Análise preditiva para Product Owners e PMs em 7 passos

O que é análise preditiva?

A análise preditiva é uma parte da ciência de dados que usa estatística e aprendizado de máquina para analisar dados anteriores e prever resultados futuros.

Envolve a identificação de padrões, tendências e relacionamentos nos dados para prever eventos ou comportamentos futuros.

Por exemplo, uma empresa de software pode usar a análise preditiva para prever a demanda de produtos, otimizar a alocação de recursos e melhorar a satisfação do cliente.

Você pode desenvolver modelos preditivos para:

• Identificar clientes em risco,
• Recomendar produtos e recursos relevantes,
• Prever a adoção de recursos. 

Essa abordagem orientada por dados permite que você implemente campanhas de retenção direcionadas, personalize as recomendações de produtos, priorize os esforços de desenvolvimento e otimize as estratégias de vendas.

Quais são os casos de uso da análise preditiva para um produto?

Você pode usar a análise preditiva para uma variedade de casos de uso relacionados a produtos, incluindo:

Desenvolvimento do produto:

• Previsão do sucesso do produto: Analise as preferências dos clientes e as tendências do mercado para identificar os recursos mais atraentes do produto e concentrar seus investimentos.
• Otimização do design do produto: Analise o feedback do cliente e as tendências do mercado para identificar problemas e aprimorar seu produto para melhorar a experiência e a satisfação do usuário.
• Identificação de possíveis riscos do produto: Analise os dados de desenvolvimento anteriores e as condições de mercado para identificar possíveis problemas e mitigar riscos.

Gestão do produto:

• Previsão de churn de clientes: Use modelos preditivos para identificar os clientes que provavelmente cancelarão ou mudarão com base em seu uso e interações de suporte.
  • 💡 Dica: Você também pode usar a pesquisa NPS da UserGuiding para avaliar rapidamente se um cliente está insatisfeito com seu produto ou serviço. Essa pesquisa de uma pergunta é uma excelente ferramenta in-app que coleta feedback em tempo real.

• Otimização de preços: Teste vários modelos de preços, como escalonados, por assinatura ou baseados no usuário, para encontrar a melhor opção para cada grupo de clientes.
• Personalização de experiências com produtos: Ofereça descontos, upgrades ou benefícios extras para criar campanhas de retenção personalizadas para clientes em risco.

Marketing de produto:

• Prever a aquisição de clientes: Identifique as principais características de seus clientes ideais e avalie o desempenho de diferentes canais de marketing, como redes sociais, e-mail e anúncios pagos.
• Otimização de campanhas de marketing: Encontre os melhores momentos para lançar campanhas de marketing com base no comportamento e nas tendências dos clientes e crie mensagens direcionadas que atendam às necessidades de seu público.
• Medição do ROI de marketing: Acompanhe as principais métricas de marketing, como tráfego, leads, taxas de conversão e valor para o cliente, e avalie suas campanhas para encontrar sucessos e áreas de melhoria.

Uso do produto:

• Previsão do comportamento do usuário: Monitore as interações dos clientes com seus produtos, incluindo o uso de recursos, o tempo gasto em tarefas e os desafios que eles encontram.
• Otimização da experiência do usuário: Use o feedback dos clientes e os testes de usabilidade para encontrar problemas e, em seguida, ajuste seus produtos para melhorar a experiência deles.
• Identificação de oportunidades de upsell: Crie ofertas e recomendações personalizadas para incentivar os clientes a comprar produtos ou serviços adicionais.

Confira este anúncio no aplicativo da história de sucesso da Crunch que visa fazer upsell ou fazer com que os usuários participem de seu programa de indicações:

E a melhor parte é que...

Eles usaram os modais de anúncio sem código da UserGuiding e integraram a UserGuiding ao Mixpanel para ver:

• O desempenho dos seus guias,
• Como é a experiência de um determinado usuário com seu conteúdo de onboarding,
• O que eles podem fazer para melhorar.

