More on NPS

My latest article on NPS sparkled some interesting conversations on this metric that I believe are worth sharing:

NPS has or has not the % sign?

From a strictly mathematical point of view, we should use the percentage sign because when we subtract two percentage numbers, the result must be represented as a percentage or as a fraction number. For example, if we have 50% promoters and 30% detractors, the NPS calculation will be 50% – 30% = 0.5 – 0.3 = 0.2. That is, the NPS is 0.2 or 20%. From a mathematical point of view, saying that the NPS is 20 is not correct, because 0.5 – 0.3 is not equal to 20, is equal to 0.2, or 20%.

Source: https://xkcd.com/435/

However, a bit of caution is required. If your NPS is 20%, that doesn’t necessarily mean that 20% of the interviewed customers are promoters. It means that at least 20% are promoters. It can be:

  • 20% promoters + 0% detractors + 80% neutral
  • 23% promoters + 3% detractors + 74% neutral
  • 60% promoters + 40% detractors + 0% neutral
  • any other combination

The same goes for a negative NPS. A -16% NPS means that at least 16% of the interviewed customers are detractors. It can be:

  • 16% detractors + 0% promoters + 84% neutral
  • 19% detractors + 3% promoters + 78% neutral
  • 58% detractors + 42% promoters + 0% neutral
  • any other combination

In the article The One Number You Need to Grow by Fred Reichheld where the concept of net promoters and its correlation to business growth was first presented in December 2003, all charts show net promoters as percentages, not integers.

Most recently many NPS reports from Bain & Company, Satmetrix Systems, and even from Fred Reichheld, who conjointly own the NPS trademark, present the metric as integers and not as percentages.

So I believe we can safely say that it doesn’t matter if we use or don’t use a % sign when presenting the NPS number. However, regardless of whether or not we use the % symbol, what really matters the most is understanding why promoters, detractors, and neutrals gave us this rating.

How to manage NPS?

During my coaching sessions, one metric my coachees normally bring to discuss is NPS. How to measure? How to manage it? It is common to see targets and KRs set for NPS, like “we will have an NPS of 20 (or 20%) by the end of the quarter”. I advise against using NPS as a target because:

  • NPS is a lagging indicator: as I explained earlier, there are two types of metrics, lagging indicators, which are indicators that denote consequences (revenue, profit, churn, number of customers, NPS), and leading indicators, which are indicators that denote causes. A good example of a leading indicator is the customer’s engagement with a product, which is the cause of a lower churn and a higher NPS. So, instead of having a target for NPS or churn, we should aim for a customer engagement target.
  • NPS is an induced and subjective metric: in order to measure NPS, you need to disrupt your customer’s journey to ask her if she would refer you/your product to a friend. The simple fact that you are disrupting her journey already interferes with the measurement. To add to this, this is a very subjective question. I may refer to this friend, because I know he likes this kind of product, but not to this other friend because the product doesn’t make sense to her.

That doesn’t mean we should not measure NPS. We should because the act of measuring and discussing it provides many useful insights to help us improve our product.

Summing up

  • When presenting the NPS metric, it doesn’t matter if we use the % symbol or not. What really matters the most is understanding why promoters, detractors, and neutrals gave us this rating.
  • NPS is not a metric to be set as a target because it is a lagging indicator and it is an induced and subjective metric.
  • We should measure NPS because the act of measuring and discussing it provides many useful insights to help us improve our product.

Coaching on digital product leadership

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Mais sobre NPS

Meu último artigo sobre NPS gerou algumas conversas interessantes sobre essa métrica que acredito que vale a pena compartilhar:

O NPS tem ou não o sinal %?

Do ponto de vista estritamente matemático, devemos usar o sinal de porcentagem, pois quando subtraímos dois números percentuais, o resultado deve ser representado como uma porcentagem ou como um número fracionário. Por exemplo, se tivermos 50% de promotores e 30% de detratores, o cálculo do NPS será 50% – 30% = 0,5 – 0,3 = 0,2. Ou seja, o NPS é 0,2 ou 20%. Do ponto de vista matemático, dizer que o NPS é 20 não é correto, porque 0,5 – 0,3 não é igual a 20, é igual a 0,2, ou 20%.

Fonte: https://xkcd.com/435/

No entanto, é preciso um pouco de cautela. Se o seu NPS é de 20%, isso não significa necessariamente que 20% dos clientes entrevistados são promotores. Isso significa que pelo menos 20% são promotores. Pode ser:

  • 20% promotores + 0% detratores + 80% neutros
  • 23% promotores + 3% detratores + 74% neutros
  • 60% promotores + 40% detratores + 0% neutro
  • qualquer outra combinação

O mesmo vale para um NPS negativo. Um NPS de -16% significa que pelo menos 16% dos clientes entrevistados são detratores. Pode ser:

  • 16% detratores + 0% promotores + 84% neutros
  • 19% detratores + 3% promotores + 78% neutros
  • 58% detratores + 42% promotores + 0% neutros
  • qualquer outra combinação

No artigo The One Number You Need to Grow, de Fred Reichheld, onde o conceito de net promotors e sua correlação com o crescimento dos negócios foi apresentado pela primeira vez em dezembro de 2003, todos os gráficos mostram os net promoters como porcentagens, não como números inteiros.

Mais recentemente, muitos relatórios de NPS da Bain & Company, Satmetrix Systems e até mesmo de Fred Reichheld, que detém os direitos de uso da marca NPS, apresentam a métrica como números inteiros e não como porcentagens.

Portanto, acredito que podemos dizer com segurança que não importa se usamos ou não um sinal % ao apresentar o número NPS. No entanto, independentemente de usarmos ou não o símbolo %, o que realmente importa é entender por que promotores, detratores e neutros nos deram essa classificação.

Como gerenciar o NPS?

Durante minhas sessões de coaching, uma métrica que meus coachees normalmente trazem para discutir é o NPS. Como medir? Como gerenciá-lo? É comum ver metas e KRs definidos para NPS, como “teremos um NPS de 20 (ou 20%) até o final do trimestre”. Eu desaconselho o uso do NPS como alvo porque:

  • O NPS é um indicador consequência: como expliquei anteriormente, existem dois tipos de métricas, indicadores consequência, que são indicadores que denotam consequências (receita, lucro, churn, número de clientes, NPS), e indicadores causa, que são indicadores que denotam as causas. Um bom exemplo de indicador causa é o engajamento do cliente com um produto, que é a causa de um churn menor e um NPS maior. Portanto, em vez de ter uma meta de NPS ou churn, devemos apontar para uma meta de engajamento do cliente.
  • O NPS é uma métrica induzida e subjetiva: para medir o NPS, você precisa interromper a jornada do seu cliente para perguntar se ele indicaria você/seu produto para um amigo. O simples fato de você estar atrapalhando a jornada dela já interfere na medição. Para adicionar a isso, esta é uma questão muito subjetiva. Posso indicar para esse amigo, porque sei que ele gosta desse tipo de produto, mas não essa outra amiga porque o produto não faz sentido para ela.

Isso não significa que não devemos medir o NPS. Devemos porque o ato de medir e discutir fornece muitos insights úteis para nos ajudar a melhorar nosso produto.

Resumindo

  • Ao apresentar a métrica do NPS, não importa se usamos o símbolo % ou não. O que realmente importa mais é entender por que promotores, detratores e neutros nos deram essa classificação.
  • O NPS não é uma métrica a ser definida como meta porque é um indicador consequência e é uma métrica induzida e subjetiva.
  • Devemos medir o NPS porque o ato de medi-lo e discuti-lo fornece muitos insights úteis para nos ajudar a melhorar nosso produto.

Coaching em liderança de produtos digitais

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Gestão de produtos digitais

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Growth: the loyalty metric

The financial outcome must always be used as one of the metrics that indicate that the company is being successful and that it is reaching its goal. However, it must not be considered in isolation, because there is good revenue and bad revenue.

