Engajando um time de tecnologia com uma cultura de produto

Um time de tecnologia, geralmente chamado de squad - com pessoas de produto, design, data science e engenharia - está sujeito a diversas incertezas enquanto tenta atingir os seus resultados. Isso acontece porque a sua operação envolve resolver problemas dos usuários, geralmente com usando tecnologia, fornecer uma boa experiência e gerar receita a partir do engajamento dele.


É comum, nesse contexto, que os times percam o foco e tentem criar soluções que não resolvem o problema, ou soluções para problemas que não existem, parem de medir os resultados do que é feito e acabem deixando o time desengajado, desmotivado e falhando na sua missão.


Para solucionar isso, é necessário que exista uma forte visão de produto no time, para que as soluções para os reais problemas do usuários estejam alinhadas com as necessidades do negócio e com as possibilidades que a tecnologia tem a oferecer.


Neste cenário, é função do Product Manager definir muito bem a visão de produto no time, para engajar as pessoas e ajudar a todos a trazerem o resultado esperado.


O primeiro passo para definir a visão de produto é garantir que o time tenha um objetivo claro, um problema a ser resolvido, como reduzir o churn em 10%, melhorar a conversão do checkout em 50%, trazer 100 mil usuário para o site em um semestre. É fundamental que se possa medir o quão perto o time está de atingir esse objetivo, para que se possa acompanhar diariamente esse objetivo e engajar o time.


Além desse objetivo principal, ter métricas auxiliares pode ajudar a entender se a direção do time está certa. Por exemplo, para melhorar a conversão do checkout podemos tentar observar as etapas pelas quais o usuário passa no checkout, as taxas de preenchimento de formulários, volume de usuários que entram no checkout, e etc.Com todas essas métricas fica mais fácil entender a saúde do produto.


Mas dados quantitativos não dizem tudo, é importante que o time também conheça o usuário, entenda as dores dele ao usar o produto, pois a partir disso é que se criam as soluções que irão atendê-lo. E é importante que todos estaejam envolvidos no processo de entendimento do problema para garantir a agilidade e qualidade na execução de um experimento que se proponha a resolver o problema.


Estas iterações, desde o entendimento do problema com o usuário, até a observação do impacto no objetivo do time irão criar um sentimento de dono nos membros, fazendo o time todo engajar cada vez mais, direcionando o esforço sempre para ações que visem impactar as métricas que contribuam para o objetivo do time e, assim, atingindo os melhores resultados possíveis.


Um adendo importante sobre métricas: elas são muito importantes para o entendimento do problema, afinal, se não é possível medir o impacto no negócio gerado por uma nova feature, como podemos saber que tivemos sucesso? Ao mesmo tempo, existem as coisas óbvias que precisam ser feitas, como correções de bugs e disponibilidade do sistema, tome cuidade ao olhar única e exclusivamente para as métricas, pois você poderá não ter um super dashboard com todas as métricas possíveis e esquecer de fazer as coisas que precisam ser feitas, deixando os pratos caírem.


Algumas referências que podem ajudar:

- North Star Metric: https://www.grow.com/blog/what-is-a-north-star-metric

- Discovery: https://medium.com/@matheustanaka/continuous-product-discovery-373bdcab583f


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