Você concorda que vivemos numa época na qual nunca se falou tanto em métricas de produto e em como utilizá-las para mensurar o sucesso de uma solução ou do próprio negócio?
Peter Drucker, pai da administração moderna, ao fazer uma alusão à importância da cultura organizacional para o sucesso de uma empresa, disse:
“A cultura come a estratégia no café da manhã”.
Nesse sentido, podemos pensar de forma análoga a ele e dizer que “os usuários comem a estratégia de um produto no café da manhã”?
Arrisco-me a dizer que sim, e diferente do sentido da frase original, isso pode ser muito bom! Sinal de que um produto está cumprindo sua proposta de valor e os usuários continuam a utilizá-lo ao longo do tempo. Pior seria se o usuário olhasse para a mesa do café da manhã e saísse em disparada, para comer outra coisa numa “cafeteria” qualquer.
As métricas de produto são extremamente importantes para avaliarmos se a estratégia de uma solução está no caminho certo ou não, porém é essencial não fazer análise de dados de produto considerando apenas números isolados, adotando uma estratégia de Product Analytics. O objetivo deve ser identificar padrões de comportamento dos usuários. Traduzir as informações obtidas nas métricas em melhorias para nossos produtos é um dos grandes desafios de um time de produtos, sobretudo, do Product Manager.
O que são métricas?
As métricas nada mais são do que um recurso quantificador de uma estratégia. Ou seja, elas traduzem em números os objetivos de um negócio e de um produto (no caso específico das métricas de produto). Esses números contribuem para o acompanhamento das iniciativas do time e também para a tomada de decisão, fornecendo uma visão mais abrangente e analítica sobre fatores que influenciam os resultados.
Qual a relação entre dados e métricas?
Assim como métricas de produto, dados de produto tem sido um termo bem recorrente em produtos digitais. Não é para menos, se considerarmos que estamos vivendo em um contexto de Big Data, Data Science e estratégias Data-Driven.
Mas como esses conceitos se relacionam? Bem, os dados são insumos para as métricas. Eles precisam ser manipulados com muita sabedoria, pois dados isolados são apenas informações soltas e sem utilidade. Porém, quando coletados da forma correta, agrupados e relacionados, é possível obter insights relevantes sobre o desempenho do produto, interpretando os dados dentro do escopo das métricas.
Ou seja, o profissional que vai interpretar todas essas informações é muito importante (podendo ser o Business Analyst, Data Scientist ou Data Product Manager, por exemplo). Os times de Produto focados em Product Analytics utilizam diversas ferramentas que permitem fazer essas conexões, facilitando também o compatilhamento delas com os demais times e stakeholders.
O que são métricas de vaidade?
Quando falamos em métricas, não podemos deixar de mencionar as métricas de vaidade. Elas correspondem a números que até podem agregar um sendo de grandiosidade à marca, mas que na prática não geram resultado.
Em outras palavras, são números de exibicionismo, que têm valor apenas para o ego de quem as está conquistando. O negócio, por outro lado, não obtém sucesso nenhum com elas.
Um exemplo clássico é o número de seguidores nas redes sociais. Ter muitos seguidores é muito bonito e legal, mas de que isso adianta se esse número não se reflete também nas vendas? No engajamento? No fortalecimento da marca?
Curtidas, compartilhamentos e downloads do aplicativo são outros exemplos que podem te ajudar a enxergar melhor esse contexto. O que esses dados dizem sobre o seu produto ou sua marca? Como eles podem te ajudar a tomar decisões dentro da estratégia de produto?
Se você não consegue encontrar a resposta para essas perguntas, é importante ajustar as métricas de produto que sua equipe está acompanhando.
Quais são as principais métricas de produto?
Existem dezenas de métricas que podem e devem ser monitoradas, mas aqui vou listar aquelas que são mais comuns e já podem ajudar você a entender melhor o desempenho do seu produto e também a planejar suas evoluções:
Custo de aquisição do cliente (CAC)
Custo de Aquisição de Clientes ou Customer Aquisition Cost é o investimento médio em esforços diretos para conquistar um cliente. Por exemplo, se sua empresa investiu R$ 5.000 em Marketing e Vendas, e obteve 1.000 clientes, seu CAC é de R$ 5,00.
A fórmula para calcular é a seguinte:
CAC = total gasto com marketing de aquisição e vendas ÷ total de clientes conquistados no período considerado
Customer Lifetime Value (LTV)
LTV é receita média gerada por um cliente enquanto ele permanecer cliente. Essa métrica relaciona-se intimamente com o CAC, gerando informações importante sobre o retorno sobre o investimento de um produto e potencial de ganho de escala do negócio.
