Medindo o sucesso de um produto digital

Tão importante quanto o lançamento, é definir as métricas de sucesso de um produto digital.

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Construir um produto digital é uma tarefa que exige muita dedicação, estudos, pesquisas e planejamento.

Mesmo sendo uma tarefa árdua, é muito gratificante quando chegamos no momento do lançamento de um produto ou uma iniciativa. É a hora de entregar meses de trabalho em equipe, esforço e muita dedicação para o usuário, a expectativa sempre é alta de todos os lados, nada pode dar errado!

E é aqui que entra minha pergunta: Como avaliar se estamos no caminho certo ou não?

Não existe uma resposta simples, nem uma “receita de bolo” para isso. Cada produto tem um objetivo, então, a sua definição de sucesso é única. Mas como veremos abaixo, existem conceitos que podem ajudar.

Definindo as métricas de sucesso

Resumindo muito o trabalho de um product manager (gerente de produto) e todos os envolvidos na construção de um produto, podemos ter 5 grandes etapas: discovery (descoberta), ideation (ideação), definition (definição), delivery (entrega) e validation (validação).

A definição de uma métrica é simplesmente planejar como será realizado a validação de seu produto.

Por onde começar

Tudo começa nas etapas de discovery (descoberta) e ideation (ideação) e definition (definição), é aqui que nascem hipóteses de como resolver uma problemática ou dor do usuário.

É um momento quase mágico, onde, problemas e soluções flutuam no ar e pessoas se dedicam para definir a melhor solução para os problemas encontrados.

O resultado deste momento são listas de hipóteses que precisam ser validadas. As melhores são direcionadas para um roadmap, backlog ou para a lista de tarefas.

Definindo um objetivo

Antes de construir essas hipóteses devemos definir como mediremos se ela está cumprindo seu objetivo com sucesso. Afinal de contas, ela não deveria ser produzida se não tiver um objetivo claro na jornada do usuário.

Exemplo:

Imagine o cenário onde o time de CX (customer experience) faz uma reclamação que estamos tendo baixa aquisição de novos clientes, no discovery a equipe de UX (user experience), entende que a jornada de cadastro de novos usuário está muito longa e complexa.

A hipótese que decidiram testar é de uma jornada mais simples, onde o usuário realize o cadastro com poucas informações e menos cliques.

O objetivo é reduzir a jornada de um novo usuário, sua métrica de sucesso pode ser a aquisição de novos usuário. Após o lançamento desta alteração, podemos comparar em relações a meses anteriores se o número de novos usuários foram maiores.

Definindo as métricas

Definir uma ou mais métricas antes mesmo de construir uma nova feature, permite colocar na mesa a discussão como:

• Conseguimos alcançar este objetivo somente com esta entrega?
• Conseguimos realizar esta medição?
• Qual o esforço para ter esse tipo de dado?
• Essa informação realmente vai nos ajudar?
• Qual é o valor que podemos considerar como sucesso?

Esta última pergunta é muito importante, devemos definir um ou mais valores de sucesso. Exemplo:

• Aumentar 30% número de novos usuários no trimestre
• Reduzir o tempo de cadastro de carregamento da tela para menos de 30 segundos
• Diminuir o tempo médio de cadastro de novos usuários de 5min para 1min

Principais métricas de produtos digitais

Atualmente existem várias métricas consolidadas no mercado, podemos utilizá-las para analisar o sucesso de um produto.

Dominar essas métricas pode ajudar um PM (product manager) criar a melhor estratégia de um para um produto.

Average revenue per user (ARPU)

O ARPU é o acrônimo de Average revenue per user, que em português quer dizer receita média por usuário. Este é um índice de receita gerada por cada usuário de um produto, deve ser calculada dividindo-se a receita total da empresa pelo número de assinaturas, usuários ou clientes.

Objetivo

Analisar a média de receita por usuários/clientes.

Cenário

A empresa teve a receita média R$ 850.000,00, com uma média de assinaturas neste período foi de 280. O resultado do ARPU dessa empresa é de R$ 3.035,71 por cliente naquele ano.

Cálculo

Sendo:
A = Receitas.
B = Usuário.

Fórmula: (A/B)= ARPU

Churn

O Churn é um indicador macro que mostra a taxa de clientes que cancelaram o contrato com a sua empresa, ou pararam de consumir os seus produtos, ou serviços. Representada em percentual, é obtida da divisão entre a quantidade de clientes que perdeu em um período, pela quantidade total de clientes do início do período.

