Como Analisar Dados de Entrevistas: Um Guia Completo

Não é irritante ter de avançar rapidamente durante horas por dezenas das suas gravações de entrevistas para encontrar uma única citação que o ajude a tomar uma decisão sólida sobre o produto? Eu detesto isso! É um desperdício do precioso tempo que poderia ter passado a criar produtos incríveis.

Muitas vezes, são estas situações tediosas que nos levam à conclusão de que precisamos de manter os dados das nossas entrevistas organizados. E, para isso, precisamos de criar um processo para materializar continuamente estes conhecimentos, transformando-os assim em funcionalidades e soluções.

Se isto lhe é familiar, mas não sabe por onde começar a organizar os seus montes de investigação de utilizadores, não se preocupe. Estou aqui para ajudar!

O poder das entrevistas qualitativas

Na minha opinião, as entrevistas com utilizadores (e a análise qualitativa em geral) são os tipos de trabalho mais valiosos que os gestores de produto realizam.

Não é possível criar produtos incríveis sem saber quem são os seus utilizadores e o que pretendem. Com a ajuda das entrevistas, por outro lado, mergulha na realidade em que estas pessoas vivem e experiencia as dificuldades e os inconvenientes que enfrentam no seu dia a dia ao realizar determinadas tarefas.

Esta visão dá-lhe a base de conhecimento adequada para formular soluções que lhes sejam realmente úteis e que possam melhorar as suas vidas. Por isso, é da maior importância que os gestores de produto otimizem os seus processos de entrevistas com utilizadores e garantam que tiram o máximo partido do tempo limitado que passam a falar com eles.

Como organizar os dados das entrevistas

A partir do momento em que a sua equipa ultrapassa as 20 entrevistas com utilizadores, as coisas começam a ficar confusas. Para encontrar uma citação ou uma ideia específica, poderá ter de encontrar a pessoa que realizou a entrevista e perguntar-lhe sobre isso. Inevitavelmente, essa pessoa não se lembrará dos detalhes exatos dessa entrevista.

No final, acaba por ficar com um conjunto de ideias que não estão associadas a quaisquer pressupostos específicos. Uma confusão destas torna praticamente impossível retirar conclusões úteis da investigação.

Daí a importância de organizar meticulosamente as suas entrevistas com utilizadores.

Noções básicas de organização

Antes de nos debruçarmos sobre os processos mais complexos, vejamos primeiro as formas simples de manter as suas entrevistas organizadas.

Convenções de nomenclatura das entrevistas

Se realiza entrevistas constantemente, a dada altura acabará por ter centenas de gravações na sua conta de armazenamento na nuvem (ou na sua ferramenta de ideação). Imagine só como seria penoso procurar entre grandes quantidades destes ficheiros se os seus nomes fossem algo semelhante a isto (“Kudos” para o Zoom pela sua terrível lógica de nomenclatura):

Não há forma de encontrar aqui uma entrevista específica. 

Por isso, considere adotar uma convenção de nomenclatura padrão que torne os seus ficheiros de entrevistas pesquisáveis. Talvez algo como isto:

Agora, tem entrevistas estruturadas com nomes, temas e datas pesquisáveis. Também pode adicionar o nome do PM que realizou a entrevista. No entanto, se estiver a utilizar uma ferramenta especializada para entrevistas, tanto o nome como a data da entrevista já serão pesquisáveis, pelo que pode removê-los dos nomes dos seus ficheiros.

Ferramentas de agendamento

Agendar a data e a hora da entrevista também pode ser um processo demorado. Há longas cadeias de e-mails com os seus entrevistados para tentar determinar a hora e o dia certos para a chamada. Além disso, há o incómodo adicional quando alguém não aparece e é necessário reagendar a reunião.

Com uma ferramenta de agendamento, por outro lado, pode definir facilmente os horários disponíveis para as suas chamadas e deixar que os entrevistados escolham aquele que melhor lhes convém.

Pode utilizar qualquer ferramenta de agendamento disponível para este efeito, incluindo o Calendly, o Google Workspace e o Hubspot.

Calendários partilhados

Esta opção é especialmente útil quando há várias pessoas na sua equipa a realizar entrevistas. Com um calendário partilhado, pode “passar” a entrevista que lhe foi agendada a um colega caso não possa participar.

Além disso, pode partilhar este calendário com toda a empresa e incentivar pessoas de diferentes departamentos a participar e a ouvir o que os utilizadores dizem sobre o seu produto. Esta tática é uma excelente forma de manter todos “conscientes dos utilizadores” e de quebrar os silos entre departamentos.

