9 métricas de crescimento orientado pelo produto + como utilizá-las

O crescimento orientado pelo produto provou ser uma das estratégias mais eficazes para criar e fazer crescer produtos digitais. Uma das principais razões do seu sucesso é a forte dependência da análise de dados para tomar decisões inteligentes.

Por isso, se está atualmente a explorar formas melhores de ter sucesso com o crescimento orientado pelo produto, este artigo pretende ajudá-lo a tirar partido das suas características baseadas em dados, acompanhando e monitorizando as métricas certas.

A importância do PLG para empresas SaaS

Há uma razão para o crescimento orientado pelo produto se ter imposto, especialmente no espaço dos produtos SaaS. Com uma estratégia PLG, pode adquirir novos clientes e aumentar as suas receitas de forma muito sustentável e económica.

O PLG é sustentável porque as pessoas não dependem apenas das suas campanhas de marketing para gostar do seu produto e comprá-lo. Em vez disso, a estratégia baseia-se em permitir que os utilizadores utilizem o seu produto na vida real (muitas vezes sem pagar, dependendo da sua estratégia de preços do produto), experimentem as suas funcionalidades mais apelativas e, idealmente, resolvam os seus problemas com ele.

Assim que percebem que o seu produto consegue resolver os seus problemas, a balança pende a seu favor e o utilizador começa a pagar pelo seu produto.

O PLG é económico porque o seu produto funciona como um canal de marketing de autosserviço. Ao criar experiências de utilização excecionais, pode convencer os seus utilizadores de que o seu produto é exatamente aquilo que procuram, transformando-os em oportunidades qualificadas pelo produto (PQL).

Uma vez que o seu produto trata da maior parte do marketing por si, não gasta tanto com a sua equipa de vendas e os seus esforços de marketing para adquirir clientes. Isto conduz a uma redução significativa do custo médio de aquisição de um novo utilizador.

Agora que recordámos os benefícios do PLG, vamos analisar as principais métricas SaaS que precisa de medir para garantir que está a seguir na direção certa com a sua estratégia de crescimento orientado pelo produto.

Métricas de crescimento orientado pelo produto: medir a ativação

O percurso de cada utilizador no seu produto PLG começa com a ativação. É o processo em que as pessoas configuram o seu produto, compreendem como tudo funciona (graças ao seu processo de integração do produto!), experimentam a sua funcionalidade principal e vivenciam o valor do seu produto.

Sugiro que acompanhe as seguintes métricas para otimizar o seu fluxo de ativação.

Nota: Para lhe mostrar como configurar o acompanhamento de métricas específicas, vou apresentar exemplos utilizando o Mixpanel, mas é livre de utilizar outras ferramentas de análise de produtos.

Métrica n.º 1: tempo até obter valor

Comecemos por um dos indicadores principais mais importantes de uma boa ativação — o tempo até obter valor (TTV). Há uma boa razão para utilizar o termo “indicador principal”. Isto significa que melhorar esta métrica irá melhorar a ativação em geral.

O TTV representa o tempo que os seus utilizadores demoram a experimentar o valor principal do seu produto. Quanto mais rapidamente os utilizadores alcançarem o seu valor principal, menor será a probabilidade de se aborrecerem e abandonarem o seu produto.

Para calcular o seu TTV, tem de acompanhar dois momentos importantes no percurso do utilizador:

1. Quando os utilizadores se inscrevem e começam a utilizar o seu produto.
2. Quando realizam a ação que representa a sua funcionalidade principal.

Agora, vejamos como pode criar um relatório no Mixpanel para ajudar a medir o TTV de um produto SaaS de integração semelhante ao Zapier. Neste caso, a ação que os utilizadores realizam para experimentar o valor principal do seu produto é criar e integrar.

Assim, podemos criar um gráfico de funil com dois passos: “inscrição” e “criar integração”.

Em seguida, vamos configurar a vista deste funil como “tempo até à conversão”, que calcula o tempo mediano que os utilizadores demoram a passar do primeiro passo para o segundo.

É claro que 24 dias, conforme apresentado neste relatório, é demasiado tempo e, com toda a certeza, perderá os seus utilizadores antes de estes poderem consultar as suas integrações.

Por isso, deve haver algo muito errado, quer com a configuração da sua análise (talvez não esteja a acionar os eventos corretos), quer com a sua estratégia de ativação.

