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● Quem são os PMs do mercado?
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Exemplo - App de fotos
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Exemplo - App de fotos
OKR: Ser global em 2020
● 10MM de usuários mensais no Brasil em Q1/2020
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Exemplo - App de fotos
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1. Aumentar marketing pago
2. Criar feature X, Y, Z
3. Mandar push notification toda semana
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Exemplo - App de fotos
OKR: Ser global em 2020
● 10MM de usuários mensais no Brasil em Q1/2020
● 30% dos usuários precisam usar o app toda semana
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1. Aumentar marketing pago
2. Criar feature X, Y, Z
3. Mandar push notification toda semana
4. ...
Você tem outros dados!
● Pesquisa
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Exemplo - App de fotos
Analytics: feature de 'Pin' é usada 50% menos no Brasil do
que nos EUA.
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PERGUNTAS
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Exemplo - App de fotos
Analytics: feature de 'Salvar' é usada 50% menos no Brasil do
que nos EUA.
Estratégia 2: brainstorm de PERGUNTAS
1. Comportamento de quem salva é
diferente dos outros?
2. Usuário sabe que existe a feature?
3. Empresa se beneficia da feature?
4. Usuários gostam da feature?
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Analytics: feature de 'Salvar' é usada 50% menos no Brasil do
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1. Comportamento de quem salva é
diferente dos outros?
2. Usuário sabe que existe a feature?
3. Empresa se beneficia da feature?
4. Usuários gostam da feature?
Pinterest Renames 'Pin It' Button
As 'Save' In Push For Global Growth
"When you look at our internal data, you see that people who are
really engaged with Pinterest are more likely to associate saving
with the value of Pinterest. 'Pin it' doesn’t always help people
understand why Pinterest is valuable."
Gabe Trionfi - Head of Research
"Quando você olha nossos dados internos, você nota que
as pessoas realmente engajadas com o Pinterest são mais
propensas a associar a ação de 'Salvar' com o valor do
Pinterest. 'Pin' nem sempre ajuda as pessoas a
entenderem por que o Pinterest é valioso."
Forbes - Pinterest rename Pin-it
Ferramentas
Amplitude | Google Analytics | Mixpanel
Apptimize | AB Tasty | Optimizely | Optimize (Google)
Looker | Periscope Data | Metabase | PowerBI | Tableau
SQL
Web/App Analytics
Amplitude | Google Analytics | Mixpanel
Apptimize | AB Tasty | Optimizely | Optimize (Google)
Looker | Periscope Data | Metabase | PowerBI | Tableau
SQL
Web/App Analytics
1. Uso de Funil / Cohort / Retenção
2. Canal de aquisição
3. Intervalos adequados (Diário/Semanal/Mensal)
4. Instrumentação equivalente entre produtos
A/B Testing
Amplitude | Google Analytics | Mixpanel
Apptimize | AB Tasty | Optimizely | Optimize (Google)
Looker | Periscope Data | Metabase | PowerBI | Tableau
SQL
A/B Testing
● Filtrar só usuários novos?
● Filtrar canal de aquisição?
● Hipótese
● Tamanho da amostra e duração
● Validar Instrumentação
● Avaliação dos Resultados
abtestcalculator.com
BI & Analytics
Amplitude | Google Analytics | Mixpanel
Apptimize | AB Tasty | Optimizely | Optimize (Google)
Looker | Periscope Data | Metabase | PowerBI | Tableau
SQL | Python | R
Web analytics não responde
● Quantos imóveis tem qualidade boa ou ruim?
● Quais as características dos produtos mais vendidos na
última Black Friday?
