O Diretor de Produto da Duolingo Dá uma Aula Magistral sobre Monetização de Produtos

Leia a transcrição:

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Hannah Clark: Acho que podemos todos concordar que as nossas decisões dizem fundamentalmente respeito à forma como podemos tornar os nossos produtos valiosos para os nossos clientes. Mas hoje vamos concentrar-nos um pouco mais profundamente na parte “valiosa”… ou seja, em como os nossos produtos podem gerar receita. Sabemos que precisamos de ser rentáveis, mas o caminho entre o nosso produto e um ARR saudável não é propriamente uma linha reta. Acertar é obviamente uma missão crítica, mas existem muitas formas diferentes de lá chegar — e é precisamente por isso que esta conversa é tão interessante.

O meu convidado de hoje é Cem Kansu, o diretor de produto da Duolingo, e não poderia ter pedido ao Pai Natal um estudo de caso mais perfeito de um produto de elevado valor com uma abordagem muito inteligente à monetização. Está prestes a descobrir o que funcionou e não funcionou para a Duolingo ao longo dos anos, perceber o que é a Armadilha Premium e como evitá-la, e ouvir como a introdução da IA generativa influenciou a estratégia de preços atual. Pessoal, esta conversa foi tão interessante, tão envolvente e tão repleta de lições práticas que é basicamente a Duolingo da monetização de produtos. Vamos começar.

Bem-vindos de volta ao podcast The CPO Club. Estou hoje aqui com Cem Kansu. É uma honra enorme tê-lo connosco.

Cem, obrigado por te juntares a nós.

Cem Kansu: Obrigado pelo convite. É ótimo estar aqui.

Hannah Clark: Então, podes falar-nos um pouco sobre o teu percurso e sobre como chegaste à posição que ocupas hoje na Duolingo?

Cem Kansu: Claro. Entrei na Duolingo há oito anos e meio, o que me parece inacreditável quando o digo em voz alta, mas o tempo passa depressa quando nos estamos a divertir. Entrei na Duolingo em 2016 e trabalhei em monetização durante cerca dos primeiros cinco, cinco anos e meio da minha carreira na empresa. Para nós, monetização significa que trabalhei na criação das nossas linhas de negócio, que incluem publicidade, compras dentro da aplicação e subscrições. Nos últimos três anos, tenho sido o diretor de produto da Duolingo.

Lidero a equipa de gestão de produto e temos cerca de 40 gestores de produto na empresa. Também dedico grande parte do meu dia a muitas das apostas de produto que acabam por ficar sob a minha responsabilidade. Antes da Duolingo, estava numa escola de negócios. Antes disso, estive cerca de quatro anos na Google. E, antes disso, sou originalmente da Turquia e frequentei parte da minha formação académica lá.

Hannah Clark: Uau. Trabalhaste na Google antes de ires para a universidade?

Cem Kansu: Não. Antes da pós-graduação, antes da escola de negócios.

Hannah Clark: Está bem. Estava a pensar: caramba, deves ter sido um verdadeiro prodígio.

De qualquer forma, esta é uma ótima transição, porque hoje vamos falar sobre monetização, algo de que, surpreendentemente, não falamos o suficiente neste programa. Falamos muito sobre desenvolvimento. Falámos muito sobre investigação. Não falamos muito sobre como ganhar dinheiro.

Por isso, comecemos com uma pergunta geral. Qual consideras ser o maior desafio de monetização que as equipas de produto enfrentam atualmente no mercado? Representando a Duolingo, como é que vocês lidaram com isso?

Cem Kansu: É uma excelente pergunta. Penso que uma das questões é descobrir qual o melhor modelo para monetizar o produto. Se a tua aplicação for dirigida a empresas, adotarás uma abordagem diferente da de uma aplicação para consumidores. Posso falar muito mais sobre monetização para consumidores. É nessa área que passei grande parte da minha carreira, na verdade.

Mas, pensando na monetização para consumidores, antigamente, sobretudo nos primeiros tempos da febre das aplicações de redes sociais, como na época do Facebook, a sabedoria predominante era sempre: conquista utilizadores e depois descobres como monetizar. Porque, se conseguires alcançar uma base de utilizadores enorme, hás de encontrar uma solução. Essa era a ideia. Penso que, de um modo geral, essa visão mudou e que agora é necessário mostrar como se pode monetizar mais cedo no ciclo de vida, monetizando e crescendo ao mesmo tempo. É esse o conselho mais comum que se encontra atualmente para as startups, sobretudo para as startups de consumo.

A jornada da Duolingo foi bastante interessante, diria eu. A Duolingo começou em 2011. Nessa altura, os investidores ou as pessoas consideradas especialistas ainda diziam: conquistem utilizadores e descobrirão o resto mais tarde. E penso que, na sua maioria, a Duolingo seguiu essa filosofia: vamos aumentar a nossa base de utilizadores, encontrar o ajuste produto-mercado e depois descobrimos como monetizar.

A própria Duolingo também tinha um plano de monetização bastante elaborado. O nosso fundador e diretor executivo, Luis, foi o fundador do CAPTCHA. Não sei se alguém aqui conhece o CAPTCHA, mas são aquelas letras distorcidas que colocamos num site. A ideia do CAPTCHA era também utilizar a colaboração coletiva para digitalizar livros.

Assim, cada letra distorcida que escrevêssemos seria utilizada para ajudar a transformar imagens digitalizadas de livros em palavras digitais reconhecidas. De qualquer forma, o Luis tinha sido pioneiro neste tipo de modelo de digitalização coletiva de livros com o CAPTCHA. A ideia dele para a Duolingo seria semelhante: à medida que os utilizadores aprendessem uma língua e fizessem exercícios de espanhol, por exemplo, traduziriam artigos em inglês para espanhol, parte por parte.

