Aceleração Digital

Métricas de Produtos Digitais

Por: Dextra, abril 14, 2020

O termo “Métrica” refere-se a algo que se possa coletar e quantificar.  Através do acompanhamento de métricas é possível avaliar o desempenho de um produto ou negócio sob um ou mais aspectos, com o passar do tempo e por isso, esta é uma ferramenta muito importante para a gestão de produtos.
Assim como há diversos produtos digitais que se destinam a atingir diferentes objetivos de negócio, há também muitos tipos de métricas, portanto, é necessário avaliar e definir quais são as mais relevantes para o seu produto. Pense, por exemplo, num produto no formato de SaaS (Software as a Service) como o Spotify e quais seriam as métricas importantes para este produto. Provavelmente não seriam as mesmas métricas que são relevantes para um produto de API, como o Google Vision API, por exemplo.
Este artigo foi baseado nas métricas padrão do Google Analytics. Os gráficos utilizados refletem dados reais de uso da Google Merchandise Store, um site de comércio eletrônico que vende produtos da marca do Google (você pode acessar gratuitamente essa conta de demonstração e entender e testar os recursos do Google Analytics – clique aqui para acessar)

Tipos de métricas de produto:
As métricas de produto são divididas em 3 categorias:

  • Acesso: Sessions, Sessions per user, Average session duration, Pages per session, Bounce rate, Traffic by channel, Traffic by device category, Traffic by other dimension, App downloads, App uninstalls, App session interval.
  • Atividade: Returning visitors, Retention cohort, Active users, Sign-ups and Sign-ins, Trial to subscription
  • Conversão: User/Customer conversion rate, Conversion rate, Numbers of orders/leads, Average items per cart, Average order value, % qualified leads, Average sales cycles

Você ainda pode relacioná-las e customizá-las, criando métricas específicas para o seu produto. Para saber detalhes de cada tipo de métrica, utilize a documentação do Google Analytics.

Como avaliar suas métricas
Métricas estão diretamente ligadas à riscos e oportunidades. Você provavelmente irá querer acompanhar uma métrica movido por identificar ou oportunidades de crescimento e evolução de features no seu produto ou ameaças (até mesmo suposições de ameaças) ao seu produto. Tão importante quanto avaliar e definir quais métricas são necessárias para este acompanhamento é forma de interpretar e compreender o que estas métricas estão dizendo sobre seu produto.
Um fato é que nossos produtos digitais não funcionam num vácuo. Eles requerem interações dinâmicas com pessoas, outros produtos ou serviços e com uma ampla comunidade ao redor deles. Assim, para interpretar corretamente o comportamento que uma métrica demonstra, é necessário considerar fatores como variação, sazonalidade, contexto, etc.
Veja por exemplo o gráfico a seguir, que mostra a quantidade de sessões da Google Merchandise Store em março/2020, onde cada ponto representa um dia.
Sessões (mar/2020)
Perceba que existe um padrão:  menos sessões ocorrem aos finais de semana.  Além disso, os primeiros dias das primeiras duas semanas do mês tiveram um desempenho melhor em relação aos outros dias do mês. As duas primeiras semanas do mês tiveram mais sessões do que as duas últimas, porém há um pico nos últimos dias do mês. Esta análise pode nos levar a conclusões como:

  • Aos finais de semana, vendemos menos
  • Sábado e domingo não são bons dias para lançar qualquer campanha de marketing na loja
  • As pessoas não estão interessadas em abrir nossa loja aos finais de semana
  • Sábado e domingo são bons dias para deploy de novas features, pois há menos risco e menos usuários ativos
  • Sábado e domingo não são bons dias para testarmos uma feature beta pois teremos poucos feedbacks.
  • As primeiras semanas do mês geram mais receita em relação às últimas
  • Segundas e terças são bons dias para lançamento de novos produtos, pois temos mais pessoas (possíveis compradores) vendo a loja
  • Segundas e terças são os dias mais rentáveis para a loja – especialmente terças!
  • O desempenho do sábado é praticamente igual ao desempenho do domingo
  • Os últimos dias do mês tem um desempenho próximo aos primeiros dias