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Dark Side
Amplitude | Google Analytics | Mixpanel
Apptimize | AB Tasty | Optimizely | Optimize (Google)
Looker | Periscope Data | Metabase | PowerBI | Tableau
SQL
SELECIONE
coluna_1,
CONTE(coluna_2),
SOME(coluna_3)
DA tabela_x
FILTRE coluna_10 = 'yyyy'
AGRUPE POR coluna_1
SELECT
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COUNT(id_produto
),
SUM(valor_produt
o)
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WHERE empresa = 'PM3'
GROUP BY data_compra
SELECT sn.id,
EXTRACT(days from (expiration_date - appointment_date))::INTEGER as leave_days,
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sn.original_expiration_date,
sn.remaining_days,
pd.location_code,
CASE
WHEN EXTRACT(DAY FROM (sn.original_expiration_date - sn.appointment_date)) >= 1
THEN EXTRACT(DAY FROM (sn.original_expiration_date - sn.appointment_date))::INTEGER
ELSE EXTRACT(HOUR FROM (sn.original_expiration_date - sn.appointment_date))::INTEGER
END as original_leave_amount,
CASE
WHEN EXTRACT(DAY FROM (sn.original_expiration_date - sn.appointment_date)) >= 1 THEN 'day'::VARCHAR(32)
ELSE 'hour'::VARCHAR(32)
END as original_time_unit,
pd.salary/((44::DECIMAL/6::DECIMAL)*30::DECIMAL) as salary_per_hour,
EXTRACT(day from (sn.expiration_date - sn.appointment_date))*(44*60/6)
+ EXTRACT(hour from (sn.expiration_date - sn.appointment_date))*60
+ EXTRACT(minute from (sn.expiration_date - sn.appointment_date)) AS leave_minutes,
EXTRACT(day from (sn.original_expiration_date - sn.appointment_date))*(44*60/6)
+ EXTRACT(hour from (sn.original_expiration_date - sn.appointment_date))*60
+ EXTRACT(minute from (sn.original_expiration_date - sn.appointment_date)) AS original_leave_minutes,
FROM health_db.sick_notes as sn
LEFT JOIN analytics.people_details as pd on sn.people_details_id = pd.id
WHERE original_expiration_date BETWEEN date_trunc('day', (now() - INTERVAL '120 days') ) AND date_trunc('day', now())
GROWTH / MARKETING
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SEJA PARTE DA TRIBO
Times + técnicos exigem + técnicas
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● Métricas e objetivos como motivadores
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EXEMPLO
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Exemplo: Time de apps
Joana
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Quais as habilidades técnicas todo PM precisa saber - Petrus Gomes | Closecare

  • 1. Habilidades tech que todo PM 'precisa' saber Petrus Gomes petrusgomes@gmail.com linkedin.com/in/petrusgomes
  • 3.
  • 6. Conhecendo o problema ● Quem são os PMs do mercado? ● Quais as habilidades mais comuns? ● Quais as habilidades mais procuradas?
  • 7. Análise de Dados Prototipação Habilidades Analíticas Excel Métricas de produtos Comportamento do usuário Marketing Estratégia Método: Linkedin (jobs)
  • 8. Método: Linkedin (skills) ~3.700 PMs no Vale do Silício (Google, Facebook, Netflix, Amazon, Microsoft, Apple, Spotify, Salesforce) ● Analytics: 66% ● Marketing: 57% ● Negócios: 50% ● Programação: 34% ● SQL: 24% ● Design: 21%
  • 10. Exemplo - App de fotos OKR: Ser global em 2020 ● 10MM de usuários mensais no Brasil em Q1/2020 ● 30% dos usuários precisam usar o app toda semana *Disclaimer: Os dados mostrados não são reais
  • 11.
  • 12. Exemplo - App de fotos OKR: Ser global em 2020 ● 10MM de usuários mensais no Brasil em Q1/2020 ● 30% dos usuários precisam usar o app toda semana Brainstorm de idéias Data Analytics Priorização das idéias
  • 13. Exemplo - App de fotos OKR: Ser global em 2020 ● 10MM de usuários mensais no Brasil em Q1/2020 ● 30% dos usuários precisam usar o app toda semana Idéias aleatórias: 1. Aumentar marketing pago 2. Criar feature X, Y, Z 3. Mandar push notification toda semana 4. ...
