Product Analytics: O que é, como funciona e por que é essencial para o sucesso do seu produto digital

Você sabe o que é Product Analytics? E por que ele é tão importante para o desenvolvimento, o lançamento e o crescimento do seu produto digital? Product Analytics é a análise dos dados gerados pelo uso do seu produto digital, que te permite entender o comportamento, as preferências, as necessidades e as dores dos seus usuários, e assim, tomar decisões baseadas em evidências, que melhorem a experiência, a satisfação e a fidelização dos seus clientes. Neste artigo, vamos te explicar tudo o que você precisa saber sobre Product Analytics, como ele funciona, quais são os seus principais conceitos, quais são os seus principais benefícios, quais são as suas melhores práticas e quais são as suas principais ferramentas. Acompanhe!

O que é Product Analytics?

Product Analytics é a coleta, o processamento, a visualização e a interpretação dos dados gerados pelo uso do seu produto digital, que te permitem extrair insights, identificar padrões, descobrir oportunidades e resolver problemas relacionados ao seu produto e aos seus usuários.

Product Analytics é uma parte da Product Management, que é a disciplina que se ocupa de planejar, desenvolver, lançar e gerenciar produtos digitais, como aplicativos, sites, plataformas, entre outros, que resolvem problemas reais e entregam valor para os usuários e para o negócio.

Product Analytics é uma aplicação da Data Science, que é a ciência que usa métodos, técnicas e ferramentas para transformar dados em conhecimento, que pode ser usado para tomar decisões, fazer previsões, gerar inovações, entre outros.

Product Analytics é uma forma de Business Intelligence, que é a inteligência que usa dados para gerar informações, que podem ser usadas para melhorar o desempenho, a competitividade e a rentabilidade de um negócio.

Como funciona o Product Analytics?

O Product Analytics funciona por meio de um ciclo contínuo e iterativo, que envolve quatro etapas principais, que são:

• Coleta: É a etapa que consiste em capturar e armazenar os dados gerados pelo uso do seu produto digital, por meio de ferramentas, códigos e tags, que rastreiam e registram as ações, as interações e as reações dos seus usuários no seu produto. Os dados podem ser de diferentes tipos, como: dados demográficos, dados comportamentais, dados de engajamento, dados de retenção, dados de conversão, entre outros.
• Processamento: É a etapa que consiste em limpar, organizar, estruturar e integrar os dados coletados, por meio de ferramentas, algoritmos e modelos, que filtram, classificam, agrupam e relacionam os dados, eliminando os ruídos, as inconsistências e as redundâncias, e preparando os dados para a análise.
• Visualização: É a etapa que consiste em apresentar e explorar os dados processados, por meio de ferramentas, gráficos e dashboards, que ilustram, resumem e destacam os dados, facilitando a compreensão, a comunicação e a investigação dos dados, e permitindo a identificação de tendências, correlações, anomalias e outliers nos dados.
• Interpretação: É a etapa que consiste em analisar e extrair os insights dos dados visualizados, por meio de ferramentas, técnicas e métodos, que aplicam a lógica, a estatística, a matemática e a ciência aos dados, gerando o conhecimento, a sabedoria e a ação sobre os dados, e possibilitando a resposta às perguntas, a solução dos problemas, a descoberta das oportunidades e a tomada das decisões sobre o seu produto e os seus usuários.

Quais são os benefícios do Product Analytics?

O Product Analytics traz vários benefícios para o seu produto digital, para os seus usuários e para o seu negócio, que podem ser resumidos em três categorias principais, que são:

• Melhoria: O Product Analytics te ajuda a melhorar o seu produto digital, pois ele te permite entender o que funciona e o que não funciona no seu produto, o que agrada e o que desagrada os seus usuários, o que gera e o que reduz o valor do seu produto, e assim, te permite fazer as correções, as otimizações e as inovações necessárias para tornar o seu produto mais eficaz, mais eficiente e mais atraente para os seus usuários.
• Crescimento: O Product Analytics te ajuda a crescer o seu produto digital, pois ele te permite entender quem são e onde estão os seus usuários, como eles chegam e como eles saem do seu produto, como eles se comportam e como eles se engajam no seu produto, e assim, te permite fazer as ações, as campanhas e as estratégias necessárias para atrair, reter e fidelizar mais usuários para o seu produto.
• Rentabilidade: O Product Analytics te ajuda a rentabilizar o seu produto digital, pois ele te permite entender quanto custa e quanto vale o seu produto, quanto você investe e quanto você ganha com o seu produto, como você monetiza e como você lucra com o seu produto, e assim, te permite fazer as escolhas, as negociações e as parcerias necessárias para aumentar a receita, reduzir o custo e maximizar o lucro do seu produto.

Quais são as melhores práticas do Product Analytics?

