6 Estratégias de Desenvolvimento de Novos Produtos que Vale a Pena Explorar

Qualquer gestor de produto com mais de um ano de experiência dir-lhe-á que surgem constantemente novas táticas e estratégias de desenvolvimento de produtos. Sendo pessoas inovadoras por natureza, é claro que queremos adotar as mais recentes e melhores destas novas estratégias.

Mas será que vale realmente a pena investir o tempo e o esforço necessários para aprender e adotar todas estas estratégias?

Enquanto gestor sénior de produto, aprendi muito sobre desenvolvimento de produtos através de tentativas e erros.

Por isso, eis o que precisa de saber
para poder fazer mais tentativas com menos erros.

O que é uma estratégia de desenvolvimento de novos produtos (NPD)?

Se está entre os gestores de produto sortudos que têm a oportunidade de criar um produto de raiz, primeiro precisa de definir o plano de ação, ou seja, a Estratégia de Desenvolvimento de Novos Produtos.

A estratégia NPD é um conjunto de passos que você e a sua equipa seguem para idealizar e desenvolver o seu produto (bem como as táticas que precisam de aplicar para lidar com cada passo do plano).

Como é o processo de desenvolvimento de novos produtos em 2025

A forma como as pessoas criavam novos produtos digitais há 5-10 anos e a forma como o fazem agora são ligeiramente diferentes.

Não quero falar sobre a forma como define a sua estratégia NPD e sobre o seu aspeto na versão moderna (temos um guia separado para isso).

Em vez disso, permita-me destacar as principais mudanças na forma como as pessoas estão a desenvolver novos produtos atualmente, em comparação com há uma década.

Idealização de produtos / Pesquisa de produtos existentes

Antes

Passaria uma quantidade significativa de tempo a pesquisar os seus concorrentes, a analisar o feedback dos respetivos clientes, a identificar as suas vantagens competitivas, a fazer uma sessão de ideias para o conceito do seu produto, a gerar ideias, a criar novas ideias de produtos e muito mais.

Agora

Com o advento do ChatGPT (especialmente do GPT-4), qualquer pesquisa que demoraria semanas a concluir pode ser realizada em alguns dias.

Decidir sobre a comercialização, os preços e os pacotes

Antes

A maioria dos utilizadores comprava o software uma vez e ficava responsável por descarregar e instalar as atualizações à medida que estas ficavam disponíveis. O software empresarial era comprado e vendido por um departamento comercial (crescimento orientado pelas vendas), que trabalhava com a organização e o cliente para desenvolver soluções e preços personalizados.

Agora

Quando se trata de determinar como irá definir o preço e vender os seus produtos, a principal tendência que precisa de considerar é o PLG.

A moderna estratégia de crescimento orientado pelo produto pressupõe que irá reorganizar o seu roteiro de produto de forma a manter o foco nas iniciativas que criam experiências de utilização fantásticas dentro do seu produto, para garantir que o seu produto se promove a si próprio.

Além disso, as estratégias empresariais PLG consideram normalmente um escalão de preços gratuito ou uma avaliação gratuita que permitirá aos seus utilizadores conhecer diretamente a proposta de valor e a experiência do cliente do seu produto antes de tomarem a decisão de o comprar.

Definir a sua estratégia de marketing

Antes

Tal como o processo de idealização, a realização de estudos de mercado e a criação da sua estratégia têm sido tradicionalmente tarefas muito demoradas. Incluem uma grande variedade de tarefas, tais como: 

• Realizar estudos de mercado e selecionar um mercado-alvo.
• Identificar mercados novos e existentes
• Trabalhar com grupos de foco representativos do seu grupo demográfico e realizar testes de mercado para identificar as necessidades dos seus clientes.
• Calcular a quota de mercado de produtos semelhantes tanto nos mercados existentes como nos novos.

Agora

Atualmente, dispomos de muitas ferramentas emergentes baseadas em IA (incluindo o ChatGPT) que podem reduzir significativamente o tempo necessário para realizar pesquisas e definir a sua estratégia de marketing. Existe também o Similarweb, o Browse AI, o Brandwatch e outras ferramentas de pesquisa de mercado baseadas em IA que pode considerar adicionar ao seu conjunto de ferramentas para ajudar nesta tarefa.

Em suma, a tecnologia de IA tornou muito mais fácil para os empreendedores formularem uma estratégia de NPD, criarem o seu plano de crescimento empresarial e avançarem com ele. No entanto, a utilização de IA na descoberta de produtos e na investigação não é a única coisa que mudou no processo de desenvolvimento de produtos.

