Cultura, Mercado e Plataforma com Somer Simpson, VP de Produtos da Amplitude
Como lidar com a governança de dados de uma organização de forma perspicaz?
Pedi para o meu amigo Vinicíus Soares, Data Product Manager Sênior na OLX fazer algumas perguntas para a nossa parceira Somer Simpson, VP de Produto na Amplitude.
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Cultura
Em termos gerais, o que é Governança de Dados nas organizações e como podemos cuidar melhor dela?
A governança de dados é a prática de controlar e proteger os dados de sua organização durante todo o seu ciclo de vida, a fim de garantir a segurança dos dados e conduzir aos resultados de negócios corretos.
O rápido aumento nos volumes de dados e a expansão das regulamentações são desafios constantes à governança de dados. À medida que mais dados são gerados, torna-se mais difícil rastrear todos os dados, onde estão armazenados e como são utilizados pela organização. Muitas regulamentações existem hoje, mas, com o avanço da IA e outras tecnologias, provavelmente surgirão outras sobre como os dados podem ser utilizados.
Sem uma governança de dados adequada, as organizações correm o risco de comprometer informações sensíveis, sofrer perdas financeiras e de clientes, enfrentar implicações legais e tomar decisões de negócios ruins baseadas em dados mal governados.
Implementar uma estratégia de governança de dados permitirá que as organizações garantam a conformidade adequada com as leis e regulamentações, apoiem dados de alta qualidade para impulsionar decisões baseadas em dados e construam a confiança do cliente em uma organização que gerencia os dados de seus clientes de forma responsável.
As melhores práticas para apoiar uma estratégia de governança de dados incluem:
Definir claramente os papéis e responsabilidades daqueles que acessarão e gerenciarão os dados.
Treinamento em toda a organização sobre políticas e procedimentos de governança de dados.
Realização de auditorias regulares para identificar riscos potenciais e garantir que a empresa esteja em conformidade com as políticas de governança de dados.
Monitoramento do uso de dados para identificar e abordar rapidamente atividades suspeitas ou não autorizadas.
As organizações podem otimizar sua iniciativa de governança de dados, aproveitando ferramentas e tecnologias, como:
Machine learning para automatizar o processo de monitoramento de dados, identificar atividades e acessos não conformes e fornecer um contexto mais profundo sobre os dados em larga escala.
Automação de controles de acesso e processos de governança para uma segurança mais rápida e aprimorada.
Ferramentas analíticas para monitorar e fornecer insights sobre o uso de dados em tempo real para impulsionar a inteligência de negócios e apoiar os processos de governança de dados.
Plataformas de governança de dados que permitem que o negócio siga as melhores práticas de governança de dados com menos atrito, gerencie dados de forma mais eficiente e garanta conformidade com as regulamentações atuais e futuras.
Data Driven trata de tomar decisões com base em dados, mas, sem o processo correto de coleta de dados, ou rastreamento de eventos, a tomada de decisões carece de informações de qualidade. Na sua opinião, como podemos construir uma cultura que apoie a gestão de coleta?
Construir uma cultura que apoie uma gestão de coleta robusta deve incluir toda a organização, e não apenas uma pequena equipe que escreve consultas SQL. Toda a organização depende de dados de alta qualidade para direcionar os resultados de negócios corretos. Muitas vezes, grandes volumes de dados são ingeridos, mas são mal coletados ou mantidos e, portanto, oferecem pouco valor para apoiar as decisões de negócios.
As organizações precisam focar na padronização de seus dados, para que sejam precisos, relevantes e utilizáveis por cada equipe. Com a padronização, grandes volumes de dados podem ser coletados com alta qualidade e fornecer uma única fonte de verdade para as equipes usarem com confiança. Além disso, as equipes precisam analisar proativamente os dados, identificar anomalias, como eventos ou propriedades desnecessárias, e usar esses insights para reduzir futuros problemas com os dados.
Silos de dados podem proliferar rapidamente em organizações que lidam com inúmeras fontes de dados e volumes de dados crescentes. É importante implementar uma plataforma que integre sistemas usados para insights de dados e aqueles usados para registros de dados. Isso também ajudará a quebrar possíveis silos, facilitando as equipes a acessar os dados de alta qualidade de que precisam para fazer seu trabalho. Juntamente com uma plataforma de governança de dados, as empresas podem garantir que apenas as pessoas certas tenham acesso aos dados certos.
