Data de entrega é outra fonte de conflito entre negócios e tecnologia

Assim como discovery parece ser uma fonte de conflito entre os pessoas de negócios e as equipes de desenvolvimento de produtos, como expliquei no artigo Porque as pessoas de negócios odeiam discovery, o termo data de entrega também parece gerar alguns conflitos. Por um lado, as pessoas de negócios estão constantemente pedindo uma data de entrega para um produto ou uma funcionalidade. Por outro lado, a equipe de desenvolvimento de produtos tem muitas dificuldades em definir uma data de entrega por vários motivos. Vamos entender melhor os dois lados:

Por que precisamos de uma data de entrega

Há uma série de razões para a necessidade de ter uma data de entrega definida:

  • Alguns eventos não mudam e se o produto ou funcionalidade em que estamos trabalhando deve ser usado antes deste evento, é muito importante que esteja funcionando antes do evento. Por exemplo, se estivermos trabalhando em algumas novas funcionalidades que melhorarão a experiência de compra do usuário no comércio eletrônico, é importante que essas funcionalidades estejam disponíveis algumas semanas antes da época de compras de Natal e, idealmente, antes da época de compras da Black Friday.
  • Existem algumas datas regulatórias que também não mudam. Alguns exemplos são o prazo de declaração do imposto de renda, o novo layout de Nota Fiscal definido pelo governo, etc.
  • Eventos da empresa. Por exemplo, suponha que sua empresa tenha uma conferência anual para seus clientes todo mês de outubro, uma data perfeita para anunciar novos lançamentos e novos funcionalidades. Idealmente, a equipe de desenvolvimento do produto deve trabalhar para entregar o produto ou recurso antes dessa data.
  • As campanhas de marketing também têm datas definidas para começar. Se esta for uma campanha para anunciar um produto ou funcionalidade, definitivamente precisamos desse produto ou funcionalidade pronto antes da data de lançamento da campanha.

Certamente há mais razões pelas quais um produto ou funcionalidade precisa ser entregue em uma determinada data. Em todos esses casos acima fica claro que existem datas fixas que não podem ser alteradas e precisamos descobrir uma forma de entregar algo antes dessa data fixa.

Por que é tão difícil definir uma data de entrega

Da mesma forma que existem vários motivos que tornam importante ter uma data de entrega definida, também existem muitas razões pelas quais é difícil definir uma data de entrega:

  • A equipe de desenvolvimento de produto é nova ou tem novos membros, então a capacidade de desenvolvimento de produtos ainda não está clara. A equipe precisa trabalhar em conjunto por algum tempo para entender melhor seu ritmo. São os estágios de evolução de time do Tuckman que mencionei no artigo sobre estrutura de time. E também pode haver mudanças na equipe, como pessoas saindo para se juntar a outras equipes ou pessoas mudando de função. Isso também pode afetar a capacidade de definir uma data de entrega, uma vez que a equipe não conhece sua capacidade de desenvolvimento de produtos, e essa capacidade mudará com o tempo à medida que as pessoas da equipe se conhecem e conhecem como trabalhar juntas.
  • Quanto maior o produto ou funcionalidade a ser entregue, mais difícil é estimar uma data de entrega. A equipe pode ser capaz de dividir a funcionalidade ou produto em vários pequenos pedaços o que pode facilitar a estimativa de data de entrega, que pode ser de alguns dias ou semanas. Quanto menor for o que precisa ser desenvolvido, mais fácil será de conseguir maior precisão na estimativa de sua data de entrega. A questão aqui é que, ao dividir o produto ou funcionalidade em pedaços menores, podemos prever melhor o que está mais próximo de ser entregue, mas as coisas que estão mais distantes são mais difíceis de prever uma data de entrega.
  • Mudanças de escopo são outra fonte de atraso e incerteza nas datas de entrega. Se o escopo for aumentado ou, pior ainda, trabalhos não relacionados receberem maior prioridade, a entrega original precisará ser alterada.
  • A dívida técnica pode ser outra fonte de atrasos, especialmente se for uma dívida técnica desconhecida ou não documentada. Quando nos deparamos com uma dívida técnica que nos impeça de entregar uma funcionalidade ou um produto, talvez precisemos gastar um tempo extra para corrigir essa dívida técnica específica, o que certamente gerará atrasos na data de entrega.

Os exemplos acima deixam claro que há uma série de fatores que podem impactar negativamente a data de entrega de um produto ou funcionalidade. Novamente, esta não é uma lista exaustiva. Tenho certeza de que você pode listar mais motivos que afetam nossa capacidade de definir datas de entrega.

Há um artigo muito bom da equipe da Apptio com um diagrama que mapeia muitas coisas que impactam positivamente (verde, como trabalho focado), negativamente (vermelho, como multitarefa) ou positivamente até certo ponto (amarelo, como dívida técnica).

