Feedback do Cliente Informativo: Como Aprimorar a Sua Intuição de Produto

Como Product Managers, tomamos decisões todos os dias. É o núcleo do nosso trabalho. Temos muitos modelos mentais, frameworks, processos e ferramentas para nos ajudar a tomar decisões melhores. Ainda assim, no fim, não importa qual técnica escolhamos usar para tomar essas decisões, o que é fundamental são duas coisas: como entendemos melhor o nosso objetivo e o nosso contexto, e como comunicamos essas decisões. O feedback do cliente pode nos ajudar a pensar e desenhar ambos os processos.

O principal pilar de qualquer decisão é entender claramente o seu objetivo. Em outras palavras, o que queremos alcançar. Sem isso, a decisão em si é sem propósito e impossível de qualificar, já que não haverá um critério claro para confrontar diferentes possibilidades e, em última instância, você não conseguirá avaliar os seus resultados. 

A segunda peça é o contexto. O contexto pode mudar completamente como avaliamos uma decisão. Qual é a percepção do cliente sobre esse problema? Qual é a urgência da empresa em resolver isso? Quantos recursos temos? Como os nossos concorrentes estão lidando com esse mesmo problema? Etc. Entender o contexto é provavelmente onde deveríamos gastar a maior parte do nosso tempo como Product Managers, e é por isso que o Product Discovery se tornou um tema tão quente na indústria hoje em dia, e onde a Intuição de Produto desempenha um papel importante.

Quanto tempo você deve investir em entender o contexto da tomada de decisão?

Depois que esse cenário fica claro, a próxima grande coisa é definir quanto tempo queremos investir para entender melhor o contexto da nossa decisão e quais técnicas vamos usar. Definir a quantidade certa de tempo normalmente está diretamente relacionado à complexidade e à importância da decisão. Por exemplo, se a decisão que estamos tomando é difícil de mudar e muito impactante para o negócio, deveríamos investir bastante tempo para garantir uma excelente decisão. Mas, por outro lado, se a decisão é fácil de mudar, o que acontece com mais frequência, ou não tão importante, deveríamos tomá-la o mais rápido possível. E é nesse último tipo de decisão que a Intuição de Produto é particularmente importante.

As poucas decisões realmente difíceis que precisamos tomar são onde vamos usar um monte de técnicas diferentes para mitigar o máximo de riscos possível. Aqui podemos nos apoiar em tendências de mercado, benchmarks de concorrentes, especialistas de mercado, análise financeira, product analytics, pesquisa com clientes, feedback do cliente, feedback interno e uma infinidade de outras fontes de informação. Claro, com o número crescente de empresas product-centric, nas quais a percepção do cliente é fundamental e as vemos como o combustível para a inovação de produto, a importância relativa do feedback do cliente e da pesquisa com clientes cresce a cada dia.  

Como os PMs podem aproveitar o feedback do cliente para tomar decisões melhores e mais rápidas

É aqui que as coisas começam a ficar mais interessantes. Depois de entrevistar quase 100 profissionais de produto na Birdie para descobrir como ajudar os Product Managers a entender melhor os seus clientes a fim de tomar decisões de produto bem-sucedidas, encontramos uma grande oportunidade de melhorar a intuição de produto nos profissionais de produto e facilitar como os PMs podem aproveitar o feedback do cliente para tomar decisões melhores e mais rápidas, mesmo em cenários mais complexos.

O fato é que nós, como PMs, estamos sentados em uma mina de ouro de conhecimento sobre o cliente que estamos subutilizando. E precisamos mudar isso. Há mais de uma década, empresas como Amplitude e Mixpanel revolucionaram como usamos o comportamento do cliente para tomar decisões de produto, e hoje esse tipo de ferramenta é o básico em qualquer stack de software de product management. Mas, quando falamos de percepção do cliente, ainda estamos na idade da pedra.