O Product Analytics requer a adoção de melhores práticas, que são recomendações, orientações e procedimentos que visam garantir a qualidade, a confiabilidade e a utilidade dos dados e dos insights gerados pelo Product Analytics. Essas melhores práticas podem ser aplicadas em diferentes etapas e níveis do Product Analytics, como:

• Definição dos objetivos: É a prática que consiste em definir claramente o que você quer alcançar, saber ou resolver com o Product Analytics, de acordo com a visão, a missão e os valores do seu produto e do seu negócio. Essa prática é importante para orientar, focar e priorizar as suas ações e as suas análises no Product Analytics, e para evitar o desperdício de tempo, de energia e de recursos com dados e insights irrelevantes, desnecessários ou impróprios para o seu produto e para o seu negócio.
• Escolha das métricas: É a prática que consiste em escolher adequadamente as métricas que você vai usar para medir, monitorar e avaliar o desempenho, o comportamento e a satisfação dos seus usuários e do seu produto, de acordo com os seus objetivos, as suas hipóteses e as suas perguntas no Product Analytics. Essa prática é importante para garantir que você tenha dados e insights precisos, consistentes e comparáveis no Product Analytics, e para evitar a confusão, a distorção e a manipulação dos dados e dos insights no Product Analytics.
• Coleta dos dados: É a prática que consiste em coletar os dados de forma correta, completa e confiável, por meio de ferramentas, códigos e tags, que rastreiam e registram os dados de forma precisa, abrangente e segura, respeitando as leis, as normas e os direitos dos usuários e dos dados. Essa prática é importante para garantir que você tenha dados e insights suficientes, válidos e legais no Product Analytics, e para evitar a perda, a falha e a violação dos dados e dos insights no Product Analytics.
• Análise dos dados: É a prática que consiste em analisar os dados de forma crítica, lógica e científica, por meio de ferramentas, técnicas e métodos, que aplicam a estatística, a matemática e a ciência aos dados, gerando conhecimento, sabedoria e ação sobre os dados, e possibilitando a resposta às perguntas, a solução dos problemas, a descoberta das oportunidades e a tomada das decisões sobre o seu produto e os seus usuários. Essa prática é importante para garantir que você tenha dados e insights confiáveis, relevantes e úteis no Product Analytics, e para evitar o erro, o viés e a ilusão dos dados e dos insights no Product Analytics.
• Comunicação dos insights: É a prática que consiste em comunicar os insights de forma clara, objetiva e persuasiva, por meio de ferramentas, gráficos e dashboards, que ilustram, resumem e destacam os insights, facilitando a compreensão, a comunicação e a ação sobre os insights, e permitindo a disseminação, a colaboração e a influência dos insights. Essa prática é importante para garantir que você tenha dados e insights acessíveis, compreensíveis e acionáveis no Product Analytics, e para evitar a confusão, a distorção e a resistência dos dados e dos insights no Product Analytics.

Quais são as principais ferramentas do Product Analytics?

O Product Analytics utiliza diversas ferramentas, que facilitam e automatizam as etapas e as atividades do Product Analytics, desde a coleta até a comunicação dos dados e dos insights. Algumas das principais ferramentas são:

• Google Analytics: É uma ferramenta gratuita e popular, que permite coletar, processar, visualizar e interpretar os dados do seu produto digital, por meio de relatórios, gráficos e dashboards, que mostram as principais métricas e dimensões do seu produto, como: usuários, sessões, páginas, eventos, conversões, entre outras. O Google Analytics também permite criar segmentos, filtros, metas, alertas, entre outras funcionalidades, que te ajudam a personalizar e a aprofundar a sua análise.
• Mixpanel: É uma ferramenta paga e avançada, que permite coletar, processar, visualizar e interpretar os dados do seu produto digital, por meio de relatórios, gráficos e dashboards, que mostram as principais métricas e dimensões do seu produto, como: usuários, eventos, funis, retenção, engajamento, entre outras. O Mixpanel também permite criar segmentos, filtros, testes, notificações, entre outras funcionalidades, que te ajudam a personalizar e a aprofundar a sua análise.
• Amplitude: É uma ferramenta paga e avançada, que permite coletar, processar, visualizar e interpretar os dados do seu produto digital, por meio de relatórios, gráficos e dashboards, que mostram as principais métricas e dimensões do seu produto, como: usuários, eventos, funis, retenção, engajamento, entre outras. O Amplitude também permite criar segmentos, filtros, testes, notificações, entre outras funcionalidades, que te ajudam a personalizar e a aprofundar a sua análise.
• Tableau: É uma ferramenta paga e avançada, que permite processar, visualizar e interpretar os dados do seu produto digital, por meio de gráficos e dashboards, que mostram as principais métricas e dimensões do seu produto, de forma interativa, dinâmica e intuitiva. O Tableau também permite criar segmentos, filtros, cálculos, entre outras funcionalidades, que te ajudam a personalizar e a aprofundar a sua análise.

Conclusão

Product Analytics é a análise de dados de uso de produtos digitais, ajudando a entender o comportamento e as necessidades dos usuários. Isso orienta decisões para melhorar a experiência do cliente. É essencial para criar, validar e escalar produtos digitais, respondendo a perguntas sobre interações e preferências dos usuários. Inclui um ciclo de coleta, processamento, visualização e interpretação de dados. Os benefícios se dividem em melhoria do produto, crescimento e rentabilidade. Exige melhores práticas para assegurar a qualidade dos dados. Há diversas ferramentas para facilitar essas etapas. Para aprofundar-se, existem cursos, livros e comunidades. A área oferece oportunidades para se tornar um analista de produto qualificado, impactando no sucesso de produtos digitais.

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