O que fazer quando não se tem dados e métricas?
Equipe de conteúdo - PM3

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5 minutos de leitura

Panorama do Mercado de Produto

No segundo episódio do Mesa de Produto, primeiro programa do PM3 Talks – podcast da PM3 – Marcell Almeida (CEO e cofundador da PM3) conduz um papo sobre o que times de Produto devem fazer quando não têm dados e métricas. 

Esse é um dilema bastante comum em times de Produto , pois muitas vezes o dado não está acessível, não está confiável ou realmente não existe.

As convidadas da segunda edição são: Fernanda Monsó e Julia Cobucci, ambas atuando como Associate Manager Business Analytics do Nubank, e Priscilla Lugão (Coordenadora de Produto na PM3). Quer saber mais sobre o tema? Selecionamos neste post os principais trechos, mas você pode ouvir o episódio completo pelo player a seguir:

Como contornar uma situação na qual não se tem dados?

Diversos times de Produto já passaram pela situação de não ter dados. Segundo Fernanda Monsó, isso é bastante comum em lançamentos de produtos novos, quando você está cego sem baseline para definir meta de NPS, KR, quantas pessoas vão aderir

O que tentamos fazer é nos basear em produtos similares da própria empresa que performam há algum tempo, benchmarking interno mesmo que não sejam tão próximos e benchmarking de mercado.

“Uma frase que eu falava em quase todas as reuniões que eu apresentava meu plano de análise era: eu só sei que a gente vai errar e tá tudo bem. Desde que você combine bem as premissas como: se eu assumir que da base de clientes que eu vou oferecer o produto, 20% vai aceitar eu vou ter ao final do ano tantos mil usuários. Você sabe que sua premissa é esse 20%, então o que você está errando é isso, mas você já combinou com seus stakeholders que você pode errar para mais ou para baixo, definindo o que é o sucesso minimamente”.

Fernanda Monsó

Julia Cobucci explica que é perigoso quando um time não tem um dado e por justamente por não tê-lo não setam uma expectativa e não começas de um lugar. Se não começarmos a formular um raciocínio do que é esperado, o que queremos medir com aquela métrica ou porque isso é importante, não conseguimos fazer um plano para entender o que é esperado do produto.

Eu sei que o produto é novo, que o bench do mercado é muito errado, que os produtos que tenho para comparar de base são diferentes, mas eu tenho que começar de algum lugar. Então, pense em algum dado que é minimamente parecido, que faça sentido e comece de algum lugar. Não ter dado não deve parar você de seguir com seu produto, com seu rollout, mesmo sendo difícil, mas temos que se voltar para essa parte analítica.

Julia Cobucci

Quando não se tem toda informação, o que é recomendado para fugir do que já existe no mercado?

Quando estamos em um cenário de produto novo e não temos como coletar dados, como priorizar de uma forma que diminua o risco do que você está fazendo?

Julia explica que o próprio Google Trends tem muitos dados sobre o que as pessoas estão buscando na internet, quais tópicos são mais falado. Muitas vezes você não tem dados, mas consegue entender como o mercado está se posicionando, entender que as pessoas têm mais interesse e isso pode ajudar a ter mais informações para decisão.

Não tem que ser necessariamente dados da sua empresa, mas em qual mercado que vou entrar? Quais cidades eu tenho no Brasil? Qual a população? Qual a idade média? Você começa a entender o perfil e se isso tem relação com sua marca. Existem vários dados acessíveis na internet que não têm relação com a sua empresa, mas tem relação com o mercado e o que esperar um produto novo.

Julia Cobucci

Como funciona ou como deveria funcionar uma área de dados?

Segundo Fernanda Monsó, não necessariamente você precisa ter pessoas que vão olhar para a estratégia e pessoas que vão olhar os dados da empresa. De acordo com Fer, isso é uma realidade no Nubank porque é uma empresa muito grande, mas ainda assim quando ela vai fazer um lançamento de um produto ou melhoria, ela precisa se preocupar com como está a estratégia para fora do Nubank. Não adianta ela deixar isso a cargo de uma área que vai fazer pesquisa, projeção, entender o mercado, os cenários e não absorver nada.

