O que é gestão de produtos orientada a dados? | Gestão de produtos #26

Introdução

Gerenciar um produto digital moderno sem o uso extensivo de dados está se tornando cada vez mais difícil. As crescentes expectativas dos clientes, o rápido ritmo de mudança tecnológica e a feroz concorrência exigem decisões baseadas em informações precisas. Portanto, cada vez mais empresas confiam na gestão de produtos orientada por dados.

No entanto, o que exatamente está por trás desse conceito? Quais dados são úteis em cada etapa do ciclo de vida do produto? Quais ferramentas e técnicas devem ser usadas para capturar e analisar esses dados?

O que é gestão de produtos orientada por dados?

A gestão de produtos orientada por dados é uma abordagem onde cada decisão de produto é tomada com base na análise de dados específicos, em vez de apenas em uma comparação com as ações dos concorrentes, confiando na intuição e na experiência. Os dados são, portanto, utilizados em cada etapa do ciclo de vida do produto – desde a ideia e conceito, até o lançamento do produto, até a otimização e recall do produto.

A principal diferença em comparação com a gestão de produtos tradicional é a importância atribuída ao feedback contínuo. Ele é usado para definir metas com base em métricas de sucesso do produto específicas, e também para:

• identificar as necessidades dos clientes,
• estudar o comportamento do usuário em contato com o produto, ou
• verificar a eficácia dos processos de vendas.

Esses dados objetivos permitem entender melhor as necessidades do mercado e ajustar seu produto para atendê-las.

O papel dos dados no ciclo de vida do produto

Os dados desempenham um papel importante em cada etapa do ciclo de vida do produto:

• conceito do produto – dados de mercado, pesquisas com clientes e análises da web ajudam a identificar as necessidades dos clientes e determinar os requisitos para o novo produto, definir o MVP e avaliar a atratividade da ideia.
• design e prototipagem – dados de pesquisa de UX e testes de protótipos ajudam a refinar o design do produto para torná-lo intuitivo e amigável, melhorando assim a UI/UX, o que afeta a satisfação do cliente.
• testes – analisar dados de telemetria de testes beta permite detectar e corrigir bugs mesmo antes do lançamento de um produto digital.
• implementação – monitorar dados sobre a atividade do usuário, taxas de conversão e indicadores de satisfação do cliente permite avaliar o sucesso do lançamento do seu produto.
• otimização – a análise contínua de dados operacionais e de vendas permite identificar oportunidades de melhoria e desenvolvimento adicional do produto.
• desenvolvimento – pesquisas de mercado e feedback dos clientes orientam o desenvolvimento e a incorporação de novos recursos.

Quais dados são importantes na gestão de produtos?

Na gestão de produtos digitais, os dados das seguintes fontes são principalmente úteis:

• pesquisas de mercado e pesquisas com clientes – o conjunto certo de perguntas e um grande número de participantes da pesquisa fornecem informações sobre as necessidades e preferências dos usuários-alvo,
• dados comportamentais e de telemetria de sistemas e aplicativos – informações obtidas de ferramentas que registram o comportamento do usuário possibilitam rastrear a atividade dos usuários e como eles interagem com o produto,
• feedback dos clientes em redes sociais e sites – um pouco mais difícil de analisar, pois é necessário levar em conta não apenas o conteúdo, mas também seu contexto. É particularmente valioso quando se deseja estudar as atitudes emocionais dos usuários em relação ao produto e sua lealdade à marca,
• dados de vendas e marketing – medidos por ferramentas analíticas, fornecem informações detalhadas sobre a popularidade e a rentabilidade de recursos específicos do produto, mas cabe ao analista descobrir por que isso acontece,
• dados técnicos – ajudam a identificar gargalos e apontar maneiras de otimizar o produto, por exemplo, indicando que os tempos de resposta das páginas são muito longos ou que há problemas de login ou pagamento.