O que afeta a velocidade de desenvolvimento? Fonte: Apptio Blog

A velocidade de desenvolvimento de produtos é um assunto complexo, por isso é tão difícil estimar datas de entrega.

Então o que deveríamos fazer?

Por um lado, as pessoas de negócio estão constantemente pedindo uma data de entrega para um produto ou uma funcionalidade e há boas razões para precisar de uma data de entrega definida. Por outro lado, desenvolvimento do produto é um assunto muito complexo e a equipe tem muitas razões pelas quais definir uma data de entrega é tão difícil. Então o que deveríamos fazer?

O primeiro passo é entender que pessoas de negócios e equipe de desenvolvimento de produtos fazem parte de uma mesma equipe e, como tal, devem ter os mesmos objetivos, focando sempre em atingir os objetivos da empresa e resolvendo um problema para seus usuários. Por esta razão, eles devem trabalhar juntos para alcançar esses objetivos.

O segundo passo é entender que por trás de cada produto ou recurso existe uma expectativa de resultado. Então, quando discutimos sobre a data de entrega de um produto ou funcionalidade, estamos realmente pensando em quando nos beneficiaremos dos resultados esperados que esse produto ou funcionalidade poderá gerar.

O fato é que na maioria das vezes acabamos falando tanto sobre o novo produto ou funcionalidade e sua data de entrega que o resultado esperado passa a ser menos discutido e, consequentemente, acaba sendo esquecido.

Já mencionei que produto e funcionalidades são meios para um fim, e não o objetivo final. São veículos para atingir o objetivo de entregar valor e resultados para os clientes e para a empresa.

Então, em vez de discutir sobre datas de entrega de produtos e funcionalidades, deveríamos discutir sobre datas de entrega de resultados e como podemos chegar a esses resultados até essa data. Às vezes, há um produto ou funcionalidade mais simples de ser construído que nos permitirá alcançar esse resultado mais rapidamente. Às vezes, pode não haver necessidade de construir um produto ou funcionalidade, mas uma mudança em um processo pode gerar os resultados esperados.

Olhando pela perspectiva de data de entrega de resultados, existem duas situações possíveis:

1) se houver alguma data fixa (Natal, Black Friday, evento da empresa, data regulatória, etc.), a data já está dada. E o resultado esperado também. Natal, Black Friday o resultado esperado é mais vendas. Evento da empresa, normalmente o resultado esperado é engajamento, cross sell e/ou up sell. Data regulatória, o resultado esperado é compliance. Com essas informações em mãos devemos nos perguntar o que conseguimos entregar antes da data dada para atingir o resultado esperado?

2) se for algo novo, sem nenhuma data específica, de novo a conversa gira em torno do resultado esperado. Que resultado se espera desse algo novo? Existe alguma expectativa de data para obtermos esse resultado esperado? Ou quanto antes melhor? Com as respostas a essas perguntas acima em mãos devemos nos perguntar o que podemos fazer para atingir esse resultado nesse prazo?

Resumindo

  • A data de entrega é outra fonte de conflito entre os empresários e a equipe de desenvolvimento do produto. Por um lado, os empresários estão constantemente pedindo uma data de entrega para um produto ou um funcionalidade e há boas razões para precisar de uma data de entrega definida. Por outro lado, o desenvolvimento do produto é um assunto muito complexo e a equipe tem muitas razões pelas quais definir uma data de entrega é tão difícil.
  • Para lidar com esse conflito, o primeiro passo é entender que pessoas de negócios e equipe de desenvolvimento de produtos fazem parte de uma mesma equipe e, como tal, devem ter os mesmos objetivos, focando em atingir os objetivos da empresa e resolvendo um problema para seus usuários. Por esta razão, eles devem trabalhar juntos para alcançar esses objetivos.
  • O segundo passo é entender que por trás de cada produto ou recurso existe uma expectativa de resultado. Então, quando discutimos sobre a data de entrega de um produto ou recurso, estamos realmente pensando em quando nos beneficiaremos dos resultados esperados que esse produto ou recurso está definido para gerar.

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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.

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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.

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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:

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

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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:

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:

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

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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:

Outro exemplo de um MVD – Minimum Viable Discovery (Descoberta Mínima Viável)

A Lopes é a maior imobiliária do Brasil, onde lidero os esforços de transformação digital. Uma nova pessoa que se juntou a gente e que veio de um site de comércio eletrônico mencionou que as notificações push do aplicativo geravam mais leads e tinham maiores taxas de conversão do que SMS e email marketing. Ficamos interessados ​​em testar essa hipótese, mas sempre com a mentalidade MVD – Minimum Viable Discovery que expliquei anteriormente.