Transcrição e resumo

Tradicionalmente, as equipas de produto fazem uma gravação áudio e vídeo das suas entrevistas. Utilizamos depois estas gravações para analisar os conhecimentos adquiridos e encontrar citações específicas que queremos destacar nas nossas conclusões.

Também existe a necessidade de manter registos. Por vezes, queremos voltar às nossas entrevistas antigas e analisar as respostas do utilizador de uma perspetiva diferente.

O problema das gravações áudio/vídeo, contudo, é que são lentas de consumir e difíceis de consultar.

Por este motivo, recomendo que utilize uma ferramenta de transcrição e resumo (também pode utilizar a IA na investigação com utilizadores para ajudar neste processo).

As transcrições são texto pesquisável e que pode ser percorrido. Se houver uma parte específica de uma entrevista que queira encontrar, basta premir Command-F e pesquisá-la. Para além de pesquisar dentro de uma entrevista específica, muitas ferramentas também permitem executar consultas em todas as entrevistas que realizou.

Os resumos são o passo seguinte na evolução. Pode pedir ao modelo de linguagem de grande escala (LLM) — normalmente integrado na ferramenta de transcrição — que crie um resumo das conclusões mais importantes.

Desta forma, também poupará imenso tempo na análise das suas transcrições. Com o contexto adequado, os LLM modernos (especialmente o GPT-4) são bastante bons a analisar a entrevista por si.

Relativamente às ferramentas, utilizo atualmente o Krisp porque lidero o seu produto de Transcrição e Resumo. Mas também recomendo experimentar o Dovetail, o Otter.ai, o Fireflies.ai e outras. Em alternativa, pode considerar software de análise de dados qualitativos mais científico e aprofundado, como o Atlas.ti, o Nvivo, o Maxqda e outros.

Agrupar o conteúdo das transcrições de entrevistas por hipóteses

Muitas ferramentas de gestão de entrevistas permitem destacar determinadas partes da transcrição e atribuir-lhes etiquetas. Este fantástico tipo de funcionalidade permite-lhe organizar as suas entrevistas com clientes (bem como os seus estudos de caso, memorandos e outros projetos de investigação) com base em:

• Tema geral (por exemplo, descoberta de monetização, funcionalidades de ativação, etc.)
• Características da persona (por exemplo, localização geográfica, profissão, etc.)
• Tipo de utilizador em termos de envolvimento (por exemplo, utilizadores inativos, utilizadores intensivos, etc.)

Mas, provavelmente, a aplicação mais valiosa desta funcionalidade é destacar as respostas dos utilizadores e atribuir-lhes etiquetas com base na hipótese que podem validar.

Normalmente, o que faz é transferir todas as suas hipóteses ativas para a sua ferramenta de entrevistas com utilizadores sob a forma de etiquetas e começar a etiquetar as partes relevantes das suas entrevistas. Quando clica numa destas etiquetas, verá uma compilação de todas as citações relevantes de todas as suas entrevistas.

É assim que aparece no Dovetail:

Como pode ver, é bastante útil — pode observar rapidamente tudo o que está relacionado com essa hipótese num único ecrã e tomar uma decisão rápida com base nisso.

Agora que sabemos como organizar os dados das entrevistas com utilizadores, avancemos para a forma como pode analisá-los.

Como interpretar entrevistas com utilizadores

Normalmente, abstenho-me de falar sobre teoria, mas este é um dos raros casos em que aprender a abordagem científico-teórica é valioso (e aplicável a situações da vida real). Por isso, vamos analisar os três métodos clássicos de análise de dados qualitativos. Considere como poderá utilizar a IA na análise de dados em conjunto com estes métodos.

Análise narrativa

Este tipo de análise é o método mais não estruturado e qualitativo do conjunto. Foca-se exclusivamente nas histórias dos seus utilizadores e tenta descobrir conhecimentos interessantes com base na forma como se sentem em relação ao seu produto e na forma como o percecionam.

Ao contrário de outros tipos de análise, são as emoções dos seus utilizadores e a forma como veem o seu produto no dia a dia que importam.

Utilizemos o Slack como exemplo.

Imagine que era um dos gestores de produto originais do Slack e queria revolucionar a forma como as pessoas comunicam no trabalho. Sabe que as pessoas utilizam sobretudo o e-mail como canal principal e quer oferecer-lhes algo mais semelhante às plataformas de redes sociais (ou seja, publicações com comentários).