Objetivo

Analisar a porcentagem de clientes que cancelaram ou deixaram de consumir o produto.

Cenário

Uma empresa que tinha 150 clientes ativos no início do mês e terminou o período com 135. Isso significa 15 clientes foram perdidos, podemos calcular o churn da seguinte maneira (15/150)*100 = 10%.
Neste caso um churn de 10%

Cálculo

Sendo:
A = Quantidade de clientes que cancelaram.
B = Clientes ativos no período.

Fórmula: (A/B)*100 = Churn

Custo de Aquisição de Clientes (CAC)

O Custo de Aquisição de Clientes, é uma Métrica obtida através do resultado da soma dos investimentos feitos em Marketing e Vendas, dividida pelo número de clientes conquistados em um mesmo período. Trata-se de um indicador que mostra o quanto um novo cliente custa para o seu negócio.

Objetivo

Analisar o investimento realizado para se adquirir um cliente.

Cenário

A empresa fez um investimento em marketing e vendas de R$50.000,00 no período e conseguiu fechar 10 novos clientes. Podemos dizer que o CAC deste período é de R$5.000,00

Cálculo

Sendo:
A = Custos totais de marketing e vendas relacionados à aquisição.
B = Quantidade de novos clientes.

Fórmula: (A/B) = CAC

Custo Por Lead (CPL)

O custo por lead, geralmente abreviado como CPL, é um modelo de precificação de publicidade online, onde o anunciante paga por uma inscrição explícita de um consumidor interessado na oferta do anunciante.

Objetivo

Analisar o quanto uma empresa gasta para obter um lead para o negócio.

Cenário

A empresa fez um investimento em canais de marketing de R$20.000,00 no período e conseguiu fechar 200 novos leads. Neste exemplo o CPL no período é de R$100,00.

Cálculo

Sendo:
A = Investimentos totais de marketing relacionados à aquisição de lead.
B = Quantidade de novos leads.

Fórmula: (A/B) = CPL

Customer Lifetime Value (LTV)

LTV é a sigla que utilizamos para Lifetime Value, traduzindo seria algo como valor do tempo de vida (do cliente), e representa o quanto de receita, em média, cada cliente traz para o seu negócio durante o relacionamento com a sua empresa.

Objetivo

Analisar a média de receita que cada cliente traz para o negócio durante todo o seu relacionamento com a empresa.

Cenário

Uma empresa que vende serviços por assinatura, tem um ticket médio (média de valor da assinatura) de R$100,00. Este serviço de assinatura tem o contrato de 12 meses, em média os clientes renovam a assinatura por mais 1 ano. Neste caso temos um LTV de R$2.400,00.

Cálculo

Sendo:
A = Ticket médio.
B = Média de compras por cliente a cada ano.
C = Média de tempo de relacionamento.

Fórmula: (A*B)*C = LTV

Daily Active Users (DAU)

Daily Active Users (usuários ativos diariamente). Métrica que verifica a frequência diária de envolvimento de usuários em sites, softwares e aplicativos. Ela representa o número de pessoas que estavam ativas no seu produto durante o dia. É importante definir o conceito de “Ativo” para o seu produto, considerando os objetivos do produto.

Objetivo

Analisar a quantidades de usuários ativos em um dia.

Cenário

Imagine que uma empresa de comércio eletrônico defina que o conceito de “Ativo” seja usuários únicos.

Durante o dia tivemos 5 usuários que entraram no aplicativo de um e-commerce. Destes apenas 1 durante o dia, retornou 3x para entender melhor as características e fazer comparações sobre o produto que desejava comprar.

Neste caso o número de visitas do produto é de 8 vezes (5 usuários + 3 retornos). Entretanto, estamos contabilizando nesta métrica somente as visitas únicas DAU = 5.

Cálculo

Sendo: A = Usuários únicos no dia.

Fórmula: (A) = DAU

e-NPS

O eNPS (Employee Net Promoter Score) é uma pesquisa de satisfação inspirada no NPS (Net Promoter Score), só que neste caso a pesquisa feita para classificar se a empresa é um bom lugar para trabalhar. A pesquisa é direcionada para o público interno das organizações.

Grandes empresas como Apple, Amazon, Walt Disney, entre outas, utilizam esta metodologia.

Objetivo

Analisar a lealdade e o grau de satisfação dos colaboradores com a empresa.

Cenário

O gestor de um time de produtos envia uma pesquisa com apenas 2 perguntas para todos os membros da sua equipe.

