Introdução: Todo mundo quer usar dados… mas poucos conseguem.

Falar sobre dados virou quase clichê, ainda mais em tempos de Inteligência Artificial, parece que existe um sufocamento do uso tradicional e básico de dados para tomar decisões, como diria o Gabriel Mineiro, “Fazer o Feijão com Arroz” de analytics. 

Muitos profissionais já tentaram inserir dados no processo de design e gestão de produto, mas pararam no meio do caminho — seja por falta de tempo, de conhecimento técnico ou pela dificuldade em traduzir os números em decisões.

Esse artigo é um convite para ir além da intenção. Vou te mostrar como o uso estratégico de dados pode desbloquear resultados concretos — com cases reais, e também vou mostrar quais são os pilares que podem te ajudar a ter dados confiáveis e usá-los no seu dia a dia.

Casos Reais: Onde os dados fizeram a diferença.

Antes de começar, vale dizer que não é só sobre dados, é sobre combinar disciplinas, e ter dados como diferencial estratégico para direcionar as decisões.

Em todos os exemplos a seguir, o uso de dados foi central — mas ele só gerou resultado porque veio com contexto de negócio, entendimento do usuário e trabalho colaborativo.

📱 Loft App – Aumentando conversão em agendamentos

Desafio: baixa conversão de visualizações em agendamentos no app.

Uso de dados: análise de comportamento e segmentação para entender grupos com maiores taxas de conversão. Identificamos que, na plataforma web, usuários que usavam a funcionalidade de “Favoritos” tinham uma taxa de conversão até 15% maior dos que não utilizavam. 

Ação: Decidimos criar essa funcionalidade de favoritos que ainda não existia no App, usando inicialmente poucos recursos de desenvolvimento, por isso surgiu a funcionalidade de “Favoritos sem Login”, que permitia usuários favoritar apartamentos sem a necessidade de passar pelo fluxo de login ou cadastro.

Resultado: Aumentamos em 17% a taxa de conversão no App.

🖥️ Printi – Decisões de design orientadas por dados

Desafio: melhorar a experiência de compra digital do e-commerce da maior gráfica digital do BRasil.

Ação: mapeamento da jornada e comportamento no e-commerce e análise de mais de 30 indicadores além do uso de gravações de tela, mapa de calor e missing click (clicks não eficientes).

Resultado: dados revelaram que 70% dos usuários usam a busca ao invés do menu — redefinindo prioridades de UX.

📈 PunkMetrics – Tráfego e receita com melhorias de SEO e UI

Desafio: gerar tráfego e vendas com time enxuto e sem investimento em mídia paga.

Uso de Dados: Com ferramentas como Google Search Console, Semrush e Similar Web, evidenciamos uma série de indicadores que nos mostrou a atual realidade, pontos de melhorias e oportunidades.

Ação: análise de dados de SEO e melhoria de interface e web semântica, melhoria de desempenho de tempo de carregamento e enriquecimento de conteúdo.

Resultado: +32% de tráfego orgânico e +6% em vendas vindas geral.

Todos esses cases com processo de investigação e evolução para a solução proposta e resultados estão detalhados nas masterclass Usando Dados para Alcançar Objetivos de Negócios.

Como você pode usar dados para gerar impacto real

Agora que já vimos alguns exemplos de como o uso de dados pode potencializar resultados de negócio, vamos falar um pouco sobre o processo por tráz dessas conquistas e tudo que vem antes do uso efetivo de dados.

Para extrair valor de fato do uso de dados é necessário conectar quatro elementos-chave:

1. Bom setup de coleta de dados;
2. Conhecimento prático de Product Analytics;
3. Processos e rituais para manter a cultura viva;
4. Decisões baseadas em dados;

Parece simples, mas cada um desses pontos exige dedicação — e todos precisam funcionar juntos. O que nos leva ao próximo ponto, o que eu preciso para ter dados confiáveis?

O que você precisa para “ter dados” confiáveis?

Essa é a parte mais negligenciada, mas essencial. Antes de analisar qualquer métrica, você precisa garantir que os dados certos existem, estão disponíveis e que o grupo envolvido no contexto está alinhado em torno dos mesmos objetivos e conceitos. Aqui vai o mapa:

1. Tenha objetivos claros

🧠 O que é

É o ponto de partida de qualquer estratégia. Ter objetivos claros significa saber onde você quer chegar e por quê. Isso se traduz em uma visão de produto bem definida, princípios orientadores e metas mensuráveis.

🚀 Por que é importante

Sem clareza de objetivo, os dados viram ruído. Times acabam medindo o que é fácil — e não o que importa. Com metas bem desenhadas, fica mais fácil alinhar decisões e evitar retrabalho.

