31 de maio de 2022

Product Analytics: construindo uma estratégia de produto baseada em dados

Você já ouvir falar em Product Analytics? Em tempos de Big Data, essa é uma abordagem na qual equipes de Produto se baseiam em dados para criar soluções alinhadas às necessidades dos usuários e do negócio. Ou seja, significa ir muito além das tradicionais métricas, mas sim construir uma estratégia robusta e consistente em cima de números.

Aqui neste artigo, vamos explicar melhor o que é Product Analytics, qual a importância e os benefícios dessa estratégia, assim como o que você precisa para implementá-la na sua equipe. 

O que é Product Analytics?

Product Analytics é o processo de análise do comportamento e das interações dos usuários no seu produto, com base em dados e métricas consistentes. Essa análise permite responder a perguntas sobre como os usuários utilizam a solução, trazendo insights para que os times de Produto possam tomar melhores decisões. 

Com isso, é possível identificar gargalos e pontos de melhoria no produto a partir de informações reais. A análise de dados de produto permite examinar cada elemento da solução de forma muito mais aprofundada e criteriosa, sempre mantendo o alinhamento junto à estratégia de produto e de negócio.

Qual a importância da análise de dados em Produto?

O Product Analytics, novamente, tem uma importância central para a estratégia de Produto e de negócio. A seguir, listamos os pilares impactados positivamente por essa abordagem:

Cultura de produto

A análise de dados em Produto permite validar hipóteses sobre o que precisa ser melhorado na solução e como fazer isso. A estratégia pode ser utilizada, por exemplo, para avaliar o ciclo de vida do produto, entendendo se vale a pena tirar ou não um produto do mercado, se ele ainda entrega valor ao usuário e se a solução faz sentido no contexto do mercado. 

As ferramentas utilizadas para a análise de dados coletam informações valiosas, como:

  • Quais os eventos mais frequentes no seu produto;
  • Interação dos usuários com algum elemento específico do produto; 
  • Perfil dos usuários;
  • Tempo de engajamento.

Além disso, o Product Analytics traz mais agilidade para o processo de desenvolvimento do produto e ajuda na priorização do product backlog, já que os dados permitem entender o que é mais urgente. Isso impacta diretamente no roadmap de produto, que nada mais é do que o mapeamento de todas as atividades atreladas ao produto em si.

Experiência do usuário

A análise de dados permite identificar o nível de engajamento dos usuários com a solução, para que a empresa avalie a jornada e a experiência desses usuários. Assim, é possível entender, por exemplo, se determinadas funcionalidades estão sendo utilizadas da forma que deveriam, ou até mesmo como é a interação do usuário em determinado ponto de contato.Assim, um trabalho orientado a Product Analytics permite que as empresas vejam como os usuários realmente utilizam o produto.

Gestão de stakeholders

Os dados são importantes para alinhar expectativas e trazer mais transparência para a relação com os stakeholders na apresentação de resultados. Nesse processo, Product Analytics está muito presente nas ferramentas de data visualization – que trazem mais clareza e simplificam a visualização dos dados.

Sendo assim, os dados também ajudam a conquistar o buy-in dos stakeholders, porque trazem mais embasamento para os seus argumentos e para as decisões que devem ser tomadas.   

Além disso, como as ferramentas de Product Analytics centralizam dados, facilitando o acesso e compartilhamento com membros da equipe e stakeholders.  

Quem se beneficia com Product Analytics?

Agora que você já entendeu a importância do Product Analytics, vamos ver como essa estratégia beneficia áreas específicas de Produto:

Product Management

Entender os usuários é fundamental para criar soluções alinhadas aos desejos, necessidades e problemas deles. A análise de dados ajuda os profissionais de Produto a terem um conhecimento mais profundo sobre os usuários e, portanto, a desenvolverem produtos melhores. 

A partir dos dados, os Product Managers, Growth Product Managers e Data Product Managers, por exemplo, conseguem identificar os padrões de comportamento dos clientes, aumentando a previsibilidade em relação a engajamento e churn. Ou seja, é possível levantar dados sobre cliques de usuários e tempo médio na página, por exemplo.

Product Marketing 

Product Marketing Managers também se beneficiam da análise de dados, porque conseguem obter informações sobre

  • Taxa de conversão dentro do produto;
  • Eficiência da mensagem e do posicionamento do produto;
  • Canais mais utilizados pelos clientes e qual o papel de cada um deles nas vendas;
  • Inteligência de mercado/produto (Product Intelligence) e análise da concorrência.

Product Design

Os dados também fornecem insights para profissionais como Product Designers, UX Designers e Service Designers. Com eles, essas pessoas podem  validar hipóteses com mais segurança, proporcionando a melhor experiência aos usuários.