1. Em uma escala de 0 a 10, quanto você recomendaria a nossa empresa para um amigo ou familiar?
2. Por quê?

A pesquisa foi respondida por 26 pessoas, com o seguinte resultado:

• Notas entre 9 e 10 (promotores) = 18
• Notas entre 7 e 8 (promotores) = 5
• Notas entre 0 e 6 (promotores) = 3

Neste caso o e-NPS da equipe é de 58%

Cálculo

Sendo:
A = Promotores: participantes que deram notas 9 ou 10.
B = Neutros: participantes que deram notas 7 ou 8.
C = Detratores: participantes que deram nota abaixo de 7.

Fórmula: ((A/(A+B+C))*100)-((C/(A+B+C))*100) = e-NPS

Métricas Piratas (AARRR)

As métricas piratas são uma forma de categorizar os diferentes KPIs: Acquisition (Aquisição), Activation (Ativação), Revenue (Receita), Retention (Retenção), Referral (Referência), ou AARRR como este acrônimo lembra o som emitidos pelos piratas, foi batizada com este nome. É uma excelente ferramenta de visão macro do negócio.

Objetivo

Analisar de uma maneira macro os pontos principais de um produto.

Cenário

O product manager de um determinado aplicativo quer ter um visão global de como está a evolução do seu produto. Neste caso pode acompanhar esses 5 KPIs.

Cálculo

A — Aquisição = o número de usuários se inscreveram no produto, custo de aquisição do cliente (CAC) ou visualizações de página.

A — Ativação = a quantidade de usuários que alcançaram/reconheceram o “valor”, usuário ativo diário / usuário ativo mensal (DAU / MAU).

R — Receita = é o valor médio do contrato (ACV), receita recorrente mensal (MRR), receita média por usuário (Average Revenue per User — ARPU), receita anual recorrente (ARR), faturamento, etc.

R — Retenção = usuários ativos que permanecem, taxa de rotatividade (churn rate) ou return rate (em visitas/logins)

R — Recomendações: indicações ou NPS.

Month Active Users (MAU)

Month Active Users (usuários ativos no mês). Métrica que verifica a frequência mensal de envolvimento de usuários em sites, softwares e aplicativos. Ela representa o número de pessoas que estavam ativas no seu produto durante o mês.

É importante definir o coneito de “Ativo” para o seu produto, considerando os objetivos do produto.

Objetivo

Analisar a quantidades de usuários ativos mensalmente.

Cenário

Imagine que uma empresa de comércio eletronico defina que o conceito de “Ativo” seja usuários únicos.
Durante o mês tivemos 50 usuários que entraram no aplicativo de um e-commerce. Destes apenas 1 durante o período, retornou 3x para entender melhor as características e fazer comparações sobre o produto que desejava comprar.
Neste caso o número de visitas do produto é de 53 vezes (50 usuários + 3 retornos). Entretanto, estamos contabilizando nesta métrica somente as visitas únicas MAU = 50.

Cálculo

Sendo:
A = Usuários únicos no mês.

Fórmula: (A) = MAU

Receita Recorrente Mensal (MRR ou Monthly Recurring Revenue)

O Monthly Recurring Revenue (MRR) é uma métrica referente ao fluxo de receita recorrente que uma empresa gera a cada mês. É comumente usada por empresas de software como serviço (SaaS) e outras empresas com modelos de negócios baseados em assinatura. O MRR é calculado somando o valor das assinaturas mensais de todos os clientes ativos, sendo usado para avaliar o desempenho da empresa ao longo do tempo. É uma métrica importante porque ajuda as empresas a entender a saúde financeira de seus negócios e a prever sua receita futura com base nas assinaturas existentes.

Objetivo

Analisar a receita mensal de um produto, considerando a soma dos valores recorrentes pagos pelos seus usuário.

Cenário

Uma empresa vende a ssinatura de seu produtos em 2 planos diferentes sendo o Basic por R$100/Mês e o Plus por R$200/mês.
Atualmente a empresa tem 20 uário senso 15 no plano Basic e 5 no plano Plus. A soma destas assinaturas (R$2.500,00) é o valor de receita deste produto.

Cálculo

Sendo: A = Valor de receitas no mês.

Fórmula: (A) = MRR

Retorno Sobre Investimento (ROI ou Return of Investment)

ROI é a sigla para Return on Investment (ou Retorno sobre o Investimento). Essa métrica indica o quanto determinado investimento feito pela sua empresa trouxe de retorno financeiro. É calculado através da relação entre o retorno econômico obtido e a quantidade de recurso investida em um produto.

