Latest / Product Guru's : Produto | Negócios | Carreira / Conectando Métricas de Produto ao Negócio | Yas Avancini

Transcript

Conectando Métricas de Produto ao Negócio | Yas Avancini · Product Guru's : Produto | Negócios | Carreira

0:00
Eu sou muito a favor, inclusive, de algo que eu gosto de chamar
0:03
de negócio e produto, que é o produto que literalmente sai do
0:06
business canvas. Tem isso num artigo que eu
0:11
escrevi ali no Medium, um dos meus artigos fala exatamente
0:14
sobre isso. Então, eu acredito muito na
0:16
estratégia top-down, eu acho que ela é o caminho aqui para a
0:19
gente seguir, mas eu citei a bottom-up porque eu já vi
0:22
empresas fazendo, eu já vi times fazendo, não é o caminho que eu
0:25
costumo indicar esse aqui. Então, quando a gente começa a
0:28
fazer esse desdobramento, a gente sai do business canvas, e
0:32
a gente vai efetivamente para como é que produto tangibiliza,
0:36
por exemplo, minha proposta de valor, se a gente não tiver
0:40
muito atrelado ao negócio, a gente pode estar, às vezes,
0:43
mirando, por exemplo, num segmento errado.
0:45
Se eu não souber qual é o meu customer segment ali, do meu
0:48
business canvas, eu posso estar tentando... mirar ali, por
0:52
exemplo, minha área de aquisição e trazer uma galera, às vezes,
0:55
que não vai fazer sentido o meu modelo de negócio.
0:58
Então, não vai adiantar a gente ficar fazendo growth hacking,
1:00
experimentação e etc. Então, o grande ponto é que tudo
1:04
tem que estar atrelado ao business no final do dia, ao
1:07
negócio. A gente trabalha para o negócio.
1:09
Música Oi, tudo bem com você?
1:27
Meu nome é Paulo Schorr e seja bem-vindo ao ProdGurus, o
1:30
podcast com a voz por trás de dois produtos e que também
1:33
aborda negócio e tecnologia de peito aberto.
1:37
Comigo hoje, uma das maiores referências quando o assunto é
1:40
métricas no país, e quiçá no mundo, porque ela cuida de um
1:45
produto global. Então ela é referência global,
1:49
sim. Yas Avantini, tudo bem Yas?
1:52
Tudo bem, Paulo, você? Bem também, eu estou muito
1:55
feliz, é um privilégio para mim ter você aqui.
1:58
Acompanho você e os seus conteúdos no LinkedIn.
2:02
Então é uma honra. Antes da gente, recados e
2:07
perguntas, eu já dei um spoiler, né?
2:10
Falando do que você faz, você cuida de um produto global.
2:14
Quer contar um pouquinho mais? Claro, com certeza.
2:18
Primeiro de tudo, cara, prazer estar aqui.
2:21
Obrigada aí pelo convite. Pra quem estiver assistindo,
2:24
acho que é um prazer poder falar aí com vocês também através
2:27
desse singelo PG. Como o Paulo já deu de spoiler
2:32
aqui, eu trabalho hoje numa frente multinacional dentro do
2:37
Grupo Boticário, então trabalho no internacional, cuidando
2:40
especificamente de venda direta no papel de GPM. é uma coisa
2:46
simples, a gente olha para alguns países, a gente olha para
2:49
Colômbia, a gente olha para Portugal, a gente olha para
2:51
alguns outros países de América Latina, a gente também olha para
2:54
a expansão em Europa, então é um desafio bem, como eu posso
3:00
dizer, acho que animador e ao mesmo tempo é um constante
3:05
desafio, entre você lidar com culturas diferentes e
3:09
stakeholders imersos em padrões e comportamentos diferentes e É
3:14
como se fossem, no final das contas, empresas até diferentes
3:18
que você precisa conseguir entender, se adequar e ler o
3:21
contexto muito bem. Então, hoje eu estou nesse papel
3:25
aí. No dia a dia da pessoa de
3:27
produto, do product manager, PO, enfim, a gente meio que trabalha
3:33
com três esferas de métricas, né?
3:35
Então tem as métricas de negócio, estratégicas e tal, da
3:40
empresa, tem as métricas do produto em si, e tem aquelas
3:44
métricas do time, que é o de delivery, né?
3:46
Então, lead time, throughput, ciclotime, enfim, vários outros
3:51
lá que os agilistas adoram. É...
3:56
A minha pergunta é, hoje você está num contexto global, né?
3:59
E o consultor já trabalhou em outros contextos.
4:03
Como que você conecta? Porque a gente não chega no
4:08
terceiro nível, né? Ali, um pouco da discussão,
4:10
quando a gente tem discussão de project managers, dados,
4:14
métricas, enfim. E os project managers ainda têm
4:19
uma certa dificuldade, aí não estou querendo generalizar, Mas
4:23
tem alguns que ali conversando no dia a dia, você vê que tem
4:27
uma certa dificuldade de conectar a métrica de produto
4:32
com o negócio. Ou o que o time faz com produto
4:38
e negócio. Como que você aborda essa
4:40
conexão e qual é a importância dessa interligação para uma
4:46
estratégia de produto? E aí na visão de uma liderança,
4:49
né? Eu acho que tem dois formatos de
4:51
você ir aqui. Quando você está falando de
4:53
estratégia, você pode tentar uma estratégia bottom-up, que é bem
4:57
complicado, porque você não estaria alinhado à estratégia da
5:00
companhia. Você pode ir para um caminho
5:02
top-down. Eu, normalmente, com os meus
5:06
times, a gente segue um caminho top-down.
5:08
Não é o top-down de demanda do stakeholder para o PM, galera.
5:12
Estou falando aqui da estratégia ser top-down.
5:15
Então, o que a gente está falando?
5:16
A gente está falando que tudo começa com a missão da empresa.
5:20
É até muito antes aqui da gente desdobrar isso, por exemplo,
5:23
para o objetivo estratégico de uma área.
5:26
Então, tudo começa com a missão da empresa e na missão da
5:31
empresa a gente começa a ter tangibilizações no business
5:34
canvas mesmo. Então, no business canvas é onde
5:36
a gente começa a ter os nossos recortes de segmentos de
5:39
usuário, qual é a nossa proposta de valor, qual é a nossa
5:41
vantagem competitiva. Então, eu sou muito a favor,
5:46
inclusive, de algo que eu gosto de chamar de negócio e produto
5:49
que é o produto que literalmente sai do business canvas, tem isso
5:54
num artigo que eu escrevi ali no Medium, um dos meus artigos fala
5:58
exatamente sobre isso, então eu acredito muito na estratégia
6:01
top-down, eu acho que ela é o caminho aqui para a gente
6:04
seguir, Mas eu citei a bottom-up porque eu já vi empresas
6:08
fazendo, já vi times fazendo, não é o caminho que eu costumo
6:10
indicar esse aqui. Então, quando a gente começa a
6:13
fazer esse desdobramento, a gente sai do business canvas e a
6:17
gente vai efetivamente para como é que produto tangibiliza, por
6:21
exemplo, minha proposta de valor.
6:24
Se a gente não tiver muito atrelado ao negócio, a gente
6:26
pode estar, às vezes, mirando, por exemplo, num segmento
6:30
errado, né? Se eu não souber qual é o meu
6:32
customer segment ali, do meu business canvas, eu posso estar
6:34
tentando mirar ali, por exemplo, minha área de aquisição e trazer
6:39
uma galera, às vezes, que não vai fazer sentido no meu modelo
6:41
de negócio. Então, não vai adiantar a gente
6:44
ficar fazendo growth hacking, experimentação e etc.
6:47
Então... O grande ponto é que tudo tem
6:49
que estar atrelado ao business no final do dia, ao negócio.
6:52
A gente trabalha para o negócio. E eu acho que isso daí é um dos
6:56
pontos que está bem alto agora, que é o quanto que o PM precisa
7:00
entender sobre o negócio. Eu acho que é exatamente nesse
7:04
momento que eu acho que é muito fundamental a gente ter o
7:08
entendimento das métricas do negócio, dos goals do negócio,
7:11
de como é que é o canvas. Eu gosto muito de usar o Lean
7:14
Canvas. mas o Lean Canvas traduz bem.
7:16
Então, cara, se você nunca parou para pensar como é o modelo de
7:20
negócio da tua empresa que você está trabalhando, eu deixaria
7:23
aqui essa dica. Pega um Lean Canvas, que eu acho
7:25
que é uma ferramenta bem prática, que você tem problema,
7:28
solução, proposta de valor, seu segmento de usuário, e tenta
7:33
fazer para ver se será que eu consigo responder essas
7:35
perguntas Porque, às vezes, é muito comum até você ter PMs que
7:39
têm dificuldade de fazer o go-to-market ali, né?
7:42
E aí tem toda essa discussão do Airbnb, de você ter mais um viés
7:46
de product marketing, né? Que eu sou muito a favor,
7:49
inclusive. E, muitas vezes, é por isso.