Depois, a Duolingo venderia um serviço de tradução a quem dele precisasse. O problema com esse modelo de negócio era, em primeiro lugar, que, afinal, se estivermos simplesmente a aprender uma língua, a qualidade da nossa tradução é fraca. Por isso, normalmente acabamos por precisar de um terceiro ou de outro serviço para elevar a qualidade da tradução.

O outro problema é que a tradução é um negócio de corrida para o preço mais baixo, em que estamos sempre a competir por um preço inferior. Fazemos, por exemplo, dois dólares por artigo, alguém nas Filipinas faz um dólar por artigo e acaba sempre por ser uma luta para baixar o preço. E, olhando para trás, teria sido um modelo de negócio bastante mau com os grandes modelos de linguagem.

Penso que, nesta altura, a tradução se tornou quase instantânea. Portanto, resumindo, quando entrei, a Duolingo tinha abandonado esse modelo de negócio e estava a trabalhar no que poderia vir a seguir. Trabalhámos num modelo freemium, por ser o que melhor se adequava ao nosso produto, o que fazia muito sentido para nós tanto por causa da nossa missão como daquilo que o nosso produto representava: o acesso à educação.

Nunca quisemos esconder todo o nosso valor educativo atrás de uma barreira de pagamento. E, relativamente à tua pergunta anterior, penso que é isto que muitas aplicações acabam por enfrentar: quanto disponibilizar gratuitamente e quanto colocar atrás de um pagamento, seja um pagamento único ou um pagamento recorrente, como uma subscrição. Decidimos, tanto por causa dos nossos princípios como da missão da empresa e do crescimento a longo prazo da Duolingo, que o valor educativo deveria ser totalmente gratuito.

Assim, todos os conteúdos de francês a que se pode aceder são iguais, quer se pague quer se utilize a versão gratuita. No entanto, funcionalidades adicionais, como remover anúncios ou obter mais vidas à medida que se avançam nas lições, seriam funcionalidades pagas.

Foi com isso que começámos e é esse o modelo de negócio a que nos mantivemos fiéis nos últimos oito anos. E penso que, voltando à tua pergunta original, é uma das decisões fundamentais que as aplicações acabam por ter de tomar: devemos disponibilizar parte da aplicação gratuitamente? Quais partes? Penso que a variável subjacente é que aquilo que disponibilizamos gratuitamente deve, em última análise, ajudar-nos a crescer.

Para a Duolingo, quando disponibilizamos gratuitamente a parte mais valiosa da aplicação — o facto de se poder aprender uma língua, matemática ou música sem pagar — isso ajuda realmente a criar um ciclo virtuoso orgânico, porque, se alguém utilizar o produto e gostar dele, irá falar dele aos amigos. Se tudo for pago, a maioria das pessoas nem sequer terá acesso e não falará dele aos amigos. Assim, o ciclo virtuoso orgânico não se desenvolve. Se construirmos um produto totalmente premium, teremos de criar uma máquina de marketing pago, porque o produto precisa de crescer e acabaremos por gastar muito em marketing para crescer. Isso não é necessariamente mau, mas é um modelo de negócio completamente diferente.

Hannah Clark: Penso que grande parte da conversa sobre preços e monetização se resume a este equilíbrio muito delicado, a vários níveis.

Mas quero falar um pouco sobre a Armadilha Premium, já que estamos a falar de produtos premium e de tentar encontrar esse equilíbrio.

Em primeiro lugar, podes explicar-nos o conceito da Armadilha Premium e como é que a Duolingo conseguiu evitá-la, continuando a aumentar a base de utilizadores e a receita?

Cem Kansu: Claro. Penso que a Armadilha Premium — não sei se é um termo comum, mas nós utilizamo-lo bastante na Duolingo para descrever a dinâmica em que muitas aplicações educativas acabam por cair. Vou usar a Duolingo como exemplo, porque é mais fácil para mim falar sobre ela. Existimos enquanto produto há 11, quase 12 anos.

Ao longo desses 12 anos, vimos muitos produtos concorrentes surgir e tentar fazer exatamente aquilo que a Duolingo faz, com uma diferença fundamental: tornar toda a aplicação premium. Normalmente, isto acontece da seguinte forma: alguém começa a fazer algo muito semelhante ao que a Duolingo faz. Ensina um tema, como uma língua, matemática ou música.

Existem muitos produtos educativos. Ou começam totalmente pagos ou começam gratuitos, mas torna-se bastante difícil criar um ciclo virtuoso orgânico. Por isso, rapidamente estas aplicações concluem que, se as tornarem totalmente pagas, podem monetizar. E, se monetizarem, podem investir em marketing e criar um ciclo em que, se o valor do tempo de vida do cliente for superior ao custo de aquisição, podem investir em marketing, adquirir subscritores e utilizar esse dinheiro para investir ainda mais em marketing. Esta é uma estratégia matematicamente sólida. É possível fazê-lo, mas há duas coisas que acontecem às empresas que geralmente adotam este modelo de negócio. E penso que é aí que reside a armadilha.

A primeira é que se começa a investir grande parte do esforço, e todo o crescimento passa efetivamente a depender do marketing pago. Começa-se a gastar muito esforço — seja tempo, atenção da liderança ou dinheiro efetivamente disponível — em marketing, em vez de se construir um produto excelente.

Assim, toda a orientação da empresa passa a estar mais centrada no marketing e na aquisição de utilizadores do que na construção de produtos excelentes. E, no caso da educação, a parte realmente difícil que aprendemos é criar uma experiência envolvente e pegar num tema educativo e torná-lo entusiasmante, divertido e agradável de utilizar.

Se não investirmos muito esforço nessa área, ficaremos certamente para trás relativamente ao que todos os outros estão a fazer e relativamente ao rumo que a educação deve tomar. Essa é a armadilha número um. A armadilha número dois é que, depois de entrarmos neste ciclo virtuoso, se estivermos a construir uma base de receita alimentada por marketing pago, é quase impossível sair dele.

