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In a rush? Download the PDF for later
Download the e-BookIntrodução
Como criativos que constroem com foco no fortalecimento dos negócios, os gerentes de produto estão sempre em busca de maneiras de fazer mais e melhor. Mas com novos produtos voltados para eles sendo lançados a cada semana, cada um prometendo transformar fundamentalmente seu espaço, é fácil para os PMs ficarem céticos sobre o quanto a tecnologia realmente impactará seu trabalho. A maioria dos aplicativos e ferramentas que geram buzz a cada mês acaba sendo exatamente isso — um fenômeno passageiro, uma máquina de hype, nada mais.
Quando a IA explodiu no cenário empresarial, porém, algo foi diferente. O lançamento do ChatGPT e de outras plataformas de modelos de linguagem de grande escala (LLM) não pareceu hype vazio, e havia uma razão para isso. De acordo com um relatório recente da McKinsey, a ampla utilidade da IA generativa pode criar valor em uma vasta gama de casos de uso empresariais. Em termos macro, estima-se que a IA generativa adicionará entre US$ 2,6 e US$ 4,4 trilhões por ano à economia global. Cada função de negócios sentirá o impacto de maneiras únicas. Isso inclui os gerentes de produto, para quem essa tecnologia transformadora será especialmente capacitadora.
Um papel transformado
Mesmo antes de a IA sacudir o mundo dos negócios, o papel do gerente de produto (GP) já estava mudando. O que antes era uma função de nicho, adjacente à engenharia e limitada ao lançamento de produtos e atualizações de funcionalidades, evoluiu para uma função holística essencial para a saúde do negócio. Diante de uma desaceleração econômica, os líderes empresariais estão recorrendo aos GPs e às ferramentas que eles utilizam para gerar melhores resultados — incluindo maior crescimento, menor churn, e custos sob controle.
"O gerenciamento de produtos é como um esporte em evolução. Está sendo transformado mais uma vez em decorrência da IA," observa Mayukh Bhaowal, diretor de gerenciamento de produtos do Salesforce Einstein. As equipes de produto estão se perguntando como suas vidas e seu trabalho vão evoluir na era da inteligência artificial. Com o impacto dessa tecnologia transformadora apenas começando a ser sentido no mundo dos negócios, nenhuma parte da jornada de gerenciamento de produtos ficará intocada. Ao longo de cada etapa do desenvolvimento de produtos, os PMs poderão adotar a IA como parceira e executar como nunca antes.
Como será essa transformação? Neste guia, vamos analisar essa questão pela perspectiva do ciclo de vida do gerenciamento de produto, uma estrutura para conceituar, desenvolver, lançar e iterar produtos de software a fim de alcançar um resultado estratégico ou de negócio desejado. Embora as especificidades das ferramentas de IA em questão continuem evoluindo dia após dia, estamos começando a compreender o impacto geral que elas terão sobre o trabalho cada vez mais crítico para os negócios realizado pelos PMs.
Fase 1: Descoberta
Para os PMs, um processo de descoberta bem-sucedido resume-se a compreender os pontos de dor — tanto dos usuários quanto do mercado em geral. Isso significa fazer as perguntas certas relacionadas ao resultado de negócio que você deseja alcançar. Se o seu objetivo é reduzir o churn de clientes em X%, por exemplo, você pode considerar perguntas como:
- Quais são as tendências gerais no feedback dos usuários? Esse feedback está sendo levado em conta?
- Como são os fluxos de trabalho típicos dos usuários?
- Existe um fluxo de trabalho ou um ponto dentro de um fluxo em que os usuários que cancelam tendem a travar ou desistir?
- O que impede os usuários que cancelam de atingir seus objetivos?
- Clientes altamente satisfeitos ou "superusuários" tendem a se engajar em determinados comportamentos? Se sim, quais são eles?
No passado, cabia aos PMs sintetizar e analisar os dados manualmente para obter as respostas certas. Mas com as ferramentas certas baseadas em IA, eles poderão obter respostas concretas, identificar sinais em meio ao ruído e fazer recomendações sobre como avançar em uma escala sem precedentes até agora.
Como a IA vai mudar o jogo
Os PMs serão mais capazes de sintetizar dados de suporte ao cliente, entrevistas com usuários, NPS, feedback, chamadas de vendas e suporte, uso do produto e uma série de outras fontes. As ferramentas de IA vão poupar um tempo precioso dos PMs ao identificar padrões em múltiplas fontes de dados.
A análise produzida por essas ferramentas virá acompanhada de recomendações práticas e evidências para justificar o(s) investimento(s) proposto(s). Isso tornará a fase de descoberta exponencialmente mais rápida, e o PM que sair dela mais confiante em suas descobertas.
Fase 2: Validar
Sempre haverá múltiplas soluções viáveis para os problemas ou pontos de dor identificados na fase de descoberta. Mas qual é a solução certa — aquela com maior probabilidade de atingir o ponto ideal de maximizar tanto a satisfação do cliente quanto o ROI para o negócio? É aqui que entra a fase de validação e, com o poder da IA, os PMs poderão decidir com confiança o que construir como nunca antes.