Quando estamos criando um novo produto, como estamos fazendo aqui na Birdie, é óbvio que é importante para o time de produto conversar com os clientes e aproveitar qualquer tipo de ponto de dado de feedback do cliente. Em um produto novo, normalmente com poucos clientes iniciais, especialmente se for um produto B2B, é relativamente fácil estar conectado com quase todos os seus clientes e ler a grande maioria dos inputs dos clientes, como tickets de suporte, motivos de win/lost, pesquisas de NPS, etc. Nesse estágio, temos essencialmente apenas dados qualitativos para tomar decisões de produto, já que os dados de uso do produto disponíveis são inexistentes ou insignificantes. E, para produtos pré-PMF, é muito importante que os PMs permaneçam conectados com o cliente para entendê-lo melhor, identificar quem poderia se tornar uma espécie de ICP (Ideal Customer Profile, Perfil de Cliente Ideal) e começar a formar a intuição de produto.

Para dados qualitativos, o problema começa quando a sua base de clientes começa a crescer significativamente, de uma forma que se torna impossível ler cada feedback do cliente ou conversar com a maioria dos seus clientes. Normalmente, em produtos maduros, os PMs se apoiam mais em dados de comportamento de produto, pesquisa quantitativa e feedback de segunda mão fornecido por times de atendimento ao cliente, customer success, vendas, research ou insights, por exemplo. O problema com essa abordagem é que você reduz significativamente a sua capacidade de melhorar a intuição de produto e a velocidade de tomada de decisão, especialmente para PMs novos.

Criando um Feedback River

Como podemos aproveitar o feedback do cliente para tomar decisões de produto melhores? Com base na nossa pesquisa e experiência, a melhor forma de fazer isso é criar uma espécie de Feedback River, para manter o hábito de estar próximo dos seus clientes, mesmo que você só consiga processar uma pequena parte desses inputs de feedback manualmente. No futuro, vamos conseguir usar tecnologias de IA, como Machine Learning e NLP, para automatizar esse processo, isso eu posso garantir. Mas, por enquanto, mesmo que você leia apenas alguns feedbacks por dia, será uma grande vitória cultural.

Ok, mas o que exatamente é um Feedback River? A ideia geral, popularizada por Sachin Rekhi, é centralizar em um único lugar múltiplas fontes de feedback do cliente. No início, esse repositório central poderia ser um canal do Slack, ou você pode usar Google Sheets, Jira, Trello, etc. O importante aqui é canalizar o feedback vindo de tickets de suporte, pesquisas de NPS, fóruns de discussão, motivos de win/lost, formulários de pesquisa ou qualquer outra fonte de feedback relevante para um único lugar, onde o time de produto poderá ler, aprender e compartilhar as percepções dos clientes.  

Esse Feedback River bruto vai resolver todos os problemas? Claro que não, mas é um bom primeiro passo para nos tirar da idade da pedra. Em um mundo ideal, para evoluir a intuição de produto e tomar decisões melhores, eu recomendaria como a melhor alternativa conversar e ouvir cada cliente, sempre. Mas, como eu disse, isso é impossível em escala. Até implementar uma rotina de entrevistar clientes diretamente toda semana é difícil, especialmente se você não tem um time de research para te ajudar a selecionar e agendar entrevistas com clientes. Então, isso significa que não podemos implementar um processo de continuous discovery? A resposta também é não.

Os benefícios de ter um Feedback River

Como eu disse, quando temos um Feedback River em funcionamento, podemos facilmente ter acesso a muitos inputs dos clientes, e esse é o primeiro passo. O segundo passo é criar o hábito de ler esses registros de feedback todos os dias. Pessoalmente, eu gosto de fazer isso de manhã, por exemplo, de 10 a 15 minutos todos os dias. Quando eu tinha uma base de clientes maior, normalmente a primeira coisa que eu fazia quando abria o meu notebook era ler alguns feedbacks de clientes. Isso me ajudava muito a entender o que estava acontecendo com a minha base de clientes, entender a percepção do cliente ao longo do tempo e até notar algo novo ou estranho. Seria ainda melhor se eu pudesse ler cada feedback de cliente, mas apenas alguns deles já eram suficientes para me ajudar a me sentir mais próximo dos meus clientes, manter algumas questões recorrentes no topo da minha mente, gerar algumas novas hipóteses, julgar mais rápido algumas ideias e sugestões, e selecionar melhor os clientes para investir o meu tempo nas entrevistas certas.