🛠 Dicas de como viabilizar

Artefatos e ferramentas que ajudam a criar alinhamento:

• Visão de Produto como um “norte” para o time entender onde quer chegar.
• Decision Stack para conduzir e facilitar o racional por trás das decisões de produto.
• OKRs para definir metas inspiradoras e mensuráveis.

Rotinas práticas:

• Sessões trimestrais de alinhamento com todo o time de produto para revisar e reafirmar objetivos.
• Workshops colaborativos para construir a visão junto com Design, Tech e Negócio.

2. Mapeie indicadores e eventos

🧠 O que é

É o processo de traduzir objetivos em métricas acionáveis. Isso inclui tanto indicadores de negócio (ex: receita, conversão, NPS) quanto eventos dentro do produto (ex: cliques, tempo em tela, conclusão de fluxos).

🚀 Por que é importante

Indicadores bem mapeados ajudam a conectar o trabalho do time aos resultados que importam. E eventos bem definidos permitem entender o comportamento dos usuários e identificar desafios e oportunidades.

🛠 Dicas de como viabilizar

Mapeie em camadas:

• Comece com métricas de negócio (macro)
• Depois vá para métricas de produto (micro)
• Por fim, defina os eventos que capturam essas interações.
• Utilize os Frameworks de métricas como ponto de partida, OKR’s , AARRR, HEART, entre outros (não precisa seguir a risca, mas somente ter como referencial)

Rotinas práticas:

• Revisões mensais de eventos com Product e Engenharia.
• Documentar o racional de cada evento no Figma, Notion ou Confluence.

3. Capriche no setup

🧠 O que é

É garantir que os dados estão sendo coletados corretamente, com qualidade e de forma escalável. Um bom setup evita ruído, retrabalho e frustração.

🚀 Por que é importante

Dados ruins descredibilizam a análise. Um setup mal feito atrasa decisões e gera retrabalho para Engenharia e Produto. Já um bom setup cria confiança — e agilidade.

🛠 Dicas de como viabilizar

• Estabeleça padrões desde o início.
• Use convenções de nomenclatura e modelagem de eventos.
• Documente os eventos e suas propriedades em um “contrato de dados”.

Rotinas práticas:

• Code reviews focadas em tracking.
• Sessões de QA antes de qualquer release com novos eventos.
• Validação de dados no ambiente de produção com ferramentas como GA, Mixpanel, Amplitude, Snowplow entre outras.

Ferramentas úteis:

• Figma para desenhar os fluxos e pontos de coleta.
• Notion ou Confluence para documentação de eventos.
• AI (como GPT ou Copilot) para gerar código de tracking padronizado.

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4. Traga os dados para o dia-a-dia

🧠 O que é

É o processo de tornar o dado parte da rotina do time. Não basta coletar: é preciso analisar, discutir, decidir — e repetir. É aqui que nasce a cultura.

🚀 Por que é importante

Times que usam dados todos os dias evoluem mais rápido. Reduzem incertezas, aprendem mais, erram menos. Quando o dado está presente nas conversas, a confiança aumenta — e os silos diminuem.

🛠 Dicas de como viabilizar (Rotinas práticas)

• Crie rituais e canais focados em temas como “product-analytics” e “experimentos”(veja o artigo sobre comom viabilizar um ambinete para experimentação)
• Crie um canal fixo no Slack para “Métricas da Semana” ou adicione um Bot no canal do time.
• Check-ins semanais com números-chave;
• Sessões de análise colaborativa (hands-on).
• Tenha uma agenda fixa sobre dados, por exemplo: “Data Friday” para compartilhar aprendizados.
• Use automações para criar alertas: ex: se a taxa de conversão cair 5%, acione um alerta no time direto no Slack ou Discord.

Ferramentas úteis:

• Metabase para dashboards simples e compartilháveis.
• Loom para gravar análises curtas e explicar o racional.
• Zapier ou Make e N8N para automações com eventos e alertas.
• AI para sumarizar e sugerir ações baseadas nos dados, conectadas no Slack, Whatsapp ou E-mail.

Recapitulando + uma dica;

Dados são só uma ferramenta. O que muda o jogo é a capacidade de inserir eles no dia-a-dia como parte da cultura de produto e design.

Quando você conecta dados com o contexto do negócio e os objetivos da sua empresa, começa a fazer apostas mais seguras — e mais ousadas.

Minha dica é: comece pequeno. Escolha um fluxo do seu produto, mapeie os eventos, conecte aos objetivos e faça um experimento. Repita. Se você fizer isso por 3 meses, seu time já vai evoluir para outro nível de familiaridade com dados e capacidade de tomar decisões suportadas por dados.

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