Existem diferentes tipos de análise de dados que podem atender aos times de Produto em tarefas específicas. Entender esse processo é fundamental para tomar decisões alinhadas aos objetivos do negócio e à realidade do mercado.
Os profissionais de Produto podem se beneficiar dos dados o tempo todo. Mas é preciso saber analisá-los para obter insights realmente relevantes. Essa é, aliás, uma habilidade que pode fazer a diferença na hora de conseguir uma vaga na área, já que a tendência é que as empresas sejam cada vez mais data-driven.
Os dados são fundamentais para sustentar uma estratégia de produto a curto, médio e longo prazo, oferecendo informações valiosas sobre os usuários. A partir disso, o time pode personalizar experiências para os clientes e oferecer recomendações de produtos, impulsionando as vendas e conquistando credibilidade no mercado.
Vamos entender melhor cada um dos tipos de análise de dados (preditiva, prescritica, diagnóstica e descritiva) e como aplicar cada uma delas para os contextos adequados? Então continue lendo!
O que é análise de dados
A análise de dados é o processo de observação e interpretação de informações quantitativas e qualitativas obtidas por meio de alguma metodologia específica.
Essa estratégia alia Big Data e Inteligência Artificial para colher, armazenar e tratar um grande volume de dados, que seriam inacessíveis sem a ajuda da tecnologia. Nesse cenário, contar com ferramentas de Analytics é imprescindível para que esse processo seja eficiente.
Especialmente para o time de Produto, os tipos de análise de dados são importantes para validar hipóteses, refinar estratégias de produto, melhorar o processo de Discovery, conhecer o perfil dos usuários e otimizar a experiência dos clientes. Tudo isso visando objetivos diferentes dependendo do momento do produto.
Praticamente, todas as decisões tomadas dentro de uma equipe de Produto são guiadas por dados. Mas não basta apenas coletar as informações. Para obter respostas aos impasses do dia a dia da área, é necessário saber analisar e interpretar os dados coletados. Caso contrário, o time corre o risco de perder muito tempo rodando testes, sem realmente tirar conclusões eficientes dessa estratégia.
Outra habilidade que os profissionais de Produto devem ter é conhecer e saber utilizar os tipos de análise de dados. Isso porque, contextos e objetivos diferentes exigem modelos de observação e interpretação diferentes.
Além disso, a análise de dados funciona como uma ferramenta estratégica para o time tomar decisões baseadas em dados e conquistar o buy-in de stakeholders com base em informações reais sobre o negócio.
Tipos de análise de dados
Vem conhecer os 4 tipos de análise de dados para aplicar à sua estratégia de produto!
Descritiva
A análise descritiva parte da pergunta “o que aconteceu?”. Ela tem como objetivo descrever ou resumir os dados estatísticos para compreender uma determinada situação.
Esse modelo pode ser aplicado para:
- Descobrir quantas pessoas fizeram login no seu produto;
- Mensurar as métricas e KPIs da empresa;
- Identificar as principais fontes de receita do negócio;
- Acompanhar o progresso de OKRs;
- Fazer comparativos de mercado, com base em benchmarking;
- Medir a taxa de conversão em determinada etapa da jornada do usuário;
- Identificar quantos leads foram gerados a partir de uma determinada campanha;
- Analisar o engajamento dos usuários com o produto.
Por ser um tipo mais simples de análise, ele costuma ser o primeiro utilizado pelas empresas e combinado a outros modelos posteriormente.
Preditiva
A análise preditiva, como o nome sugere, envolve algum tipo de previsão com base na observação dos dados. A partir dela, você consegue traçar algumas estimativas, mesmo sem ter todas as informações completas. Com esse tipo de análise, você pode ter mais previsibilidade sobre:
- Volume de vendas de um determinado período, com base no histórico da empresa e na sazonalidade do mercado;
- Receita mensal;
- Quantidade de novos contratos fechados;
- Quantidade de downloads do seu app na loja de aplicativos;
- Aceitação de lançamentos de novos produtos, com base em lançamentos passados e no conhecimento das necessidades do público;
- Performance de estratégias de marketing (como anúncios e conversões em LPs).
Esse modelo de análise permite acessar dados mais antigos do histórico, identificando padrões que podem ser utilizados para desenvolver estratégias com maiores chances de sucesso. Por exemplo, se você sabe que os seus usuários costumam ser mais ativos no período da noite, pode desenvolver iniciativas específicas nesse momento, reduzindo custos e melhorando o engajamento.
Essa análise também pode ser utilizada para prevenir o churn, uma vez que, ao identificar padrões de usuários que cancelaram o serviço, fica mais fácil identificar as pessoas que podem ter esse mesmo comportamento no futuro.