Entendendo em quais eventos os usuários gastam mais tempo e em quais partes do produto eles se concentram mais, os designers conseguem tomar decisões que atendam às preferências de navegação e necessidades do público-alvo.

Desenvolvimento

A partir da análise de dados, do refinamento do roadmap e de uma gestão eficiente de backlog, os desenvolvedores têm mais direcionamento sobre o que deve ser feito em cada momento, além de insights mais específicos sobre melhorias técnicas que precisam ser executadas.

Quais os benefícios de Product Analytics para o negócio?

Já falamos sobre a importância do Product Analytics e também sobre como o conhecimento em dados beneficia as áreas de Produto. Mas há ainda outras vantagens de adotar essa estratégia que valem a pena citar:

Assertividade na tomada de decisão 

Um dos objetivos do time de Produto é entregar uma solução que agregue valor aos usuários, resolvendo uma dor que eles tenham ou ajudando a realizar uma tarefa do dia a dia, por exemplo. Mas, tomar decisões sobre o direcionamento e a estratégia do produto nem sempre é tarefa fácil. 

Nesse sentido, a análise de dados traz informações importantes para que o time consiga tomar decisões objetivas e com maiores chances de acerto, otimizando a jornada e a experiência do usuário de acordo com os dados encontrados. 

Execução de análises preditivas

A análise de dados contribui para a execução de análises preditivas, porque permite olhar para o histórico de comportamento dos usuários e encontrar padrões e tendências relevantes para a estratégia de produto. 

Com a segmentação por data, por exemplo, também é possível prever eventos em dias ou horários específicos, facilitando a ação do time e a definição de estratégias. 

Além disso, você consegue ter mais previsibilidade sobre churn e sobre o comportamento financeiro dos usuários, levantando ações para combater taxas de cancelamento e inadimplência

Mapeamento dos objetivos de negócio

Os resultados obtidos por meio das ferramentas de análises de dados ajudam a dar um direcionamento mais certeiro para o negócio, o que envolve definir os objetivos a curto, médio e longo prazo. 

A partir dos dados, você obtém informações sobre o perfil dos usuários, as oportunidades que a empresa está deixando passar e o que não está trazendo o retorno financeiro esperado. Com isso, o time consegue priorizar estratégias e definir metas mais específicas para o negócio, como, por exemplo:

  • Melhorar a retenção em 30% no próximo trimestre;
  • Reduzir o churn em 20% no próximo mês;
  • Escolher uma nova ferramenta de automação de e-mails;
  • Entender se os usuários preferem páginas com mais instruções de uso;
  • Segmentar usuários de acordo com dados demográficos.

Acompanhamento do mercado

A análise de dados em Produto ajuda a identificar tendências de mercado, que podem se refletir no comportamento dos usuários. As pessoas também podem ter diferentes comportamentos sazonalmente e o analytics permite que as empresas estejam preparadas para esses momentos.  

Para ajudar nesse ponto, algumas ferramentas oferecem, por exemplo,  a possibilidade de ativar notificações a respeito de mudanças nas atitudes dos usuários. 

Segurança da Informação

Ao trabalhar com um grande volume de dados a respeito dos usuários, é fundamental garantir a segurança da informação. As ferramentas de análise costumam estar preparadas para proteger os dados, utilizando tecnologias específicas para garantir a segurança e manter as informações atualizadas.

Lembra que falamos sobre análises preditivas? Elas também estão ligadas à segurança da informação, porque reduzem as chances de fraude – notificando atitudes suspeitas em relação ao produto.

Principais funcionalidades em Product Analytics

Selecionamos a seguir alguns elementos importantes para realizar uma análise de dados eficiente no seu produto. Confira:

Tracking de eventos

Os eventos são as interações do usuário com o produto, como o login e o clique em um link ou botão. 

As ferramentas de Product Analytics mapeiam todos os eventos e visitas no seu produto de forma automática, centralizando todos os dados sobre a solução, em dashboards dinâmicos.  Você pode customizar a visualização das informações de acordo com as suas estratégias, definindo quais eventos quer analisar.

Segmentação

Para uma análise mais precisa, é possível segmentar os usuários de acordo com uma infinidade de critérios, como dados demográficos, comportamento (baseado nos eventos realizados pelos usuários), dados geográficos, tempo de uso, horário de entrada na plataforma, aparelho utilizado para login (computador ou mobile), entre outros. 

A escolha por segmentar depende do que você quer analisar e de quais são os objetivos envolvidos nesse processo. Pense sempre no que você quer entender com essa segmentação. 

