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GlobosatPlay
BigDataCases
I S A 2 0 1 7
Exemplos do uso de Big Data para guiar
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“In God we trust.
All others must bring data.”
W. Edwards Deming
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Exclusivo para clientes de TV por assinatura de operadoras parceiras
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Múltiplasfontesdedados
Google Analytics, DAX, ComScore, Dashboards Executivo,
solução interna de Big Data
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Porquefalardebigdata?
Antes dos casos de estudo,
vamos analisar a relação
entre big data e UX
P A R T E 2
NOVO CONCEITO, NOVO S D ESAFIOS
https://practicalanalytics.co/2012/10/22/sizing-mobile-social-big-data-stats/ 26/06/2017
https://www.promptcloud.com/blog/want-to-ensure-business-growth-via-big-data-augment-enterprise-data-with-web-data/
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vão normalmente representar
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NOVO CONCEITO, NOVOS MESMOS DESAFIOS
Quantitativo Qualitativo
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CasosdeEstudo
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Lições
Aprendidas
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P A R T E 4
Ao lidar diretamente com dados, você pode ganhar…
Respostas
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Achados não
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Ao lidar diretamente com dados, você pode ganhar…
Domínio e
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comunicá-los,seráumahabil...
VivianeDelvequio
viviane.ortiz@corp.globo.com
www.viviane.work
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Globosat Play Big Data Cases

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Exemplos do uso de Big Data para guiar decisões de design de UX em um contexto de melhoria contínua de produto.

Uma apresentação em vídeo do conteúdo está disponível em: https://vimeo.com/265831911

Esse estudo foi inicialmente apresentado no Interaction South America 2017 e novamente foi apresentado no Superlógica Labs, que é o vídeo do link do vídeo acima.