Ou seja, não podemos simplesmente dizer: “Vamos transferir para a versão gratuita algumas das funcionalidades principais pelas quais sabemos que as pessoas pagam, para que isso também nos ajude a criar um ciclo virtuoso orgânico.” Isso abrandaria o crescimento, e atravessar um período de crescimento lento para passar de um modelo fortemente dependente de marketing pago para um modelo gratuito é algo que, pelo menos, nunca vi ser feito com facilidade.

O inverso é muito mais comum: muitas aplicações começam totalmente gratuitas ou freemium. Depois percebem que não têm paciência ou que querem crescer mais, começam a investir em marketing pago, mas o marketing pago tem de gerar retorno através de clientes pagantes, porque esse é o ciclo virtuoso positivo da receita.

De qualquer forma, essa é uma parte da Armadilha Premium: se criarmos uma aplicação premium e todo o crescimento vier do marketing pago, torna-se muito difícil sair dessa armadilha e criar um modelo de crescimento escalável alimentado simultaneamente por crescimento orgânico. A nossa perspetiva tem sido que o crescimento orgânico é certamente difícil de controlar, porque não o controlamos através do investimento, mas também é obviamente muito barato, porque é tecnicamente gratuito.

Por isso, apostámos em criar funcionalidades gratuitas e excelentes, para que os nossos utilizadores falem sempre delas aos amigos e isso crie este tipo de ciclo virtuoso orgânico.

Hannah Clark: Sim, também tendo a concordar com essa abordagem. Se pensarmos no produto como uma festa: se estamos a organizar uma festa fantástica, as pessoas ligarão aos amigos e dirão: “Têm de vir cá abaixo.”

Mas, se gastarmos imenso dinheiro a colocar cartazes a dizer que a festa é fantástica e depois não houver comida e a música for má, estamos a convidar pessoas para um lugar onde, na prática, nada acontece. E, por isso, o investimento acaba por ser inútil, certo?

Cem Kansu: Sim.

Hannah Clark: É apenas uma analogia. Mas sim, estou totalmente de acordo com a abordagem de vocês. E penso que é uma ideia muito importante.

Indo um pouco mais fundo no modelo freemium, penso que parte do sucesso da Duolingo se deve ao facto de vocês terem encontrado um equilíbrio excelente neste espaço. Compreendem realmente a vossa base de utilizadores e criaram um produto muito apelativo.

Quase todas as pessoas que conheço que utilizam a Duolingo dizem que é a única aplicação de aprendizagem de línguas a que conseguiram manter-se fiéis. E nem sequer me estão a pagar para dizer isto. É mesmo verdade. Que estratégias descobriram ser mais eficazes para manter esse acesso gratuito e garantir que as pessoas conseguem aceder gratuitamente a todo esse valor, incentivando simultaneamente os utilizadores a fazerem a atualização para a versão premium?

Cem Kansu: Há várias coisas. Deixa-me pensar. Uma delas é a forma como definimos orientações e limites para toda a empresa: um utilizador gratuito e um utilizador pagante devem conseguir aprender exatamente a mesma quantidade de francês, ponto final. Ou seja, um utilizador gratuito não deve ter um conjunto de conteúdos diferente do utilizador pagante; o conteúdo não deve ser o fator diferenciador do pagamento.

Essa é uma perspetiva que sempre tivemos, porque percebemos que, se proporcionarmos uma experiência educativa extensa e excelente aos utilizadores gratuitos, eles poderão falar dela aos amigos, ajudando-nos a crescer, ou permanecerão ligados ao produto durante períodos muito mais longos e talvez, três anos mais tarde, decidam aderir à subscrição.

Assim, torna-se muito mais fácil criar hábitos a longo prazo. Esse tem sido, diria eu, o princípio orientador e uma estratégia: orientar a direção do produto de forma a existir uma vaca sagrada, que é não colocar conteúdos educativos atrás de uma barreira de pagamento. Penso que mantivemos essa regra e isso ajudou-nos a criar uma base de utilizadores bastante grande desde o início.

A outra estratégia é utilizar os testes A/B e os dados a nosso favor para decidir que tipos de funcionalidades ajudam o crescimento e que tipos de funcionalidades ajudam a monetização. Se existir uma divisão clara — vou escolher uma funcionalidade que temos: as classificações — e estivermos no momento de decidir se deve ser uma funcionalidade paga, ela poderia sê-lo. Não é propriamente conteúdo educativo e está de acordo com os nossos princípios. Ou poderia ser uma funcionalidade gratuita. Mas o que traz mais benefícios? Se a tornarmos gratuita, ajudará mais o crescimento dos utilizadores? Ou, se for paga, ajudará mais a receita? Podemos usar o nosso melhor julgamento ou, caso contrário, testar e ver o que acontece.

Para nós, ficou claro que as funcionalidades sociais, como as classificações, onde se interage com outros utilizadores, beneficiam muito mais de um volume elevado de utilizadores, por isso disponibilizámo-las a todos. Para funcionalidades de nicho, como a funcionalidade de prática personalizada, fez mais sentido monetizá-la, porque é muito específica.

A maioria dos utilizadores não a quer nem precisa dela, mas aqueles que a querem estão dispostos a pagar. E, se não a disponibilizarmos, não perdemos qualquer valor educativo. Chamamos-lhe centro de prática. Decidimos torná-la uma funcionalidade paga. Resumindo, penso que, ao acrescentar uma nova funcionalidade, devemos decidir que valor está a ser adicionado ao produto e que métricas são mais influenciadas por essa funcionalidade. Se for o crescimento, então não devemos monetizá-la, porque queremos que a nossa base de utilizadores cresça com ela.

Diria que a terceira estratégia é alinhar toda a empresa relativamente à estratégia. Ou seja: somos um produto premium em que tudo o que é gratuito deve ser monetizado, ou existem vacas sagradas que nunca devem ser monetizadas? Isto remonta ao meu primeiro ponto, mas ajuda realmente. Especialmente numa organização em crescimento, se todos estiverem alinhados sobre aquilo que devem experimentar. Podemos experimentar tornar toda a aplicação paga ou é uma experiência que nunca deveríamos realizar?

