Por que você nunca deve se contentar com análises prontas para uso

Os seres humanos têm muitos talentos, mas a tomada de decisão impecável definitivamente não é um deles. Você pode realmente confiar em sua própria intuição quando se trata de crescimento de negócios? Você provavelmente prefere confiar nos fatos e dados, certo?

Claro, você faria. Felizmente, o mercado também sabe disso e oferece várias soluções que permitem rastrear e analisar seus aplicativos. Você pode escolher entre ferramentas como Google Analytics, Firebase, Mixpanel e Facebook Analytics.

Cada um deles fornece vários painéis predefinidos que podem ser um bom ponto de partida. No entanto, se contentar com os insights que eles oferecem é um dos caminhos mais seguros para o desastre nos negócios. Neste artigo, vou mostrar o porquê.

Qual é o real propósito do Business Intelligence?

O Business Intelligence (BI) basicamente transforma os dados coletados em insights acionáveis ​​na forma de painéis personalizados de domínio. Todo o processo é orientado por dados, o que torna a tomada de decisão mais eficiente, mais poderosa e mais precisa.

Por que você deve se preocupar com análises e BI adequados? A razão é bastante simples. Como parte interessada, você quer saber o desempenho do seu aplicativo. Para este fim, você precisa responder a uma série de perguntas importantes, por exemplo:

• Quais recursos são usados?
• Que conteúdo é apreciado e o que não é?
• Quais são as taxas de conversão para os principais grupos-alvo?
• Como os usuários seguem os caminhos críticos do aplicativo?
• Quando e por que eles caem?
• Quando eles são ativados e como você pode mantê-los engajados?

Como o Business Intelligence é útil no processo de desenvolvimento de software?

Uma integração básica até mesmo da melhor ferramenta de análise não fornecerá muitas estatísticas específicas do domínio imediatamente. Por exemplo, a integração do Firebase fornece o número de usuários ativos, seus dados demográficos, dispositivos ou até telas abertas.

Mas isso não responde diretamente às perguntas feitas, não é? Informações sobre o número de instalações ou usuários ativos mensais são importantes, mas raramente esses são os objetivos reais do aplicativo.

Por que você precisa de mais do que uma solução pré-fabricada?

Essas ferramentas são gerais, construídas para atender a todos. Isso significa que eles são realmente feitos sob medida para ninguém. Eles não podem agregar dados de diferentes fontes (como banco de dados de aplicativos, CRM ou análise de mercado), nem podem mostrar as métricas exclusivas do seu aplicativo. Essas ferramentas fornecem uma imagem limitada e incompleta da situação que pode ser muito enganosa para o seu negócio. Eles também costumam ter uma capacidade limitada de aprofundar os dados coletados para tentar entender os resultados apresentados.

Não me interpretem mal aqui. Essas ferramentas são ótimas e eu recomendo usá-las. Eles só precisam ser devidamente personalizados. Se você deseja obter informações detalhadas sobre o conteúdo, monetização (por exemplo, assinaturas) ou envolvimento do usuário, é necessário planejar e implementar cuidadosamente eventos analíticos personalizados. A próxima etapa seria criar painéis de BI personalizados utilizando eventos coletados e dados armazenados no banco de dados do seu aplicativo. Esses painéis podem ser usados ​​para visualizar os números mais importantes que respondem diretamente a essas perguntas.

O impacto das decisões baseadas em dados

O McKinsey Global Institute fez pesquisas sobre como o processo de decisão baseado em dados influencia as organizações que o utilizam. Essas descobertas confirmam claramente que verificar suas principais métricas é realmente uma obrigação. Mas você já parou e considerou realmente quais números definem o sucesso do seu produto? Qual é a sua Estrela do Norte ou função de crescimento, como diriam os growth hackers?

Antes de começar a construir suas análises, você deve declarar claramente suas métricas essenciais. A maioria dos produtos compartilhará alguns componentes comuns de crescimento de receita. Estes podem ser a aquisição, ativação e retenção de novos usuários. No entanto, cada aplicativo tem seu próprio conjunto de fatores específicos de negócios que influenciam a receita.

Como identificar os fatores que influenciam sua receita

Identifique as ações que se correlacionam mais diretamente com os usuários que experimentam o valor central do seu aplicativo. Para Uber, podem ser viagens concluídas, número de viagens, número de passageiros que remarcam uma viagem. Para o Facebook, pode ser o número de convites aceitos ou o número de postagens, comentários e reações adicionados.

As métricas básicas fornecidas pelas ferramentas de análise são obviamente valiosas. Eles podem incluir visualizações de página, número de instalações ou número de sessões. No entanto, é mais importante acompanhar as métricas que importam para o seu produto. Ferramentas como o Google Analytics fornecem centenas de gráficos. Infelizmente, eles muitas vezes acabam por ser mais confusos do que úteis.