Bad revenue is all revenue that comes at the expense of the relationship with the customer. For instance, a company that hinders their clients’ cancellation button when they want to cancel or when it sells something overpriced taking advantage of their needs, such as the price of a bottle of water in a hotel.

Good revenue is all revenue that comes from deals where we can make our customers happy, where they feel we’ve solved their problem. It’s revenue we can build on by getting even more businesses from loyal customers, who typically recommend our product or service to their friends.

The bad revenue may help the company in the short run; however, in the long run, clients will get tired of this behavior and will seek alternatives. That is, bad revenue can eventually kill your company in the long run.

It is not possible to differentiate the good from the bad revenue in a financial report, in which all you can see is revenue numbers without any information on the client’ satisfaction grade. Because of this, it is necessary to listen to your customers, measure their satisfaction, and correlate it with the financial results.

NPS – Net Promoter Score

There are many ways of measuring clients’ satisfaction. I really like one called NPS (short for Net Promoter Score). This metric has come up for the first time in 2003, in a Harvard Business Review article written by Fred Reichheld, consultant at Bain & Company, a renowned American company. In 2006, Reichheld wrote a book called The Ultimate Question [^nps] that had a second edition published in 2011, containing the lessons learned through the years.

[^nps]: The Ultimate Question 2.0 (Revised and Expanded Edition): How Net Promoter Companies Thrive in a Customer-Driven World by Fred Reichheld and Rob Markey, Harvard Business Review Press; Rev Exp edition (2011)

NPS is calculated based on a single question you should ask your client:

The NPS main question:

In a scale from 0 to 10, how likely would you tell a friend or colleague about us?

Zero means absolutely not, and 10 meaning absolutely yes. People who evaluated from zero to 6 must be classified as detractors; the ones who graded 7 or 8 must be classified as neutral, and the ones who graded 9 or 10 are promoters.

The NPS calculation is very simple, just subtract the detractors’ percentage from the promoters’ percentage. The result is a number varying from -100% to 100%. A negative number means that you have more detractors than promoters, and a positive number means the opposite, that is, you have more promoters than detractors.

NPS

Of course, it’s better to have more promoters than detractors, mainly if we think about the word-of-mouth marketing that comes from both detractors and promoters. Aside from talking about your company and services to their friends, the promoters buy more and are customers for longer. That is, they like your product or service, and will always give you ideas and suggestions that are important to your business.

Several companies use NPS to measure their clients’ satisfaction and loyalty. Some examples are Apple, Zappos, Rackspace, Microsoft, Intuit, and Facebook.

However, how often should you measure NPS? Once a year? Every semester? Every month? Every week? The book recommends measuring it every day, continuously. That can be done in the following way: every day you ask the NPS question to clients who are celebrating the X months or X years anniversary that day.

For instance, you can ask your clients when they complete 1 month since they have become your clients, then you can pick up some onboarding issues. You can also ask your 6-months clients and, from thereon, at each 1-year anniversary at the company. This way you can get NPS reports per time the client is your client, then you will know if you’re treating well both new and old clients. To check if your NPS is evolving, you take the moving average from the last 30 days.

Closing the loop: from information to action

The big problem here is that a number doesn’t solve much. We need to know where to improve, what to do so the promoters continue to promote our company and services, and what motivated the detractors to give us a low score. To get this information, Fred Reichheld recommends adding one more question to the survey:

The NPS second question:

What is the main reason you gave us that grade?

There you go. With these answers in your hands, you have what it takes to go from information to action. While reading the comments of the promoters, you will understand what motivated them to give you a high score and keep these actions. From the comments on the low scores, you have the first input to take action. It is very important to talk with the detractors to listen to more details on their dissatisfaction.

From the moment they see you care, their perception of your company will start to improve. To seek for understanding the detractors’ motivation and act to solve the problems that got them unsatisfied is the only safe way to increase the NPS and, consequently, the loyalty of your clients.

Maybe you are asking yourself when is the time for this feedback. The answer is quite simple and direct: the sooner, the better. In his book, Fred Reichheld advises getting in touch with the detractors in a maximum of 48 hours. Speed is important to show you read and care about your client’s feedback.

Tip: internal NPS

An interesting suggestion in the book is to measure the employees’ NPS, that is, on a scale from 0 to 10, how much this employee would recommend your company for a friend to work there. This questionnaire would have to be anonymous to make the employees comfortable while making comments on any problem they have within the company.

Following the path of NPS clients, you can run this NPS by seasons, that is, 1 month, 6 months, and each one-year anniversary at the company. This way you will be able to find out if employees had a good process for entering the company, and if they are still motivated after a few years.

So, we saw several types of metrics, began with the conversion funnel and talked about engagement, churn, global and individual financial metrics, revenue churn, and the “Holy Grail” of subscription products — the negative churn. Now, we will finish the topic by talking about the loyalty metrics — the NPS. In the next chapters, I’ll make my final considerations on the metrics theme.

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Crescimento: a métrica da lealdade

O resultado financeiro deve ser sempre utilizado como uma das métricas que indicam que a empresa está tendo sucesso, que está cumprindo com o seu propósito. Contudo, ela não deve ser olhada de forma isolada, pois existem a boa e a má receita – como já apontei no capítulo Cultura organizacional.

Recapitulando, má receita é toda receita obtida às custas do detrimento do relacionamento com o cliente. Por exemplo, aquela empresa que dificulta a saída do cliente quando ele quer cancelar, ou quando vendem algo com preço acima do adequado, se aproveitando de que você precisa daquele item, como o custo absurdo da garrafa de água em um hotel, isso também é uma má receita.

A má receita pode até ajudar a empresa no curto prazo; entretanto, ao longo do tempo, os clientes vão se cansando desse seu comportamento e vão buscar alternativas. Ou seja, a má receita pode eventualmente matar sua empresa ao longo prazo.

O problema é que não é possível diferenciar a boa receita da má receita em um relatório financeiro. Tudo o que aparece ali são números de receita sem nenhuma informação sobre o nível de satisfação do cliente. Em função disso, torna-se necessário encontrar alguma métrica para medir essa satisfação, e correlacioná-la com os resultados financeiros para certificar-se da existência de uma relação de causalidade.

NPS – Net Promoter Score

Existem várias maneiras de se medir a satisfação de clientes. Eu gosto bastante de uma métrica chamada NPS (Net Promoter Score, ou Índice Líquido de Promotores). Essa métrica surgiu pela primeira vez em 2003, em um artigo da Harvard Business Review, escrito por Fred Reichheld, consultor da Bain & Company, renomada empresa de consultoria americana. Em 2006, Reichheld publicou um livro chamado A pergunta definitiva (em inglês, The Ultimate Question), que teve uma segunda edição publicada em 2011, com as lições aprendidas ao longo dos anos.

O NPS é calculado com base em uma única pergunta que você deve fazer ao seu cliente:

NPS

Em uma escala de 0 a 10, quão provavelmente você nos indicaria para um amigo ou colega?

Zero significa de jeito nenhum, e 10 significa com toda certeza. As pessoas que deram respostas de zero a 6 devem ser classificadas como detratores; as que deram 7 ou 8 devem ser classificadas como neutras; e as que deram 9 ou 10 são as promotores.

O cálculo do NPS é bastante simples, basta subtrair o percentual de detratores do percentual de promotores. Com isso, temos um número que varia de -100% até 100%. Um número negativo significa que você tem mais detratores do que promotores, e um número positivo significa o contrário, ou seja, que você tem mais promotores do que detratores.

NPS

Claro que é melhor ter mais promotores do que detratores, principalmente se pensarmos no efeito de marketing boca a boca que tanto detratores quanto promotores podem gerar. Além de falar bem de sua empresa e seus serviços para os amigos, os promotores compram mais e são clientes por mais tempo. Isto é, têm life time, e sempre lhe darão ideias e sugestões bastante pertinentes ao seu negócio.