Como poderíamos testar essa hipótese o mais rápido e barato possível? Construir um aplicativo nativo com todos os recursos do nosso site existente levaria meses. Mesmo que reduzíssemos muito o escopo, com o mínimo para entregar algum valor ao usuário, ainda levaria muitas semanas.

Como nosso site é responsivo, criamos uma solução simples para testar a hipótese. Decidimos criar um aplicativo webview, uma solução mais simples do que construir um aplicativo nativo, mesmo que o limitássemos o escopo ao mínimo.

Aliás, foi assim que o Facebook e o Linkedin também lançaram seus primeiros aplicativos móveis. Somente quando perceberam os resultados gerados por um app, e comprovaram que uma versão nativa traria ainda mais resultados, decidiram investir na construção de seus aplicativos nativos.

Aqui está o aplicativo móvel de Lopes:

Com este aplicativo móvel pudemos confirmar que a notificação push gerou mais leads e teve maiores taxas de conversão do que SMS e email marketing. Lançamos este aplicativo no início de 2021.

Já ouvi dizer que MVP não escala, é só para testar uma hipótese de solução e então, se a hipótese de solução for comprovada, devemos trabalhar para entregar a solução de forma escalável. Como em tudo relacionado ao gestão de produtos, depende! No nosso caso, até agora não tivemos a necessidade de construir uma versão nativa deste aplicativo móvel. A versão webview está funcionando muito bem para nossas necessidades e os usuários parecem estar ok com isso também. Talvez no futuro tenhamos a necessidade de construir um aplicativo nativo mas, pelo menos por enquanto, depois de mais de um ano que lançamos nosso aplicativo móvel, webview ainda não há necessidade de construir o aplicativo móvel nativo.

Você pode experimentar o Lopes App para Android ou iOS.

Resumindo

  • A mentalidade MVD – Minimal Viable Discovery é essencial para entregar resultados o mais rápido possível. Por exemplo, por que construir um aplicativo móvel nativo para testar alguma hipótese se uma visualização da web é suficiente para testá-la?
  • A afirmação “MVP não escala” não é necessariamente verdadeira. Como tudo relacionado à gestão de produtos, depende. No nosso caso, mais de um ano após o lançamento do MVP que criamos para testar nossa hipótese de Discovery Solution, nosso aplicativo webview, não tivemos a necessidade de construir um aplicativo nativo.

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Porque as pessoas de negócios odeiam discovery

Existem basicamente três razões, duas delas tem a ver com a mentalidade e a outra tem a ver com o processo de descoberta.

A que tem a ver com mentalidade fica clara quando ouvimos frases como “Por que você quer fazer uma descoberta? Eu sou a pessoa de negócios, então sou a pessoa que mais entende sobre nossos problemas/necessidades de negócios e como resolvê-los. Você apenas tem que implementar o que eu digo”.

Outras vezes, essa aversão está enraizada na mentalidade de “exigências de negócios => implementos de tecnologia” que mencionei anteriormente. Era assim que as coisas eram feitas no passado, sem necessidade de descoberta, pois “são os empresários que interagem com o cliente para que sempre saibam o que é melhor para os clientes”.

Contudo, na maioria das vezes, essa aversão pelo processo de descoberta é motivada pelas experiências passadas do empresário em que o processo de descoberta foi muito longo. O empresário precisa que a solução de seus problemas seja implementada o mais rápido possível, para que possa se beneficiar dos resultados que essa demanda pode gerar. A pessoa de negócios não pode arcar com longos processos de descoberta.

É muito difícil, mas não impossível, mudar essa mentalidade. Requer paciência e repetição:

  • Pergunte por quê: perguntando por que a pessoa de negócios está exigindo a implementação de uma determinada funcionalidade, temos a oportunidade de mostrar a essa pessoa uma tática de descoberta muito simples que ajuda tanto o gerente de produto quanto a pessoa de negócios a encontrar outras hipóteses de soluções para o problema. Mudamos para um modo de discovery sem usar a palavra discovery. Depois de algumas vezes aplicando essa tática, podemos dizer à pessoa que entender o porquê de uma demanda, gerar hipóteses de solução e testar essas hipóteses de solução é o processo de discovery e é baseado na necessidade do gerente de produto e da equipe de desenvolvimento de produto encontrarem a solução mais fácil e rápida de implementar.
  • Aprenda sobre o negócio: às vezes a pessoa de negócio acredita que sabe mais sobre o negócio do que o gerente de produto. Isso normalmente acontece quando um novo gerente de produto ingressa em uma empresa e ainda não sabe muito sobre o negócios. Para resolver essa percepção da pessoa de negócio, o gerente de produto precisa encontrar maneiras de conhecer o negócio o mais rápido possível. Converse com pessoas de negócio, converse com clientes, leia sobre o negócio, participe de cursos de curta duração sobre o negócio, vá a conferências sobre o tema de negócios. Os gerentes de produto precisam entender sobre o negócio para discutir questões de negócios com a pessoa de negócios.
  • Encurte o processo de discovery: às vezes os discoveries demoram bastante. Algumas semanas, um mês, mais de um mês. Enquanto isso, a pessoa de negócio tem um problema que precisa de solução o mais rápido possível para que possa se beneficiar do resultado esperado que a solução do problema pode gerar. Isso acontece principalmente quando o processo de descoberta é focado apenas na descoberta do problema. Se o gerente de produto for capaz de alternar rapidamente entre a descoberta do problema e a descoberta da solução, a pessoa de negócios poderá ver a equipe de desenvolvimento de produto trabalhando mais cedo nas hiopóteses de solução para o problema e pode ter suas expectativas por uma solução acalmadas.