Na verdade, existem mais 6 estratégias novas que pode considerar utilizar para o seu próximo produto.

Estratégia n.º 1: a IA a ajudar na tomada de decisões

Vivemos na era dourada da IA e esta tecnologia está por todo o lado. Para além de a utilizar para melhorar a funcionalidade do seu produto, também pode recorrer a algoritmos de aprendizagem automática para o ajudar nas decisões relativas ao seu produto.

A primeira aplicação da IA na estratégia de produto e no processo de tomada de decisões sobre o produto que poderá imediatamente vir-lhe à mente é, naturalmente, a análise avançada de dados. As equipas de produto de excelência baseiam-se em dados e análises para acompanhar o desempenho dos seus produtos/funcionalidades, identificar áreas de melhoria e extrair aprendizagens valiosas.

Normalmente, faz isto utilizando uma ferramenta de análise baseada em eventos ou contratando uma equipa de análise dedicada. Ambas as opções elevarão a qualidade da gestão de produto na sua empresa a um nível totalmente novo. No entanto, implicam uma série de limitações, tais como:

• Grande consumo de tempo e recursos: a sua equipa de desenvolvimento terá de integrar estas ferramentas de análise e implementar todos os acionadores de eventos. A sua equipa de análise dedicada, por outro lado, poderá demorar de dias a semanas a realizar análises complexas.
• Incapacidade de realizar análises complexas: as ferramentas de análise baseadas em eventos conseguirão tratar tarefas simples e de dificuldade intermédia por si. A sua equipa de análise, por outro lado, consegue realizar tarefas complexas. No entanto, não conseguirá abranger os casos em que a tarefa em questão é extremamente complexa e envolve muitas incógnitas.

Felizmente, os modelos e algoritmos modernos de IA tornaram-se suficientemente inteligentes para tratarem das tarefas de análise por si. A sua capacidade de lidar com tarefas de elevada complexidade em apenas alguns minutos é simplesmente impressionante.

Exemplo

A Datarobot, por exemplo, consegue analisar os dados de desempenho do seu produto e fornecer-lhe uma estimativa do valor do ciclo de vida do cliente (LTV).

O LTV é uma das métricas mais difíceis de medir para as equipas de produto, especialmente se o seu produto for relativamente recente e ainda não tiver acumulado dados suficientes sobre aquisição e cancelamento para o calcular. No entanto, o modelo de IA da Datarobot consegue extrapolar os seus dados existentes e prever o seu LTV, independentemente da quantidade reduzida de dados existentes que tenha.

Estratégia n.º 2: prototipagem com RA/RV

Uma das grandes vantagens do desenvolvimento de software é a possibilidade de criar protótipos rapidamente. O meu CTO criou certa vez uma versão de protótipo/MVP de um dos nossos produtos durante a noite e lançou-a na manhã seguinte.

O produto foi um fracasso e não passou a fase de validação da ideia. Mas o meu objetivo é mostrar que conseguimos criar e lançar um protótipo num único dia.

No entanto, não poderíamos fazer nada semelhante à prototipagem rápida se criássemos qualquer tipo de produto físico. O problema é que teria de entrar no processo de fabrico e trabalhar com vários fornecedores para conseguir produzir uma única unidade do seu produto.

Isto significa que está a desperdiçar uma quantidade significativa de tempo e dinheiro para obter amostras de um produto que possa distribuir pelo seu público-alvo, para que este as utilize e critique.

A boa notícia é que os desenvolvimentos mais recentes na tecnologia de RA e RV tornaram possível que os seus utilizadores interajam digitalmente com os seus protótipos, sem que tenha de passar pelo incómodo de produzir protótipos.

Exemplo

Um dos exemplos mais proeminentes disto é a Ford Motor Company, que constrói e testa os seus automóveis primeiro num ambiente de RV, antes de fabricar a primeira unidade física para atualizar a sua linha de produtos.

Graças a este processo, os engenheiros e especialistas de design da Ford conseguem encontrar e corrigir problemas no seu protótipo numa fase inicial, vendo, “tocando” e interagindo efetivamente com o automóvel.

Só depois de algumas iterações virtuais de teste e correção do design do produto é que a equipa de PM dará luz verde às equipas de fabrico para começarem a trabalhar no protótipo físico do seu automóvel.

Estratégia n.º 3: processos DevOps fantásticos

Não ficarei surpreendido se se perguntar o que é que o DevOps tem a ver com as estratégias de desenvolvimento de produtos.

