Muitos de nós, quando questionados sobre a identificação de boas métricas de produto, recorremos a uma ferramenta que sabe o melhor.

O Google sabe muito, mas infelizmente não sabe muito sobre o seu produto, portanto, não acho que os primeiros 37 bilhões de resultados ajudarão.

O que realmente precisamos entender é uma estrutura ou um conjunto de princípios que podem ser aplicados a qualquer produto e esculpir suas métricas facilmente. Então, aqui estão 5 princípios que você pode aplicar antes de identificar métricas para qualquer produto em qualquer estágio de desenvolvimento do produto.

LT/DR

Se você preferir assistir a um vídeo em vez de ler um blog, assista a este vídeo sobre métricas. Assista de t = 11:26 a 29:16

Princípio 1: As métricas devem ser quantificáveis ​​e padronizadas.

Digamos que eu queira medir o quanto meus clientes amam meu produto.

Os filósofos argumentariam que o amor não conhece medidas, mas os gerentes de produto não são filósofos. Precisamos encontrar maneiras de quantificar o amor.

Digamos que eu possa medir o amor pelo meu produto permitindo que os usuários classifiquem o produto em uma escala de 1 a 10. Essa é uma métrica quantificável que pode ser medida e não está sujeita à imaginação de ninguém.

Essas métricas não devem ser apenas quantificáveis, mas também padronizadas. O que isso significa é que não podemos ter métricas não padronizadas medindo a mesma coisa.

Não posso ter alguns usuários classificando meu produto em uma escala de 1 a 10 e outros clicando em smileys e carrancas para estabelecer seu amor pelo meu produto. Como usuário, evoco uma emoção totalmente diferente quando clico em uma classificação de 1 a 10 em vez de clicar em um smiley ou uma carranca.

Em poucas palavras, métricas quantificáveis ​​e padronizadas devem responder O QUE deve ser medido.

Princípio 2: Cada métrica deve responder a uma pergunta.

Quando eu era um PM iniciante, sempre que alguém perguntava métricas, eu costumava ter uma nuvem nebulosa de acrônimos na minha cabeça.

Demorei para perceber que ao invés de buscar métricas no google eu preciso pensar quais são as perguntas que precisam ser respondidas para me ajudar a construir melhor o produto.

Você não começa com métricas. Você começa com uma pergunta sem resposta.

Deixe-me explicar usando um exemplo. Em vez de saltar imediatamente para mau, dau, csat, nps, mau, cac, etc, é preciso pensar sobre qual é o motivo para capturar uma métrica.

Por exemplo, minha busca por uma métrica deve começar com algumas perguntas:

• Quanto tempo leva para meus clientes procurarem um item que desejam comprar?
• Quanto tempo leva para meus clientes adicionarem um item ao carrinho de compras?
• Quanto tempo leva para meus clientes concluírem uma compra?
• Qual é a correlação entre os clientes que abandonam o site e a quantidade de tempo que passam no site?

• Tempo de Ciclo.
• Telemetria baseada em sessão.
• Churn de clientes etc.

Princípio 3: Cada métrica deve provocar uma ação.

Quando comecei minha carreira, costumava pensar que, como PM, meu trabalho era medir o máximo possível. Eu costumava reunir toda a telemetria possível sem pensar se precisava ou não.

Demorei um pouco para perceber que preciso pensar além do QUE preciso medir e POR QUE preciso medir.

Percebi que preciso ter um plano em relação ao que fazer depois de capturar essas métricas. Percebi que preciso pensar antecipadamente sobre qual ação devo tomar se a medição for favorável ou desfavorável. Por exemplo, eu deveria ser capaz de dizer que

• Se “NPS” para o meu recurso for < “0”, então eu irei …
• Se “Cliente Churn” > “10%”, então eu irei….
• Se “Cycle time” > 4 min, então eu irei…

Princípio 4: As consequências das ações associadas a uma métrica de rastreamento devem ser avaliadas.

Entendemos que as métricas devem ter um resultado comercial. Não é de admirar que a frase proverbial - você constrói o que você mede seja tão popular.

Quando você mede errado, você constrói errado.

As métricas também podem ter consequências não intencionais.

Imagine se eu começar a classificar os médicos com base no número de vidas que um médico salva. Você acha que a taxa de mortalidade aumentará ou diminuirá?

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Por exemplo, pense no meio. Se os gerentes de produto médios se concentrassem nas seguintes métricas, o que aconteceria?

• “Número de visualizações.”
• “Leia o tempo dos espectadores.”
• “Número de palmas.”

Aqui está um exemplo de alguém que não pensou bem nas métricas e perdeu o emprego. O ex-CEO da Wells Fargo, que tinha uma intenção perfeitamente boa de aumentar a base de clientes da empresa, solicitou à sua equipe de vendas que aumentasse o número de contas em 8x usando a métrica cativante “”Going for Gr-Eight ” . A equipe de vendas acabou abrindo contas falsas. A métrica foi atendida, mas o espírito da métrica não. O CEO acabou perdendo o emprego por não prever as consequências das métricas.

Em poucas palavras, as consequências das métricas devem responder E SE as consequências das minhas métricas não forem favoráveis.

Para resumir, antes de escrever métricas na especificação do produto, pense em:

• O que você quer medir?
• Por que você quer medir?
• O que você fará em seguida?
• E se as consequências da métrica não forem favoráveis?

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Feliz por escrever as especificações do produto e medir o sucesso do seu produto. Deixe uma nota se você conseguiu aplicar algum desses conhecimentos em seu produto. Você pode manter contato comigo em:

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