As conclusões acima por si só já seriam suficientes para direcionar decisões de um líder de produto, como planejamento de releases, testes A/B, campanhas de marketing, etc. Porém, vamos agora analisar uma combinação da mesma métrica (Sessões) com uma nova métrica: Receita – no mesmo período:
Sessões x Receita
Quantas das conclusões iniciais foram invalidadas após avaliarmos as duas métricas combinadas? Perceba que:

  • Terças feiras são os dias em que há mais sessões abertas e menos receita gerada
  • Ocorreram picos de receita entre quintas e sextas feiras, em todas as semanas do mês
  • Não há relação direta entre a quantidade de sessões x quantidade de receita
  • Os últimos dias do mês não tiveram desempenho maior em relação à receita
  • Sábados e domingos apresentam desempenho de receita próximo ou superior a outros dias da semana

O que quero demonstrar é que uma métrica nunca deve ser avaliada isoladamente. Além da combinação com outras métricas, também é necessário se levar em conta qual é o objetivo de negócio atrelado ao acompanhamento daquela métrica – já vimos que a quantidade de sessões abertas não diz muito sobre a quantidade de receita gerada. Neste exemplo, mesmo a métrica “Receita” não deveria ser avaliada sem considerar outros aspectos como sazonalidade, campanhas de marketing, cenário econômico e outros indicadores, os quais chamamos de “forçantes” – eventos externos que agem sobre o desempenho do seu produto.

Métricas de vaidade
Este é um termo que tem sido muito falado no contexto de métricas. Trata-se de uma tendência psicológica de medir o que é mais fácil e disponível, em vez de medir aquilo que pode trazer informação valiosa, ou seja, que reduz incertezas sobre decisões a serem tomadas. Se uma métrica tem o único objetivo de fazer as pessoas se sentirem bem com os resultados demonstrados, tome cuidado!
Exemplos destas métricas podem ser:

  • Quantidade de downloads
  • Quantidade de usuários ativos
  • Quantidade de páginas visualizadas
  • Quantidade de sessões ativas

Analisar estes tipos de métricas de maneira isolada (conforme já mencionado anteriormente) pode mascarar comportamentos fazendo até com que problemas graves do seu produto não sejam percebidos e tratados.
Considere que você está analisando a efetividade da busca de produtos da Google Merchandise Store. Vamos considerar os indicadores:

  • Quantidade de visualizações na página de resultados de busca (VRB)
  • Quantidade de visualizações na página de detalhes de um produto. (VDP)

Neste exemplo, temos:  VRB = 120 e VDP = 112.
Se dividirmos VDP/VRB teremos 0,93. Podemos então dizer que 93% dos usuários que pesquisaram um produto entraram na página de detalhes deste produto e que, logo, a busca de produtos está com efetividade alta? Não.
Simplesmente porque estes usuários podem ter chegado até a página de detalhes do produto por outras fontes (uma pesquisa no Google, por exemplo). Além disso, o que chamamos de “efetividade” também precisa ser definido. Podemos considerar que a busca foi efetiva se o cliente chegou até a tela de detalhes do produto, mas não finalizou a compra? Tudo depende de qual objetivo de negócio está ligado ao acompanhamento daquela métrica. Para avaliar a efetividade da busca deveríamos considerar mais aspectos, por exemplo:

  • Paginação – o usuário precisou navegar por diversas páginas de resultados até encontrar o produto que desejava?
  • Posição em que o produto desejado apareceu na página de resultados
  • Porcentagem de usuários que passaram pela página de resultados de busca e finalizaram a compra.

Lembre-se sempre de avaliar os resultados apresentados de maneira neutra e estratégica. Métricas não devem ser consideradas como um fim em si. Métricas são uma das ferramentas que existem para ajudar o líder do produto a tomar decisões que irão direcioná-lo a atingir objetivos de negócio.

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