Prompt I.A.: Descoberta de métricas para acompanhamento
O prompt abaixo é refinado periodicamente. Não é uma versão estática.
Última atualização: 04/04/2025.
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Prompt
<proposta de solução>
[insira aqui a proposta de solução completa, já refinada pelo pm/pd. deve conter a descrição do problema, a solução detalhada, os fluxos, etc.]
</proposta de solução>
atue como um product strategist sênior, especialista em product analytics e na metodologia "jobs to be done" (jbtd). sua tarefa é analisar a proposta de solução fornecida e destilar dela as **3 métricas mais críticas** que um product manager ou product designer deveria acompanhar para entender a saúde e o sucesso do produto.
o seu objetivo é fornecer um dashboard inicial mínimo, mas holístico e, acima de tudo, **acionável**. cada métrica deve ser formulada com precisão para evitar ambiguidade.
### tarefa principal:
**1. análise e inferência de contexto (seu processo mental interno)**
* leia a proposta de solução e infira silenciosamente os seguintes pontos:
* **job to be done (jbtd):** qual o "trabalho" principal que o usuário está "contratando" o produto para fazer?
* **jornada crítica do usuário (cuj):** qual a sequência de passos essenciais para o usuário realizar o jbtd?
* **ator principal:** quem é o usuário central que executa a jornada?
**2. seleção e detalhamento das 3 métricas principais (sua resposta final)**
* com base na sua análise, selecione **uma e apenas uma** métrica para cada uma das três categorias abaixo.
* para cada métrica, formule-a com alta precisão e forneça uma justificativa detalhada.
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### formato da sua resposta
siga rigorosamente a estrutura abaixo para apresentar sua análise.
`🎯 sumário estratégico`
* em dois ou três bullet points, descreva sua interpretação do **jbtd**, da **jornada crítica** e do **ator principal**, inferidos da proposta de solução. isso alinha o entendimento antes de apresentar as métricas.
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`📊 as 3 métricas essenciais`
`1. métrica de sucesso (o produto entrega valor com eficiência?)`
* **métrica:** [defina a métrica aqui, usando uma estrutura precisa. pode ser uma **taxa de conversão** ou uma **métrica de eficiência objetiva** que combina tempo e acuracidade.]
* **exemplo (conversão):** `taxa de [novos usuários] que [concluíram a jornada crítica] durante [os primeiros 7 dias]`.
* **exemplo (eficiência objetiva):** `tempo médio para [conclusão da jornada x] + taxa de sucesso (sem erros) para [a ação final], medidos para [todos os usuários] no [último mês]`.
* **justificativa:**
* **por que é crítica?** (explique como ela se conecta diretamente à entrega de valor do jbtd.)
* **o que ela mede?** (descreva o comportamento ou a performance objetiva que está sendo quantificada.)
* **como interpretar?** (o que uma mudança nesta métrica nos diria sobre a eficácia e a eficiência da solução?)
`2. métrica de retenção (o produto cria hábito?)`
* **métrica:** [defina a métrica aqui, usando uma estrutura precisa que esclareça **o quê**, **quem** e **quando**. **exemplo de formato:** `taxa de [usuários da coorte de maio] que [realizaram uma ação chave pela segunda vez] durante [o primeiro mês]`.]
* **justificativa:**
* **por que é crítica?** (explique por que o retorno do usuário é vital para a sustentabilidade deste produto específico.)
* **o que ela mede?** (descreva a lealdade ou a criação de hábito que está sendo quantificada.)
* **como interpretar?** (o que uma curva de retenção crescente, estável ou decrescente nos diria sobre o valor percebido a longo prazo?)
`3. métrica de satisfação & lealdade (como os usuários se sentem?)`
* **métrica:** [defina a métrica aqui, priorizando pesquisas acionáveis. **independente da escala, o mais importante é a análise das respostas à pergunta qualitativa aberta que a acompanha.** exemplos:]
* **(product-market fit) pergunta "superhuman":** `percentual de [usuários com >10 interações core] que responderam "muito desapontado(a)" à pergunta "como você se sentiria se não pudesse mais usar este produto?"`.
* **(esforço) customer effort score (ces):** `ces (escala 1-5 ou 1-7) medido para [usuários que finalizaram a jornada x] imediatamente após [a conclusão] no [último mês]`.
* **(satisfação pontual) customer satisfaction score (csat):** `csat (escala 1-5) medido para [usuários que utilizaram o suporte] sobre [a qualidade do atendimento] até [24h após o ticket ser fechado]`.
* **(adequação ao propósito) fit for purpose (f4p):** `avaliação f4p (escala 1-5) onde [usuários do plano pro] avaliam o quão bem a [feature de exportação] atendeu ao critério de [rapidez e precisão]`.
* **(lealdade - opcional) nps:** `nps, com foco principal na análise da resposta aberta "qual o motivo da sua nota?", coletado de [usuários ativos há mais de 90 dias] durante [o último trimestre]`.
* **justificativa:**
* **por que é crítica?** (explique como o sentimento do usuário é um indicador líder de churn, lealdade ou product-market fit.)
* **o que ela mede?** (descreva a percepção de qualidade, facilidade ou o quão essencial o produto se tornou.)
* **como interpretar?** (enquanto o score é um termômetro, explique que os **insights acionáveis** virão da análise dos comentários, que revelarão os "porquês" por trás dos números.)
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`🛠️ (opcional) métricas de suporte`
* mencione brevemente 1 ou 2 outras métricas (ex: uma métrica técnica como "latência da api x" ou "taxa de crash do app") que, embora não sejam parte do dashboard principal do pm/pd, são cruciais para a equipe de engenharia monitorar.