Em outras palavras, eles foram capazes de fazer previsões com base nos dados coletados da UserGuiding. 

Veja o que diz Dan Harris, Product Lead da Crunch:

Suporte ao produto:

• Previsão de problemas de suporte: Identifique problemas comuns de suporte e suas causas e, em seguida, procure padrões nas solicitações, como tendências sazonais ou links para recursos.
• Priorização das solicitações de suporte: Classifique as solicitações de suporte por urgência e impacto e use um sistema de emissão de tíquetes para rastreá-las e gerenciá-las com eficiência.
• Aumentar a eficiência do suporte: Crie uma base de conhecimento para fornecer suporte self-service e reduzir a necessidade de ajuda humana. Use ferramentas de automação para lidar com tarefas de rotina, como redefinição de senhas e solução de problemas comuns.

Guia passo a passo para análise preditiva

Portanto, se você acha que a análise preditiva pode ajudá-lo a melhorar seus negócios, veja como fazer isso com seu produto. 

Passo 1: Coletar dados por meio de vários canais

O primeiro passo da análise preditiva consiste em coletar os dados corretos de diversas fontes. 

Isso significa analisar os dados dos clientes (como dados demográficos, histórico de compras e feedback) para obter uma sólida compreensão do que seus clientes gostam e precisam. 

Você também deve rastrear os dados de uso do produto, que informam com que frequência os clientes se engajam com seus produtos e quais recursos eles mais usam. 

Não se esqueça dos dados de marketing, como taxas de abertura de e-mail e estatísticas de conversão, para ver quais campanhas estão atingindo o objetivo. 

Por fim, a incorporação de dados externos, como relatórios do setor e indicadores econômicos, pode proporcionar um contexto mais amplo para a sua análise.

Depois de reunir todos esses dados, é hora de fazer uma limpeza. 

Comece removendo as duplicatas para manter as coisas organizadas e certifique-se de que cada entrada seja única. 

Se houver valores faltantes, você poderá preencher essas lacunas ou excluí-las, dependendo do que fizer sentido. 

Por fim, certifique-se de que tudo esteja formatado de forma consistente. A padronização de itens como formatos de data e moedas facilitará muito sua vida no futuro.

Passo 2: Analisar o comportamento para identificar padrões e tendências

Com seus dados limpos, é hora de se aprofundar e analisá-los em busca de padrões e tendências que possam informar suas decisões. 

Eu recomendaria que você usasse ferramentas de visualização de dados, como gráficos, para revelar insights facilmente. 

Aqui estão algumas outras dicas que podem melhorar sua análise de comportamento: 

• Métodos como a correlação e a regressão mostram como as variáveis interagem. 
• A análise de séries temporais pode ser especialmente útil para a previsão de valores futuros com base em tendências históricas.
• É fundamental estabelecer as principais métricas para acompanhar o sucesso (como o valor da vida útil do cliente e a taxa de churn). 

Dessa forma, você saberá exatamente o que medir para avaliar a eficácia dos seus modelos preditivos e garantir que eles estejam gerando os resultados desejados.

Passo 3: Segmentar os usuários com base em seu comportamento

Ao se aprofundar no comportamento do usuário, você pode começar a identificar segmentos distintos dentro do seu público. 

Esses segmentos podem ser baseados em dados demográficos (como idade, gênero e local) ou histórico de compras e padrões de uso. 

Compreender essas diferenças permite que você adapte suas estratégias de marketing e de produto de forma mais eficaz.

A criação de estratégias personalizadas para cada segmento não apenas aumenta a satisfação do cliente, mas também promove um melhor engajamento. 

Quando você atende a necessidades e preferências específicas, constrói relacionamentos mais sólidos que podem se traduzir em fidelidade de longo prazo.

