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Oferecendo soluções de negócio mais
assertivas para os usuários de um serviço
combinando UX Research + Machine Learning
Davi Silva
Izabela Amaral
Dextra
Digital
Quem somos nós ?
Curioso e data lover. Trabalha em projetos de desenvolvimento de
software a mais de 25 anos no Brasil e nos EUA. Tem 4 filho/as, 2
cachorros e é jogador (amador) de squash.
Davi - Developer e GP de plantão - Dextra
Apaixonada por conversar com pessoas para entender
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há 8 anos, atuando no Brasil e nos EUA em empresas como Sony,
Ifood, AllState e Dextra.
Adora fotografia, filmes sci-fi e cupcakes !
Izabela - UX Researcher - Dextra
O que é Machine Learning ?
Qual o papel do UX Researcher ?
Como os experimentos são criados - quais
aspectos considerar & exemplos
E depois que o experimento acaba ?
Agenda de hoje
Definição
ML e IA
Machine
Learning 1
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Definição de Machine Learning
Subconjunto da área de
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como Inteligência
Artificial(IA), que
compreende um conjunto
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tecnologias que você pode
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Artificial Intelligence
Machine Learning
Deep Learning
UX Researcher
qual o papel desse profissional ?
dados quantitativos
dados qualitativos
levantamento de
hipóteses
coleta de feedback
conversas, conversar, conversas..
foco no usuário
Quando criar
os experimentos?
- Entendimento de padrões de uso/preferências
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Quando criar experimentos?
Mas isso se aplica
no meu projeto ?
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Se sua empresa trabalha com:
→ Recomendação
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("Concierge")
Dúvidas
frequentes, chat…
→ Serviço de
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→ Conteúdos
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("Curadoria")
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conteúdos,
assinaturas...
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website de pacotes
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→ E-commerce
→ Ofertas de
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e vários outros segmentos...
Dados
Cenários
Como os
experimentos
são criados ?
1
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Dados
Levantamento de hipóteses que se deseja validar
Como criar os experimentos?
Exemplo:
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Como criar os experimentos?
"Os usuários não contratam
pacotes personalizados
porque não exploram opções
avulsas para se adequar ao
seu estilo de vida"
FATO PROPOSTA
Prever opções de
seguros/valores que se
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segmentos que acessam
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"Os usuários têm
dificuldade de encontrar no
serviço os produtos
relacionados às suas
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HIPÓTESE
?
Quais fatores considerar?
Cenários
→ Segmentação da base de usuários (estatística "na veia")
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- Método de recomendação:
- Content-based Method: atributos de itens/usuário; recomendação de itens similares,
baseado no histórico de compras do usuário;
- Collaborative Filtering: sistema recomenda itens que foram "curtidos"/comprados por
usuários com perfis semelhantes; permite que itens diversos sejam ofertados para os
usuários.
Como criar os experimentos ?Como criar experimentos?
Identificamos as variáveis de recência, frequência e monetária (RFM) dos usuário;
Calcula-se os pesos destas variáveis;
Em seguida, utilizamos algoritmos de agrupamento ponderados de RFM e de
maximização de expectativa e sua combinação com método de K-Nearest
Neighbors, para extrairmos as recomendações de cada conjunto de usuários;
Finalmente, os resultados são comparados com o resultado das técnicas
convencionais de CF (Collaborative Filtering)
Recommender system based on customer segmentation (RSCS)1
[1] https://goo.gl/LDPj5Z (Rezaeinia, S. M., Univ. Teerã)
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2
3
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Como criar os experimentos ?K-Nearest Neighbors
Como criar os experimentos ?K-Nearest Neighbors
?
● Cálculo da similaridade
de usuários
● Identifica k usuários
com perfil semelhante a
um usuária/o a
● Recomenda calçados
que não foram vistos
por a
https://goo.gl/Wr3f5q
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-1 1
0
Itens com
baixa
similaridade
Itens
"neutros"
Itens com
grande
similaridade
E depois que o experimento acaba ?!
Validação (ou não!) de
hipóteses
Mais rodadas de testes !
Pós
experimentos... 1
2
Dúvidas ?!
davi.silva@dextra-sw.com
izabela.amaral@dextra-sw.com
Obrigado(a)!