7:53
Esse movimento é porque existe, às vezes, essa falta de conexão
7:56
do PM com o entendimento de, efetivamente, o business model
8:00
ali. Então, para mim, tudo parte do
8:02
business model. Antes, inclusive, da gente estar
8:03
falando de goals aqui de negócio.
8:06
No grupo Boticário, a parte legal é que a gente usa o OKR,
8:09
não estou fazendo propaganda, mas a gente usa o OKR lá, então,
8:12
acho que toda empresa já utiliza o OKR.
8:15
Então, a gente consegue ter um desdobramento da estratégia
8:19
muito natural, muito fluido. Então, indo um pouco mais aqui a
8:22
fundo na tua pergunta. Então, por exemplo, a gente tem
8:26
ali a área do internacional que eu trabalho hoje, a gente tem os
8:30
nossos OKRs, a gente tem o nosso objetivo estratégico, A gente
8:33
tem os nossos Key Results, que conseguem quantificar os nossos
8:37
objetivos estratégicos. Mas tem várias outras áreas da
8:41
empresa, tem várias outras Value Streams, é uma empresa
8:44
gigantesca. A grande magia é que tudo está
8:47
conectado, no final das contas, à grande missão da empresa, ao
8:51
grande resultado que todo mundo tem que alcançar.
8:55
É pouco, eu diria, a gente parar em precisamos aumentar a
8:59
receita. É importante a gente conseguir
9:01
ir quebrando para a gente entender como a gente vai
9:03
aumentar a receita. Então, com os times, normalmente
9:07
o que eu costumo fazer é a gente monta uma árvore de métrica e eu
9:10
sendo mais pragmática aqui, sei que tem uma galera que assiste
9:13
que gosta também. Vamos falar como é que a gente
9:15
faz o PPT sobre desdobrar aqui essa estratégia, mas eu gosto
9:19
bastante, é um exercício normal, que normalmente eu faço com os
9:22
times, da gente colocar, cara, qual é a minha business metric?
9:26
Então, colocamos bem no topo ali, porque é uma coisa
9:30
top-down, assim como a estratégia que a gente está
9:31
falando. Depois da business metric, a
9:34
gente começa a entrar numa camada, que é uma camada mais
9:36
que a gente tem o acionável, que é o produto, o meio através do
9:41
qual eu vou gerar resultado para o negócio.
9:44
Por que isso é importante de frisar aqui?
9:47
Porque se eu fosse da área de vendas, possivelmente eu ia ter
9:50
outros meios para gerar, possivelmente, às vezes, o mesmo
9:53
KR, o mesmo resultado. Então, se a gente não entra na
9:56
camada de Product Matrix, a gente pode cair nessa armadilha.
10:01
E, às vezes, eu já vi alguns PMs caindo um pouco nessa armadilha,
10:04
que é, cara, e se eu gerar o resultado aqui fazendo, sei lá,
10:08
não sei, eu gosto de um exemplo aqui, na verdade, que é meio
10:11
bobo, que é Eu preciso gerar GMV.
10:14
Se eu não entrar na camada de métrica de produto, pode ser que
10:17
eu consiga gerar GMV se eu montar uma barraquinha na feira
10:20
e colocar os produtos da empresa da qual trabalho e vender esses
10:23
produtos. É a valor bruto de mercadoria
10:26
transacionada. Estou fazendo GMV.
10:29
Então, eu preciso entrar na esfera de produto para a gente
10:31
medir o meio que a gente cuida hoje.
10:33
A gente cuida de produto, galera.
10:34
A gente não cuida do business. Esse é um alinhamento bom.
10:38
A gente influencia o business e é retroalimentado.
10:42
O produto alimenta o negócio, o negócio alimenta o produto.
10:44
Essas análises são constantes e são muito ricas da gente ter
10:48
essa troca, uma conversa constante.
10:51
Mas normalmente o direcional vem sempre ali do negócio
10:54
inicialmente. Depois a gente retroalimenta com
10:57
os dados de produto. Então, nesse PowerPoint que eu
11:01
estou falando que a gente costuma fazer, a gente desce da
11:03
métrica de negócio para a camada de métrica de produto e ainda
11:07
assim a gente tem uma terceira camada que eu gosto de descer,
11:09
que é a camada de Product Input Metric, que é a métrica de
11:13
produto que é de input, que é uma métrica acionável.
11:17
Então, Para quem nunca ouviu falar em Product Input Metric ou
11:21
Input Metrics, no geral, poderia ser uma Input Metric de negócio,
11:24
isso existe. Leiam aí o Working Backwards,
11:28
que é um livro falando muito sobre o Ways of Working da
11:31
Amazon. A Amazon é muito adepta de Input
11:33
Metrics. Essas são métricas que talvez
11:37
tem uma analogia legal que eu gosto de usar para explicar um
11:40
pouco o que é, o que efetivamente vai ser o botão
11:44
para o teu LED acender. Quando eu estou olhando para uma
11:47
métrica e eu quero que ela seja o máximo possível acionável, eu
11:50
deveria ter já talvez uma quantificação de causa ali.
11:54
Eu vou dar um exemplo aqui, talvez minha Product Metric seja
11:58
a conversão, a minha Business Output Metric, com a métrica
12:03
ali, mais de Output menos acionável, vai ser o GMV.
12:07
E a minha input metric aqui poderia ser uma redução, uma
12:10
taxa de erro. Esse aqui é um case bem comum.
12:13
Então, uma taxa de erro específica numa etapa específica
12:17
do login. Ela já é a causa.
12:20
Então, eu sei que se eu reduzir essa causa, eu consigo aumentar
12:23
minha conversão por consequência, que é aquilo que a
12:25
gente gosta de falar de causalidade, Então, a minha
12:29
input metric deveria ter uma causalidade direta e específica
12:34
na minha product metric, que vai ter, por consequência, uma
12:37
causalidade, às vezes direta, às vezes indireta, na minha
12:41
business metric. E quando eu falo output metric
12:44
aqui, é porque, diferente da input metric, a output metric a
12:48
gente não vai ter ela de uma forma acionável.
12:52
Então, a business output metric é muito ampla.
12:56
Ela é muito pouco acionável. Ela é menos a causa, ela é mais
12:59
a consequência. Então, eu preciso descobrir a
13:01
causa, que é onde eu quero apertar para eu poder ter a
13:04
consequência como resultado saindo do outro lado.
13:07
Você deu uma aula, não? Agora você deu uma aula.
13:10
Porque conversando com alguns POs, PMs, né?
13:14
Eles têm essas dificuldades de conectar.
13:18
Muitas das vezes... Às vezes é fácil conectar, né?
13:22
Então, por exemplo, se você é de uma jornada de ativação, ou se
13:26
você é de uma jornada de onboarding, enfim, checkout,
13:31
enfim, você consegue conectar. É conectar, óbvio.
13:35
Mas quando você é um PM, por exemplo, do produto, então, vou
13:39
dar um exemplo aqui, que já aconteceu.
13:43
Uma pessoa de produto chegou pra mim e falou assim, ah, Xode, eu
13:46
não vou priorizar monitoramento. O monitoramento é um item
13:52
técnico, não gera valor pro negócio nem pro usuário.
13:57
Eu falei, ué, mas por quê? Não, porque é técnico, eu não
14:03
vou. Falei, não, mas por que que
14:05
querem fazer o monitoramento da aplicação?
14:08
Ah, pra poder saber com antecedência os erros que
14:12
acontecem. Ah, legal.
14:16
Sabendo antes, o que a gente faz?
14:19
A gente resolve antes, eu falei. Antes do cliente saber, né?
14:22
Isso. Se o cliente não sabe do erro,
14:25
ele não faz o quê? Ele não liga.
14:28
Eu falei, isso. E se não liga...
14:32
Ah, Shoddy, a gente... Não sei o que que acontece, não
14:36
tem muita ligação. Eu falei, a gente já era um save
14:38
de ligação. Quanto que é a ligação?
14:42
Aí ele falou, ah, é doze reais. Eu falei, então faz a conta de
14:46
multiplicação que você vai ver o quanto de save um item técnico
14:53
está gerando para o negócio. E aí eu tenho umas dicas que é,
14:57
muitas das vezes, engenharia nos ajuda.
15:00
Só basta a gente interpretar e traduzir o rolê para uma
15:03
linguagem de negócio e de produto.
15:07
Poucas vezes a engenharia ajuda, só para deixar bem claro.
15:11
A maioria das vezes é mais tiro, porrada e bomba com eles.
15:15
Mas estamos juntos. Mas essa construção de
15:20
pensamento é muito difícil encontrar, né?
15:26
Enfim, você acha que essa conexão que eu fiz aqui parece
15:31
ser óbvia para mim, para você, né?