Published in: Data & Analytics

Globosat Play Big Data Cases

  1. 1. GlobosatPlay BigDataCases I S A 2 0 1 7 Exemplos do uso de Big Data para guiar decisões de design de UX em um contexto de melhoria contínua de produto Viviane Delvequio
  2. 2. “In God we trust. All others must bring data.” W. Edwards Deming Estatístico,ProfessoreAutor
  3. 3. 01 Q UA N D O T R A BA L H E I C O M DA D O S 02 P O R Q U E FA L A R D E B I G DATA? 03 T R Ê S CAS O S D E E ST U D O 04 L I Ç Õ E S A P R E N D I DAS
  4. 4. Experiência Quando e como tive a oportunidade de lidar com dados P A R T E 1
  5. 5. Desenvolvimento de Software INSTITUTO ELDORADO
  6. 6. Pesquisa e InovaçãoDesenvolvimento de Software SAMSUNGINSTITUTO ELDORADO
  7. 7. EvoluçãoProduto GLOBO.COM Pesquisa e InovaçãoDesenvolvimento de Software SAMSUNGINSTITUTO ELDORADO
  8. 8. Prospecção de Usuários EvoluçãoProduto GLOBO.COM Pesquisa e InovaçãoDesenvolvimento de Software SAMSUNGINSTITUTO ELDORADO
  9. 9. Usuários Reais Pesquisa e InovaçãoDesenvolvimento de Software SAMSUNGINSTITUTO ELDORADO EvoluçãoProduto GLOBO.COM
  10. 10. Produtonomercadodesde2014 Solução de TV Everywhere Exclusivo para clientes de TV por assinatura de operadoras parceiras GlobosatPlay " " "
  11. 11. ** COMSCORE - Average Jan - Mar 2017 *http://propmark.com.br/midia/globosat-play-completa-tres-anos GlobosatPlay Mais de2,5milhõesdecontas* Potencial : 16 milhões de contas Aceso Mensal: 5 milhões de usuários únicos** Produtonomercadodesde2014 Solução de TV Everywhere Exclusivo para clientes de TV por assinatura de operadoras parceiras " " "
  12. 12. Múltiplasfontesdedados Google Analytics, DAX, ComScore, Dashboards Executivo, solução interna de Big Data Mais de2,5milhõesdecontas* Potencial : 16 milhões de contas Aceso Mensal: 5 milhões de usuários únicos** ** COMSCORE - Average Jan - Mar 2017 *http://propmark.com.br/midia/globosat-play-completa-tres-anos GlobosatPlay Produtonomercadodesde2014 Solução de TV Everywhere Exclusivo para clientes de TV por assinatura de operadoras parceiras " " "
  13. 13. Porquefalardebigdata? Antes dos casos de estudo, vamos analisar a relação entre big data e UX P A R T E 2
  14. 14. NOVO CONCEITO, NOVO S D ESAFIOS https://practicalanalytics.co/2012/10/22/sizing-mobile-social-big-data-stats/ 26/06/2017
  15. 15. https://www.promptcloud.com/blog/want-to-ensure-business-growth-via-big-data-augment-enterprise-data-with-web-data/ NOVO CONCEITO, NOVO S D ESAFIOS
  16. 16. def.BigData “quantidade muito grande de dados, cuja manipulação e gerenciamento vão normalmente representar significativos desafios operacionais.” Oxford English Dictionary
  17. 17. def.BigData “o que começou como uma inovação tecnológica em computação distribuída, é agora um movimento cultural pelo qual nós continuamos descobrindo como a humanidade interage com o mundo - e uns com os outros - em grande escala…” Drew Conway, Cientista de Dados, CEO Alluvium e Autor
  18. 18. NOVO CONCEITO, NOVOS MESMOS DESAFIOS Quantitativo Qualitativo
  19. 19. OQUÊ? Quantitativo Qualitativo
  20. 20. OQUÊ? “recuperardadosnuméricosegeneralizá- lospara gruposdepessoas paraexplicar umfenômeno específico” BABBIE, EARL R. THE PRACTICE OF SOCIAL RESEARCH. 12TH ED. BELMONT, CA: WADSWORTH CENGAGE, 2010 Quantitativo Qualitativo
  21. 21. OQUÊ? PORQUÊ? Quantitativo Qualitativo “recuperardadosnuméricosegeneralizá- lospara gruposdepessoas paraexplicar umfenômeno específico” BABBIE, EARL R. THE PRACTICE OF SOCIAL RESEARCH. 12TH ED. BELMONT, CA: WADSWORTH CENGAGE, 2010
  22. 22. OQUÊ? PORQUÊ? Quantitativo Qualitativo “recuperardadosnuméricosegeneralizá- lospara gruposdepessoas paraexplicar umfenômeno específico” BABBIE, EARL R. THE PRACTICE OF SOCIAL RESEARCH. 12TH ED. BELMONT, CA: WADSWORTH CENGAGE, 2010 “procurarrespostasparaexplorarcomo asexperiênciassociaissãocriadas eganhamsignificado” DENZIN, NORMAN. K. AND YVONNA S. LINCOLN. HANDBOOK OF QUALITATIVE RESEARCH. 2ND EDITION. THOUSAND OAKS, CA: SAGE, 2000
  23. 23. “Designers de Produto, como eu, precisam abraçar rapidamente esses dados e começar a definir proativamente como será nossa relação com eles.” Rochelle King, Global VP Product Design and Insights do Spotify Autora de Designing with Data: Improving the User Experience with A/B Testing
  24. 24. CasosdeEstudo Como usei dados durante projetos de UX P A R T E 3
