Como a análise de autoatendimento cria uma grande mudança na mentalidade do produto

Recentemente, encontrei uma declaração na mídia de que o próximo nível de valor comercial só pode ser gerado trazendo especialistas que não são de dados. Isso me fez refletir sobre a democratização dos dados e seu papel na liberação desse novo valor.

Sentei-me (virtualmente) com Amir Movafaghi , CEO da Mixpanel , para entender melhor a evolução e a consumerização da análise de dados e o que o futuro reserva para ela.

Antes de ingressar na Mixpanel, Amir atuou como CFO na Spiceworks Inc., uma comunidade on-line onde os usuários podem colaborar e buscar conselhos uns dos outros, além de participar de um mercado para adquirir serviços relacionados a TI. Anteriormente, ele ocupou vários cargos de liderança no Twitter Inc., onde, de acordo com TheOrg.Com , ajudou a escalar a empresa de 150 para mais de 4.000 funcionários e também ajudou a liderar a empresa durante seu IPO.

Em nossa palestra, discutimos por que a análise de autoatendimento está aqui para permanecer como um impulsionador do crescimento liderado pelo produto (PLG), como as empresas de SaaS de nova geração fazem a diferença e interrompem a experiência do usuário, como os novos participantes do mercado podem sobreviver e prosperar em um ambiente altamente competitivo, se o Twitter ainda é um produto incrível e outras coisas instigantes.

Divirta-se lendo ou ouvindo.

Amir, como atingimos o nível de democratização de dados que temos agora? Qual foi a evolução?

Por muito tempo, este mundo foi devorado por planilhas. Com o Microsoft Excel sendo dominante, você ainda teria muito poucas pessoas em uma organização que realmente entendessem e pudessem modelar planilhas complexas.

E à medida que as coisas progrediam, passamos de planilhas para diferentes armazenamentos de dados, ferramentas e conjuntos de bancos de dados. Precisávamos de ferramentas de BI e SQL para unir esses conjuntos de dados em vários bancos de dados e, em seguida, criar painéis para compartilhar com a liderança da empresa.

Portanto, quando se trata de análise de dados, permaneceu uma prerrogativa de cientistas e engenheiros de dados por um tempo antes que um modelo de dados muito restrito para análise de marketing fosse construído e servido por algum tempo pelo Google Analytics e outras plataformas.

E então, uma camada muito fina de análise funcional baseada em ferramentas SaaS foi adicionada, o que tomou conta da economia nos últimos 10 anos.

O que nos resta agora é o pior cenário possível, onde temos um conjunto de ferramentas muito complexas em BI, ferramentas que a maioria das pessoas não consegue acessar se quiser entender os dados em sua totalidade.

E então chegamos ao ponto em que tínhamos um nível profundo de silo, com o Salesforce atendendo às equipes de vendas, o Marketo atendendo às equipes de marketing – várias ferramentas de análise funcional atendendo a um nível incrivelmente fino de percepção de suas respectivas funções e falhando em fornecer o contexto completo da jornada do cliente.

Essas coisas são profecias autorrealizáveis quando você força as pessoas a usar essas ferramentas díspares que não se comunicam umas com as outras. Os insights que as pessoas obtêm e como podem ver seu impacto no crescimento dos negócios são limitados a essa visão estreita.

E então você tem essa dinâmica incrível em que vai para uma revisão trimestral de negócios e a equipe de marketing está comemorando; eles estão super felizes porque suas métricas locais estão indo muito bem. A equipe de produto está comemorando. Todo mundo está feliz, mas a receita está baixa.

E agora, graças à tecnologia emergente, estamos entrando na era da análise de autoatendimento baseada em eventos capaz de fornecer uma profundidade incrível de insights que pessoas sem experiência em engenharia de dados podem acessar, aproveitar e converter facilmente em valor.

Este é um mundo totalmente novo, onde podemos ver nosso impacto nas coisas que importam. As coisas que importam estão, em última análise, ligadas aos resultados da empresa em impulsionar o crescimento e a monetização.

Então, é justo dizer que os avanços da nuvem e da inteligência artificial se tornaram os principais impulsionadores da democratização dos dados?

A mudança para a nuvem teve essencialmente duas etapas.

O primeiro estágio foi o SaaS, que apenas copia tudo no local e coloca na nuvem, que é o Salesforce, por exemplo, ou o Workday. Os aplicativos SaaS são cópias espelhadas de seus equivalentes locais servidos em uma nuvem.

Estamos no estágio dois agora, com empresas de crescimento lideradas por produtos como Mixpanel, Slack, Notion ou Figma ocupando o centro do palco.

