Product Analytics: o que é, benefícios e como aplicar

Product analytics é a técnica de usar dados coletados  para valiar performance do produto e experiência dos usuários. Esses dados são coletados a partir das interações dos usuários com produtos e interfaces digitais e pode ser feito com uma infinidade de ferramentas de analytics.

Neste artigo farei uma introdução sobre o que é product analytics, suas características, principais técnicas aplicadas, benefícios do uso de dados para estratégias de produto, lista de ferramentas de product analytics, dicas de como começar a usar, além de um guia de estudos.

Antes de mais nada, precisamos fazer uma breve distinção do que é product analytics e o que é data analytics.

product analytics e data analytics

O que é Data Analytics

Data analytics, na verdade, é um grande “guarda-chuvas” que envolve diferentes formas de lidar com os dados, com várias sub-especialidades, como o machine learning, infra-estrutura de dados, modelagem de dados, visualização de dados (dataviz), entre outras.

product analytics dados transacionais e comportamentais.

O que é Product Analytics

Na PunkMetrics definimos product analytics como a coleta e análise de dados gerados a partir das ações dos usuários ao interagirem com os produtos e serviços digitais.

Product analytics é uma sub-área da disciplina de análise de dados, com suas raízes em técnicas de web analytics, e sua principal característica é uso de dados gerados a partir da interação dos usuários com as interfaces digitais de aplicativos, websites e softwares de diferentes tipos. Portanto, essa técnica tem forte aplicação de análise comportamental, que também é o que o diferencia product analytics de “data analytics”.

Product analytics é uma técnica poderosa que pode gerar benefícios nas empresas desde as áreas de tecnologia (produto, engenharia e design), até as áreas de suporte a atendimento ao cliente, e veremos mais detalhes a seguir.

Outras Definições de Product Analytics

Veja algumas outras definições de Product Analytics feitas por empresas referências no tema. As definições a seguir são uma tradução livre, pois estavam todas em inglês, mas deixo no final o link para os textos originais.

“O termo product analytics se refere ao processo de captura e análise de dados quantitativos através de ferramentas que gravam o comportamento dos usuários.” — Product Plan

“Product Analytics é uma aplicação específica de business intelligence (BI)” utilizando softwares de analytics e relatórios para analisar feedback de clientes, avaliações de produtos, identificar oportunidades e melhorias no produto e padrões de uso…” — Gartner

“Empresas usam product analytics para melhorar a experiência dos seus clientes. Analytics torna o acompanhamento dos usuários mais fácil por automatizar a coleta e gerenciamento das informações” — Mixpanel

“Product Analytics é a aplicação de análise de dados para entender padrões de uso e identificar oportunidades de melhoria nos produtos ao mesmo tempo que otimiza os resultados de negócio e resolver dores dos usuários” — Amplitude

Os Benefícios de Usar Product Analytics

Quando aplicada de forma consistente nas empresas, product analytics proporciona a sua equipe e produto uma vantagem competitiva frente aos concorrentes. Proporcionando oportunidades de sempre um passo a frente, melhorando a experiência dos produto e serviço para seus clientes.

Veja mais alguns dos benefícios que você pode:

  • Aumento da compreensão sobre o comportamento dos usuários: com a análise do produto, você pode obter uma melhor compreensão de como os usuários estão interagindo com seu produto. 
  • Identificar pontos de dor ou partes da jornada que geram confusão aos usuários, para que você possa corrigi-los antes que se tornem um problema maior.
  • Priorização de roadmap: os dados coletados do produto podem ser usados para melhorar o processo de priorização de roadmap e definição de features. Ao entender o que os usuários gostam e o que não gostam, você pode tomar melhores decisões sobre quais recursos manter, melhorar ou abandonar em seu roadmap de produto.
  • Fazer experimentos: você pode pilotar uma série de experimentar com diferentes fluxos, design ou proposta de valor e usar os dados para entender qual proposta entrega mais valor e gera mais resultados de negócio.
  • Maior percepção do desempenho comercial: a análise do produto não apenas ajuda a entender como os usuários estão interagindo com seu produto – ela também fornece insights sobre como seu produto está se desempenhando do ponto de vista comercial. Estes dados podem ajudá-lo a acompanhar as principais métricas, como as taxas de aquisição e retenção de clientes, para que você possa medir o sucesso de seu produto ao longo do tempo, e fornecer valiosas informações para o time de vendas. Você pode ver mais sobre isso no artigo sobre ICP.