Prescritiva
A análise prescritiva utiliza estatística para entender o mercado. A partir de automações e Inteligência Artificial, esse modelo permite considerar um grande número de variantes e identificar as melhores oportunidades para o seu negócio, resolvendo problemas de maneira mais eficaz.
Esse tipo de análise é uma mistura do modelo descritivo e do preditivo, com o objetivo de orientar as decisões do time, a partir de um processo de simulação de situações e otimizações de processos.
Se a sua empresa está em dúvida sobre qual produto lançar ou não tem certeza sobre qual iniciativa será mais lucrativa, pode utilizar a análise prescritiva para ter insights e tomar decisões melhores.
Na prática, esse modelo funciona como uma análise de recomendação, a partir do tratamento de dados realizado por sistemas especializados, e pode trazer informações valiosas sobre:
- A necessidade de contratação de novas pessoas;
- A necessidade de contratação de um determinado sistema;
- Os melhores canais de contato com o cliente;
- Campanhas de marketing da empresa com melhor e pior performance.
Diagnóstica
A análise diagnóstica parte da observação dos dados para avaliar os impactos que determinada iniciativa pode ter no mercado, realizando um diagnótico da situação.
Com ela, os times têm mais segurança para seguir uma estratégia, a partir da análise de causa e efeito dos acontecimentos. Nesse caso, esse modelo se baseia em dados do passado para iluminar caminhos no futuro.
Esse tipo de análise pode ser utilizado para:
- Aprofundar o conhecimento sobre o comportamento do consumidor e do mercado, identificando padrões;
- Orientar a criação de personas e ICPs, com base na coleta de dados dos seus atuais clientes;
- Definir a atuação da empresa em determinado canal de venda, com base na interação dos seus clientes em cada ponto de contato;
- Comparar a performance de Marketing e Vendas em momentos diferentes;
- Identificar cenários de ameaça ou oportunidade para a empresa;
- Traçar estratégias de funil de vendas, com base no comportamento dos leads;
- Criar conteúdos alinhados aos interesses dos clientes;
- Desenvolver novas funcionalidades a partir do entendimento das necessidades dos usuários;
- Planejar o roadmap de produto, entendendo quais são as prioridades do time, com base nas urgências dos usuários e nas oportunidades do mercado.
Como fazer uma análise de dados
Como vimos, a análise de dados significa dar sentido para as informações coletadas. Sendo assim, separamos 7 passos importantes para você fazer uma análise de dados eficiente e ter os melhores insights para a sua estratégia!
Defina o objetivo
O primeiro passo para fazer a análise de dados é definir o que você quer analisar e isso passa por estabelecer o objetivo da análise. O que você quer com essa análise:
- Validar uma hipótese?
- Descobrir a performance de um botão?
- Entender o impacto de uma mudança de layout na conversão?
- Obter dados sobre o seu público e criar a persona?
- Identificar se os usuários estão engajados na nova funcionalidade?
- Avaliar se vale a pena lançar um novo produto?
Essa definição será fundamental para escolher a forma de coletar as informações e o tipo de análise de dados utilizado. Uma dica aqui é quebrar o objetivo em perguntas que irão guiar a análise.
Se o objetivo da análise for validar uma determinada hipótese, é importante também ter claro o que o time quer descobrir.
Nesta etapa, vale já definir as métricas que serão utilizadas. Afinal, a ideia é que os indicadores tragam as respostas que você precisa para alcançar o objetivo escolhido.
Escolha como será feita a coleta dos dados
Tão importante quanto definir o objetivo é escolher como será feita a coleta de dados. Aqui, você deve definir se utilizará pesquisa quantitativa ou pesquisa qualitativa, testes A/B ou entrevistas com os usuários. Você pode combinar modelos para ter mais informações se for necessário.
As entrevistas, por exemplo, podem ser utilizadas quando apenas os dados quantitativos não esclarecem as perguntas que você tem para alcançar o objetivo estabelecido no passo anterior.
Além de definir os modelos de pesquisa que serão aplicados, é fundamental estabelecer qual será a fonte dos dados (você pode escolher mais de uma também) e qual ferramenta será utilizada para armazenar o volume de dados.
Existem diversas opções no mercado, desde sistemas integrados diretamente ao seu site, para medir visitas e acompanhar os padrões de navegação dos usuários antes mesmo da conversão, até ferramentas específicas para entender dados do produto, como interações, engajamento, tempo de sessão e frequência de login.
Lembrando que a escolha da ferramenta também vai depender do objetivo da análise.
Colete os dados
Agora é hora de colocar o planejamento realizado nos passos anteriores em prática. Neste momento, você deve coletar os dados que serão analisados. Para isso, determine quanto tempo esta etapa irá durar e, se for preciso, crie um cronograma de coleta. Por exemplo, se esse processo irá envolver entrevistas com os usuários, é importante agendar essas conversas com antecedência.