Métrica n.º 2: taxa de adoção da funcionalidade ou do produto

Outra métrica crucial para produtos orientados pelo PLG é a taxa de adoção das funcionalidades do seu produto.

No PLG, cada nova funcionalidade deve servir um propósito específico (por exemplo, melhorar a formação de hábitos, a ativação, etc.). Para que a sua funcionalidade tenha impacto, as pessoas terão primeiro de a adotar e começar a utilizá-la ativamente.

Por conseguinte, é necessário medir a taxa de adoção da funcionalidade e corrigir a funcionalidade ou a UX se esta for demasiado baixa.

A minha abordagem para calcular a taxa de adoção da funcionalidade é um pouco controversa e difere da dos outros. Calculo a percentagem de utilizadores que utilizaram a funcionalidade uma vez (o que significa que a descobriram) e a percentagem de utilizadores que a utilizaram mais de duas vezes (o que significa que a adotaram).

No Mixpanel, pode fazer isto criando dois grupos.

O primeiro que criei aqui serve para medir a descoberta. Neste caso, selecionei como data de início da medição a data de lançamento dessa funcionalidade.

Para o segundo, porém, o período é “últimos 30 dias”, uma vez que utilizar a funcionalidade mais de duas vezes ao longo de alguns meses dificilmente seria considerado adoção.

Depois, pode criar um relatório de análise com fórmulas personalizadas que calculam as percentagens mencionadas acima, dividindo estes grupos pelo número de utilizadores ativos.

Um gráfico saudável de adoção e descoberta manterá estável o número de pessoas que descobriram a funcionalidade, enquanto a taxa de adoção cresce de forma constante.

Métrica n.º 3: Momento AHA!

Por fim, temos o santo graal de todas as métricas de ativação PLG — o Momento AHA! Representa o ponto na jornada dos seus utilizadores em que obtêm o maior valor do seu produto e percebem que este merece ser adotado no seu dia a dia.

Parece um pouco semelhante ao TTV, certo? Bem, ambos dizem respeito à utilização da funcionalidade principal do seu produto. Mas o tempo até ao valor centra-se em mostrar o intervalo entre o registo dos seus utilizadores e a utilização dessa funcionalidade, enquanto o Momento AHA! mostra o número ou a percentagem de todos os utilizadores que a utilizaram (entre os que se registaram).

Agora, para criar o relatório do Momento AHA! no Mixpanel, começaremos da mesma forma que com o TTV e criaremos um funil com “Registar-se” e “Criar integração” como etapas.

 Ao contrário do TTV, porém, não escolheremos a visualização “tempo até à conversão”. Em vez disso, escolheremos a opção “tendências do funil”.

Esta opção mostrará a alteração da taxa de conversão da Etapa 1 -> Etapa 2 ao longo do tempo.

Como podemos ver neste gráfico, aproximadamente 30% dos utilizadores registados criam uma integração e alcançam o seu Momento AHA!

Além disso, parece que esta taxa não está a crescer nem a diminuir, uma vez que a linha de tendência deste gráfico de linhas parece ser horizontal.

Métricas de envolvimento

Uma taxa de ativação saudável é apenas uma parte do sucesso. Se quiser que o seu produto cresça de forma sustentável, terá também de garantir que os utilizadores adoram a experiência proporcionada pelo seu produto e que o envolvimento dos utilizadores e a utilização do produto também são saudáveis.

Eis o que sugiro que utilize para acompanhar a saúde da utilização do seu produto.

Métrica n.º 4: Momento do hábito

O próximo marco crucial que pretende que os seus utilizadores alcancem depois de experienciarem o seu Momento AHA! é quando tiverem criado com sucesso um hábito em torno do seu produto e tiverem dificuldade em realizar as suas tarefas sem ele.

No mundo PLG, chamamos a este momento da jornada do utilizador o Momento do hábito.

Tal como no Momento AHA! e no TTV, interessam-nos as funcionalidades principais do seu produto. Especificamente, prestamos atenção à frequência com que as pessoas as utilizam.

Poderia afirmar que uma pessoa desenvolveu o hábito de utilizar o seu produto se a frequência de utilização das funcionalidades principais for igual (ou pelo menos próxima) à frequência natural com que o problema ocorre para o utilizador.

Por exemplo, os trabalhadores remotos costumam fazer pelo menos uma chamada em conferência durante os dias úteis. Assim, a frequência natural com que precisam de uma ferramenta semelhante ao Zoom seria diária/dias úteis ou 5d7 (5 dias num período de 7 dias).

