* Rodrigo Pantigas é co-fundador e CPO da Birdie
O papel de Product Manager, criado na década de 30 com a famosa carta de Neil McElroy na Procter & Gamble (P&G), tem ganhado importância e evoluído com o passar dos anos. Hoje, tornou-se uma ciência cheia de frameworks, processos, e muita orquestração de atividades entre diferentes áreas – insights, marketing, vendas, suporte e produtos.
O contexto digital e o desenvolvimento de novas tecnologias, dentre elas a Inteligência Artificial (IA), contribuíram para a transformação acelerada do trabalho desenvolvido pelo Product Manager, que segundo análise recente da McKinsey, tem se aproximado cada vez mais do papel de um ‘mini CEO’ de produto, responsável por muitas facetas do desenvolvimento de produtos e responsabilizados pelo sucesso ou fracasso de um lançamento. O estudo aponta ainda, que a proporção de lançamentos de produtos que não são bem-sucedidos ainda é muito alta, em média de 80%-95% de todos os produtos lançados falham.
A capacidade de desenvolver e gerenciar produtos ao longo de todo seu ciclo de vida – desde o período de idealização até sua otimização e eventual retirada do mercado – pode ser a chave para o sucesso de uma empresa, e precisa levar em conta um fator externo essencial e cada vez mais relevante: o consumidor. Os desejos e necessidades dos consumidores são complexos de acompanhar em tempo real e, cada vez mais, a opinião de um consumidor tem impacto direto na decisão de compra de outras pessoas – e consequentemente no sucesso de um produto. Isso pode parecer óbvio, mas não é.
Embora a maioria das organizações tenham um processo de desenvolvimento de produtos que leva em consideração a perspectiva do consumidor de alguma maneira, elas acabam não incorporando de forma completa os insights escondidos por detrás de milhões de opiniões e conversas sobre produtos que estão disponíveis nas mais variadas fontes.
Diante deste cenário, a inteligência artificial chega como uma grande aliada nesta difícil e complexa tarefa que é entender o que os consumidores desejam em escala e profundidade. É interessante observar que se trata de uma tecnologia que pode ser aplicada em cada uma das etapas do ciclo de desenvolvimento do produto, gerando insights para criar, otimizar e comercializar melhor os produtos.
O ciclo de desenvolvimento de um produto pode ser dividido em cinco estágios principais e aqui destaco maneiras em que as organizações podem maximizar seu ROI ao utilizar inteligência artificial como aliada dentro de cada uma destas etapas:
1. Ideação
A fase de ideação engloba a pesquisa sobre tendências e oportunidades de mercado, cenário competitivo e identifica lacunas que o produto pode suprir. Além das pesquisas de mercado e entrevistas, muitas empresas utilizam ferramentas de social listening nessa etapa, mas acabam tendo que lidar com um volume muito grande de palavras-chave e tópicos irrelevantes para essa fase do processo.
A utilização de ferramentas focadas em análises de produto e da experiência do consumidor pode enriquecer esse processo e trazer insights mais granulares e acionáveis, visto o volume de dados que são capazes de analisar para eliminar ruídos e trazer informações consolidadas sobre tendências em uma categoria e outros aspectos que ajudam a entender em que direção caminha as preferências do cliente para conceber um produto que atenda às exigências atuais e futuras dos consumidores.
2. Definição
Com o conceito do produto definido, o time de produtos vem com a missão de estabelecer os principais atributos que irão garantir que este produto tenha sucesso e lidere o mercado. Esse é um ponto crítico em que ideias boas podem não ser suficientes se não atenderem as demandas certas.
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Ao utilizar uma plataforma de inteligência de produtos é possível confirmar que atributos os consumidores querem e necessitam, além de entender quais atributos os produtos de seus concorrentes têm que os clientes amam ou odeiam. Nesta etapa a IA pode gerar uma riqueza de detalhes que não é facilmente alcançada por análises de textos ou com ferramentas utilizadas para entender a experiência do cliente, inclusive ajudando a priorizar atributos e entender problemas com um alto nível de detalhes.
