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Melhorando a experiência de mobilidade urbana através do compartilhamento de veículos

Novembro de 2022

Estudo de caso de UX, realizado em time por Paulo Kick e Lívia Milone

Trabalhamos em conjunto em todas as etapas, mas cada um se aprofundou mais nos seguintes tópicos:

​Paulo Kick: elaboração dos roteiros das pesquisas qualitativas e condução das entrevistas. Mapeamento das jornadas dos usuários e wireframes em média fidelidade do protótipo.

Lívia Milone: processamento dos dados das pesquisas quantitativas, qualitativas e testes de usabilidade. Desenvolvimento do protótipos em alta fidelidade, assim como o UI Kit e seus componentes.

O Ponto de partida

Estávamos em busca de um desafio para esse projeto de UX, e pesquisando notícias e observando as mudanças no comportamento humano causadas pela pandemia, notamos que o aumento de carros ociosos tem se tornado uma questão importante em muitas cidades devido ao trabalho remoto.

 

Em contrapartida, a crise econômica e a diminuição de renda tornaram mais difícil para muitas pessoas a possibilidade de usar ou comprar um carro.

 

Juntando esses dois pontos, foi aí que observamos a oportunidade de trabalhar no seguinte desafio:

Como podemos conectar quem ocasionalmente precisa de um carro com donos de carros que não os utilizam durante maior parte do tempo?

Cenário atual

Em nossa desk research levantamos dados relativos ao nosso problema e os categorizamos em 3 pontos:

Cenário atual.png
Usuários
Usuários.png
Objetivo do projeto

Levando em consideração nossos pontos levantados anteriormente, identificamos algumas das principais dificuldades que nossos possíveis usuários têm e qual seria nosso objetivo em resolver cada uma delas.

Priorização de soluções.png
Análise de mercado

Com o objetivo de investigar como outros serviços trabalham com soluções de mobilidade compartilhada e observar possíveis concorrentes, foi feita uma pesquisa de mercado.

Análise concorrência.png

Pudemos observar que hoje no Brasil não existe um modelo de negócio que trabalhe com compartilhamento de veículos de pessoa para pessoa. ​ Nos serviços que alugam carros compartilhados, nossos principais concorrentes seriam: Vamo, Beepbeep e Turbi.

 

Todos tem a proposta de um aluguel mais flexível, porém encontramos pontos que poderiam ter melhorias, como a entrega em um endereço personalizado e maior alcance desses serviços, que ainda estão limitados a poucas cidades.

Suposições e Dúvidas

Para termos um guia inicial e desenvolver nossas pesquisas, elaboramos uma matriz CSD, onde priorizamos nossas principais dúvidas e suposições sobre os nossos usuários:

CSD.png
Pesquisas

Realizamos primeiramente uma pesquisa quantitativa, para identificar os principais problemas relacionados ao nosso desafio. Montamos um questionário, feito no Google Forms, distribuímos através de redes sociais e em grupos de interesse de nossos potenciais usuários. ​

 

Analisando os resultados obtidos, algumas dúvidas sobre as motivações dos usuários se mantiveram, para investigar de forma mais detalhada seguimos com uma pesquisa qualitativa, no formato de entrevistas em profundidade. A partir das pessoas que responderam nossa survey, recrutamos os perfis que se encaixariam nos nossos possíveis usuários.

 

Abaixo um resumo do nosso roteiro para as EPs:

Entrevista quali.png
Aprendizados pesquisa

Após compilar os resultados de nossas pesquisas quantitativas e qualitativas, agrupamos aprendizados similares e os dividimos em 3 temas principais de cada usuário, que consideramos mais relevantes para nosso projeto:

Quali Prop.png
Quali Locatário.png
Personas e jornadas

Após o processar os resultados das pesquisas e sintetizar os aprendizados de cada usuário em 3 principais temas, direcionamos esses pilares para a construção das personas e suas jornadas. Com isso pudemos identificar melhor as motivações e frustrações de nossos usuários. Assim como visualizar as oportunidades que teríamos em cada fase do processo de aluguel de carro para ambas as partes.