15:35
Mas que para muitos PMs que estão entrando ou que já estão
15:39
aí e no dia a dia se perdem muito nos backlogs, etc., você
15:45
enxerga qual é a dificuldade, o que essas pessoas precisam, eu
15:53
entendi que precisam entender de negócio, mas tem gente que
15:56
entende de negócio, mas não, a gente ganha dinheiro assim, mas
16:00
ela tem um, quando você senta e fala assim, o objetivo, o OKR, o
16:05
objetivo é esse, criar é esse, Vê aí no backlog, como conecta
16:11
aqui. Ih, não sei.
16:15
Como que é a sua leitura? Boa.
16:19
Eu achei o teu exemplo excelente.
16:22
Para início de conversa, eu já vi também PMs com quem eu
16:25
trabalhei terem essa dificuldade.
16:28
E é até algo que tem muitos estudos.
16:30
A gente tem estudos aí na internet de, cara, se o teu
16:34
response time, se a latência das tuas aplicações estiver acima de
16:38
tantos segundos, você vai perder o usuário.
16:40
Então, isso é algo sabido pelo mercado.
16:43
Então, a conexão de você conseguir... fazer e conectar
16:49
indicadores, tanto de engenharia, como você trouxe aí,
16:53
de observabilidade, com o impacto no negócio, é muito,
16:57
muito importante de fato. Então, estou frisando esse ponto
17:00
aqui, porque isso é muito importante, e às vezes a gente
17:04
acaba deixando no segundo lugar. Sobre o teu ponto, a sua
17:09
pergunta de o que será que eu acho que falta, o que que Se eu
17:15
pudesse falar assim, cara, para o PM dar de dica, o que você
17:18
faria para você conseguir ter essa visão, para você conseguir
17:21
fazer esse link, como é que a gente conseguiria chegar nesse
17:24
lugar? Eu vejo que aqui tem alguns
17:29
pontos, eu vou entrar num leve devaneio aqui, se você me
17:33
permitir. isso é uma questão que eu me pergunto bastante, assim,
17:40
isso foi inclusive um dos motivos pelos quais eu comecei
17:43
alguns guidelines, sabe, alguns frameworks que eu criei, que era
17:48
exatamente pra tentar ver se a gente começar por um pequeno
17:53
espaço, por uma pequena etapa, né, e dessa etapa aqui, se eu
17:56
conseguir avançar nessa etapa, será que isso é um primeiro
18:00
degrau de vários outros degraus e depois eu consigo alavancar
18:02
esse meu pensamento? Então, é me apegando aqui na
18:06
parte da tua pergunta de como é que a gente deslancha isso num
18:09
PM, né? Se você é um PM, você tá
18:11
assistindo o PG aqui junto da IA, se você quer alavancar nesse
18:15
ponto, eu acho que Assim como você falou, tem a importância de
18:20
entender o negócio, não adianta só entender o negócio, até por
18:23
isso, acho que aquela boa interseção de produto,
18:26
tecnologia, experiência do usuário, das três bolinhas ali
18:29
que hoje já são, já é muito mais fragmentado, mas é uma visão
18:34
básica que diz a importância exatamente disso.
18:36
Então, de você conseguir fazer a conexão porque você transita
18:40
nesses três mundos. Eu acho que tem esse ponto que
18:45
eu falei do devaneio, que é, eu estava no aeroporto, voltando de
18:47
uma viagem, num dia desses que eu fui fazer em Floripa ali para
18:51
a minha startup, bota entre parênteses que tem uma startup
18:54
no part-time aqui, e eu fiquei pensando muito nisso, até assim,
18:58
de cara, como é que eu consigo instigar isso, como é que eu
19:01
consigo fazer as pessoas verem e criarem essa conexão, E assim,
19:05
até lembrando da minha história aqui, Paula abrindo um pouco
19:08
sobre IAIs aqui, eu acho que uma das coisas que me ajudou muito a
19:12
conseguir criar essas conexões, seja com a métrica técnica
19:16
embaixo de negócio, seja uma métrica de produto embaixo de
19:19
negócio, produto eu digo aqui, mas não viés menos, uma métrica
19:23
menos de observabilidade, de engenharia.
19:27
Foi por incrível que pareça eu ter aulas de lógica de
19:29
programação. E, cara, quando eu comecei a
19:33
tela de lógica de programação, eu acho que a minha cabeça deu
19:36
um estalo ali, virou e, cara, eu consegui enxergar o mundo mais
19:39
binário, digamos assim, sabe? Foi quando eu fui ver, eu tava
19:42
fazendo, escrevendo algoritmo, tipo, em Google Doc pra projeto
19:46
final e, tipo, pô. Uma loucura.
19:49
Então, eu acho que assim, da mesma forma que eu falei de
19:52
entender o negócio, eu acho que você entender princípios de
19:57
tecnologia, você entender princípios das áreas com as
20:01
quais a gente tem interseção, vai ajudar você a conseguir ter
20:04
essa visão. Porque pra mim a lógica de
20:06
programação, ela é mais do que só eu vou aprender a programar.
20:09
Ela não é sobre aprender a programar.
20:10
Ela é aprender você a pensar. Como é que você pensa de uma
20:13
maneira racional? Como é que você consegue
20:15
estruturar? Eu acho que tem um ponto aqui
20:19
que me ajudou muito também, assim, eu tenho um gosto muito
20:22
grande por métricas, por números e etc.
20:27
Mas uma coisa que me ajudou muito aqui também foi leitura,
20:30
assim, né? E aí, beleza, isso aqui é uma
20:31
forma como a IAES aprende. E aí, claro que você estiver
20:34
assistindo o PG aqui também, cara, não vou falar.
20:37
Chega lá e começa a ler um livro por semana.
20:39
Às vezes não é assim que você aprende, não é assim que vai
20:41
funcionar. Você tem que entender como é que
20:42
a sua cabeça funciona. Eu gosto muito de aprender
20:45
lendo, assim, então... Eu acho que tem alguns livros
20:49
que talvez eu dou de dica aqui também.
20:51
Vou dar um trabalho aqui para o Paulo, que na edição ele podia
20:53
ir botando as imagens. Ele vai botando os livros, as
20:56
referências que eu estou falando.
20:58
Tem um livro aqui chamado Lean Analytics.
21:01
Cara, se você tiver a chance, leia esse livro, porque isso
21:04
tudo vai ajudando você a conseguir entender, cara, quais
21:08
são os tipos de métrica que existem, como é que eu consigo
21:10
fazer conexões, o que é uma métrica acionável, o que não é,
21:14
o que é uma causalidade, o que é uma correlação, uma métrica
21:17
qualitativa, uma métrica quantitativa, você entender
21:19
sobre o mundo de métricas, além de você entender de negócio, de
21:23
tecnologia, engenharia, você entender a experiência do
21:26
usuário, que eu acho que é aqui o grande tchan da questão, né?
21:30
Então eu falaria um pouco sobre isso...
21:33
E eu digo mais ainda... Tem um exercício que eu venho
21:37
testando aqui... Com alguns PMs...
21:39
Que é um exercício muito louco...
21:40
Um exercício que eu gostaria em algum momento...
21:43
Inclusive de criar um workshop...
21:45
Que são exercícios pegando coisas do nosso dia a dia...
21:48
Tem uma das perguntas do exercício que é assim...
21:51
Imagina que você frequenta o restaurante XYZ...
21:54
Esse restaurante tem duas áreas...
21:56
Uma área desse restaurante... A área de fazer pedido no
21:58
restaurante... E uma das áreas do restaurante é
22:01
a área da cozinha. Como é que você mediria o
22:04
sucesso da área de pedido e da cozinha?
22:08
E aí é uma loucura, porque às vezes quando a gente fica
22:10
falando muito de produto digital, a gente esquece que na
22:12
verdade é o pensamento de como é que você quantifica as coisas.
22:15
Como é que você vê as coisas na perspectiva binária que eu
22:18
estava falando. Então assim, aí não vou dar
22:20
spoiler, mas tipo assim, tem uma imagenzinha com o número de
22:23
mesas, aí você pode começar a viajar, né?
22:25
Tipo assim, ó... Esse daqui é o meu addressable
22:28
market, né? Tipo, é o meu tanque.
22:29
Tipo, eu tenho, sei lá, vinte mesas dentro da minha área do
22:32
restaurante. Beleza.
22:34
Quantas dessas mesas ficam ocupadas a cada noite?
22:37
E você começa de novo aí do... olhando do grande, né, do
22:42
desafio que foi dado pelo acionável.
22:44
Então, fazer esse tipo de exercício também, pensar como é
22:48
que você quantifica as coisas ao seu redor, como é que você
22:50
calcula o sucesso do teu fluxo. Imagina que você é um PM e você
22:55
mora sozinho aí, você tá na tua casa.
22:56
Eu imagino que você esteja num breve desespero de como é que
23:00
você lida com todas as suas tarefas domésticas.
23:03
Muito comum a gente ficar no meio de uma bagunça, porque,
23:05
cara, esqueci de lavar a louça e etc., Como é que você calcula o
23:08
sucesso, por exemplo, da tua cozinha?