Penso que chegar a um acordo sobre, na falta de uma terminologia melhor, aquilo que é sagrado e aquilo que não é, também ajuda bastante.

Hannah Clark: Sim. Penso que isso é muito importante para estabelecer também uma visão partilhada. E ainda bem que mencionaste os testes A/B, porque tenho curiosidade em saber como se integram na vossa abordagem.

Podes partilhar algumas ideias ou descobertas que tenham obtido através dos testes A/B sobre monetização e retenção?

Cem Kansu: Claro. Fazemos muitos testes A/B. Ao longo de um trimestre, realizamos atualmente mais de 300 testes A/B na Duolingo, só para dar uma ideia. A maioria das pessoas não se apercebe disso quando abre a aplicação. A aplicação foi concebida para parecer muito simples e é, de facto, muito simples, mas fazemos muitos testes A/B.

Estes testes podem ir desde alterar ligeiramente o tom de azul de um botão para o tornar um pouco mais claro até algo tão drástico como uma reformulação completa da nossa página inicial. Tudo conta como um teste A/B. Todas as alterações que fazemos são submetidas a um teste A/B, porque os dados conseguem dizer-nos melhor do que a nossa intuição o que a alteração está a fazer.

Que ideias ou descobertas obtivemos? Esta é uma lista muito longa, por isso vou talvez fazer uma espécie de descarga de várias coisas que observámos. Uma das coisas que descobrimos, sobretudo enquanto produto que equilibra educação e envolvimento, é que existe um ponto ideal relativamente ao grau de dificuldade de uma lição.

Experimentámos muitos extremos diferentes. Tentámos tornar os conteúdos cada vez mais fáceis e também cada vez mais difíceis. Em média, os utilizadores querem acertar em 80% das perguntas. Parece que esse é, aproximadamente, o ponto ideal. Se alguém acertar em 100% das respostas, abandona porque considera que é demasiado fácil.

Se acertar em 30% das perguntas, sente que não está a fazer um bom trabalho ou que o conteúdo ou a aplicação não são adequados para si. Existe, portanto, um ponto ideal. Os 80% não são exatos, mas aprendemos que esse intervalo funciona bem para equilibrar a retenção e criar um hábito. Assim, os alunos regressam no dia seguinte e os utilizadores continuam envolvidos.

Que outras ideias aprendemos? Faz uma enorme diferença quando tentamos vender um produto pago aos utilizadores. No nosso caso, temos dois produtos de subscrição chamados Super Duolingo e Duolingo Max. A forma como falamos sobre eles e como os apresentamos é muito importante. Muitas compras de subscrições, sobretudo em produtos freemium, são compras emocionais.

Por isso, há muitos testes que podemos fazer para descobrir o que funciona e convencer um utilizador a comprar o produto. Provavelmente isto não será uma surpresa, mas otimizar a forma como apresentamos uma atualização da subscrição a um utilizador é importante. Trabalhamos nisso há, diria eu, oito anos, desde que lançámos a nossa subscrição, e continuamos a encontrar novas formas de levar os utilizadores a fazer a atualização.

Por exemplo, é muito boa ideia dar aos utilizadores uma abordagem de experimentar e comprar, em que lhes permitimos experimentar a subscrição durante três dias e depois lhes pedimos que iniciem um período experimental gratuito. Isso funciona muito melhor do que simplesmente dizer “inicie um período experimental gratuito”. Ou, no botão de compra, se dissermos “experimente gratuitamente durante sete dias”, isso tem algum desempenho.

Mas, se dissermos “experimente por 0 dólares”, curiosamente, essa formulação funciona muito melhor. Se estivermos a fazer uma oferta e escrevermos “última oportunidade”, quando existe realmente uma última oportunidade e a oferta está prestes a desaparecer, a taxa de cliques aumenta imenso quando escrevemos “última oportunidade”. Há uma lista muito maior destas coisas que testámos e aprendemos, mas a minha principal conclusão é que há muito a fazer para descobrir o que funciona no nosso produto quando se pretende levar os utilizadores a aderir a produtos de subscrição.

Penso que a última aprendizagem que tivemos — e estamos a tentar perceber o que significa realmente para nós — é que existe certamente algo como testar demasiado e colocar-se numa armadilha de máximo local. Quando temos ferramentas muito boas e todas as equipas de produto são realmente competentes na realização de testes A/B, é fácil cair numa armadilha: começar a testar apenas pequenas alterações incrementais.

Até o número que mencionei parece impressionante: podemos dizer que fizemos cem testes A/B. Mas, se tudo o que testámos foi a cor de um botão, pixel a pixel, pequenas alterações, nunca estaremos a testar uma versão completamente diferente e imaginada dessa funcionalidade.

Por vezes, as equipas acabam por ser incentivadas porque obtêm algumas vitórias. Fazem muitos testes A/B e sentem-se bem com um volume elevado. Mas talvez, se pararmos e perguntarmos “e se retirássemos este ecrã inteiro e fizéssemos algo completamente diferente?”, descubramos que essa alternativa é duas vezes melhor. Contudo, nunca chegamos lá porque estamos sempre a testar de forma incremental.

Evitar a armadilha dos testes incrementais é uma aprendizagem que penso que ainda não descobrimos exatamente como aplicar. Mas, quando a identificamos, dizemos: “Testámos demasiado até chegarmos a uma espécie de máximo local.” Talvez seja essa a terceira ideia que deixaria.

Hannah Clark: Este é um ponto interessante. Falámos anteriormente, num painel, sobre o que significa “concluído” para um júnior ou para um estagiário, em comparação com o que significa “concluído” para um gestor de produto sénior. Uma pessoa verá algo como simplesmente terminado, enquanto a outra procura ideias, valor ou impacto.

