Por que sua empresa deveria investir em uma pesquisa em Design?

Para serem relevantes no mercado de hoje em dia, as empresas precisam ser movidas por dados. Esta é uma realidade onde até as organizações com menos estrutura trabalham para continuarem competitivas.

Mas, como tratar estes dados da melhor forma nem sempre é uma questão clara. Ainda existe um erro estrutural comum para a data driven strategy: pensar que dados são sinônimo de números.

Este é um erro que pode custar caro por alguns motivos. Primeiro, números são frios. Sozinhos, eles demonstram recortes, volumes e preferências, mas nem sempre conseguem explicar as razões que levaram àquela tomada de decisão por parte do consumidor.

O que acontece na sequência é que muitos analistas de dados e marketeiros inferem resultados e informações, acreditando estarem obtendo insights, quando na verdade estão apenas criando uma hipótese que não necessariamente está comprovada.

Em segundo, os números podem contar a história que você quiser. O clássico livro de Darrel Huff, Como Mentir com Estatística, de 1954, deixa isso claro. Na sua época, o autor já mostrava que você pode tomar decisões muito erradas seguindo apenas estatísticas. E estes dados podem estar errados sem querer, mas também podem ter sido manipulados para orientar a tomada de decisão.

Vale ressaltar que os dados quantitativos são de extrema importância. A partir deles podemos levantar hipóteses e conseguir insights também. Depois de já ter adquirido um conhecimento prévio, eles podem validar também o comportamento do consumidor.

 

Pesquisa em Design

Eis que entra em cena a pesquisa em Design. Enquanto a pesquisa quantitativa te mostra o que está acontecendo e em qual velocidade, a pesquisa em Design é uma ferramenta poderosa para explicar os motivos.

E, quando você domina os motivos, suas ações são mais poderosas.

A função da Pesquisa em Design é garantir que as evidências obtidas nos possibilitem responder às questões iniciais da forma menos equivocada possível.

Obter evidências relevantes implica em ter argumentos o suficiente para responder à pergunta da pesquisa, testar uma teoria, um produto ou avaliar um serviço. Ou seja, ao projetar uma Pesquisa em Design, precisamos ter em mente o seguinte: dada uma determinada pergunta, quais evidências são necessárias para respondê-la de modo convincente?

Este resultado aparecerá na forma de imagens representativas, modelos físicos, protótipos, construção de personas e outros tipos de relatórios. Em suma, o resultado de uma Pesquisa em Design cria algo que não existia antes dela ser feita.

Por que isso? Porque uma Pesquisa em Design lida com um problema lógico, não com um problema matemático.

A consequência desta pesquisa é a possibilidade de entender uma situação de forma mais profunda, compreender seus impactos e o modo como lidar com eles. Financeiramente, isso impacta do modo como uma marca deve conversar com as pessoas até em quais atributos devem, ou não, estar em seu produto.

 

Pesquisa em Desgin e Big Data

Vivemos em um mundo onde o Big Data é uma das grandes expressões corporativas. Cada vez mais empresas dão um jeito de criar seu próprio BI, mesmo sem ter clareza de quais informações devem ler ou de já ter passado por um processo de transformação digital.

Muitas empresas, sem reais condições de alimentar seu data lake, acabam pautando suas decisões em números rasos, inferindo caminhos que muitas vezes são os mais óbvios, e que geram pouco valor para o negócio.

Na contramão, existem outras empresas com muita informação disponível, mas com pouca capacidade de relacioná-los e criar insights poderosos para transformar os pontos de contato e as experiências de seus clientes.

Nestes dois casos, os resultados são parecidos, e os atributos gerados em produtos e serviços destas companhias ficam na média, sem gerar um real impacto na vida das pessoas. Sabemos que isso representa a estagnação de um negócio.

A Pesquisa em Design se torna um poderoso aliado nestes dois casos. Estas informações obtidas a partir do data lake podem gerar um cruzamento de dados inicial, formulando hipóteses. E são justamente estas hipóteses que se transformam nas perguntas da Pesquisa em Design.

Se os números te mostram que as pessoas consomem um volume X de determinado produto, quando determinadas condições acontecem, a Pesquisa em Design pode explorar à fundo estas condições e trazer insights sobre como potencializar o volume ou as condições ideias para venda.

Enquanto o Big Data olha para padrões de comportamento, a Pesquisa em Design compreende as razões por trás destes comportamentos. E é exatamente aqui que a geração de valor do seu negócio acontece.

 

Então, por que você precisa de uma Pesquisa em Design?

Acredito que neste ponto do artigo boa parte desta pergunta já tenha sido respondida. Ainda assim, muitas vezes existe a dificuldade de visualizar as entregas deste tipo de estudo. Enquanto pesquisas quantitativas entregam relatórios numéricos e gráficos, a Pesquisa em Design muitas vezes entrega uma surpresa.

Como a Pesquisa em Design é um estudo exploratório, o resultado depende completamente da pergunta inicial. 

Se o foco for o desenvolvimento de um produto, o resultado final pode ser um protótipo físico ou modelado em 3D. Pode também ser um relatório avaliando quais atributos são necessários para gerar valor e quais apenas encarecem seu produto.

Já se o projeto envolve o desenvolvimento de uma marca, a pesquisa pode entregar relatórios, personas, mapeamento de jornadas e de experiência dos clientes. Um serviço pode ter como resultado o blueprint de suas interações.

É preciso entender que as perguntas iniciais, aquelas que geram uma dor para a sua empresa, guiarão o tipo de entrega de um estudo desses. 

Mais importante é compreender que o resultado dessa pesquisa entregará uma visão profunda e humanizada sobre como podemos melhorar as relações entre as propostas de valor de uma empresa e as necessidades dos consumidores.

E é justamente o sucesso nesta relação que gera valor para sua empresa.