MVD – Descoberta Mínima Viável

Infelizmente, esse terceiro motivo, o processo de descoberta lento, acontece com bastante frequência e a culpa é nossa como gestores de produto, principalmente quando buscamos entender tudo sobre um problema antes de testar as soluções.

Como mencionei anteriormente, o processo de descoberta tem dois lados, a descoberta do problema e a descoberta da solução. Não precisamos saber tudo sobre um problema antes de testar hipóteses de solução, ou seja, descobrir soluções. A descoberta de solução é uma ferramenta poderosa para entendermos mais sobre o problema. Por esse motivo, precisamos alternar o mais rápido possível entre a descoberta do problema e a descoberta da solução. Quanto mais rápido fizermos isso, mais rápido entenderemos o problema e mais rápido descobriremos uma solução para o problema.

Além disso, se fizermos uma descoberta completa do problema para entender tudo sobre esse problema, podemos acabar com tantos subproblemas que tornarão o processo de descoberta da solução também muito demorado e o delivery levará muito tempo para ser concluído.

A comunidade de desenvolvimento de produtos fala muito sobre MVP, o produto mínimo viável, mas não podemos esquecer que não se trata apenas de um delivery rápido de um produto mínimo, mas também de um processo de discovery enxuto. É hora de adotar uma mentalidade MVD – Minimal Viable Discovery ou Descoberta Mínima Viável, ou seja, qual é a descoberta mínima sobre o problema que preciso fazer para testar hipóteses de solução mínimas e entregar aquela que funciona e realmente resolve o problema?

App para corretores Lopes

Um bom exemplo para ilustrar isso é o app para corretores Lopes. A Lopes é a maior imobiliária do Brasil, onde lidero os esforços de transformação digital. Quando entrei na empresa, a equipe estava trabalhando em um “MVP” deste aplicativo. Coloquei aspas porque estava em desenvolvimento há 5 meses e ainda faltavam 2 ou 3 meses. Quando me aprofundei um pouco mais sobre o processo e porque estava demorando tanto, aprendi algumas coisas:

  • O processo de descoberta durou de 7 a 10 meses!
  • O processo de descoberta foi focado apenas na descoberta do problema.
  • O processo de descoberta foi interno, ou seja, levantamento de demanda das áreas de negócios e benchmarking com outros aplicativos para corretores disponíveis no mercado.
  • O “MVP” foi definido com 58 requisitos/funcionalidades e já havia mais 90 requisitos/funcionalidades com escopo definido para lançamentos futuros.
  • O principal problema a ser resolvido foi baseado na hipótese de que, se a corretora recebeu um lead, ou seja, um potencial cliente interessado em um imóvel, quanto mais rápido ela receber esse lead e interagir com o cliente, maiores serão as chances de fechar um negócio.
  • Em seguida, a equipe analisou a jornada da corretora e percebeu que, quando um lead chega, a corretora precisa pesquisar o banco de dados de potenciais clientes da Lopes para verificar se o potencial cliente do lead já está em nosso banco de dados e, caso não esteja, cadastrar seus dados nosso sistema.
  • E então, a partir dessa análise da jornada da corretora, o time percebeu que, se a corretora pudesse enviar algumas outras opções de imóveis para o cliente em potencial, isso aumentaria as chances de fechar um negócio.
  • Esse processo criou o escopo a ser implementado que levou de 7 a 10 meses de discovery mais 7 a 8 meses de entrega para construir o aplicativo “MVP”.

