Métricas para a gestão de produtos digitais


Durante o DevCamp 2016, Paulo Silveira – Java Developer, Líder de projetos e instrutor na Caelum – apresentou o seu talk “Gerenciando seu produto 101: clientes, métricas e recursos”. Em sua fala, ele apresentou diversas métricas importantes para o gestor de produtos digitais acompanhar. A seguir vamos citar algumas dessas métricas, além de comentar alguns insights interessantes que o palestrante trouxe.

Para iniciar, é preciso notar a importância da interdisciplinaridade do profissional da área de gestão de produtos, que precisa estar por dentro de tópicos como UX, tecnologia e negócios.  Além desta interdisciplinaridade, o gerente de produtos precisa “viver e respirar métricas”. De acordo com o livro Inspired (Martin Cagan): “Você vai trabalhar de perto com o interaction designer, user research e lead engineer para considerar as possibilidades”. Se você trabalha com dados, além de interpretá-los, precisa trazer as ideias para o campo da ação, encontrando soluções para os problemas verificados através dos agentes em sua equipe. É mais fácil chegar a este resultado estando próximo das áreas que compõe o produto.

Depois dessa introdução, pulamos direto às métricas em si. E como não poderia faltar, o clássico funil do pirata de Dave McClure foi citado. Para quem não conhece, esse é o funil de métricas que leva em consideração 5 fases da jornada de compra dos usuários:

Sempre bom lembrar (4)

Aquisição
A aquisição é o primeiro ponto de contato do cliente com o seu produto ou site.

Ativação
A ativação é o estágio em que as pessoas realmente passam a usar o seu produto.

Retenção
Responde à questão: os usuários que ativaram os serviços estão retornando e mantendo-se ativos em sua base de clientes?

Receita
Essa fase diz respeito aos resultados obtidos com as ações tomadas, qual o retorno obtido com o investimento realizado?

Referência
Os usuários gostam tanto do seu produto que recomendam e divulgam ele para você?

Note que a primeira letra de cada métrica forma o grito do pirata “AARRR!”, por isso a sigla foi batizada como funil do pirata 🙂

Dentro de cada uma dessas fases do funil, temos métricas relacionadas a diferentes atividades e situações:

Métricas para monitorar as fases do funil

Visitantes únicos diários/mensais: é importante monitorar essa métrica com cuidado para ver os efeitos dos seus esforços de marketing. Quantas novas pessoas você está conseguindo atrair e de onde elas vêm?

Usuários mensais/semanais/diários ativos (MAU / WAU /DAU): refere-se a quantidade de usuários que estão ativamente utilizando seu produto, uma métrica extremamente importante. A definição das ações que identificam um usuário ativo dependerá de cada ambiente analisado e será delimitada pelo gestor do produto. Um usuário ativo recebe valor através das ações tomadas no seu site/aplicativo.

Tempo médio de sessão: uma forma reveladora de saber se seu usuário está feliz e engajado é olhar o tempo que ele gasta no seu site. É importante identificar qualquer barreira que possa estar gerando problemas na experiência do usuário em relação ao seu produto e que, por consequência, possa estar afastando-os de permanecer mais tempo em contato com ele. Especialmente para sites, a métrica page views, além do tempo no site, pode contar como métrica de engajamento. Porém, dependendo do seu produto, um número alto de page views pode denotar um problema de arquitetura.

Taxa de conversão do usuários / clientes: uma vez que os visitantes vêm para o seu produto e o testam, qual a sua capacidade de convertê-los em usuários ativos? As taxas de conversão podem medir isso, e mais uma vez, contam com a definição de “usuário ativo.” Certifique-se de definir isso com cuidado, para não mascarar a “não-atividade” do usuário como engajamento.

Taxa de retenção mensal / diária: você pode trazê-los na porta, você pode transformá-los em usuários ativos, mas eles estão deixando em massa depois disso? taxa de retenção (com tempo médio de sessão) é um dos melhores indicadores de qualidade do produto e se o usuário está recebendo o valor que eles buscam a partir do seu produto.

Churn: algumas vezes chamada de taxa de atrito, o churn é a medida do que foi perdido durante um determinado período, em termos de clientes, receita,  etc. É importante acompanhar o Churn para ter um planejamento e expectativa de quantos cancelamentos podem ser considerados normais. A taxa é calculada dividindo o número de clientes perdidos em um mês pelo total do mês anterior. Embora seja bom saber a rotatividade de clientes, em empresas de software é ainda mais importante saber a perda de receita por meio do churn de cada mês.