Várias empresas usam o NPS para medir a satisfação e a lealdade de seus clientes. Dentre elas estão Apple, Zappos, Rackspace, Microsoft, Intuit e Facebook.

Quando medir NPS? Uma vez por ano? Todo trimestre? Todo mês? Toda semana? A recomendação do livro é medir NPS todos os dias, de forma contínua. Isso pode ser feito da seguinte forma: todos os dias você faz o pergunta do NPS para os clientes que estão fazendo aniversário de X meses ou X anos naquele dia.

Por exemplo, você pode perguntar para seus clientes quando fizerem 1 mês desde que se tornaram seus clientes, aí você pode pegar algum problema de on-boarding. Você também pode perguntar para seus clientes com 6 meses de casa e, a partir daí, para todo aniversário de 1 ano do cliente com sua empresa. Você, então, poderá tirar relatórios de NPS por tempo em que o cliente está com você, e assim você saberá se está tratando bem tanto o novo cliente quanto aquele de muito tempo de casa. Para ver como seu NPS está evoluindo, você tira a média móvel dos últimos 30 dias.

Fechando o loop: da informação a ação

O grande problema é que um número não resolve muita coisa. Precisamos saber por onde melhorar, o que fazer para que os promotores continuem promovendo nossa empresa e nossos serviços, e o que motivou os detratores a nos darem a nota baixa. Para obter essas informações, Fred Reichheld recomenda adicionar mais uma pergunta à pesquisa:

A segunda pergunta

Qual a principal razão para você nos dar essa nota?

Pronto, com essa resposta você tem o que precisa para ir da informação para a ação. Ao ler os comentários dos promotores, você vai entender o que os motivou a dar uma nota alta e manter essas ações. Com os comentários das notas baixas, você terá o primeiro insumo para começar a agir. É muito importante conversar com os detratores para ouvir mais detalhes sobre suas insatisfações.

A partir do momento em que eles virem que você se importa, a percepção deles sobre sua empresa já começará a melhorar. Buscar entender a motivação dos detratores e agir para solucionar os problemas que geraram sua insatisfação é o único caminho seguro para aumentar o NPS e, consequentemente, a lealdade de seus clientes.

Talvez você esteja se perguntando quando deve ser dado esse feedback. A resposta é bem simples e direta: quanto mais rápido, melhor. No livro, Fred Reichheld recomenda que se entre em contato com os detratores em, no máximo, 48 horas. A rapidez é importante para mostrar que você lê e se importa com o feedback de seu cliente.

Dica: NPS interno

Uma sugestão interessante do livro é a medição de NPS dos funcionários, ou seja, em uma escala de 0 a 10, o quanto esse funcionário indicaria a sua empresa para um amigo trabalhar. Esse questionário teria de ser anônimo para dar liberdade ao funcionário de poder comentar qualquer problema que ele tenha com a empresa.

Da mesma forma que o NPS dos clientes, você pode rodar esse NPS por safra, ou seja, 1 mês, 6 meses e a cada aniversário de um ano com a empresa. Aí você poderá descobrir se ele teve um bom processo de entrada na empresa, e se ele continua motivado após alguns anos.

Pronto, já vimos vários tipos de métricas, começamos pelo funil de conversão, falamos de engajamento, de churn, de métricas financeiras globais e individuais, de churn de receita e sobre o “Santo Graal” dos produtos de assinatura, o churn negativo. Agora, concluímos o tema falando da métrica da lealdade, o NPS. No próximo capítulo, farei minhas últimas considerações sobre o tema métricas.

Mentoria e aconselhamento em desenvolvimento de produtos digitais

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Gestão de produtos digitais

Este artigo é mais um capítulo do meu livro Gestão de produtos: Como aumentar as chances de sucesso do seu software, onde falo sobre o que é gestão de produtos digitais, seu ciclo de vida, que ferramentas utilizar para aumentar suas chances de sucesso. Você também pode se interessar pelos meus outros dois livros:

Growth: financial metrics

When I talked about the importance of being a data geek in the previous chapter, I explained the conversion funnel, which is formed by a set of data that we can consider short-termed, because within a few days (or even hours) you can notice trends, take conclusions, create hypotheses and validate them, whether talking to your users or making experiments and measuring the results.

I also talked about engagement metrics, which show how your users interact with your product, and about churn, both from the client and revenue. That will help you to understand how many clients are no longer clients, why they gave up, and what is the impact of it on your revenue.

Aside from these data, there are other ones that take more time to be established and start to show some tendency, but that should be monitored from your product’s first month. These are the financial metrics, that can be categorized in global numbers (revenue and costs) and individual numbers: CAC (Customer Acquisition Cost), LT (Lifetime), and LTV (Lifetime Value).

Global numbers: revenue and costs

Revenue is the money you get when people use your product. Cost is any money that has to be spent or given up in order to get your product going. Basically, this revenue will be used to pay for your costs. When you can afford to pay for your monthly costs, the surplus will be used to offset the investment of the months when the monthly revenue doesn’t cover the costs.

Both revenue and costs should be checked out month over month. It is important to categorize your costs, so it can help you to understand where you are spending the most and where you can save. I use to put costs under 3 categories:

  • Infrastructure: it’s all the necessary costs to keep the service running. In this category, I include website and app hosting costs, domain register, tools for e-mail marketing, SEO, A/B tests, online chat system, etc. Usually, these costs are recurrent; therefore, they require a lot of attention every time you hire a new service like the above.
  • Development: here are all the costs to develop and implement new features in your website or application, including programming, interface development, visual design, logo design, etc.
  • Marketing: every investment you do to attract clients, such as AdWords, Facebook ads, ads on websites, magazines, newspapers, and TV. We should also include here the costs of flyer printing and distribution, coupons, folders, etc. In the beginning, you will very likely need to invest time in free tools to attract clients who, in spite of being long-termed, will help through the months to save on marketing expenses or, if you decide to continue to invest in paid publicity, will help you to increase your revenue.

In order to have a profitable product, the monthly income should be higher than the monthly expenses. It is as simple as that. However, it is easier said than done.

Individual numbers: CAC, LT, and LTV

The revenue and the costs are global indicators of your web product’s health. It is important to have individual indicators, that is, one for each client of yours.

There are three very important indicators:

  • CAC: is the Customer Acquisition Cost. It is the sum of the associated costs with finding and getting the attention of potential clients, bringing them to your site, converting them into users of your web product, and later, into paying users. For example, imagine that you have only invested on Google AdWords and, on a given month, you have spent $1,000 and got 10 new clients in that month. Dividing $1,000 per 10, you’ll have a CAC of $100. That is, your cost for getting each client is $100.
  • LT: it’s the Lifetime of your client. That is, how long on average a client is your client. This number only makes sense when you have a recurrent revenue stream. Using the previous example, let’s imagine that the LT of clients you have acquired is 20 months.
  • LTV: it’s the Lifetime Value, or the value of a client while he stays as your client. It’s the revenue this client generates while still your client. Following the previous example, let’s imagine this client generates monthly revenue of $8. Multiplying the LT of 20 months by the $8 per month gives us an LTV of $160.

In these definitions, it’s easy to see that your product will be as profitable as higher is the LT and the LTV and that you need your LTV higher than your CAC.

In this example, we have an LTV of $160 and a CAC of $100, which shows that we have a profitable situation. It is necessary to follow up closely on these numbers, month by month. If in a given month the LTV continues at $160 and the CAC goes up to more than $160, it’s necessary to review the client acquisition efforts. Also, you should study ways to increase the LTV, augment the LT, and/or augment the monthly value.

Revenue churn

Revenue churn is a measure of the lost revenue for a business model based on subscriptions, calculated in terms of client churn and the total revenue over a period.

