Métricas em produtos digitais: por onde começar, quem é dono do quê e quais ferramentas usar

A 22ª edição do Product Arena, em parceria com a Livraria Cultura, teve como tema **métricas em produtos digitais**. Mais de 100 pessoas estiveram presentes para escutar várias feras falando sobre dia a dia com métricas, dificuldades, por onde começar, quem é responsável pelo quê e muito mais.  ## Os convidados  - [Bernardo Srulzon](https://www.linkedin.com/in/bernardosrulzon/) — CPO @ GetNinjas - **Huxley Dias** — Data Product Manager @ PunkMetrics - [Mariana Alves](https://www.linkedin.com/in/marianaalves/) — Digital Analytics Manager @ XP Investimentos - [Mariana Lobato](https://www.linkedin.com/in/mariana-lobato-79395015/) — Product Manager @ Yellow - [Mateus Lopes](https://www.linkedin.com/in/mateuslopes/) — Data Scientist @ Youse - **Will Sertório** — Business Design Lead @ HandMade UX E na mediação, eu, Arthur Castro. ## Highlights - É preciso ter cuidado com o trabalho no dia a dia. Não fazer análise por fazer. Fazer algo alinhado com os OKR e os objetivos do produto. - Ter uma pessoa de métricas dentro do time ajudando a gerar métricas de produto pode facilitar a tomada de decisões. - Não se esqueça: métricas não é só sobre gerar relatórios. - Dado não deve ficar concentrado em uma área. Deve estar acessível. Não estamos olhando para dados de marketing. Estamos usando dados da empresa. - Os times precisam ter acesso aos dados. É uma questão de cultura. Não dá para depender de uma área que vai entregar isso pronto. - A ferramenta é apenas um meio de coletar dado, ou seja, não é só a ferramenta que vai fazer milagre. - A ferramenta que você vai usar depende do momento de coleta de dados em que o seu produto está: cada uma pode se adequar dependendo do contexto. - Otimização prematura é a raiz de vários males. Ou, dito de outro jeito, bazuca para matar formiga não adianta muito. ### Cheguei num emprego novo. E agora? Como lido com métricas? - Primeira pergunta: qual é a minha missão? Sabendo isso, você sabe quais métricas precisa estruturar. - É muito importante o trabalho de conscientização: o que é o dado, onde se usa, quais benefícios pode trazer. - Co-criação pode ser uma ótima ferramenta para fazer ideação sobre o que se quer medir. Sempre conectando com o objetivo de negócio. - Contexto. Aonde quer chegar? Que metas você quer atingir? Tem que levantar o que é antes de trackear. - Ordem de importância: contexto, hipótese e experimento. - Pessoas às vezes pedem métricas e não sabem nem o objetivo. Talvez não saibam o que querem medir. - Ter metas de negócio e de produto. Se não souber onde quer chegar, como vai escolher o que medir? ### Se não tem métricas, não dá para evoluir meu produto? - Ainda existem muitas empresas que fazem dinheiro com produtos sem métricas, mas que vão perdendo competitividade se tentarem "empurrar" o que os usuários não querem. - O qualitativo pode dar um bom help. - Por trás de tudo ainda são pessoas: se não entender o porquê, não adianta mensurar. - Os dados quantitativos vão dizer O QUE não está funcionando; os qualitativos vão dizer o POR QUE não está. ### E esse monte de buzzword? Data Driven, Data Lake, OKR, squad… - Produtos bons são frutos de conversas boas. Com seu time e com o mercado. - Fuja das buzzwords. Defina propósitos de produto do seu time.  ## Ferramentas citadas - Google Analytics - Adobe Analytics - Amplitude - Mixpanel - Firebase - Braze - Splunk - Looker - Appsflyer - Hotjar - PowerBi - Tableau - Datastudio - Metabase ## Livros - Inspired - Lean Analytics - Lean Startup - Lean UX - UX for Lean Startups - Running Lean - Business Model Generation - Four steps to epiphany - Crossing the Chasm - Monetizing Innovation - Jobs to be Done - Web Analytics 2.0 - Data Smart — usando data science para transformar informação em insights - A/B Testing — The most powerful way to turn clicks into customers