Uma análise superficial de comentários públicos dos usuários pode levar a tomada de decisões equivocadas, tornando o produto indesejado ou até mesmo obsoleto em um curto espaço de tempo. Considerando que 45% dos lançamentos de produtos atrasam, ter a chance de aproveitar o feedback do consumidor em tempo real é uma grande oportunidade para manter o processo e o produto atualizados e acompanhar as mudanças nas preferências dos consumidores.
3. Desenvolvimento do produto
Na etapa de desenvolvimento, as empresas que não fazem uso de ferramentas de inteligência correm o risco de investir tempo e recursos na criação de produtos confiando que os insights da fase de pré-desenvolvimento permanecem válidos. O que pode não ser verdade e levar ao fracasso do produto.
No caso de produtos físicos, em que mudanças após o lançamento são mais complicadas, a inteligência artificial pode ser usada como suporte na identificação de falhas a serem corrigidas em atualizações futuras do produto. As empresas que monitoram continuamente o produto podem ficar de olho nos bilhões de conversas diárias sobre a marca e seus lançamentos, identificando novas funcionalidades que podem ser incorporadas em versões posteriores.
4. Lançamento
Depois que uma empresa idealizou, definiu e desenvolveu seu produto, chega a hora do lançamento. Muitos produtos incríveis tiveram uma estratégia de lançamento que falhou por razões diversas: posicionamento e definição de key selling points errados, timing ou estratégia de go-to-market equivocados. No pré-lançamento, as marcas identificam as personas, definem a estratégia e o posicionamento de lançamento. Após o lançamento, elas monitoram o sucesso alcançado e comparam o resultado com lançamentos de produtos anteriores ou com os de seus concorrentes.
Como mencionado anteriormente, após o lançamento um produto não pode ser alterado com facilidade, ainda mais se for um produto físico. Porém, seu posicionamento pode ser revisto caso necessário e a inteligência artificial pode se tornar uma ferramenta essencial neste momento, ajudando a entender que valor os consumidores percebem nele e como o explicam – o que pode ser essencial para uma sacada de comunicação, por exemplo.
Uma plataforma de inteligência de produtos pode aproveitar as conversas existentes tanto para entender a percepção do cliente no pré-lançamento quanto capturar as opiniões dos consumidores sobre a categoria do produto ou das marcas concorrentes – o que também pode ajudar a identificar problemas e crises do produto desde o início. A IA permite que você compare o seu produto com aqueles ofertados pela concorrência, além de identificar canais que podem ajudar a colocá-lo ao alcance de um público muito maior, ampliando a sua audiência.
5. Otimização
Ao captar a percepção inicial dos consumidores sobre o produto lançado é possível ainda validar seu produto e a estratégia de marketing adotada ou aprimorá-los, num processo contínuo parecido com o de pós-lançamento.
Ao ter acesso a insights sobre produtos em tempo real e incorporar isto como parte de uma estratégia ativa, é possível corrigir o curso de quaisquer atributos inicialmente mal-recebidos – seja por uma falha de engenharia ou por um problema de comunicação – e incorporar recursos adicionais que podem fazer a diferença entre um produto bem ou mal sucedido.
As empresas que utilizam inteligência artificial para gerar insights de produtos a partir de conversas on-line são mais propensas a tomar decisões inteligentes e assertivas em todas as fases do ciclo de desenvolvimento do produto, o que pode levar a menos atrasos e a uma chance maior de estar entre a minoria dos produtos com lançamentos bem-sucedidos. Quando o custo do fracasso pode ser tão alto, fazer uso da IA é um passo que toda organização deveria tomar para proteger seus investimentos e maximizar suas chances de sucesso em um mercado cada vez mais competitivo.