Na vida real, contudo, as pessoas teriam dias sem reuniões ou organizariam o seu horário de forma a que nem todos os seus dias úteis tivessem chamadas. Assim, teria pessoas com hábitos estabelecidos de utilizar a sua ferramenta de videoconferência sempre que precisam de fazer uma chamada relacionada com o trabalho, com uma frequência de 4d7.

Assim, para o marco do momento do hábito, escolheria geralmente uma taxa de frequência ligeiramente inferior à frequência natural com que o problema ocorre.

Quanto às ferramentas que pode utilizar para medir e visualizar este dado, recomendo pedir à sua equipa de análise de dados que crie um relatório personalizado no Tableau ou no PowerBI, uma vez que as ferramentas de análise orientadas por eventos (por exemplo, Amplitude ou Mixpanel) têm dificuldade em criar gráficos de momentos do hábito.

Métrica n.º 5: Taxa de retenção

A retenção é, na verdade, a principal razão pela qual pretende criar hábitos entre os seus utilizadores. Os hábitos são muito difíceis de quebrar, pelo que uma pessoa que tenha o hábito de resolver os seus problemas com o seu produto continuará a fazê-lo durante muito tempo (até o problema desaparecer ou surgir no mercado um produto cinco vezes melhor).

Para perceber se as pessoas continuam consigo a longo prazo, terá de medir a sua retenção.

A retenção mostra a percentagem de pessoas que utilizaram continuamente a sua aplicação durante um período de tempo prolongado. Uma retenção de clientes de 50% ao fim de 7 dias, por exemplo, significa que metade das pessoas continua a utilizar a sua aplicação após 7 dias.

Existem três elementos da retenção que precisa de determinar para compreender as tendências de utilização do seu produto a longo prazo:

• Ação principal: Tal como acontece com outras métricas, esta será a funcionalidade central que representa o valor principal do seu produto. 
• Frequência: Diária/Semanal/Mensal, etc. Ao configurar esta opção, está a indicar à ferramenta de análise que calcule a utilização contínua da funcionalidade com base no facto de esta ser utilizada pelo menos uma vez por dia/semana/mês, etc.
• Período: Este é o número de dias/semanas consecutivos durante os quais as pessoas têm utilizado o seu produto. Tradicionalmente, acompanharia as retenções D7, D28 e D90 para saber quantas pessoas continuam a utilizar o seu produto após uma semana, um mês ou um trimestre.

Agora, imaginemos que gere um serviço de armazenamento online semelhante ao Dropbox. Para calcular a sua retenção, escolhe “Carregar ficheiros multimédia” como ação principal, “Diária” como frequência e D28 como período.

Se configurar tudo isto no Mixpanel, verá o seguinte.

Como podemos ver, a curva de retenção do nosso produto não é plana e aproxima-se de zero em D28. Isto significa que perdemos toda a gente no prazo de 28 dias e não temos utilizadores a longo prazo.

Assim, os nossos próximos passos seriam perceber por que razão as pessoas nos abandonam e corrigir os problemas que identificarmos.

Métrica n.º 6: Taxa de abandono

Falámos sobre as pessoas que permanecem consigo (representadas pela retenção). Agora, é altura de falar sobre as pessoas que não permaneceram (representadas pela diminuição da taxa de retenção ao longo do tempo).

O processo através do qual os seus utilizadores abandonam o seu produto é conhecido como abandono. Podem substituí-lo por um concorrente direto ou começar a resolver o seu problema através de opções alternativas indiretas.

Em ambos os casos, o abandono é algo que precisa de medir, acompanhar e evitar ativamente.

A fórmula tradicional para medir o abandono é a seguinte.

Parece bastante simples, certo? Se quiser medir o abandono semanal, começa por contabilizar o número total de utilizadores finais que perdeu durante os últimos 7 dias e divide-o pelo número de utilizadores que tinha há uma semana.

Este tipo específico de abandono é útil quando está a trabalhar com os seus dados financeiros (por exemplo, ao medir o LTV ou analisar receitas perdidas) ou quando pretende calcular a taxa global de crescimento da sua base de utilizadores (novos utilizadores - utilizadores que abandonaram).

Esta métrica, contudo, terá dificuldade em mostrar-lhe a eficácia do seu produto no que diz respeito à sua capacidade de resolver os problemas dos utilizadores. Para isso, pode calcular um subtipo diferente de abandono, no qual analisa o número de pessoas perdidas desde o momento em que se registaram e começaram a utilizar o seu produto.