  • 14. Exemplo - App de fotos OKR: Ser global em 2020 ● 10MM de usuários mensais no Brasil em Q1/2020 ● 30% dos usuários precisam usar o app toda semana Idéias aleatórias priorizadas: 1. Aumentar marketing pago 2. Criar feature X, Y, Z 3. Mandar push notification toda semana 4. ...
  • 15. Você tem outros dados! ● Pesquisa ● Teste de Usabilidade ● Entrevista ● BI ● Benchmarks ● Canais de suporte ● Review de Apps ● ...
  • 16. Exemplo - App de fotos Analytics: feature de 'Pin' é usada 50% menos no Brasil do que nos EUA. Data Analytics Brainstorm PERGUNTAS PriorizaçãoCONTEXTO
  • 17. Exemplo - App de fotos Analytics: feature de 'Salvar' é usada 50% menos no Brasil do que nos EUA. Estratégia 2: brainstorm de PERGUNTAS 1. Comportamento de quem salva é diferente dos outros? 2. Usuário sabe que existe a feature? 3. Empresa se beneficia da feature? 4. Usuários gostam da feature?
  • 18. Exemplo - App de fotos Analytics: feature de 'Salvar' é usada 50% menos no Brasil do que nos EUA. Estratégia 2: brainstorm de PERGUNTAS 1. Comportamento de quem salva é diferente dos outros? 2. Usuário sabe que existe a feature? 3. Empresa se beneficia da feature? 4. Usuários gostam da feature?
  • 19. Pinterest Renames 'Pin It' Button As 'Save' In Push For Global Growth "When you look at our internal data, you see that people who are really engaged with Pinterest are more likely to associate saving with the value of Pinterest. 'Pin it' doesn’t always help people understand why Pinterest is valuable." Gabe Trionfi - Head of Research "Quando você olha nossos dados internos, você nota que as pessoas realmente engajadas com o Pinterest são mais propensas a associar a ação de 'Salvar' com o valor do Pinterest. 'Pin' nem sempre ajuda as pessoas a entenderem por que o Pinterest é valioso." Forbes - Pinterest rename Pin-it
  • 20. Ferramentas Amplitude | Google Analytics | Mixpanel Apptimize | AB Tasty | Optimizely | Optimize (Google) Looker | Periscope Data | Metabase | PowerBI | Tableau SQL
  • 21. Web/App Analytics Amplitude | Google Analytics | Mixpanel Apptimize | AB Tasty | Optimizely | Optimize (Google) Looker | Periscope Data | Metabase | PowerBI | Tableau SQL
  • 22.
  • 23. Web/App Analytics 1. Uso de Funil / Cohort / Retenção 2. Canal de aquisição 3. Intervalos adequados (Diário/Semanal/Mensal) 4. Instrumentação equivalente entre produtos
  • 24.
  • 25. A/B Testing Amplitude | Google Analytics | Mixpanel Apptimize | AB Tasty | Optimizely | Optimize (Google) Looker | Periscope Data | Metabase | PowerBI | Tableau SQL
  • 26. A/B Testing ● Filtrar só usuários novos? ● Filtrar canal de aquisição? ● Hipótese ● Tamanho da amostra e duração ● Validar Instrumentação ● Avaliação dos Resultados
  • 28. BI & Analytics Amplitude | Google Analytics | Mixpanel Apptimize | AB Tasty | Optimizely | Optimize (Google) Looker | Periscope Data | Metabase | PowerBI | Tableau SQL | Python | R
  • 29.
  • 30. Web analytics não responde ● Quantos imóveis tem qualidade boa ou ruim? ● Quais as características dos produtos mais vendidos na última Black Friday? ● Alguma correlação entre cancelamentos e uso do produto?
