Com o avanço do big data, muitas empresas acumularam uma quantidade impressionante de informações sobre seus negócios e clientes. Nos últimos cinco anos, a análise e a ciência de dados emergiram como ferramentas cruciais para extrair valor desses dados massivos, impulsionando a popularidade da inteligência artificial e do aprendizado de máquina. As empresas, portanto, buscam maneiras inovadoras de usar essas informações para melhorar a experiência do cliente e do usuário. O usuário é aquele que utiliza o produto ou serviço prestado. O cliente é aquele que tem o poder e decisão de compra. Ambos têm necessidades diferentes. Mas como a ciência de dados e o design se entrelaçam nesse processo? Vamos explorar essa interação e como ela pode gerar soluções mais eficazes e inovadoras.
Definições Importantes
Antes de aprofundarmos, é essencial entender alguns conceitos-chave. Big data refere-se a conjuntos de dados extremamente grandes que, quando analisados computacionalmente, revelam padrões, tendências e associações, especialmente relacionados ao comportamento humano e às interações. Três pontos precisam ser levados em consideração:
1 – A inteligência artificial (IA) é um campo que envolve a criação de máquinas com a capacidade de pensar de maneira semelhante aos humanos.
2 – O aprendizado de máquina, um subcampo da IA, concede aos computadores a habilidade de aprender e melhorar a partir da experiência sem serem explicitamente programados para isso.
3 – Já a ciência de dados aplica métodos científicos aos dados para inferir evidências valiosas, que podem ser usadas para gerar novas ideias.
A Metodologia dos Cientistas e Designers
Agora que tudo isso está esclarecido, vamos falar sobre como os cientistas de dados e os designers pensam e trabalham. Os cientistas de dados e os designers enfrentam desafios semelhantes, mas utilizam metodologias diferentes.
Cientistas de dados aplicam o método científico: estudam um fenômeno, formulam hipóteses, testam essas hipóteses e analisam os resultados para fazer novas descobertas. Esse processo é iterativo e muitas vezes leva a novas hipóteses e investigações.
Por outro lado, os designers utilizam uma variedade de metodologias para abordar problemas. Eles enquadram o problema, aprendem sobre as necessidades e comportamentos dos usuários para obter insights profundos e desenvolvem soluções que são testadas e refinadas com base no feedback dos usuários.
Você percebeu essas semelhanças? As duas abordagens abordam problemas e buscam soluções de maneira semelhante. No entanto, essa similaridade nem sempre é percebida pelas equipes de Design e Ciência de Dados. Muitas vezes, o alinhamento sobre o propósito da solução – resolver o problema existente das pessoas – é dividido entre o que a ciência de dados quer entregar como algoritmo e o que o time de design quer entregar como produto.
Como Ciência de Dados e Design Se Complementam
Apesar das semelhanças, a combinação eficaz de ciência de dados e design não é sempre garantida. A integração dessas duas áreas pode ser desafiadora, mas quando bem-sucedida, resulta em soluções que oferecem valor real aos usuários. O segredo está em como esses campos colaboram.
Os serviços de recomendação, por exemplo, são uma boa ilustração. Eles utilizam dados para sugerir filmes, produtos ou anúncios personalizados. No entanto, apenas alguns desses serviços realmente fornecem valor significativo. A diferença entre um serviço medíocre e um excelente muitas vezes reside na forma como o design e a ciência de dados trabalham juntos.
Times bem-sucedidos utilizam uma orquestração bem elaborada onde o design é pensado para minimizar o atrito na coleta de dados, permitindo uma personalização mais refinada. A colaboração entre designers e cientistas de dados deve ser planejada desde o início dos projetos, estabelecendo trilhas paralelas de trabalho e marcos compartilhados. Isso garante que ambos os aspectos – a coleta e a análise de dados, e a criação de experiências – estejam alinhados e interligados.
Exemplos reais
Embora a Ciência de Dados e o Design possam inicialmente seguir caminhos diferentes, o sucesso de um produto muitas vezes depende de como esses dois campos se alinham para trabalhar em conjunto em prol de um objetivo comum: resolver problemas reais dos usuários. Para ilustrar como o alinhamento entre Design e Ciência de Dados pode impactar o sucesso de um produto, vejamos alguns exemplos reais:
Netflix e o Algoritmo de Recomendação:
- Desafio: A Netflix investiu muito em seu algoritmo de recomendação, que se baseia em dados de visualização e preferências do usuário. No entanto, houve um período em que o foco excessivo no algoritmo criou uma desconexão com a interface do usuário e a experiência geral de navegação.
- Solução: A Netflix percebeu que o algoritmo, por si só, não era suficiente. Foi necessário integrar o trabalho do time de Design para garantir que as recomendações fossem apresentadas de uma forma intuitiva e agradável para o usuário. Esse alinhamento resultou na interface personalizada que a Netflix oferece hoje, facilitando a descoberta de novos conteúdos.
Amazon e o Design do Produto:
- Desafio: A Amazon possui um dos sistemas de recomendação mais avançados do mundo, usando ciência de dados para prever o que os usuários podem querer comprar. Em determinado momento, a experiência de compra foi prejudicada porque o design da interface não acompanhava a complexidade dos algoritmos, resultando em uma sobrecarga de informações que confundiam os usuários.
- Solução: Para resolver isso, a Amazon trabalhou para alinhar os times de Ciência de Dados e Design, simplificando a interface e priorizando a apresentação dos produtos recomendados de forma fácil e agradável para os usuários. Esse alinhamento levou a uma experiência de compra mais fluida e eficiente.
Spotify e a Personalização de Playlists:
- Desafio: O Spotify investiu em algoritmos complexos para criar playlists personalizadas, como o “Discover Weekly”. Inicialmente, houve um desafio em integrar essas recomendações de maneira que fossem facilmente acessíveis e atraentes, especialmente para novos usuários.
- Solução: Os times de Design e Ciência de Dados trabalharam juntos para entender como os usuários interagiam com o app e ajustar tanto os algoritmos quanto o design da interface. O resultado foi uma experiência personalizada que mantém os usuários engajados.
And in the end…
Para alinhar as equipes de Ciência de Dados e Design, é importante começar com uma visão clara e objetivos comuns que foquem em resolver os problemas dos usuários. Incentive a colaboração entre as equipes, promovendo encontros regulares e workshops onde todos possam compartilhar suas ideias e entender o trabalho dos outros.
Certifique-se de que os processos de trabalho estejam alinhados, encontrando metodologias que funcionem para ambos os times. Use canais de comunicação simples e diretos, e mantenha a equipe bem informada através de uma documentação centralizada.
É útil ter líderes que ajudem a facilitar a comunicação entre as áreas, garantindo que todos estejam na mesma página. Também é importante promover uma cultura que valorize o trabalho em conjunto. Ao longo do desenvolvimento, faça testes e validações com a participação de ambos os times, definindo metas que todos possam acompanhar para medir o sucesso.
A integração da ciência de dados e do design pode transformar a maneira como as empresas criam e entregam experiências ao cliente. Embora os cientistas de dados e os designers abordem problemas de maneiras diferentes, suas colaborações podem levar a soluções inovadoras e eficazes. Estabelecer uma base sólida para a colaboração e planejar momentos de trabalho conjunto pode resultar em experiências que realmente melhoram a vida das pessoas. Quando os desafios são abordados de forma colaborativa, combinando insights de dados com um design centrado no usuário, os resultados podem ser verdadeiramente transformadores.