Gostar de métricas é melhor do que não gostar de métricas

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Entenda quais são os benefícios de incluir a análise de métricas no seu processo de design.

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Gostar de métricas é melhor do que não gostar de métricas

  1. 1. Gostar de métricas é melhor do que não gostar de métricas Willian Sertório, AIDAX Patrocínio: Porto Alegre, Maio 2016 Realização:
  2. 2. UNSOLICITED REDESIGN
  3. 3. 2011
  4. 4. (No meu redesign) assumo que o Times deveria bancar as pessoas que querem ler as colunas populares e artigos de opinião. As notícias serão acessadas por assinatura, assim podemos eliminar a publicidade das páginas.
  5. 5. 866x
  6. 6. "É um redesign que contém boas ideias e é executado profissionalmente. Mas o argumento de que o autor faz não é tão persuasivo, principalmente porque faz suposições precipitadas, foge da realidade e, talvez o pior de tudo, tem uma abordagem um pouco ácida em criticar as muitas pessoas que trabalham no site original." Khoi Vinh Ex-Diretor de Design do NYT
  7. 7. "(Redesigns não solicitados) têm contexto zero para os objetivos de negócio, necessidades do usuário e plano estratégico." Josh Brewer Ex-Principal Designer no Twitter
  8. 8. ...
  9. 9. Quanto do meu trabalho já não fugiu da realidade, e não tinha contexto?
  10. 10. Quanto do meu trabalho já não fugiu da realidade, e não tinha contexto? R: Muito.
  11. 11. M É T R I C A S
  12. 12. Visão Holística
  13. 13. Menos hipopótamos
  14. 14. Menos hipopótamos
  15. 15. H.I.P.P.O Highest Paid Person's Opinion
  16. 16. H.I.P.P.O Highest Paid Person's Opinion
  17. 17. Crescer na carreira
  18. 18. Crescer na carreira
  19. 19. Mas antes, dois cuidados.
  20. 20. Números que fazem você se sentir bem, mas não revelam o que fazer em seguida. Métricas de vaidade Exemplo: Número de downloads, curtidas na fanpage, número de seguidores, pageviews
  21. 21. Ocorre quando queremos analisar todas as opções profundamente, adiando a tomada de decisão. Dica: Foque em poucas métricas. Paralisia de Análise
  22. 22. O que é uma boa métrica?
  23. 23. O que é uma boa métrica? Ben Yoskovitz, Lean Analytics
  24. 24. O que é uma boa métrica? Ben Yoskovitz, Lean Analytics 1. É uma taxa, ou uma razão.
  25. 25. O que é uma boa métrica? Ben Yoskovitz, Lean Analytics 1. É uma taxa, ou uma razão. 2. É comparativa.
  26. 26. O que é uma boa métrica? Ben Yoskovitz, Lean Analytics 1. É uma taxa, ou uma razão. 2. É comparativa. 3. É simples de entender.
  27. 27. Quilômetros por hora É uma razão (espaço/tempo) ✔ É comparativa ✔ É simples de entender ✔
  28. 28. Quais são as principais métricas para produtos digitais?
  29. 29. Startup Metrics for Pirates (AARRR) Dave Mclure, 500 Startups Aquisição Ativação Retenção Referência Receita Visitantes únicos, CPC Leads, cadastros, CAC DAU, WAU, MAU, Churn MGM, NPS, Coeficiente viral LTV, MRR, Ticket Médio
  30. 30. Startup Metrics for Pirates (AARRR) Dave Mclure, 500 Startups Aquisição Ativação Retenção Referência Receita Visitantes únicos, CPC Leads, cadastros, CAC DAU, WAU, MAU, Churn MGM, NPS, Coeficiente viral LTV, MRR, Ticket Médio
  31. 31. Startup Metrics for Pirates (AARRR) Dave Mclure, 500 Startups Aquisição Ativação Retenção Referência Receita Visitantes únicos, CPC Leads, cadastros, CAC DAU, WAU, MAU, Churn MGM, NPS, Coeficiente viral LTV, MRR, Ticket Médio
  32. 32. Startup Metrics for Pirates (AARRR) Dave Mclure, 500 Startups Aquisição Ativação Retenção Referência Receita Visitantes únicos, CPC Leads, cadastros, CAC DAU, WAU, MAU, Churn MGM, NPS, Coeficiente viral LTV, MRR, Ticket Médio
  33. 33. Startup Metrics for Pirates (AARRR) Dave Mclure, 500 Startups Aquisição Ativação Retenção Referência Receita Visitantes únicos, CPC Leads, cadastros, CAC DAU, WAU, MAU, Churn MGM, Coeficiente viral LTV, MRR, Ticket Médio
  34. 34. Startup Metrics for Pirates (AARRR) Dave Mclure, 500 Startups Aquisição Ativação Retenção Referência Receita Visitantes únicos, CPC Leads, cadastros, CAC DAU, WAU, MAU, Churn MGM, Coeficiente viral LTV, MRR, GM, Ticket Médio
  35. 35. CAC Custo de aquisição de cliente. Custo de vendas e marketing Número de novos clientes CAC = Exemplo: CAC do Netflix foi de US$18,03 em 2010.
  36. 36. Startup Metrics for Pirates (AARRR) Dave Mclure, 500 Startups Aquisição Ativação Retenção Referência Receita Visitantes únicos, CPC Leads, cadastros, CAC DAU, WAU, MAU, Churn MGM, Coeficiente viral LTV, MRR, GM, Ticket Médio Querem saber as outras fórmulas? Pergunte no final da apresentação. :)
