Aplicar seu conhecimento de análise de dados na sua estratégia de Produto te ajuda a criar um crescimento duradouro e sustentável. Aqui estão as métricas que vão te ajudar a chegar lá.
Esta é uma tradução livre do conteúdo do blog da Amplitude. Por ser um conteúdo extremamente rico e que se aplica ao nosso mercado, achamos por bem traduzi-lo e divulgá-lo aqui na nossa comunidade. Boa leitura!
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As melhores estratégias de Produto mostram um entendimento profundo dos clientes. Elas refletem como os consumidores absorvem o valor do seu Produto. Depois que uma estratégia de Produto foi estabelecida, as equipes devem conseguir não apenas medir o impacto das iniciativas, mas também distinguir como os usuários absorvem o valor que o seu Produto oferece (e conecta esse valor com resultados concretos do negócio).
Insights-coletados através de dados quantitativos e qualitativos-são essenciais para o crescimento da empresa. Isso é uma verdade em marketing. É verdade em vendas. E é absolutamente verdade quando se constrói produtos que criam crescimento real, sustentável e lucrativo.
Porém, uma simples coleta de ideias não é suficiente. Você precisa saber traduzi-las em uma estratégia de Produto mensurável. Conforme você for definindo seu plano, considere as ideias e métricas listadas abaixo. E confira se os seus insights, tanto qualitativos e quantitativos, estão balanceados para desenvolver uma estratégia que a sua equipe realmente consiga executar.
O que é uma estratégia de Produto baseada em dados?
Uma estratégia de Produto é um plano de alto nível para o que seu Produto vai conquistar. Geralmente define três coisas:
- Como você vai entender as necessidades do consumidor
- Alcançar os objetivos de negócio
- Proporcionar valor único.
Uma estratégia de Produto baseada em dados leva tudo para um outro nível. Como o próprio nome sugere, uma estratégia de Produto baseada em dados é baseada em dados qualitativos e quantitativos. Ao invés de tentar adivinhar quais são as necessidades do cliente, você utiliza dados do comportamento da pessoa, feedback etc. para entender do que eles precisam.
A razão pela qual nós chamamos esse estilo de estratégia de Produto de “data-informed” e não “data-driven” ou “data-backed” é porque dados são apenas um dos vários inputs em tomadas de decisões. Decisões sobre estratégia de Produto não podem ser feitas por apenas um input. Se você baseia sua estratégia em apenas um input-como dados ou experiências pessoais-você não está entendendo o real propósito da coisa. Isso pode fazer com que sua estratégia de Produto não atinja nem um dos objetivos que você determinou.
Por que os dados são tão importantes?
Apesar dos dados serem apenas um fator, eles são cruciais para sua estratégia. Os dados te ajudam a entender seus clientes de uma forma que você não entenderia apenas com sua experiência pessoal. Também te ajudam a entender esses consumidores de uma forma que nem eles se entendem.
Uma estratégia de Produto data-informed é baseada em uma simples verdade: Quanto melhor você conhece seus clientes, melhor você pode servi-los. E quanto melhor são os seus dados, melhor você vai conhecer seus consumidores.
De acordo com um estudo da Forbes, as empresas que usam dados de forma eficaz “tem uma probabilidade seis vezes maior de serem lucrativas” ano após ano. Dados de alto nível podem te ajudar a tomar decisões em relação a produto e funcionalidade. Por exemplo, se você opera um produto digital apenas em inglês, mas percebe que uma porção significativa dos seus usuários ativos estão localizados no exterior, você pode implementar uma estratégia de expansão internacional e decidir qual língua deve ser priorizada.
Vamos supor que você está dirigindo uma empresa de mídia e descobre que 50% dos seus clientes abandonam a renovação de assinatura no meio do processo. Com isso em mente, você deveria rever como as renovações funcionam no seu sistema e tentar entender o que essas pessoas que não completam o processo de renovação têm em comum.
