Práticas recomendadas de análise de produtos de software

Introdução

A análise de produtos é a chave para a tomada de decisões inteligentes no desenvolvimento de produtos. As empresas trabalham arduamente para criar recursos que mantenham os usuários envolvidos. Mas é preciso garantir que esses recursos realmente atendam às necessidades dos usuários. Em primeiro lugar, é exatamente esse o objetivo da análise de produtos. Ela ajuda a criar produtos que os usuários realmente adoram e consideram úteis a longo prazo.

Se você tem um produto para abastecer com análises ou está apenas curioso sobre a área, continue lendo para descobrir dicas e estratégias práticas para se destacar nas avaliações de produtos.

Configuração de uma análise de produto eficaz com KPIs

Entre toda a variedade de produtos diferentes, 14% dos projetos de software fracassam completamente. Isso significa que eles não estão apenas fora do orçamento ou do cronograma, mas totalmente fora da vida. É por isso que vale a pena implementar a análise de produtos o mais cedo possível para evitar essas consequências fatais.

Ter metas e indicadores-chave de desempenho (KPIs) bem definidos é a base para uma análise de dados de produto de alto nível. Antes de começar a nadar em dados, reserve um momento para definir o que é sucesso para seu produto...

Ok, nade!

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Os KPIs nos quais você precisa se concentrar variam de acordo com a sua empresa, sem dúvida. Mas, quando se trata de aplicativos SaaS, esses são os principais KPIs que a equipe de gerenciamento de produtos deve ter em mente:

• Taxa de retenção de clientes (CRR): Essa métrica define a capacidade da plataforma de reter os clientes existentes e fazer com que eles usem o aplicativo várias vezes. Normalmente, essa parte é considerada uma métrica integral do produto.
• Net Promoter Score (NPS): Aqui, a equipe de produtos tenta definir a probabilidade de recomendação do usuário para seus amigos ou colegas e avalia o potencial do boca a boca.
• Taxa de rotatividade de clientes: Indica o número de usuários que deixaram de usar a plataforma por qualquer motivo. A coleta desses dados parece uma tarefa simples - basta deixar um questionário para qualquer usuário que cancelar a inscrição ou um e-mail de acompanhamento. Mas o aprimoramento dessa taxa tem muitas opções. Por exemplo, você pode implementar a análise preditiva - as ferramentas de IA para melhorar o marketing de conteúdo serão úteis.
• Valor da vida útil do cliente (CLTV): Uma fórmula simples permite que a equipe de produtos descubra quanta receita a empresa pode gerar com um único usuário, desde o primeiro lançamento até o último logout. O uso posterior desses dados tem o maior alcance possível, portanto, o céu é o limite.
• Receita Mensal Recorrente (MRR): Essa métrica fala por si só. Ela ajuda a empresa a planejar a receita, as finanças e os orçamentos para financiar novos recursos e tornar o produto ainda mais conveniente e funcional.

Não se trata de uma lista completa de métricas para uma equipe de produtos, mas de algumas das coisas mais comuns para lhe dar uma ideia. Com elas, você terá certeza de que os dados coletados não serão apenas uma enxurrada, mas um fluxo focado que prepara o terreno para uma análise significativa.

Você também pode escolher ferramentas de análise que se adaptem perfeitamente às suas necessidades, certificando-se de que elas estejam em sintonia com seus objetivos. Algumas delas o guiarão por toda a configuração, e você não precisará inserir cada métrica manualmente.

Existem inúmeras ferramentas diferentes de análise de produtos no mercado, mas algumas delas se destacam como as mais confiáveis e amplamente utilizadas: Amplitude, Mixpanel e Google Analytics.

Coleta de dados e qualidade

Para tornar sua análise sólida, tudo se resume a ter os melhores dados. Você precisa estabelecer processos sólidos de coleta de dados. Continue verificando e limpando seus dados regularmente para se livrar de quaisquer erros. Lembre-se, não se trata de ter toneladas de dados - mais nem sempre é melhor.