Bem, a resposta curta é que um bom processo de DevOps é, na verdade, uma estratégia de desenvolvimento de produtos por si só e é algo a que recomendo vivamente que preste atenção quando estiver a trabalhar no seu processo de NPD.

Agora, a resposta longa:

O DevOps de que estou a falar aqui não é a função da moda na equipa de engenharia, mas sim o processo e a filosofia que lhe permitem criar, testar e implementar rápida e uniformemente novas versões da sua aplicação ou do seu site no ambiente de produção através da integração contínua.

Podemos identificar rapidamente várias vantagens técnicas e operacionais decorrentes da implementação de excelentes processos de DevOps na sua empresa (como uma maior estabilidade da base de código, uma melhor gestão dos seus processos de programação colaborativa, entre outras).

No entanto, enquanto Gestores de Produto, temos de nos concentrar nas vantagens empresariais de uma máquina de DevOps bem oleada na sua empresa, incluindo:

• Menor tempo de colocação no mercado para as suas novas funcionalidades e versões de produtos. Já vi produtos cujos processos de teste e implementação demoravam 1-2 meses para cada versão principal! É tempo a mais! Poderia criar MVPs completos e validá-los durante o tempo que demorava a lançar essas versões dos produtos!
• Maior estabilidade no que diz respeito à não introdução de novos erros no seu produto após cada lançamento. Não quer que o seu produto pareça um caos total depois de cada lançamento, nem quer que os seus utilizadores fiquem zangados consigo e o abandonem por uma alternativa mais estável.
• Maior previsibilidade no que diz respeito à capacidade da sua equipa de engenharia para cumprir os prazos. Eu sei, as datas de lançamento estão sempre a mudar. Mas, com um processo de DevOps bem organizado, terá muito menos problemas imprevistos de última hora e muito mais hipóteses de lançar o produto dentro do prazo.

Exemplo

Para ilustrar a enorme diferença que o DevOps faz em termos de fiabilidade e velocidade de implementação, comparemos os gigantes tecnológicos (que se destacam no DevOps) com as empresas típicas de grande dimensão.

Aqui, podemos ver que uma potência como a Amazon consegue fazer 23 000 implementações por dia, com um tempo de execução na ordem dos “poucos minutos”, enquanto a frequência de uma empresa típica de grande dimensão é (se é que consegue acreditar!) de uma vez a cada 9 meses.

Também podemos ver esta melhoria no ciclo de vida dos produtos noutras empresas tecnológicas, como a Apple e a Uber, ou em gigantes das redes sociais, como o Facebook, entre outras.

Estratégia n.º 4: abordagem orientada para API

Por vezes, o sucesso do seu produto não resulta de decisões empresariais ou de produto, mas da forma como os seus engenheiros e a liderança técnica concebem a sua arquitetura.

Por exemplo, o produto que lidero tem cancelamento de ruído e transcrição no dispositivo. Esta decisão arquitetónica inicial trouxe-nos vantagens significativas em relação aos nossos concorrentes. Nomeadamente, a transcrição no dispositivo é, essencialmente, gratuita para a minha empresa. Assim, podemos defini-la a um preço com o qual outros não conseguem competir (devido à transcrição na nuvem, que é dispendiosa).

Outra excelente decisão arquitetónica que pode considerar para melhorar significativamente as capacidades do seu produto no futuro é construí-lo seguindo uma abordagem orientada para API.

A lógica é a seguinte: para fazer com que o seu site ou aplicação móvel/de ambiente de trabalho comunique com o seu servidor, terá de criar muitas APIs. Normalmente, trata essas APIs como algo interno e desenvolve-as de forma a não poder utilizá-las fora da comunicação com as suas próprias aplicações.

A abordagem orientada para API determina que as APIs que cria para as suas próprias necessidades devem ser suficientemente boas para também serem utilizadas como APIs públicas (incluindo a segurança e a estrutura necessárias).

Desta forma, quando decidir adicionar integrações com ferramentas de terceiros ou disponibilizar a sua API como um serviço separado, não terá de investir imenso tempo e esforço na criação de uma API pública de raiz.

Exemplo

O meu exemplo preferido de uma abordagem orientada para API bem executada é a Stripe.

A API que disponibilizam aos seus utilizadores é simplesmente fantástica. É segura, robusta, fácil de utilizar e inclui praticamente todas as funcionalidades que pode encontrar na Stripe.

Estratégia n.º 5: abordagem de computação na periferia

A computação é extremamente dispendiosa. Os custos da sua infraestrutura e da computação são especialmente significativos se o processamento ocorrer na nuvem.