  • 31. Ferramentas em evolução ● Embedded Analytics ● Ações ● Integrações ● Data Science/Inteligência artificial
  • 32. Dark Side Amplitude | Google Analytics | Mixpanel Apptimize | AB Tasty | Optimizely | Optimize (Google) Looker | Periscope Data | Metabase | PowerBI | Tableau SQL
  • 33. SELECIONE coluna_1, CONTE(coluna_2), SOME(coluna_3) DA tabela_x FILTRE coluna_10 = 'yyyy' AGRUPE POR coluna_1 SELECT data_compra, COUNT(id_produto ), SUM(valor_produt o) FROM tabela_vendas WHERE empresa = 'PM3' GROUP BY data_compra
  • 34. SELECT sn.id, EXTRACT(days from (expiration_date - appointment_date))::INTEGER as leave_days, sn.image_path, EXTRACT(days from (original_expiration_date - appointment_date))::integer as original_leave_days, sn.original_expiration_date, sn.remaining_days, pd.location_code, CASE WHEN EXTRACT(DAY FROM (sn.original_expiration_date - sn.appointment_date)) >= 1 THEN EXTRACT(DAY FROM (sn.original_expiration_date - sn.appointment_date))::INTEGER ELSE EXTRACT(HOUR FROM (sn.original_expiration_date - sn.appointment_date))::INTEGER END as original_leave_amount, CASE WHEN EXTRACT(DAY FROM (sn.original_expiration_date - sn.appointment_date)) >= 1 THEN 'day'::VARCHAR(32) ELSE 'hour'::VARCHAR(32) END as original_time_unit, pd.salary/((44::DECIMAL/6::DECIMAL)*30::DECIMAL) as salary_per_hour, EXTRACT(day from (sn.expiration_date - sn.appointment_date))*(44*60/6) + EXTRACT(hour from (sn.expiration_date - sn.appointment_date))*60 + EXTRACT(minute from (sn.expiration_date - sn.appointment_date)) AS leave_minutes, EXTRACT(day from (sn.original_expiration_date - sn.appointment_date))*(44*60/6) + EXTRACT(hour from (sn.original_expiration_date - sn.appointment_date))*60 + EXTRACT(minute from (sn.original_expiration_date - sn.appointment_date)) AS original_leave_minutes, FROM health_db.sick_notes as sn LEFT JOIN analytics.people_details as pd on sn.people_details_id = pd.id WHERE original_expiration_date BETWEEN date_trunc('day', (now() - INTERVAL '120 days') ) AND date_trunc('day', now())
  • 36. SEO ASO Remarketing / Retargeting Push/Web Notifications SMS / Whatsapp / Email APIs Member-get-member
  • 37. SEJA PARTE DA TRIBO
  • 38. Times + técnicos exigem + técnicas ● Mobile ● Frontend ● Backend ● Data Analytics ● Data Science ● ...
  • 39. Devs são data-driven ● Métricas e objetivos como motivadores ● Métricas técnicas quando fizer sentido ● 'Traduza' resultados técnicos para os leigos ● Objetivos vagos favorecem over-engineering
  • 40. Métrica da equipe Tempo de resposta da API de busca 98% abaixo de 10ms
  • 41. Reunião trimestral Tempo de resposta da API de busca 98% abaixo de 10ms Um piscar de olhos leva 300ms 😉
  • 42. EXEMPLO Feedback do Gerente de Engenharia (Search/Ranking): "Cara, eu sinto que a equipe ainda não está na mesma página sobre o OKR"
  • 43. Anúncios Impressões *Curva exemplo, sem relação com dados reais
  • 44. Vocês acham que isso é um ranking justo?
  • 46. Joana Mulher / 65 anos Aposentada Renda: R$1500 Android fulero Apto alugado Marcos Homem / 25 anos Vendedor Renda: R$2500 Iphone X Primeiro imóvel

Notas do Editor

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  2. min 5
  3. min 7
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