Fernanda explica que é muito comum fazer fluxo de concorrente para tentar entender um problema.

Se uma parte do meu fluxo não esta funcionando, só de eu ir no concorrente e fazer o fluxo deles e ver como ele passa essa parte, eu já sei, sem saber o dado dele, que provavelmente a conversão dele é maior do que a minha e que eu tenho uma oportunidade de melhoria.

Fernanda Monsó

Fernanda explica que é uma cultura de estar sempre preocupado em embasar suas decisões em dados e não só dados internos, ainda que sua função não seja para isso, que você esteja para fazer dataset. Quando você passa a olhar para fora da sua área e da sua empresa, você começa a gerar valor. Enquanto você está só ali, você está sendo um tradutor, traduzindo informação crua em informação consolidada.

Muitas vezes, vemos a área inclusive nomeada como a “área de estratégia” que monta reports com mil dados consolidados com a análise do mercado e nem sempre se tem algo acionável.

É comum empresas que seguem essa estrutura, principalmente as mais tradicionais. é exatamente essa a dificuldade porque além de tudo, normalmente esse report ele está ali para enfatizar o que todo mundo já acredita. Então, vamos supor que eu esteja lançando uma conta pessoa jurídicas. O report só vai trazer informação que conta PJ tá crescendo, que os concorrentes estão piorando e o viés de confirmação mandou um abraço. O report é feito para afirmar aquela estratégia que você está segundo.

Fernanda Monsó

Julia também explica que quando você está começando sua empresa, você não tem dado interno e a maior parte será externa. A partir do momento em que sua empresa fica mais madura, você passa a gastar mais tempo olhando para dados internos, porque você está lançando um produto, que já tem rentabilidade. Por isso, você tem que estar atento a como o produto performa ao longo do tempo, nunca esquecendo dos concorrentes e do mercado.

Eu também vejo o contrário, a pessoa só olha para dados externos e não olha para informações como: onde está o problema de conversão, onde as pessoas estão deixando de comprar? Não esqueça o que você está fazendo e aquilo está se desenvolvendo.

Julia ainda completa, dizendo:

Esse negócio de ter uma área de estratégia separada de analytics é a maior furada. Analytics e estratégia, no geral, têm que ser uma coisa pensada por um time multifuncional. O PM, Engenharia, o analista em conjunto, é a cultura. Está mais a cargo do analista com certeza, mas tem que ser estratégia do time como um todo.

Julia Cobucci

Entendendo que não é possível medir tudo, como priorizar o que deve ser mensurado?

Quando você cria a cultura de dados, é comum as pessoas tentarem medir tudo e chegarem com questionamentos como: você quebrou o dado por região? Por idade? Tá, mas que insight a gente vai tirar? Pretendemos lançar um produto diferenciado por região? Tem algo que nos faça acreditar que na região x é diferente da y? Então, calma! Agora não vamos quebrar o dado tanto assim, porque no final das contas o dado vai te falar o que você quer ouvir e você tem que ter cuidado com isso! E o bom analista de produto vai saber conduzir o time para levar a visão para aquilo que de fato tem valor e quer priorizar.

Fernanda Monsó

Definir os KPIs é fundamental para facilitar a vida do time como um todo. Segundo Julia:

Assim o time ficará focado no que importa. Eles sabem que o foco é aumentar o número de vendas do curso X, é meu principal KPI, vou monitorar e perseguir aquilo. Existem vários outros indicadores para criar, mas definir o foco vai te ajudar a não se perder nos dados.

Julia Cobucci

Assista ao episódio completo

Para conferir todos os comentários de forma muito mais aprofundada, você também pode assistir ao vídeo com a conversa na íntegra. Basta dar play no vídeo:

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