Vejo isto como algo semelhante: estamos a realizar testes A/B apenas para poder dizer que fizemos 300 testes A/B este ano? Ou estamos a fazê-los para perceber quais são os riscos que podemos assumir e obter uma noção melhor da reação dos utilizadores, em vez de simplesmente aperfeiçoar coisas relativamente às quais existem retornos decrescentes?

Cem Kansu: Exatamente. E penso que o outro exemplo é: será melhor fazer 300 testes A/B e obter, digamos, melhorias de alguns pontos percentuais, ou fazer um grande teste que poderá representar uma melhoria de 50%? É difícil decidir no momento. Em retrospetiva, é fácil dizer que escolheríamos os 50%, mas, no momento, parece mais seguro fazer os 300 e obter alguns pontos percentuais.

Mas, como disseste, os retornos decrescentes tornam-se o problema.

Hannah Clark: Sim. Cada um desses testes, mesmo que traga uma aprendizagem, continuará a custar dinheiro para ser realizado.

Cem Kansu: Sim.

Hannah Clark: Foram ideias muito valiosas. Agradeço muito a partilha.

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Vamos então mudar um pouco de assunto e falar sobre estratégia de preços.

Falaste um pouco sobre a forma como as coisas evoluíram ao longo do tempo. Quando analisamos a versão atual da estratégia de preços e temos diferentes níveis pagos e um nível gratuito, que fatores influenciaram a forma como as funcionalidades são atualmente definidas em termos de preço ou a diferenciação entre os diferentes produtos pagos que oferecem?

Cem Kansu: Diria que a nossa estratégia de preços evoluiu principalmente através da evolução dos pacotes. A Duolingo teve, de forma geral, um produto de subscrição nos últimos oito anos. Mas o que aconteceu ao longo do tempo foi, em primeiro lugar, o lançamento inicial. Primeiro chamava-se Plus Duolingo e, mais tarde, mudámos o nome para Super Duolingo.

Parecia um nome melhor. Também fizemos uma grande reformulação do produto e lançámos um pacote de plano familiar. Esse plano tinha um preço diferente, quase 50% superior ao da compra individual. Era um bom negócio para planos de grupo. Essa foi a nossa primeira evolução. Depois, lançámos também o nosso nível superior, o Duolingo Max.

Isso aconteceu há cerca de dois anos. O preço é quase o dobro do Super Duolingo. Inclui funcionalidades adicionais que utilizam muita IA generativa para proporcionar prática de conversação. Diria que essa foi a segunda fase da nossa evolução, porque ter pacotes diferentes para pessoas diferentes altera certamente a dinâmica dos preços e da adoção.

Por exemplo, as pessoas com maior propensão e maior capacidade para pagar podem agora escolher o Duolingo Max, enquanto quem pretende um plano de grupo pode escolher o plano familiar. Também lançámos recentemente um plano para estudantes. Por isso, as nossas ofertas tornaram-se bastante segmentadas. E a forma como chegámos aos preços certos foi, honestamente, principalmente através de testes A/B.

O que aprendemos foi que tentámos várias formas de antecipar a necessidade de testar os preços com A/B, porque testar preços dessa forma é complicado. Mesmo que tenhamos plena capacidade para realizar testes A/B — o que tecnicamente temos —, por exemplo, não temos acordos contratuais com conteúdos de terceiros que exijam que os nossos preços se situem num determinado nível.

Tecnicamente, podemos oferecer qualquer coisa a qualquer preço. No entanto, realizar testes A/B tem um custo. Por isso, tentámos, por exemplo, perguntar aos utilizadores através de inquéritos. Fizemos investigação qualitativa e quantitativa. Também tentámos o que se chama um teste de porta falsa, em que levamos as pessoas a clicar num determinado preço, mas não existe nada para comprar do outro lado.

Dizemos: “Este produto ainda não está disponível.” Nenhuma destas abordagens nos deu, diria eu, um sinal excelente relativamente ao preço, a menos que estivéssemos a comparar preços muito divergentes, como cinco dólares ou cem dólares. Nesse caso, talvez fosse possível obter um sinal aproximado. Mas, se estivermos a tentar testar se a subscrição anual deve custar 80, 85 ou 90 dólares, nunca conseguimos obter um sinal suficientemente bom fora dos testes A/B.

Por isso, acabámos por testar todos os nossos preços através de testes A/B até chegarmos ao que temos atualmente. E foi isso que determinou os nossos preços. Daqui para a frente, penso que esta abordagem continuará provavelmente a ser válida. Acontece que o comportamento de compra de uma aplicação premium depende realmente da forma como é apresentada na aplicação e do momento da compra, bem como da experiência do utilizador imediatamente antes de chegar ao processo de compra.

É por isso que achámos tão difícil reproduzir na investigação os mesmos resultados que vemos nos testes A/B. A investigação tende a fazer perguntas como: “Compraria estas funcionalidades a este preço?” E muitas das nossas compras, como já referi, são emocionais. Por exemplo, alguém acabou de fazer uma lição, está muito entusiasmado e teve uma lição perfeita na Duolingo. Pode simplesmente pensar: “Adoro esta aplicação. Vou comprar a subscrição.” Um inquérito não consegue reproduzir verdadeiramente essa situação. Penso que é por isso que vemos os testes A/B como o principal método para determinar os preços.

Hannah Clark: Esta é uma conclusão muito importante. Quando falamos sobre os tipos de ideias que podemos obter a partir do comportamento de compra, este está muito afastado do estado mental em que os utilizadores se encontram quando são entrevistados. Durante as entrevistas, as pessoas querem apresentar a sua melhor versão.

Pensam de forma racional: “O que devo fazer?” É muito diferente do comportamento de compra no momento em que têm efetivamente esse impulso emocional para clicar no botão de subscrição. Por isso, compreendo perfeitamente o que dizes.

