais no momento de uso
  • Fotos com timestamp: "Mostre onde você está quando usa nosso app"
  • Áudios espontâneos: Usuários gravam reações em tempo real

Caso Prático

Em pesquisa para um app de delivery, os diários revelaram que 42% dos pedidos eram feitos em trânsito (ônibus/carro), levando ao redesign do fluxo para telas mais "scrolláveis".

2. Técnicas Projetivas: Acessando o Inconsciente

Cartão de Conceito Forçado

Como aplicar:

  1. Fornecer cartões com conceitos abstratos ("segurança", "agilidade")
  2. Pedir para associarem a funcionalidades do produto
  3. Questionar: "Por que essa associação?"

Insight Revelador

Usuários associaram "confiança" no e-commerce não ao selo de segurança, mas à clareza nas fotos dos produtos - levando a investimentos em fotografia profissional.

3. Métodos Híbridos: Combinando Quali e Quanti

Ethnographic Analytics

Metodologia:

  1. Identificar padrões anômalos em dados quantitativos
  2. Selecionar usuários desses padrões para imersão qualitativa
  3. Triangulação de dados

Resultado Concreto

Análise de 15% de usuários que abandonavam carrinho após ver frete revelou (via pesquisa contextual) que não era o valor, mas a exigência de CPF antes da cotação que causava rejeição.