Motivação
Navegando no iFood em mais uma sexta-feira da quarentena, me deparei outra vez com a minha indecisão para escolher o que comer e notei que estava sendo bombardeada por informações por todos os lados, como se a ideia fosse “alguma coisa vai chamar a atenção dela”. Então me surgiu a questão: será que só eu tenho essa dificuldade? Fui pesquisar com alguns usuários e descobri que eu não era a única! Então o que eu poderia fazer pra ajudar as pessoas que têm dificuldade para decidir o que comer?
(Se fosse um case real, seria necessário conversar com todos os stakeholders para entender, por exemplo, a visão do negócio e da área de marketing)
Problema
Os usuários sentem dificuldade na hora de escolher o que comer.
Entendimento
Benchmark
Fiz um benchmark com o objetivo de comparar as características que podem levar o usuário a decidir a compra na home dos principais aplicativos de delivery:
Exibe campo
de busca
Mostra localização
atual
Destaca
algumas
lojas
Mostra últimos restaurantes
Oferece cupom de desconto
Tem opção de filtrar
Acesso aos pedidos
Tem opções de mercados
Exibe categorias de comidas
Exibe banners de promoções
Matriz CSD
Para compreender melhor o problema, criei uma matriz CSD:
Certezas
Suposições
Dúvidas
Pesquisa Quantitativa
Criei um formulário onde os usuários puderam responder sobre suas necesidades ao pedir comida e obtive as seguintes respostas:
32%
32% das pessoas levam mais de 15 minutos para escolher o que comer
64%
64% das pessoas usam aplicativos de entregas pelo menos 2 vezes por semana
85%
85% das pessoas acham que os apps não ajudam na hora de decidir o que comer
65%
65% das pessoas acreditam que um conteúdo personalizado pode ajudá-las a decidir o que comer
100%
Todas as pessoas utilizariam uma função no app que as ajudassem a escolher o que comer
Pesquisa Qualitativa
Recrutamento
10
Usuários que usam o iFood e/ou outros aplicativos de delivery
5
usam iFood
todos os dias de segunda a sexta
3
já sabem o que querem pedir ao abrir o app
2
não sabem o que querem pedir ao abrir o app
5
usam iFood somente às sextas-feiras e finais de semana
1
já sabe o que quer pedir ao abrir o app
4
não sabem o que querem pedir ao abrir o app
Entendi que deveria focar nas pessoas que usam o aplicativo aos finais de semana, pois são as que ficam mais em dúvida na hora de fazer o pedido. Como elas pedem aos finais de semana, têm mais tempo para escolher. Já os usuários que pedem ao longo da semana têm menos tempo e muitos já têm uma rotina alimentar que ajuda nessa tomada de decisão.
Entrevista
Perguntei sobre a relação deles com a tecnologia em geral, sobre como eles vêem os aplicativos influenciando em sua rotina e como usam os aplicativos de delivery. Obtive algumas respostas como:
Eu costumo usar um aplicativo externo que me ajuda a escolher o que pedir no app de delivery.
M, 42 anos
Uma vez eu desisti de pedir porque não conseguia me decidir. Acabei fazendo um miojo mesmo.
B, 31 anos
Eu sempre olho em todos os aplicativos para procurar mais opções até encontrar algo que eu queira comer.
C, 28 anos
Aprendizados
Com base nesta pesquisa, pude confirmar que muitas pessoas têm dificuldade em escolher o que comer e, na maioria das vezes em que isso acontece, o aplicativo não ajuda na tomada de decisão.
Storytelling
Agora que eu havia entendido melhor o problema, criei um storytelling para assimilar o problema à realidade dos usuários:
Era uma vez o Bruno, ele é uma pessoa super indecisa. Todos os sábados o Bruno passava por momentos de aflição gastando muito tempo para decidir o que comer. Um certo dia, ele descobriu que havia uma função no iFood que poderia ajudá-lo a tomar essa decisão em menos de 5 minutos. Por causa disso ele conseguiu ter mais tempo para relaxar em seus momentos de descanso. Também por causa disso ele começou a usar mais o aplicativo, já que agora sabia que não lhe traria momentos de aflição. Até que finalmente Bruno se tornou adepto ao uso do aplicativo mesmo durante a semana, quando tem menos tempo para se decidir.
Jornada do usuário
A partir de então, criei a jornada do Bruno para desenhar a experiência:
Motivação
Busca
Decisão
Jantar
Fazendo
É sábado a noite, ele começa a pensar no que irá pedir
Abriu o iFood em busca de algo para comer
Conseguiu escolher uma refeição e fez o pedido
A comida chegou
“Qual app será que vai mostrar algo que eu queira comer?”
Pensando
"Oba! Quanta opção!"
“Nossa! Já são quase 23h e ainda não consegui escolher”
“Opa! Uma promoção! Será que é bom esse japonês?”
“Ufa! Finalmente consegui pedir.”
“Não sei se eu queria mesmo comer isso, mas pelo menos chegará rápido.”
“Nossa, até que enfim!”
“Caramba, saiu caro esse lanche.”
“Cadê aquele filtro de restaurantes próximos?”