  37. 37. Ué, e a conversão? Dave Mclure, 500 Startups Aquisição Ativação Retenção Referência Receita
  38. 38. 5 PASSOS PARA TRABALHAR COM MÉTRICAS NO DIA A DIA
  39. 39. MATERIAIS NECESSARIOSMateriais Necessários
  40. 40. https://goo.gl/yLdUht
  41. 41. Como trabalhar com métricas no dia-a-dia Defina um objetivo
  42. 42. Melhorar ativação. Melhorar a ativação em 20% dentro de uma semana.
  43. 43. Como trabalhar com métricas no dia-a-dia Escreva sua hipótese Defina um objetivo
  44. 44. Modelo de hipótese: (experimento) vai (métrica) em (tempo).
  45. 45. Exemplo de hipótese: Posicionar o produto como uma solução de retenção para e-commerce na landing page vai gerar o dobro de leads em uma semana.
  46. 46. Como trabalhar com métricas no dia-a-dia Escreva sua hipótese Defina um objetivo Construa seu experimento
  47. 47. Como trabalhar com métricas no dia-a-dia Escreva sua hipótese Defina um objetivo Construa seu experimento Documente o aprendizado
  48. 48. Documente resultados e aprendizado: 93 acessos, 23 leads = 24.7% de conversão. CPA de R$8.69. Resultado 5x melhor. Parece que estamos mais próximos de um problema-público sustentável.
  49. 49. Como trabalhar com métricas no dia-a-dia Escreva sua hipótese Defina um objetivo Construa seu experimento Documente o aprendizado Defina os próximos passos
  50. 50. Defina os próximos passos: 1) Conseguimos validar a hipótese? 2) O que é preciso aprender agora? 3) Precisamos de informações qualitativas antes de continuar?
  51. 51. Como trabalhar com métricas no dia-a-dia Escreva sua hipótese Defina um objetivo Construa seu experimento Documente o aprendizado Defina os próximos passos
  52. 52. “Números sozinhos não vão te dar as respostas. Você também deve pensar criticamente nas características qualitativas do seu negócio.” Peter Thiel - Paypal
  53. 53. Métricas são uma ferramenta. Métricas são o meio, e não o fim.
  54. 54. Produtos que criem valor. Negócios que sejam sustentáveis.
  55. 55. Leitura recomendada Planilha de experimentos: https://goo.gl/yLdUht Métricas do Netflix: http://milesgrimshaw.com/Data/Netflix/Netflix_Data.xlsx
  56. 56. Fórmulas
  57. 57. Principais fómulas David Skok, Matrix Partners Aquisição Ativação Retenção Referência Receita Visitantes únicos, CPC Leads, cadastros, CAC DAU, WAU, MAU, Churn MGM, Coeficiente viral LTV, MRR, GM, Ticket Médio Andrew Chen, Uber
  58. 58. CAC Custo de aquisição de cliente. Custo de vendas e marketing Número de novos clientes CAC = Exemplo: CAC do Netflix foi de US$18,03 em 2010.
  59. 59. Churn Taxa de desistência dos clientes. Dos usuários cadastrados no começo do período, quantos se pararam de pagar até o final do período? Exemplo: Churn do Netflix foi de 69.77% em 2010.
  60. 60. Gross Margin Margem Bruta. O quão rentável é seu produto. Exemplo: GM do Netflix foi de 37.24% em 2010. Receita Lucro GM = * 100
  61. 61. Gross Margin Margem Bruta. O quão rentável é seu produto. Exemplo: GM do Netflix foi de 37.24% em 2010. Receita Lucro GM = * 100 GM = +65%
  62. 62. Monthly Recurring Revenue Receita recorrente mensal. Pode ser calculada como um todo, ou por usuário (Average Revenue per Account). Exemplo: MRR do Netflix foi de $180,218.75 em 2010. ARPA de US$12.09.
  63. 63. Lifetime Value Valor do contrato de cada cliente. (ARPA*12) * GM Churn anual LTV = Exemplo: LTV do Netflix foi de US$78,07 em 2010.
  64. 64. Lifetime Value Valor do contrato de cada cliente. Exemplo: LTV do Netflix foi de US$78,07 em 2010. LTV:CAC ratio do Netflix = 4.33x LTV = 3x CAC (ARPA*12) * GM Churn anual LTV =
  65. 65. Daily / Weekly / Monthly Active Users Usuários ativos por período de tempo. Exemplo: MAU do produto X é de 3%. Usuários ativos no mês Total de usuários MAU = * 100
  66. 66. Coeficiente Viral O quão viral é o meu produto? 100 total de usuários 1000 convites para novos usuários 30% convertem 300 novos usuários via convite Novos usuários via convite Total de usuários CV =
  67. 67. Coeficiente Viral O quão viral é o meu produto? 100 total de usuários 1000 convites para novos usuários 30% convertem 300 novos usuários via convite Novos usuários via convite Total de usuários CV = CV > 1 No exemplo, o CV é de 3. O produto é viral.
  68. 68. Vale a pena testar tudo?

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