You can calculate it as follows:

Monthly revenue churn = revenue from clients who canceled on the month / total revenue of the month.

In order for your product to grow, it is necessary to have an increase in the monthly revenue higher than your monthly revenue churn.

There is an important difference between revenue churn and client churn. Client churn will always be a positive number, but the revenue churn can end up being negative. How? The revenue growth from your existent clients must be higher than the revenue churn from clients who are canceling the service on that month, without considering the revenue from new clients on that given month.

Client churn is the number of clients who are no longer users or clients. It is important to know how many are they, and the reasons why that happened, because you need this data to improve your product, to reduce the churn.

See in the following picture the difference between client churn and revenue churn:

Negative churn

How is it possible to have negative churn?

The negative churn occurs when your existing clients use more of your software product and they have to pay for it, and revenue gain exceeds revenue loss from existing customers who purchase less over time, including clients churn. For example, when clients upgrade a service plan with more features, when they hire additional services, when they pay for additional use, or when they buy more access accounts.

This will make your product grow more than the number of new sales per month, because with a negative churn, even if you don’t have any new sales, your revenue will grow due to the revenue increase from existing clients. That’s why negative churn is considered the “Holy Grail” of products that have a business model based on subscriptions.

In the next chapter, we’ll see the best metrics of all, in my opinion: the loyalty metrics.

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Crescimento: métricas financeiras

Quando falei sobre a importância de ser um data geek nos capítulos anteriores, expliquei o funil de conversão. Este é composto por um conjunto de dados que podemos chamar de curto prazo, pois em questão de poucos dias (ou mesmo horas) você já poderá perceber tendências, tirar conclusões, criar hipóteses e validá-las, quer seja conversando com seus usuários, ou fazendo experimentos e medindo os resultados.

Falei também sobre métricas de engajamento, que mostram como seus usuários interagem com seu produto e de churn de cliente. Isso o ajudará a entender quantos clientes deixam de ser seu cliente, por que eles decidiram deixar de ser, e qual o impacto disso em sua receita.

Além desses dados, existem outros que levam mais tempo para se consolidarem e começarem a mostrar alguma tendência, mas que devem ser monitorados desde o primeiro mês de vida de seu produto. São as métricas financeiras, que podem ser classificadas em número globais (receita e custos) e números individuais: CAC (Customer Acquisition Cost), LT (Lifetime) e LTV (Lifetime Value).

Números globais: receita e custos

A receita é o dinheiro que você recebe quando as pessoas usam seu produto. Como explicado no capítulo Inovação: como obter retorno com seu produto de software?, há várias formas de se obter receita com seu produto. Essa receita será usada para pagar seus custos. Quando você conseguir pagar seus custos mensais, a sobra servirá para compensar o investimento dos meses em que a receita mensal não cobria os custos mensais.

Tanto receita quanto custos devem ser controlados mês a mês. É interessante você classificar seus custos em algumas categorias, para lhe ajudar a entender onde você está gastando mais e onde você pode economizar. Costumo classificar custos em 3 categorias:

  • Infraestrutura: são todos os custos necessários para manter o serviço operando. Nessa categoria, incluo custo de hospedagem do site e da aplicação, de registro de domínio, de ferramentas de e-mail marketing, de SEO, de teste A/B, de sistema de chat online para atender clientes etc. Normalmente, esses gastos são recorrentes e, por isso, requerem muita atenção sempre que você contratar um novo serviço desses.
  • Desenvolvimento: aqui entram todos os custos para desenvolver e implementar novas funcionalidades no seu site e na sua aplicação, incluindo programação, desenvolvimento de interface, design visual, design de logotipo etc.
  • Marketing: todo investimento que você faz para atrair clientes, como anúncio AdWords, anúncio Facebook, anúncios em sites, revistas, jornais e TV. Também devemos incluir aqui os custos com impressão e distribuição de panfletos, cupons promocionais, folders etc. No começo, você muito provavelmente precisará de investimento, mas é importante também investir tempo em formas gratuitas para atrair clientes que, apesar de serem de longo prazo, ajudarão ao longo dos meses a economizar um pouco nos custos de marketing ou, se você decidir continuar investindo na divulgação paga, ajudará a aumentar sua receita.

Para você ter um produto rentável, é preciso ter receita mensal maior que os custos mensais. Simples assim. Porém, é mais simples falar do que fazer.

Números individuais: CAC, LT e LTV

A receita e o custo são indicadores globais da saúde de seu produto web. É importante você também ter indicadores individuais, ou seja, indicadores por cada cliente que você tiver.

Existem três indicadores que são bem importantes:

  • CAC: é o customer acquisition cost, ou custo de adquirir um cliente. É a soma dos custos associados com descobrir e conseguir a atenção de potenciais clientes, e de levá-los para seu site, convertendo-os em um usuário de seu produto web e, posteriormente, em usuário pagante. Por exemplo, imagine que você só tenha investido em Google AdWords para atrair seus clientes e que, em um determinado mês, você tenha gastado R$1.000,00 e conseguido 10 novos clientes nesse mês. Com isso, dividindo R$1.000,00 por 10, você terá um CAC de R$100,00. Ou seja, seu custo para adquirir cada cliente é de R$100,00.
  • LT: é o lifetime, ou o tempo de vida de seu cliente. Isto é, quanto tempo, em média um cliente seu fica como seu cliente. Esse número só faz sentido quando você tem um fluxo de receita recorrente. Continuando o exemplo anterior, vamos imaginar que o LT dos clientes que você adquiriu é de 20 meses.
  • LTV: é o lifetime value, ou o valor de um cliente durante o tempo em que ele permanecer seu cliente. É a receita que esse cliente gera enquanto ele é seu cliente. Seguindo ainda no exemplo anterior, vamos imaginar que esse cliente gere uma receita mensal de R$8,00. Com isso, o LTV será a multiplicação dos 20 meses pelos R$8,00 por mês, que dá um LTV de R$160,00.

Nessas definições é fácil ver que seu produto será rentável quanto maior for o LT e o LTV, e menor o CAC, e que você precisa ter LTV maior que CAC.

No exemplo que vimos, temos um LTV de R$160,00 e um CAC de R$100,00, o que mostra que temos uma situação rentável. É preciso acompanhar esses números de perto, mês a mês. Se em um determinado mês o LTV continuar sendo R$160,00 e o CAC tiver aumentado para mais de R$160,00, é preciso revisar os esforços de aquisição de cliente para ver se é possível reduzir esse custo. Também deve-se estudar formas de aumentar o LTV, aumentando o LT e/ou aumentando o valor mensal.

Churn de receita

Uma métrica de receita bem interessante, que deriva da métrica de churn de clientes que vimos no capítulo anterior, é o conceito de churn de receita, bastante usado pelas empresas que têm um modelo de negócios baseado em assinaturas. Ele é bastante parecido com o conceito de churn de clientes, podendo ser calculado da seguinte forma:

Churn de Receita

Churn mensal de receita = receita dos clientes que cancelaram no mês / total de receita do mês.

Para o seu produto crescer, é preciso ter um aumento de nova receita mensal maior do que seu churn mensal de receita.

Existe uma diferença bem importante entre o churn de clientes e o de receita. O churn de clientes sempre será um número positivo, já o churn de receita poderá ser negativo. Como? Basta que o crescimento de receita de seus clientes existentes, sem contar a receita dos novos clientes daquele mês, seja maior do que o churn de receita dos clientes que estão cancelando o serviço naquele mês.

Veja na figura a seguir a diferença entre churn de clientes e churn de receita:

Churn negativo

Como isso é possível?

O churn negativo acontece quando seus clientes da base estão aumentando o uso de seu produto de software, e eles têm de pagar por isso. Por exemplo, quando eles fazem upgrade para um plano de serviço com mais recursos, quando eles contratam serviços adicionais, quando eles pagam por uso adicional, ou quando eles compram mais contas de acesso, se seu produto tiver precificação baseada em quantidade de contas de acesso.

