Como uma ferramenta de feedback analytics empodera os times de produto

Todo mundo sabe que a experiência do usuário precisa ser uma prioridade máxima quando se trata de criar um produto bem-sucedido. Entregar uma boa experiência do usuário é fundamental para garantir boas métricas de negócio e de produto, como receita, MAU e satisfação, só para citar algumas. 

Mas o que uma boa experiência significa para os usuários? Como você pode entender o que os seus clientes esperam, gostam e desgostam? Ouvir o feedback do usuário é crítico — e é por isso que você precisa investir em ferramentas de feedback analytics do cliente.

Embora ainda seja muito comum que os times de produto rodem pesquisas de NPS, conduzam entrevistas com usuários e analisem tickets de suporte de vez em quando, o número de empresas que escolhem implementar ferramentas de feedback do usuário está aumentando, especialmente entre empresas com milhares de clientes e um alto volume de feedback não estruturado. 

Na verdade, a principal escola de produto do mundo, a Reforge, tem uma sessão inteira no seu curso Mastering Product Management dedicada à importância de montar um sistema de gestão de feedback do cliente para melhorar o desempenho do seu time de produto. 

O nosso objetivo com este post é te contar:

1. O que é feedback analytics do cliente
2. A importância das ferramentas de feedback analytics para times de produto
3. A diferença entre feedback analytics, product analytics e gestão de feedback
4. Elementos-chave de uma ferramenta de feedback analytics

Feedback analytics e a sua importância para a estratégia de produto

Feedback analytics nada mais é do que aplicar o conceito de data analytics ao feedback do usuário. 

Analytics pode ser definido como o processo de descobrir, interpretar e comunicar padrões significativos nos dados. Ao fazer isso com o feedback do cliente, é possível entender como as pessoas se sentem em relação ao seu produto e à experiência delas com ele — e isso é realmente valioso. 

As ferramentas de feedback analytics têm a capacidade de decompor o feedback do cliente, como um review ou conversa, em subconjuntos menores de dados — que chamamos de tópicos — para torná-lo mais fácil de ser interpretado, quantificado e analisado a fim de gerar insights que possam ser acionáveis.

Embora a análise de feedback seja mais comumente usada por times de atendimento ao cliente para analisar como os agentes estão desempenhando suas atividades, automatizar respostas e aumentar o desempenho do suporte, há um valor enorme em usá-la para ter uma visão geral das lacunas e oportunidades de produto com base no feedback do usuário.

Uma vez que você tem uma visão geral clara, ela pode ser usada para múltiplos elementos do product management: recalibrar a sua estratégia de produto, descobrir hipóteses a explorar no product discovery, identificar o alcance e o impacto de funcionalidades para a priorização do roadmap e mais, tudo para aumentar o desempenho e a usabilidade do produto.

Evidências e métricas também são peças poderosas do product management, especialmente quando se trata de negociação com stakeholders. Uma ferramenta de feedback analytics pode ser a fonte de informação para te ajudar a tomar decisões mais informadas, ter argumentos sólidos em reuniões de liderança e acompanhar a evolução do produto.

Por que você deveria se importar com feedback analytics do cliente?

• Aprender sobre os desejos, frustrações e expectativas dos clientes

As ferramentas de feedback analytics vão mostrar lacunas e oportunidades a serem exploradas com base no input qualitativo do cliente — tanto espontâneo quanto solicitado. 

Isso ajuda a dar cor às suas métricas e análises e a trazer mais profundidade sobre as razões e o contexto que levaram os usuários a ter um comportamento.

Com uma ferramenta de feedback analytics, um time de produto pode entender padrões comuns e intenções reais dos usuários para entregar insights que ajudem a melhorar o produto.

• Acompanhar tendências, oportunidades e questões emergentes — sem viés de recenticidade

Uma plataforma de feedback analytics do cliente garante que todo o feedback coletado esteja em um único lugar, o que torna mais fácil monitorar o volume de feedback associado a um feature request, questão ou atividade específica. 

Ao configurar alertas na sua ferramenta de análise de feedback, fica muito mais fácil para um time de produto monitorar o pulso do cliente e tomar ação rapidamente se uma questão em alta emergir. 