23:12
Essa pergunta é meio estranha, mas como é que você calcularia o
23:14
sucesso para a tua cozinha estar sempre limpa?
23:15
Ah, porque eu tenho que fazer isso, eu tenho que fazer aquilo.
23:18
Quantas vezes? Qual a frequência que você tem
23:20
que fazer isso? Então, eu acho também que no
23:22
viés que eu falei que eu ia ter um leve devaneio e filosofar um
23:25
pouco, É que precisa ser uma roupagem no olhar, sabe?
23:31
Você precisa vestir seus olhos de lógica, de números.
23:34
Você precisa praticar isso. Então, começa a tentar praticar
23:37
isso. A gente calcula muito pouco no
23:39
nosso dia a dia. Olhando aqui pra frente, eu
23:42
olhei pra um copo de água. Você pensa, cara, quantos copos
23:44
de água eu bebo por dia? Às vezes a gente só lembra disso
23:46
quando a gente lê lá na revista que sentindo beber água vai dar
23:49
ruim. E tá no nosso dia a dia. fazer
23:52
esses cálculos, entender qual a frequência, né, quantos goles eu
23:56
dou, isso aqui é boa, tá? Quantos goles eu dou se eu
23:59
encher um copo de trezentos ml? E se você procurar em alguns
24:05
livros até de aí do Zewa, né, dos Estados Unidos, de processo
24:09
letivo, o Cracking the PM Career, mais fotos de livros
24:13
aqui pra você vai conseguir ver muitos exercícios de estimativa,
24:17
por exemplo. E para mim, exercício de
24:19
estimativa está linkado com lógica de programação que eu
24:22
falei e está linkado com você ver o mundo de um jeito mais
24:26
lógico, um mundo mais numérico. Ah, é para tirar beleza?
24:30
É para ficar só no quantitativo por isso?
24:32
Não, não é. Não vai adiantar você ficar só
24:35
no quantitativo. Muitas vezes você vai ter que
24:37
perguntar. Pergunta para o usuário.
24:41
Mas eu diria que é uma mistura de muito disso, Paulo, e não é
24:44
do dia para a noite. Eu recomendaria as pessoas
24:46
treinarem muito esse mindset, pensarem muito e trabalharem o
24:50
máximo possível para elas conseguirem desenvolver esse
24:53
lado mais analítico delas. Outra aula, hein?
24:56
Você que está ouvindo o nosso episódio, esse episódio, já sabe
25:01
que não é apenas mais um episódio do Project Gurus.
25:05
Esse episódio ganha o selo de aula.
25:08
Então, aproveite porque você vai ter uma aula sobre métricas aqui
25:14
que vale por muitos cursos caros.
25:16
Então, por favor. Antes da gente se aprofundar,
25:20
porque tem uma questão de curto prazo e longo prazo também,
25:24
porque a gente, diariamente, como pessoas de produtos, a
25:28
gente tem que fritar o pastel do dia, mas também pensar...
25:35
Na estratégia de longo prazo. Caso a empresa tenha.
25:38
Tem que deixar bem claro. Caso a empresa tenha.
25:43
Porque tem muita empresa. Que é meio a moda caralho.
25:46
Vamos que vamos. Se tem uma vida.
25:50
Vamos viver esse ano. Um ano que vem.
25:53
Quem sabe. Mas antes de a gente se
25:56
aprofundar nisso, recado. Você que está ouvindo esse
25:59
podcast, clique no botão seguir e deixe suas cinco estrelas.
26:03
Você que ouve a gente pelo Spotify e Apple Podcast, clique
26:05
no botão seguir e deixe suas cinco estrelas.
26:08
Cinco estrelas para mim? Não.
26:10
Fala Yas, por favor. Menos de cinco inscritos, não
26:13
precisa deixar, pode ir embora. Só ouve.
26:18
Quer seguir a Yas no LinkedIn? Link tá na descrição.
26:22
Vai lá, se inscreva e mande uma mensagem pra ela.
26:25
Fala Yas. me dê mais dicas para eu entender métricas.
26:32
Ela vai lá te dar a relação de livros, o link dos livros que
26:35
ela acabou de mencionar vai estar na descrição também para
26:38
você comprar, mas ela pode te dar mais recomendações.
26:42
Você pode, não sei, tem vaga na Boti?
26:46
Aí já vai, já cria um relacionamento, enfim, essas
26:48
coisas, tá bom? Então siga a IAS, se conecte com
26:50
a IAS, o link tá na descrição. Esse episódio é um oferecimento
26:54
da Tera, a escola de carreira digital que te ajuda a alavancar
26:59
a sua carreira. Tem um link na descrição e um
27:03
desconto exclusivo pra você que tá ouvindo, então clica lá e vai
27:07
lá alavancar a sua carreira ainda este ano.
27:10
E também, já que a gente tá falando de métricas, A gente não
27:15
pode deixar para lá o nosso segundo patrocinador, que é a
27:20
Amplitude. A Amplitude está com a gente,
27:22
está oferecendo esse episódio. A Amplitude é a maior e melhor
27:25
plataforma de Product Analytics do mundo.
27:29
Eu que estou falando? Não, é a Gartner.
27:31
Se você pegar lá o quadrante mágico da Gartner, está lá a
27:34
Amplitude. Lá na pontinha, lá em cima, no
27:37
quadrante direito lá. Então, Link está na descrição de
27:42
um e-book exclusivo traduzido para o português chamado Project
27:48
Analytics for Dummies. Ótimo nome de e-book.
27:52
É gratuito. Clica, faz o download, leia,
27:55
compartilha e é isso. Tá bom?
27:58
Vamos para o episódio aqui, né? Porque deu essa pausa de recado.
28:01
Eu vou voltar agora porque eu tenho uma lista de perguntas.
28:04
Porque a Yas foi falando e foi se abrindo caixinhas na minha
28:07
cabeça. um alt tab rápido, a IaaS meio que aprendeu através
28:13
da lógica de programação, eu aprendi através do Excel.
28:18
E é isso. Porque o meu primeiro gestor,
28:22
quando eu era analista de planejamento no call center, ele
28:25
falava, você precisa exercitar sua lógica.
28:28
O Excel é muito lógico. As fórmulas, basicamente, é
28:34
lógica. E além de também fazer com que
28:40
eu mexesse no Excel sem o mouse. É absurdo.
28:45
É desumano. Mas enfim, vamos seguir aqui.
28:49
Oh Yas, antes dos recados eu falei sobre equilibrar métricas
28:55
de curto prazo com as métricas de longo prazo.
28:59
Como que a gente equilibra isso? Como que você equilibra?
29:03
Porque a gente ainda está nessa questão de eficiência, né?
29:10
Fazer mais com menos, ser mais eficiente operacionalmente.
29:13
E isso tende a ser a curto prazo.
29:17
E a longo prazo são outras métricas, digamos assim.
29:23
Como que você equilibra isso? E como que isso impacta no dia a
29:27
dia dos times? Boa pergunta.
29:30
Eu acho que o primeiro ponto para a gente refletir aqui, e aí
29:34
eu trago também de uma experiência pessoal minha, eu já
29:37
passei por startup, que era startup no momento de virar
29:41
unicórnio, aquele fervor lindo da coisa, e já passei por big
29:47
corps. Então, eu já estive em empresas
29:50
onde a gente tinha o plano estratégico, onde a gente não
29:52
tinha. Se a gente ler o contexto aqui,
29:56
exatamente onde eu passei, que eram startups, tinha uma
29:59
tendência a ter muito menos um plano longo prazo.
30:02
Porque uma startup é aquilo que a gente costuma ouvir, muito
30:06
mais assim, fazer o resultado agora, porque a gente precisa
30:10
bater a meta agora. Inclusive, se a gente não bater
30:11
a meta agora, daqui a pouco você não está mais aqui.
30:14
Então, tem muita gente aí, PM, que trabalha em startup, vai
30:16
entender, vai conseguir ter uma empatia, uma ligação aqui com o
30:20
que eu estou falando. Então, assim, é claro que a
30:25
gente cria em startups, né, visões de futuro, isso tudo é
30:28
construído, mas a gente aprende muito no dia a dia e o presente
30:32
é muito importante. Então, é muito comum, assim, às
30:35
vezes, por isso que eu também não vou falar aqui, planejamento
30:37
estratégico dos próximos dez anos, tipo, porra, tu tá numa
30:41
startup que tá começando, assim, sabe, tipo, num momento ali,
30:45
talvez, achou o PMF e começou a fracionar.
30:49
É muito difícil você fazer uma projeção nesse nível.
30:52
Assim como é difícil a gente fazer uma projeção de que o
30:54
roadmap vai durar um ciclo inteiro, um semestre inteiro, um
30:57
ano inteiro. É uma projeção.
31:00
Muita coisa pode mudar. E no final das contas, quando a
31:04
gente faz um paralelo, o roadmap pode mudar assim como e tão
31:08
quanto o negócio pode mudar por fatores externos, fatores
31:13
internos. O mercado é muito volátil.
