1. O documento discute como empresas tradicionais B2B podem começar a adotar métricas e análises de produtos para gerenciamento.
2. É apresentado um framework para começar com métricas de produtos, incluindo definir perspectivas de medição, identificar perguntas chave, coletar dados e implementar painéis.
3. Exemplos de métricas e painéis são mostrados, como utilização de funcionalidades, usuários ativos diários, ocorrência de erros e evolução do backlog.
3. Dá para fazer Data Analytics em uma empresa de
Produto Tradicional B2B?
Dá para fazer Data Analytics em uma Corporação
que desenvolve Sistemas Internos para suas Áreas
de Negócio?
SIM
5. Como Começar com Métricas e Analytics de Produto?
1. Definir quais são as Perspectivas de Medição Importantes para o
seu Contexto de Negócio (Frameworks de Product Analytics)
2. Identificar quais são as Perguntas que você deve responder para o
seu Negócio
3. Definir como será feita a Coleta e o Armazenamento de Dados e as
Ferramentas que serão utilizadas
4. Implementação dos Painéis
5. Engajar os Principais Interessados na utilização das Métricas
6. Volta para o passo 1
6. Como Começar?
1. Definir quais são as Perspectivas de Medição Importantes para o
seu Contexto de Negócio (Frameworks de Product Analytics)
2. Identificar quais são as Perguntas que você deve responder para o
seu Negócio
3. Definir como será feita a Coleta e o Armazenamento de Dados e as
Ferramentas que serão utilizadas
4. Implementação dos Painéis
5. Engajar os Principais Interessados na utilização das Métricas
6. Volta para o passo 1
7. Entendendo os Frameworks de Product Analytics (1)
Pirate Metrics (AARRR) - Dave McClure
Aquisição
Ativação
Retenção
Recomendação
Receita
Onde se analisa em que é preciso focar para atrair acessos.
Distinção de quem está interessado ou não pela empresa/produto.
Manter usuários sempre retornando ao produto. É a importância de
medir qual a frequência de retorno do usuário ao seu produto.
Fazer com que o cliente goste de seu produto a ponto de indicá-lo a outra
pessoa sem ganhar nada em troca (faz um modelo de negócio ser um sucesso).
É preciso transformar o usuário em cliente. Mas não apenas um cliente
qualquer e sim um cliente fiel.
8. Entendendo os Frameworks de Product Analytics (1)
Pirate Metrics (AARRR) - Dave McClure
Aquisição
Ativação
Retenção
Recomendação
Receita
Onde se analisa em que é preciso focar para atrair acessos.
Distinção de quem está interessado ou não pela empresa/produto.
Manter usuários sempre retornando ao produto. É a importância de
medir qual a frequência de retorno do usuário ao seu produto.
Fazer com que o cliente goste de seu produto a ponto de indicá-lo a outra
pessoa sem ganhar nada em troca (faz um modelo de negócio ser um sucesso).
É preciso transformar o usuário em cliente. Mas não apenas um cliente
qualquer e sim um cliente fiel.
9. Entendendo os Frameworks de Product Analytics (2)
HEART Metrics – Google
Satisfação
Engajamento
Adoção
Retenção
Sucesso nas Tarefas
Sentimento de satisfação em utilizar aquele produto de forma única
O quanto o usuário utiliza o seu produto e continua explorando para
descobrir novas funcionalidades
O quanto os usuários começam a utilizar o seu produto
O quanto os usuários continuam a utilizar o seu produto e retornam
de tempos em tempos
O quanto o seu produto suporta os objetivos do seu usuário
12. Métricas Adicionais
• Oportunidades
– de Negócio
– de marketing
O que faz Sentindo no seu Contexto?
Pirates Metrics
• Aquisição
• Ativação
• Retenção
• Recomendação
• Receita
HEART Metrics
• Satisfação do Usuário
• Engajamento
• Adoção
• Retenção
• Sucesso nas Tarefas Monitoramento de Serviços
Estabilização
Aguardando próximo ciclo
Em Desenvolvimento
13. Como Começar com Métricas e Analytics de Produto?
1. Definir quais são as Perspectivas de Medição Importantes para o
seu Contexto de Negócio (Frameworks de Product Analytics)
2. Identificar quais são as Perguntas que você deve responder para
o seu Negócio
3. Definir como será feita a Coleta e o Armazenamento de Dados e as
Ferramentas que serão utilizadas
4. Implementação dos Painéis
5. Engajar os Principais Interessados na utilização das métricas
6. Volta para o passo 1
14. Perguntas sobre os Produtos
Você sabe quantos usuários utilizam
cada um dos nossos produtos
diariamente?