Ao mesmo tempo, ter um único sistema de registro para feedback com uma camada de analytics pode ajudar a evitar o viés de recenticidade: a percepção de que, só porque algo emergiu recentemente e de repente, é mais importante do que algo que vem crescendo de forma consistente. 

• Empoderar uma cultura de produto baseada em evidências

Segundo Lisa Orr, Sr. Product Manager na Zapier, "times de produto maduros usam evidências com frequência para apoiar suas decisões". 

Usar evidências, especialmente do feedback do usuário, torna mais fácil para os product managers justificar suas decisões, estimar e medir o impacto de novas funcionalidades e ser empoderados para construir uma cultura em que os times de produto conduzem a estratégia e a priorização de produto usando o cliente como fonte para a tomada de decisão.

A diferença entre Feedback Analytics, Product Analytics e Gestão de Feedback

Embora os três tópicos sejam relacionados, é importante especificar as diferenças para tirar o melhor de cada conceito.

Feedback analytics vs. Product analytics

A diferença aqui é bem simples: uma ferramenta de feedback analytics coleta feedback qualitativo de diferentes fontes. Por outro lado, o product analytics está relacionado apenas à análise de comportamento e ao engajamento do usuário com o produto — dados quantitativos — e nenhum feedback é necessário.

Os dados de product analytics podem ser usados como uma fonte de segmentação para as ferramentas de feedback analytics, permitindo que as empresas relacionem o feedback qualitativo ao comportamento do usuário e identifiquem e combinem ambos para criar melhores resultados para uma estratégia de product growth.

Feedback analytics vs. Gestão de feedback

Esta é um pouco mais controversa. Há muito em comum entre feedback analytics e gestão de feedback, e algumas sobreposições entre essas ferramentas, já que ambas têm o objetivo final de gerenciar feedback. 

A principal diferença é que esta última tem a coleta e a resposta de feedback como um elemento central, enquanto o feedback analytics foca principalmente em gerar valor a partir do feedback que já está disponível — seja coletado via ferramentas de gestão de feedback ou outras ferramentas que também geram input de feedback. 

Escolher a melhor opção para você depende do seu objetivo: você quer aumentar o seu volume de feedback ou melhorar como você engaja com o cliente? Pegue uma ferramenta de gestão de feedback! Você já tem muito feedback e quer extrair mais valor dele — usando-o para informar a estratégia de produto? Pegue uma ferramenta de feedback analytics.

A importância de uma ferramenta de feedback analytics para organizações customer-centric

Uma ferramenta de feedback analytics é crítica para os times de produto. Mas nenhum produto é completamente bem-sucedido sem outros stakeholders — como marketing, customer success e vendas — e sem uma cultura product-centric e customer-centric. Fechar o feedback loop se relaciona a isso. 

Um feedback loop consiste em um ciclo de construir, medir e aprender (build, measure, learn). O modelo foi compartilhado pela primeira vez por Eric Ries, empreendedor e autor do livro A Metodologia Lean Startup. Em resumo: ele estabeleceu que os produtos podem ser continuamente melhorados até chegar ao ponto em que o produto é exatamente o que o cliente-alvo quer.

Mas como um produto pode ser continuamente melhorado? Simples: com um processo contínuo de ouvir o feedback do usuário. As nossas necessidades como clientes mudam e evoluem, novos concorrentes surgem, novas tecnologias aparecem, e tudo isso impacta a percepção do seu produto como algo valioso. 

Times de produto verdadeiramente customer-centric precisam rodar programas de continuous discovery para conectar continuamente as percepções dos usuários aos resultados desejados, identificar oportunidades, testar hipóteses, reunir feedback, analisá-lo e começar tudo de novo.

Organizações verdadeiramente customer-centric envolvem diferentes stakeholders nesse processo e garantem que todo time esteja alinhado com a ideia de construir um produto que atenda às necessidades do cliente.

Culturas verdadeiramente customer-centric adotam uma abordagem product-centric para entregar um produto que resolve uma necessidade do cliente sem se tornar uma fábrica de funcionalidades ou uma solução baseada em projetos, empoderando os times de produto com dados do cliente para tomar decisões que vão gerar valor. 

