E se a Netflix soubesse o que você quer assistir antes de você?
Apresentando o Netflix Discovery – Uma nova experiência de descoberta de conteúdos
Este estudo de User Experience focou principalmente em como tornar a experiência mais agradável para o usuário comum e recorrente.
Baseamos o processo de pesquisa em vários métodos e construímos nossa hierarquia visual e User Interface (UI) com base nos resultados de entrevistas e testes com o nosso grupo-alvo.
A quantidade média de escolhas que fazemos todos os dias é de cerca de 35.000.
Desde pequenas decisões, como quais roupas vestir para o dia ou o que você vai comer no café da manhã, até escolhas mais inovadoras, como com qual ideia trabalhar em um projeto profissional.
Um estudo feito pelo professor e autor Barry Schwartz, na Swarthmore College, mostrou que muitas opções podem levar ao estresse, ansiedade e descontentamento.
Esse é o fator mais importante que avaliamos ao começar a fase da pesquisa na jornada de construção deste estudo de caso.
Aconteceu que, por meio de uma pesquisa que fizemos, 77% das respostas apontaram dificuldade em escolher um filme.
A pesquisa também nos mostrou que:
- 75% dos/as usuários/as queriam uma interface mais personalizada;
- 71% queriam ver o que seus/suas amigos/as estavam assistindo;
- E que 63% confiam nas recomendações de filmes de seus/suas amigos/as.
O ponto é que ninguém fica mais feliz com máxima liberdade de escolha.
Quais insights poderíamos reunir?
O que impede essas pessoas de gastarem menos tempo escolhendo e mais tempo se divertindo? Decidimos explorar isso ainda mais, fazendo entrevistas profundas.
Isso foi o que descobrimos:
1. Em primeiro lugar, uma das principais interferências é não encontrar conteúdo relevante com rapidez suficiente. Isso significa que estamos gastando muito tempo percorrendo conteúdo irrelevante com o qual não nos engajamos.
2. Em segundo lugar, e a descoberta mais interessante que fizemos, foi que não consumimos o mesmo conteúdo sempre que fazemos login. Ele difere de acordo com parâmetros como hora, dia da semana, local, dispositivo, etc.
O que nos leva ao nosso principal insight:
Como a Netflix pode recomendar algo que o/a usuário/a deseja ver antes mesmo dessa pessoa saber que deseja vê-lo?
A Netflix precisa descobrir qual é o conteúdo mais relevante para um/a usuário/a específico. Toda vez que ele ou ela faz login.
Começamos analisando os pontos de dados existentes que poderíamos usar, como geolocalização, hora, dados climáticos, dispositivo, reconhecimento de voz, etc.
A Netflix poderia fazer a melhor e mais relevante recomendação de conteúdo com base nesses pontos de dados, proporcionando a esse/a usuário/a uma melhor experiência.
Leia também: Elementos para uma boa interface do usuário
Hierarquia visual
A hierarquia visual é construída com base nos resultados de nossas entrevistas e sessões de teste.
Atribuímos pontos para cada recurso da Netflix, e classificamos no topo o recurso preferido e mais bem avaliado por usuários/as. Em seguida, classificamos o segundo recurso mais curtido, e assim por diante.
Destino
A nova experiência de descoberta de conteúdo conhecerá você melhor e, assim, poderá fornecer recomendações sobre diferentes parâmetros.
Com base em como o Facebook funciona, a Netflix funcionará da mesma maneira. Isso significa que ela recomendará o conteúdo com maior probabilidade de engajamento.
Vamos conversar sobre o contexto. Você acorda de manhã, faz café e está se prepara para um pouco de mindfulness.
A Netflix então recomendaria e forneceria a você duas opções, com base no que você gostaria de assistir pela manhã.
Neste caso, uma boa opção seria o Planet Earth.
Quando você termina seu café da manhã, é hora de começar a se preparar para o trabalho. Então, quando você senta no metrô e acessa a Netflix. Você vai obter essa imagem:
O conteúdo mais relevante para você está no topo, aquele com o qual você provavelmente irá engajar. E, como você está em deslocamento, ele se ajustará ao tempo da viagem.
No conteúdo mais relevante, você encontrará o que seus amigos assistiram nesta semana, mês ou ano. O serviço só escolherá os amigos com os quais você está interagindo, por exemplo, no Facebook ou Instagram.
Novidades
Rolando a página pelas novidades do feed.
É provável que você esteja na estrada e receber uma recomendação de um filme de duas horas não é o que você gostaria.
Portanto, o serviço de streaming fornecerá apenas conteúdo relevante para o seu período de tempo, com base na geolocalização.
Se você está indo para o trabalho e leva 45 minutos, você receberá recomendações com 40 minutos.
Continue assistindo
Continue assistindo de onde parou. Nada novo nisso.
Populares
Está sem inspiração e quer guardar alguns filmes para a noite? Vamos olhar a grande e única lista de conteúdos populares.
Minha Lista
Tudo o que você salvar estará na área Minha Lista. Nada novo aqui!
Para a hora do jantar
Quando você chega em casa, voltando do trabalho, está na hora do jantar. Que tal abrir a Netflix para obter inspiração?
A Netflix sabe que você gosta de se inspirar nos conteúdos do Chef’s Table e Jamie Oliver. Então, essas são as recomendações que você receberá no topo. Fácil de acessar e fácil de escolher. Sem sobrecarga de informações.
Blockbuster
Depois que você terminar de preparar o jantar, é hora de escolher um filme para terminar a noite.
Uma coisa que descobrimos em nosso caminho, e algo com o qual eu acho que muitos de nós já estamos familiarizados, é a rolagem infinita da página para escolher um filme para o jantar.
A comida esfria antes de você conseguir encontrar algo para assistir.
A solução é oferecer uma única, e a melhor, recomendação de filme entre todas as opções do serviço de streaming, para evitar a rolagem de página e impedir que a comida esfrie.
Wireframes
Queríamos ter uma ideia de como projetar a hierarquia visual, por isso testamos diferentes tipos de layouts com nosso grupo-alvo.
Usando o rastreamento ocular e permitindo que os usuários falassem em voz alta, conseguimos ter uma boa ideia da hierarquia visual no início do processo.
Então, como seria a Netflix se fosse guiada por algoritmos com base em parâmetros como hora, local, dia da semana e dispositivo?
Ao ler as tendências de UX e UI que estão obtendo mais reconhecimento, estou convencido de que serviços como Netflix, Spotify e outros streamings seguirão em direção a uma interface cada vez mais amigável e fácil de usar, muito mais personalizada.
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Este é um artigo traduzido, você pode acessar a versão original em inglês aqui. Todos os créditos para o autor: Faraz Ali
Last modified: 22/07/2020