Isso fará com que seu produto cresça mais do que a quantidade de novas vendas por mês, pois com o churn negativo, mesmo se você não tiver nenhuma venda nova, sua receita vai crescer devido ao aumento de receita dos clientes existentes. Por isso, o churn negativo é considerado o “Santo Graal” dos produtos com modelo de negócio baseado em assinatura.

No próximo capítulo, vamos conhecer a métrica da lealdade.

Mentoria e aconselhamento em desenvolvimento de produtos digitais

Tenho ajudado várias empresas a extrair mais valor e resultados de seus produtos digitais. Veja aqui como posso ajudar você e a sua empresa.

Gestão de produtos digitais

Este artigo é mais um capítulo do meu livro Gestão de produtos: Como aumentar as chances de sucesso do seu software, onde falo sobre o que é gestão de produtos digitais, seu ciclo de vida, que ferramentas utilizar para aumentar suas chances de sucesso. Você também pode se interessar pelos meus outros dois livros:

Prioridade nº 1 da Gestora de Produto

Em meus artigos recentes, discuti por que “demandas de negócios => implementos de tecnologia” não funciona, por que as pessoas de negócios odeiam discovery e apresentei o conceito de MVD (Minimum Viable Discovery).

Hoje falarei sobre a prioridade nº 1 de toda Gestora de Produto que, acredito, será um bom complemento aos 3 artigos citados acima.

Quiz

Para iniciar este artigo, quero propor um quiz. Com base na sua experiência, qual é a prioridade nº 1 de toda Gestora de Produto?

  • Ter uma visão de produto e uma estratégia sólida para executar essa visão.
  • Ter uma compreensão boa o suficiente do problema do usuário para que a equipe possa iterar rapidamente nas hipóteses de solução e entregar a melhor solução o mais rápido possível.
  • Criar uma Árvore de Oportunidades completa para ajudar a equipe a avaliar oportunidades e trabalhar naquelas que podem validar hipóteses de solução o mais rápido possível.
  • Todas as anteriores
  • Nenhuma das anteriores

Vamos analisar cada uma das respostas acima para encontrar a resposta correta e entender melhor por que essa é a resposta correta:

Ter uma visão de produto e uma estratégia sólida para executar essa visão

Já mencionei no passado que criar a visão de produto é fundamental para que a líder de produto e a gestora de produto conseguir fazer seu trabalho. Sem:

  • ter uma compreensão clara da visão do seu produto
  • ter essa visão de produto claramente alinhada com os líderes de sua empresa
  • constantemente comunicar esta visão para toda a empresa

é muito difícil fazer qualquer coisa com o seu produto. Como você prioriza sem saber para onde deve levar seu produto? Como dizer não às constantes solicitações dos stakeholders do seu produto (funcionários da empresa, clientes, parceiros)? A partir dessa visão, a Gestora de Produto pode criar uma estratégia clara de como executar essa visão. No entanto, essa não é a prioridade número 1 da Gestora de Produto. É um meio de executar essa prioridade nº 1.

Ter uma compreensão boa o suficiente do problema do usuário para que a equipe possa iterar rapidamente nas hipóteses de solução e entregar a melhor solução o mais rápido possível

Isso é o que venho discutindo nos meus últimos artigos e isso é muito importante para chegar à prioridade nº 1 da Gestora de Produto. Nunca devemos pular diretamente para a implementação de soluções, nem quando solicitados por pessoas de negócio para implementar sua demanda e nem quando soubermos de um problema e começarmos a implementar a primeira solução que nos vier à mente. Sabemos que, à medida que aprendemos algo sobre um problema, também devemos mapear hipóteses de solução e testar essas soluções o mais rápido possível para que possamos entregar a melhor solução o mais rápido possível. No entanto, da mesma forma que a primeira resposta, essa não é a prioridade nº 1. Novamente, é um meio para um fim.

Criar uma Árvore de Oportunidades completa para ajudar a equipe a avaliar oportunidades e trabalhar naquelas que podem validar hipóteses de solução o mais rápido possível

Esta resposta é uma variação da resposta acima apenas tornando explícita uma boa ferramenta para iterar do problema à solução, a Árvore de Oportunidades. Mencionei essa ferramenta em meu artigo sobre os dois lados do product discovery. Ele ajuda uma equipe de produto a entender melhor o resultado esperado (outcame), mapear as oportunidades que podem gerar o resultado, gerar possíveis soluções para as oportunidades e construir experimentos para testar as soluções. No entanto, esta resposta é um pouco pior do que a resposta anterior porque fala sobre a criação de uma árvore de oportunidades completa. Devemos usar a árvore de oportunidades para ter uma compreensão boa o suficiente do problema para definir possíveis soluções e chegar ao resultado esperado (outcame) o mais rápido possível. E novamente, este é um meio para um fim. Não é a prioridade nº 1 da Gestora de Produto.

Todas as anteriores

Vamos então juntar todas as respostas anteriores e fazer disso a prioridade nº 1 da Gestora de Produto, certo? Não! Conforme explicado acima, essas são todas as ferramentas que uma Gestora de Produto pode usar para alcançar sua prioridade nº 1. Além disso, acredito que seja bem fácil entender por que essa não é a resposta correta. Estamos perguntando qual é a prioridade nº 1 da Gestora de Produto, então essa prioridade não pode ser 3 coisas. Deve ser apenas uma coisa! Este é um erro comum em que algumas Gestoras de Produto incorrem, ter mais de uma prioridade. Quando se pergunta para uma Gestora de Produtos quais são suas prioridades, ela acabe citando uma lista de coisas, o que é até certo ponto OK se, e somente se, ela souber e trabalhar constantemente em sua prioridade nº 1, que saberemos qual é daqui a pouco! (=

Nenhuma das anteriores

Acho que depois de ler a explicação de por que as 4 respostas anteriores estão incorretas, você provavelmente sabe que “nenhuma das anteriores” é a resposta correta. No entanto, apesar de esta ser a resposta correta, ainda não está claro qual é a prioridade nº 1 da Gestora de Produto. Mesmo que eu tenha dado algumas dicas acima, deixe-me agora deixar isso explícito.

A prioridade número 1 da Gestora de Produto é gerar resultados o mais rápido possível

Deixe-me repetir mais uma vez: a prioridade número 1 de toda Gestora de Produto é gerar resultados o mais rápido possível.

Como mencionei nos comentários sobre cada uma das respostas acima, as respostas 1, 2 e 3, são todos meios para um fim, e este fim é gerar resultados o mais rápido possível. Gerar resultados para a empresa que possui o produto e investe na construção do produto, e resultados para o cliente, ou seja, resolver seus problemas e atender suas necessidades. Precisa ser o mais rápido possível, pois gerar resultados custa dinheiro e quanto mais tempo gastarmos na geração de resultados, mais dinheiro gastaremos.

Acima citei algumas boas ferramentas para obter resultados, mas não devemos esquecer que são ferramentas para nos ajudar a gerar resultados o mais rápido possível. OKR, roadmap, prova de conceito, MVP, MVD, discovery, teste de usabilidade, protótipo, no-code/low-code, site, app, funcionalidade, bot, algoritmo, árvore de oportunidades, mapeamento poder x interesse, RASCI, matriz BCG, curva de adoção de tecnologia, estrutura de equipe, modelo de Tuckman, lei de Conway, ágil, lean, e a lista pode ser bem extensa, mas tudo isso são ferramentas para que possamos gerar resultados para o negócio e para o cliente. Até o produto, a palavra que vai no título da função da Gestora de Produtos, é uma ferramenta para gerar resultados.

