Como as Equipes de Produto Excelentes Decidem o que Construir em Seguida

Por que o comportamento real dos clientes importa mais do que nunca na era da IA

Gerentes de produto e engenheiros podem passar meses moldando uma característica antes que alguém fora da empresa a toque. Quando os clientes obtêm acesso a ela, eles podem usá-la exatamente como esperado ou encontrar um caminho completamente diferente. Eles podem ignorar a característica principal inteiramente e continuar voltando a algo que a equipe mal notou durante o desenvolvimento. É aí que começa a aprendizagem real e as decisões interessantes.

Enquanto isso, a IA transformou a forma como as equipes de produto e engenharia trabalham, tornando possível transformar uma ideia em software funcional muito mais rapidamente. Assistente de codificação e ferramentas de teste automatizado estão acelerando o ritmo todos os dias. Ideias que antes levavam semanas de esforço de engenharia agora podem se tornar protótipos usáveis dentro de dias, criando muitas mais oportunidades para testar e enviar — e aprender com os clientes à medida que começam a usar novas características.

À medida que o desenvolvimento acelera e mais novas ideias alcançam os clientes, as equipes de produto precisam aprender rapidamente com as interações iniciais dos usuários e decidir como responder. À medida que o software é enviado, o aprendizado e a tomada de decisões também precisam acelerar. Se o aprendizado não puder acompanhar o desenvolvimento, os usuários se afogarão em novas características e “melhorias” que eles não querem ou que podem até piorar sua experiência.

Construir Mais Rápido Muda Tudo

Pesquisas recentes envolvendo mais de 100.000 desenvolvedores do GitHub ilustram exatamente como rápido essa mudança está acontecendo. As ferramentas de codificação da IA aumentaram a atividade de codificação em até 180%, enquanto os lançamentos aumentaram cerca de 30%. Os pesquisadores também examinaram quatro marketplaces de aplicativos, onde os novos lançamentos estavam subindo, mas o uso geral permaneceu plano ou caiu. Isso significa que muito mais software está competindo pela mesma piscina de atenção do cliente.

Essa é a lacuna que os dados pós-lançamento têm que fechar: saber quais das muitas coisas enviadas realmente conquistaram um lugar na rotina do cliente e quais apenas adicionaram ao barulho.

Digamos que um varejista online lança um assistente de compras da IA. Ele responde perguntas de produtos, recomenda itens adequados e parece funcionar exatamente como planejado. A próxima pergunta é o que os clientes estão realmente fazendo com ele — e por quê.

As pessoas abrem o assistente no início de uma visita ou apenas após a busca ter falhado? Quais perguntas levam a uma visualização de produto ou a uma compra? Onde as conversas terminam abruptamente? E os clientes que retornam usam-no de forma diferente dos visitantes pela primeira vez?

As respostas revelam o papel que o assistente está realmente desempenhando. Uma alta contagem de interações pode parecer saudável, mas um olhar mais atento pode mostrar que os clientes estão repetindo a mesma pergunta porque as respostas não são claras. Por outro lado, uma taxa de adoção modesta pode estar bem se os usuários convertem em uma taxa mais alta ou exploram uma gama mais ampla de produtos.

As análises de produto mostram o que aconteceu uma vez que a característica foi ativada. As pessoas usaram? Ela as ajudou a avançar ou as enviou para algum lugar inesperado? As respostas dão aos gerentes de produto algo concreto para trabalhar quando decidem o que mudar.

Aprendendo com o que os Clientes Realmente Fazem

Porque a IA torna muito mais fácil introduzir novas capacidades em um produto, muitas equipes de produto estão fazendo muitas mais alterações do que historicamente, o que pode causar fricção não intencional para os usuários. Por exemplo, uma equipe pode lançar um assistente enquanto outra equipe rapidamente cria recomendações ou experimenta com uma nova interface. Antes que se dê conta, os clientes estão escolhendo entre várias ideias concorrentes, e a experiência começa a parecer lotada ou desconexa.

Nosso varejista pode descobrir que os clientes estão se movendo entre uma ferramenta de busca da IA e o assistente de compras durante a mesma tarefa. As análises de produto podem mostrar onde eles perdem o ímpeto e qual rota mais frequentemente leva a uma compra concluída. Isso dá à empresa uma base clara para simplificar a jornada e focar seu investimento onde terá o maior impacto.

Melhores Perguntas, Melhores Decisões de Produto

Muito do trabalho de construção de produto hoje é decidir quais problemas valem a pena perseguir e até onde levar uma ideia. A parte difícil de tomar essa decisão é fazer as perguntas certas ao examinar as evidências.

Um painel que mostra muita atividade do cliente pode ser enganoso, porque a adoção significa muito pouco por si só. A pergunta importante é o que o usuário estava tentando fazer, se a característica o ajudou a chegar lá e se ele voltou uma vez que a curiosidade inicial passou.

A pergunta também deve mudar com o tempo. Nos primeiros dias após o lançamento, a prioridade pode ser interações confusas ou falhas técnicas. Algumas semanas depois, o foco muda para se o uso está se repetindo e se está ligado a um resultado comercial. Há pouco valor em fazer perguntas do dia do lançamento seis semanas depois.

A IA pode sinalizar uma mudança incomum no comportamento e ajudar os gerentes de produto a explorar grandes volumes de dados de eventos. Isso reduz a lacuna entre detectar um sinal e investigá-lo.

É claro que uma mudança nos dados não explica a si mesma. Uma queda no uso pode apontar para um fluxo de trabalho quebrado ou a remoção bem-sucedida de um passo desnecessário. As pessoas que conhecem o produto e seus usuários ainda têm que descobrir o que essa mudança realmente significa.

Mantendo o Ritmo com os Seus Clientes

A lacuna entre lançamentos e revisões está se tornando cada vez mais difícil de ignorar. Se o software está mudando a cada semana, uma reunião trimestral deixa muitos comportamentos do cliente sem serem vistos. Os gerentes de produto precisam que as mudanças importantes cheguem a eles antes que o contexto ao redor de um lançamento desapareça.

Isso começa com as pessoas sabendo o resultado que elas possuem e podendo explorar facilmente o comportamento relevante. Tecnologias de IA, como o Mixpanel, podem direcionar a atenção para mudanças dignas de investigação e fornecer um registro do que os clientes realmente fizeram. Os gerentes de produto podem então focar seu tempo nas coisas que merecem uma olhada mais atenta.

As Melhores Equipes de Produto Mudam de Ideia

Essa característica deve receber mais investimento? Uma pequena mudança removeria a fricção em um ponto crítico? O experimento nos disse o suficiente? Ou está adicionando complexidade que os clientes nunca pediram? Cada resposta dá aos gerentes de produto uma decisão a tomar. E os melhores PMs estão dispostos a mudar de ideia quando as evidências apontam para um melhor resultado com a mudança.

Quanto mais rápido o software é enviado, mais rápido as equipes de produto precisam aprender. Para qualquer um que envie produtos habilitados para IA, uma pergunta importa acima de tudo: Você está disposto a desafiar suas próprias suposições e aprender com os dados do usuário pós-lançamento? Você está disposto a mudar de ideia? Decida a resposta antes de lançar. Então, certifique-se de estar preparado para ver — e agir sobre isso.