Ao realizar uma análise narrativa, poderia pedir às pessoas que descrevessem as suas comunicações diárias por e-mail, ouvir as suas queixas e obter uma compreensão geral de como se sentem relativamente a este aspeto do seu dia.

Em seguida, faria as mesmas perguntas de investigação sobre a sua experiência com formatos de publicações nas redes sociais, observaria a sua resposta emocional e compreenderia a jornada típica do utilizador ao criar publicações e comentar as mesmas.

Com base em todos estes conhecimentos (e aplicando o raciocínio dedutivo), poderá então criar a sua persona de utilizador, com os respetivos objetivos e desafios. Além disso, também poderá visualizar as diferentes jornadas e hábitos dos utilizadores que precisa de considerar ao desenvolver o seu produto.

Análise temática

Ao contrário da análise narrativa, esta é ligeiramente mais “quantitativa” e permite conferir alguma estrutura aos seus conhecimentos. A análise temática consiste no processo de ler as transcrições das suas entrevistas e identificar diferentes temas que se repetem em várias entrevistas.

De volta ao exemplo do Slack...

Ao analisar as respostas dos seus entrevistados, poderá descobrir rapidamente que muitos se queixam da inconveniência de gerir as “permissões de visualização” (quem pode ver a sua mensagem e quem não pode) numa cadeia longa de comunicação por e-mail.

Ótimo, identificou agora um tema comum (e uma potencial proposta de valor única para a sua funcionalidade de “permissões de canal”)!

Poderá também identificar outra queixa comum — a inconveniência de ler mensagens anteriores numa cadeia de e-mails. Voilà! Mais um tema comum e outra oportunidade para se destacar com a sua próxima funcionalidade.

A funcionalidade de etiquetagem que mencionei há pouco é uma excelente ferramenta para realizar uma análise temática. Sempre que encontrar algo interessante na transcrição da entrevista, pode realçá-lo e adicionar-lhe a etiqueta “tema”. Depois, pode abrir a página da etiqueta “tema” e ver todas as citações relacionadas com ela.

Análise de conteúdo

A análise de conteúdo de entrevistas é a metodologia de investigação mais estruturada e quantitativa entre estas três. Neste caso, o seu objetivo é tornar os seus conhecimentos mensuráveis.

Por exemplo...

Se já identificou um tema (ou seja, a inconveniência de gerir permissões numa cadeia de e-mails) nas suas entrevistas, pode tentar calcular a percentagem de pessoas que considera isso extremamente inconveniente e compará-la com a percentagem de pessoas que não se incomoda realmente com essa questão.

Ao quantificar os seus dados, conseguirá compreender a importância das suas conclusões. Se apenas 20% dos entrevistados considerarem que as permissões de visualização em cadeias de e-mails são um problema, então a proposta de valor da sua funcionalidade de permissões de canal seria fraca.

Isto é, naturalmente, bastante útil. Mas, com base na minha experiência, a aplicação mais valiosa da análise de conteúdo é validar (ou invalidar) as suas hipóteses.

Com a análise de conteúdo, utiliza a mesma técnica que utilizaria para a análise temática. Mas, neste caso, mede a percentagem de respostas que validam a sua hipótese. Imagine que está a desenvolver uma aplicação de transcrição (tal como a Dovetail) com a seguinte hipótese:

Acredito que reduzir o tempo de processamento da transcrição de 10 minutos para 10 segundos aumentará drasticamente a taxa de visualização das transcrições

Agora, imagine que analisa as respostas das suas entrevistas e descobre que 80% das pessoas afirmam ter entrevistas consecutivas e que normalmente leem as transcrições no final do dia de trabalho.

Isto significa que a sua hipótese é inválida e que não deve desperdiçar tempo e recursos a otimizar o seu motor de processamento.

Método de análise adicional: a teoria fundamentada

O método científico tradicional (amplamente utilizado na gestão de produtos) começa por formular hipóteses e validá-las depois com provas empíricas.

Mas o problema é que nem sempre é possível formular estas hipóteses. Por vezes, especialmente quando se encontra na fase inicial de ideação da sua startup, não sabe nada sobre o seu mercado e os seus utilizadores. Assim, não há forma de elaborar hipóteses com significado.

É aqui que a teoria fundamentada entra em ação.

Em vez de criar hipóteses e validá-las depois com dados, o processo de investigação orienta-o aqui a analisar primeiro os dados e, em seguida, a criar hipóteses com base nos conhecimentos que encontrou nos seus dados.