A propósito, gerar resultados o mais rápido possível não é a prioridade nº 1 apenas da Gestora de Produto. É a prioridade nº 1 de toda a equipe de desenvolvimento de produtos. Engenheiras, Designers de Produto e Gestoras de Produto que trabalham tanto em equipes de produto, bem como em equipes estruturais (dados, devops, arquitetura, etc). A equipe deve ter sempre uma prioridade nº 1 comum para ser uma equipe. Caso contrário, eles serão um grupo de pessoas que sentam juntas (ou que têm um canal no slack para equipes remotas) e que têm sessões periódicas de planejamento e update, mas que trabalham em diferentes prioridades. E essa prioridade nº 1 é gerar resultados o mais rápido possível.

Outro exemplo de geração de resultados

Dei alguns exemplos do foco em resultados em meus artigos anteriores. Quero dar outro exemplo da Lopes, a maior imobiliária do Brasil, onde lidero os esforços de transformação digital.

Para vender imóveis de um novo prédio, a Lopes e a construtora criam uma relação de parceria onde a construtora compartilha informações sobre preços, disponibilidade de unidades e leads, e a Lopes trabalha na venda dessas unidades com base em sua larga experiência na comercialização de lançamentos. Para cumprir suas atribuições nesta parceria, precisamos saber da construtora os preços de cada unidade que mudam frequentemente de acordo com a evolução das vendas. Precisamos também saber quais unidades estão disponíveis, e precisamos receber leads da construtora. Essas informações era enviadas através de arquivos para serem importados manualmente em nosso sistema. Todas as entradas manuais de informações tendem a ser lentas e sujeitas a erros, por isso fica claro que essa integração manual não é o ideal. A integração da Lopes com as construtoras não é diferente. Por ser uma operação manual, era feita uma ou duas vezes por semana, o que gerava informações desatualizadas sobre preços e unidades disponíveis em nossos sistemas para uso dos corretores. Além disso, quanto mais antiga a informação do lead, mais fria esse lead se torna e, provavelmente, o cliente em potencial descobre outras maneiras de receber as informações de que precisa e, eventualmente, fecha um negócio com outro vendedor.

Resolvemos esse problema usando a árvore de oportunidades, sempre com foco em gerar resultados o mais rápido possível:

  • Resultado esperado: mais vendas
  • Oportunidade: trazer informações das construtoras o mais rápido possível, idealmente em tempo real
  • Solução 1: integrar com o sistema de gestão das construtoras por meio de APIs. A questão aqui é que todos os sistemas de gestão utilizados pelos construtores não possuem APIs para integração. Então, teríamos que esperar até que o fornecedor do sistema de gerenciamento implementasse APIs em seu sistema.
  • Solução 2: construir nossos próprios RPAs (Robotic Process Automation) para obter as informações necessárias (preços, unidades disponíveis e leads) dos sistemas de gestão das construtoras sem a necessidade de APIs. O problema aqui é que a nossa equipe não tinha experiência suficiente para construir esses RPAs, então provavelmente seria um processo demorado.
  • Solução 3: contratar um provedor de RPA para construir as integrações para nós.

Optamos pela Solução 3 porque era a que nos traria resultados mais rapidamente. Levamos apenas algumas semanas para ter o primeiro RPA funcionando e trazendo resultados. Estamos usando esta solução há mais de um ano. Ainda assim, nenhuma API foi fornecida pelos provedores do sistema de gerenciamento e, até o momento, não tivemos a necessidade de construir nossos próprios RPAs. O provedor de RPA funciona bem com um custo razoável e podemos focar nossa equipe para gerar resultados a partir de outras oportunidades.

Resumindo

  • A prioridade número 1 do Gerente de Produto é gerar resultados o mais rápido possível. Gerar resultados para a empresa que possui o produto e investe na construção do produto, e resultados para o cliente, ou seja, resolver seus problemas e atender suas necessidades.
  • Tudo o que usamos em gestão de produtos do dia-a-dia, incluindo o próprio produto que construímos, não é o objetivo final. São meios para um fim, gerar resultados o mais rápido possível.
  • Gerar resultados o mais rápido possível é a prioridade número 1 não apenas da Gestora de Produto, mas de toda a equipe de desenvolvimento de produto, incluindo engenheiros, designers de produto e gestoras de produto tanto de equipes de desenvolvimento de produto quanto de equipes estruturais. Essa é a única maneira de garantir que a equipe seja realmente uma equipe, ter uma prioridade nº 1 comum.

Mentoria e aconselhamento em desenvolvimento de produtos digitais

Tenho ajudado várias empresas a extrair mais valor e resultados de seus produtos digitais. Veja aqui como posso ajudar você e a sua empresa.

Gestão de produtos digitais

Você trabalha com produtos digitais? Quer saber mais sobre como gerenciar um produto digital para aumentar suas chances de sucesso, resolver os problemas do usuário e atingir os objetivos da empresa? Confira meu pacote de gerenciamento de produto digital com meus 3 livros, onde compartilho o que aprendi durante meus mais de 30 anos de experiência na criação e gerenciamento de produtos digitais. Se preferir, pode comprar os livros individualmente:

Growth: Engagement and churn

Once you get to bring in users (free or paid) to use your product, your next concern is related to the engagement from these users, that is, are they using the product? Are they solving the problem that the product is supposed to solve? How many times a day (or a week, or a month) your product is being used? For how long? How is it being used?

Engagement

It is very important to find metrics to measure engagement. For instance, for a product to send e-mail marketing, some engagement and usage metrics are:

  • how many times per day does the person access his/her inbox,
  • how many campaigns go off per month,
  • how many clicks this campaign had,
  • how many messages were sent with the incorrect e-mail address,
  • how many messages generated complaints.

Note that each product has different engagement and usage metrics. Each product manager must select metrics to track his/her specific product.

Have you ever stopped and thought about how many times a day you use your cell phone? What do you use to access it? WhatsApp? Facebook? Instagram? Can you tell that you are deeply engaged with these applications?

Promoting engagement should be one of the concerns of the product manager. In 2013, Nir Eyal launched his book called Hooked: How to Build Habit-Forming Products, in which he explains the theory behind these products that just end up entering our daily lives. It is a great book to understand more about this theme.

There are some strategies that can help you to increase your product’s engagement and usage. These techniques are called lock-in.

  • APIs: Short for Application Programming Interface, API is a way of giving access to your product, to the data that are stored and to the routines it executes to other software. When someone creates a new software using the APIs of your product, there’s a great chance of increasing the engagement with it.
  • Incentive to use: you can do promotions to incentive the use of your product. For instance, if your product has usage quota, you can increase this quota as the time goes by. be one of the concerns of the product manager. In 2013, Nir Eyal launched his book called Hooked: How to Build Habit-Forming Products [^hooked], in which he explains the theory behind these products that just end up entering our daily lives. It is a great book to understand more about this theme.
Churn example

Despite the fact that churn was greater than 20% every month, growth in the year was 73 new customers.

Why is it possible to grow even with a high monthly churn?

There are two reasons. The first, which I have already mentioned, is that it is necessary to have a greater inflow of customers than the amount that goes out.

The second is that churn varies based on the age of the customer. It is common to have cases where churn is high in the first month, because the customer did not like the service and decided to cancel right away. Or in the third or sixth month if your billing is quarterly or semi-annually. Some people call it premature churn.

Premature churn, despite being common, is something that can and should be reduced. You do this:

  • Aligning the customer’s expectations that you created in them by promoting your product with what they will find when they start using it.
  • Ensuring that the first experiences of using your product are very good and that your customer can achieve their goals in these first experiences.
  • Keeping your product useful to your customer over the months and years, investing in understanding your customer and their problems, and updating your product so it continues to solve your customer’s problems.

The concepts of churn and engagement go hand in hand, because the more engaged a user is, the less likely they are to cancel the service. So, a good way to predict the churn of a given customer is to track their engagement.

For example, if you’ve launched a distance learning product and track the usage of that product, you’ll likely see that the churn rate is higher for customers who have never attended the class. Review the previous lock-in thread for tactics to increase engagement and decrease churn.

