Como usar dados para tomar decisões em Produto?

Afinal, o que é Data Science?

Nós caracterizamos dados como a voz dos nossos usuários em escala”, é assim que um dos instrutores do curso da PM3, Bernardo Srulzon, enxerga o Data Science, uma das áreas que está em crescimento notável no mercado. Responsável pelo Marketing, Produto e Data no GetNinjas, Srulzon vê os dados e estatísticas como um meio de entender o cliente e determinar como seria a melhor experiência possível para o público-alvo.

E vale lembrar que nem sempre estas informações estiveram tão próximas, quando em outras décadas, para conhecer o consumidor era necessário uma extensa pesquisa de mercado.

Hoje, o processo se modernizou e é através da análise de dados, somada com insights qualitativos, como entrevistas com usuários, que os riscos de uma implementação diminuem. Dan Printes, um dos criadores da PM3 e diretor de Produto no Grupo ZAP Viva Real, explica que atualmente a coleta e análise dos dados qualitativos e quantitativos são fatores chave no sucesso das empresas.

Dan Printes e seu inseparável dashboard no Grupo Zap.

Business Intelligence no mercado atual

Para um maior entendimento, o Business Intelligence (BI) é uma junção da coleta, organização e análise dos dados que serão transformados em ações para alavancar Produtos e negócios. Com um mercado tão competitivo, ter um setor de BI se tornou crucial para ganhar vantagem competitiva por meio de insights que os dados podem gerar. Mas antes de qualquer coisa, é preciso refletir sobre os objetivos que almejam ser alcançados, afinal, ninguém quer estar perdido no meio de um monte de números.

Tenha em mente onde quer chegar e quais métricas vão mostrar que você conquistou suas metas. Ferramentas de coleta de eventos, como o SnowPlow, são muito importantes para estudar a “voz estatística” dos usuários. No curso de Product Manager da PM3 você poderá conhecer um pouco mais do mundo dos dados e descobrir outras ferramentas que ajudam a criar uma relação harmoniosa com o big data.

Data Science para negócios: o time por trás dos números

Para que o profissional de Data possa traduzir os dados de maneira eficiente de acordo com a evolução do negócio, é preciso entender qual o estágio de maturidade da empresa ou em qual fase da vida está o Produto – inclusive já comentamos a respeito em nosso artigo sobre Product Manager ou Gestão de Produtos.

E o trabalho não é feito sozinho. A equipe de Data é um misto de perfis que precisam ser distinguidos, especialmente quando envolve contratação e treinamento. Por exemplo, na GetNinjas, os Decision Scientists são responsáveis pela tomada de decisões com base em dados, enquanto os Data Scientists criam modelos/algoritmos para serem implementados pelo time do Produto que ele, idealmente, faz parte. Dependendo do problema, a implementação pode significar uma vantagem  competitiva, pois os resultados obtidos não são facilmente copiáveis. É de interesse da empresa ter um time multidisciplinar para trazer resultados melhores e para diminuir a margem de erros.

Uma dica importante para qualquer interessado em BI é levar em conta que os dados explicam “o que” e não o “por que”, por isso, como comentamos ali em cima, é preciso se dedicar a pesquisas qualitativas. “Muitas vezes, 1 hora entrevistando clientes vale 10 horas de análises”, explica Bernardo Srulzon, do GetNinjas. Mas é claro que os relatórios fazem a diferença e são essenciais para entender o comportamento dos usuários. Ao acompanhar os números, insights acabam se formando quando o time de dados trabalha com a área de Produto e Design.

                                                                                         Bernardo Srulzon, a mente por traz do BI do Getninjas

O caminho do Big Data para tomar decisões

Com todas as possibilidades que o universo dos dados apresenta, um plano estratégico precisa estar alinhado com os objetivos da empresa. Resumindo, preste atenção no que será útil e corte informações que não farão a diferença, assim é possível focar em uma análise profunda que trará explicações para suas perguntas.

Não há fronteiras para o Big Data, mas a grande questão é saber se você já possui tudo o que precisa ou se será preciso coletar dados externos – é através das ferramentas citadas e métricas que você conseguirá uma resposta. E como tudo tem um preço, pense em suas ações de forma que os objetivos sejam tangíveis e o investimento valha a pena, seja a curto ou longo prazo, de acordo com as prioridades.

Grandes empresas e startups de olho no Data Science

Ao olhar de fora, o maior desafio das empresas, sejam elas grandes ou iniciantes, é extrair informações de valor da quantidade de dados que está disponível. “É aí que entra o papel do Product Manager, que em conjunto com os profissionais de Data, vai conseguir analisar padrões e extrair oportunidades de negócio”, comenta Dan Printes.

Para empresas que ainda estão começando, talvez não haja material suficiente e seja preciso extrair informações por meio de conversas com os usuários. Caso ela já tenha uma boa massa de clientes, o maior desafio será montar uma estrutura que dê acesso ao conteúdo de forma correta e democrática para todos os interessados, ao passo que garante que os dados estejam íntegros e consistentes para utilização.  

Um ponto importante é ficar de olho na inteligência artificial, a disciplina está em alta e cada vez mais disponível gratuitamente. Vale conhecer a ciência e extrair dela o máximo dos seus recursos.

Por mais que o Business Intelligence tenha tantas ramificações, a análise de dados não precisa ser um bicho de sete cabeças – e o curso da PM3 traz uma visão ampliada de como transformar dados em ações recompensadoras. O Bernardo e outros instrutores conceituados do mercado estão esperando por você ao longo do curso para poder te ajudar a utilizar os dados para tomar melhores decisões!

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