Tradicionalmente, a fase de validação tem se mostrado demorada e difícil de gerenciar, levando muitos PMs a pulá-la ou encurtá-la, correndo o risco de construir a coisa errada. Isso porque, no passado, a validação envolvia a realização de entrevistas manuais com clientes, apresentando a eles as soluções propostas para o problema e coletando seus feedbacks e reações. Mais recentemente, os PMs passaram a incorporar dados de validação de outras fontes, incluindo dados de uso do produto, enquetes e pesquisas no aplicativo e solicitações de tickets de suporte. Mas aqui também o desafio tem sido encontrar maneiras de analisar rapidamente e agir sobre conjuntos de dados que podem ser massivos.
Como a IA vai mudar o jogo
Para começar, ferramentas com tecnologia de IA permitirão uma análise rápida de pontos de dados de validação em diferentes meios, além de recomendações baseadas nos resultados. A partir daí, as ferramentas de IA tornarão a criação de possíveis soluções e protótipos de produtos mais rápida e fácil do que nunca. Ao fornecer prompts baseados em dados de clientes e outras fontes a uma ferramenta de IA, os PMs podem gerar rapidamente um protótipo pronto para validação. (Você pode pedir a um LLM como o GPT-4, por exemplo, que escreva um código melhor com instruções menos explícitas.)
Além disso, a IA permitirá que os PMs testem vários desses protótipos simultaneamente. Isso dará às equipes mais tempo para trabalhar na criação da solução certa e aumentar a confiança antes que os engenheiros comecem a desenvolver.
Fase 3: Desenvolvimento
Quando chega o momento de começar a desenvolver um produto ou funcionalidade, geralmente cabe ao gerente de produto ajudar a montar e gerenciar o roadmap. Lembre-se: um gerente de produto está na interseção entre engenharia, sucesso do cliente, marketing e, cada vez mais, finanças e vendas — portanto, não há ninguém em melhor posição para definir o escopo, o trabalho necessário e os objetivos finais para que todas as áreas acima comecem a executar.
Para evitar a possibilidade de ser pego de surpresa e ter o ritmo prejudicado por solicitações de última hora de adições ou alterações de funcionalidades vindas de diversas áreas do negócio, os PMs estão cada vez mais fornecendo visibilidade sobre o progresso e os aprendizados (por exemplo, por meio de dashboards) com um roadmap ágil que pode incorporar mudanças rapidamente. O roadmap pode então ser compartilhado como uma única fonte de verdade para uma determinada área de produto.
Como a IA vai mudar o jogo
O principal valor que a IA agrega à fase de desenvolvimento vem na forma de testes de produto. Os PMs agora podem incorporar os testes do produto ao seu roadmap com mais antecedência. As ferramentas de IA serão capazes de mapear o código-fonte do produto e sugerir rapidamente como as alterações de funcionalidades impactam o produto como um todo, economizando um tempo precioso. Essa inovação reduzirá drasticamente o processo de QA, permitindo que o volume de lançamentos aumente e a execução do roadmap aconteça mais rapidamente.
Com o auxílio da IA, os PMs também poderão acelerar outros trabalhos relacionados à fase de desenvolvimento. Por exemplo, em vez de precisar redigir histórias de usuário completas (explicações fáceis de entender sobre uma funcionalidade ou função do ponto de vista do usuário) e critérios de aceitação (as condições que um produto ou funcionalidade precisa cumprir para que um usuário realizando uma determinada tarefa o aceite) do zero, eles podem enviar descrições resumidas a um LLM para gerar as descrições e, em seguida, editá-las.
Fase 4: Lançamento
Quando um produto está finalmente pronto para ser lançado, cabe ao PM alinhar os esforços de vendas e marketing para maximizar o alcance junto aos clientes-alvo e prospects. Trabalhando lado a lado com os gerentes de marketing de produto (PMMs), os gerentes de produto normalmente fornecem orientações essenciais sobre o momento ideal do lançamento e como um produto ou funcionalidade deve ser posicionado quando entrar no ar. Eles também costumam ajudar a decidir quais funcionalidades serão pagas e quais permanecerão gratuitas, ou qual deve ser o limite de cobrança de uma funcionalidade para maximizar a conversão e a retenção.
É compreensível que os gerentes de produto sejam empenhados em garantir que os usuários conheçam e adotem o que foi desenvolvido, e muitos já utilizam guias e tutoriais no aplicativo como canal ideal para comunicar lançamentos (e orientações sobre como usá-los) aos usuários no momento e no lugar mais relevantes para eles. Assim como esses guias, as ferramentas de IA ajudarão a colocar ainda mais o usuário no centro de um lançamento e a personalizar o release de acordo com seus desejos e necessidades.