Em sua essência, seus produtos inovam na experiência do usuário, produtividade do fluxo de trabalho, colaboração e conectividade de dados. Essas ferramentas agora estão definindo e inaugurando a nova era de democratização de dados e interrompendo as experiências "tradicionais" do usuário.

Na Mixpanel, fornecemos poderosas análises de produtos de autoatendimento, permitindo que outras empresas criem produtos melhores por meio de uma compreensão holística de como exatamente as pessoas usam e interagem com seus produtos. Tornamos os dados acessíveis a qualquer pessoa, gerando relatórios interativos, permitindo que você consulte seus dados com apenas alguns cliques e veja as visualizações em segundos.

A mágica do nosso produto está realmente no fato de termos uma interface de usuário muito simples e direta, construída em um modelo baseado em eventos, que é a forma de dados mais pura e bruta.

Curiosamente, você e eu processamos o mundo da mesma maneira. Processamos coisas que acontecem ao nosso redor ou um conjunto de ações que ocorrem ao longo do tempo.

E é exatamente isso que a análise de eventos permite moldar, analisar e segmentar. E é incrivelmente genérico! Tudo pode ser modelado dessa maneira.

A simplicidade e o poder que a análise baseada em eventos cria são a acessibilidade ao UX e a capacidade de obter insights e criar métricas incrivelmente complexas que são muito difíceis de compor em SQL e gráficos em Looker e Tableau.

Você pode gerar instantaneamente esses insights no Mixpanel com uma pequena curva de aprendizado do usuário. Você aprende alguns componentes do que é um evento, o que é uma propriedade de evento e quem é o usuário que está executando as ações. Em seguida, você pode criar coortes, observar o comportamento do usuário ao longo do tempo, observar o comportamento de retenção, o comportamento de conversão – você pode obter insights profundamente intuitivos da mesma maneira que os usuários pensam sobre o processamento do mundo real.

Isso é, em sua essência, o futuro da análise.

Embora a análise de autoatendimento ajude a mitigar a abordagem de silo, ela também pode ajudar a promover as melhores práticas em relação à confiança e credibilidade?

Eu amo que você traz isso à tona! Você certamente pode autoatendimento de algo, mas se não for confiável ou crível, não há sentido nem utilidade nisso. Acredito que a história de credibilidade sobre por que os dados estão se tornando cada vez mais confiáveis e por que somos capazes de dar às pessoas a capacidade de chegar a esse nível de precisão tem muito a ver com esse ecossistema incrível que foi construído nos últimos dez anos. armazenamento de dados em nuvem.

Todas as ferramentas de governança que surgiram transformaram a forma como você pode gerenciar seus dados, ajudando a aumentar a confiança e a credibilidade.

Essas são coisas que a maioria de nós gostaria de ter há muito, muito tempo. Após uma década de aprendizado, estamos aqui com todas as diferentes empresas que possibilitaram isso.

Amir, como você define o crescimento liderado pelo produto?

No mundo corporativo, você teve essa verdade fundamental por muito tempo: era incrivelmente difícil adquirir e implementar software no local. Você assinaria contratos de 5 a 10 anos apenas devido à grande complexidade de lançar algo assim.

Como mencionei acima, tivemos uma transição gradual para a nuvem. No início, as empresas SaaS decolaram, tornando super fácil para qualquer um começar a trabalhar instantaneamente.

E embora tenha demorado para que as empresas lentamente gravitassem e percebessem que há uma maneira melhor de fazer negócios, surgiu uma nova geração de empresas com produtos inovadores em diferentes categorias, permitindo uma dinâmica completamente diferente de custos de mudança e implantação.

O obstáculo caiu e, ao lado disso, tivemos outra mudança cultural de uma tomada de decisão muito de cima para baixo para uma muito plana.

No passado, todas as decisões eram tomadas pelo C Suite. E então, houve um momento em que a economia do conhecimento se tornou a força dominante. À medida que os talentos se tornaram os ativos mais valiosos para qualquer organização, os líderes empresariais se perguntaram: " Como recrutamos e retemos as melhores pessoas do setor?" " Como podemos fornecer a eles ferramentas melhores para que possam realizar seu trabalho ainda melhor? "

Você sabia que a PwC usou o Lotus Notes por muito tempo porque a IBM era um grande cliente deles? Então, eles usaram o produto IBM até cerca de 2010-2011, quando pularam o Microsoft Office e foram direto para o Google Docs. Foi como pular a área de trabalho para ir para o celular – uma mudança tão louca. Tudo para satisfazer os colaboradores e dar-lhes ferramentas mais flexíveis e robustas.

O produto tem que governar. O produto tem que arrasar. Caso contrário, você não tem chance.

Suponha que você tente entrar em um mercado novo e incrivelmente competitivo. Nesse caso, a única maneira de ganhar é tendo um ótimo produto.