Elementos-chave das ferramentas de feedback analytics do cliente

Sendo uma solução tão relevante para os times de produto, é importante entender o que torna uma ferramenta de feedback analytics boa para times de produto. Vamos dar uma olhada em quais são os elementos-chave a levar em consideração ao avaliar uma ferramenta de feedback analytics de produto:

• Sua capacidade de integrar e analisar dados qualitativos de múltiplas fontes: O feedback do usuário vem em múltiplas formas, de múltiplas fontes: pesquisas de NPS, tickets de suporte, notas de calls de vendas, entrevistas com usuários, reviews e mais. Analisar apenas uma fonte de dados significa ter uma visão enviesada e incompleta da percepção do cliente.

• Sua capacidade de "remover o ruído" e criar filtros e segmentações: Uma boa solução de feedback analytics é capaz de identificar quais comentários não são relevantes e separar o joio do trigo. Ela também deveria ser capaz de usar e combinar outros metadados — como comportamento do usuário, dados demográficos e outros — como filtros para segmentar o feedback a fim de obter insights mais precisos, ou seja, o que há em comum entre usuários que dão churn, usuários que retornam muito, clientes perdidos, promotores, etc.

• Sua capacidade de categorizar feedback com eficiência: é difícil etiquetar manualmente milhares de comentários. É ainda mais difícil fazer isso mantendo uma hierarquia de taxonomia lógica. Felizmente, existe tecnologia hoje que pode ajudar com isso. A etiquetagem movida por IA dá aos times de produto a capacidade de categorizar milhões de comentários em segundos; também tem o benefício de adicionar inteligência a esse processo, sugerindo termos similares para adicionar a um tópico ou novos tópicos com base em contexto e similaridade, e aprendendo constantemente com os novos tópicos que você cria para customizar a solução às suas necessidades.

• Suas capacidades de analytics e visualização: muitas ferramentas tradicionais de analytics, como Tableau e PowerBI, têm capacidades limitadas quando se trata de analisar feedback. É importante entender o quão fácil é visualizar os dados gerais, as tendências e os volumes, mas também conseguir mergulhar facilmente no aspecto qualitativo. 

• Suas funcionalidades de colaboração: construir um ótimo produto e uma ótima experiência do cliente significa ter múltiplos times acessando e colaborando entre si sobre os dados e os insights. Entender o quão fácil é compartilhar, comentar e interagir na plataforma — e quanto isso custa — é realmente importante quando você está tentando implementar uma cultura customer-centric.

Por que escolher a Birdie como a sua ferramenta de feedback analytics para product management?

A Birdie é uma plataforma que entrega todos os componentes de uma ótima solução de gestão de feedback: feedback river, feedback system of record e feedback analytics. Combinados, ela é capaz de tornar o trabalho de centralizar, classificar, analisar e compartilhar o feedback do cliente para gerar insights acionáveis de primeira linha mais fácil para os times de produto. 

O nosso módulo de categorização aprimorado por IA permite que os times automatizem e melhorem o processo de categorizar comentários e deixa que diferentes times colaborem e extraiam insights valiosos dos dados. Veja como diferentes papéis podem aproveitar a nossa ferramenta de feedback analytics movida por IA:

• Product Managers podem usar o feedback do cliente como fonte para decidir o que priorizar para product discovery e roadmaps

• Times de Product Marketing podem analisar e refinar o posicionamento do produto considerando as percepções e opiniões dos clientes

• Especialistas de UX podem gastar menos tempo coletando dados e mais tempo de qualidade analisando os reviews dos clientes e propondo melhorias

• Times de CX: a plataforma de IA simplifica a categorização do feedback do cliente e torna mais fácil fechar o loop. Os profissionais de experiência do cliente podem focar em resolver questões críticas e melhorar a retenção de clientes, ao mesmo tempo em que se tornam uma fonte mais relevante para decisões estratégicas de produto.

Se você quiser saber mais sobre a nossa plataforma, não hesite em se inscrever na nossa waitlist para experimentar a Birdie gratuitamente.