Durante o Product Camp 2024, o maior evento de produto do Brasil, a Minders trouxe para o palco do Aquário de Conteúdo palestras exclusivas, organizadas para promover discussões práticas e inspiradoras. Uma das grandes apresentações foi de Gustavo Esteves, CEO da Métricas Boss, que apresentou a palestra “Data Discovery na Prática”.
Com mais de 10 anos de experiência no universo de dados e analytics, Gustavo compartilhou como transformar métricas em oportunidades, corrigir falhas e validar hipóteses. Ele também trouxe insights valiosos sobre como passar de uma análise reativa para uma abordagem proativa frente aos dados.
Se você não conseguiu assistir à palestra, reunimos aqui os principais aprendizados e exemplos práticos compartilhados pelo Gustavo.
O Que é Data Discovery?
Gustavo explicou que o Data Discovery é um processo que envolve explorar dados para identificar insights que podem levar a ações estratégicas. Ele destacou que muitas empresas ainda operam de forma reativa, analisando dados apenas para relatar resultados de algo que já foi feito.
- “Relatar é como o sabor baunilha em uma sorveteria: é básico, todo mundo faz. O diferencial está em ser proativo, antecipando oportunidades e problemas antes que eles se tornem uma questão.”
A essência do Data Discovery é fazer perguntas certeiras e garantir que os dados coletados forneçam respostas claras e acionáveis.
Framework de Data Discovery
O framework apresentado por Gustavo segue uma abordagem prática e iterativa, que pode ser aplicada em qualquer negócio.
- Questione Tudo:
Antes de começar, entre no site, produto ou aplicativo e pergunte-se: Por que isso foi implementado desta forma? Qual é o objetivo disso? Como eu meço se está funcionando?some text- Exemplo: “Por que temos um banner na home? Ele está lá para aumentar vendas ou exposição? Qual métrica valida isso?”
- Planeje as Métricas:
Se a resposta a uma pergunta não pode ser mensurada, é hora de criar métricas e indicadores que forneçam os dados necessários.some text- Exemplo: Se o objetivo de um banner é levar usuários a clicarem para acessar a segunda via de boletos, a métrica deve medir cliques, e não toda a jornada.
- Analise e Decida:
Não basta criar relatórios; é preciso usá-los para tomar decisões.some text- Exemplo: Se um banner não está gerando cliques suficientes, talvez seja hora de testar outro formato, como um pop-up, para melhorar os resultados.
- Execute e Meça Novamente:
Após implementar uma mudança, analise novamente os resultados para validar ou invalidar hipóteses e repetir o ciclo.
Exemplos Práticos da Métricas Boss
Ao longo da palestra, Gustavo apresentou exemplos reais de como a Métricas Boss utiliza o Data Discovery em seus próprios produtos e serviços:
- Aulas de 10 Minutos:
Gustavo trouxe a hipótese de que aulas curtas aumentariam a retenção de alunos na plataforma Métricas Boss Prime. Após implementar a mudança, foi possível observar que 80% dos usuários concluíam as aulas. Essa métrica validou a estratégia, mas ele ressaltou a importância de testar continuamente para contextos diferentes, como cursos mais complexos. - Busca na Plataforma:
A empresa implementou uma funcionalidade de busca após receber feedbacks qualitativos de usuários que reclamavam da dificuldade em encontrar aulas específicas.some text- Resultado: Após implementar e medir, descobriram que quase todos os usuários que buscavam um termo específico davam play em aulas relacionadas, mostrando que a funcionalidade atendia às dores do público.
- Trilhas de Conhecimento:
Gustavo mostrou como a Métricas Boss analisa a retenção em trilhas de conhecimento para entender se os usuários estão progredindo. Quando os dados mostraram que poucos usuários avançavam de um curso para outro, a equipe revisitou a comunicação da trilha para engajar mais alunos.
Desapego de Funcionalidades
Um dos momentos mais impactantes da palestra foi quando Gustavo falou sobre a necessidade de abandonar ideias que não geram resultados:
- “O produto não é seu filho. Se não está funcionando, descontinue e parta para a próxima. O apego é inimigo do crescimento.”
Esse pensamento é central no Data Discovery, pois permite que equipes de produto foquem em iniciativas que realmente fazem a diferença.
Principais Lições da Palestra
- Ser proativo é o verdadeiro diferencial: Não espere problemas aparecerem. Antecipe-se e descubra oportunidades antes mesmo de implementar mudanças.
- Dados sem ação não servem de nada: Relatórios longos e complexos que não levam a decisões concretas apenas desperdiçam tempo.
Planejamento é essencial: Sem um plano de mensuração claro, qualquer ação será um tiro no escuro.
