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Design Conversacional UX

Projete experiências conversacionais intuitivas, humanas e bem estruturadas. Domine padrões de design, UX Writing e integração com dados e IA para entregar produtos centrados no usuário.

Desenvolva seus conhecimentos

Roadmap para seus estudos

Como preparação para realização dos exames, é essencial você desenvolver as competências listadas a seguir. Elas guiam o que você precisa saber e ser capaz de fazer em cada etapa:

Fundamentos em Design Conversacional

Identificar e listar os diferentes tipos de canais e componentes no ecossistema Blip.
Descrever as características de cada canal e o tipo de componente que melhor se encaixa neles.
Compreender a eficácia dos diferentes tipos de componente em vários canais.
Associar tipos de componente com os canais adequados.

Reconhecer a importância de adaptar componentes ao canal escolhido.
Explicar o impacto de escolhas de conteúdo na experiência do usuário em diferentes canais.
Identificar casos de usos de conteúdos mais adequados por canais.

Identificar elementos-chave do Design System e a sua representação no Design System.
Reconhecer componentes do Design System que são amplamente utilizados por canal.
Esquematizar uso adequado do design de componentes do Design System em um canal.

Citar Exemplos de categorias de informações.
Descrever componentes e elementos visuais fundamentos de um Design System.
Reconhecer a função de componentes do Design System.
Descrever os pilares e principais componentes da arquitetura da informação.

Classificar os objetivos do Fluxo Macro e Micro em termos de escopo e função.
Descrever e conceituar a função do Fluxo Macro e Micro.
Explicar como o Fluxo Micro se desdobra a partir do Fluxo Macro.
Esquematizar a relação e uso de Fluxo Macro e Micro em um projeto.

Identificar os diferentes componentes do Design System.
Descrever o impacto de uso de componentes do Design System na experiência do usuário.
Descrever regras e aplicações de componentes do Design System.
Implementar ajustes em um projeto existente para alinhá-lo melhor com o Design System.
Esquematizar variações e uso de componentes para caso de uso específicos.

Utilizar componentes de um Design System em um projeto simples.
Modificar um fluxo conversacional/escolha de componentes para melhor aderir aos padrões do Design System.
Utilizar regras do Design System para desenhar uma micro interação simples.

Listar os princípios fundamentais do design conversacional.
Identificar cenários onde os princípios fundamentais do design conversacional são aplicados.
Descrever a função de cada princípio e os cenários que atuam.
Identificar e listar os componentes chave de uma interface conversacional (intenções, entidades e diálogos).
Explicar o papel da personalização e do contexto no design conversacional.

Descrever cada uma das heurísticas de usabilidade de Nielsen e como elas se aplicam ao design conversacional.
Explicar como uma heurística de usabilidade pode beneficiar um diálogo ou fluxo em um design conversacional.
Identificar heurísticas de usabilidades utilizadas ou ignoradas em diálogos.

Aplicar heurísticas de usabilidade para melhorar a usabilidade de um design conversacional existente.
Listar itens de um checklist de heurísticas de usabilidade.
Modificar diálogos e interações para um melhor alinhamento com as heurísticas de usabilidade.
Identificar cenários de teste para validar a eficácia das heurísticas de usabilidade no design conversacional.
Utilizar heurísticas de usabilidade para formular recomendações específicas que visem aprimorar a clareza e a eficiência de um contato inteligente.

Conceitos Básicos de Desenvolvimento para Contatos Inteligentes

Reconhecer as características do UX Writing.
Relacionar UX Writing a outros tipos de escrita.
Identificar a aplicação do UX Writing em interfaces conversacionais.
Citar exemplos práticos de UX Writing.
Compreender a diferença de propósito entre UX Writing e marketing.

Citar os princípios do UX Writing (clareza, concisão, consistência).
Explicar a importância de cada princípio.
Demonstrar a aplicação dos princípios em diálogos de chatbots.
Interpretar a clareza e concisão na prática.
Associar a consistência à voz da marca.
Listar boas práticas para criar um diálogo natural.