31:16
Então, a qualquer fator, a qualquer variação, você acabou
31:19
de falar, estamos em um momento aqui, talvez, de olhar mais para
31:23
margens, mais para bottom line ali.
31:26
Então, quando a gente está nesse momento e nesse lugar, é comum a
31:30
gente ter esse tipo aqui de comportamento.
31:34
Então, eu acho que eu coloco isso aqui também para você que
31:37
está ouvindo conseguir se conectar.
31:40
Não entre em desespero se você não tiver um plano estratégico
31:43
para os próximos três anos. Faz parte, muitas vezes, a gente
31:47
precisa tirar, claro que às vezes a cabeça para dentro
31:50
d'água para conseguir olhar para frente, mas muitas vezes estar
31:53
na startup vai fazer parte disso.
31:56
Vai ser parte do seu dia a dia exatamente você conseguir eu
31:59
acho que gerar o resultado curto prazo, até você conseguir achar
32:03
o que é o estável ali, quais são as linhas de receita estáveis, o
32:08
que você consegue efetivamente crescer, impulsionar de uma
32:12
forma constante e perene para você ganhar maturidade, e aí
32:15
sim, no negócio maduro, você começar a falar de plano
32:18
estratégico de, sei lá, os próximos três anos, cinco anos,
32:23
mas já vi até de dez anos, eu acho.
32:26
É ousado, né, assim, falar de próximos dez anos.
32:31
E aí, falando de big corps aqui, muitas empresas que eu já
32:34
passei, aí beleza, foi muito mais comum eu ver, de fato, um
32:38
pensamento estratégico, uma visão estratégica mais de longo
32:42
prazo. E por que eu estou falando isso?
32:46
Porque o contexto impacta muito. Então, nesses momentos que você
32:49
está numa big corp, você tem essa estratégia mais definida,
32:52
aí você entra realmente no dilema de entender e até colocar
32:58
um pouco a bola no chão no sentido de, cara, o que é isso
33:01
daqui que eu vou trabalhar? Como é que eu vou fazer esse
33:05
resultado ser alcançado agora versus daqui a pouco versus
33:08
daqui a pouco? Então, de toda forma, mesmo aqui
33:13
no grupo Boticário, a gente tem planos estratégicos desde três
33:17
anos ou cinco anos ali, mas a gente quebra isso em business
33:21
plans aqui. Então, quando a gente quebra
33:23
isso nos business plans, a gente tem quebras por ano, a gente tem
33:28
mensalização, que começa a dar pra gente um pouquinho uma
33:32
quebra e a gente consegue ter a visão daquilo, ah, beleza, tal
33:35
ano, esse aqui é o target, no outro ano esse aqui é o target.
33:39
Ou nesse ano, tipo, o nosso foco é a gente conseguir, por
33:43
exemplo, ah, eu tô mais embrionário, cara, eu tô com
33:46
produto redondo, quero crescer em aquisição, então vamos focar
33:49
muito em aquisição. Tô puto funil, vamos botar
33:51
usuário pra dentro, vamos fechar ali esse funil, e aí beleza,
33:57
quando a gente estiver falando de um produto que já está num
34:00
lugar onde, cara, tem uma boa parcela de mercado, um bom
34:03
market share, eu efetivamente não vou talvez mais ter tanta
34:07
agressividade assim com as minhas metas de aquisição, eu
34:11
vou focar mais em realmente conseguir reter na frequência,
34:15
no engajamento e etc. Então acho que tem alguns pontos
34:19
aqui da pergunta que você fez, que é como é que a gente combina
34:21
o curto prazo, o médio prazo e o longo prazo.
34:25
Eu, particularmente, gosto muito da gente conseguir fazer as
34:28
quebras por acionável. Então, falando aqui de
34:32
indicadores, de metrificações específicas.
34:34
Então, como a gente falou no início, mesmo a gente tendo uma
34:37
métrica que é uma... A gente poderia colocar que é
34:39
uma core metric, que é uma métrica que vai ser perene.
34:42
É uma métrica, por exemplo, de atingimento de receita.
34:45
Talvez o target vai mudar, mas ela não vai mudar.
34:48
Mas quando a gente desce ali, voltando para o início do nosso
34:52
PG aqui, a gente fala da input metric, Eu acho que a input
34:56
metric tende muito menos a ser perene.
34:59
Porque a input metric muitas vezes é uma métrica de...
35:03
Eu dei aquele exemplo, por exemplo, de taxa de erro.
35:07
Taxa de erro é uma métrica muito acionável.
35:08
Então, você vai lá e vai consertar, por exemplo, você vai
35:12
conseguir reduzir a sua taxa de erro.
35:14
Então, quando você reduzir a sua taxa de erro, Aí entra o outro
35:18
ponto de métricas, que é um ponto do framework mesmo, aí
35:21
você pode colocar o link na descrição aqui do PG também, que
35:24
é o framework que eu desenvolvi ali, com muitas referências, é
35:28
claro, mas que eu gosto muito de trazer, que é a gente
35:32
normalmente precisa entender qual o potencial da nossa
35:36
métrica e qual é a saturação da nossa métrica.
35:38
Então, nesse caso, muitas vezes eu vou chegar numa saturação
35:41
dessa métrica de input muito rápido.
35:44
Então, pô, Paulo, A métrica de taxa de erro, é uma métrica
35:47
que... O Paulo é ótimo, né?
35:50
Pô, Iage, a métrica de taxa de erro, você acredita que ela vai
35:54
ser perene por muitos semestres? Cara, eu acho que não, porque só
35:58
se a gente estiver mirando muito errado ali, né?
36:00
Porque a gente deveria achar a causa, conseguir reduzir a taxa
36:03
de erro, e isso seria uma tratativa muito rápida.
36:07
Ao contrário, a gente tem, por exemplo, receita, faturamento,
36:11
né? A gente tem CAC, Lifetime Value,
36:14
essas... business output metrics, elas são muito menos
36:19
curto prazo. Elas são mais perene, elas vão
36:21
estar no nosso negócio possivelmente hoje e para
36:25
sempre. Então, eu acho que tem que ter
36:28
um pouco esse olhar no sentido de como é que o produto entrega
36:32
o resultado agora com essas métricas, mas como é que o
36:34
produto precisa manter a métrica perene.
36:36
Então, por exemplo, a conversão é algo que, mais que a tua taxa
36:40
de erro tenha reduzido, você vai precisar continuar olhando para
36:44
a tua conversão. Se você mexe com e-commerce aí,
36:46
então, você está se sentindo uma empatia aqui com esse momento do
36:50
PG também. Cara, dificilmente você vai
36:52
conseguir parar de olhar para a conversão de produto.
36:54
Então, a conversão de checkout. Então, provavelmente, a gente
36:59
vai ter a conversão de checkout, que é uma product metric ali, de
37:02
uma forma mais perene. Então, falando aqui muito de
37:06
metrificação, Paulo, não estou entrando muito aqui em
37:08
estratégia de produto curto, médio e longo prazo, mas pode
37:11
ser um próximo tópico. Então, eu vejo muito essa
37:14
correlação entre a gente ter métricas mais acionáveis e a
37:17
gente ter métricas menos acionáveis e o quanto que isso é
37:19
perene versus o quanto que isso é mais pontual.
37:22
Oiás, a gente está falando muito ainda no aspecto de conexão de
37:30
métricas, como que a gente entende essas métricas de
37:34
produto e negócio, etc. Tem uma questão também que vem
37:41
muito atrelada à dificuldade das pessoas de produtos a conectarem
37:46
o backlog com as métricas de negócio, principalmente, né?
37:52
Então, ela sabe, ah, eu vou mexer aqui na jornada aqui no
37:58
checkout para diminuir o carrinho abandonado.
38:02
É... Só que ela não consegue entender
38:06
ou fazer o cálculo de quanto isso vai gerar de aumento de
38:13
vendas e, consequentemente, aumento de receita, enfim, essas
38:18
coisas. E não conseguir fazer isso afeta
38:24
a comunicação e o alinhamento, principalmente com stakeholders.
38:30
Qual é a sua abordagem para comunicar e alinhar o roadmap ou
38:36
as métricas entre diferentes stakeholders?
38:40
Considerando que cada área pode ter interesse em indicadores
38:46
distintos, como o atendimento, que é redução de ligação e
38:52
experiência do cliente, ou o onboarding. pessoal de vendas
38:57
que é venda, óbvio. Então, como que você comunica e
39:03
alinha? E aqui, vale também, acho que
39:07
essa sua resposta vai valer não só para as pessoas de produto,
39:10
como para as pessoas de design também, né?
39:13
Porque muitas das pessoas de design, elas se comunicam bem,
39:18
elas criam um racional, só que os stakeholders não entendem o
39:23
lance de melhorar a experiência. Para eles, meio que tipo,
39:28
caguei, por que eu vou melhorar a experiência?
39:31
Então é meio que interpretar e traduzir aquilo ali.