Outro benefício importante de ter um Feedback River é melhorar a colaboração e a empatia com o cliente entre todas as pessoas envolvidas no processo de desenvolvimento de produto. Uma vez que você tem um lugar centralizado onde o feedback dos clientes vive, as pessoas podem acessar facilmente esses inputs de feedback e deixar comentários para outros membros do time, fazer perguntas e levantar algumas novas ideias. Isso acontece quase naturalmente, porque a maioria dos profissionais de produto, incluindo engenheiros, gosta de estar mais próxima do cliente. O problema é que hoje normalmente é difícil fazer isso, e então eles acabam despriorizando. Uma vez que isso fica mais fácil, a mágica acontece, e então você tem um time em que todos estão consumindo as percepções dos clientes, melhorando a empatia e aumentando a sua intuição de produto. Todas essas coisas juntas fazem a qualidade das decisões de produto, como time, aumentar exponencialmente.

Por fim, depois de todo o trabalho de entender profundamente os seus objetivos e o contexto para tomar as decisões certas, você vai precisar comunicar essas decisões a muitos stakeholders diferentes. Como PM, se todos os membros do time de produto já estiverem consumindo o Feedback River e participando do processo de discovery, será muito mais fácil para você conseguir o buy-in do time. Na verdade, o time já fará parte do processo de tomada de decisão. Para stakeholders externos, como líderes de outras áreas que não participaram do processo de discovery, por exemplo, com o Feedback River você conseguirá facilmente obter algumas citações de clientes e quantificar o feedback do cliente para exemplificar e justificar por que o seu time está tomando uma decisão específica. Junto com a análise de dados quantitativos, o feedback do cliente funciona muito bem para conquistar o buy-in dos stakeholders e reduzir o problema do HiPPO. O cliente é rei, e precisamos aproveitar isso.

A importância de conectar o feedback do cliente à estratégia de produto

Claro, ouvir o cliente é extremamente importante, mas, sem uma boa estratégia de produto, todo esse esforço é quase insignificante para a empresa. Estou dizendo isso porque, na minha experiência pessoal como líder de produto, sempre fico espantado com o quão incrivelmente comum é as empresas não terem uma estratégia de produto. Nesses casos, ouvir o cliente pode ter um lado obscuro, em que apenas reagimos ao feedback, sem pensar no que é interessante para a nossa empresa ou não. O cliente não deveria ser responsável pela nossa estratégia de produto. A nossa estratégia é o nosso negócio, não o deles. Então, deveríamos ouvir o cliente para entendê-lo melhor e, por meio disso, alcançar melhores resultados para a empresa considerando a nossa estratégia. E não apenas fazer o que eles querem, sem pensar nas consequências.

Espero que este artigo tenha sido perspicaz para você. Acredito que, com as ferramentas certas, podemos aproveitar o feedback do cliente para melhorar a intuição de produto, encontrar problemas e oportunidades mais rápido, tomar decisões de produto melhores e rápidas, colaborar e alinhar times, e descobrir o porquê por trás do o quê de muitos comportamentos que identificamos. Mas, acima de tudo isso, entender profundamente os nossos clientes vai nos fazer criar melhores culturas de produto e, em última instância, produtos melhores, que realmente resolvem os problemas dos clientes e tornam as nossas empresas ainda mais bem-sucedidas. Empresas que entendem a importância de compreender profundamente os seus clientes e estão vendo o produto como o núcleo do seu negócio vão moldar o nosso futuro, e eu desejo que possamos fazer parte disso, juntos.

Como mencionei acima, aqui na Birdie estamos desenvolvendo uma solução que permite consolidar o feedback do cliente de múltiplas fontes e usa Machine Learning e NLP para automatizar o processo de categorizar e analisar o feedback do cliente, algo que vai ajudar os times de produto a economizar inúmeras horas de trabalho manual enquanto obtêm os benefícios que discutimos aqui.