Se o time decidiu rodar pesquisas online, defina até quando as pessoas podem responder. Da mesma forma, caso o time queira fazer um teste A/B para avaliar a performance de mudanças no site, é preciso colocar um limite de tempo para rodar esse teste.
Analise os dados
Nesta etapa, você deve escolher um entre todos os tipos de análise de dados ou combinar mais de um modelo, dependendo do seu objetivo. O tipo de análise de dados qualitativos, por exemplo, pode ser diferente do tipo usado para os dados quantitativos. Se você for coletar essas duas categorias de informações, pode combinar os modelos.
A análise de dados deve ser orientada pelos seus objetivos. Se a meta era identificar o impacto de uma mudança no layout do produto, você precisa escolher quais as métricas que revelam a resposta para essa questão e olhar para esses indicadores na hora de analisar os dados.
Aqui, também é importante anotar os aprendizados de acordo com os resultados obtidos. O que funcionou e o que não funcionou? O time recolheu feedback dos usuários? O que eles disseram?
Além disso, durante a análise, o time pode descobrir informações que não necessariamente estejam relacionadas ao objetivo, mas podem ser relevantes e devem ser anotadas.
Também pode acontecer de, em uma primeira coleta e análise de dados, a equipe não encontrar a informação que precisa ou não ficar claro por que determinado fato aconteceu. Nesse caso, é importante reavaliar o tipo de análise utilizado e pensar em um novo modelo de coleta para encontrar a informação necessária.
Para não se perder no meio de tantos dados, o time precisa filtrar só o que é relevante para o objetivo estabelecido. Vale dizer que uma informação que para determinado objetivo não é muito importante e pode ser deixada de lado, para outro, pode ser fundamental no esclarecimento da questão em foco.
Escolha a forma de visualização de dados
Na análise de dados, é importante escolher a melhor visualização (pizza, barra donut), assim como qual ferramenta será utilizada para obter essa visualização, como:
O modelo de visualização é relevante não só para a análise de dados, como também para a apresentação das informações e insights para outros profissionais do time ou stakeholders. A ideia é que a visualização seja clara, facilitando o acesso às informações para utilizá-las na definição de estratégias.
Para evitar a perda de informações importantes levantadas durante o processo, uma dica é centralizar os dados e as descobertas do time a partir da análise. Assim, você também evita o retrabalho e os erros de cálculo por falta de informação.
Treine a equipe
Quem trabalha na área de Produto faz testes e lida com dados o tempo todo. Por isso, esses profissionais têm que dominar os tipos de análise de dados para obter as respostas necessárias para validar hipóteses ou desenvolver estratégias.
Product Managers, por exemplo, devem saber quais são as métricas que medem a performance do produto, qual a receita que está sendo gerada por período e se os investimentos financeiros estão trazendo o retorno esperado; Product Marketing Managers precisam entender quais foram as melhores campanhas e os lançamentos de maior sucesso. Já os Product Owners devem saber priorizar o backlog, analisando urgências com base em dados do produto e dos usuários.
Por isso, é tão importante investir no treinamento do time para que os profissionais estejam preparados para analisar e interpretar os dados. Com o tempo, a ideia é que os tipos de análise de dados se tornem uma rotina na empresa e a equipe crie um processo mais fluído e escalável, incorporando novos membros que chegarem.
Conte com profissionais especializados
Além de ter uma equipe familiarizada com dados, as empresas também podem contar com o apoio de Business Analysts, profissionais focados em dados para melhorar a performance dos negócios.
A ideia é que a pessoa analista trabalhe em conjunto com os PMs, facilitando a criação de uma infraestrutura eficiente de dados para otimizar as tomadas de decisão do time e refinar a estratégia de produto.
Nem sempre os PMs têm total clareza a respeito de que dado específico procuram. Nesse caso, os profissionais de Business Analytics podem ajudar muito e, por isso, devem estar alinhados com o time de Produto para entender os objetivos da equipe naquele momento. Você pode entender mais sobre essa relação no episódio da série Mestres de Produto que trata do assunto, basta dar o play a seguir:
Data Product Managers também são grandes aliados da equipe na hora de analisar os dados. Esses profissionais fazem a gestão de dados do produto e têm uma boa bagagem em Data Science, além de desempenharem funções semelhantes aos PMs.
Domine as análises de dados de produto
Viu só como os dados contribuem para a estratégia de Produto e para as tomadas de decisão que vão guiar as iniciativas da empresa?
A análise de dados é uma habilidade que será cada vez mais exigida no mercado de produtos digitais e os profissionais que quiserem se destacar na área, precisam dominá-la. Por isso, a PM3 desenvolveu o Curso de Product Analytics, que conta com um conteúdo de mais de 20 horas e cases reais de empresas brasileiras.
Quer ir além das métricas e começar a interpretar dados sem depender de ferramentas? Acesse a ementa completa e saiba mais!
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