Data science, machine learning, and product management

In recent years, the terms data science, machine learning, and artificial intelligence have appeared recurrently and abundantly. These terms are quite important for product managers. No wonder I dedicate 5 chapters of the book to subjects related to data and metrics.

As I mentioned in the previous chapter, the product manager must be a data geek, that is, a person who is always thinking about how to learn more from data. What is a person’s behavior in the months and days before unsubscribing to your product? And the behavior of a person who upgrades? What is the behavior of a user who says he is satisfied with your product? And what do you say very satisfied? If your product has multiple features, which is the most popular? Which generates greater satisfaction? What is the typical usage pattern for your product? If an atypical usage pattern appears, what does it mean? These are examples of some questions that the product manager can ask and that will have their answers in the product metrics. And with each new answer obtained, it is very likely that the product manager will want to ask more questions.

To find the answers to your questions, it is important that the product manager knows data science techniques and knows how to extract the answers to his questions himself, whether through data extraction and visualization tools or by running SQL in the product database. If the product manager does not have this independence and needs other people to extract the data for him, this can hinder the evolution of the product.

As this learning from the data takes place, it is likely that the product manager will begin to see opportunities to embed these learnings into the product. For example, a product manager of a CRM software may notice, after analyzing the usage and engagement data of the product, that customers end up canceling less when they are using the commercial proposal generation functionality. Once that discovery is made, he can make a change to his product to make it easier and more immediate to use this functionality and, in doing so, decrease customer churn by making them more engaged. This is a way to infuse data science into your product.

Machine learning, which is nothing more than a way of implementing artificial intelligence, is when we program machines to learn from data, and the more data the machine has in its hand, the more it will learn. In other words, it’s a way to insert data science into the product to make it better. The more you use a particular product, the more data is available to the team that develops the product to get to know your user and how they use that product. For example, the more purchases you make at an online store, the more it learns about your shopping habits and the easier it is for the store’s software to make recommendations that interest you. The same goes for Netflix and Spotify suggestions. In these cases, it is common for the store to compare its use with the use of people who show similar behavior to make suggestions such as “whoever bought this item also bought these other items”.

That’s why the product manager and the entire team that develops the product must know and know how to use data science, machine learning, and artificial intelligence in their daily lives. They are powerful tools to help you increase your chances of building a successful product.

In the next chapter, we will continue with the topic of metrics, focusing on financial and long-term metrics. Let’s also understand the concept of negative churn, the “Holy Grail” of products with a subscription-based business model.

Mentoring and advice on digital product development

I’ve been helping several companies to get more value and results from their digital products. Check here how I can help you and your company.

Digital Product Management Books

Do you work with digital products? Do you want to know more about how to manage a digital product to increase its chances of success, solve its user’s problems and achieve the company objectives? Check out my Digital Product Management bundle with my 3 books where I share what I learned during my 30+ years of experience in creating and managing digital products:

You can also acquire the books individually, by clicking on their titles above.

Crescimento: engajamento e churn

Uma vez que você conseguiu trazer usuários (gratuitos ou pagos) para utilizarem seu produto, sua próxima preocupação será com o engajamento desses usuários, ou seja, será que eles estão conseguindo utilizar o produto? Será que eles estão conseguindo resolver o problema que o produto se propôs a resolver? Quantas vezes por dia (semana ou mês) seu produto é usado, e durante quanto tempo? Como ele é usado?

Engajamento

É muito importante encontrar métricas para medir o engajamento. Por exemplo, em um produto de disparo de e-mail marketing, algumas métricas de engajamento e uso são quantas vezes por dia a pessoa acessa, quantas campanhas o usuário dispara por mês, quantas vezes foi aberta a campanha disparada, quantas vezes essa campanha foi clicada, quantas mensagens foram disparadas com endereço de e-mail incorreto e quantas mensagens geraram reclamações.

Repare que cada produto tem métricas de engajamento e de uso diferentes. Cada gestor de produtos deve pensar em que métricas acompanhar em seu produto. Eventualmente, algumas métricas vão gerar demandas de desenvolvimento, pois elas podem não estar sendo medidas e precisam de alguma modificação no produto para passarem a ser.

Você já parou para pensar quantas vezes por dia você usa o seu celular? O que você costuma fazer ao acessar seu celular? WhatsApp? Facebook? Instagram? Dá para se dizer que você está bastante engajado com essas aplicações?

Fomentar o engajamento deve ser uma das preocupações do gestor de produto. Em 2013, foi lançado um livro chamado Hooked: How to Build Habit-Forming Products, de Nir Eyal, no qual ele explica a teoria por trás desses produtos que acabam entrando no nosso cotidiano. É um ótimo livro para entender mais sobre esse tema.

Existem algumas estratégias que podem ajudá-lo a aumentar o engajamento e o uso de seu produto. Em inglês, essas técnicas são chamadas de técnicas de lock-in :

  • APIsApplication Programming Interface (ou, em português, Interface de Programação de Aplicativos): é uma maneira de dar acesso ao seu produto, aos dados que estão armazenados lá e às rotinas que ele executa para outros softwares. Quando alguém cria um novo software usando as APIs de seu produto, existe grande chance de aumentar o engajamento com ele.
  • Incentivo ao uso: você pode fazer promoções que incentivem o uso do seu produto. Por exemplo, se seu produto tem quota de uso, você pode aumentar essa quota à medida que o tempo passa.
  • Treinamento: ensinar seus usuários a tirar todo o potencial de seu produto é uma forma de engajá-los. Quanto mais eles aprenderem, mais rápido entenderão como ele poderá ajudá-los. Não é necessário treinamento formal, em sala de aula. Você pode fazer treinamento virtual via webinars, ou até mesmo usar em seu produto aqueles tooltips, mostrando passo a passo como o usuário pode tirar proveito dele.
  • Historic data: os dados de utilização de seu produto, como logs e relatórios, podem ser uma ferramenta muito útil para o seu usuário. Ajude-o a tirar proveito desses dados. Por exemplo, você pode mandar resumos diários (ou semanais) via e-mail para ele, convidando-o a acessar seu produto para ver mais.
  • Integração com outros produtos: outra forma de aumentar o uso do produto é por meio de integrações com outros produtos que o seu cliente já usa. Por exemplo, uma loja virtual pode ter integração com gateways de pagamento, com sistemas de nota fiscal eletrônica e com sistemas de envio de pacotes via correio.

Churn

Outra métrica muito importante é churn, ou seja, a quantidade de usuários e clientes que deixaram de ser usuários ou clientes. Eventualmente, alguns deles vão deixar de ser seu usuário ou cliente. É importante saber quantos são, e os motivos por que isso aconteceu, pois aqui você descobrirá muita informação para melhorar seu produto de software.

Esse número é muito importante em qualquer empresa que tem por modelo de negócio o uso contínuo, principalmente aqueles baseados em assinatura. Ele costuma ser medido como um percentual da seguinte forma:

Churn

Churn mensal = quantidade de clientes que cancelou no mês / total de clientes do último dia do mês.

Existe também o churn anual, que se calcula da mesma forma, só que dividindo a quantidade de clientes que cancelaram em um determinado ano pelo total de clientes do último dia do ano anterior.

É um número que contém muita informação mas, por ser somente um único número, ele deixa várias perguntas em aberto. Já vi discussões do tipo: “se o churn está em 20%, em cinco meses não teremos mais clientes, então não vale a pena investir em divulgar esse produto”. Uma frase como essa não tem muito sentido, pois mesmo que o churn se mantenha a 20% durante vários meses, até mesmo mais de 5 meses, a quantidade total de clientes pode continuar crescendo. Como? Basta ter uma quantidade maior de ativações do que de cancelamentos, e a divulgação ajuda bastante nisso. Veja o exemplo:

Exemplo de churn

Apesar de em todos os meses o churn ser maior do que 20%, o crescimento no ano foi de 73 novos clientes.