Você sabe quais as funcionalidades
mais usadas em cada sistema em
cada um de nossos clientes?
Você sabe quais são os usuários
mais impactados por erros?
Você sabe qual o tempo médio que
um usuário gasta no sistema por dia?
15. Mais e mais Perguntas...
• Quais funcionalidades gastam mais tempo do usuário?
• Qual sequência de uso pode estar demorando mais ou pode estar
impactando mais no negócio do cliente?
• Quais usuários pararam de usar o nosso sistema?
• Quais usuários precisamos monitorar mais de perto (detratores e
promotores)?
• Os usuários estão satisfeitos? E quais estão insatisfeitos?
• Como está o engajamento dos usuários com o nosso sistema?
• Qual a taxa de sucesso das principais funcionalidades do nosso sistema?
16. Escolha 2 a 3 perguntas relacionadas para responder
primeiro
• Não comece com várias perguntas ao mesmo tempo
• Perguntas mais latentes e que realmente façam diferença
• Envolva os POs, Gerentes de Produtos, Analistas de Negócio,
Analistas de Sistemas mais experientes...
• Pergunte o porquê você quer responder essas perguntas
17. Como Começar com Métricas e Analytics de Produto?
1. Definir quais são as Perspectivas de Medição Importantes para o
seu Contexto de Negócio (Frameworks de Product Analytics)
2. Identificar quais são as Perguntas que você deve responder para o
seu Negócio
3. Definir como será feita a Coleta e o Armazenamento de Dados e
as Ferramentas que serão utilizadas
4. Implementação dos Painéis
5. Engajar os Principais Interessados na utilização das Métricas
6. Volta para o passo 1
18. MÁQUINASCLIENTES
PRONIM
CLIENTE-XPTO
SERVIDOR DATA ANALYTICS
Servidor
PRONIM PRONIM
SERVIDOR
Dados do
sistema
1
PRONIM Analytics
Uso do Sistema
2
Registra e envia Log de
uso do sistema 3 Recebe Log
PRONIM Logger
4
Processa dados
e gera
informação
para painéis
Arquitetura de Funcionamento do Ambiente de Data Analytics
19. Como Começar com Métricas e Analytics de Produto?
1. Definir quais são as Perspectivas de Medição Importantes para o
seu Contexto de Negócio (Frameworks de Product Analytics)
2. Identificar quais são as Perguntas que você deve responder para o
seu Negócio
3. Definir como será feita a Coleta e o Armazenamento de Dados e as
Ferramentas que serão utilizadas
4. Implementação dos Painéis
5. Engajar os Principais Interessados na utilização das Métricas
6. Volta para o passo 1
30. Como Começar com Métricas e Analytics de Produto?
1. Definir quais são as Perspectivas de Medição Importantes para o
seu Contexto de Negócio (Frameworks de Product Analytics)
2. Identificar quais são as Perguntas que você deve responder para o
seu Negócio
3. Definir como será feita a Coleta e o Armazenamento de Dados e as
Ferramentas que serão utilizadas
4. Implementação dos Painéis
5. Engajar os Principais Interessados na utilização das Métricas
6. Volta para o passo 1
31. Engajar os Principais Interessados na utilização das
Métricas
• Relatórios de Insights de Produtos e Clientes
• Mais envolvimento dos POs e Gerente de Produtos
• Papel de Analista de Dados dentro dos Times???
• Criação de News através de e-mails
34. Como Começar com Métricas e Analytics de Produto?
1. Definir quais são as Perspectivas de Medição Importantes para o
seu Contexto de Negócio (Frameworks de Product Analytics)
2. Identificar quais são as Perguntas que você deve responder para o
seu Negócio
3. Definir como será feita a Coleta e o Armazenamento de Dados e as
Ferramentas que serão utilizadas
4. Implementação dos Painéis
5. Engajar os Principais Interessados na utilização das Métricas
6. Volta para o passo 1