Definir o que é voz da marca.
Relacionar a voz da marca com a experiência do usuário.
Reconhecer elementos que expressam a voz da marca.
Descrever a importância da voz da marca na construção da confiança.
Contextualizar a voz da marca em diferentes canais.
Identificar como a voz da marca se reflete em um chatbot.

Esquematizar a relação entre persona e tom de voz.
Descrever o processo de definição de persona.
Demonstrar como o tom de voz muda o diálogo.
Explicar a necessidade de consistência.
Relacionar a persona do bot com a persona da marca.
Citar exemplos de tons de voz para diferentes cenários.
Interpretar a relação entre tom de voz e o contexto da conversa.

Identificar os pontos de início, meio e fim de uma interação.
Mapear os diferentes caminhos que um usuário pode seguir.
Descrever a importância de cada etapa do fluxo para a experiência do usuário.
Listar os elementos essenciais de um fluxo conversacional.
Compreender a diferença entre fluxo macro e micro.
Associar o fluxo a uma jornada do usuário.

Reconhecer diferentes tipos de prompts e respostas.
Descrever as boas práticas para a escrita de mensagens de boas-vindas e despedida.
Listar os tipos de componentes de texto (botões, respostas rápidas, etc.).
Explicar como usar a formatação de texto para melhorar a legibilidade.
Explicar como os padrões de escrita melhoram a experiência.

Descrever os princípios de acessibilidade aplicados à escrita.
Explicar a importância de textos alternativos para componentes visuais.
Identificar como a linguagem clara e simples contribui para a acessibilidade.
Identificar as necessidades de acessibilidade em um chatbot.
Explicar como a acessibilidade beneficia todos os usuários.

Definir o que são marcadores de diálogo.
Listar exemplos de marcadores e suas funções (ex: "Primeiro", "Além disso", "Em resumo").
Explicar como os marcadores ajudam a guiar o usuário na conversa.
Identificar o impacto dos marcadores na fluidez e naturalidade do diálogo.
Compreender a importância de não usar emojis demais.

Identificar os pontos de falha e erro em um fluxo conversacional.
Compreender o impacto de um erro não tratado na experiência do usuário.
Listar os diferentes tipos de erro (e.g., input inválido, falha de API).
Descrever a importância de uma comunicação clara em cenários de erro.

Explicar como a tratativa de erro impacta a satisfação do usuário.
Listar os tipos de componentes de texto (botões, respostas rápidas, etc.).
Reconhecer o tom de voz adequado para mensagens de erro.
Demonstrar como oferecer alternativas ou soluções para o usuário.
Identificar o papel da concisão e clareza nas mensagens de erro.

Relacionar o tipo de erro com a melhor estratégia de tratamento.
Explicar a escolha de um tratamento de erro com base na experiência do usuário.
Esquematizar fluxos alternativos para lidar com inputs inesperados.
Listar diferentes abordagens de tratamento de erro (e.g., fallback, desambiguação).
Reconhecer cenários de desambiguação.
Demonstrar diferentes formatos válidos de input (CPF, telefone).

Descrever o processo de validação de inputs.
Explicar a lógica da cascata de validação e limpeza.
Listar regras de limpeza para dados inconsistentes.
Esquematizar o fluxo de tratamento de dados sujos.

Explicar o que são palavras-chave de navegação (sair, voltar, menu).
Reconhecer a relevância de sinônimos na expansão da compreensão.
Listar termos-chave para um tópico específico.
Explicar o impacto das palavras-chave na taxa de acerto da IA.

Incorporando IA e Dados no Design Conversacional

Compreender como a IA pode aperfeiçoar um contato inteligente.
Analisar o impacto da IA na experiência conversacional.
Analisar o desempenho de um chatbot com e sem a aplicação de IA.
Comparar a eficiência de diferentes modelos de IA para tarefas específicas.
Categorizar os pontos de melhoria em um fluxo conversacional com base na análise de IA.

Classificar os diferentes componentes da estrutura cognitiva presentes no Blip (REGEX, Fuzzy, Smalltalks).
Diferenciar entre os componentes de estrutura cognitiva.
Classificar exemplos de interações conversacionais para cada tipo de componente.
Explicar a função de cada componente na jornada do usuário.