  25. 25. Coletar Dados de Tendência Definir Métricas Coletar Dados de Uso CONCEBER RELEASE MELHORIA *compilação/adaptaçãopessoaldeprocessosdeLeanUXeBigDataAnalytics DADOSPRODUTO
  26. 26. *compilação/adaptaçãopessoaldeprocessosdeLeanUXeBigDataAnalytics DADOSPRODUTO ColetarDados deTendência Definir Métricas Coletar DadosdeUso CONCEBER RELEASE MELHORIA
  27. 27. Paraquepodemosusar big data?
  28. 28. Priorizar esforços Podemos usar big data para…
  29. 29. “ ES C O L H A S UAS B ATA L H A S”
  30. 30. “ ES C O L H A S UAS B ATA L H A S” JESSE JAMES GARRETT, ISA15
  31. 31. Priorizandocanais paraguiarevoluções deplataforma
  32. 32. KPI Consumo de vídeo em horas
  33. 33. Fonte deDados
  34. 34. F O N T E S I N T E R N A S GOOGLE ANALYTICS COMSCOREDAX DASHBOARD EXECUTIVO A/B TEST TOOL DATA LAKE F O N T E S E X T E R N A S
  35. 35. F O N T E S I N T E R N A S GOOGLE ANALYTICS COMSCOREDAX DASHBOARD EXECUTIVO A/B TEST TOOL F O N T E S E X T E R N A S DATA LAKE
  36. 36. F O N T E S I N T E R N A S GOOGLE ANALYTICS COMSCOREDAX DASHBOARD EXECUTIVO A/B TEST TOOL F O N T E S E X T E R N A S DATA LAKE
  37. 37. Extração deDados Relativos ao consumo ao longo de 12meses dos canais Globosat
  38. 38. CANAIS MESES C O N S U M O E M G L O B O S A T P L A Y
  39. 39. JAN +GLOBOSAT BBB PLAY BIS CANAL BRASIL COMBATE GLOBONEWS GLOOB GNT MULTISHOW OFF PREMIERE SPORTV VIVA FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ C O N S U M O E M G L O B O S A T P L A Y
  40. 40. Consumo Mensal Live 13canais +GLOBOSAT BBB PLAY BIS CANAL BRASIL COMBATE GLOBONEWS GLOOB GNT MULTISHOW OFF PREMIERE SPORTV VIVA Consumo Mensal OnDemand 18canais +GLOBOSAT BBB PLAY BIS CANAL BRASIL COMBATE GLOBONEWS SPORTV VIVA GLOOB GNT MULTISHOW OFF PREMIERE MEGAPIX STUDIO UNIVERSAL UNIVERSAL SYFY TELECINE
  41. 41. Análise1 Selecionar os canais com maior consumo médio mensal por tipo (live ou on demand)
  42. 42. TopOnDemand TopLive CANAL A CANAL B CANAL C CANAL D CANAL E CANAL F CANAL G CANAL E CANAL H CANAL I Canaissobdemanda demaiorconsumo Canaisaovivode maiorconsumo
  43. 43. TopOnDemand TopLive CANAL A CANAL B CANAL C CANAL D CANAL E CANAL F CANAL G CANAL E CANAL H CANAL I Canaissobdemanda demaiorconsumo Canaisaovivode maiorconsumo
  44. 44. TopOnDemand TopLive CANAL A CANAL B CANAL C CANAL D CANAL E CANAL F CANAL G CANAL E CANAL H CANAL I Canaissobdemanda demaiorconsumo Canaisaovivode maiorconsumo Live x On Demand DESCOBERTA
  45. 45. Análise2 Somar o consumo de live e on demand de cada mês e ver quais canais têm sempre o maior consumo “total”
  46. 46. + ConsumoMensal Live ConsumoMensal OnDemand
  47. 47. Consumo Sazonal DESCOBERTA
  48. 48. Análise3 Um “mix" das manipulações anteriores: Somar o consumo de live e on demand de cada mês e ver quais canais têm maior média mensal de consumo “total”
  49. 49. CANAL A CANAL B CANAL C CANAL D CANAL E CANAL F + Consumo Live Consumo OnDemand
  50. 50. CANAL A CANAL B CANAL C CANAL D CANAL E CANAL F CANAL G CANAL H CANAL I Ordenação decanaispor consumo total
  51. 51. CANAL A CANAL B CANAL C CANAL D CANAL E CANAL F CANAL G CANAL H CANAL I 80%horas de consumo
  52. 52. Top5canais paraguiar evoluçõesde plataforma CANAL A CANAL B CANAL C CANAL D CANAL E CANAL F CANAL G CANAL H CANAL I
  53. 53. Entender comportamento do usuário Podemos usar big data para…
  54. 54. Entendendo ocaminhodousuário combasenaprincipal páginadeentrada
  55. 55. E S T R U T U R A HOME PROGR AMA AO VIVO VÍDEO ON DEMAND
  56. 56. E S T R U T U R A HOME PROGR AMA VÍDEO ON DEMAND
  57. 57. Home Programa Video P Á G I N A S D E E N T R A D A % S ES S Õ ES U S UÁ R I O S
  58. 58. Home Programa Video P Á G I N A S D E E N T R A D A D U R AÇÃO M É D I A DA S ES SÃO
  59. 59. Home Programa Video P Á G I N A S D E E N T R A D A N ÃO LO G A D O LO G A D O 25% 50% 75% 100%
  60. 60. P Á G I N A S D E E N T R A D A N ÃO LO G A D O LO G A D O x 6x Tempo Médio de Sessão
  61. 61. Descobertas
  62. 62. Validação de solução Podemos usar big data para…
  63. 63. Validandoonovo designparaaumentar oconsumolive AGORA NO MULTISHOW Treme Treme Belmiro na mira
  64. 64. A B AGORA NO MULTISHOW Treme Treme Belmiro na mira
  65. 65. A B AGORA NO MULTISHOW Treme Treme Belmiro na mira
  66. 66. A B AGORA NO MULTISHOW Treme Treme Belmiro na mira