Planeje cuidadosamente suas análises

Neste ponto, você pode ficar tentado a decidir apenas “rastrear tudo” e fazer algum sentido mais tarde. Este é um erro muito comum. Fazer isso pode levar diretamente a um desastre.

Você pode supor que pode facilmente ter uma visão completa de tudo que está acontecendo em seu aplicativo. Você só precisa pedir à sua equipe de desenvolvimento para enviar eventos para cada botão e cada ação, certo? Bem não.

Para que você precisa de cientistas de dados?

Claro, os desenvolvedores ficariam felizes em adicionar o SDK selecionado e implementar o envio de eventos para cada ação. Mas o que vai acontecer se eles não tiverem o quadro maior em mente? Eles apenas enviarão imprudentemente o que acham que pode ser importante. Você certamente acabará com muitos dados, mas serão desestruturados, caóticos e provavelmente sem parâmetros-chave. Por isso é tão importante incluir cientistas de dados no processo e criar um plano de coleta de dados.

O que é um plano de coleta de dados?

Um plano de coleta de dados é basicamente uma documentação de todos os eventos que precisam ser enviados do aplicativo. Leva apenas alguns dias de trabalho de um cientista de dados para preparar um. Esse esforço compensa durante o tempo de desenvolvimento. Dessa forma, os desenvolvedores podem simplesmente seguir a documentação sem ter que pensar na implementação do evento.

Aprendendo com minha própria experiência, descobri o que funciona melhor aqui. Comece a criar seu plano com um workshop de coleta e utilização de dados com a equipe de ciência de dados. Durante esta reunião, você confirma suas metas de coleta de dados. Em seguida, você analisa seu produto para estabelecer pontos de dados e estabelecer as principais métricas. Por fim, você pode discutir como eles serão apresentados nos painéis. Tal reunião minimizará o risco de mal-entendidos.

Visualize o que importa

Tendo trabalhado em algumas dezenas de projetos de software, percebi que os tomadores de decisão são muito propensos a cortar custos em Business Intelligence. É uma pena, pois o BI é a única ferramenta que eles podem usar para basear suas decisões, impulsionar o crescimento e construir um produto de sucesso. Essa atitude geralmente se baseia na suposição equivocada de que, se a ideia de um produto estiver certa, ele será bem-sucedido.

Mas a realidade é muito diferente. Todos os produtos de sucesso são constantemente aprimorados por meio de experimentos orientados por dados. O mercado é cruel — você cochila, você perde. É por isso que é tão importante acompanhar constantemente as principais métricas de seu aplicativo. No entanto, sem uma personalização habilidosa do painel, você obterá uma quantidade esmagadora de logs não estruturados. Você experimentará uma sobrecarga de informações que apenas o desencorajará a usar o BI.

Como evitar a sobrecarga de informações

O que você precisa é ver claramente os parâmetros mais importantes à primeira vista. Dessa forma, você pode se aprofundar facilmente no aproveitamento de seus dados. Isso requer personalização do painel. Com base nessas análises, você pode criar painéis de inteligência de negócios. Eles permitirão que você aprenda como os usuários interagem com o aplicativo, tire conclusões e aplique-as em seu modelo de negócios.

Você pode fazer isso até certo ponto usando ferramentas de análise como Google Analytics ou Firebase. Mas, na maioria das vezes, você precisa combinar resultados de muitas fontes de dados diferentes e criar painéis de BI personalizados . Abaixo você pode ver um exemplo de um painel personalizado muito simples, porém informativo, criado no Google Data Studio.

Como você pode imaginar, esse painel é relativamente fácil para um cientista de dados experiente criar. Geralmente, leva alguns dias para criar um em ferramentas como Tableau, Graphana, Google Data Studio ou Power BI. É quase nada em comparação com o esforço geral que vai para a implementação do produto de software. Quando você considera seu valor agregado, painéis personalizados definitivamente não são algo para se comprometer.

Não saia cego para o mercado

Não posso enfatizar o suficiente como é crucial ter pelo menos análises em vigor quando o aplicativo for lançado. Caso contrário, você perderá sua única chance de obter insights importantes sobre o aplicativo quando forem mais necessários, ou seja, quando o aplicativo for verificado no mercado. A análise de dados adequada é surpreendentemente barata quando se trata do tempo de implementação necessário. Ainda assim, de alguma forma, é muitas vezes negligenciado pelas empresas que se contentam com as soluções mais simples.

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Você precisa coletar e visualizar seus dados de uma maneira que comunique facilmente o desempenho do seu aplicativo. Não se contente com nada menos. Você não quer ficar para trás e nem mesmo saber o motivo. Assim como um piloto não pode pilotar um avião sem os instrumentos adequados que monitoram constantemente os parâmetros cruciais do voo, sem a análise e apresentação de dados corretas, você estará voando às cegas.

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