Há alguns pontos a destacar do processo acima:

  • O processo de descoberta foi muito longo, o que gerou uma enorme lista de problemas da corretora a serem resolvidos.
  • A fase de descoberta da solução não foi executada. A equipe passou da descoberta do problema diretamente para a entrega, sem qualquer oportunidade de testar hipóteses de solução.
  • A enorme lista de problemas a serem resolvidos impactava diretamente no processo de entrega tornando-o muito longo também.
  • Se a descoberta da solução fosse utilizada assim que o problema principal fosse descoberto, ou seja, a hipótese de que quanto mais rápido ela recebesse esse lead e interagisse com o cliente, maiores as chances de fechar um negócio, provavelmente a equipe conseguiria conceber uma solução mais simples, que levaria dias e não meses para ser implementada.

Em relação a este último ponto, após algumas discussões, pensamos em um aplicativo com apenas uma notificação push para cada lead recebido e a corretora poderia continuar as outras tarefas como já fazia. E para ser ainda mais simples de testar a hipótese da solução pensamos em nem construir um aplicativo, mas enviar um SMS ou uma mensagem de WhatsApp para a corretora. Um teste A/B pode ser feito para comparar as taxas de fechamento de negócios dos corretores que receberam notificação por SMS versus as taxas de fechamento dos corretores que não receberam.

Na verdade, acabamos implementando a notificação por SMS. Demoramos 10 dias para implementar e logo em seguida conseguimos testar a hipótese de que quanto mais rápido um corretor receber um lead e interagir com o cliente, maiores as chances de fechar um negócio.

O melhor método de discovery chama-se delivery

Já mencionei que uma das razões para entregar cedo e frequentemente é que o momento da verdade para o seu produto acontece quando um produto está na frente de seus usuários, sendo usado no contexto em que deve ser usado. Não importa quantas pesquisas, entrevistas e protótipos você faça, o momento da verdade, ou seja, o momento em que você saberá se o seu produto é, de fato, a solução para um problema de um grupo de pessoas, é quando o produto está nas mãos de seus clientes, no contexto em que eles precisam do produto.

Portanto, a melhor maneira de descobrir se uma hipótese de solução funciona é realmente implementá-la e apresentá-la a usuários em potencial que podem ter o problema que você descobriu durante a descoberta do problema.

Para muitas hipóteses de solução, não precisamos construir um produto completo para testar. Hoje existem muitas ferramentas low-code e no-code que nos permitem construir soluções simples. E algumas dessas ferramentas existem há bastante tempo, como apresentações e formulários. No Gympass testamos algumas hipóteses de solução que tínhamos para resolver o problema que descobrimos de trazer novas opções para pessoas que não queriam ir à academia, mas queriam seguir um estilo de vida mais saudável.

A hipótese de solução foi fazer parceria com aplicativos de bem-estar e fornecer esses aplicativos aos nossos usuários por uma taxa de assinatura mensal. Essa nova ideia tinha duas hipóteses principais que precisávamos testar:

  • Disposição dos provedores de aplicativos para fazer parceria. Provedores de aplicativos, assim como academias, estão acostumados com o modelo de receita mensal recorrente. Eles aceitariam ser pagos por dia de uso?
  • Nossa disposição de base de usuários para pagar. Nossa base de usuários está interessada em pagar uma taxa mensal para acessar os aplicativos?

Para testar nossa primeira hipótese, construímos um deck com a proposta de valor que planejamos entregar aos parceiros e conversamos com alguns potenciais parceiros. Apresentamos a oportunidade a 8 potenciais parceiros, dos quais 6 demonstraram interesse e 4 decidiram aderir à nossa prova de conceito. NEOU, um aplicativo de atividade física, 8fit, um aplicativo de atividade física e nutrição, Tecnonutri, um aplicativo de nutrição e ZenApp, um aplicativo de meditação.

Ok, nossa primeira hipótese foi validada apenas com um deck de slides. Nenhum produto foi criado. Agora precisávamos validar a segunda hipótese, a vontade de assinar. Nosso usuário está disposto a pagar para acessar esses aplicativos através do Gympass?

Para testar nossa segunda hipótese, construímos um formulário simples, onde descrevíamos o produto e pedíamos nome, e-mail e empresa. Após o usuário fornecer essas informações, ele era direcionado para uma página de assinatura do Paypal, onde precisava fornecer os dados do cartão de crédito para assinar o serviço. O usuário receberia um e-mail com o link de ativação para cada aplicativo. Não havia produto real, nenhuma área logada, apenas um formulário para testar o interesse e um e-mail com links para os aplicativos.

Primeira versão do Gympass Wellness

Ou seja, devemos utilizar as opções de ferramentas no-code ou low-code disponíveis para criar sua hipótese de solução para facilitar e agilizar a descoberta da solução. Como efeito colateral, as pessoas de negócios começarão a entender, apreciar e até querer participar de seus próximos discoveries.