Este é, essencialmente, o oposto da taxa de retenção e permite-lhe ver quantas pessoas perde nos primeiros dias (diagnóstico: má ativação e configuração) e quantas perde ao longo das primeiras semanas (diagnóstico: má formação de hábitos).

Para calcular os utilizadores que abandonaram no Mixpanel, pode criar uma coorte semelhante a esta.

Aqui, utilizei um período de tempo alargado de 60 dias, partindo do princípio de que estamos a trabalhar com um produto com uma frequência de utilização semanal ou quinzenal. Se o seu produto tiver uma frequência diária, também pode utilizar um período de 14 dias.

Métricas de aquisição

Até agora, falámos sobre a experiência de integração no produto e o envolvimento com o produto. Mas uma excelente estratégia de PLG não se resume a estes dois aspetos.

Também precisa de implementar e medir a aquisição dentro da aplicação utilizando ciclos de crescimento.

Para isso, pode considerar utilizar estas métricas.

Métrica n.º 7: Viralidade

Um dos principais fatores que distinguem uma estratégia de crescimento orientada pelo produto das estratégias mais tradicionais orientadas pelas vendas ou pelo marketing é a utilização ativa de ciclos de crescimento.

Ao contrário de um funil (que acompanha métricas de piratas), um ciclo reforça-se a si próprio. Isto significa que as pessoas que adquiriu utilizando a primeira iteração do seu ciclo irão ajudá-lo a entrar na segunda iteração e a adquirir mais pessoas. As pessoas adquiridas na segunda iteração irão ajudá-lo a chegar à terceira, e assim sucessivamente.

Um dos tipos mais comuns de ciclos de crescimento é o ciclo viral, que ocorre quando as pessoas partilham conteúdos com os seus amigos ou colegas utilizando o seu produto (por exemplo, um documento no caso do Google Docs), e esses amigos se registam no seu produto para o visualizar ou colaborar nele.

Os utilizadores que acabaram de se registar irão partilhar os seus próprios conteúdos com os amigos, mantendo o ciclo em funcionamento.

Para medir a eficácia deste ciclo de recomendação, terá de calcular a métrica K, mais conhecida como coeficiente viral.

A métrica K indica quantos utilizadores novos os seus utilizadores atuais conseguem adquirir através das funcionalidades de partilha (ou semelhantes).

Por exemplo, se o utilizador médio do Google Docs partilhar os seus documentos com cinco pessoas e 60% delas se registarem no produto, então o K da funcionalidade de partilha do Google Docs é 5 x 60% = 3.

Este número indica que cada utilizador do Google Docs pode trazer mais três utilizadores simplesmente utilizando o seu produto.

É difícil medir isto com uma ferramenta de análise baseada em eventos, por isso peça à sua equipa de dados que lhe forneça um relatório personalizado de BI.

Métrica n.º 8: Multiplicador de crescimento

A viralidade é uma métrica crítica, mas não representa a verdadeira taxa de conversão do seu modelo e dos seus ciclos de crescimento SaaS. A razão é que a viralidade mede apenas o resultado de uma única iteração do ciclo.

Mas sabemos que os utilizadores que se registaram na primeira iteração são os que iniciam a segunda iteração ao partilharem conteúdos com os seus amigos e colegas. O valor da viralidade aplica-se a todos eles, pelo que o número real de utilizadores que um único utilizador atual consegue trazer é a soma de todos os novos utilizadores de todos os ciclos subsequentes.

Para medir isto, introduzimos uma métrica chamada Multiplicador de crescimento.

Na fórmula acima, V é o coeficiente viral de um único ciclo. Assim, se tiver um produto com um V de 0,8 (na vida real, é raro ter coeficientes virais superiores a 1), o seu multiplicador de crescimento será 5. Isto significa que cada um dos seus utilizadores trará mais cinco utilizadores, partindo do princípio de que os utilizadores que trouxerem utilizarão a funcionalidade de partilha e manterão o ciclo em funcionamento até este desaparecer.

Mais uma vez, isto é algo que deve ser medido utilizando uma solução de BI.