Persona_prop.png
Customer Journey Map Proprietário.png
Persona_usuário.png
Customer Journey Map Usuário.png
Ideação
Priorização da solução

Com base em nossos aprendizados e oportunidades observadas, identificamos os problemas mais latentes de cada usuário e com uma matriz impacto x esforço, priorizamos nossas ideias de soluções para cada categoria de usuário.

Priorização de soluções.png
Protótipo baixa fidelidade

A partir do nosso mapeamento de jornada, utilizando a técnica do crazy 8s, cada integrante da equipe propôs ideias de solução para cada parte do fluxo.

Rabisco frames loc.png
Rabisco frames prop.png
Primeiro teste usabilidade: protótipo em baixa

Para testar a relevância das nossas soluções propostas partimos para o primeiro teste de usabilidade! Recrutamos potenciais usuários que tinham participado da nossa survey, selecionando os que tinham o perfil desejado. ​Realizamos tanto testes presenciais como virtuais, utilizando o GoogleMeets e o OBS Studio para gravar os testes. Abaixo um resumo do nosso roteiro dos testes conduzidos.

Teste usabilidade.png
Análise testes usabilidade.png

Modelo de tabela de análise para testes de usabilidade do artigo de Elisa Volpato

Aprendizados primeiro teste usabilidade

Aprendizados primeiro teste usabilidade Tabulamos os resultados, analisando em cada etapa dos fluxos onde os usuários tiveram dificuldade ou dúvida ao executar as tarefas. ​

 

Organizamos as ocorrências de cada fluxo, classificando-as em níveis de severidade, recorrência, assim como recomendações de ajustes para serem feitos em cada caso. ​

 

Com base em nossos resultados dos testes e o grau de urgência de ajustes, elencamos os principais pontos a serem revisitados em nosso protótipo de alta-fidelidade.

Aprendizados Teste Usabilidade I - Usuário.png
Aprendizados Teste Usabilidade I - Prop.png
Protótipo em alta fidelidade

Para o protótipo de alta fidelidade decidimos priorizar apenas os fluxos de aluguel do proprietário e locatário, pois entendemos que seria a parte mais essencial do projeto.

Guias de estilos

Escolhemos como cor primária um tom azulado, que remete a sensação de confiança. Como cor secundária elegemos um laranja, que é uma cor com uma simbologia energética e dinâmica. ​

 

As tipografias escolhidas foram Roboto para os títulos e Lato para os textos. Ambas as fontes sem serifa e com estilo mais moderno.

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Components.png
Segundo teste usabilidade: protótipo em alta

Decidimos realizar um segundo teste de usabilidade com o protótipo de alta fidelidade, para analisarmos se as mudanças, que fizemos baseadas no teste anterior, trariam melhorias para o usuário. ​

 

Fizemos o recrutamento levando em conta os mesmos critérios do teste anterior.

 

Abaixo um resumo do nosso roteiro para esse teste:

Teste usabilidade2.png
Principais aprendizados: segundo teste usabilidade

Analisamos os resultados dessa segunda rodada de testes e separamos os principais aprendizados para cada tipo de usuário:

Aprendizados Teste Usabilidade II.png
Considerações
finais

Trabalhar nesse projeto foi desafiador! Tivemos que pensar numa construção de um serviço novo para dois perfis diferentes de usuários. ​ Durante nosso processo tivemos que pensar tanto no equilíbrio da garantia de segurança do serviço quanto na praticidade para o usuário, que muitas vezes entraram em conflito. ​

 

Outra questão que nos trouxe bastante reflexões foi equilibrar as necessidades dos nossos dois perfis de usuários. Os proprietários, que por um lado necessitavam sentir confiança no processo de aluguel e os locatários que buscavam facilidade e personalização na hora de alugar. Essas necessidades, diversas vezes também entraram em embate. ​

 

Elaboramos, testamos, falhamos, mas também tivemos muitos aprendizados nesse processo. Tentamos desvencilhar de vieses de confirmação e ficamos atentos para descobrir informações que nem sempre estavam previstas nos roteiros mas que nos trouxeram valiosos insights. ​

 

Compreendemos que um dos papéis do designer é resolver um problema da melhor maneira, tentando encontrar o equilíbrio nas suas soluções, seja ela entre o negócio e seus usuários ou entre diferentes perfis de usuários.

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