Como a IA vai mudar o jogo
Com o auxílio da tecnologia de IA emergente, os PMs não precisarão mais definir manualmente o momento de um lançamento. Em vez disso, os produtos passarão por lançamentos "inteligentes", com uma distribuição controlada tanto do produto/funcionalidade quanto do conteúdo promocional de marketing associado a eles, com base no uso e no feedback dos usuários. Com esse processo de lançamento orientado por dados, os PMs poderão monitorar metas com dashboards e relatórios criados automaticamente para acompanhar a adoção e o impacto nos resultados de negócios (receita obtida, impacto no churn, etc.)
A IA também viabilizará mecanismos de crescimento orientado por produto em qualquer lançamento. Ferramentas com tecnologia de IA serão capazes de identificar quais novos produtos ou funcionalidades faz sentido destacar para cada usuário em sua jornada. Em seguida, poderão guiá-los para o próximo passo em seu caminho de adoção e garantir que eles convertam nos produtos pagos certos no momento certo. O resultado será o aumento das taxas de conversão e uma maior receita orientada por produto.
As formas mais poderosas de os PMs aproveitarem a IA
- Obtenha insights de descoberta de produto mais rapidamente: Analise, organize e identifique tendências nos dados para chegar rapidamente a insights sobre clientes que permitam que você desenvolva com confiança.
- Tome melhores decisões de produto: Analise rapidamente grandes volumes de dados de validação de múltiplas fontes e teste protótipos com velocidade sem precedentes para encontrar o melhor caminho a seguir.
- Construa a coisa certa, mais rápido: Reduza drasticamente o processo de testes e QA para executar e lançar produtos e funcionalidades em um ritmo sem precedentes.
- Personalize desde o primeiro dia: Automatize a criação de conteúdo de suporte e de produto personalizado entregue aos clientes no momento certo, desde o dia do lançamento em diante.
- Impulsione o sucesso contínuo: Melhore a retenção, o engajamento e as conversões aproveitando notificações e recomendações determinadas automaticamente, vinculadas ao que está e ao que não está funcionando e ao que precisa de iteração.
Fase 5: Avaliar
O lançamento de um novo produto ou funcionalidade não termina com um "go live." Para garantir o sucesso contínuo, os PMs precisam avaliar o que está repercutindo e funcionando em um lançamento versus o que não está. Isso requer a análise de dados de uso do produto, a revisão do feedback dos usuários e a verificação se tickets de suporte estão chegando relacionados ao lançamento e, em caso afirmativo, o que os está gerando.
Aqui, aprofundar-se tanto nos dados de uso do produto quanto no feedback dos clientes é fundamental para obter insights sobre o comportamento do usuário, onde as pessoas podem estar encontrando dificuldades ou quais ações os usuários estão ou não realizando. Da mesma forma, analisar dados de feedback e NPS pode dar aos PMs uma noção de se eles resolveram os problemas identificados na fase de descoberta.
Como a IA vai mudar o jogo
A IA vai otimizar radicalmente a fase de avaliação ao determinar automaticamente o que está e o que não está funcionando em um novo produto e fornecer aos PMs recomendações sobre o que fazer a seguir. Ela fará isso analisando todos os dados de uso e feedback mencionados acima em uma escala e velocidade que não seria possível para humanos sem assistência. A partir daí, as ferramentas certas com tecnologia de IA criarão dashboards para que os PMs monitorem e correlacionem o desempenho dos lançamentos com os resultados e metas de negócios.
Fase 6: Iterar
Depois de avaliar o lançamento de um novo produto ou funcionalidade, os PMs voltarão à questão de saber se ele gerou o resultado de negócio desejado. Lembre-se: os PMs não estão apenas acompanhando o micro da adoção, do engajamento e do sentimento dos usuários, mas também a questão macro de quão bem o lançamento está servindo ao negócio e aos seus objetivo(s). Se não gerou (e mesmo que tenha gerado), é provável que eles estejam iterando para melhorar o produto e alcançar resultados de negócio ainda melhores, reiniciando todo o ciclo de vida de gestão de produto. À medida que iteram e definem quais melhorias priorizar, a IA mais uma vez se mostrará transformadora, de todas as formas mencionadas acima.
Conclusão
Não substituindo o papel do PM, mas potencializando-o
A revolução da IA nos negócios vai acelerar uma tendência já existente nas equipes de produto: cada vez mais, o PM do futuro será avaliado pelos resultados de negócio alcançados e não apenas pelos recursos entregues.
A IA irá acelerar o processo de gestão de produtos, desde a descoberta até a iteração, e tornará o sucesso do produto cada vez mais sinônimo de sucesso empresarial como um todo. E fará isso não substituindo os PMs, mas ampliando suas capacidades de análise de dados, formulação de recomendações e tomada das ações certas. "Como gerentes de produto, nossa combinação única de pensamento estratégico, empatia, adaptabilidade e compreensão do mundo real ainda nos diferencia neste cenário impulsionado pela IA," argumenta Jing Hu, gerente sênior de produto global da Just Eat. Essa poderosa ferramenta inaugurará um novo capítulo na gestão de produtos, no qual os PMs terão mais liberdade para ser criativos, criar mais e melhor, e ver suas criações gerarem um impacto nos negócios como nunca antes foi possível.
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