Life time value (LTV): é o lucro total que você vai receber de um cliente ao longo do tempo em que ele permanece como seu cliente. Essa é uma métricas muito importante de levantar porque se baseia no valor de longo prazo que o cliente trás para a empresa, não super valorizando uma onde ou flutuação sazonal de adoção.

Custo de aquisição por cliente (CAC): é a estimativa de custo por cada novo cliente. Por exemplo, se você gastar R$ 800,00 em uma campanha que resultou diretamente em 10 clientes novos, o CAC será de R$ 80,00 por cliente. Utilize este valor para entender se o seu modelo de aquisição de clientes atual é rentável e sustentável.

Sentimento do usuário / Net Promoter Score (NPS): a Net Promoter Score é uma boa maneira de medir a sentimento de seus usuários por seu produto. Você pode utilizar essa métrica perguntando aos clientes se eles recomendariam seu produto a outros.

Cohort: essa análise agrupa subconjuntos de comportamentos de usuários de acordo com os padrões de uso em comum. Ao invés de olhar para todos os usuários como uma unidade, utilizando o Cohort você consegue quebrar esses grupos relacionados, olhando mais de perto suas características.

Em relação a estas métricas é importante notar que não é possível utilizar algumas delas, como o Cohort, através de ferramentas gratuitas como o Google Analytics. Para esse tipo de análise será preciso utilizar um Customer Analytics. Ferramentas como Kissmetrics, Mixpanel, Woopra e Amplitude foram citadas na palestra como possíveis soluções para uma análise mais aprofundada.

Alguns insights sobre análises e resultados

Sobre as métricas de conversão, algo importante a notar é que quando suas métricas de retorno de investimento estão muito boas, você deve investir mais, permitindo o crescimento no melhor ritmo possível. O ideal é manter a relação LTV:CAC igual a 3:1, ou seja, a receita gerada por um consumidor deve ser 3 vezes maior do que o custo de aquisição dele. Enquanto você conseguir manter essa relação poderá investir mais na aquisição para manter o crescimento.

Como exemplo onde o acompanhamento de métricas de uso revelou insights e se desdobrou em ações que renderam ótimos resultados, foi citado “os 7 amigos em 10 dias” do Facebook. A empresa notou que usuários engajavam mais, utilizando a plataforma mais ativamente e por um longo período de tempo, quando adicionavam ao menos 7 amigos em até 10 dias. Por isso, esforçaram-se criando sugestões de amigos e outras táticas para acelerar a adição de amigos entre os novos usuários da rede.

Pontos a considerar durante suas análises:

Correlação não é causa, mas sim algo a investigar. Quando duas coisas ocorrem ao mesmo nem sempre isso é sinal de causalidade. Um bom exemplo que o palestrante trouxe é o da imagem abaixo que mostra a curva da mudança na taxa de importação de petróleo na Noruega vs a taxa de motoristas mortos em colisões com trens. Apesar de ocorrerem ao mesmo tempo e de forma parecida, nesse exemplo extremo fica fácil perceber que não existe causa e efeito entre esses dois eventos.

correlação

A correlação como argumento para decisões, pode levar a ações inadequadas.

Na mesma linha, precisamos ter um cuidado especial com os testes A /B. Como utilizamos dados estatísticos nesse caso, para obter respostas através desse tipo de teste é necessário utilizar um tamanho de amostra muito grande. A menos que você tenha um negócio com milhões de usuários ativos, é interessante utilizar o resultado como uma pista para mais investigações, sem aplicar diretamente o resultado de um teste A/B como resposta a uma possível questão.

A palestra foi extremamente interessante e, para quem quiser, os slides podem ser acessados no SlideShare:

Apesar de não conseguirmos analisar de modo muito aprofundado comportamentos de usuários específicos utilizando o Google Analytics, esta é uma ferramenta extremamente útil. Para conseguir um retrato mais fiel do uso do seu produto, especialmente em relação a quais fontes de tráfego estão entregando os melhores resultados nas suas ações, é necessário incluir Tags UTM em cada link de divulgação de suas URL’s. Clique aqui e obtenha gratuitamente uma planilha template que vai auxiliá-lo na criação e organização de suas UTM’s.

Leonéia Evangelista

é bacharel em Comunicação Digital pela Unisinos e mestre em Bibliotecas Digitais pelo programa Digital Library Learning (Erasmus Mundus). Trabalha com web há mais de 8 anos e atualmente cursa MBA em Marketing Estratégico.
Leonéia Evangelista

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