Configurar ferramentas de IA para otimizar o contato inteligente.
Configurar uma ferramenta de análise de sentimento para um contato inteligente.
Implementar um modelo de IA para reconhecer intenções e entidades.
Utilizar os dados de interações para treinar e refinar o modelo de IA.
Integrar o uso de sinônimos para melhorar a compreensão da IA.

Analisar o impacto da IA na fluidez da conversa.
Auditar o fluxo de uma conversa para identificar pontos de atrito relacionados à IA.
Mensurar o tempo de resposta do chatbot antes e depois da otimização com IA.
Analisar relatórios de desempenho para avaliar a fluidez da conversa.
Calcular o sucesso de uma nova funcionalidade de IA.
Integrar métricas de engajamento para mensurar a performance do bot.

Resolver problemas de inputs inesperados utilizando técnicas de IA.
Analisar os inputs dos usuários para categorizar falhas na conversação.
Modelar um fluxo de conversa que lide com a incerteza.
Configurar o fluxo de fallback para direcionar o usuário.
Resolver problemas de UX identificados através da análise de dados de IA.

Analisar os processos de curadoria para identificar falhas de UX.
Categorizar os inputs de usuários para entender padrões de comportamento.
Comparar as interações curadas com os fluxos originais do bot.
Investigar a origem de problemas recorrentes.
Relacionar a qualidade da curadoria com a satisfação do usuário.
Diferenciar entre métricas quantitativas e qualitativas na análise de UX conversacional.

Utilizar o painel de analytics do Blip para extrair dados relevantes.
Utilizar dashboards para visualizar as métricas de UX.
Aplicar os passos essenciais do processo de curadoria.
Analisar a eficácia do fluxo atual para identificar gargalos.
Segmentar os dados de usuários para entender diferentes perfis de comportamento.
Utilizar testes A/B e outros testes para direcionar a tomada de decisão.

Modelar a jornada do usuário com base em dados de curadoria.
Comparar a eficiência de fluxos antes e depois de um ciclo de curadoria.
Integrar os aprendizados da curadoria em novas funcionalidades.
Implementar mudanças em fluxos com base em análises de dados.

Classificar diferentes técnicas de análise de dados para gerar insights.
Relacionar o tipo de erro com a melhor estratégia de tratamento.
Defender a escolha de um tratamento de erro com base na experiência do usuário.
Comparar diferentes abordagens de tratamento de erro (e.g., fallback, disambiguation).
Analisar fluxos alternativos para lidar com inputs inesperados.
Configurar cenários de desambiguação e demonstrar formatos válidos de input.

Analisar a eficácia de diferentes métricas na avaliação da performance.
Comparar a relevância de métricas de engajamento e satisfação.
Aplicar a categorização de métricas para guiar a otimização de fluxos.
Investigar a causa raiz de quedas de performance.
Comparar a performance de diferentes fluxos de usuário.
Aplicar a análise de métricas para otimizar a performance do bot.
Aplicar métricas para guiar a otimização de fluxos.
Analisar os dados de curadoria para encontrar novas oportunidades.

Definir roteiro para pesquisas com usuários.
Conduzir entrevistas e testes de usabilidade para coletar feedback.
Categorizar os insights coletados em pesquisas qualitativas.

Configurar cenários de teste para avaliar a usabilidade de um fluxo.
Utilizar ferramentas do Blip para coletar feedback de usuários em tempo real.
Analisar os resultados do teste para identificar pontos de atrito e oportunidades de melhoria.

Planejar e executar um teste A/B para validar uma hipótese de design.
Comparar o desempenho de diferentes versões de um fluxo com base em métricas de sucesso.
Mensurar o impacto de mudanças de design na experiência do usuário.

Analisar os dados quantitativos e qualitativos dos testes para extrair insights.
Justificar decisões de design com base em evidências e resultados de testes.
Analisar os resultados de testes para tomar decisões de design.