39:35
Mas como que você aborda isso? Boa.
39:39
Eu vejo várias ramificações aí para a sua pergunta de novo, por
39:42
isso que eu acho que o papo está bom aqui.
39:45
Mas falando um pouco sobre isso de Diversos stakeholders
39:49
acompanharem diferentes métricas.
39:52
É comum, né? Assim como você falou ali, a
39:54
gente pode ter a parte de operações e vão estar
39:57
acompanhando indicadores operacionais.
39:59
A gente pode ter a parte mais da ponta de comunicação, CRM, que
40:04
vai estar acompanhando taxa de sucesso, CTR de anúncios ou de
40:08
links colocados no e-mail, por exemplo.
40:11
E para mim, eu acho que esse é um ponto de muita soft skill, de
40:16
influência, comunicação, relacionamento interpessoal do
40:18
PM, que é muito importante nesse momento, que é como é que eu
40:21
falo a língua, como é que eu entendo o que é a cenourinha
40:27
desse stakeholder, o que vai abrir o sorriso desse
40:31
stakeholder. Então, eu acho que isso daqui é
40:35
algo que às vezes a gente leva, e eu amo a toda a parte técnica
40:41
e de metrificação, mas se você não conseguir vender, muito bem,
40:44
se você não conseguir se comunicar, você vai encontrar
40:46
essa dificuldade de fato. Então, eu falo muito assim para
40:49
os meus times, cara, a gente precisa falar a língua desses
40:52
stakeholders. Então, se é um cara de negócio,
40:54
se é um cara de CRM, precisa falar a língua desse cara,
40:58
precisa falar a língua desse stakeholder.
41:00
Então, não adianta eu chegar lá com um technique de produto, não
41:03
adianta eu chegar lá com um technique de engenharia. se você
41:07
chegar talvez com técnicas que ele quer ouvir falar.
41:10
O que ele quer ouvir falar? O que ele tem de expectativa?
41:14
Parte muito dessa premissa. O cara está olhando para um set
41:18
de indicadores que às vezes os PMs não estão olhando.
41:22
E aí os PMs vão também com uma ideia que é uma coisa que os PMs
41:25
estão olhando. Aí a área, por exemplo, do CRM
41:28
não está olhando. A área do CRM está acompanhando
41:30
alguns indicadores que não estão bons.
41:31
Os PMs vão lá para fazer uma melhoria de experiência.
41:34
Exemplo, parecido com o que você falou. cara, não vai dar match,
41:39
porque a expectativa aqui está desalinhada.
41:42
E as pessoas não estão se falando, não estão conversando.
41:45
Então, eu acho que isso abre precedente aqui para a gente
41:48
falar de não só você falar a língua do teu stakeholder, você
41:52
entender o que motiva, que é a cenourinha do teu stakeholder,
41:54
mas você também entender quais são os KPIs, quais são os
41:58
indicadores que esse stakeholder acompanha.
42:00
Porque na maioria das vezes, quando a gente leva algo que
42:03
está desalinhada, porque a gente não está acompanhando esses
42:05
indicadores também. E pra mim isso daqui é um dos
42:09
pontos-chave pra você conseguir conquistar stakeholder.
42:12
Tipo, antes do cara se preocupar porque a taxa, o CTR dele caiu,
42:16
você já viu que o CTR caiu, você já tá pensando como resolver
42:19
isso junto com ele. E pra mim isso muito tem a ver
42:22
aqui também com aquilo que a gente falou no início de
42:24
bottom-up versus top-down. Não é, de novo, um top-down de
42:28
demanda de stakeholders, mas um top-down de...
42:30
Isso é estratégico. Isso é a estratégia da área de
42:33
CRM. Você, como meio, como produto,
42:35
você precisa entender qual é a área da sua estratégia, os
42:38
indicadores da estratégia da área de CRM, e você, como
42:42
produto, como você consegue potencializar isso.
42:43
Então, acho que sempre volta para o lugar também de você
42:46
entender que o produto é o meio para gerar o resultado.
42:50
Acho que, às vezes, os PMs e PDs e etc. também precisam evitar
42:55
criar silos né, que é, vamos fazer o nosso discovery aqui,
42:59
por exemplo, sem envolver ou sem entender quais são as principais
43:02
oportunidades que essa área tem hoje, né, então, e aí acaba
43:06
criando essas rixas, né, de, ah, o stakeholder, oi, stakeholder,
43:11
será que deveria ser tão ruim o relacionamento assim, cara,
43:14
tipo, vocês deveriam estar correndo atrás do mesmo
43:17
propósito, vocês deveriam estar olhando os mesmos indicadores, e
43:21
assim, se a tua experiência do usuário conseguir elevar uma das
43:28
métricas ou os indicadores que o pessoal da área de CRM está
43:31
olhando, eu tenho certeza que eles vão estar comprados com
43:33
isso. E aí eu acho que entra a segunda
43:35
esfera da tua pergunta, Paulo, que foi a dificuldade dos PMs de
43:40
conseguirem fazer uma projeção de quanto que isso aqui vai
43:44
levar de resultado. E aí entra de novo, acho que
43:46
aqui um pouquinho no framework mesmo, se você me permitir
43:50
explicar um pouquinho ele mais de detalhe, O framework mesmo,
43:54
ele é composto basicamente por você entender uma premissa muito
43:58
básica de produto, que é você saber onde você está e para onde
44:01
você quer ir. É ir do ponto A para o B.
44:04
Às vezes a gente esquece que é simples assim, é tipo, deveria
44:07
ser simples assim. E às vezes se a gente pensasse
44:09
que é simples assim, as coisas seriam mais fáceis.
44:12
Porque não parte de uma ideia, parte de uma oportunidade, de um
44:16
número. De um número que às vezes está
44:19
bom ou não está bom, você vai precisar descobrir isso.
44:21
Então, o framework mesmo, ele parte de onde você está hoje.
44:24
Como é que você descobre onde você está hoje?
44:25
Você precisa fazer uma análise, é isso.
44:27
Então, como é que está o teu número hoje?
44:29
O que é o teu baseline? Em métrica, a gente chama de
44:32
baseline. E para onde você quer ir?
44:34
Cara, qual o potencial dessa tua oportunidade?
44:37
O quanto que você consegue extrair dessa tua oportunidade?
44:41
E esse potencial... ele vai ser, no final das contas, ali a
44:46
distância do teu baseline, do teu potencial, vai ser essa
44:48
saturação. Então, se a gente colocar aqui
44:51
aquele exemplo da taxa de erro, eu estava com, sei lá, trinta
44:55
por cento de taxa de erro ali no meu funil, na minha conversão, e
44:58
eu consegui chegar em vinte e oito por cento.
45:01
Cara, tua oportunidade está saturada.
45:03
Você vai continuar investindo em, talvez, virar dois por
45:05
cento? Difícil, né?
45:08
Então, assim, dando esse exemplo, a gente consegue ver
45:13
nesse framework que eu coloco muito assim, cara, eu preciso
45:16
sair desse baseline e eu tenho esse potencial.
45:19
Às vezes os PMs têm uma grande dificuldade em calcular qual é o
45:22
potencial. E aqui eu acho que entra um viés
45:27
muito quantitativo mesmo, porque a gente precisa ter um viés
45:31
quantitativo para a gente entender o potencial, o tamanho
45:34
dessa oportunidade. Porque senão eu posso estar
45:37
falando com um usuário, com cinco usuários, e mesmo que isso
45:39
tenha a ressonância ali, a padronização que o Nielsen
45:43
propõe para a gente, pode ser que isso não seja efetivamente
45:47
refletido numa significância estatística.
45:49
E aí isso me leva para um dos outros tópicos que eu acho que a
45:52
gente abordaria aqui, que é o quantitativo versus qualitativo.
45:56
Já adiantando um pouco esse tema aqui, e agregando um pouco aqui
46:02
o framework mesmo, e por que a gente deveria olhar potencial de
46:04
forma quantitativa, eu tive a oportunidade de trocar com uma
46:09
diretora de produto digital da Meta, do Facebook.
46:12
Uma vez eu estava fazendo um curso e ela falou algo que eu
46:14
nunca me esqueci, que foi, cara, aqui no Facebook a gente tem uma
46:18
base tão grande de usuários, são tantos usuários, que a gente não
46:22
consegue começar pelo qualitativo.
46:24
Porque se a gente começa, é como se a gente achasse uma agulha no
46:27
palheiro e a gente depois precisa ir para o quantitativo
46:29
para a gente entender se isso é grande o suficiente.
46:31
Então, como isso dá trabalho, trabalho para o nosso...