Métrica n.º 9: Pontuação líquida de promotores

Esta não é propriamente uma métrica de aquisição. No entanto, quis incluí-la aqui, uma vez que representa a satisfação dos clientes e é um indicador avançado de um dos principais ciclos de crescimento do PLG — o ciclo do passa-palavra (WOM). O nome deste ciclo é bastante elucidativo — as pessoas utilizam o seu produto, gostam dele, falam dele aos seus amigos; depois, esses amigos começam a utilizá-lo e falam dele aos seus amigos, e assim sucessivamente.

Agora, não é realmente possível medir o coeficiente viral do ciclo WOM, uma vez que tem poucas ou nenhumas informações sobre quantas pessoas se registam com base nas recomendações de um único utilizador. Por isso, precisa de se basear em indicadores avançados para prever e otimizar o seu ciclo. Um dos melhores indicadores para medir o seu WOM, neste caso, é a pontuação líquida de promotores (NPS).

Trata-se de um questionário simples que pergunta qual a probabilidade de as pessoas (numa escala de 1 a 10) recomendarem o seu produto aos seus amigos e colegas. Depois, utiliza os resultados deste inquérito e aplica-os a esta fórmula.

Aqui, os promotores são aqueles que selecionaram 9 ou 10 na escala, enquanto os detratores são aqueles que atribuíram uma classificação de 6 ou menos.

Agora, no que diz respeito à realização deste inquérito, pode pedir às equipas de sucesso do cliente que coloquem essa pergunta às pessoas com quem falam, pedir à sua equipa de marketing que a adicione aos seus fluxos de trabalho de e-mail de feedback dos utilizadores ou recorrer a uma solução de UX, adicionando-a à jornada do cliente.

Ronda Bónus: Métricas Financeiras de PLG

Antes de concluirmos com os KPIs da equipa de crescimento orientado pelo produto, gostaria de apresentar um breve resumo das métricas financeiras importantes que uma empresa típica de PLG teria em consideração.

Nova Receita Líquida e Receita de Expansão

Quer a meça mensalmente (MRR), quer anualmente (ARR), é boa ideia dividir a sua nova receita em dois componentes: receita de expansão e nova receita.

A nova receita provém de clientes recém-adquiridos, enquanto a receita de expansão provém de clientes existentes que decidiram comprar mais lugares ou atualizar o seu plano (vendas adicionais e vendas cruzadas).

Distinguir estas duas componentes ajuda-o a planear e executar melhor o crescimento da receita, uma vez que a expansão é normalmente mais fácil de alcançar, mas precisa de um fluxo constante de novos clientes nos quais possa posteriormente expandir.

Taxa de Perda da Receita Líquida

Esta métrica é relativamente autoexplicativa. Mostra-lhe o montante de receita recorrente anual ou mensal que perdeu devido à saída de clientes durante um determinado período.

Receita Média por Utilizador (ARPU)

Esta métrica corresponde essencialmente ao seu ARR dividido pelo número de utilizadores pagantes. As empresas orientadas pelo produto utilizam esta métrica para dividir os utilizadores em segmentos específicos, com base no seu comportamento financeiro (por exemplo, consumidores, prosumidores e clientes de dimensão empresarial), e monitorizam a qualidade da aquisição com base nela (o crescimento do ARPU significa utilizadores de melhor qualidade).

Valor do Ciclo de Vida do Cliente (CLV)

O ARPU tem outra utilidade. Serve de base para calcular o valor do ciclo de vida do cliente. Calcula-o dividindo o ARPU pela sua taxa de churn, e representa o montante total de dinheiro que irá ganhar com um cliente médio antes de este abandonar o serviço.

Custo de Aquisição de Clientes (CAC)

Por fim, tem o custo de aquisição de um único cliente pagante, que corresponde ao montante total que gasta na aquisição dividido pelo número de clientes que adquiriu.

Utiliza o CAC e o CLV para avaliar a viabilidade do seu modelo de negócio. O CLV deve ser superior ao CAC (um bom valor de referência é 4x), para garantir que não está a operar com prejuízo.

Os dados são excelentes, mas não ignore a sua intuição!

Poderia parecer um pouco estranho concluir um guia sobre métricas e análises pedindo-lhe que confiasse na sua intuição. Mas, acredite, é um bom conselho.

Acompanhar as métricas certas tornará os seus esforços de crescimento do produto muito mais eficazes. No entanto, nunca deve basear as suas decisões apenas nos dados. Não se esqueça de que os dados quantitativos não incluem alguns dos conhecimentos qualitativos que tem na sua cabeça.

Assim, os dados são excelentes, desde que os utilize em paralelo com a sua “intuição sobre o produto”.

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