Objetivo

Fornecer uma medida quantitativa do retorno financeiro de um investimento em relação aos custos incorridos.

Cenário

Suponha que uma empresa investiu R$ 50.000,00 em uma nova estratégia de marketing digital para promover seus produtos e serviços. Após um período de um ano, a empresa obteve R$ 300.000,00 em receita gerada a partir dessa estratégia. Neste caso teremos um ROI de 500% em 1 ano.

Cálculo

Sendo:
A = Ganho (receita).
B = Custo do Investimento.

Fórmula: ((A-B)/B)*100 = ROI%

Returning Customers

Returning customers, ou em português “clientes que retornam”, são clientes que já fizeram negócio com uma empresa anteriormente e decidiram voltar a comprar seus produtos ou serviços. Este pode ser um sinal de que ficaram satisfeitos com a qualidade dos produtos, o atendimento prestado ou outros aspectos relacionados à experiência de compra anterior.

Os retornos dos clientes são importantes para as empresas, pois representam uma fonte de receita recorrente e, geralmente, exigem menos esforço e investimento (CAC) em marketing e publicidade para converter esses clientes em compradores, pois eles já conhecem a marca e o produto.

Objetivo

Analisar a quantidades de clientes que retornam a utilizar o seu produto ou serviço (fidelização).

Cenário

Uma empresa de serviços de streaming analisou sua base de clientes em janeiro e encontrou um total de 10.000 usuários cadastrados. No mês seguinte, em fevereiro, a empresa registrou uma receita relacionada a 7.000 usuários. Dentre esses, 3.000 eram novos assinantes, o que significa que a empresa conquistou novos clientes durante esse período. Além disso, a empresa conseguiu manter 4.000 clientes que já haviam utilizado o serviço anteriormente, demonstrando uma boa taxa de retenção de clientes atuais satisfeitos e engajados com o serviço. Neste caso temos uma base de 10.000 clientes + 3.000 novos clientes somando 13.000 clientes / por 4.000 de assiantes no mês o nosso Returning Customers = 30,7%.

Cálculo

Sendo:
A = Total de clientes.
B = Clientes recorrentes.

Fórmula: (B/A)*100 = Returning Customers

Satisfação do cliente (NPS)

O Net Promoter Score (NPS) é uma métrica amplamente utilizada para avaliar a lealdade dos consumidores em relação a uma determinada marca ou produto. Foi criado por Fred Reichheld e sua base é uma simples pergunta: “Em uma escala de 0 a 10, o quão provável você estaria de recomendar aos seus amigos?”.

Objetivo

Analisar de maneira simples e dirá o nível de satisfação e fidelidade dos seus clientes.

Cenário

Uma empresa de um determinado produto digital, envia uma pesquisa com apenas 2 perguntas para todos os membros da sua equipe.

1. Em uma escala de 0 a 10, quanto você recomendaria o nosso produto para um amigo ou familiar?
2. Por quê?

A pesquisa foi respondida por 2.000 pessoas, com o seguinte resultado:
— Notas entre 9 e 10 (promotores) = 1.500
— Notas entre 7 e 8 (promotores) = 200
— Notas entre 0 e 6 (promotores) = 300

Neste caso o NPS da equipe é de 60%.

Cálculo

Sendo:
A = Promotores: participantes que deram notas 9 ou 10.
B = Neutros: participantes que deram notas 7 ou 8.
C = Detratores: participantes que deram nota abaixo de 7.

Fórmula: ((A/(A+B+C))*100)-((C/(A+B+C))*100) = NPS

Taxa de cliques (CTR — Click-Through Rate)

A Taxa de Cliques, ou CTR (do inglês Click-Through Rate), é uma métrica utilizada em marketing e produtos digital que indica a porcentagem de pessoas que clicaram em um determinado link ou botão em relação ao número total de pessoas que visualizaram esse link.

Objetivo

Avaliar a eficácia de campanhas de marketing digital, ou funcionalidades de um produto. Já indica a taxa de conversão de um anúncio ou de uma função de um produto digital.

Cenário

Imagine que uma empresa de e-commerce tenha lançado uma nova funcionalidade em seu aplicativo móvel que permite aos usuários salvar produtos favoritos em uma lista de desejos. Durante uma semana após o lançamento, a empresa observou que 20.000 usuários acessaram a área de produtos e, desses, 12.000 utilizaram a nova funcionalidade de lista de desejos, o que representa um CTR de 60%. Isso pode indicar que a nova funcionalidade é popular entre os usuários.

