Projeto de graduação: um chatbot para pessoas com epilepsia

Etapa 1. Pesquisa com usuários

Na fase inicial, foi realizada uma extensa pesquisa sobre fluxos de conversação, com foco nos hábitos, preferências e frustrações dos usuários com as ferramentas de chatbot atuais. Isso levou à criação de personas de usuário detalhadas que representam o público-alvo do aplicativo e destacou a necessidade de soluções de chatbot mais interativas. A aplicação da heurística de Nielsen "Visibilidade do status do sistema" garantiu que os usuários fossem mantidos informados durante as interações.

Também exploramos chatbots atuais relacionados à saúde, como o "May Health", um terapeuta digital para tratamento de câncer de mama, e o "Mila", do Hospital Albert Einstein, que auxilia pacientes com tratamentos de demência, insuficiência cardíaca e traqueostomia, para mapear a experiência do usuário, identificando pontos-chave e riscos.

Além disso, para desenvolver o chatbot, aprofundei meu conhecimento sobre epilepsia, motivado pela minha própria experiência com a doença e auxiliado por pesquisas médicas e pelo meu médico. Essa pesquisa minuciosa foi crucial para a criação de um chatbot que atendesse efetivamente às necessidades dos usuários com epilepsia.

Etapa 2. Ideação e conceitualização

Após concluir a análise de usabilidade e a fase de criação de insights, realizei uma análise exploratória dos grupos do Facebook sobre epilepsia, listando 74 perguntas frequentes de usuários, acompanhantes e familiares. Essas perguntas foram estruturadas em um mapa mental e organizadas por mim e por meus consultores usando a técnica Card Sorting.

Com as personas mapeadas, desenvolvemos tanto a persona do chatbot, enfatizando a empatia e a confiança, quanto as personas dos usuários com base em nossa pesquisa. Utilizando o Lean Canvas, planejamos estrategicamente o desenvolvimento do chatbot, abordando os objetivos comerciais, o contexto do usuário, os requisitos de conversação, as intenções do usuário, as metas de KPI, a personalidade do chatbot, os ciclos de conversação e a estratégia de marketing.

Etapa 3. Execução do design do chatbot

• Fluxo do chatbot: O próximo passo foi criar o fluxograma interno do chatbot, para então iniciar sua criação dentro da plataforma que foi utilizada no projeto final. O fluxograma foi criado para facilitar a criação das conexões do chatbot, subdividido em cinco áreas com perguntas predefinidas.

  Se o usuário não encontrar o que estava procurando, ele receberá uma caixa de texto com sugestões e, se essas perguntas forem selecionadas para serem respondidas, elas entrarão posteriormente no banco de dados de perguntas do chatbot.