Quem se Beneficia do uso de Product Analytics

Quando falamos de análise de dados em projetos de design e produto, naturalmente podemos ter uma ideia de sobreposição de funções nos times, pois em algumas empresas, existem times dedicados de data analytics. Por outro lado, muitos profissionais de análise de dados atuam muito mais com foco em dados transacionais do que em digital analytics. Portanto, em algumas situações, você como profissional de design e produto terá que tomar a iniciativa de se aventurar em algumas ferramentas de digital analytics ou até mesmo solicitar a implementação de uma. 

E o uso de product analytics beneficia diretamente profissionais de Product Management, UX Designers e Marketing Growth. Por adicionar uma camada de informações valiosas para seu processo de tomada de decisão ou acompanhamento diário. E em muitos casos, vocês serão os protagonistas das iniciativas de product analytics na empresa, mesmo que exista uma equipe de data analytics.

Agora se por um acaso você tem a sorte de trabalhar com uma equipe incrível, que já tem conhecimento prévio de implementação e exploração de product analytics, esses profissionais de dados passam a ser seus aliados, trazendo mais produtividade para o processo.

Técnicas de Análises de Dados em Product Analytics

Existem muitas possibilidades de explorar dados via product analytics. Cada empresa pode focar em algumas específicas a depender do seu modelo de negócio. Mas as principais técnicas estão ligadas a análise de aquisição de usuários, engajamento, retenção e recomendação.

Análise de aquisição: consiste em entender canais de aquisição, características dos usuários e taxas de conversão nas etapas inicias das jornadas dos usuários ao se relacionar com seu produto.

Análise de engajamento: monitorar interações, geralmente através do monitoramento de eventos afim de entender quais caminhos, funcionalidades e benefícios mais cativam os usuários.

Análise de retenção: dos usuários que já estão utilizando seu produto e serviço, quantos permanecem retidos, qual é o ciclo de retorno, e quanto de valor isso gerou para o negócio, sendo comum observar métricas como (DAU, WAU, MAU, MRR, LTV)

Análise de desempenho e performance: essa técnica de product analytics foca em monitorar tempo de carregamento, taxa de erro, bugs, crashs e notas dos usuários

Análise Comportamento: behavior analytics, consiste me analisar como os usuários integarem com diferentes partes do produto, em alguns casos essa análise passa a ser mais qualitativa do que quantitativa. Além das tradicionasi ferramentas de analytics, outras que ajudam nesse processo são ferramentas como Hotjar, Clarity, Sprit, Fullstory, entre outras.

product analytics user behavior

Tipos de análises de product analytics por modelo de negócio

E-commerce: principais técnicas de product analytics empregadas estão focadas em análise tráfego (aquisição), com um olhar forte para atribuição de canais (CPC, Display, Organic, Social, etc). Análise de jornada de compra (análise de funís), métricas de conversão em geral, análise de abandonado e recuperação de carrinho (carrinho abandonado) e recompra.

SaaS: product analytics em saas focam principalmente em aquisição e retenção de usuários, se desdobrando em técnicas de lead scoring (uma foram de classificar e segmentar clientes por níveis de interesse e evolução na jornada de compra). Análise de onboarding, consiste em acompanhar os usuários nos primeiros momentos dento do produto, passando por etapas de configuração de conta e uso das primeiras funcionalidades. Por fim, análise de retenção, observar engajamento ciclo de retorno e frequência de uso do produto, garantindo retenção e manutenção de MRR (receita recorrente mensal).

Mobile Apps: product analytics em apps usa técnicas de análise de aquisição (cadastros, ativação), engajamento, foca em entender o uso do produto, personalização de interfaces e jornadas, compras no app e resposta a incentivos e comunicações via push notification. 

Principais Ferramentas de Product Analytics

Quando se trata de análise de produtos, ter as ferramentas certas pode fazer uma grande diferença. Afinal, trata-se de coletar e analisar dados a fim de identificar padrões e desenvolver insights. Na PunkMetrics, recomendamos altamente ferramentas de entrada gratuita e de simples curva de aprendizado, como o Google Analytics, Firebase, Mixpanel e Segment para ajudá-lo em seus esforços de análise de produtos.

