Agnostic Knows: Procura-se Gerente de Produtos

Você sabia que o papel do gerente de produtos vai muito além de criar funcionalidades e definir roadmaps? No centro dessa função estratégica está a capacidade de entender, interpretar e transformar dados em decisões que impactam diretamente o negócio. No último Agnostic Knows, batemos um papo sobre como um bom gerente de produtos não apenas coleta métricas: ele desvenda padrões, valida hipóteses e usa dados como um guia para resolver problemas reais dos usuários e impulsionar crescimento. Quer descobrir como os dados moldam as melhores decisões de produto? Assista a nossa última conversa no Agnostic Knows e acompanhe-nos!
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1. Introdução
O que é Gestão de Produtos Baseada em Dados?
A gestão baseada em dados é a prática de tomar decisões informadas com base em informações coletadas diretamente do comportamento dos usuários. Essa abordagem é essencial para melhorar produtos, identificar problemas rapidamente e alinhar esforços estratégicos.
- Principais Desafios:
- Estruturar dados desde o início.
- Garantir que os dados sejam usados para aprendizado contínuo.
2. Conceitos Fundamentais
2.1 Dados Primários (First-Party Data)
- Definição: São dados coletados diretamente pela empresa, sem intermediários. Exemplos incluem interações de usuários no site, cliques, tempo de navegação e compras.
- Benefícios:
- Alta confiabilidade.
- Permite personalização e tomada de decisões mais precisas.
- Reduz dependência de terceiros.
Gráfico: Dados Primários vs. Dados Terceiros
Este gráfico compara os benefícios dos dados primários em relação aos dados de terceiros:

2.2 Arquitetura Baseada em Eventos (EDA)
- O que é? Uma estrutura que captura interações do usuário em tempo real, permitindo análises mais detalhadas e ações imediatas.
- Como funciona? A arquitetura registra "eventos" que representam ações específicas, como:
- Cliques em botões.
- Finalização de compras.
- Visualização de páginas.
- Interações com soluções de terceiros (ex.: gateways de pagamentos)
- Eventos de soluções de SaaS
- Benefícios:
- Monitoramento contínuo.
- Insights detalhados.
- Redução de custos por meio de ajustes precisos.
- Correlação e causalidade sobre os eventos e ações do negócio
Gráfico: Arquitetura Tradicional vs. Baseada em Eventos
O gráfico abaixo mostra como uma arquitetura baseada em eventos se destaca em flexibilidade e escalabilidade:

2.3 Ciclo de Gestão de Dados
Os dados passam por quatro etapas principais no processo de gestão:
- Coleta: Captura de interações de usuários.
- Armazenamento: Organização de dados em bancos seguros.
- Análise: Identificação de padrões ou problemas.
- Ação: Aplicação de melhorias no produto.
Gráfico: Ciclo de Gestão de Dados
O ciclo é representado graficamente como segue:

Outra representação do ciclo de dados, temos:

3. Exemplos Práticos
3.1 Estruturação de Dados no Início
- Caso citado no vídeo: Uma startup que não priorizou dados inicialmente enfrentou dificuldades de crescimento.
- Solução: Implementaram um sistema de coleta estruturada e começaram a rastrear eventos importantes.
3.2 Identificação de Gargalos
- Problema: Identificar pontos críticos onde usuários abandonam o processo (como uma compra).
- Estratégia: Dividir o funil de conversão em etapas e analisar cada uma separadamente.
4. Reflexões e Exercícios
Reflexões
- Quais são os principais desafios ao implementar uma arquitetura baseada em eventos?
- Como os dados primários podem ajudar a tornar uma empresa mais independente?
Exercícios
- Liste 5 eventos importantes que você monitoraria em um produto digital.
- Escolha uma etapa de um funil de vendas e descreva como os dados poderiam identificar problemas e propor melhorias.
5. Ferramentas e Considerações
Ferramentas Recomendadas:
- Mixpanel: Solução ferramenta de análise usuário.
- ElasticSearch: Para explorar grandes volumes de dados de todos os tipos, garante maior controle sobre os dados.
Sobre Google Analytics:
- Limitações: Dependência de uma plataforma externa, limitações de consultas complexas e falta de independência.
- Recomendação: Prefira soluções que garantam controle completo sobre os dados.
6. Tendências para o Futuro
- 2025: Foco em dados primários e arquiteturas robustas como pilares de estratégias de longo prazo.
- Machine Learning: Uso de IA para antecipar padrões e otimizar decisões em tempo real.
Conclusão
A gestão de produtos orientada a dados é um processo contínuo que requer integração entre coleta estruturada, análise detalhada e aplicação prática. Ao priorizar dados primários e arquiteturas flexíveis, empresas podem se adaptar rapidamente às mudanças e se tornar mais independentes.
Assista a gravação completa do Agnostic Knows abaixo