Cálculo

Sendo:
A = Total de acessos.
B = Cliques.

Fórmula: (B/A)*100 = CTR

Taxa de Conversão

A Taxa de Conversão é um indicador que mede a efetividade de uma campanha de marketing ou de um produto em transformar visitantes em clientes ou em realizar outras ações desejadas, como preencher um formulário, assinar uma newsletter, baixar um ebook ou assinar um produto freemium.

Esta métrica fica muito poderosa quando associada a um funil para analisar a jornada do usuário.

Objetivo

Para avaliar o sucesso de uma campanha de marketing ou produto digital, é importante definir o que é considerado sucesso, que pode incluir ações como compra, clique em botões ou preenchimento de formulários pelo usuário.

Cenário

Uma empresa que oferece um aplicativo de fitness gratuito para usuários iniciantes definiu uma jornada para incentivar os usuários a atualizarem para a versão premium. A jornada começa com um plano de treino básico gratuito, com limitações em recursos como número de exercícios e acesso a treinadores pessoais. À medida que o usuário se exercita e alcança seus objetivos, a empresa oferece recursos adicionais, como: treinamentos personalizados, planos alimentares, monitoramento de sono e suporte ilimitado de treinadores pessoais.

No final do mês, a empresa registrou 200 novos usuários do aplicativo, dos quais 80 se inscreveram na versão premium. Isso resultou em uma taxa de conversão de 40% para a jornada de atualização.

Cálculo

Sendo:
A = Número de acesso ou novos usuário.
B = Número atingido da métrica de sucesso.

Fórmula: (B/A)*100 = taxa de conversão

Taxa de recompra

A taxa de recompra é uma métrica importante para avaliar a fidelidade dos clientes de uma empresa. Ela mede quantas vezes os clientes que já fizeram compras retornaram para adquirir mais produtos ou serviços em um determinado período. Em outras palavras, a taxa de recompra indica a porcentagem de clientes satisfeitos com sua experiência de compra que optaram por continuar fazendo negócios com a empresa.

Objetivo

Analisar o desempenho da empresa ao longo do tempo e identificar tendências de crescimento ou declínio na fidelidade do cliente. Além disso, a taxa de recompra pode ser usada como um indicador de sucesso para avaliar a eficácia das estratégias de marketing e vendas da empresa.

Cenário

Analisando as vendas de um aplicativo de restaurante avaliou sua taxa de recompra observando que, em um determinado período, 500 clientes realizaram pedidos de entrega. Destes, 100 eram clientes que já haviam feito pedidos anteriormente. Neste caso, a taxa de recompra do restaurante é de 20%.

Cálculo

Sendo:
A = Pedidos de clientes antigos.
B = Pedidos de novos cleintes.

Fórmula: (A/B)*100 = Taxa de recompra.

Taxa de Rejeição (Bounce Rate)

A Taxa de Rejeição (Bounce Rate, em inglês) é uma métrica utilizada para medir a porcentagem de visitas em que o visitante acessa apenas uma página e sai, sem interagir com nenhuma outra página, funcionalidade ou conteúdo.

Em outras palavras, quando um visitante acessa o seu produto e sai sem clicar em nenhum link, botão, funcionalidade ou navegar para outras áreas, é considerado um “rejeição”.

Objetivo

Medir a porcentagem de usuários que acessam um determinado conteúdo ou área de um produto digital e não interagem com ele, fornecendo uma métrica para avaliar o engajamento dos usuários e a eficácia do conteúdo ou funcionalidades oferecidas.

Cenário

Um aplicativo de streaming de filmes lançou uma nova seção dedicada a filmes de suspense e terror. Em apenas um mês, essa nova área recebeu 350.000 acessos, porém apenas 50.000 usuários clicaram em algum título de filme. Todos os outros usuários abandonaram a seção imediatamente após entrar.

Embora a quantidade de acessos nessa área seja significativa, a taxa de conversão de apenas 85,7% é considerada baixa em comparação com as outras categorias de filmes.

Cálculo

Sendo:
A = Total de acessos.
B = Acessos sem interações.

Fórmula: (B/A)*100 = Taxa de rejeição

Ticket Médio

Ticket médio é uma métrica financeira que representa o valor médio gasto pelos clientes em uma transação. É calculado dividindo o total das vendas pelo número de transações realizadas durante um período específico.