Por que mesmo com um churn mensal alto é possível crescer?

São dois os motivos. O primeiro, que já comentei, é que é preciso ter uma entrada de clientes maior do que a quantidade que sai.

O segundo é que o churn varia de acordo com a idade do cliente. É comum ter casos nos quais o churn é alto no primeiro mês, pois o cliente não gostou do serviço e decidiu cancelar logo de cara. Ou no terceiro ou sexto mês, se sua cobrança for trimestral ou semestral. Algumas pessoas chamam de churn prematuro.

O churn prematuro, apesar de ser comum, é algo que pode e deve ser diminuído. Você faz isso:

  • Alinhando a expectativa do cliente que você criou nele por meio da sua divulgação do seu produto com o que ele vai encontrar quando passar a usá-lo.
  • Garantindo que as primeiras experiências de uso de seu produto sejam muito boas e que o seu cliente consiga atingir seus objetivos nessas primeiras experiências.
  • Mantendo seu produto útil para o seu cliente ao longo dos meses e dos anos, investindo em entender seu cliente e seus problemas, e em atualizar seu produto para que ele continue resolvendo os problemas de seu cliente.

Os conceitos de churn e de engajamento andam de “mãos dadas”, pois, quanto mais engajado estiver um usuário, menores são as chances de ele cancelar o serviço. Assim, uma boa maneira de prever o churn de um determinado cliente é acompanhar seu engajamento.

Por exemplo, se você lançou um produto de ensino a distância e acompanha a utilização desse produto, você provavelmente verá que a taxa de cancelamento é maior nos clientes que nunca assistiram aula. Reveja o tópico anterior sobre lock-in para ver táticas para aumentar o engajamento e diminuir o churn.

Data science, machine learning e gestão de produtos

Nos últimos anos tem aparecido de forma recorrente e abundante os termos data science, machine learning e artificial inteligence. Esses termos são bastante importantes para os gestores de produtos. Não é à toa que dedico 5 capítulos do livro a assuntos relacionados a dados e métricas.

Como comentei no capítulo anterior, o gestor de produtos deve ser um data geek, ou seja, uma pessoa que está sempre pensando em como aprender mais com dados. Qual é o comportamento de uma pessoa nos meses e dias antes de cancelar a assinatura de seu produto? E o comportamento de uma pessoa que faz upgrade? Qual é o comportamento de um usuário que se diz satisfeito com seu produto? E do que se diz muito satisfeito? Se seu produto tem várias funcionalidades, qual é a mais popular? Qual gera maior satisfação? Qual é o padrão de uso típico de seu produto? Se aparecer um padrão de uso atípico, o que isso quer dizer? Esses são exemplos de algumas perguntas que o gestor de produtos pode fazer e que terão suas respostas nas métricas do produto. E a cada nova resposta obtida é muito provável que o gestor de produtos irá querer fazer mais perguntas.

Para achar as respostas às suas perguntas, é importante que o gestor de produtos conheça técnicas de data science e saiba como extrair ele mesmo as respostas para suas perguntas, quer seja por meio de ferramentas de extração e visualização de dados, quer seja rodando queries de SQL na base de dados do produto. Se o gestor de produtos não tiver essa independência, e precisar que outras pessoas extraiam os dados para ele, isso poderá atrapalhar a evolução do produto.

À medida que esse aprendizado a partir dos dados for acontecendo, é provável que o gestor de produtos comece a perceber oportunidades para inserir esses aprendizados dentro do produto. Por exemplo, um gestor de produtos de um software de CRM pode perceber, após fazer análises com dados de uso e engajamento do produto, que clientes acabam cancelando menos quando estão utilizando a funcionalidade de geração de propostas comerciais. Uma vez feita essa descoberta, ele pode promover uma mudança em seu produto para tornar mais fácil e imediato o uso dessa funcionalidade e, com isso, diminuir o churn de clientes por deixá-los mais engajados. Essa é uma forma de inserir data science em seu produto.

Mechine learning, que nada mais é que uma forma de implementação de artificial inteligence, é quando programamos as máquinas para aprenderem com os dados e, quanto mais dados a máquina tiver em suas mão, mais ela vai aprender. Ou seja, é uma maneira de inserir data science no produto para torná-lo melhor. Quanto mais você usa um determinado produto, mais dados estão à disposição do time que desenvolve o produto para conhecer seu usuário e como ele usa esse produto. Por exemplo, quanto mais compras você faz em uma loja virtual, mais ela aprende sobre seus hábitos de compra e mais fácil fica para o software da loja fazer recomendações que te interessem. O mesmo acontece com as sugestões do Netflix e do Spotify. Nesse casos é comum a loja comparar seu uso com o uso de pessoas que mostram comportamento similar para fazer sugestões do tipo “quem comprou esse item também comprou esses outros itens”.

É por isso que o gestor de produto e todo o time que desenvolve o produto deve conhecer e saber usar data science, machine learning e artificial inteligence no seu dia-a-dia. São ferramentas poderosas para o ajudar a aumentar as chances de construir um produto de sucesso.

No próximo capítulo, vamos continuar com o tema de métricas, com foco nas métricas financeiras e de longo prazo. Vamos também entender o conceito do churn negativo, o “Santo Graal” dos produtos com modelo de negócio baseado em assinatura.

Mentoria e aconselhamento em desenvolvimento de produtos digitais

Tenha ajudado várias empresas a extrair mais valor e resultados de seus produtos digitais. Veja aqui como posso ajudar você e a sua empresa.

Gestão de produtos digitais

Este artigo é mais um capítulo do meu livro Gestão de produtos: Como aumentar as chances de sucesso do seu software, onde falo sobre o que é gestão de produtos digitais, seu ciclo de vida, que ferramentas utilizar para aumentar suas chances de sucesso. Você também pode se interessar pelos meus outros dois livros:

Another example of an MVD – Minimum Viable Discovery

Lopes is the biggest real estate company in Brazil, where I’m leading the digital transformation efforts. A new hire who came from an e-commerce site mentioned that app push notifications generated more leads and had greater conversion rates than SMS and email marketing. We got interested in testing this hypothesis, but always with the MVD – Minimum Viable Discovery mindset that I explained earlier.

How could we test this hypothesis as fast and cheaply as possible? Building an entire native app with all the features of our existing website would take months. Even if we scoped it down a lot, with the minimum to deliver some value to the user, it still would take many weeks.

Since our website is responsive, we devise a simple solution to test the hypothesis. We decided to create a webview app, a simpler solution than building a native app, eve if we scoped it to a minimum.

By the way, this is how Facebook and Linkedin launched their first mobile apps as well. Only when they the results generated by a mobile app, and proved that a native version would bring even more results, they decided to invest in building their native apps.

Here’s Lopes’ mobile app:

With this mobile app we were able to confirm that push notification generated more leads and had greater conversion rates than SMS and email marketing. We launched this app in early 2021.

I already heard that MVP doesn’t scale, it is just to test a solution hypothesis and then, if the solution hypothesis, we should work on delivering the solution in a scalable manner. As with everything related to product management, it depends! In our case, untill now we haven’t had the need to build a native version of this mobile app. The webview version is working quite fine for our needs and users seem to be ok with it as well. Maybe in the future we’ll have the need to build a native app but, at least for now, after more than one year that we launched our webview mobile app, there’s still no need to build the native mobile app.

You cantry Lopes App for Android or iOS.

Summing up

  • MVD – Minimal Viable Discovery mindset is essential to deliver results as fast as possible. For instance, why building a native mobile app to test some hypothesis if a webview is enough to test it?
  • The “MVP doesn’t scale” affirmation is not necessarily true. As everything related to product management, it depends. In our case, after more than a year after launching the MVP we created to test our Discovery Solution hypothesis, our webview app, we haven’t had the need to build a native app.

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