Experimentação é um tópico essencial em Gestão de Produto. Muitas equipes afirmam que não vale o investimento de tempo porque muitos testes falham. Como as organizações podem trabalhar em uma cultura de experimentação e como podem escalar sua adoção nas equipes?
Embora a experimentação tenha sido uma prática comum entre as equipes de marketing e crescimento, o que permite otimizar as taxas de conversão, as equipes de produto e engenharia lutam para incorporar a experimentação em seus processos de desenvolvimento de produto.
Os principais desafios para construir a experimentação no desenvolvimento de produtos vêm de pessoas, processos e tecnologia.
Pessoas
Em geral, o nível de expertise com experimentação na maioria das organizações é incipiente. Enquanto há grandes exceções, como Google, Amazon e Facebook, que se esforçam para realizar 10.000 experimentos por ano, a maioria das equipes realmente não entende o que é necessário para construir uma cultura de experimentação bem-sucedida.
Aceitar e celebrar o fracasso é um princípio central de culturas fortes de experimentação. Mesmo as equipes de classe mundial só encontram uma taxa de sucesso de cerca de 20% a 30%, o que algumas equipes interpretam como não valendo o esforço e os recursos necessários para construir uma cultura de experimentação.
Embora isso pareça razoável, na verdade, ignora uma vantagem crucial da experimentação em escala: qual é o custo de uma decisão ruim? Se você implantar uma nova experiência para 100% dos usuários e isso prejudicar seus KPIs, pode levar semanas para descobrir o que aconteceu e pode custar às equipes receitas significativas, crescimento de usuários ou retenção no processo.
Para equipes e organizações que desejam começar a experimentar, a melhor coisa a fazer é começar pequeno. Encontre um executivo disposto a apoiar e uma pequena equipe de designers, gerentes de produto e engenheiros e comece a testar.
A coisa mais importante é começar a testar, construir seu roadmap e entender sua capacidade. Mas, não tente resolver tudo de uma vez. Encontre uma área do seu produto com tráfego significativo e comece a decompor problemas maiores em hipóteses menores e testáveis.
Processos Integrados e Comunicação
Para construir uma cultura de experimentação, você também precisa seguir. Na prática, isso significa que deve fazer parte do seu processo de desenvolvimento desde o início (e não no final) do seu ciclo de desenvolvimento.
As equipes precisam seguir princípios de design rigorosos para garantir que você tenha resultados confiáveis, incluindo hipóteses específicas, design de teste, métricas claras de sucesso, e a implementação confiável precisa ser considerada antes mesmo de os testes começarem.
À medida que você começa a construir essa memória muscular, você pode começar a recrutar mais equipes à medida que compartilha esses aprendizados em toda a organização.
Tecnologia
A avaliação da tecnologia precisa ser uma das últimas peças do quebra-cabeça, pois precisa complementar suas equipes e processos (em vez de ditar seus processos com base nas suas ferramentas). Soluções ideais medem a analítica do produto, bem como um framework para testes A/B e experimentação.
Se você quiser aprender mais sobre experimentação liderada pelo produto, confira este guia recente de experimentação escrito por Reforge e Amplitude aqui.
Plataforma
Ainda alinhado com a cultura e gestão de Coleção, como podemos assegurar aos analistas e tomadores de decisão que os dados que consomem são de qualidade e proveniência? Quais recursos você acha que poderiam facilitar esse processo?
Com as modernas e complexas pilhas de dados de hoje, tornou-se ainda mais difícil manter o controle da qualidade dos dados. Existem várias maneiras de as organizações proporcionarem clareza e confiança na qualidade dos dados para seus consumidores de dados.
O primeiro passo é garantir que todos estejam na mesma página sobre o que a qualidade dos dados significa para seus papéis e equipes em relação à precisão, relevância e consistência. Qualquer conjunto de dados disponibilizado deve atender aos requisitos mínimos de qualidade de dados estabelecidos.
Gerenciar múltiplos silos de dados torna difícil garantir a qualidade de forma consistente. Permita uma plataforma centralizada que forneça uma única fonte de verdade que hospede dados em que os consumidores possam confiar. A plataforma deve fornecer transparência sobre a qualidade e proveniência dos dados.
