Quando estou envolvido na criação de um novo projeto digital, costumo me perguntar logo nas primeiras reuniões: como vamos saber se estamos indo pelo caminho certo? Se existe um ponto em comum entre os projetos que já participei, é a urgência por resultados e clareza. Afinal, equipe, esforço e investimento merecem um norte preciso. É aí que entra o product analytics desde o início, mesmo que muita gente ainda trate como “coisa para depois”. Em vez disso, prefiro pensar: quanto mais cedo, melhor.
Por que product analytics desde o começo?
Talvez você já tenha ouvido isso: “Vamos lançar primeiro, depois a gente vê os números”. Eu mesmo já pensei assim, achando que era mais ágil. Mas olhando para trás, sempre que negligenciei os dados no começo, precisei de muito mais tempo (e recursos) para corrigir o rumo.
Segundo estudos da Pesquisa de Inovação Semestral (PINTEC Semestral) do IBGE, empresas que investem em inovação, e no monitoramento dessas inovações, conseguem responder melhor a obstáculos e ajustar seu caminho rapidamente. Significa que, além de melhorar produtos, analisar dados de uso desde os primeiros passos ajuda o time a evitar desperdício: menos funcionalidades irrelevantes, menos achismo. Mais foco no que realmente importa para o usuário.
O que não é medido não pode ser melhorado.
Entendendo o básico antes de querer medir tudo
Não é raro ver equipes empolgadas tentando monitorar tudo desde o primeiro código. Mas, na minha experiência, o segredo está em começar pequeno, com perguntas simples e diretas. Ainda que WeeUP conte com expertise para desenhar arquiteturas completas de dados, sei que o melhor é começar pelo essencial.
- Qual o principal objetivo do produto nesse início?
- Como o usuário vai perceber valor?
- Quais comportamentos realmente indicam sucesso?
Assim que essas respostas estão claras para mim e para o time, aí sim defino: o que medir. Sem essa clareza, de nada adianta uma centena de métricas sofisticadas.
Desenhando perguntas e hipóteses
Antes de configurar qualquer ferramenta ou abrir planilha, gosto de reunir o time e listar hipóteses. Se o produto resolve um problema, como imagino que o usuário vai agir? Onde ele pode travar? Isso ajuda a fugir das métricas de vaidade.
- Aposta: Usuários vão se cadastrar assim que entrarem?
- Pergunta: Quantos chegam até a tela de cadastro?
- Hipótese: Muitos podem desistir no formulário.
Transformar hipóteses em perguntas fáceis de medir é vital para não se perder entre gráficos solitários.
Montando um plano simples de product analytics
Para não virar refém de dashboards bonitos, costumo desenhar um plano simples, que inclui:
- Objetivo: Por exemplo, aumentar cadastros no primeiro mês.
- Métrica principal: Total de novos cadastros/dia.
- Métricas secundárias: Taxa de conversão por etapa, tempo de permanência, abandono no formulário.
- Como medir: Quais eventos precisam ser monitorados? (Ex.: clique no botão “cadastrar”)
- Onde visualizar: Qual ferramental simples serve nesse começo, às vezes, até uma planilha resolve, desde que a rotina seja respeitada.
- Ritmo de revisão: Acompanhar semanalmente? Quinzenal? Não precisa ser diário, o importante é não largar os números.
Já vi projetos que esperaram demais para definir como iriam medir os primeiros indicadores. Quando isso acontece, perde-se não só informações preciosas dos primeiros usuários como também o entendimento real sobre onde estão os principais “vazamentos” de valor.
Priorizando o que medir: não caia na armadilha das métricas de vaidade
É tentador olhar para gráficos que parecem impressionantes: acessos totais, usuários logados… mas nem sempre isso mostra resultado de verdade. Prefiro focar nas métricas que ligam esforço a resultado, como conversão, retenção e uso de recursos-chave.
Alguns exemplos do que costumo priorizar em projetos digitais novos:
- Métricas de ativação: O usuário fez a primeira ação relevante? (ex.: cadastro completo, envio do primeiro pedido…)
- Métricas de retenção: Depois do cadastro, ele voltou a usar?
- Métricas de engajamento: Quantas funcionalidades chave ele explora?
- Feedback qualitativo: Ouviu o usuário? Ele encontrou dificuldades não mensuráveis por números?
Resultados só aparecem quando se mede o que realmente faz o produto avançar.
A Pesquisa de Inovação do IBGE ressalta que inovação está totalmente relacionada à capacidade de aprender com dados reais e ajustar rapidamente a rota (Pesquisa de Inovação do IBGE). Para mim, todo projeto digital que nasceu para crescer precisa dessa cultura desde o começo.
