Uma boa parte do trabalho em produto é fazer as perguntas certas. Como explorei no meu primeiro texto no Product Oversee, Esqueça teorias complicadas: qual a pergunta a ser feita? as perguntas são o primeiro e, talvez, o mais importante passo na análise de dados. Neste artigo, quero explorar um pouco os 4 tipos fundamentais de análise de dados, quais suas diferenças e quando utilizá-los. Esses tipos foram inspirados a partir do livro Princípio da Pirâmide, de Barbara Minto.
Sem mais delongas, vamos então às perguntas:
Pergunta aberta: o que fazer?
O primeiro tipo de pergunta é a aberta. Esse tipo de pergunta possui sempre um número ilimitado de respostas e, mesmo que em geral comece, não necessariamente começa com “o que”. Quando você se faz essa pergunta, não sabe exatamente o seu objetivo final e a definição desse objetivo é o que a pergunta está buscando.
No mundo de produto, perguntas abertas são feitas, em geral, nas análises mais exploratórias e iniciais. Alguns exemplos são: “o que devemos construir”, “onde queremos chegar?”, “qual o nosso objetivo?”. Essas, apesar de abrirem novas perspectivas, podem facilmente nos levar a discussões infinitas. Muitas vezes, o grande número de opções torna a escolha difícil demais. Justamente por isso, a maior parte das vezes elas referem-se à estratégia, algo que envolve outros stakeholders além do time de produto. As perguntas que nos ajudam a tomar boas decisões na área de produto normalmente não são do tipo “o quê?”, mas sim do tipo “qual?”. Isso nos leva a próxima seção.
Pergunta comparativa: qual opção fazer?
O segundo tipo de pergunta pressupõe um conjunto de algumas opções, já delimitadas, que serão comparadas. Nesse caso não se trata da escolha perfeita, mas da escolha suficientemente boa. Trata-se de colocar a pergunta em termos de “A ou B?”.
Na área de produto, Teresa Torres, com sua Opportunity Solution Tree, coloca a pergunta comparativa como central para um discovery bem sucedido. Durante a construção da Opportunity Solution Tree, você não se apega logo de início a uma solução, mas tenta mapear quais são todas as oportunidades, pensando em termos de comparação entre as soluções e não em argumentar em favor de uma única solução já escolhida.
A abordagem comparativa faz com que não haja o chamado viés de confirmação, um problema comum quando colocamos as perguntas em termos de “fazemos isso ou não?”, a pergunta binária que falaremos no próximo tópico. O grande risco de perguntas binárias é justamente abrir espaço para buscar dados que apenas confirmam a nossa posição inicial. As perguntas comparativas evitam esse viés natural em qualquer processo de tomada de decisão.
Perguntas binárias: vamos fazer isso ou não?
Já comentamos um pouco sobre perguntas binárias, mas resumindo de maneira intuitiva, elas são aquelas às quais respondemos com sim ou não. Dentro das análises de dados de produto, esse tipo de pergunta deve ser evitada ao máximo já que, como mencionamos anteriormente, há altas chances de abrir espaço para o viés de confirmação, uma armadilha muito comum na tomada de decisão.
Entretanto, há casos em que elas são necessárias. Certa vez, realizei uma análise desse tipo antes da construção de uma feature, mas se tratava de um caso especial. Estávamos em dúvida se deveríamos ou não colocar essa feature de favoritos na nova versão do aplicativo que construímos do zero. Por termos dados do histórico de uso dos favoritos, conseguimos avaliar quanto a funcionalidade de favoritos era utilizada e o quanto de impacto ela parecia ter nas conversões. Esse é um caso em que a formulação da pergunta era essencialmente binária: devemos ou não refazer a feature de favoritos no novo aplicativo?
Um outro caso de pergunta binária pode ser no momento de mensuração do sucesso de uma feature. A definição deve buscar sempre uma meta para avaliar se o que está sendo desenvolvido está tendo o impacto desejado. Por exemplo, se você adicionou um novo filtro de busca, você espera que ela seja utilizada e que tenha algum tipo de impacto na conversão. Essa pergunta poderia ser formulada de maneira binária como: o novo filtro de busca está tendo o impacto esperado de X%?
Assim que uma pergunta binária tem resposta positiva, conseguimos determinar “o quê” faremos, o que abre a porta para a última pergunta: como?
Pergunta do modo: como faremos?
Designers da IDEO costumam formular suas perguntas começando com “como”. É uma tática simples e intuitiva para definir um objetivo, sem que você saiba a solução para atingi-lo. Perguntas assim são muito úteis no discovery e para qualquer processo da jornada do usuário.
Algumas perguntas de discovery mais comuns são: “como podemos aumentar a aquisição/engajamento?”, “como podemos diminuir o churn/fricção?”. Já na jornada, temos perguntas no estilo: “como o usuário utiliza a feature?”, “como o usuário chega até a feature?”.
Na metodologia da Opportunity Solution Tree, esses casos estariam próximos da solution, quando o problema já foi extensivamente mapeado, do que da opportunity, que se assemelha mais à descoberta das rotas possíveis.
Cabe a você definir em cada situação qual das perguntas se aplica melhor. Ainda assim, ter em mente seus os tipos e em qual contexto melhor se aplicam, pois podem ajudar a evitar armadilhas comuns nas análises de dados.