Estas ferramentas são versáteis e permitem coletar dados e criar relatórios detalhados e identificar comportamentos, tendências e oportunidades a partir dos dados de uso dos produtos. Além disso, todas elas oferecem planos gratuitos para que você possa começar imediatamente! Com as ferramentas de análise de produto certas ao seu lado, você será capaz de avaliar os níveis de envolvimento (engajamento e retenção) do usuário, características demográficas e canais de aquisição, coletar dados que indicam a performance dos produtos (velocidade, taxa de erro e instabilidade das aplicações), e também utilizar os dados coletados para gerar segmentações de clientes, personalização do produto e de canais de comunicação vai CRM e até mesmo criar modelos preditivos.

ferramentas de product analytics

Lista de Ferramentas de Product Analytics:

Amplitude: uma plataforma de análise de produto, que se descreve como “self-service”, e que ajuda as empresas a entender o comportamento dos usuários em seus produtos e a tomar decisões de design e desenvolvimento de produto com base em dados.

Mixpanel: ferramenta de product analytics que também se classifica como “self-service” que ajuda empresas a converter, engajar e reter seus usuários.

Heap: uma plataforma de análise de produto que ajuda as empresas a entender o comportamento de usuários em produtos digitais, jornadas para rapidamente poder melhorar conversão e retenção.

Pendo: ferramenta de analytics que ajuda a entender como os usuários interagem com seus produtos, identificar atritos invisíveis, acelerar a adoção e melhorar as experiências de software com análise de dados.

Google Analytics: uma plataforma de análise de web que ajuda as empresas a entender o tráfego e o comportamento dos usuários em seus sites, com informações demográficas e tecnológicas dos usuários, ajudando na tomada de decisões de design, produto e marketing com base em dados.

Adobe Analytics: uma plataforma de análise de web que ajuda as empresas a entender o tráfego e o comportamento dos usuários em seus sites e a criar experiências de usuário mais personalizadas.

Matomo (antigo Piwik): uma plataforma de web analytics open source (de código aberto) que ajuda as empresas a entender o tráfego e o comportamento dos usuários em seus sites e a tomar decisões com base em dados. Uma excelente alterna

Firebase Analytics: uma plataforma de análise de aplicativos da Google que ajuda as empresas a entender o comportamento dos usuários em seus aplicativos e a tomar decisões de design e desenvolvimento de produto com base em dados.

Data Ai (App Annie): uma plataforma de análise de aplicativos que ajuda as empresas a entender o desempenho de seus aplicativos e a tomar decisões de marketing com base em dados.

Upland (Antigo Localytics): uma plataforma de análise de aplicativos que ajuda as empresas a entender o comportamento dos usuários em seus aplicativos e a criar experiências de usuário mais personalizadas.

FullStory: ferramenta de análise comportamental (behavior analytics), com opções de mapa de calor, gravação de telas entre outras funcionalidades.

Hotjar: a mais popular ferramenta de behavior analytics, com opções de mapa de calor, gravação de telas, surveys e detecção de bugs.

Clarity: ferramenta de behavior analytics da Microsoft, gratuita com opções de gravações de tela e mapas de calor, gratuita e de fácil instalação.

AppsFlyer: plataforma de analytics para app mobile, focado principalmente em atribuição de canis de aquisição e conversão.

Adjust: mensuração de marketing para aplicativos. 

PostHog: nova ferramenta de product analytics que também oferece funcionalidades de featura flag, teste a/b e session replay.

Como começar com a análise de produtos

  1. Comece pelo objetivo do negócio, passando pelo objetivo do produto e em seguida objetivo da feature ou parte do produto que seu time é responsável. E verifique se todos estão alinhados em torno dos mesmo objetivos.
  2. Defina o que deve ser monitorado nas interações do produto conforme os objetivos listado na etapa anterior. Lembrando que nem tudo precisa ser rastreado, então defina quais dados são os mais importantes para você.
  3. Escolha uma ferramenta de product analytics. Há uma série de ferramentas disponíveis no mercado, as mais populares são Google analytics, Heap, Mixpanel, Amplitude, Hotjar e Fullhistory. 
  4. Criar uma rotina para analisar e interpretar os dados. É aqui que começa o verdadeiro trabalho! Certifique-se de manter uma frequência de acompanhamento para identificar tendências e padrões ou discrepâncias. Só assim uma cultura de uso de dados irá imergir na equipe.
  5. Transforme os dados em ação: com as constatações feitas a partir dos dados, direcione suas decisões de produto, priorizações e ux. Implemente mudanças com base no que você aprendeu e veja como isso afeta o sucesso de seu produto e a experiência dos usuários.

Guia de Como Aprender Product Analytics

Sempre nos perguntam como começar em product analytics, por ser uma disciplina relativamente nova e com poucos conteúdos estruturados, fica difícil criar uma lógica e ordem de estudos para dominar a técnica. 