“Que fomeee!”
Sentindo
App exibe alerta no celular com promoção
Oportunidades
Componente no app que ajude a pessoa a decidir o que pedir
Acompanhamento detalhado do andamento do pedido
Envio de cupons com ofertas para o próximo pedido
Solução
A solução encontrada foi a criação de uma funcionalidade que ajude o usuário a escolher, de forma rápida, o que vai comer. Desta forma os usuários, que antes ficavam confusos, agora poderão completar a tarefa de pedir comida com muito mais agilidade.
Benchmark
Realizei um benchmark em busca de aplicativos que ajudem o usuário a fazer escolhas.
JustWatch
O usuário seleciona alguns posters e, com base nesse range, o app exibe algumas listas de filmes que ele poderia gostar.
QualFilmeFlix
O usuário escolhe o gênero que gostaria de assitir, clica em “Sortear” e o app escolhe aleatoriamente um filme.
Chippu
O usuário seleciona algumas tags para filtrar gêneros e plataformas em que gostaria de assitir o filme, então o app exibe um título, mas dá a possibilidade do usuário dizer se gostou, se prefere ver outro ou se já viu este filme. Caso ele não opte pelo filme apresentado, outro título é exibido.
Lucky Wheel
Este é um app simples para sorteio. O usuário seleciona quantos itens quer sortear, em uma segunda tela os nomeia e o próximo passo é o sorteio. Busquei este tipo de app pois um dos respondentes da pequisa quanti compartilhou que usa um app que escolhe por ele a comida.
Akinator
O gênio que adivinha nossos pensamentos é uma figura antiga na internet. Eu quis trazer esse exemplo aqui porque um fator fundamental para ele acertar sempre é ter um banco de dados gigante. É possível que ele utilize a técnica da árvore de decisão, que no caso do nosso app ajudaria o usuário a tomar a decisão tendo como base os tipos de comidas e pratos oferecidos pelos restaurantes.
Wireframe
A partir de então, pude começar a desenvolver alguns wireframes (rabiscoframes por enquanto) para pensar no fluxo:
Fluxo
Após a primeira fase de wireframes, evoluí eles para protótipos de média fidelidade para que pudesse pensar no fluxo com maior grau de detalhamento das telas.
Pontos de entrada
Banner na home
Carrossel de categorias
Menu "Busca"
A tela do produto aparece e ele decide se quer comprar, tentar novamente ou sair
Nesta etapa, o usuário filtra as características que considera fundamentais para efetuar o pedido naquele momento, como aceitar vale-refeição ou ter uma entrega mais rápida.
Hora de jogar! Um card com uma foto aparece e ele deverá arrastar o card para os lados (ou usar os botões logo abaixo), dizendo se gosta ou não daquela comida. Após alguns cards, o aplicativo exibe uma página de transição e consegue selecionar, com base nessas respostas e nos filtros pré-selecionados, uma refeição com alta probabilidade do usuário querer comprar.
Protótipo de alta fidelidade
Criei os protótipos de alta fidelidade para detalhar o fluxo, utilizando o Figma, para assim poder realizar testes de usabilidade com alguns usuários e validar minha hipótese inicial.
Veja com mais detalhes como ficaram as interações no protótipo de alta fidelidade:
Testes de usabilidade
Depois de concebida a ideia, esse foi o momento de testar. Realizei 5 testes de usabilidade com usuários do iFood para validar minha hipótese inicial e obtive alguns feedbacks muito interessantes:
Mas eu gosto de feijão, só não pediria agora porque não costumo comer feijão de noite.
R, 31 anos
Pô, que maneiro! Nunca tinha visto isso, já tem lá no iFood?
C, 27 anos
Caraca! Você vai vender esse projeto pro iFood?
A, 47 anos
Resultados
De uma forma geral, as pessoas entenderam o conceito do componente, não tiveram dificuldades com a usabilidade e demonstraram bastante interesse em usar a solução que as ajudaria a escolher o que comer!
Realizei uma alteração no texto da tela principal do componente, que antes terminava assim: "conte pra gente o que você gosta de comer" e agora termina desta forma: "conte pra gente se você está a fim de comer". Assim, os usuários que poderiam se confundir pelo fato de gostarem mas não estarem com vontade naquele momento, agora têm com mais clareza a indicação de que devem escolher algo que lhes apetece no momento.
Métricas
Além da visão qualitativa que temos através dos testes de usabilidade, é importante trazer sempre a visão quantitativa, nos baseando também nas métricas para definir novos passos de forma mais assertiva.
Para conseguir responder se a ferramenta foi realmente capaz de ajudar as pessoas a escolherem o que comer, algumas tags podem ser adicionadas ao fluxo. Seria importante fazer o tagueamento, por exemplo, dos pontos de entrada, dos cliques e das interações para mensurar as taxas de sucesso. As taxas podem ser a conversão ou o engajamento, por exemplo, que pode ser medido pelo tagueamento dos cards.
Conclusão
Neste case pude praticar diversas etapas do processo de design de experiência. Foi muito gratificante descobrir usuários que têm as mesmas dores que eu e poder estudar uma solução para um problema que é real.