A empresa Intuit usou uma estratégia de Produto data-informed para benefício próprio quando os dados mostraram que os consumidores estavam tendo dificuldade para pagar as faturas a tempo. Os dados também os informaram que aqueles que mais estavam tendo dificuldade tinham uma característica em comum: eles usavam Gmail como email principal. Esses dados mostraram um problema para a Intuit que eles sabiam que conseguiriam resolver.
A solução da Intuit resultou no produto que cresceu mais rápido na história de 35 anos da empresa: uma ferramenta personalizada de faturas para domínio do Gmail. A ferramenta dobrou o número de boletos pagos a tempo para usuários da plataforma. Sem aqueles dados, a Intuit nunca teria descoberto por que seus consumidores estavam tendo dificuldade e o que poderia ser feito para resolver.
As métricas que você precisa para informar sua estratégia: North Star e Input
Na hora de construir sua estratégia de Produto baseada em dados, há duas categorias de métricas nas quais você deve focar-sua North Star Metric e métricas input.
North Star Metric
Sua North Star Metric é sua métrica guia-é a métrica que define a relação entre os problemas do cliente que você está resolvendo e resultados empresariais sustentáveis e a longo prazo. Quando você melhora sua North Star Metric, você entrega resultados e valor aos clientes.
Para entender sua North Star Metric, comece se perguntando duas coisas: Qual é o valor principal que os consumidores entendem do meu produto? Essa métrica que estou considerando vai gerar sucesso a médio ou longo prazo?
Como já havíamos dito antes, “A North Star do seu Produto deve ser o principal indicador de futuros resultados empresariais.”
Às vezes pode ser que sua North Star Metric esteja num nível muito alto. Isso pode ser causado pelo número de novos clientes cadastrados ou a porcentagem de usuários retidos. Quando você está numa situação em que sua North Star Metric está muito alta, é aí que entram as métricas input.
Métricas Input
Se sua North Star Metric é seu principal indicador de futuros resultados empresariais, suas métricas de input são os principais indicadores que mostram se você está no caminho certo para melhorar sua North Star Metric: são mais detalhados que a NSM.
Num mundo ideal, funciona assim: grandes melhoras nas métricas de input geram pequenas melhoras na sua North Star Metric. Essas melhorias geram maiores resultados. Cada degrau que você sobe-de inputs para North Star para objetivos empresariais-pode levar um tempo para ver resultados. É por isso que você vai ver os resultados mais rápidos na parte das métricas de input.
O ex VP da Netflix, Gibson Biddle, explica que métricas de input (ele as chama de “proxy”) mostram resultados mais rápido do que North Star Metrics por serem mais detalhadas. Métricas Input devem influenciar a North Star Metric. Uma grande melhora numa métrica de input deve resultar numa mudança menor na sua North Star Metric.
Portanto, se sua North Star Metric é NPS, suas métricas de input seriam métricas menores fortemente correlacionadas com NPS. Você pode rastrear quanto tempo os consumidores gastam usando seu produto, ou quantas vezes por semana eles entram no seu aplicativo. Quanto mais específica são suas métricas de input, mais espertos seus times vão se tornar em relação a rastreamento e melhorias.
Para Biddle, na Netflix, a North Star Metric de nível alto era retenção de usuário e as métricas de input eram, “a porcentagem de novos consumidores que adicionaram pelo menos três títulos à fila durante a primeira sessão.” Aquelas duas métricas tinham uma correlação forte, então ao invés de focar no objetivo de retenção de usuários, o que poderia levar a muitas iniciativas diferentes, o time decidiu focar em aumentar o número de usuários da Netflix que adicionaram três títulos à fila.
Você pode perceber que se você se cadastrar no site da Netflix hoje, eles pedem para você escolher três títulos que te interessam-antes de você chegar na página inicial da plataforma. Isso ajuda novos usuários a encontrar coisas que gostam assim que começam a utilizar o Netflix e também leva mais usuários para a categoria de três-títulos-na-fila.
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