Ferramentas e técnicas para gestão de dados de produtos

Uma variedade de ferramentas e técnicas é usada para coletar e analisar dados, como:

• ferramentas de pesquisa – UserVoice, Hotjar ou SurveyMonkey permitem coletar informações diretas dos usuários do produto, por exemplo, por meio de pesquisas, formulários ou mapas de calor,
• ferramentas de análise da web – Google Analytics, Pingdom e Mixpanel são usadas para rastrear o comportamento do usuário em um site ou aplicativo móvel, por exemplo, contando visitas, tempo gasto no site ou conversões,
• sistemas de gestão de dados de produtos e bancos de dados relacionais – Oracle, MySQL ou PostgreSQL permitem armazenar e organizar dados de produtos de maneira ordenada e consistente, por exemplo, criando tabelas, relacionamentos ou índices,
• técnicas de mineração de dados e aprendizado de máquina – baseadas nas linguagens Python, R ou na plataforma TensorFlow, são usadas para extrair conhecimento e padrões de grandes conjuntos de dados de produtos, por exemplo, utilizando algoritmos de classificação, regressão ou agrupamento,
• relatórios e painéis de gestão com indicadores-chave de desempenho – Power BI, Tableau ou QlikView são exemplos de ferramentas que permitem apresentar e visualizar dados de produtos de maneira atraente e compreensível, por exemplo, criando gráficos, tabelas ou métricas.

Exemplos de gestão de produtos orientada por dados

A gestão de produtos orientada por dados não se resume apenas a contar taxas de conversão. É muito importante estabelecer hipóteses apropriadas, testá-las e validá-las, e também entender como usar os dados coletados de várias fontes. Isso é feito com entusiasmo por gigantes do mercado. Por exemplo:

1. Spotify usa a análise das playlists dos usuários para recomendar músicas personalizadas e criar campanhas de marketing personalizadas.
2. Uber está constantemente analisando dados de tráfego em seu aplicativo para ajustar dinamicamente os preços e a oferta de motoristas para minimizar os tempos de espera.
3. Amazon rastreia a atividade dos clientes em seu site para recomendar produtos que eles têm mais chances de comprar, aumentando significativamente as conversões.
4. Microsoft monitora continuamente os dados de telemetria do Windows para identificar e corrigir rapidamente os problemas dos usuários.

Desafios e oportunidades da gestão de produtos orientada por dados

A gestão de produtos orientada por dados oferece enormes oportunidades para otimização e desenvolvimento de produtos, mas também traz alguns desafios. Entre os mais comuns estão:

• a necessidade de integrar múltiplas fontes de dados e sistemas analíticos, o que requer excelentes habilidades analíticas, objetivos bem escolhidos e aplicação rigorosa dos métodos de medição selecionados,
• a necessidade de garantir a precisão e a completude dos dados, incluindo o cuidado com a forma como são registrados e armazenados,
• habilidades analíticas apropriadas na equipe de produto – isso se aplica não apenas à pessoa diretamente responsável pela interpretação dos dados, mas também àqueles envolvidos no desenvolvimento dos módulos de design digital que os registram,
• o risco de tomar decisões apenas com base em dados “duros”, sem levar em conta o fator humano – porque os dados estatísticos não “falam” por si só, mas requerem interpretação,
• desafios relacionados à privacidade do cliente e à segurança dos dados, que são responsabilidade da equipe de produto.

Apesar dessas dificuldades, o investimento na gestão de produtos orientada por dados certamente compensa – permite entender melhor seus clientes e fornecer a eles um produto perfeitamente adaptado às suas necessidades.

Resumo

Gerenciar um produto digital moderno requer o uso extensivo de dados em cada etapa de seu ciclo de vida. Eles possibilitam identificar as necessidades dos clientes com mais precisão, projetar e testar o produto de forma mais eficiente e otimizá-lo continuamente após seu lançamento.

Analisar o mercado, o feedback dos clientes ou o comportamento do usuário usando as ferramentas e técnicas certas é fundamental para o sucesso de um produto moderno. Apesar de alguns desafios, a gestão de produtos orientada por dados é agora a melhor maneira de atender às necessidades dos clientes e buscar conscientemente o sucesso nos negócios.

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