46:35
customer lead time, o cycle time de discovery, se a gente quiser
46:38
colocar dessa forma. Então, eles começam pelo
46:41
quantitativo, para eles entenderem logo os tamanhos dos
46:44
problemas, qual o tamanho desse problema, qual o size desse
46:48
problema, para efetivamente depois eles irem entender os
46:51
porquês no qualitativo. Então, acho que tem um pouco
46:54
disso também, dos PMs conseguirem entender qual o
46:57
tamanho desse meu potencial. E eu dei o exemplo aqui da taxa
47:01
de erro. Então, taxa de erro, a gente
47:02
conseguiu... Como é que a gente conseguiu
47:04
esse potencial? Cara, a gente começou a
47:06
metrificar o nosso funil, a gente começou a logar métricas
47:10
técnicas, como, por exemplo, erros, e a gente começou a ter o
47:14
tipo de erro, que às vezes a gente chama de error type.
47:17
Tipo de erro, a gente entendeu qual era o percentual por tipo
47:19
de erro, a gente viu que tinha um tipo de erro que estava em
47:22
trinta por cento, E esses trinta por cento estavam tirando, sei
47:25
lá, dez por cento do meu funil. Eu tenho o tamanho dessa
47:29
oportunidade. No meu funil é dez por cento.
47:31
Na minha taxa de erro é trinta por cento.
47:33
Eu quantifico. Então, acho que até pegando o
47:37
gancho aí da tua chamada para amplitude, caso muito fã de
47:41
Product Analytics, e eu acho que se a gente explora bem o Product
47:44
Analytics, as ferramentas que a gente tem de Product Analytics,
47:47
seja ela qual for que você usa, a gente consegue começar a ter
47:51
essa visão mais quantitativa, a gente consegue começar a
47:54
entender o potencial das coisas. Que, ah, beleza, estou deixando
47:58
de conseguir isso daqui porque isso daqui está acontecendo,
48:00
sabe? Então, acho que sintetizando um
48:03
pouco, só um pouquinho disso tudo.
48:04
Mais uma aula, né? Uma dica que eu sempre falo é
48:10
sobre, é sempre o PM, sempre ir na operação e sempre ir no
48:15
atendimento. No atendimento, principalmente,
48:18
é um lugar em que você consegue quantificar o quanto do problema
48:25
e até calcular o quanto que você vai resolver ali.
48:30
Muitas vezes os teus stakeholders te ajudam também,
48:33
né, Paulo? Às vezes você não sabe como
48:35
medir, ele já está ali com a conta pronta.
48:38
No SAC é muito comum isso. Quando o PM vai no SAC, ele
48:41
muitas vezes já tem ali a... gráfico de pizza com os
48:45
principais motivadores ali e já sabe que trinta por cento é
48:48
porque tá com problema na parte tal do produto, né?
48:52
A gente já consegue quantificar junto dos stakeholders.
48:55
Isso é excelente. Então, sempre um PM quando entra
48:59
numa empresa ou algo do tipo, eu sempre falo, pô, primeira coisa,
49:04
não fica pedindo relatório difícil, não.
49:07
Calma. Vai, bate lá no atendimento e
49:11
fala assim, oi, poderia me colocar no loop?
49:14
no relatório ou no painel de indicadores de atendimento,
49:18
porque sempre vai ter o top dez motivos de ligação.
49:22
Aí você vai, olha, aí você fala, pô, me vê o relatório de
49:28
cancelamento, caso você trabalhe com esse modelo, você vai ter lá
49:33
os dez motivos de cancelamento. Pronto.
49:34
Você vai conseguir. Você tem o tamanho da sua
49:36
oportunidade. Aí, desde que você tenha o
49:39
desdobramento ali, você vai poder fazer o seu mesmo.
49:42
É, e com certeza, Aí é muito mais uma questão de, você tendo
49:47
isso, muito mais uma questão de relacionamento com os
49:49
stakeholders, só para você ir entendendo ali, porque em uma
49:55
conversa ele pode falar, poxa, a gente teve um aumento lá, não
49:59
sei quantos por cento, no motivo tal.
50:02
Você fala, pô, eu vi isso. Você não acredita.
50:07
Eu priorizei algo pra essa sprint, pra trocar isso?
50:10
Menino do céu. A gente vai reduzir em dez por
50:13
cento isso. Fica tranquilo.
50:15
Você que olha e fala assim, pô, sem eu precisar falar, ele já...
50:19
Entendeu? Então, enfim.
50:22
Só que, você deu um exemplo, esse caminhando pro final aqui
50:26
do episódio, você deu um exemplo da meta.
50:30
Mas nem todo mundo é a meta. Certo?
50:33
Certo. Que é?
50:35
Você falou, não. Porque a meta tem muitos dados.
50:38
O grupo boticário também tem muitos dados.
50:40
Então não dá pra gente fazer o quali.
50:44
Mas tem contextos em que não tem dados.
50:48
Ou os dados são limitados. E que tem muitas incertezas.
50:54
Como que você utiliza essas situações de incertezas e dados
51:00
limitados para tomar decisão de produto?
51:03
Aí entra o feeling, né Yas ou não?
51:05
Entra o feeling e o qualitativo ajuda bastante também, né?
51:10
E a gente tem alguns caminhos aqui pra gente seguir.
51:14
Eu sou uma pessoa que, eu acredito, tá?
51:16
No gut feeling do empreendedor, eu acho que, cara, tem muita
51:19
decisão que a gente toma ali, no final das contas, com a nossa
51:22
experiência, com a nossa vivência, que vai dar certo.
51:25
Mas eu também gosto de colocar a bola no chão, né?
51:28
E falar assim, mas vamos... tentar debater um pouco aqui
51:31
sobre quando que a gente deveria ir para esse caminho, quando não
51:34
e etc. Então, voltando à nossa conversa
51:36
do contexto, eu acho que principalmente quando a gente
51:40
coloca empresas aqui em momentos diferentes, como por exemplo a
51:43
gente estava falando às vezes de startups, que são mais early
51:45
stage, que estão em momento de tração, essas startups vão ter
51:50
uma tendência ali da gente efetivamente... estar falando de
51:55
um cenário... onde a gente tem menos estruturação de fato...
51:58
onde a gente tem menos métricas... na verdade a gente
52:00
está num lugar muito qualitativo... e eu até defendo
52:04
muito isso também... tem uns artigos que eu falo aqui...
52:08
bastante sobre o... como é que eu consigo entender... que eu
52:11
bati meu PMF... como é que é o meu estágio até lá... que é o
52:15
pre-PMF ali... como é que é o lugar que eu atingi o PMF... e o
52:18
pós-PMF... porque as coisas mudam muito... estão
52:21
colocando... Eu acho que esse tempero aqui na
52:24
nossa conversa, quando a gente está nesse lugar mais early
52:28
stage, vai ser muito comum essa incerteza e vai ser muito comum
52:33
a gente ainda não ter estruturado e nem vai fazer
52:35
sentido, às vezes, a gente ter uma estruturação quantitativa
52:37
porque eu não tenho uma base grande o suficiente para ter
52:41
significância estatística. Então, nessas ocasiões, eu acho
52:46
que tem esses dois caminhos. Tem o teu gut feeling, mas você
52:49
também não pode deixar de ter algum input.
52:52
Quais são os inputs de informação que você consegue ter
52:55
para você gerar o conhecimento para você conseguir melhorar o
52:58
teu produto? Então, acho que tem um ponto
53:01
aqui grande até, que é quando a gente fala de qualitativo e
53:04
quando a gente fala de early stage, a gente está falando
53:06
muito de... daquele querido job to be done também, que eu sou
53:10
muito fã e gosto muito, que é a gente conseguir efetivamente
53:14
descobrir ali, cara, quais são essas necessidades, essas
53:17
ansiedades, quais são essas forças que compelem o usuário a,
53:22
de fato, aderir a uma solução. E é um viés e uma percepção
53:27
muito qualitativa ali. Então, achar o job to be done
53:31
que é o fundamento do porquê que você deveria estar fazendo algo,
53:36
você estar próximo ao seu usuário, é muito importante,
53:38
principalmente em empresas que estão nesse momento de muita
53:41
incerteza. Então, de toda forma, Paulo, eu
53:44
acho que apesar do gut feeling, eu nunca falaria assim, PM, se
53:48
está sem dado nenhum, se tranca numa salinha, esquece mesmo que
53:52
você não tem input nenhum e segue a vida.
53:54
Então, eu acho que tem esse lado de, cara, o jobstube done é
53:58
sensacional aqui, é a gente conseguir ter e estruturar
54:01
inputs dos nossos usuários. E assim, cara, entender se faz
54:06
sentido nesse momento você estar olhando para quantitativo.
54:10
Faz sentido você já ter, inclusive, OKR rodando, porque
54:13
você está no prepmf ali, Cara, eu não sou muito fã, não gosto,
54:18
inclusive eu tenho, tenho minha startup, eu acho que é, antes de
54:21
você achar o PMF, você deveria focar em mais nada, a não ser
54:23
achar o PMF. Então, você deveria ter muito
54:26
mais learning goals, que tipo, cara, eu preciso aprender isso,
54:28
eu preciso aprender aquilo, que eu preciso botar meta, que eu
54:30
preciso botar resultado. Então, mas tá muito no inicinho.