Então, na empresa, nós nos afastamos mentalmente dessa forma superlegal de pensar e criamos o crescimento liderado pelo produto. É como o negócio do consumidor.

No final do dia, os usuários decidirão se vale a pena comprar ou manter seu produto. E no novo mundo SaaS, não há outra maneira de viver e sobreviver do que ter um produto incrível.

Você pode chamá-lo de crescimento liderado pelo produto; você pode chamá-lo de consumerização da empresa; Você pode chamá-lo do que quiser. Você deve ter um produto fenomenal com usuários finais realmente satisfeitos. Período.

E o que te deixa confiante de que o Mixpanel é um produto incrível? Qual é a sua métrica chave?

Como sabemos que estamos construindo um produto incrível?

Na Mixpanel, chegamos ao ponto em que dissemos a nós mesmos que usaríamos o Net Promoter Score como nossa principal métrica para a empresa. Vamos ver o que nossos usuários finais estão nos dizendo sobre como estamos indo e, se não estivermos recebendo o amor, teremos problemas. Tínhamos que continuar e moer, certo?

E nós fizemos isso e passamos de um dígito para dois dígitos para onde estamos agora com um Net Promoter Score de nível de consumidor para como nossos usuários finais gostam de usar o produto. E isso se tornou o catalisador para a mudança do produto com base no que nossos usuários desejavam.

Ao analisar o feedback do usuário, fizemos muitas descobertas. Uma delas é que ninguém quer conteúdo fechado; ninguém quer preencher um formulário para ler um documento. O mesmo se refere ao preço. Depois que percebemos que os usuários adoravam preços transparentes, iniciamos uma jornada de dois anos para tornar nossos preços cada vez mais transparentes .

Você já sonhou em entrar em uma Apple Store e negociar o preço do iPhone com o vendedor? Por que você deve fazer solicitações personalizadas e passar por várias rodadas de ligações e reuniões para determinar o preço final do produto?

Para encurtar a história, ninguém quer negociar. A negociação é um meio para um fim muito amargo. E isso significa que, no final, mesmo que você consiga o melhor preço, você ainda não sabe se conseguiu o melhor preço.

Você vai embora se sentindo como, cara, talvez pudéssemos ter conseguido mais. Você sai magoado porque percebe que está subsidiando o bom ou o mau negócio que outras pessoas fizeram, o que é insano.

Então saímos e dissemos - não mais. Vamos dar o melhor preço com a melhor integridade de margem para todos. Não estamos tentando pechinchar ou cobrar mais desse cliente do que daquele cliente. Faremos uma jornada de compra incrível e eliminaremos esse atrito no processo de compra.

Se você está apenas tentando comprar a ferramenta e colocá-la em funcionamento, a última coisa que deseja é essa assimetria de informações. Você nem sabe se vai conseguir usar essa coisa. Mas as empresas não lhe darão o preço. Tipo, oh, não, não podemos falar sobre preço até nossa quarta reunião. E qual é a coisa mais valiosa da sua vida? É o seu tempo. Dê-me mais quatro horas e direi quanto custa.

Nós discordamos.

Então, depois de implementar esse sistema de preços transparente, como isso afetou suas inscrições e resultados em geral?

Ainda é cedo para conclusões porque mal saímos do portão com isso. Ainda assim, a hipótese que tivemos ao fazer essa mudança sobre o quanto isso teria de uma melhor conversão para monetização é bem validada até agora em nossos dados limitados.

Obrigado, Amir. Agora vamos falar sobre como os clientes usam ferramentas de análise de autoatendimento como o Mixpanel? Quais são os casos de uso típicos?

Alguns anos atrás, essa teria sido uma conversa muito focada em desenvolvimento de produtos como, oh, o cliente Mixpanel XYZ fez isso e depois mudou o UX e melhorou a versão em uma quantidade louca, certo? Esse teria sido o estudo de caso que eu teria compartilhado com você.

Mas a verdade é que hoje as pessoas estão usando para todo tipo de coisa. Temos um funil de recrutamento em execução no Mixpanel. As empresas de BI usam nossa análise de autoatendimento em seus negócios de vendas PLG. Uma das maiores empresas de varejo de café nos usa para seu ciclo de vida de marketing, para obter promotores e melhorar a adoção de fidelidade. Além disso, temos essas grandes empresas de tecnologia onde os fundadores usam o Mixpanel todos os dias para entender a adoção de aplicativos e as métricas de engajamento.

Eu estava conversando com um CFO de um de nossos clientes outro dia, que disse que usou os principais indicadores nos dados do produto para prever melhor as finanças e fornecer esses indicadores aos seus investidores para a tomada de decisões. Dito isso, os casos de uso de análise de autoatendimento são ilimitados.