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Davi Silva e Izabela Amaral - Oferecendo soluções de negócio mais assertivas para os usuários de um serviço combinando UX Research + Machine Learning

  • 1. Oferecendo soluções de negócio mais assertivas para os usuários de um serviço combinando UX Research + Machine Learning Davi Silva Izabela Amaral Dextra Digital
  • 2. Quem somos nós ? Curioso e data lover. Trabalha em projetos de desenvolvimento de software a mais de 25 anos no Brasil e nos EUA. Tem 4 filho/as, 2 cachorros e é jogador (amador) de squash. Davi - Developer e GP de plantão - Dextra Apaixonada por conversar com pessoas para entender comportamentos e padrões, começou a atuar com UX Research há 8 anos, atuando no Brasil e nos EUA em empresas como Sony, Ifood, AllState e Dextra. Adora fotografia, filmes sci-fi e cupcakes ! Izabela - UX Researcher - Dextra
  • 3. O que é Machine Learning ? Qual o papel do UX Researcher ? Como os experimentos são criados - quais aspectos considerar & exemplos E depois que o experimento acaba ? Agenda de hoje
  • 5. Definição de Machine Learning Subconjunto da área de conhecimento definida como Inteligência Artificial(IA), que compreende um conjunto de ferramentas e tecnologias que você pode utilizar para responder questões com seus dados. Artificial Intelligence Machine Learning Deep Learning
  • 6. UX Researcher qual o papel desse profissional ? dados quantitativos dados qualitativos levantamento de hipóteses coleta de feedback conversas, conversar, conversas.. foco no usuário
  • 8. - Entendimento de padrões de uso/preferências - Validação de uma nova funcionalidade/fluxo - Termômetro de desejabilidade e engajamento Quando criar experimentos?
  • 9. Mas isso se aplica no meu projeto ?
  • 10. SIM!
  • 11. Se sua empresa trabalha com: → Recomendação de conteúdos ("Concierge") Dúvidas frequentes, chat… → Serviço de delivery → Programas de fidelidade → Seguradoras → Conteúdos segmentados ("Curadoria") Produtos, serviços, conteúdos, assinaturas... → Aplicativo ou website de pacotes de TV/Telefonia → E-commerce → Ofertas de emprego e vários outros segmentos...
  • 13. Dados Levantamento de hipóteses que se deseja validar Como criar os experimentos?
  • 14. Exemplo: Serviço: Seguradora - diferentes pacotes de uma seguradora (vida, saúde, auto, imóvel) Como criar os experimentos? "Os usuários não contratam pacotes personalizados porque não exploram opções avulsas para se adequar ao seu estilo de vida" FATO PROPOSTA Prever opções de seguros/valores que se adequem aos diferentes segmentos que acessam esse serviço "Os usuários têm dificuldade de encontrar no serviço os produtos relacionados às suas necessidades" HIPÓTESE ?
  • 15. Quais fatores considerar? Cenários → Segmentação da base de usuários (estatística "na veia") → Definição dos períodos de testes (dias da semana, finais de semana, época do ano…) - Método de recomendação: - Content-based Method: atributos de itens/usuário; recomendação de itens similares, baseado no histórico de compras do usuário; - Collaborative Filtering: sistema recomenda itens que foram "curtidos"/comprados por usuários com perfis semelhantes; permite que itens diversos sejam ofertados para os usuários.
  • 16. Como criar os experimentos ?Como criar experimentos? Identificamos as variáveis de recência, frequência e monetária (RFM) dos usuário; Calcula-se os pesos destas variáveis; Em seguida, utilizamos algoritmos de agrupamento ponderados de RFM e de maximização de expectativa e sua combinação com método de K-Nearest Neighbors, para extrairmos as recomendações de cada conjunto de usuários; Finalmente, os resultados são comparados com o resultado das técnicas convencionais de CF (Collaborative Filtering) Recommender system based on customer segmentation (RSCS)1 [1] https://goo.gl/LDPj5Z (Rezaeinia, S. M., Univ. Teerã) 1 2 3 4
  • 17. Como criar os experimentos ?K-Nearest Neighbors
  • 18. Como criar os experimentos ?K-Nearest Neighbors ? ● Cálculo da similaridade de usuários ● Identifica k usuários com perfil semelhante a um usuária/o a ● Recomenda calçados que não foram vistos por a https://goo.gl/Wr3f5q
  • 19. Como criar os experimentos ?K-Nearest Neighbors ● Cálculo da similaridade de usuários ● Identifica k usuários com perfil semelhante a um usuária/o a ● Recomenda calçados que não foram vistos por a https://goo.gl/Wr3f5q -1 1 0 Itens com baixa similaridade Itens "neutros" Itens com grande similaridade
  • 20. E depois que o experimento acaba ?!
  • 21. Validação (ou não!) de hipóteses Mais rodadas de testes ! Pós experimentos... 1 2