Discovery CMS
Áreas envolvidas
UX Design (2 pessoas)
Tecnologia (2 pessoas)
Atendimento (1 pessoa)
Minha função
UX Researcher
Duração
2 meses
Contexto
Uma grande empresa da área de viagem e turismo possuía 4 diferentes CMSs e desejava unificar todo o conteúdo em um único local. Em razão disso, contratou um estudo de Discovery para que fizéssemos a indicação do CMS mais adequado para atender suas necessidades.
Objetivos
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Mapear as diferentes áreas que interagem com os CMSs;
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Descobrir quais são as dores e necessidades das diferentes áreas;
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Conhecer as especificidades dos CMSs disponíveis no mercado;
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Indicar o CMS mais adequado para a empresa.
Metodologia
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Desk research
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Pesquisa qualitativa
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Pesquisa quantitativa
Ferramentas utilizadas
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Miro
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Figma
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Google Sheets
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Microsoft Teams
O estudo
Entrevistamos 34 pessoas de 10 diferentes áreas da empresa, sendo elas: Marketing, Produtos Digitais, UX, Comercial, Tecnologia, CRM, Aplicativo, Trade Marketing, Atendimento, Pacotes. As entrevistas possuíam um roteiro semi-estruturado, a partir do qual aprofundávamos perguntas em assuntos que poderiam ser mais ricos para a pesquisa de acordo com cada sessão. Cada entrevista durava em torno de 40min à 1h.
Todas as 10 áreas listadas foram mapeadas a partir das próprias entrevistas. À medida que nomes e áreas iam aparecendo nas falas das pessoas entrevistadas, essas eram também inseridas em nosso plano de entrevistas.
A partir das entrevistas, íamos extraindo pontos importantes e alimentando um grande board no Miro, em que íamos destacando, por área entrevistada, falas relevantes para o problema. Com o tempo, esse board foi ganhando corpo, o que nos permitiu destacar 12 pilares que seriam importantes visarmos para o novo CMS. Esses 12 pilares foram:
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Personalização;
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Criação e Gestão de Conteúdo;
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Coordenação de Campanhas;
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Motores;
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Suporte;
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Utilização Simultânea;
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Integração com o Inventário;
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Performance;
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Analytics e SEO;
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Jornada Inteligente;
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Gerenciador de Assets Digitais;
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Diversos.
Ao final da fase de levantamento de dados a partir das entrevistas, o board do Miro estava assim:
Board do estudo no Miro, com o compilado de falas relevantes por área entrevistada.
A partir desses dados, acreditávamos ser importante compreendermos quais eram os problemas mais citados por cada área. Queríamos, portanto, saber qual era a incidência de cada pilar para cada área entrevistada. Por isso, quantificamos os pilares de acordo com o número de vezes que eram citados para cada área entrevistada e expomos isso de forma gráfica. Acreditávamos que isso talvez pudesse nos mostrar quais eram os maiores pontos de dor. Ao final da quantificação, chegamos ao seguinte resultado:
Representação gráfica da incidência dos pilares por área entrevistada.
Ainda sobre os pilares identificados, filtramos quais deles seriam resolvidos a partir do CMS e quais deles diziam respeito a dores enfrentadas em decorrência de outros problemas, sendo estes pontos de atenção para atuações futuras. Para isso, relacionamos a incidência das dores aos pilares que poderiam ser cobertos a partir da escolha do CMS, o que gerou uma matriz “Cobertura CMS x Incidência”. A “Incidência” era dividida entre “Alta” e “Baixa” e a “Cobertura CMS” era dividida entre “Precisa cobrir” e “Não cobre”. Com isso, chegamos ao que nomeamos de Quick Wins, com a informação de que aproximadamente 79% das dores poderiam ser resolvidas a partir da decisão do novo CMS. A matriz ficou assim:
Matriz "Cobertura CMS x Incidência" e Quick Wins.
Em relação aos CMSs disponíveis no mercado, chegamos a uma seleção de dois possíveis players. Foram feitas sessões de demonstração do CMS de cada um desses players. Também foi desenvolvido um questionário em que os pilares foram destrinchados em funcionalidades que gostaríamos de avaliar a respeito dos CMSs. Com isso, foram criadas perguntas específicas para que pudéssemos compreender com maior precisão as potências e limitações de cada CMS. Esse questionário foi desenvolvido pelo time de Tecnologia da nossa consultoria e enviado para os dois players analisados.
Com as respostas em mãos, com base na matriz “Cobertura CMS x Incidência”, atribuímos pesos para cada pilar. De acordo com a resposta dos players sobre as funcionalidades, os pontos iam sendo acumulados para cada pilar. Como resultado, chegamos ao seguinte gráfico:
Gráfico que expõe a porcentagem de cobertura dos CMSs dos players analisados para cada pilar de dor do cliente.
Após todas essas etapas de estudo, conseguimos chegar a conclusão que buscávamos e, assim, pudemos indicar o CMS mais recomendado para o cliente.
Reflexões
Foi uma pesquisa bastante intensa, em que houve muito volume de dados e diversos momentos de pesquisa para que se conseguisse ter uma boa compreensão do problema do cliente e para que chegássemos a uma resposta segura e responsável para a indicação aguardada. Acredito que tenhamos conseguido atingir os objetivos com êxito e com satisfação para o cliente.
Durante o estudo, utilizamos o Google Docs e o Miro como formas de documentação. Como ponto de atenção, evidencio que poderíamos ter utilizado outras maneiras de documentar a pesquisa, utilizando uma base única para os dados levantados, ao invés de ficarem em locais diferentes. Isso poderia ter ajudado a otimizar e agilizar a pesquisa. Entretanto, também é importante salientar que a experiência com o Miro para a realização da análise foi muito boa, nos permitindo movimentar os dados de forma bastante visual, o que auxiliou a dar forma para o estudo e que se tornou a característica mais marcante dessa pesquisa.
Nesse sentido, esse estudo apesar de ter utilizado um volume grande de dados, que mesclavam métodos qualitativos e quantitativos, também se tornou muito visual, o que acredito ter sido um dos pontos altos da entrega feita do final do processo.