Para uma startup em fase inicial, isso significaria começar a entrevistar utilizadores sem quaisquer hipóteses e compreender as suas necessidades e jornadas. Só quando tiver uma compreensão básica do que pretendem poderá começar a formular as suas hipóteses.

Como agir com base na sua investigação qualitativa

As suas entrevistas com utilizadores não têm qualquer significado (e as suas decisões estão repletas de viés de investigação) se não conseguir retirar delas algo acionável. Nesta secção, vamos analisar os passos básicos para agir com base no que aprendeu e ver como pode aplicá-los na vida real. Também pode utilizar a IA na investigação UX em conjunto com estes passos.

Passo 1: Validar ou invalidar as suas hipóteses

A menos que utilize a teoria fundamentada, todas as entrevistas com utilizadores devem ter como objetivo validar uma ou mais hipóteses. Eis como validar as suas hipóteses:

• Utilize as funcionalidades de etiquetagem e anotação da sua ferramenta de entrevistas para reunir, num único ecrã, todos os conhecimentos necessários relacionados com essa hipótese.
• Convide a sua equipa de produto (incluindo designers de UX e partes interessadas) e avalie estas conclusões.
• Decida se considera ou não que essa hipótese foi validada.

Por vezes, o conjunto de dados que tem pode não ser suficiente para obter uma resposta conclusiva à sua pergunta. Nesse caso, basta realizar mais entrevistas até reunir dados suficientes.

Passo 2: Aja com base nas hipóteses não validadas

Se as conclusões das suas entrevistas invalidarem uma hipótese (o que é mais comum do que validá-la), pode agir de duas formas possíveis:

• Reveja a sua hipótese: Talvez parte da hipótese fosse válida e apenas precise de criar uma nova hipótese modificada com base na anterior.
  
  Por exemplo, suponhamos que partiu do princípio de que as pessoas prefeririam gerir as permissões de cada publicação no Slack. Os dados das entrevistas mostram que as pessoas querem, de facto, permissões, mas estas não devem ser definidas ao nível da publicação. Neste caso, altera a sua hipótese para:

Consideramos que as pessoas preferirão gerir as permissões ao nível de um canal

• Considere-a invalidada e descarte-a: Se não encontrar revisões viáveis para a sua hipótese, pode simplesmente descartá-la e começar a formular novas hipóteses.

Passo 3: Transforme hipóteses validadas em soluções de produto

Se acabar por validar a sua hipótese, pode então começar a trabalhar numa solução de produto para ela.

Sei que é óbvio, mas a maioria de nós acaba por procrastinar e, eventualmente, esquecer estas oportunidades. Por isso, para mitigar este valor perdido, sugiro organizar regularmente sessões de ideação de produto e utilizar estruturas de design para desenvolver e iterar as suas soluções.

As principais partes interessadas nesta reunião são os seus designers de produto (ou engenheiros, se a solução envolver um processo de programação intensivo). Normalmente, pode começar estas sessões apresentando diapositivos ou um quadro colaborativo que contenha os conhecimentos que reuniu relacionados com essa hipótese.

(As ferramentas de entrevistas têm esta funcionalidade, já agora, por isso não se dê ao trabalho de utilizar o PowerPoint e use antes estas funcionalidades.)

Depois, começa a idealizar diferentes funcionalidades e ideias de design que irão abranger o caso descrito na hipótese. Por fim, pode utilizar qualquer ferramenta de priorização para encontrar as funcionalidades mais valiosas da lista e marcá-las como “prontas para a lista de pendências”.

Passo 4: Adicione as soluções de produto ao seu roteiro

Bem, este passo é óbvio. Assim que a sua equipa de UX tiver os projetos e tiver concluído os requisitos da solução, adicione-a à lista de pendências e dê-lhe prioridade.

A análise de dados qualitativos é o seu superpoder enquanto profissional de produto!

Os gestores de produto são a voz dos seus utilizadores em todas as empresas. Graças ao nosso conhecimento das necessidades e dificuldades dos nossos utilizadores, as opiniões dos gestores de produto têm um peso significativo e as pessoas tendem a concordar connosco. (Ou, pelo menos, deveriam!)

Os PMs podem alcançar este objetivo através de processos rigorosos de recolha e análise de dados quantitativos. No entanto, as entrevistas com utilizadores têm uma grande vantagem. Durante as reuniões com a sua equipa de liderança, as suas opiniões tornam-se irrefutáveis no momento em que cita os seus utilizadores.

Por isso, certifique-se de que todos os dados das suas entrevistas estão bem organizados e muito bem analisados!

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