Tente reunir informações que sejam úteis e precisas. Portanto, aqui estão as regras para que isso aconteça:

1. Implemente verificações automatizadas para monitorar continuamente a qualidade dos dados em tempo real para mantê-los precisos e confiáveis.
2. Explore técnicas avançadas de análise, como análise de coorte, modelagem preditiva e detecção de anomalias, para obter insights mais profundos de seus dados.
3. Promova a colaboração entre as equipes de produto, engenharia e dados para criar uma visão comum sobre governança de dados e garantia de qualidade.
4. Integre o feedback do usuário em tempo real à análise de dados, aproveitando o processamento de linguagem natural e a análise de sentimentos para obter insights mais ricos.
5. Aprimore os testes A/B com métodos estatísticos avançados, como análise bayesiana e testes multivariados, para obter resultados mais precisos e diferenciados. \

Essas etapas garantem que você não esteja apenas coletando dados, mas exatamente o que precisa. Isso abre a oportunidade de tomar decisões realmente orientadas por dados.

Segmentação de usuários

A segmentação de usuários funciona como uma lente de aumento, oferecendo uma visão mais detalhada de vários comportamentos de usuários. Ao identificar segmentos significativos, sejam eles demográficos, padrões de comportamento ou preferências do usuário, você desbloqueia uma mina de ouro de insights. A abordagem centrada no usuário definirá o tom para futuras estratégias de marketing de conteúdo no produto e campanhas de aquisição.

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Com uma compreensão diferenciada de como os segmentos e suas necessidades se diferenciam, suas decisões e estratégias de produtos se tornam mais precisas e focadas no laser.

Análise do funil de conversão

Pense nos funis de conversão como seu roteiro de interação com o usuário. Divida cada estágio, da conscientização à conversão, e você identificará os gargalos, abrindo caminho para uma jornada do usuário mais tranquila. Essa abordagem sistemática não se trata apenas de atrair usuários; trata-se de guiá-los pelo seu produto com facilidade, aumentando o envolvimento e elevando as taxas de conversão.

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Um exemplo simples de funil pode ter a seguinte aparência:

• Conscientização: Os usuários descobrem seu site pela primeira vez por meio de anúncios ou resultados de pesquisa.
• Página de registro: Eles são direcionados para uma página de registro dedicada, onde fornecem seu nome e e-mail.
• Página de confirmação: Depois de clicar em "Sign Up" (Inscrever-se), os usuários chegam a uma página de confirmação, onde recebem um agradecimento por terem se inscrito.
• E-mail de confirmação: Em seguida, eles recebem um e-mail de confirmação solicitando que cliquem em um link.
• Assinatura confirmada: Aqueles que o fazem são inscritos com sucesso.

Ao rastrear cada etapa, é possível identificar onde os usuários desistem e otimizar o processo para aumentar as taxas de inscrição, garantindo uma jornada mais tranquila do usuário, desde a conscientização até a conversão.

Análise de retenção

Reter usuários é tão crucial quanto adquiri-los. Na verdade, a retenção de usuários é a melhor maneira de aumentar os negócios. Identifique padrões e fatores que influenciam a rotatividade de usuários. Com esse conhecimento, implemente estratégias direcionadas para aumentar a fidelidade do usuário. Você ganha quando entende o que faz os usuários voltarem sempre.

Se tomarmos novamente como exemplo um produto SaaS, as dicas a seguir ajudarão:

1. Mapeie a jornada de integração, criando um fluxo suave e intuitivo.
2. Use a criação progressiva de perfis para coletar informações essenciais do usuário gradualmente, reduzindo o atrito.
3. Lance campanhas direcionadas para educar e incentivar os usuários a explorar e adotar recursos subutilizados.
4. Forneça tutoriais no aplicativo, dicas de ferramentas e seções de ajuda para orientar os usuários e mostrar o valor dos recursos avançados.
5. Permita que os usuários acompanhem seu próprio envolvimento e realizações no produto.