Resumindo

  • Pessoas de negócios não gostam de discoveries por causa de 3 razões principais. (1) Acreditam saber mais sobre o negócio, os clientes e o que esse clientes precisam. (2) Eles podem ter tido experiências passadas em que a descoberta levou muito tempo. (3) Eles estão acostumados a um modelo de “negócios demanda => tecnologia implementa”.
  • Mudar essa mentalidade requer paciência e repetição. Três coisas que uma gerente de produto deve fazer continuamente para ajudar a mudar essa mentalidade. (1) Pergunte por que a pessoa está pedindo para implementar a funcionalidade pedida. (2) Procure conhecer mais sobre o negócio. (3) Encurte o processo de discovery.
  • Para encurtar o processo de discovery, devemos pensar em termos de uma mentalidade MVD, ou seja, Minimal Viable Discovery ou Descoberta Mínima Viável, onde descobrimos o suficiente sobre o problema para gerar e testar hipóteses de solução o mais rápido possível.
  • O melhor método de discovery chama-se delivery. O momento da verdade de qualquer hipótese de solução é quando somos capazes de apresentá-la ao potencial usuário em seu próprio contexto onde ele enfrenta o problema que queremos resolver. Hoje temos muitas soluções low-code e no-code que nos ajudam a construir nossa hipótese de solução para tornar mais fácil e rápido trabalhar na descoberta da solução.
  • Como efeito colateral, as pessoa de negócio começarão a entender, apreciar e até querer participar de suas próximas descobertas.

Gestão de produtos digitais

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Porque “negócios demanda => tecnologia implementa” não funciona

Trabalho há algum tempo em empresas em transformação digital ou que possuem pessoas, inclusive C-level, não familiarizadas com métodos de desenvolvimento de produtos digitais.

Um dos maiores desafios dessas empresas é passar de uma mentalidade de “negócios demanda => tecnologia implementa” para uma mentalidade de “negócio traz problemas/necessidades => tecnologia trabalha na compreensão desses problemas/necessidades com o usuário, testando hipóteses de solução e implementando uma hipótese de solução validada”.

Normalmente, as pessoas de negócios tendem a pensar e dizer coisas como “Eu sou a pessoa de negócios, então sou a pessoa que mais entende sobre nossos problemas/necessidades de negócios e como resolvê-los. Você apenas tem que implementar o que eu digo”. Essa pessoa de negócios está pensando na equipe de tecnologia como uma equipe de implementadores de soluções, não uma equipe de solução de problemas ou, como Marty Cagan coloca, como um feature team, não um product team empoderado.

Então, por que o modelo “demandas de negócios => tecnologia implementa” não funciona?

Em vez de dar apenas um motivo, vou listar 5 motivos:

  • Empresas de tecnologia de sucesso como Apple, Amazon, Google, Netflix não usam o modelo “negócios demanda => tecnologia implementa” para construir seus produtos de sucesso. Eles preferem e usam o modelo de desenvolvimento de produto “negócio traz problemas/necessidades => a tecnologia trabalha na compreensão desses problemas/necessidades com o usuário, testando hipóteses de solução e implementando uma hipótese de solução validada”, pois sabem que esse modelo traz os melhores resultados.
  • O modelo “negócios demanda => tecnologia implementa” gera uma posição de adversário entre negócios e tecnologia e, consequentemente, o comprometimento e engajamento da equipe de tecnologia diminui, o que causa alta rotatividade de pessoal e aumenta da frustração das pessoas de negócios, o que acaba gerando um círculo vicioso.
  • As pessoas de tecnologia não se sentem responsáveis ​​pelo resultado do que constroem, pois a área de negócios definiu o que fazer.
  • A área de negócios pode exigir desenvolvimentos que sejam bons para os interesses individuais de cada área de negócios, mas não necessariamente bons para a empresa.
  • A área de negócios pode pedir coisas complexas que causarão longos ciclos de desenvolvimento que, quanto mais longos, maior a frustração gerada e maiores as chances da entrega não satisfazer as necessidades e não gerar os resultados esperados.

O outro modelo realmente gera melhores resultados?

O fato de que o modelo de trabalho “negócios demanda => tecnologia implementa” ter muitos problemas, não significa necessariamente que o outro modelo realmente gera melhores resultados. Para responder a esta pergunta, ou seja, se o “negócio traz problemas/necessidades => a tecnologia trabalha na compreensão desses problemas/necessidades com o usuário, testando hipóteses de solução e implementando uma hipótese de solução validada” entregar melhores resultados, compartilharei um case interessante.