É poderoso e está apenas começando a encontrar essa base. E o que torna o Mixpanel poderoso é a ordem de grandeza.

Com o armazenamento de dados em nuvem decolando, a adoção se torna mais massiva.

A propósito, qual é o tamanho da sua equipe de engenharia social? É distribuído?

Cerca de 100 especialistas hoje. Estamos bastante distribuídos, mas principalmente nos Estados Unidos agora.

E quais são seus planos para o futuro? Onde você gostaria de ver o Mixpanel daqui a dois ou quatro anos?

Minha missão sempre foi ajudar outras empresas a escalar e ter sucesso, não importa onde eu trabalhei.

Uma coisa é verdade – assim que você atinge um certo nível de complexidade, a maioria das pessoas simplesmente não sabe o que está acontecendo.

Suponha que a empresa tenha um produto de sucesso e decole. E então você faz um monte de novas apostas. Você lança novos produtos, lança novos recursos e depois sai e pergunta se eles estão fazendo a diferença. Será que estamos apenas curtindo a mesma onda que nos tirou? As novidades estão fazendo diferença para nós ou não?

E você ficaria chocado com a diferença que existe entre a consciência do que realmente está fazendo a diferença e causando um impacto real.

A análise baseada em eventos, da maneira como estamos buscando o que estamos inovando, é o poder principal. É essa mesma atribuição que pode vincular os principais eventos e resultados que moldam sua empresa e vincular isso ao que fez a diferença. Foi sua campanha de marketing? Foi a mudança de produto? Foi algum novo posicionamento que você lançou? Foi uma nova geografia que você tentou penetrar?

Esses fatores e nuances normalmente entram na monetização e no crescimento de uma empresa. E até agora, todas as limitações sobre as quais falamos no início desta teleconferência estão realmente impedindo as empresas de tomar decisões inteligentes e informadas sobre quais investimentos continuar, quais investimentos interromper ou quais coisas novas elas devem buscar com base em uma compreensão de seu funil de receita real.

E é lá que vamos estar. Esperançosamente, nossa visão será realizada e o Mixpanel será capaz de impactar genuinamente como o trabalho das pessoas se relaciona diretamente com um resultado que impulsiona a empresa.

Amir, também estou curioso para saber mais sobre seu tempo no Twitter. Então, você passou vários anos no Twitter em diferentes funções. Você poderia imaginar que naquela época o Twitter acabaria se tornando o que é agora?

O Twitter é realmente complicado, e parte da complicação tem muito a ver com sua natureza pública. Era um ciclo fechado porque o Twitter era uma plataforma social tão ativa e voltada para o público, gerando muito mais opiniões e interesse público até mesmo do que o Facebook, que era significativamente maior e mais amplamente adotado. De muitas maneiras, o poder do Twitter era indiscutível em termos do que ele fez, como moldou o mundo e como progrediu para ter o impacto que ainda tem hoje.

No início, tínhamos dois caminhos principais que iríamos seguir para construir o Twitter. Um deles era um protocolo – o pipeline que alimenta todos os diferentes aplicativos que alavancam essa tecnologia um-para-muitos.

E a segunda maneira era sair e possuir a experiência do usuário final. E o momento em que tomamos a decisão de possuir a experiência do usuário final teve consequências reais de uma forma que agora tínhamos que governar essa experiência. Tínhamos que ter todas as diferentes políticas e recursos que se tornaram cada vez mais relevantes publicamente à medida que o clima político mudou.

A partir desse momento, o Twitter deixou de ser apenas uma empresa de tecnologia.

Agora está no centro de como as informações estão sendo trocadas, como as tendências estão sendo definidas e como as pessoas moldam suas opiniões sobre diferentes tópicos. Nos primeiros dias, dimensionar algo assim era um problema de infraestrutura.

Agora é tanto um problema de governança e humano quanto um problema de tecnologia. Minha opinião é que eu particularmente não tenho nenhuma opinião que gostaria de compartilhar sobre o ciclo de mudanças que o Twitter passou do ponto de vista de propriedade nos últimos anos.

Mas, desde que permaneçamos fiéis ao impacto real que não apenas o Twitter, mas todas as empresas de mídia social têm sobre as pessoas e a sociedade em geral, esses produtos podem ser incrivelmente úteis e valiosos se levarmos essas coisas a sério.

Qualquer tecnologia poderosa também deve ser pensada sobre como deve escalar e moldar para ajudar a construir uma sociedade melhor. Como chegamos lá é mais de uma pista. O Facebook tomou um caminho muito diferente para chegar lá do que o Twitter.

E tudo bem que existem maneiras diferentes, porque então veremos se uma funciona e podemos replicá-la na outra. Fico feliz que eles não estejam apenas copiando uns aos outros nesta rota.

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