.Winnin Slides

ux, ui design, research (2022)
Visão geral
O Winnin Insights é uma plataforma que, por meio de Inteligência Artificial, consolida dados das maiores plataformas de vídeo e te permite analisar, entender e criar estratégias data-driven de conteúdos em vídeo.

Observamos um forte crescimento na produção de reports/jobs feitos pelos nossos clientes na entrega e apresentação desses insights nas campanhas. A partir desses dados, estruturamos uma nova feature o "Winnin Slides" que recolhe tais dados e apresenta de forma automática em formato de slides.
Minha função
Levantamento dos problemas com os usuários, tornando o objetivo central mais qualitativo, trazendo não só dados das plataformas de monitoramento mas também as vivências reais de cada usuário para o projeto.
Arquitetura da informação e os fluxos de criação, trazendo diferentes cenários dentro da feature.
Layout e componetização, seguindo as diretrizes do UI Design do Winnin Insights, além de ser escalonável para outros formatos de apresentação.

Como este caso é delicado, ofusquei algumas informações de tela e conteúdo confidencial.

Primeiros passos
Entendendo as personas e suas necessidades

Primeiro, precisávamos entender as motivações e necessidades de nossos usuários, então analisamos nossas personas (com base em nossos clientes). A maioria de nossos usuários hoje são de empresas de conteúdos onde as principais funções são de diagnósticos e planejamento de campanhas e insights. Entendendo, descobrindo o que certas audiências estão buscando e consumindo no meio digital.
"Uso quando preciso entender o comportamento pra inserir os dados em uma apresentação, como um diagnóstico ou planejamento"
Pesquisa e definição
Analisar experiências semelhantes de outras plataformas e definir que tipo de informação era necessária para garantir que nosso cliente tivesse o que precisava

Com nossas plataformas de monitoramento de tela e das ações coletadas por elas em dados quantitativos, percebemos que existia uma grande familiaridade nos dados e na forma como eram divulgados na fase final do diagnóstico.

As ações que eram vistas sempre eram "prints" ou "seleção de dados" que tornariam big numbers na apresentação desses projetos. A partir da estrutura e componetização já existente do Winnin Insights, iniciamos a fase dos wireframes e a criação desses fluxos.

Os nossos benchmarks também mostraram que informações simples são fundamentais. Então decidimos usar a hierarquia de informações para simplificar o entendimento que estávamos mostrando. Por exemplo, inclusão de tópicos, creators, videos, além de títulos e subtítulos para identificar quais eram os comparativos e demais formas de mensuração dessas métricas coletadas na inclusão desses slides.

Além dessas análises, identificamos grupos de usuários que iriam utilizar essa feature, dividimos em 2 grupos:
  • Grupos internos (winners)
  • Grupos externos (usuários do Winnin Insights)
Como este é um assunto delicado, não vou me aprofundar nesses grupos, mas eles contêm todas as informações que precisamos saber sobre as atividades de suas contas.

Como este caso é delicado, ofusquei algumas informações de tela e conteúdo confidencial.

Wireframe da estrutura vinda dos benchs e dos elementos que analisamos do Winnin Insights

Layout da pré-visualização e pequenas entradas

Com essas últimas definições, iniciamos os testes de fluxo e tela. Não foi difícil definir onde estaria esse recurso, nem a arquitetura dentro dele, pois teríamos uma visualização de componentes e os detalhes de cada informação. Então fomos direto para entender como mostrá-los aos nossos usuários.
"Eu prefiro essa coisa de exportar relatórios para coisa pequenas, com menor complexidade"
Testamos algumas interfaces, mas uma pré visualização dos componentes parecia mais clara e simples de entender. De acordo com nossas definições na parte de pesquisa, alguns casos seriam ou mais detalhados ou menos detalhados, trazendo só as informações necessárias. Os cards também ajudam a escanear facilmente o componente, visualizando informações específicas.


Teste para geração de feedbacks e acertos

Uma coisa interessante que fizemos além de testar e validar com os nossos usuários antes mesmo de levar para a implementação, foi fazer uma lista de heavy users do Winnin Insights para termos um maior contato direto com eles, marcando não só papos de recebimentos de feedbacks mas também enviarmos protótipos de alta fidelidade para traçarmos novas linhas de amadurecimento do produto.

Seguimos também diversificando alguns testes, e seguindo modelos de roteiros para determinados tipos de personas. Queríamos ter um melhor aproveitamento desses encontros para definir visões para os próximos passos e assim conseguirmos evoluir e sermos mais acertivos nos problemas mapeados.

Como este caso é delicado, ofusquei algumas informações de tela e conteúdo confidencial.

Icons e tooltips

Preview dos componentes e arquitetura das informações nos slides

UI, componetização e escalabilidade

Como já existia uma biblioteca do Winnin Insights dentro do nosso repositório, a forma como fomos aprovando e validando a nova componetização do Winnin Slides, junto com a criação de escalas e dimensionamentos, tornou o processo mais claro e bem definido, trazendo não só os detalhes das informações mas também como elas seriam apresentadas e arquitetadas dentro de cada slide.

Formamos também templates para cada caso de uso, aonde poderiam ser selecionados ou incluídos, otimizando assim a criação dos diagnósticos. Metrificando essas segmentações, conseguiríamos mapear os maiores casos de uso e prover insumos para o futuro.

Conclusão
Com nossas pesquisas, testes e desenvolvimento, conseguimos uma maneira simples e fácil de pesquisar e encontrar meios que promovessem um grande aproveitamento dos nossos dados na plataforma, tornando essas visualizações mais atuais e transformando esses insights dos diagnósticos mais precisos nas apresentações.

Formas de otimizar os processos do dia a dia dos usuários e também o compartilhamento desses projetos com o time envolvido, foi uma de muitas soluções que mapeamos durante toda a nossa jornada com os usuários.
Próximos passos
Após o lançamento para os nossos clientes, analisaremos continuamente as métricas desse recurso e acompanharemos qualquer feedback em nossa plataforma para entender se nossos usuários estão se adaptando a essa nova feature.

Além de promover melhores micro-interações, novos formatos de diagnósticos e demais iterações que forem sendo centradas em dados.
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