Mas quero falar um pouco mais sobre IA, porque mencionaste que estão atualmente a utilizar funcionalidades de IA generativa como ferramenta de prática de conversação, o que acho muito interessante. É uma forma muito inovadora de utilizar a IA generativa. Como equilibram o custo de uma inovação desse tipo com a definição de um preço que os utilizadores considerem razoável para o Duolingo Max?

Cem Kansu: No caso do Duolingo Max, a principal funcionalidade é aquilo a que chamamos Videochamada com a Lily. A Lily é uma das nossas personagens.

Temos várias personagens que aparecem ao longo das lições da Duolingo. A Videochamada com a Lily é exatamente aquilo que o nome sugere. O utilizador liga à Lily para praticar espanhol ou qualquer outra língua que esteja a aprender. A grande vantagem é que adaptamos todo o nível de espanhol que ela utiliza ao nível de espanhol do utilizador.

Como sabemos todas as palavras que o utilizador aprendeu na Duolingo, ela tende a utilizar essas palavras pelo menos 89% das vezes. Utiliza essas palavras 90% das vezes e, nos restantes 10%, introduz algumas palavras novas, mas fala com o utilizador no seu nível de espanhol. Assim, cria-se uma prática de conversação perfeita.

A adoção tem sido muito boa. Por isso, vamos continuar a investir bastante neste tipo de funcionalidades de conversação interativa para o Duolingo Max que utilizam IA generativa. Para definir o preço destas funcionalidades, existe uma nova dinâmica para nós: a IA generativa tem um custo, porque fazer chamadas para grandes modelos de linguagem é atualmente bastante dispendioso.

Calculamos um custo médio com base na utilização média, porque estamos a vender um produto de subscrição que os utilizadores pagam mensal ou anualmente. Temos de perceber se a economia unitária é sólida ou não. Estimamos qual será o custo da economia unitária com base no que acabaremos por pagar por estas chamadas aos grandes modelos de linguagem.

Obviamente, definimos um preço acima desse valor, para que a economia unitária não seja negativa. Depois, para além de decidir qual deve ser o preço adequado — que, tanto quanto possível, deve estar acima do custo estimado — tentamos perceber onde poderá existir procura. Penso que os testes A/B ajudam realmente a descobrir onde poderá estar essa procura.

Para nós, a procura também está ancorada no Super. Como oferecemos o Max como um conjunto de funcionalidades mais orientadas para a IA e o Super como a nossa subscrição de referência, deve custar o dobro do Super? É aí que está realmente a procura? Deve custar mais 50%? Depois fazemos testes A/B para perceber onde existe maior procura e determinar o preço final.

Hannah Clark: Falámos muito sobre como a apresentação de determinadas funcionalidades pode realmente influenciar a perceção do valor e a disponibilidade das pessoas para pagar, utilizando esse tipo de estímulo emocional para ajudar as pessoas ao longo do funil.

Que linguagem utilizam relativamente à IA? Notaram algum padrão ou fizeram talvez testes A/B sobre formas específicas de posicionar uma funcionalidade de IA para incentivar as pessoas a atualizar a subscrição?

Cem Kansu: Sim, fizemos bastante investigação para tentar perceber como comunicar o valor da funcionalidade, e existem muitas formas diferentes de o fazer. Por exemplo, relativamente à nossa funcionalidade de videochamada com a Lily, será melhor falar sobre a Lily? Será melhor falar sobre prática de conversação? Será melhor mencionar que se trata de IA generativa de última geração?

Existem muitas formas de apresentar a mesma funcionalidade. Tanto através de investigação como de testes A/B, percebemos que a mensagem sobre IA parecia ter a menor capacidade de ressonância. Quando identificamos algo como “a nova funcionalidade de IA”, apesar de existir muito entusiasmo em torno da IA, somos lembrados da realidade: nos círculos tecnológicos e de gestão de produto, a IA pode ser uma mensagem muito atrativa, mas isso não acontece necessariamente quando olhamos para toda a base de utilizadores da Duolingo, que é muito global.

Apenas 20% dos nossos utilizadores estão nos Estados Unidos e 80% estão noutros países. Além disso, a literacia tecnológica não é obviamente igual à das pessoas que trabalham em tecnologia. Por isso, a palavra IA não desperta necessariamente a mesma reação forte que pode despertar junto de públicos tecnológicos. Uma das aprendizagens foi que, na verdade, não identificamos a maioria das coisas como IA. Sempre que testámos essa abordagem ou fizemos investigação sobre ela, a resposta dos utilizadores foi: “Não me interessa particularmente.”

O que lhes interessa — e isto parece óbvio em retrospetiva — é saber que valor obterão se pagarem. No nosso caso, trata-se de aprender a falar melhor e melhorar as competências de conversação. Quando utilizamos isso para descrever a funcionalidade, a mensagem tem muito mais impacto. É extremamente óbvio em retrospetiva, mas não o era para nós no início. A mensagem de marketing que funciona realmente bem é falar simplesmente sobre o valor que os utilizadores obterão e sobre o que ganham com o pagamento.

Hannah Clark: Tenho uma teoria sobre isto, porque concordo que existe um determinado nível de literacia tecnológica que falta em algumas bases de utilizadores. Além disso, penso que existe algum cansaço relativamente à IA. Muitos utilizadores estão habituados a ver funcionalidades de IA surgir nos produtos que utilizam há muito tempo e, muitas vezes, não lhes atribuem qualquer valor adicional, porque nem todas as funcionalidades de IA proporcionam necessariamente uma experiência de utilização melhor.

Penso que esta é uma conclusão muito inteligente de um modo geral: devemos começar pelo valor de uma funcionalidade, porque muitas vezes essa é a peça que falta. As pessoas ouvem “IA” e pensam: “Vejo isso em todo o lado. O que é que isso me traz? Vai realmente melhorar a minha experiência com este produto?”