Para calcular o Customer Lifetime Value você deve seguir a seguinte fórmula:
LTV = Ticket médio X Número de mensalidades X Média de tempo de relacionamento com o cliente
Engajamento
Considerando que estamos falando de métricas de produtos digitais, os dados de engajamento são muito importantes. Afinal, você quer que as pessoas passem mais tempo no seu site ou aplicativo, certo? É por isso que sua equipe investe em features diversas e úteis.
É claro que, em um cenário de sucesso, o engajamento vai acompanhar a complexidade de um produto (quanto mais funcionalidades, maior o engajamento). Mas vale acompanhar para evitar discrepâncias, assim como para obter mais insights sobre a sua persona e entender o momento de vida dela.
A avaliação do engajamento é complexa e exige uma avaliação criteriosa. Isso porque, como menciona Rômulo Gomes em sua aula do Curso de Product Growth, “nem todo churn é igual”. Ou seja, é preciso definir com cuidado quais são os usuários desengajados e qual será o método de monitoramento dessa métrica. Existem métodos para isso e vamos falar um pouco melhor sobre frameworks mais à frente, ainda neste artigo.
Taxa de conversão
Esse é um conceito que pode ser expandido e utilizado em várias etapas do funil de vendas, mas é, basicamente, a parcela de (potenciais) usuários que realizaram uma ação pretendida pelo negócio. Imagine um e-commerce de perfumes. Se, em determinado dia, dos 15.000 usuários que realizaram alguma pesquisa, 100 pessoas efetuaram uma compra, a taxa de conversão do site foi de 0,6%.
Taxa de cliques (CTR)
A partir dessa métrica podemos obter dados relativos a quantas vezes o usuário clicou em uma determinada sessão do seu site ou aplicativo, considerando a quantidade de vezes que essa ação foi proposta a ele.
Se a taxa é baixa, significa que o copy pode não estar bom o suficiente, que a proposta de valor não está explícita ou até mesmo que o botão de CTA não ficou em destaque como deveria.
O cálculo é feito da seguinte forma:
CTR = número de impressões ÷ número de cliques
Taxa de recompra
Conceito muito utilizado em e-commerces. A taxa de recompra é uma métrica para produto que corresponde a taxa de conversão dos clientes que já realizaram uma compra e voltaram a comprar em um determinado período de tempo.
Sendo assim, essa é uma métrica de produto que ajuda a entender a jornada de compra do usuário em relação ao seu produto, fornecendo também insights sobre fidelidade dos clientes à sua marca.
Daily Active Users (DAU)
O DAU (Daily Active Users ou Usuários Ativos Diariamente) representa a quantidade de usuários únicos que realizam determinada ação no app ou site. Importante definir o que é um usuário e uma ação para determinado produto, e para essa métrica. Não é recomendada sua utilização isolada, pois pode gerar conclusões equivocadas sobre a saúde de um produto.
Churn
Churn é uma métrica de produto que corresponde a taxa de cancelamento de um serviço ou evasão de clientes. A empresa deve trabalhar para manter a taxa de churn a menor possível, já que taxas aparentemente pequenas, como 2,5% ao mês, por exemplo, podem ser desastrosas para alguns negócios e representar perdas financeiras significativas.
Para calcular, basta seguir a fórmula:
Churn (em %) = (Número de clientes que cancelaram ÷ Número de clientes ativos) x 100
Satisfação do cliente
O método mais difundido atualmente é o Net Promoter Score – NPS, que tem como objetivo mensurar o grau de lealdade dos consumidores, assim como sua satisfação em relação ao produto. Sua ampla utilização se deve a simplicidade, flexibilidade e confiabilidade do método.
Essas e outras métricas de Customer Success, quando analisadas em conjunto, nos mostram padrões de comportamento dos usuários e trazem informações valiosas de como eles interagem com nossos produtos. É muito provável que os feedbacks originados dessas análises nos digam, em alguns casos, muito mais do que os próprios usuários quando estes participam de uma entrevista, por exemplo.
Métricas de produto segundo o modelo de negócio
Vale destacar que as métricas de produto estão atreladas não apenas à estratégia de produto em si, mas também à estratégia de negócio como um todo. Isso porque, no caso de empresas orientadas ao produto, os esforços de toda a empresa estarão focados em aprimorar esse produto e em oferecer aos usuários a melhor experiência na utilização dele.
Como André Silveira explica em sua aula no Curso de Product Management, algumas métricas de produto acabam sendo mais relevantes que as outras dependendo do que você está vendendo:
- GMV (Gross Merchandise Volume/Value ou Volume Bruto de Mercadorias): métrica importante para marketplaces;
- MRR (Monthly Recurring Revenue ou Receita Recorrente Mensal): métrica essencial para SaaS (Software as a Service);
- Average Order Value: métrica monitorada por e-commerces.
Como escolher a melhor métrica de produto?
Definir as métricas de produto depende do tipo de produto e do momento no qual ele se encontra.