Recursos práticos: sim, menos pode ser mais
Muita gente me pergunta se precisa de ferramentas mirabolantes logo no início. Pela minha experiência (e já são alguns bons anos nessa estrada), começar simples e ir aumentando o nível de sofisticação conforme as perguntas ficam mais complexas é o melhor caminho.
- Separe um evento-chave para cada etapa essencial do usuário.
- Faça revisões rápidas e constantes: os números contam uma história?
- Documente aprendizados: até o que não funcionou vale ouro.
Relatos do uso de tecnologias de informação nas empresas mostram que a adoção de soluções digitais, mesmo que simples, já causa impactos mensuráveis em decisões do negócio. Ou seja, não se trata de esperar um time pronto para grandes volumes de dados, mas sim de criar a prática de medir e reagir.
O papel do product analytics em decisões rápidas
No WeeUP, vejo com clareza como dados bem usados aceleram decisões – liberam recursos e talento para o que realmente vai crescer. Por exemplo: detectamos que usuários abandonam um fluxo no mesmo ponto? Em vez de perguntar “o que será”, testamos hipóteses e corrigimos rápido.
Melhor errar rápido, aprender cedo e crescer de verdade.
Para projetos públicos e privados, adotar o hábito de medir e ajustar pode gerar impacto concreto, como foi observado no estudo de caso do Programa Brasil MAIS na Polícia Federal, menos tempo perdido, mais trabalho com significado.
Resistências: como passar por cima delas?
No começo, já ouvi de equipes: “Isso é coisa de empresa grande” ou “Não temos tempo para medir agora”. Já pensei assim também. Mas basta medir um ciclo, tirar algumas conclusões rápidas e ajustar algo, pronto, a cultura de produto melhora. Entender isso fez total diferença nos times que liderei ou ajudei.
Além disso, referências do Projeto Compras Sustentáveis mostram que pequenas mudanças, testadas e medidas, podem multiplicar resultados. Não é moda, é prática comprovada.
Conclusão: dê o primeiro passo e não espere a perfeição
Depois de tantos projetos, continuo vendo: a diferença não está só em ter tecnologia de ponta, mas em criar o hábito de perguntar, medir e revisar desde cedo. Se você quer lançar algo novo e não sabe por onde iniciar em product analytics, escolha uma dúvida importante, defina um indicador objetivo e monitore sem medo de ajustar o plano. Essa prática simples constrói produtos digitais mais inteligentes.
Se precisa de alguém que te ajude a transformar ideia em produto, do conceito à análise de resultados, fale com a WeeUP. Nosso time tem paixão por medir, aprender e construir junto. Vamos juntos criar soluções digitais que de fato resolvem e evoluem? Converse com a gente e veja como product analytics pode fazer toda a diferença no seu projeto.
Perguntas frequentes sobre product analytics em projetos digitais novos
O que é product analytics em projetos digitais?
Product analytics em projetos digitais é o processo de coletar, analisar e interpretar dados do uso real do produto para guiar decisões de negócio e aprimoramentos. Isso inclui acompanhar indicadores como ativação, retenção, engajamento e conversão, sempre com o objetivo de entender onde o produto está agregando valor ou deixando oportunidades passarem.
Como começar a usar product analytics?
Na minha experiência, o melhor começo é definir as perguntas-chave do produto: O que quero aprender? Qual o principal objetivo agora? Com essas perguntas, basta configurar eventos simples (como cadastro e uso de funcionalidades centrais) em uma ferramenta fácil, ou até mesmo em planilhas, e revisar os números regularmente. Até uma rotina simples já traz aprendizados valiosos.
Quais métricas devo acompanhar primeiro?
Recomendo focar em métricas de ativação (primeira ação importante do usuário), retenção (recorrência de uso) e conversão nas etapas-chave do produto. Tudo começa bem pequeno: se o fluxo principal é cadastro, meça entradas, saídas e taxa de conclusão. Depois, siga para engajamento e feedback qualitativo.
Vale a pena investir em product analytics?
Sem dúvida. Tudo o que acompanhei nos projetos (e os estudos do IBGE sobre inovação confirmam) mostra que medir desde cedo poupa tempo, reduz retrabalho e aumenta as chances de entregar algo que faz sentido para o público. Investir nisso não é só para empresas grandes: toda solução digital que deseja crescer precisa aprender com dados.
Como escolher uma ferramenta de analytics?
Para projetos digitais novos, sempre sugiro começar pelo simples: escolha uma ferramenta ou processo que você realmente vai usar e consegue revisar semanalmente. Pode ser um serviço online, uma planilha ou solução personalizada, desde que atenda suas perguntas e permita ajustes rápidos. O mais importante é criar o hábito de medir, não ter a ferramenta mais sofisticada.