Cem Kansu: Foi exatamente isso que observámos.

Penso que existe até alguma conotação negativa associada à IA, seja por causa de produtos que adicionaram funcionalidades de IA que não fazem realmente nada, seja pelo número de robôs de conversação pouco inteligentes com que já falámos e que são identificados como IA. Algumas pessoas veem-na mesmo como algo negativo: “A IA vai dominar o mundo? O que me vai fazer?” Por isso, nem sempre é encarada de forma positiva.

Mas, para além disso, aquilo que observámos é, mais uma vez, a ligação direta entre “se eu pagar, o que vou obter?”. Se conseguirmos transmitir isso facilmente, tende a funcionar melhor.

Hannah Clark: Penso que é uma abordagem muito inteligente. E, obviamente, isto é apenas a minha opinião. Ainda bem que têm dados para a validar.

Vamos falar agora um pouco sobre o que vem a seguir para a Duolingo, porque este é um momento muito entusiasmante para vocês. Estão a expandir-se para áreas mais abrangentes, como a matemática e a música. Gostava que isso tivesse existido quando estava no ensino secundário. Que critérios estão a utilizar atualmente para avaliar se um novo produto está alinhado com a vossa missão e competências, tendo em conta o ponto em que se encontram enquanto produto?

Cem Kansu: Sim, agora ensinamos matemática e música. A razão pela qual decidimos expandir-nos para a matemática e a música tem duas partes. Começaria pelas competências, porque penso que é mais fácil. O que a Duolingo fez foi tornar a aprendizagem autodidata divertida. Adicionámos muitas coisas que os jogos utilizam por razões de entretenimento ou que outras aplicações utilizam, mas fizemo-las funcionar para a educação.

Adicionámos a sequência, a classificação e os sistemas de missões, e tornámos as lições curtas e divertidas. Nenhuma destas coisas é específica das línguas, por isso podem ser aplicadas a muitos temas diferentes. Um número infinito de temas poderia beneficiar de mais diversão. No entanto, escolhemos a matemática e a música por duas razões.

Na verdade, as razões são bastante diferentes. Uma delas é saber se o mercado é suficientemente grande. Se aplicarmos tudo o que aprendemos e ajudarmos a ensinar estes temas realmente bem, existirá procura suficiente no mundo para que o retorno do investimento faça sentido? No caso da matemática e da música, a resposta é sim.

Se olharmos para o número de pessoas que aprendem matemática e música no mundo — ou que querem aprender matemática ou música —, esse número é bastante elevado. O mercado é significativo. Esse é um critério. Mas o outro critério utilizado para decidir entre matemática e música variou de um tema para o outro.

A música já é muito semelhante a uma língua. Se fizermos um inquérito à população em geral e perguntarmos “Gostava de ter aprendido mais música?” ou “Acha que gostaria de aprender mais música?”, tal como acontece com as línguas, muitas pessoas em todo o mundo têm este desejo: “Gostava de ter aprendido mais espanhol. Gostava de ter aprendido a tocar piano”, mas isso não é facilmente acessível.

São necessárias muitas horas para fazer estas coisas, como tornar-se fluente numa língua ou aprender a tocar piano, mas existe certamente procura. Simplesmente não existe uma forma fácil de o fazer. A música é muito semelhante às línguas e acreditámos que poderíamos torná-la fácil e divertida. Essa seria a nossa forma de abordar a música.

A matemática é um pouco diferente. Penso que, se fizermos um inquérito à população em geral, não haverá muitas pessoas a dizer: “Gostava de estar a fazer matemática agora.” Em vez disso, os seres humanos têm ansiedade relativamente à matemática. No entanto, tal como acontece com as línguas, sobretudo quando pensamos nas pessoas que aprendem inglês, a matemática tem uma verdadeira capacidade para mudar a vida das pessoas.

Se aprendermos matemática, podemos compreender, por exemplo, como funcionam as taxas de juro. Podemos compreender melhor o funcionamento das finanças e aplicar esse conhecimento à nossa própria vida ou conseguir um emprego melhor. Aprender inglês é muito semelhante. Aprender inglês permite-nos frequentar uma escola melhor ou mudar-nos para outro país.

Abre oportunidades, tal como a matemática. Por isso, encaixou muito bem na Duolingo. A outra questão é que acreditámos que, com a matemática, poderíamos fazer aquilo que fizemos com as línguas: expandir o próprio mercado. Cerca de 80% das pessoas na Duolingo, quando fazemos inquéritos, respondem à pergunta “Que ferramenta utilizava para aprender a língua antes de aderir à Duolingo?” com: “Na verdade, não estava a aprender uma língua antes da Duolingo.”

Acontece que muitas pessoas começaram a aprender uma língua graças à Duolingo. E agora, com o nosso marketing nas redes sociais, existem muitas histórias do tipo: “Pensava que vocês eram apenas uma coruja engraçada. Afinal, é uma aplicação bastante boa.”

Por isso, agora estou a aprender uma língua. A nossa conta do TikTok mostra a nossa mascote Duo a fazer coisas muito absurdas e engraçadas. Muitas pessoas descobriram a Duolingo através dos seus primeiros contactos com os nossos vídeos no TikTok. Resumindo, acreditamos que, com a matemática, podemos expandir o mercado e fazer com que mais pessoas no mundo se entusiasmem com a aprendizagem da matemática, tal como expandimos o mercado de aprendizagem de línguas.

No caso da música, tratava-se mais de facilitar o acesso e captar uma procura que já existia. Essa tem sido a nossa orientação para estes dois temas. Dito isto, ainda estamos numa fase muito inicial. Acreditamos que há muito mais a fazer em ambos os temas, por isso vamos continuar a trabalhar bastante neles.