  67. 67. KPI Consumo de vídeo em horas
  68. 68. Fonte deDados
  69. 69. F O N T E S I N T E R N A S GOOGLE ANALYTICS COMSCOREDAX DASHBOARD EXECUTIVO A/B TEST TOOL DATA LAKE F O N T E S E X T E R N A S
  70. 70. F O N T E S I N T E R N A S GOOGLE ANALYTICS COMSCOREDAX DASHBOARD EXECUTIVO A/B TEST TOOL F O N T E S E X T E R N A S DATA LAKE
  71. 71. F O N T E S I N T E R N A S GOOGLE ANALYTICS COMSCOREDAX DASHBOARD EXECUTIVO A/B TEST TOOL F O N T E S E X T E R N A S DATA LAKE
  72. 72. Extração deDados
  73. 73. A / B U S E R T E S T S V I D E O C O N S U M P T I O N USUÁRIOS A ou B USUÁRIOS CONSUMO TOTAL
  74. 74. A / B U S E R T E S T S V I D E O C O N S U M P T I O N USUÁRIOS USER 1 USER 2 USER 3 USER 4 USER 5 USER 6 USER N A B CONSUMO TOTAL
  75. 75. S C E N A R I O B ( T E S T E ) USUÁRIOSB CONSUMO TOTAL S C E N A R I O A ( C O N T R O L E ) USUÁRIOSA CONSUMO TOTAL
  76. 76. S C E N A R I O B ( T E S T E ) USUÁRIOSB CONSUMO TOTAL S C E N A R I O A ( C O N T R O L E ) USUÁRIOSA CONSUMO TOTAL Informações obtidas Tempo de consumo por usuário (live,on demande total) Sessões sem consumo de vídeo Frequência de Retorno por Usuário
  77. 77. EXPERIMENTO 1 Todos os Canais
  78. 78. EXPERIMENTO 1 Todos os Canais Grande variação de comportamentos entre canais. Não conclusivo
  79. 79. EXPERIMENTO 1 Todos os Canais Grande variação de comportamentos entre canais. Não conclusivo Comportamento Distinto entre Canais DESCOBERTA
  80. 80. EXPERIMENTO 1 Todos os Canais 1 canal forte em Live 1 canal forte em On DemandEXPERIMENTO 2 Grande variação de comportamentos entre canais. Não conclusivo
  81. 81. 1 canal forte em Live 1 canal forte em On DemandEXPERIMENTO 2 Realizado em um período de conteúdo atípico (carnaval). Resultado não confiável. EXPERIMENTO 1 Todos os Canais Grande variação de comportamentos entre canais. Não conclusivo
  82. 82. EXPERIMENTO 1 Todos os Canais 1 canal forte em Live 1 canal forte em On DemandEXPERIMENTO 2 EXPERIMENTO 3 Grande variação de comportamentos entre canais. Não conclusivo Realizado em um período de conteúdo atípico (carnaval). Resultado não confiável. 1 canal forte em Live 1 canal forte em On Demand
  83. 83. EXPERIMENTO 1 Todos os Canais 1 canal forte em Live 1 canal forte em On DemandEXPERIMENTO 2 EXPERIMENTO 3 Grande variação de comportamentos entre canais. Não conclusivo Realizado em um período de conteúdo atípico (carnaval). Resultado não confiável. Teste rodou por um mês inteiro para estabilizar resultado. 1 canal forte em Live 1 canal forte em On Demand
  84. 84. EXPERIMENTO 1 Todos os Canais 1 canal forte em Live 1 canal forte em On DemandEXPERIMENTO 2 EXPERIMENTO 3 Grande variação de comportamentos entre canais. Não conclusivo Realizado em um período de conteúdo atípico (carnaval). Resultado não confiável. Teste rodou por um mês inteiro para estabilizar resultado. 1 canal forte em Live 1 canal forte em On Demand Sem Impacto em Consumo DESCOBERTA FINAL
  85. 85. EXPERIMENTO 1 Todos os Canais 1 canal forte em Live 1 canal forte em On DemandEXPERIMENTO 2 EXPERIMENTO 3 Grande variação de comportamentos entre canais. Não conclusivo Realizado em um período de conteúdo atípico (carnaval). Resultado não confiável. Teste rodou por um mês inteiro para estabilizar resultado. 1 canal forte em Live 1 canal forte em On Demand Sem Impacto em Consumo DESCOBERTA FINAL Consumo de Live não aumentou, Consumo de On Demand não diminuiu
  86. 86. Validado novodesign
  87. 87. Lições Aprendidas Ao lidar diretamente com dados, você pode ganhar… P A R T E 4
  88. 88. Ao lidar diretamente com dados, você pode ganhar… Respostas mais rápidas
  89. 89. Ao lidar diretamente com dados, você pode ganhar… Achados não esperados
  90. 90. Ao lidar diretamente com dados, você pode ganhar… Ego menos inchado
  91. 91. Ao lidar diretamente com dados, você pode ganhar… Domínio e senso crítico
  92. 92. Ao lidar diretamente com dados, você pode ganhar… Novos amigos, os “cientistas de dados”
  93. 93. “Acapacidadedelidarcomdados, conseguirentendê-los,processá-los, extrair-lhesvalor,visualizá-los, comunicá-los,seráumahabilidade imensamenteimportantenas próximasdécadas…” Hal Varian, ChiefEconomist,Google
  94. 94. VivianeDelvequio viviane.ortiz@corp.globo.com www.viviane.work

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