A Web Analítica é uma abordagem para a melhoria constante de sites Web que está baseada em medidas e estatísticas sobre quando, onde e como as pessoas usam esses sites. Essas medidas são produzidas por ferramentas que tratam e analisam os registros (logs) de todas as interações entre um servidor Web e seus clientes.

Como profissional de usabilidade, me atrai na Web Analítica a possibilidade de se ter acesso a esses registros de log, e de analisá-los como vestígios de interações reais ocorridas no ambiente natural do usuário. O valor desses vestígios está não só em sua origem, mas também na forma absolutamente não intrusiva com que eles são gerados. Não há ninguém a observar ou a constranger os usuários quando eles utilizam um site Web nos mais variados contextos em suas casas ou escritórios. Também me atrai a quantidade de interações que podem ser analisadas pelas ferramentas de Web Analítica. Literalmente todas. Isso garante que a margem de erro das medidas produzidas seja mínima, mas, sobretudo, que se tenha acesso aos mais diferentes contextos e situações de uso. A quantidade traz consigo a variedade.

Por outro lado, a Web Analítica apresenta uma série de limitações importantes quando se pensa em estudos de usabilidade. Algumas decorrem do próprio funcionamento da web, especificamente da ação de servidores proxies, dos dispositivos de memória cache e de robôs que interferem na geração e no registro dos logs. Os vestígios das interações se tornam incompletos. Outro tipo de limitação decorre das próprias ferramentas de Web Analítica que estão tradicionalmente voltadas para análises do retorno do investimento com os sites web. Nem os dados de log, nem as ferramentas de análise tradicionais foram concebidos visando a estudos de usabilidade e/ou da experiência do usuário. A principal limitação, no entanto, está ligada à natureza comportamental dos dados que não se referem às ações cognitivas dos usuários. As “intenções” dos usuários não são registradas junto com os dados de log. Como analisar a usabilidade se não se conhecem os objetivos dos usuários? 

Essas limitações tornaram a Web Analítica uma técnica impopular entre profissionais de usabilidade. De fato, houve um momento em que, em vez de pensar nas suas possibilidades, boa parte da comunidade passou a negar a Web Analítica (ou análise de logs como era conhecida na época). Karl Groves escreveu, em 2007, o artigo The Limitations of Server Log Files for Usability Analysis, condenando a aplicação desse tipo de técnica para estudos de usabilidade, o que motivou uma série de comentários controvertidos (em minha opinião, ele deveria ter delimitado melhor o seu artigo).

Felizmente, as limitações citadas acima não são definitivas. A geração e o armazenamento de dados de log podem ser assegurados por meio de scripts Java acionados por tags instaladas no código HTML das páginas Web. Assim, os dados de log disponíveis para a Web Analítica hoje não são só os gerados pelos servidores Web. De fato, a instrumentação permite gerar dados de log especificamente para estudos de usabilidade. Por outro lado, abordagens de análise baseadas na indução ou na inferência dos objetivos dos usuários permitem contornar a limitação relacionada com a natureza puramente comportamental dos dados de log. Por fim, novas ferramentas, com recursos direcionados para a análise da experiência do usuário têm sido lançadas nos últimos anos.

De fato, as ferramentas mais populares, por serem poderosas e gratuitas, são as “tradicionais” Google Analytics e Yahoo! Web Analytics. Elas são tradicionais, no sentido de estarem voltadas para análises do retorno do investimento, e não especificamente para a usabilidade. Mas, por outro lado, elas estão baseadas na instrumentação das páginas, e apresentam recursos avançados de costomização, de segmentação (da população e dos sites) e de inteligência. Elas estão atraindo profissionais de usabilidade, e são inúmeros os artigos de blog propondo maneiras de empregar essas ferramentas tradicionais para analisar a usabilidade e a experiência do usuário.

Um bom exemplo é artigo “How to track down the least visited pages of your website and what to do with them“, de Els Aerts. Eu mesmo tenho proposto, em meus cursos, ao menos três estratégias: (a) conhecer sobre o contexto tecnológico dos usuários para adaptar os sites a seus usuários principais; (b) identificar eventos indicando perda de eficiência dos usuários (mensagens de erros, eventos de cancelamento, páginas de ajuda, etc), para eliminar as causas de comportamentos não produtivos; (c) montar cenários e “funis” para identificar o nível de eficácia de usuários atraídos por um objetivo específico (uma promoção) e eliminar as barreiras e obstáculos em seu caminho. Em particular, essa é uma maneira de induzir o usuário e, em consequência, de conhecer o seu objetivo.

Outros tipos de ferramentas oferecem recursos especializados para análises de usabilidade. Clicky, Crazyeg e Cicktale são exemplos de ferramentas que capturam as telas, os movimentos e os cliques do mouse. Elas fornecem uma visão detalhada do que cada usuário faz em cada página. Usemonitor é uma ferramenta que está sendo desenvolvida no Brasil e fornece medidas da “eficiência evidente” dos usuários a partir de inferências sobre seus objetivos. Mesmo que não leve em consideração as perdas de eficiência não evidentes (ações cognitivas equivocadas), estudos mostram que a análise dessas medidas pode indicar a existência de problemas de usabilidade que, em determinados contextos, estão fora do alcance de testes e de avaliações heurísticas. Isso devido ao efeito de escala que considera todos os tipos de contextos de uso (a quantidade que leva à variedade).

Depois de alguns anos acompanhando a tecnologia de Web Analítica para fins de usabilidade, eu fico satisfeito de constatar que ela está em evolução, sendo impulsionada por uma mudança de mentalidade que se faz acompanhar de novas ferramentas com recursos específicos para as análises de usabilidade e da experiência do usuário. De fato, o futuro é promissor para a Web Analítica Orientada à usabilidade.