Por exemplo, se sua startup construiu um MVP e está buscando o Product-Market Fit, talvez você deva olhar com atenção para a forma como os clientes chegam até seu produto e se a primeira experiência que eles tiveram foi legal o suficiente para que os usuários o utilizem novamente (Aquisição e Ativação).
O ideal é que seu produto resolva o problema do usuário de forma tão incrível, que ele não pensará em outra forma de resolvê-lo a não ser com o seu produto. Isso não quer dizer que métricas de Retenção e Receita não sejam relevantes e devem ser descartadas (pelo contrário!). Entretanto, elas podem não ser o foco nesse momento.
Agora, pense em um aplicativo de relacionamento que já possui market fit e é consolidado no mercado. É bem provável que a métrica mais relevante para o produto seja Retenção, já que o objetivo principal do app é conectar pessoas dispostas a ter uma relação significativa e até, que haja um match entre essas pessoas. O interesse do produto é mantê-las ativas o máximo de tempo possível. Nesse caso, há um paradoxo, pois quando ocorre um verdadeiro match e as pessoas engatam um namoro, o produto perde dois usuários de uma só vez. Mas tudo bem, pois esse é um churn do bem!
Existem alguns frameworks que podem te ajudar a definir métricas e acompanhamento mais consistentes e contectadas ao objetivo do negócio, focadas em Product Growth. Saiba um pouco mais sobre elas a seguir:
Métricas Piratas (ou Funil AARRR)
Atualmente, é muito comum a utilização das métricas piratas para mensuração do sucesso de um produto e criação de estratégias que permitem ganho de escala. O framework AARRR (Aquisição, Ativação, Retenção, Recomendação e Receita) pode ser aplicado em uma grande diversidade de produtos, e mais do que mostrar o desempenho das soluções criadas, ajudam muito no levantamento de questionamentos sobre a performance de um produto.
North Star Metric
Assim como o nome sugere, a North Star Metric nada mais é do que a principal métrica de produto que você e sua equipe vão acompanhar. Naturalmente, ela deve ser a métrica que mais gera impacto para o produto e para o negócio, incentivando todos da empresa para que direcionem seus esforços para o mesmo objetivo.
Framework HEART
O framework HEART contempla um conjunto de métricas muito úteis para o acompanhamento de produtos digitais, focadas em UX:
- Happiness (Felicidade);
- Engagement (Engajamento);
- Adoption (Adoção);
- Retention (Retenção);
- Task Success (Sucesso).
Desenvolvido em forma de tabela, o modelo tem como objetivo alinhar os objetivos e os indicadores de que eles estão sendo alcançado, tudo de forma visual e de fácil análise.
OKRs (Objectives and Key Results)
OKRs constituem um framework prático e eficiente que ajuda a alinhar times de forma estratégica, focando em objetivos e indicadores (KPIs) específicos. A partir da definição do que se espera alcançar e de como alcançar, o time consegue enxergar com mais clareza quais são as métricas mais importantes e que, de fato, vão contribuir com insights numéricos sobre o processo.
Métricas de produto: exemplo do app Calm
Um case bem interessante de aumento da retenção dos usuários é o app de meditação mindfulness Calm.
O app Calm possui uma funcionalidade para configuração de lembretes, e quando ela foi criada, apenas 1% dos usuários utilizavam esse recurso, que ficava escondido dentro de um item de menu. A partir de um palpite, decidiu-se comparar a retenção do grupo de usuários que utilizavam os lembretes com aqueles que não utilizam.
Eles descobriram que a retenção do grupo que utilizava os lembretes diários era 3 vezes maior do que o outro grupo. A partir dessa análise, eles rodaram um experimento com novos usuários que eram sugestionados à configurar um lembrete diário após a primeira meditação.
- Assista também à PM3 Lives sobre Cultura de Experimentos
Resultado: os usuários que configuraram o lembrete após a primeira meditação foram retidos na mesma proporção daqueles usuários que realizaram a mesma ação, apesar de outro fluxo, na primeira análise. Além disso, 40% dos usuários que passaram pelo novo fluxo setaram um lembrete diário, o que gerou um aumento considerável na retenção geral do aplicativo.
Legal demais, né? Entendeu a importância de definir e acompanhar as métricas do produto, além de levantar questionamentos com o objetivo de melhorar os resultados obtidos?
Eu ouvi certa vez que “dados não são meramente números, e sim a voz dos usuários”. Usuários são pessoas, e sabemos o quanto nós, seres humanos, podemos ser complexos! Diante de tanta complexidade, definir as métricas certas para nosso produto e analisá-las com um olhar investigativo e questionador, pode fazer com que as perguntas certas sejam criadas e respondidas, e os verdadeiros problemas resolvidos de fato, sejam eles dos usuários ou do produto/negócio.
*artigo escrito por Pedro Freire.
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