Ingressei na Lopes, maior empresa de consultoria imobiliária do Brasil, no final de agosto/2020 como CDO (Chief Digital Officer) com a missão de liderar sua transformação digital. Após minha integração, implementamos o OKR, executamos o 4T2020 com a ferramenta OKR e definimos os objetivos estratégicos para 2021. Naquela época, mais de 50% do time era de empresas terceirizadas de consultoria de TI. Um de nossos objetivos estratégicos para 2021 era tirar gradualmente nosso envolvimento com essas empresas de consultoria de TI e contratar engenheiros, designers de produto e gerentes de produto para construir nossas equipes internas de desenvolvimento de produtos. Iniciamos a desativação das consultorias em janeiro/2021 e terminamos em julho/2021. Ao mesmo tempo, contratamos e integramos muitos engenheiros, designers de produtos e gerentes de produtos para substituir a capacidade de desenvolvimento de produtos que tínhamos com as empresas de consultoria de TI que estavam saindo.

A maioria das empresas de consultoria de TI opera sob o modelo “negócios demanda => tecnologia implementa” onde são medidos por suas entregas, sem nenhuma preocupação se essas entregas realmente trazem resultados para o negócio.

O principal objetivo da nossa equipa digital é, e foi desde a sua criação, trazer mais leads, ou seja, potenciais clientes interessados ​​em comprar um imóvel, a partir de fontes digitais. O gráfico acima mostra que quando as empresas de consultoria de TI, medidas pelas funcionalidades entregues, estiveram na Lopes não conseguimos cumprir esse objetivo. Assim que começamos a descontinuar as empresas de consultoria de TI em fev/2021 e contratamos e integramos engenheiros, designers de produtos e gerentes de produto para construir nossa equipe interna de desenvolvimento de produtos que foi medida pela geração ou potencialização de leads por meio do digital, começamos ver um aumento no número de leads em maio/2021.

Resumindo

  • Um dos maiores desafios das empresas em transformação digital é passar de uma mentalidade de “negócios demanda => tecnologia implementa” para uma mentalidade de “negócios traz problemas/necessidades => a tecnologia trabalha na compreensão desses problemas/necessidades com o usuário, testando hipóteses de solução e implementando uma hipótese de solução validada”.
  • Existem 5 razões pelas quais o modelo “negócios demanda => tecnologia implementa” não funciona. As melhores empresas de tecnologia não o usam esse modelo. Gera comportamento de adversários entre as equipes de negócios e tecnologia, as equipes de tecnologia não se sentem responsáveis pelos resultados, as pessoas de negócios podem exigir desenvolvimentos não alinhados com os objetivos da empresa e as pessoas de negócios podem exigir desenvolvimentos muito complexos e que demoram muito para trazer resultados.
  • Os benefícios da transição de um modelo de “negócios demanda => tecnologia implementa” para um modelo de “negócios traz problemas/necessidades => tecnologia trabalha na compreensão desses problemas/necessidades com o usuário, testando hipóteses de solução e implementando uma hipótese de solução validada” podem ser vistos quando passamos da medição do desempenho pelo número de entregas para a medição do desempenho pelos resultados alcançados.

Gestão de produtos digitais

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Crescimento: Seja um “Data Geek”

Dê uma olhada nos dados que o seu produto gera! Além de conversar com seus usuários e obter feedback deles, uma maneira obrigatória de conhecer o seu produto e como os usuários interagem com ele é por meio de dados. Para poder tirar proveito desses dados, você deverá se transformar em um data geek, uma pessoa que conhece profundamente os dados gerados pela sua aplicação e seus significados.

Em Deus nós acreditamos. Todos os outros devem trazer dados.
W. E. Deming

William Edwards Deming é um engenheiro, estatístico e professor americano bastante conhecido pelo seu trabalho no Japão, logo após a II Guerra Mundial, onde ele ensinou sobre gestão estatística da qualidade, e ajudou os japoneses a se transformarem em 10 anos na segunda maior economia do mundo em apenas 10 anos. Tudo se resume a coletar e confiar nos valiosos dados do cliente.

Quais Dados são Importantes?

Todos os dados são importantes, mas, dependendo do que você está querendo entender, uns são mais importantes do que outros. Conhecer seus dados é uma tarefa contínua, pois a cada novo conhecimento que você adquire, aparecem novas questões, que vão precisar de mais dados para serem respondidas.

Uma das primeiras informações que você vai querer conhecer é quantas visitas você recebe no site de seu produto. Para conhecer esses números, você pode usar algum relatório de estatísticas que o provedor de hospedagem oferece. Outra opção muita usada é o Google Analytics.