Documentar os aprendizados de cada teste para ciclos de melhoria futuros.
Integrar as conclusões dos testes em novos projetos e funcionalidades.
Relacionar os resultados dos testes com a evolução do bot.

Design Estratégico para Contatos Inteligentes

Avaliar o impacto de novas funcionalidades na performance do bot.
Mensurar a viabilidade técnica e operacional da solução.
Justificar as limitações técnicas para stakeholders não-técnicos.
Comparar diferentes abordagens de implementação para identificar a mais viável.

Validar a escolha dos indicadores de sucesso com as metas do projeto.
Justificar o retorno sobre o investimento (ROI) de soluções de design conversacional.
Defender a relevância das decisões de design com base em dados e feedback.

Explicar os insights extraídos dos dados de analytics de forma clara e acessível.
Justificar os indicadores de sucesso estratégicos (como NPS, CSAT, taxa de conversão).

Relacionar dependências técnicas à complexidade do projeto.
Analisar o fluxo de dados para identificar gargalos.
Integrar as necessidades de negócio com as restrições técnicas.
Modelar o impacto de falhas em integrações externas.

Elaborar a jornada macro de forma estruturada e funcional.
Traçar o mapa de jornada do usuário completo, incluindo todos os pontos de contato.
Desenhar a experiência do usuário desde o início através do fluxo micro.

Arquitetar os fluxos de dados, integrações e dependências.
Idear uma solução de fluxo de dados que seja eficiente.
Customizar a integração para atender necessidades específicas do projeto.
Prototipar a interação com sistemas externos (APIs).

Orquestrar as interações entre humanos e automações.
Desenhar fluxos de transbordo eficientes.
Avaliar a eficiência do fluxo atual para identificar pontos de melhoria.

Prototipar caminhos de evolução da jornada.
Projetar novas funcionalidades que agreguem valor à experiência.
Desenhar protótipos de alta fidelidade para testar novas interações.
Traçar um roadmap de produto baseado na evolução da jornada.

Credenciais e Certificações

As credenciais são formações completas compostas por uma combinação de exames, cursos ou módulos. Elas funcionam como um atestado de que você domina determinada área no ecossistema Blip.

Já as certificações são comprovantes emitidos após a conclusão de treinamentos, cursos ou módulos específicos. Elas demonstram sua dedicação e participação em momentos-chave do seu aprendizado.

Exames

Os exames são avaliações práticas e teóricas voltadas para medir seu domínio em temas específicos — sejam relacionados à carreira (ex: DC UX, QA, Dev) ou conhecimentos de produto.

Os exames são parte fundamental para alcançar credenciais completas, bem como podem ser atestados valiosos individuais.

Cursos e Módulos

Cursos oferecem formações completas com foco em projeto ou problema, geralmente com aplicação prática e desenvolvimento guiado.

Módulos, por sua vez, são unidades de aprendizagem mais objetivas, técnicas ou conceituais, podendo funcionar como trilhas curtas ou documentações aplicadas.

Treinamentos e Bootcamps

Além do conteúdo sob demanda, de tempos em tempos, realizaremos eventos ao vivo com foco prático.

Nesses momentos — como bootcamps, mentorias ou sessões temáticas — você poderá revisar, aplicar e aprofundar o que aprendeu com apoio direto de especialistas e da comunidade Blip.

Procurando capacitar e especializar o seu time?

Treinamentos sob demanda

Seu time aprende com formações já validadas no ecossistema, e você pode sugerir novos papéis para formação seguindo nossa metodologia.
Suporte dedicado

Além de contribuir com a facilitação dos conteúdos, nosso time pode acompanhar de perto a evolução da sua equipe com base em exames.
Feedback estratégico

Recomendações baseadas em dados para acelerar a formação de especialistas no seu time.

Blip Academy é uma iniciativa da Blip para educação do mercado digital.
Fornecemos conteúdos variados sobre diversos assuntos do universo conversacional e inteligência artificial, abordando tópicos de comércio conversacional, marketing conversacional, escuta social, aprendizado de máquina e muito mais, formando profissionais de especialização com o apoio de especialistas e criando conexões por meio da aprendizagem em rede compartilhada.

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