54:33
não indicaria, não acho que faz sentido, se você já passou do
54:36
inicinho e ainda assim a tua empresa não tem os dados
54:39
estruturados, jobs to be done, ter qualitativo, você ouvir o
54:42
teu usuário, Teresa Torres aqui vai ficar feliz, você fazer o
54:46
seu discovery contínuo, você começa a também ter os seus user
54:49
insights, e isso também soma muito para você tomar melhores
54:53
decisões. Então, Não se tranquem numa
54:56
salinha, acho que escutem seus usuários.
54:59
E se você não tem ainda os seus dados estruturados e a tua
55:02
empresa está na maturidade para você ter, acho que também faz
55:06
parte aqui a gente estruturar os dados.
55:09
E aí a gente entra numa seara que é...
55:11
Eu deveria estruturar meus dados?
55:13
Quais dados eu vou estruturar? Eu vou medir tudo?
55:16
E aí entra aquelas preocupações de tipo, ah, quem mede tudo não
55:19
mede nada, e aí entra um pouco dessas questões, então eu gosto
55:23
muito de garantir que a gente tem a estratégia do negócio e do
55:26
produto estruturada, eu sei para onde o meu produto quer
55:30
caminhar, Eu descobri isso até agora e até então pelo meu
55:33
qualitativo, mas a partir de agora a gente vai ter um
55:37
desdobramento disso e a partir de agora a gente vai conseguir
55:41
entender que eu preciso estruturar essa, essa e essa
55:45
métrica porque elas estão atreladas à minha estratégia de
55:47
produto. Então você também não precisa
55:49
começar mensurando tudo, absolutamente tudo.
55:51
Aí já dando um tutorial aqui se você está começando a estruturar
55:54
suas métricas, define a sua estratégia antes para você saber
55:57
o que focar posteriormente. porque senão realmente você pode
56:00
ficar um pouco perdido, e cara, mas eu meço tudo, e tudo é muita
56:03
coisa, e não tem recurso, às vezes tu não vai conseguir
56:06
encaixar na tua sprint, medir isso tudo, então assim, seta a
56:09
tua estratégia, você começa a olhar para uns sete pequenos
56:12
indicadores, que é o que você quer influenciar, o que você
56:14
quer medir, e depois dali você começa a pensar na
56:17
escalabilidade, como é que você vai medindo mais e medindo mais.
56:21
E tem um... Quem sou eu, né?
56:23
Pra falar sobre. Mas em um dos contextos que eu
56:29
trabalhei, não tinha dados. E aí meio que a gente seguia o
56:33
feeling do stakeholder de, ah, não, tem que melhorar a etapa
56:38
tal. Só que aí a gente colocava na
56:41
sprint, a gente falava, não, claro, a gente vai fazer.
56:44
Só que a gente colocava já dentro da história um
56:48
tagueamento Então a gente falava pra ele que não, a gente vai
56:52
fazer, vai ser assim a sala, a gente vai taguear, a gente já
56:56
aproveitava e tagueava todo o fluxo e tal, porque quando a
57:00
gente colocava na rua, a gente media.
57:03
E devolvia pra ele, falando assim, ó, qual que era a
57:06
expectativa aqui do resultado? Porque a gente mediu, gerou
57:09
esse. E aí a gente começa, caso você
57:14
esteja num ambiente em que os stakeholders cagam pra dados,
57:17
vai no meu feeling, é uma forma de, ao invés de você se
57:23
estressar, de querer justificar, querer negociar, você fala, não,
57:29
tá bom, eu frito aqui o pastel, só que eu vou colocar aqui um
57:32
adicional. aqui um pouco, aí você faz o tagueamento e
57:36
pouquinho em pouquinho, quando você ver tagueou todo e aí de
57:40
repente você tá numa conversa o jogo mudou ele vai falar, não,
57:45
precisamos melhorar tal coisa pra aumentar não, não tá, porque
57:49
eu fiz aqui o funil tá aqui, não é isso enfim, só uma não,
57:56
excelente ponto de fato, assim, é bem comum na verdade, né, você
57:59
se encontrar nessa armadilha e o que que eu faço?
58:02
E é um ótimo caminho para você conseguir a entrada de fato em
58:06
confiança do stakeholder, até para ele conseguir entender o
58:09
processo de como é que a gente consegue efetivamente ter
58:12
hipóteses mais assertivas de solução.
58:14
É, porque em muitas empresas, a liderança ali, ela tem um mapa
58:20
mental diferente, ela nunca sentou numa cadeia de produto,
58:23
ela não sabe o que é a disciplina de gestão de produto,
58:26
ela não sabe qual é o papel do PM.
58:28
Então, dependendo do stakeholder, você precisa fazer
58:34
sempre a pergunta que você deve fazer no âmbito pessoal, que
58:38
é... Ser feliz ou ter razão?
58:42
Com o stakeholder, muitas das vezes você só quer ser feliz,
58:45
relaxa, não precisa ter razão sempre, só vai, joga o jogo,
58:49
vamos embora, depois, na semana seguinte você vai ter os dados,
58:53
aí você joga na cara dele, fica aquela coisa.
58:56
É, o que eu acho que é importante nessa situação
58:58
também, aproveitando aqui o gancho, É, Paulo, eu acho que é
59:01
também, assim, o PM que estiver nessa situação, ele, no mínimo,
59:06
entender. Beleza, qual o indicador aqui
59:08
que a gente quer mexer? Qual é a aposta que a gente está
59:11
fazendo? No que a gente acredita que isso
59:14
aqui vai gerar resultado? Eu estou frisando aqui, é claro
59:17
que o fato da gente taguear, possivelmente a gente já
59:19
entendeu o que é a aposta, mas saiba qual é a aposta também.
59:24
Porque, às vezes, quando você pergunta para o teu stakeholder
59:26
o porquê, eu tenho alguns exemplos assim, recentes às
59:32
vezes quebra já quebra porque às vezes não tem um racional
59:36
estruturado o suficiente então você passa a usar técnicas como
59:39
cinco porquês você passa a fazer também o teu trabalho de casa
59:44
que o stakeholder colocou na minha bandeja, isso é uma coisa
59:47
que eu costumo falar bastante aqui com o pessoal, o
59:49
stakeholder colocou na tua bandeja, o que você vai fazer,
59:51
você vai passar direto para o time ou você vai fazer o teu
59:53
papel aqui, que é, beleza, deixa eu entender pelo menos o que
59:56
isso daqui, no que isso aqui vai influenciar, qual é a aposta,
59:59
por que eu estou fazendo isso, então faça um trabalho de casa
1:00:02
aqui também, e criem essa estratégia que o Paulo falou mas
1:00:07
de uma forma consciente a gente também não pode ter aqui uma
1:00:10
bengala pra beleza, vamos pra pastelaria então em algum
1:00:13
momento isso aqui vai mudar então cada vez mais vocês vão
1:00:16
tendo insumo pra vocês entenderem as apostas e daqui a
1:00:20
pouco vocês estão participando da formulação de novas apostas
1:00:23
com os dados que vocês estão gerando isso, freitar pastel não
1:00:27
é o problema, o problema é quando a dieta é só de pastel né
1:00:32
Apertar um parcelzinho toda quarta-feira.
1:00:34
Comer um parcelzinho com caldo de cana.
1:00:36
Top. Todo dia.
1:00:39
Isso vai afetar a sua saúde. Então tem que ter um
1:00:43
entendimento ali. Bem.
1:00:46
Uma aula com Yas. Apenas.
1:00:49
Ela vai voltar mais vezes aqui no PG.
1:00:51
Porque agora veio uma vez. Vai vir várias vezes.
1:00:54
Agora abriu a porteira. E a gente vai fazer.
1:00:58
Tentar ver na agenda Yas. pra gente fazer conteúdos sobre
1:01:03
métricas aqui, um spin-off aqui em texto, carrossel, enfim,
1:01:08
essas coisas, pra que você possa também aprender mais.
1:01:12
Então, um texto sobre o framework dela, com exemplos,
1:01:17
enfim, e um link pro download A gente pode fazer, quem sabe?
1:01:23
E entender mais. Tem ainda muitas perguntas que
1:01:25
eu gostaria de fazer para a Yas. E com certeza vou fazer aqui
1:01:29
para um outro formato. Para você consumir, compartilhar
1:01:36
e aprender. Yas, muito obrigado por seu
1:01:39
tempo. Porque a sua agenda é concorrida
1:01:42
e global. O Fuso é diferente.
1:01:45
Então, muito obrigado. Obrigada a você, Paulo.
1:01:48
Obrigada, pessoal. Então é isso, ouviu até aqui,
1:01:52
siga a Yas, se conecte com ela, mande um oi, mande um...
1:01:56
Yas, eu não sei nada de métrica, me ajuda, que ela vai te ajudar,
1:02:01
tá bom? Compartilha, clique no botão
1:02:04
seguir, deixe suas cinco estrelas, é isso, beijos, tchau,
1:02:07
fui.