Com um relatório como esse, você consegue algumas informações importantes, tais como: quantidade de visitas, quantidade de visitantes únicos, quantidade páginas vistas (pageviews) e várias outras. Dependendo do sistema de estatísticas que você estiver usando, você também conseguirá ver:

  • qual a primeira e a última página visitadas durante um acesso ao seu site;
  • de onde (que país e cidade) vêm seus visitantes;
  • se eles acessaram seu site partindo de uma campanha de Google AdWords, do Facebook;
  • ou de alguma outra campanha online que você está fazendo;
  • ou se acharam seu site de forma orgânica, digitando diretamente o endereço;
  • ou buscando por algo em algum sistema de busca.

Vale lembrar que é importante ter esses relatórios de acesso não só para o seu site como também para seu produto software.

Cuidado, pois esses sistemas de relatório de visitas normalmente dão uma quantidade muito grande de informação, e é fácil se perder nesse mar de dados.

Junto com a quantidade de visitas e acessos que seu site tem, outros dados importantes que você precisa conhecer de seu produto web são:

  • Quantidade de pessoas que ficam sabendo que seu produto existe: é possível diferenciar as formas como as pessoas ficam sabendo que seu produto existe classificando-as em duas categorias, as pagas e as gratuitas. As pagas são aquelas em que você tem de investir algum dinheiro, como Google AdWords, anúncios no Facebook, anúncio em sites de conteúdo (preferencialmente ligados ao tema de seu produto) e anúncios em revistas (também preferencialmente ligados ao tema de seu produto). Já as gratuitas são aquelas em que você investe tempo e trabalho para ficar conhecido como, por exemplo, criar conteúdo relevante sobre o tema do seu site, interagir em blogs sobre o tema do seu produto, facilitar que as pessoas recomendem seu produto para seus conhecidos etc. O retorno nesse caso é mais lento, mas tem a vantagem de não ter custo financeiro, só de tempo e trabalho.
  • Quantidade de cliques gerados pelos seus anúncios ou por outros meios: essa é uma informação um pouco mais difícil de obter, pois, dependendo de sua estratégia para atrair pessoas para o seu site, essa informação não estará disponível. Os sistemas de anúncio online como Google AdWords, Facebook e anúncios em sites de conteúdo normalmente têm essa informação disponível, e o preço que cobrarão normalmente será baseado em um preço por clique.
  • Quantidade de visitantes únicos: são os novos visitantes que seu site recebe. É diferente da quantidade de visitas, pois uma mesma pessoa pode visitar seu site mais de uma vez até decidir comprar.
  • Quantidade de visitantes que se tornaram usuários: desses visitantes únicos, alguns vão se cadastrar para se tornar um usuário do seu sistema. Se você oferecer um período de experiência gratuito ou uma versão grátis sem prazo de expiração, esse número pode ser razoavelmente grande.
  • Quantidade de usuários que se tornaram clientes: findo o período de experiência, alguns de seus usuários vão querer se tornar um cliente, ou seja, vão querer pagar para usar o seu serviço. Se você estiver oferecendo uma versão gratuita de seu produto, sem prazo de expiração, você deverá ter uma versão paga que motive seus usuários a saírem da versão gratuita e a pagarem pelo uso de seu produto.

Funil de Conversão

Napoleão Bonaparte, líder político e militar francês conhecido pelas Guerras Napoleônicas – por meio das quais foi responsável por estabelecer a hegemonia francesa sobre a maior parte da Europa no início do século XIX –, teve uma grande derrota em 1812, na Campanha da Rússia. Essa campanha foi uma gigantesca operação militar intentada pelos franceses e seus aliados, que teve grande impacto sobre o desenrolar das Guerras Napoleônicas, marcando o início do declínio do Primeiro Império Francês. Nessa campanha, Napoleão usou 580.000 combatentes. Desses, sobreviveram apenas 22.000 combatentes, o restante pereceu no caminho da França até Moscou devido às dificuldades encontradas nesse caminho (frio, chuva, rios etc.).

Campanha da Rússia

Essa imagem lembra muito um funil de conversão de um site, que pode ser feito com os dados que discutimos anteriormente. O funil de conversão nos mostra quantos potenciais clientes estamos perdendo no caminho entre atrair pessoas para o site até o ponto em que uma pessoa paga para se tornar seu cliente:

Funil de conversão

O funil apresenta várias oportunidades para você entender melhor como seus usuários interagem com seu produto. Cada pedaço do funil tem suas características específicas e pode ser alargado de diferentes formas. Concentre-se em um pedaço por vez e faça seus testes. Na pior das hipóteses, se o teste for ruim, você sempre pode voltar para a situação anterior. Para um data geek, o funil deve ser o primeiro foco de dados a se obter e analisar.

No próximo capítulo, vamos ver mais duas métricas que são a consequência natural do funil de conversão: o engajamento, que mostra como seu usuário utiliza seu produto; e o churn, que mostra quantos usuários deixam de usá-lo, ajudando a identificar por que isso acontece.

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:

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