Os dados comportamentais e transacionais são usados para otimizar produtos digitais de diversas maneiras, focando em entender o usuário e melhorar o desempenho do produto. Porém, essa ainda é uma pergunta frequente e algumas pessoas, por não terem a oportunidade de trabalhar em um contexto, não conseguem ter clareza de quais seriam esses benefícios. Por isso, preparamos uma lista de contextos e possibilidades para tangibilizar.
Uso de Dados Comportamentais (Product Analytics)
Aumento da compreensão do comportamento do usuário
- Permite entender como os usuários interagem com o produto digital.
- Ajuda a identificar o tipo de valor entregue aos usuários e por quanto tempo.
- Fornece clareza sobre o ciclo de uso/retorno e permite planejar ações de reengajamento.
Auxilia na definição de estratégias para aumentar o tempo de relacionamento dos usuários com o produto (LTV).
Melhoria da experiência do usuário e do produto
- Identificação de erros através de eventos e alertas.
- Priorização de melhorias, como otimizar páginas com maior volume de acessos e maior tempo de carregamento.
- Identificação de etapas do fluxo que geram maior perda de usuários (drop-off).
Avaliação se os usuários estão compreendendo o texto/copy e se há elementos na interface gerando confusão.
Personalização de comunicações ativas (ex: push notification, priorização de onboarding). - Análises detalhadas incluem:
- Track de navegação (páginas acessadas, eventos, tempo na página, scroll, bounce rate)
- Análise de funil e jornadas
- Heatmaps e gravação de tela
- Feedback dos usuários (NPS, CSAT, notas em lojas de aplicativos, entrevistas) ajuda a identificar rapidamente mudanças que afetam a experiência, repriorizar o roadmap e otimizar ativos.
Priorização do Roadmap e Definição de Funcionalidades
- Dados coletados podem melhorar o processo de priorização, ajudando a decidir quais recursos manter, melhorar ou abandonar.
- Reduz a tomada de decisão entre os integrantes do time para definir o que realmente entrega valor, o que deve ser melhorado e o que deveria ser descontinuado.
- Traz evidências para gerar hipóteses a serem testadas.
Realização de Experimentos
- Possibilita a experimentação de diferentes fluxos, designs ou propostas de valor para entender o que entrega mais valor e gera mais resultados de negócio.
- O processo de experimentação busca aprendizados a partir dos comportamentos que levaram aos resultados.
- Exemplos incluem testes A/B para avaliar o impacto de pequenas mudanças em sites, e-mails ou anúncios, focando em elementos como imagens e botões de chamada para ação.
- Experimentação contínua leva à redução da taxa de rejeição e orçamentos de publicidade mais precisos.
- Uma cultura de experimentação, lado a lado com uma cultura de dados, proporciona:
- Agilidade na implementação de melhorias;
- Conhecimento consistente sobre o público alvo;
- Redução de custos;
- Redução do time to market;
Percepção do desempenho comercial
- Ajuda a entender como o produto está se desempenhando comercialmente, monitorando métricas como taxas de aquisição e retenção de clientes.
- Fornece informações valiosas para o time de vendas e marketing.
Definição do Perfil de Cliente Ideal (ICP)
- O ICP representa o perfil de cliente que obteve mais sucesso com o produto, indicado pelas taxas de retenção.
- É definido por características dos usuários ou empresas, incluindo dados comportamentais do uso do produto e pesquisas qualitativas.
- Beneficia o time de produto ao deixar claro:
- Quais funcionalidades são o “core” para grupos de usuários que geram mais receita;
- Quais features não trazem sucesso;
- Auxilia no roadmap de melhorias;
Uso de Dados Transacionais e Contextuais
Enriquecimento de Dados
- Dados de marketing e navegação no site são enriquecidos com dados da base de clientes (mantendo PII anônimas).
- Isso permite compor novas audiências (segmentações) com base nos perfis que mais avançaram no funil.
- Resulta em audiências enriquecidas e otimizadas para canais de marketing (Facebook, Google, CRM, app push).
- Contribui para:
- Redução do Custo de Aquisição de Cliente (CAC)
- Saving de custos de mídia paga
Visão Holística e Alinhamento
E na realidade, todas essas possibilidades listadas acima, nem sempre aparecem tão organizadas/categorizadas em nosso dia-a-dia de trabalho. Por isso, temos que ter uma visão holística, que é unir essas informações fornecidas por dados com outras informações de operações, dados de mercado, concorrentes e particularidades de cada modelo de negócio e empresa.
- É crucial ter clareza sobre os objetivos de negócio, do produto e da feature.
- Os dados precisam estar alinhados coletivamente no grupo de trabalho e no nível da companhia para evitar desentendimentos na estratégia.
- Um bom setup de coleta de dados é essencial, garantindo que:
- Os dados certos existam;
- Estejam disponíveis;
- O time esteja alinhado em torno dos mesmos objetivos e conceitos;
- A arquitetura de dados pode envolver ferramentas de mercado e soluções próprias para coletar eventos e integrar dados de diferentes touchpoints da jornada online e offline.
Transformando dados em ação
Por fim, é essencial que essas informações sejam colocadas em prática, saindo do ponto de inércia ou do discurso, e avançando para aplicações práticas de cada contexto.
- Após a coleta, é fundamental analisar, discutir e tomar decisões com base nos dados, tornando-os parte da rotina do time e criando uma cultura orientada a dados.
- Ferramentas de visualização de dados (Data Visualization) têm o objetivo de comunicar a informação de forma clara e objetiva para facilitar:
- A absorção;
- O processamento;
- A tomada de conclusão;
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