Product Analytics tem diferentes perspectivas, a parte conceitual, a parte estratégica e a parte analítica. Por isso preparamos um guia com alguns tópicos que você pode buscar para estudar.

Partes estratégica de product analytics:

Estudoe sobre, OKRS (Objectives And Key Results), AARRR Métricas Piratas, Modelos de Negócio, HEART Framework e Mapeamento de Eventos em Jornadas de produtos e Cultura de Experimentos.

Na Parte Analítica:

Dados Demográficos, Comportamento dos usuários no produto, análise de heatmap, análise de screem record, análise de jornadas e funis.

Satisfação e Feedback do Usuário: performance da aplicação, feedbacks de usuários via NPS, CSAT, CES e notas em lojas de aplicativos.

Engajamento e Retenção, análise cohort, setup moment, aha moment, habit moment, tipos de Retenção, ICP.

Aquisição de Usuários: métrica de aquisição, jornada de aquisição, Funil de aquisição, Canais de aquisição (origem e mídia)

Livros de Product Analytics

Existem poucas opções 100% focadas no tema de “product analytics” em si, porém, existem boas opções que fala de digital analytics em geral, faland odesde estratégians de monitoramento de métricas de marketing digital, até análises de experiências de usuários e experimentos. A seguir uma lista de livros sobre o tema:

  • Menos Achismo Mais Dados (Gustavo Esteves) – não poderia inicair essa lista sem esse livro que foi esperado por muito tempo e agora podemos desfrutar de muita sabedoria sobre o tema sob o ponto de vista da principal fererência no assunto no Brasil.
  • Lean Analytics (Alistair Croll & Benjamin Yoskovitz) : um clássico da “LEAN SERIES”, neste livro você encontra conceitos e estratégias para metrificar diferentes aspectos de uam startup, incluindo o tão famoso framework AARRR de Métricas Piratas.
  • Web Analitica – Uma Hora Por Dia (Avinash Kaushik ): livro sobre desafios e oportunidades de análises que pode trazer muitas ideias para eploração de dados em digital analytics.
  • Web Analytics 2.0: The Art of Online Accountability and Science of Customer Centricity (English Edition).
  • You Should Test That: livro focado em apresentar possobilidades de testes e otimizações de sites e landing pages, com grande foco em e-commerce e marktplace.
  • Landig Page Optimization: com uma proposta bem parecida com o mencionado acima, este livr ofoca em dicas de otimização de conversão de landigng pages, um guia exaustivo de opções.

Podcast Sobre Product Analytics

Neste episódio do podcast Analytics Talks da Métricas Boss, conversamos um pouco sobre desafios e aprendizados para construir uma cultura de product analytics nas empresas.

FAQ sobre Product Analytics

Você ainda pode ter algumas perguntas sobre product analytics, e tudo bem! Aqui está uma lista das perguntas mais comuns que recebemos na PunkMetrics:

P: O que é product analytics?

R: A análise do produto é um processo utilizado para medir e analisar o desempenho dos produtos digitais. Envolve a coleta de dados do comportamento do usuário e outras fontes para informar as decisões sobre o produto.

P: Quais são os benefícios do uso de product analytics?

R: Ajuda a identificar áreas de melhoria para seu produto, assim como tendências e comportamento do usuário. Isto permite que você tome decisões mais bem informadas sobre a direção do seu produto.

P: Como posso começar a usar product analytics em minha empresa?

R: Há várias maneiras de começar a utilizar a análise de produtos, dependendo dos recursos e necessidades de sua empresa. Recomendamos procurar antes na empresa se existe uma área de analytics, ou se o time de marketing já utiliza alguma ferramenta e pedir ajuda antes de começar do zero. Recomendamos também, fazer nossos cursos para ter maior clareza dos benefícios e possibilidades de aplicação, pode começar pelo curso GRATUITO UX Metrics Básico!

P: Temas relacionads a product analytics:

  • product analytics course
  • product analytics podcast
  • product analytics tools
  • product analytics metrics
  • product analytics certification
  • product analytics software

Curso de Product Analytics

Curso de Product Analytics ajuda a desbloquear a capacidade de estrair o melhor dos projetos de ux design e product management. Para se tornar um expert em Product Analytics, veja nosso Curso UX Metrics 2.0 Product Analytics, um curso prático, com muitos exemplos e exploração de diferentes ferramentas de mercados dentro dos principais tópicos de métricas de produto e ux.

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Huxley Dias
Huxley Dias

Designer com mais de 14 anos de experiência na área de produto, especialista em product analytics e fundador da PunkMetrics.