Introdução a Métricas, Indicadores e Comportamento do usuário

O cockpit de um Product Manager é o seu dashboard de dados. É por lá que ele se certifica de que está impactando os usuários e mudando seus comportamentos. É por lá que ele entende se está gerando valor para o negócio. Lá também ele entende se o produto está funcionando normalmente, além dos efeitos do último deploy, do MVP que foi publicado, da funcionalidade divulgada.

Ter os dados do produto é também se proteger com argumentos contra aqueles que só têm uma opinião, um pitaco, um achismo sobre para onde o produto deveria ir. Análises quantitativas combinadas com análises qualitativas são o escudo e a espada dos grandes Product Managers.

Mas, para começar, é importante não cair em um erro simples e que ninguém percebe: confundir uma métrica com indicador. São duas coisas distintas e devem ser analisadas de formas diferentes.

Métricas e indicadores: qual a diferença

Uma das graças de se trabalhar com tecnologia, e principalmente web, é que tudo pode ser medido e analisado. Tirando todo o lado ruim que fere a os valores éticos, analisar dados do seu produto, que são captados da forma correta, é uma tarefa diária de UXers e Product Managers.

Mas você sabe qual a diferença entre uma métrica e um indicador? Essa pergunta parece ser bastante básica, mas não é.

Digamos que o indicador é formado pela junção de métricas.

Um indicador como o Life Time Value (LTV) é formado pelo Valor do Ticket Médio e Tempo de retenção do cliente. O LTV indica quanto os usuários gastam no produto durante o tempo que eles são clientes. Ou o Stickness, que mede a porcentagem de usuários mensais que retornam ao seu produto diariamente, é formado pelo DAU (Daily Active Users) e o MAU (Monthly Active Users).

Para usar uma analogia bem comum: imagine que seu corpo é um produto. Para entender se seu corpo está “bem”, você medir algumas características como pressão sanguínea, nível de glicose e temperatura. Tudo isso são métricas. Agora, se juntarmos algumas dessas métricas, você pode ter um indicador de que algo (ou nada) está acontecendo contigo.

Mas para se ter certeza do que algo está acontecendo, você precisa de uma análise para saber o que acionou esse comportamento.

Já que os indicadores são formados por métricas, vamos nos aprofundar em como as métricas são formadas.

Mais importante do que ter indicadores e métricas, é saber o que foi feito para movimentar esses ponteiros.

Embora esses números indiquem que um determinado comportamento de usuário está acontecendo, eles não te dizem o motivo pelo qual determinado fenômeno está acontecendo. Daí, a necessidade de analisar esses dados.

O comportamento do usuário gera métricas e indicadores

Obviamente também existem os indicadores de negócio, mas, no meu modo de pensar, os indicadores de negócio são movidos por diversos fatores, o Produto Digital é só um deles. Se você estiver gerindo por exemplo um e-commerce, o mix de preço, frete, campanhas de marketing terá um impacto bem grande nos KPIs de negócio. Você terá problemas de filtrar se a melhora na conversão foi por causa do aumento do investimento em marketing ou se foram as suas iniciativas no Produto. Se seu produto for um Produto Digital "comum", o fator momento de mercado e possíveis sazonalidades poderão alterar também os indicadores de negócio mais do que o seu Produto.

As métricas e os indicadores dizem que algo está acontecendo, mas elas não te dizem por que está acontecendo.

Nós vamos falar um pouco mais nisso no capítulo que falo sobre o mindset de produto e não produto digital, onde você trata o produto como um meio e não um fim. Mas, por ora, vamos nos ater aos indicadores e métricas exclusivamente do Produto.

Só existem indicadores de produto por causa dos comportamentos dos usuários dentro do seu Produto. O comportamento do usuário cria métricas e indicadores que devem ser mensurados, analisados e que devem ser controlados pelo time e Product Manager. Se você não tem controle de uma métrica, você não deve perder tempo tentando modificá-la.