O documento descreve como o GetNinjas, uma plataforma brasileira para encontrar serviços locais, usa análises de dados para melhorar a experiência do usuário e tomar decisões de produto. Eles monitoram métricas-chave em todas as etapas do ciclo de vida do cliente para identificar atritos e melhorar a taxa de conversão. Além disso, eles usam ferramentas como o Snowplow e o Tableau para armazenar e analisar grandes volumes de dados comportamentais dos usuários.

1. In god we trust; all others must bring data
Como o GetNinjas usa dados para tomar decisões de produto
Bernardo Srulzon Junho, 2016

2. O GetNinjas é a plataforma para encontrar e contratar serviços locais no Brasil
2
Solicitações de serviço
Mais de 2 milhões até hoje
Profissionais cadastrados
Mais de 200.000
Cidades
Mais de 3.500, em todo o Brasil
Categorias
Mais de 200, desde professor de
inglês até eletricista

4. Data science only matters if data drives action
Jeremy Stanley, VP Data Science @ Instacart

5. O que devo medir?
Todas as interações relevantes que os usuários têm com a plataforma
Aquisição
Ativação
Retenção
Receita
Referência
...em todas as etapas do “ciclo de vida”

6. Definimos key metrics para cada etapa do ciclo de vida...
Aquisição Ativação Retenção
Receita Referência
Clientes / Profissionais
• Número de pedidos
• Número de profissionais
• Tráfego
• Taxa de conversão
Clientes
• Encontrou 3 profissionais?
Profissionais
• Interagiu com uma solicitação
nas primeiras 24h?
Clientes
• Voltou a fazer pedidos?
Profissionais
• Fechou algum serviço?
• Continua ativo após N meses?
Profissionais
• Continua pagando após N meses?
Clientes / Profissionais
• Tráfego direto

7. 7
O que queremos aprender?
• Clientes estão interagindo com o
formulário?
• Quanto tempo estão levando?
• Quantas falhas de validação?
• Quantos indo para o próximo step?
{ category: “request”,
action: “submit-form”
status: “success”,
user_id: 756269 }
{ category: “form-change”,
question: “Qual a marca?”
answer: “Samsung”,
time: “2016-06-03 13:17:02”,
user_id: 756269 }
...mas também vamos a fundo nas análises para entender comportamentos específicos

8. Trackings geram insights sobre o comportamento de cada usuário e sobre o
comportamento do grupo
8
Sign-up (SEO)
Recebeu pedido
Recebeu avaliação
Baixou app
Comprou plano
Ligação onboarding
E-mail marketing
D+0
D+1
D+5
D+7
D+20
D+20
D+30
User: Bernardo
Planejar ações de
(re)marketing
Comunicação com
base em eventos
Quais ações os clientes
fazem antes de baixar
o app?
Onde estão ocorrendo os
maiores atritos e quais são
as hipóteses?
Visita
Interação com formulário
2º step
100%
Interação no 2º step
Conversão!
50%
40%
20%
30%
Como o funil está evoluindo
ao longo do tempo?
Mais informações para
os vendedores
Qual é o comportamento de um usuário? Qual é o comportamento do grupo?
Debugging

9. Nosso objetivo é entender (a fundo!) o comportamento dos usuários no site para
tomar melhores decisões de produto
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Canal
Tipo de
Página
Device Teste A/B
Categoria Funil
Load TimeCidade
Segmentação é fundamental!
ALL DATA IN AGGREGATE IS CRAP
Avinash Kaushik
SP RJ MG RS
Qual é a taxa de conversão do site?
WiFi/3GRecorrente

10. Categoria + Cidade Páginas de perfil
Professor
de inglês
Fotógrafo
Gesseiro
Categorias
Tipo de landing page Desktop Mobile

11. Decidimos implementar o Snowplow, uma plataforma open-source de product
analytics
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Snowplow is an enterprise-strength marketing and product analytics platform
Identifica os usuários e monitora o
comportamento no site/app
Armazena as informações brutas
em um data warehouse (Redshift)
Facilita a análise em ferramentas
de BI: Tableau, R, Looker, Python,
etc.
Nosso próprio Data
Warehouse na AWS
Pagamentos
Apps – Android e iOS
SMS
CRM/Sales
Base transacional Eventos
~15 milhões por mês
~100GB de dados por mês
Data sources
1 site, 2 apps
+ Fornecedores externos

12. Redshift e Tableau são melhores amigos - as análises são muito rápidas e permitem
todo o tipo de segmentação/visualização
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Milhões de dados do Redshift
disponíveis para análises drag&drop
Integração com outras fontes de
dados (CSV, Excel, MySQL, etc)
Diversas formas de visualização dos
dados
Flexibilidade para cálculos/fórmulas
customizados

13. Como usamos dados para melhorar a experiência web -> app?
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Pedido no site
Google Play
Download
Login
Engajamento
• O que queremos que o cliente faça após
solicitar um serviço no site?
• Qual é a performance da campanha de
download do app?
• Existe atrito no login?
• Quantos vêem valor em fazer download do
app?
• Após o login, os clientes ficam engajados?

14. Revisamos todo o fluxo de login para simplificar a experiência
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15. In god we trust; all others must bring data
Como o GetNinjas usa dados para tomar decisões de produto
Bernardo Srulzon Junho, 2016