Obtenha uma conta AgnosticData Starter hoje e ganhe um desconto de 90% utilizando um convite. Fale com um especialista!

Cross Icon

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!

--

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:

Os dados primários oferecem maior confiabilidade e personalização, enquanto os terceiros apresentam maior risco de dependência e menos controle.

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:

  1. Coleta: Captura de interações de usuários.
  2. Armazenamento: Organização de dados em bancos seguros.
  3. Análise: Identificação de padrões ou problemas.
  4. 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:

Fluxo de preparação de um dado - tudo em um no AgnosticData

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

  1. Quais são os principais desafios ao implementar uma arquitetura baseada em eventos?
  2. Como os dados primários podem ajudar a tornar uma empresa mais independente?

Exercícios

  1. Liste 5 eventos importantes que você monitoraria em um produto digital.
  2. 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:
  1. Mixpanel: Solução ferramenta de análise usuário.
  2. 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