O LinkedIn, por exemplo, era conhecido por gastar a maior parte das suas receitas em computação na nuvem antes de ser adquirido pela Microsoft. Chegou a divulgar, num dos seus trimestres no início da década de 2010, um custo de $72 milhões.

Ter custos de computação na nuvem tão significativos afetará diretamente a forma como cria e define o preço dos seus produtos, bem como a forma como se posiciona no mercado.

Voltemos ao produto que faço a gestão e à fantástica arquitetura que a nossa liderança tecnológica tinha concebido para ele. Como já referi, em vez de executarmos os modelos de AI na nuvem, decidimos executá-los localmente nos dispositivos dos nossos utilizadores, reduzindo para zero os custos unitários desses modelos.

A abordagem adotada pela nossa liderança tecnológica tem um nome: computação periférica. É uma estrutura na qual delega toda ou parte da sua computação nos dispositivos dos seus clientes.

Exemplo

Um exemplo bastante conhecido de uma empresa que adotou esta abordagem é a Tesla. Posso defender que os seus carros têm mais software e hardware informático do que características automóveis. Quer dizer, já viu os computadores de bordo de um carro Tesla?

Estes dois chips têm uma capacidade de processamento ao nível de um supercomputador e conseguem executar localmente a maioria dos modelos de AI da Tesla, poupando significativamente nos custos de infraestrutura e na largura de banda, em comparação com o que a Tesla teria gasto se executasse estes modelos na nuvem.

Curiosidade: Um amigo meu, especialista em segurança, conseguiu recentemente entrar no computador do seu Tesla. Pelos vistos, funciona com Linux (claro, tudo funciona com Linux) e tem o Dropbox instalado.

Estratégia n.º 6: Superpersonalização

Se perguntar a qualquer especialista em marketing digital quais são as tendências mais importantes na sua área, a maioria dará a mesma resposta: personalização.

Esta mesma lógica também se aplica à gestão de produtos. Não nos esqueçamos de que nem todos os seus utilizadores são cópias exatas da sua persona de cliente ideal. A sua persona é simplesmente a “média matemática” de todas as pessoas diferentes que pretende atingir.

Nota: As personas estão entre os entregáveis mais importantes que os PMs devem criar e gerir. Consulte a nossa lista de ferramentas de desenvolvimento de produtos que o ajudarão nesta tarefa.

Na verdade, praticamente ninguém corresponde exatamente à persona, e os utilizadores reais têm pelo menos uma característica ou preferência diferente da sua persona. Isto significa que o produto que cria em torno da sua persona não conseguirá abranger completamente os problemas dos utilizadores reais e cada um deles terá pelo menos algo de que se queixar.

Felizmente, vivemos num mundo de megadados e AI. Pode tirar partido dos dados comportamentais que tem sobre os seus utilizadores e oferecer-lhes algo chamado experiências “superpersonalizadas”, nas quais as suas funcionalidades e conteúdos correspondem exatamente às necessidades individuais de cada um.

Exemplo

A Netflix e o Spotify estão entre as principais empresas do mundo no domínio da superpersonalização. Basta utilizar estes produtos durante algumas semanas e começarão a sugerir-lhe músicas e programas perfeitos.

O mundo dos produtos está a evoluir — acompanhe-o!

A forma como a sua empresa emergente passa de uma ideia de produto para um produto bem-sucedido mudou significativamente. Novas tecnologias, como AR/VR e AI, podem ajudá-lo a criar produtos melhores e a chegar mais rapidamente ao seu mercado.

Por isso, quer esteja atualmente a trabalhar num produto, quer esteja prestes a criar um produto mínimo viável de raiz, recomendo vivamente que tire partido destas abordagens inovadoras para elevar a criação do seu produto a um nível superior.

Adotar uma estratégia de desenvolvimento de produtos bem-sucedida ajudá-lo-á certamente a alcançar os seus objetivos, mas também precisará de utilizar as ferramentas certas para executar essa estratégia. Não deixe de consultar a nossa lista selecionada de ferramentas de produto que o ajudará nesta tarefa.

Por fim, os excelentes PMs mantêm-se sempre a par das tendências mais recentes no mundo da gestão de produtos. Também podemos ajudá-lo nesse aspeto! Não deixe de subscrever o nosso boletim informativo para receber mais recursos e guias sobre gestão de produtos, bem como os podcasts, as entrevistas e outros conhecimentos mais recentes de líderes e especialistas do setor.