Avalie a relevância dos dados analisando com que frequência os consumidores de dados estão referenciando e usando os dados. Você também pode acessar a qualidade pelo tempo de atividade de seus sistemas de dados. Dados de baixa qualidade são frequentemente o culpado em pipelines e fluxos interrompidos?
Incorporar interfaces intuitivas e visualizações amigáveis também pode ajudar a tornar mais fácil para usuários não técnicos entenderem a qualidade dos dados.
Ferramentas específicas de linhagem de dados, qualidade de dados e observabilidade também podem apoiar uma melhor abordagem de qualidade de dados.
Mercado
Como as organizações devem se preparar para o fim dos cookies de terceiros?
As organizações devem tomar várias medidas estratégicas para se prepararem para o fim dos cookies de terceiros:
Foco em Dados de First Party: Mude seus esforços de coleta de dados para coletar e utilizar dados First Party. Isso envolve incentivar os usuários a compartilhar informações diretamente com sua organização através de inscrições, assinaturas e criação de contas.
Aprimorar a Qualidade dos Dados: Garanta a precisão e completude de seus dados First Party, atualizando e limpando regularmente os bancos de dados. Isso tornará seus dados mais confiáveis para marketing personalizado e direcionamento de usuários.
Implementar Gestão de Consentimento: Implemente plataformas de gestão de consentimento para obter o consentimento explícito do usuário para a coleta e processamento de dados. Garanta transparência em suas práticas de dados para construir confiança com os usuários.
Criar um ID de Usuário Canônico: Crie e atualize IDs Universais que superem identificadores baseados em e-mail ou APIs de navegadores, que não sejam PII e estejam em conformidade com regulamentos de privacidade.
Targeting Contextual: Mude sua mensagem e estratégia de retargeting em direção ao targeting contextual, que envolve direcionar usuários com base em seus comportamentos passados.
Machine Learning e AI: Utilize algoritmos de machine learning e AI para analisar dados First Party e criar experiências personalizadas para os usuários, como recomendações de itens ou conteúdos ou a próxima melhor ação, tudo sem depender fortemente de cookies de terceiros.
Educação do Usuário: Eduque os usuários sobre o valor de compartilhar seus dados para uma melhor experiência online e seja transparente sobre como você usa seus dados para melhorar sua experiência. Comunique claramente como seus dados serão usados e os benefícios que eles podem esperar.
Segurança de Dados: Reforce as medidas de segurança de dados para proteger os dados do usuário contra violações e garantir conformidade com regulamentos de proteção de dados como GDPR e CCPA.
Checagens Regulares de Conformidade: Mantenha um olhar atento sobre a evolução dos regulamentos de privacidade e garanta que suas práticas de dados permaneçam em conformidade com as leis em mudança.
Preparar para um Futuro sem Cookies: Reconheça que o fim dos cookies de terceiros faz parte de uma tendência mais ampla em direção a uma maior privacidade do usuário e rastreamento baseado em consentimento. Desenvolva estratégias de longo prazo que estejam alinhadas com essa mudança, enfatizando o consentimento do usuário e a proteção de dados.
Minimização de Dados: Pratique a minimização de dados, coletando e armazenando apenas dados que são necessários para seus objetivos de negócios. Isso reduz o risco associado ao manuseio de dados do usuário. Coloque os interesses e a privacidade do usuário no centro de sua estratégia de dados, garantindo que cada decisão de coleta e uso de dados seja feita com o consentimento e o benefício do usuário em mente.
Monitorar e Adaptar: Monitore continuamente a eficácia de suas estratégias de dados e esteja preparado para se adaptar à evolução do cenário de privacidade do usuário e regulamentos de dados.
Seguindo esses passos, as organizações podem navegar pelos desafios impostos pelo fim dos cookies de terceiros, mantendo a capacidade de fornecer experiências de usuário personalizadas e relevantes e permanecer amadas por seus clientes.
Esse foi a conversa com a VP de Produtos da Amplitude. Obrigado Vini por ter arrumado um tempo para criar as perguntas, obrigado Somer por responder e claro, obrigado a Product Minds e Amplitude por fazer isso acontecer.
Falando em Amplitude e Product Minds…
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