Insights em tempo real

Algumas ferramentas de análise de dados atualizam as informações automaticamente e permitem ter data insights em tempo real. Além de visualizar os dados de maneira personalizada de acordo com a sua preferência, você também consegue emitir relatórios para fazer apresentações mais objetivas para o time e os stakeholders

Análise de testes A/B

No processo de validação de hipóteses em produto, é importante rodar testes A/B com os usuários para entender as preferências que eles têm, por exemplo, em relação a funcionalidades específicas ou a alguma comunicação. 

Os testes consistem em oferecer duas opções para dois grupos distintos de usuários e avaliar a performance das alternativas. Aquela com a melhor performance deve ser implementada para os demais usuários também. 

Product Analytics te ajuda a recolher e interpretar os resultados desses testes para criar uma solução mais alinhada às necessidades dos clientes.  

Análise Cohort

A análise Cohort envolve segmentar um grupo de usuários com base em algum comportamento específico e tem o objetivo de encontrar padrões.

Para utilizar essa estratégia, você precisa definir:

  • Grupos que serão estudados (por exemplo, novos usuários);
  • Métricas que serão utilizadas;
  • Qual o período considerado. 

As métricas de produto são fundamentais nessa abordagem, porque são elas que vão indicar o padrão de comportamento dos usuários ao longo do tempo.

Isso ajuda a validar novas estratégias do produto (como uma nova home, um novo posicionamento, um onboarding otimizado ou um design diferente dos botões) e entender como elas impactam a experiência e a satisfação dos usuários. 

Integrações 

Para uma estratégia mais robusta de análise de dados, é importante integrar os sistemas de Product Analytics a outras ferramentas, como CRMs, softwares de atendimento e plataformas de automação de Marketing. 

A integração permite recolher um volume ainda maior de dados sobre os usuários, o que servirá para melhores análises e para o refinamento das estratégias de produto. 

É importante centralizar as informações para otimizar a produtividade do time, que não precisa ficar procurando os dados em diferentes fontes. Por isso, a integração entre sistemas é tão útil.. 

Como implementar Product Analytics?

Como vimos, a análise de dados em Produto é essencial e uma ótima estratégia para os times da área e para o negócio, de forma geral. Para implementar essa visão na sua cultura de produto, aqui vão algumas dicas do que não pode faltar:

Ter objetivos claros para o negócio e para o produto

Uma análise de dados eficiente precisa estar atrelada a objetivos específicos. Afinal, como encontrar informações relevantes se você não sabe o que está procurando? 

Então, estabeleça as prioridades do negócio, as metas para o futuro e as métricas que devem ser analisadas. Com isso, na hora de avaliar os resultados, você consegue ver se está perto do seu objetivo e como está o progresso das estratégias. 

Conhecer e saber aplicar métricas e frameworks de Produto

A área de Produto envolve métricas e frameworks que facilitam o processo de  alcançar os os objetivos estabelecidos – como o Heart (que associa as métricas à experiência do usuário) e o Funil AARRR (que analisa dados sobre aquisição, ativação, retenção, referência e receita).

Saber coletar, organizar e interpretar dados de diferentes fontes

Por mais eficientes que sejam as ferramentas de Product Analytics, o time de Produto precisa entender e interpretar as informações coletadas por essas plataformas. Caso contrário, os dados pouco significam. 

Por isso, é importante que a equipe saiba o que está buscando e defina uma métrica específica (podendo até definir uma North Star Metric) para guiar a análise e avaliar o valor da solução na percepção dos usuários. 

Além disso, partindo dos objetivos do negócio, atrele cada um deles a eventos que podem ser mensurados pelas ferramentas de Analytics. Isso facilita a organização da equipe e otimiza as análises. 

Dominar ferramentas de automação e visualização de dados

diversas ferramentas de Analytics no mercado, como: Mixpanel, Heap, Amplitude, FullStory e Google Analytics. A escolha vai depender da sua estratégia. 

Mas independentemente de qual plataforma o seu time for usar, é preciso treinar as pessoas para que elas possam aproveitar todos os benefícios que as plataformas trazem para a análise de dados. Além disso, a escolha da ferramenta também precisa estar atrelada aos objetivos do negócio e oferecer as features necessárias para que você analise os dados importantes de acordo com suas metas. 

Estruturar um time orientado a dados

Além das ferramentas específicas de Product Analytics, é indispensável contar com pessoas preparadas para lidar com dados. A análise das informações deve fazer parte da cultura do time, mas você também pode contar com profissionais especialistas para ajudar a estruturar e preparar uma equipe data-driven, como Data Product Managers e Business Analysts

Domine Product Analytics

A PM3 é a escola referência em Produto e já disponibilizou a pré-venda do 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. Saiba mais no vídeo:

Baixe gratuitamente a ementa completa aqui e confira o conteúdo que espera por você! 

Product Analytics: construindo uma estratégia de produto baseada em dados

Outros conteúdos sobre dados em Produto:

Autoria de:

Você também pode gostar de ler