No universo de Produto, é muito comum encontrarmos Product Managers com diferentes backgrounds, Design, Engenharia, Agilidade e outras áreas de negócio. Além disso, podemos ver por aí também as pessoas que já são contratadas como Associate Product Managers, iniciando a carreira com o pé em Produto.
Mas aqui eu vou comentar de um background um pouco mais incomum (pelo menos dentro da bolha de Produto na qual eu vivo, rs) que é Dados. Durante a maior parte da minha carreira, fui analista e gestor de times focados em dados, trabalhando em toda a cadeia de processamento (obtenção, tratamento, visualização e análise).
Neste artigo vou comentar como esse conhecimento me auxiliou na trajetória como PM. Vem comigo!
Contexto dos processos de uma área de Dados
Por iniciar minha carreira na área de Dados de uma empresa de tecnologia, eu adquiri as hard skills necessárias para entender os processos de engenharia, tratamento e visualização dos dados de um produto. Nos tópicos a seguir, vou explicar melhor como isso me auxilia nos dias de hoje.
Dialogando com analistas de dados
Quando se conhece o “lado de lá” e é necessário fazer um pedido a uma pessoa Analista de Dados (para obter informações de uma base de dados, por exemplo), é muito mais fácil dar direcionamento e também explicar o contexto do que deve ser considerado na hora da obtenção dos dados. E isso faz toda a diferença para garantir que KRs, métricas e indicadores estejam condizentes com a realidade e reflitam o atual momento do negócio.
Já tive PMs pares que sofriam muito tempo até chegar na informação que desejavam e de uma maneira confiável, ou que acabavam ignorando as métricas na hora de validar uma hipótese, por exemplo. Como sabemos, isso é algo muito perigoso.
Então, a primeira dica é: entenda o processo. Compreenda desde o banco de dados, até a visualização em um dash, observando como os dados do seu produto são salvos, como as pessoas engenheiras de dados os transmitem para analistas e, por fim, como isso vira uma informação.
E aqui não precisa ser o detalhe técnico de todas essas etapas, mas sim um entendimento macro que te ajude a fazer solicitações de uma maneira mais rica e assertiva. Mas vale dizer que aprender banco de dados, SQL e conceitos de engenharia de dados é algo que com certeza tem muito a agregar para um PM!
Sendo mais independente nas análises
E se você precisar se virar?
Ahhh como é linda a vida de trabalhar em uma empresa bem estruturada, com muitos recursos, onde cada squad possui todos os chapters possíveis à disposição, com pessoas seniores para ajudar e com todo o contexto necessário…<3
Acho que muita gente deve ter pensado “nossa, realmente seria muito bom”, rs. Afinal a realidade de muitos PMs é muito, mas muito diferente. Empresas em crescimento, muito novas e ainda com áreas sendo estruturadas e definidas, parecem ser bem mais comuns do que o cenário do parágrafo acima.
E é justamente nesses cenários que, saber lidar com dados – mesmo que superficialmente –, pode fazer toda a diferença nos resultados do seu produto. Precisa saber de uma informação? Construa sua query, jogue o resultado em um sheets e faça a sua análise. Não dependa de ninguém e faça o que precisa ser feito.
Separei aqui uma lista de conceitos que você pode estudar e dominar para saber se virar com dados nesses momentos mais críticos:
- Banco de dados:
- O que é um banco de dados?
- O que é um Sistema Gerenciador de Banco de Dados?
- Qual(is) SGBD sua empresa utiliza?
- Como funciona o banco de dados do produto que você gerencia?
- Em quais tabelas são salvas quais informações?
- Como essas tabelas se relacionam?
- SQL:
- O que é SQL?
- O que é uma query?
- Qual a estrutura básica de uma query?
- Qual é sintaxe de uma query?
- Como filtro dados utilizando uma query?
- Como relaciono duas ou mais tabelas?
- Como salvo as informações retornadas de uma query?
- Como otimizar uma query?
- Conceitos técnicos gerais:
- O que é um dataset?
- O que é um datawarehouse?
- O que é um datalake?
- O que é uma ferramenta de dataviz?
- Métricas:
- O que são métricas de negócio?
- O que são métricas de produto?
- O que são métricas de UX?
- Como elas se relacionam?
Interpretando os números obtidos
Outro aspecto muito importante no qual o background em Dados me auxilia é em saber como construir e analisar um número, entendendo se ele faz sentido e se reflete o esperado para para uma tomada de decisão.
Por exemplo, vou te dar a seguinte informação:
“No mês de Outubro/22, o CSAT do Produto de 3.9. “
Qual a sua primeira reação ao ver esse número? Se nenhum questionamento veio à sua cabeça, já garanto que provavelmente essa informação vai estar incompleta ou equivocada. Vamos listar algumas perguntas que precisam ser respondidas sobre este número para entender melhor o contexto dele:
- Será que esse número é bom ou ruim?
- Qual é o objetivo?
- Qual é o benchmark de mercado para um produto semelhante?
- Como foram os meses anteriores?
- Qual o tamanho da população/amostra que respondeu a pesquisa? Quanto estava essa métrica no mesmo período do ano passado?
- Será que uma média é melhor forma de visualizar este dado?
- Se quebrarmos por jornada, temos um padrão em relação a períodos anteriores?
- A fonte de dados está 100% confiável?
Esses são alguns pontos que você precisa saber para que a tomada de decisão e interpretação do número sejam as melhores possíveis. Às vezes, um número que parece alarmante é só resultado de alguma instabilidade pontual que ocorreu no período. Se isso não for mitigado, o risco de tomar uma decisão errada – e muitas vezes bem cara – acaba sendo alto.
Em uma reunião, por exemplo, é sempre importante estar atento a essas questões que envolvem um número. Essas perguntas acima funcionam para quase qualquer métrica, e ter a clareza dessas respostas é muito importante. Quanto mais dessas respostas você tiver, mais certeza terá sobre aquela informação e sobre o que fazer com ela.
Conclusão
Invista seu tempo em uma rotina de estudos sobre análise e interpretação de dados, porque vai valer a pena.
Entender o processo, saber se virar e analisar um indicador vai te proporcionar grandes beneficios. Afinal, em uma área que é tão voltada para resultados, ter precisão em cada informação à sua disposição é essencial.
Produto é trabalhar com resultado e resultados são números. Para “comemorar a adoção e não a entrega” (essa frase é muito f***!), você precisa saber mensurar a adoção, até mesmo quando não tiver uma pessoa analista de dados na sua squad.
Domine Product Analytics
Quer entender melhor os conceitos desse artigo e ainda ir além das métricas com o seu produto? A PM3, escola referência em Produto no Brasil, te convida a conhecer o Curso de Product Analytics. Essa é sua chance de aprender a lidar com todos os tipos de dados de Produto, por meio de aulas aprofundadas com profissionais qualificados e cases reais de empresas brasileiras.
Você vai saber como acompanhar dados de forma eficiente para embasar as suas decisões e gerenciar stakeholders, conquistando mais confiança para sua carreira. E claro, você terá mais segurança para conversar com especialistas, orientando análises cada vez mais direcionadas.
Acesse a ementa completa e confira os tópicos de cada módulo!
Leia mais:
