No cenário atual, onde os dados desempenham um papel crucial no desenvolvimento de produtos e tomada de decisões, uma nova figura está emergindo como peça fundamental nas empresas: o Data Product Manager (DPM). Combinando agilidade e abordagem data-driven, os DPMs estão moldando o futuro dos produtos e serviços em organizações de todos os tamanhos.
Como um Data Product Manager usa os dados?
O coração da atuação de um DPM reside na utilização de dados para moldar o ciclo de vida dos produtos. Eles coletam, analisam e interpretam dados provenientes de diversas fontes, incluindo interações dos usuários, métricas de desempenho e tendências de mercado. Com essa visão profunda, os DPMs conseguem tomar decisões informadas para aprimorar produtos existentes ou desenvolver novos com base nas necessidades reais dos clientes.
Exemplos de como os DPMs usam os dados
Imagine uma empresa que oferece um aplicativo de streaming de música. Um DPM pode analisar os dados de uso para identificar quais músicas são mais populares em diferentes regiões e horários do dia. Com esses insights, eles podem ajustar as playlists recomendadas, aumentando o engajamento dos usuários.
Aqui estão apenas algumas tarefas que um gerente de produto de dados pode realizar regularmente.
- Realizar pesquisas de mercado, concorrentes e clientes: Isso pode envolver tudo, desde uma análise SWOT inicial do mercado até testes de usuários e beta do produto antes do lançamento.
- Crie personas de clientes baseadas em dados: embora o departamento de marketing frequentemente desenvolva buyer personas (representações fictícias do “cliente ideal” para o seu negócio), é importante colaborar com eles e incluir métricas e dados importantes para respaldar seus raciocínios.
- Execute testes A/B para determinar o que funciona melhor: isso inclui testes internos e externos. Embora testar internamente seja um excelente primeiro passo, você não será capaz de determinar completamente a qualidade do produto até experimentá-lo com clientes em potencial.
- Utilize dados e análises para apoiar e influenciar as partes interessadas: Cada decisão tomada deve ser apoiada por dados. No entanto, isso também pode significar quebrar e simplificar esses dados para que todos possam entender. Esta é uma grande parte do trabalho de um gerente de produto de dados, portanto, ser capaz de explicar esses dados para pessoas “comuns” é fundamental.
- Defina OKRs e KPIs: Os gerentes de produtos de dados definem OKRs , KPIs e metas SMART para sua equipe e departamento e para toda a empresa.
Métricas que os gerentes de produtos de dados rastreiam
Os DPMs rastreiam uma variedade de métricas para avaliar o desempenho dos produtos e direcionar decisões. Isso pode incluir métricas de engajamento, como tempo médio de uso e taxas de retenção, além de métricas financeiras, como receita gerada por cada recurso do produto. As métricas variam conforme o contexto, mas sempre refletem os objetivos estratégicos da empresa.
Aqui estão apenas algumas métricas principais que um gerente de produto de dados deve monitorar regularmente.
- Usuários ativos mensais e diários: esses números devem aumentar à medida que você avança no ciclo de vida do produto , mas isso pode depender do produto. Defina uma meta de frequência com que um usuário deve usar o produto (pode variar de várias vezes por dia a uma vez por mês) e determine qual ação quantifica um usuário ativo.
- Taxa de conversão do cliente: uma alta taxa de conversão significa que os clientes acessam seu site/loja e compram.
- Taxa de rotatividade e retenção de clientes: todas as empresas desejam clientes recorrentes, mas a rotatividade e a retenção podem depender do produto que você está vendendo (você não esperaria que as empresas de árvores de Natal tivessem altas taxas de retenção ). Acompanhar essa métrica ajuda a determinar por que os clientes estão voltando a comprar – ou por que não estão.
- Pontuação líquida do promotor e pontuação de satisfação do cliente: A pontuação líquida do promotor (NPS) cobre toda a jornada do cliente e analisa dados qualitativos. A pontuação de satisfação do cliente (CSAT) é uma classificação rápida de uma área específica, como integração ou acessibilidade.
- Custo de aquisição de clientes: esta métrica ajuda você a calcular quanto custa para conseguir cada cliente. Isso geralmente envolve a divisão de um orçamento de marketing com os clientes conquistados com essa promoção de marketing. Porém, não considera o valor que cada cliente gasta.
- Receita recorrente mensal e anual: Sua equipe de contabilidade deve cuidar disso, mas ajuda ficar de olho nisso você mesmo. A receita recorrente é o seu fluxo constante de receita, como modelos de assinatura. Taxas mais altas de retenção de clientes equivalem a receitas recorrentes mais altas, portanto, observe essas duas métricas juntas.
Diferenças: Data Product Manager x Product Manager x Cientista de Dados
Data Product Manager, Product Manager e Cientista de Dados são três cargos importantes para o sucesso de um produto digital. Eles possuem habilidades e responsabilidades complementares, que se complementam no processo de evolução do produto.
Data Product Manager
O Data Product Manager é responsável por garantir que os dados sejam utilizados de forma eficaz para melhorar o produto. Ele trabalha com as equipes de engenharia, design e produto para entender as necessidades dos usuários e identificar oportunidades de melhoria.
As principais responsabilidades do Data Product Manager incluem:
- Coletar e analisar dados para entender o comportamento dos usuários;
- Desenvolver modelos de dados para prever tendências e oportunidades;
- Colaborar com as equipes de engenharia e design para implementar melhorias baseadas em dados;
- Medir o impacto das alterações feitas no produto.
Product Manager
O Product Manager é responsável por garantir que o produto atenda às necessidades dos usuários e dos negócios. Ele trabalha com as equipes de engenharia, design e marketing para definir a visão do produto, desenvolver o roadmap e lançar novas funcionalidades.
As principais responsabilidades do Product Manager incluem:
- Entender as necessidades dos usuários e dos negócios;
- Definir a visão e o roadmap do produto;
- Colaborar com as equipes de engenharia, design e marketing para lançar novas funcionalidades;
- Medir o sucesso do produto.
Cientista de Dados
O Cientista de Dados é responsável por coletar, analisar e interpretar dados. Ele trabalha com diferentes equipes para entender os dados, identificar tendências e gerar insights.
As principais responsabilidades do Cientista de Dados incluem:
- Coletar e analisar dados;
- Desenvolver modelos de dados para prever tendências e oportunidades;
- Colaborar com diferentes equipes para entender os dados e gerar insights;
- Comunicar os resultados de suas análises de forma clara e concisa.
Como eles se ajudam
Os três cargos trabalham em conjunto para garantir que o produto seja desenvolvido de forma eficaz e atenda às necessidades dos usuários. O Data Product Manager fornece insights a partir dos dados para ajudar o Product Manager a tomar decisões sobre o produto. O Cientista de Dados fornece dados e análises para ajudar o Product Manager e o Data Product Manager a entender as necessidades dos usuários e dos negócios.
A colaboração entre esses três cargos é essencial para o sucesso de um produto digital. Ao trabalharem juntos, eles podem garantir que o produto esteja alinhado com as necessidades dos usuários e dos negócios, e que seja desenvolvido de forma eficiente e eficaz.
Aqui estão alguns exemplos de como esses cargos podem se ajudar no processo de evolução de um produto:
- O Data Product Manager pode usar dados para identificar oportunidades de melhoria no produto. Por exemplo, ele pode descobrir que um determinado recurso é pouco utilizado pelos usuários, ou que um determinado segmento de usuários está tendo problemas com o produto.
- O Product Manager pode usar os insights do Data Product Manager para definir a visão e o roadmap do produto. Por exemplo, ele pode decidir adicionar um novo recurso ao produto com base na demanda dos usuários, ou melhorar a experiência de um recurso existente com base nos dados de uso.
- O Cientista de Dados pode usar dados para medir o impacto das alterações feitas no produto. Por exemplo, ele pode acompanhar o número de usuários que estão usando um novo recurso, ou medir a satisfação dos usuários com uma nova experiência.
Ao trabalharem juntos, esses cargos podem garantir que o produto esteja sempre evoluindo e melhorando, de acordo com as necessidades dos usuários e dos negócios.
Enquanto os Product Managers tradicionais estão focados na visão estratégica do produto e na experiência do usuário, os DPMs estão profundamente enraizados na análise de dados para embasar suas decisões. Por outro lado, os Cientistas de Dados estão mais envolvidos na criação de modelos preditivos e algoritmos para extrair insights dos dados.
O futuro do Data Product Manager
O papel do DPM continuará a crescer à medida que as empresas perceberem a importância de uma abordagem data-driven no desenvolvimento de produtos. A agilidade permitirá que eles respondam rapidamente às mudanças do mercado, ajustando os produtos com base em insights em tempo real. Além disso, o avanço da inteligência artificial e da análise de dados oferecerá aos DPMs ferramentas ainda mais poderosas para aprimorar a experiência do usuário e impulsionar a inovação.
Em um mundo onde dados são abundantes e a concorrência é acirrada, os DPMs são os mestres que transformam informações em ações, construindo produtos que realmente atendem às necessidades dos clientes e impulsionam o sucesso das empresas.