Hannah Clark: Também estou surpreendida por a matemática estar a acontecer ao mesmo tempo que esta expansão para a música. Concordo que a música e as línguas são muito semelhantes. Considero a música uma espécie de língua, em que aprendemos as regras para saber como quebrá-las num contexto mais criativo. Já a matemática parece-me um conjunto de diferentes competências específicas que podem ser aplicadas em diferentes contextos.

Por isso, tenho muita curiosidade em saber, em primeiro lugar, como estão a abordar o desafio de analisar e ensinar matemática utilizando o mesmo tipo de investigação. Não sei se estão a aplicar algumas dessas aprendizagens ou se existe uma abordagem completamente diferente ao desenvolvimento do produto, quase como se estivessem a criar uma linha de produtos totalmente nova.

Como estão a abordar o desenvolvimento do produto de matemática?

Cem Kansu: Existem semelhanças e diferenças. Muito daquilo que aprendemos sobre como tornar as lições divertidas se aplica à forma como estamos a criar as lições de matemática: devem ser curtas, divertidas e ter várias interações.

Nunca devemos limitar-nos a ler conteúdos passivamente. Devemos estar sempre a responder a perguntas. Este programa deveria ser interativo. Todos os princípios e tudo o que aprendemos sobre a criação de uma lição aplicam-se bastante bem à matemática. O que penso ser diferente é a forma como criamos os conteúdos. Estamos a criar conteúdos que ensinam, de um modo geral, matemática do ensino básico e secundário, mas estamos a tentar pegar nesses conteúdos — que já existem no mundo — e torná-los muito mais próximos da vida real e muito mais divertidos.

Podemos abrir um manual de matemática e encontrar lá esses conteúdos, mas estamos a tentar transformá-los. Por exemplo, em vez de pedir simplesmente para calcular dois vezes três, apresentamos talvez um pequeno problema para resolver, em que uma das nossas personagens diz: “Acabei de comprar dois sacos de maçãs. Cada um pesa três quilos. Quanto peso vou ter de transportar?”

Mais uma vez, não é assim tão diferente. Na verdade, a matemática é a mesma, mas estamos a tentar acrescentar esta camada do mundo real e torná-la muito mais divertida e aplicável à população em geral. É uma aposta. Veremos se funciona, mas, por enquanto, é aí que está a grande inovação: pegar nos conteúdos dos manuais e transformá-los num formato muito mais divertido, criado por nós.

É aí que temos concentrado grande parte do nosso trabalho.

Hannah Clark: Isso é realmente fascinante. Espero sinceramente que funcione para vocês, porque é definitivamente um problema. Posso dizer em primeira mão que, atualmente, não existem muitas soluções boas para ele.

Estamos quase sem tempo. Mas queria falar rapidamente sobre algumas tendências e desafios na tecnologia educativa, já que estamos a abordar esse tema.

O que pensas que irá definir a próxima fase de crescimento da Duolingo, tendo em conta as tendências no mundo e na indústria em geral?

Cem Kansu: Na verdade, já falámos sobre as duas coisas que acreditamos que serão transformadoras para nós. Uma delas é que a Duolingo ainda é muito conhecida como a aplicação de línguas.

Mas queremos passar de ser a aplicação de línguas para ser, pelo menos, a aplicação de línguas, a aplicação de matemática e a aplicação de música. Como podemos ter sucesso na construção de uma plataforma mais abrangente, onde as pessoas aprendem todos estes temas? Ainda estamos numa fase inicial e estamos a fazer muitos progressos, mas, olhando para daqui a três anos, é esse o rumo que gostaríamos de dar à Duolingo.

A outra questão é que os grandes modelos de linguagem desbloquearam um caso de utilização enorme para nós: a possibilidade de praticar línguas. Outro caso de utilização que desbloquearam foi a criação de conteúdos. Atualmente utilizamos grandes modelos de linguagem para muitos dos conteúdos dos nossos cursos, o que nos dá muito mais velocidade quando criamos novos cursos de línguas. Como podemos aproveitar os grandes modelos de linguagem para tornar a Duolingo cada vez mais eficiente, criar funcionalidades mais interativas que os utilizem e tornar toda a empresa mais eficiente?

Estas são, diria eu, as principais tendências em que estamos a apostar. Uma é a expansão para além das línguas. A outra é garantir que conseguimos aproveitar os grandes modelos de linguagem para funcionalidades, processos, criação de conteúdos e tudo o que ajude a Duolingo a funcionar melhor.

E a terceira é, diria eu, os aprendentes avançados de inglês. Se olharmos para a aprendizagem de línguas, os aprendentes avançados de inglês são um grupo muito específico que, na verdade, constitui o maior grupo de aprendizagem de línguas do mundo. No entanto, a oferta de produtos da Duolingo tem sido fraca para os aprendentes avançados de inglês. Com a Videochamada e muitos conteúdos novos, estamos a tentar melhorar a Duolingo.

Esperamos fazer progressos e ter sucesso nessa área. Mas estas três são, diria eu, as nossas maiores apostas de produto.

Hannah Clark: Muito interessante e também muito entusiasmante. Penso que muitas pessoas estão a acompanhar porque gostam muito da Duolingo enquanto marca e produto. Por isso, estamos todos a torcer por vocês. Não que precisem realmente da nossa ajuda.

Mas muito obrigada por te juntares a nós, Cem. Onde é que as pessoas podem acompanhar o teu trabalho online?

Cem Kansu: Estou no LinkedIn e no Twitter. O meu identificador é o meu primeiro e último nome. É Cem e o apelido Kansu.

Hannah Clark: Excelente. Muito obrigada por te juntares a nós. Foi uma conversa fantástica.

Cem Kansu: Obrigado, Hannah. Obrigado pelo convite.

Hannah Clark: Obrigada por nos ouvirem. Para obterem mais ideias, guias práticos e análises de ferramentas, subscrevam a nossa newsletter em theproductmanager.com/subscribe. Podem ouvir mais conversas como esta subscrevendo o The CPO Club, onde quer que obtenham os vossos podcasts.