Testes A/B e experimentação

Oteste A/B é o laboratório de análise de produtos, permitindo que você faça experiências com recursos e colete dados sobre as preferências dos usuários. Implemente experimentos controlados para comparar variações e tomar decisões baseadas em dados. Esse processo iterativo prepara o cenário para a evolução do seu produto com base no feedback e nas preferências do usuário, levando ao aprimoramento contínuo.

Para dar um exemplo simples de como os testes A/B são realizados, vamos supor que realizamos um teste A/B em um aplicativo SaaS hipotético para comparar duas variações da página de preços.

• A versão A destacou a assinatura mensal com um custo inicial menor.
• A versão B enfatizou uma assinatura anual com uma taxa com desconto. \

Depois de executar o teste por duas semanas, a Versão B mostrou um aumento de 20% nas taxas de conversão e uma redução de 15% na rotatividade entre os assinantes anuais. Como resultado, adotamos as alterações da Versão B, o que levou a uma melhoria notável na receita geral e na retenção de clientes.

Integração do feedback do usuário

Os dados quantitativos são um peso pesado, mas ganham uma grande profundidade quando você mistura insights qualitativos. Torne uma missão incorporar ativamente o feedback do usuário em sua análise. Reserve um minuto para analisar como exatamente você pode fazer isso.

Método de coleta de feedback	Prós	Contras	Mais adequado para
Pesquisas e questionários	Insights estruturados Dados quantitativos	Baixas taxas de resposta Contexto limitado	Feedback geral
Formulários de feedback no aplicativo	Captura feedback no momento	Pode interromper a experiência do usuário Limitado a interações no aplicativo	Insights em tempo real
Escuta de mídia social	Captura o sentimento do público	Controle limitado sobre as discussões Ruído de tópicos não relacionados	Percepção da marca
Interações com o suporte ao cliente	Insights diretos sobre os problemas dos usuários	Limitado a usuários que enfrentam problemas Preconceito em relação ao feedback negativo	Resolução de problemas
Análise analítica e de comportamento do usuário	Observa as ações reais do usuário	Limitado a dados comportamentais Falta de contexto por trás das ações	Compreensão das interações do usuário
Pesquisas do Net Promoter Score (NPS)	Mede a satisfação geral do usuário	Simplista	Rastreamento de satisfação de alto nível
Entrevistas com clientes e grupos de foco	Insights qualitativos aprofundados	Uso intensivo de recursos Tamanho pequeno da amostra	Compreensão das perspectivas diferenciadas dos usuários

Seja por meio de pesquisas, entrevistas ou observando as conversas nas mídias sociais, essas ferramentas fornecem um panorama completo do sentimento do usuário. É uma bela simbiose - dados concretos trabalhando lado a lado com histórias de usuários, tornando seu processo de tomada de decisão muito mais enriquecido.

Não adie até que seus produtos não precisem mais de análises 🙃

Em resumo, tornar-se um profissional em análise de produtos exige um planejamento cuidadoso, uma mentalidade focada no usuário e um compromisso de melhorar sempre. Definir claramente suas metas, aproveitar a análise avançada e dar importância ao feedback do usuário são os principais fatores que orientam as decisões que contam e elevam as experiências do usuário.

Quando se trata de manter os usuários fisgados, analisar a retenção por meio de segmentação e estratégias proativas é uma ajuda realmente eficaz para criar fidelidade. As ferramentas de feedback em tempo real, como a análise dos bate-papos de suporte ao cliente e o disparo de pesquisas de NPS, fornecem insights diretos para a rápida correção de problemas e mantêm o controle dos níveis de satisfação.

Tudo se resume a manter-se ágil, criar ciclos de feedback dinâmicos e estar um passo à frente do que os usuários esperam. Combine essas práticas e você verá suas decisões de desenvolvimento de produtos não apenas acompanhando, mas superando consistentemente as expectativas dos usuários em um mercado competitivo.