Passo 4: Trabalhar na previsão para seu caso de uso

Depois de ter um controle sobre os segmentos de usuários, é hora de desenvolver modelos preditivos adaptados às suas necessidades específicas. 

A escolha das técnicas de modelagem corretas é fundamental aqui. Opções como modelos de regressão, árvores de decisão ou algoritmos de aprendizado de máquina podem ser eficazes, dependendo de seus objetivos.

O treinamento desses modelos usando dados históricos ajuda a garantir que eles sejam precisos, e a avaliação de seu desempenho com métricas como exatidão e precisão o mantém no caminho certo. 

O objetivo é refinar continuamente esses modelos com base no feedback do mundo real, garantindo que eles evoluam junto com sua empresa.

Passo 5: Discutir a próxima melhor ação

Agora que você tem insights e previsões, é hora de decidir quais são as melhores ações a serem tomadas. 

Isso pode significar o lançamento de campanhas de marketing direcionadas, o aprimoramento dos recursos do produto com base no feedback dos clientes ou a melhoria dos processos de suporte.

É fundamental priorizar as ações com base em seu impacto potencial e viabilidade. 

Ao se concentrar no que gerará mais valor, você pode criar um caminho claro que se alinhe às suas metas de negócios.

Passo 6: Personalizar as experiências de onboarding de acordo com as descobertas

A análise preditiva também pode melhorar suas experiências de onboarding para novos clientes. 

Ao personalizar as experiências de produtos com base no que você sabe sobre o comportamento e as preferências dos clientes, você pode tornar a transição mais suave e mais envolvente.

Fornecer informações personalizadas e recursos relevantes pode realmente ajudar os novos usuários a se sentirem confortáveis e apoiados. 

Por exemplo, a Unico foi capaz de criar uma introdução suave para novos usuários, ajudando-os a compreender rapidamente os recursos e benefícios da plataforma. 

Eles usaram guias interativos e dicas personalizadas que atendem diretamente às necessidades e aos desafios específicos dos usuários. 

Isso não apenas melhorou a retenção de usuários, mas também criou uma experiência mais favorável, permitindo que os clientes aproveitem ao máximo a plataforma desde o primeiro dia.

Avisos automatizados ou checklists que os orientem durante o processo podem melhorar significativamente o engajamento e reduzir as taxas de desistência. 

Quando os clientes têm uma ótima experiência de onboarding, é mais provável que permaneçam por muito tempo.

Passo 7: Realizar testes A/B com relação à experiência do produto

Por fim, para garantir que as alterações feitas com base em sua análise preditiva sejam eficazes, os testes A/B são seus melhores amigos. 

Isso envolve a execução de experimentos que comparam diferentes versões de um produto ou experiência para ver o que funciona melhor.

Ao medir o impacto sobre o comportamento do usuário e os resultados comerciais, é possível obter insights valiosos. 

Além disso, a realização regular de testes A/B e a iteração com base nos resultados permitem otimizar continuamente a experiência do usuário. 

Esse processo contínuo ajuda a aumentar a satisfação do cliente e mantém suas ofertas alinhadas com o que os usuários realmente desejam.

Conclusão

A análise preditiva usa estatísticas e aprendizado de máquina para analisar dados anteriores e prever resultados futuros, ajudando no desenvolvimento de produtos, marketing e suporte.

Aqui estão algumas coisas que você deve ter em mente antes de sair:

• O processo envolve a coleta e a limpeza de dados e, em seguida, sua análise para obter insights. 

• A segmentação de usuários permite estratégias personalizadas, enquanto o refinamento dos modelos preditivos garante a precisão. 

• Esses insights orientam ações como campanhas direcionadas e melhorias de recursos. 
• O aprimoramento do onboarding engaja os usuários desde o início, e os testes A/B ajudam a validar as alterações para a melhoria contínua.

Experimente a UserGuiding gratuitamente para ver como ela pode ajudá-lo a melhorar sua análise preditiva.