O ticket médio é uma importante métrica utilizada pelas empresas para monitorar a eficácia de suas estratégias de precificação e vendas, além de ajudar na previsão de receitas e na tomada de decisões de investimento. Empresas podem utilizar táticas de marketing para aumentar o ticket médio, como oferecer promoções para clientes que compram mais produtos ou incentivando a compra de produtos complementares.

Objetivo

Medir o valor médio das transações realizadas pelos clientes.

Cenário

Uma loja de produtos de beleza online vendeu R$ 15.000,00 em um mês e realizou 300 transações nesse mesmo período, o ticket médio seria R$ 50,00. Isso significa que, em média, cada cliente gastou R$ 50,00 na loja durante a transação.

Cálculo

Sendo:
A =Valor total de vendas.
B = Quantidade de pedidos/transações.

Fórmula: (A/B)= ticket médio

Week Active Users (WAU)

Daily Active Users (usuários ativos durante a semana). Métrica que verifica a frequência semanal de envolvimento de usuários em sites, softwares e aplicativos. Ela representa o número de pessoas que estavam ativas no seu produto durante a semana.
É importante definir o coneito de “Ativo” para o seu produto, considerando os objetivos do produto.

Objetivo

Analisar a quantidades de usuários ativos em uma semana.

Cenário

Imagine que uma empresa de comércio eletronico defina que o conceito de “Ativo” seja usuários únicos.
Durante a semana tivemos 50 usuários que entraram no aplicativo de um e-commerce. Destes apenas 10 durante a semana, retornou 3x para entender melhor as características e fazer comparações sobre o produto que desejava comprar.
Neste caso o número de visitas do produto é de 80 vezes (50 usuários + 30 retornos). Entretanto, estamos contabilizando nesta métrica somente as visitas únicas WAU = 50.

Cálculo

Sendo:
A = Usuários únicos na semana.

Fórmula: (A) = WAU

Olhe para o todo

Sim, definir a métrica de sucesso do produto pode ser uma tarefa complexa, mas é crucial para entender se o produto está tendo o impacto desejado no mercado e nos usuários. Uma métrica macro pode ajudar a simplificar o processo de acompanhamento de desempenho do produto, e podem ajudar a medir o sucesso do produto em relação a esses objetivos.

As métricas AARRR, também conhecidas como “Pirata” (acrônimo em inglês para aquisição, ativação, retenção, receita e recomendação), são uma série de métricas que se concentram em diferentes etapas do ciclo de vida do cliente em um produto digital. Elas podem ajudar a avaliar o desempenho do produto em termos de aquisição de usuários, ativação, retenção, geração de receita e recomendação.

Por exemplo, a métrica de aquisição pode medir quantos novos usuários se cadastram no produto, enquanto a métrica de ativação pode medir quantos desses usuários cadastrados começam a usar o produto. A métrica de retenção pode medir quantos usuários retornam ao produto depois de terem se cadastrado, e a métrica de receita pode medir a receita gerada pelos usuários do produto. Finalmente, a métrica de recomendação pode medir quantos usuários recomendam o produto a outras pessoas.

Ao utilizar essas métricas AARRR, é possível entender melhor o desempenho do produto por óticas diferentes.

Métricas podem e devem mudar

Sempre que achar necessário, crie métricas que possam fornecer novas percepções sobre seus produtos.

É fundamental avaliar se o que foi planejado está sendo alcançado, por isso não hesite em analisar o que precisa ser validado. Não tenha medo de explorar e experimentar novas formas de mensurar o desempenho do seu negócio, pois isso pode trazer importantes aprendizados e possibilitar melhorias contínuas.

Seja racional, sempre pergunte o por quê

Como tenho destacado ao longo deste texto, métricas são importantes, mas são apenas indicadores que precisam ser analisados e investigados sempre que possível.

Ter uma taxa de rejeição alta não indica o motivo pelo qual os usuários não estão interagindo com seu produto.

É crucial ter um time de produtos atuante para realizar análises e pesquisas e levantar hipóteses relevantes. Testar com usuários e abordar as métricas que não estão apresentando o sucesso esperado são algumas das maneiras de realizar essa análise.

Referências

• Academia Cubos
• Cursos PM3
• Wikipédia
• A pergunta definitiva 2.0 — por Fred Reichheld (Autor), Rob Markey.
• Liderança de produtos digitais: A ciência e a arte da gestão de times de produto — por Joaquim Torres.
• Resultado Digitais
• Agendor
• Rockcontent