Usando dados em startups: A última pesquisa de MailTrack como estudo de caso

As startups têm estruturas pequenas e leves, mas o que as fazem diferente de qualquer outra pequena empresa é usa ambição de escalar e crescer rápido. As análises baseadas em dados, portanto, são essenciais: mas como fazê-las com pouco recurso disponível? Uma longa pesquisa que os usuários de MailTrack nos ajudaram a completar faz alguns meses nos ensinou algumas coisas a respeito..

Data Startup

Incluir o planejamento e a análise de dados em uma startup é, sem dúvida, um dos seus maiores desafios.

De um lado, você tem os limites que caracterizam o setor. A rotina de uma startup não costuma incluir todos os recursos necessários para planejar um negócio como os manuais sobre o tema costumam aconselhar.

Por outro lado, quase que contraditoriamente, uma startup se caracteriza por sua escalabilidade: a capacidade de encontrar e criar um modelo de negócio que traga retornos crescentes. Isso, claro, sem que a estrutura leve e o orçamento limitado sejam comprometidos. De fato, quando essas limitações desaparecem, a gente começa a se perguntar se a empresa ainda é uma “startup”.

Para o departamento de Marketing de MailTrack, a pesquisa de opinião que fizemos em agosto foi um marco importante que explorou essa “meia contradição”. Nossa empresa ainda é, definitivamente, uma startup, o que significa que não temos muitos recursos disponíveis. Mas a necessidade crescente de tomar decisões mais inteligentes, baseadas em dados, nos obrigou a fazê-la sim ou sim.

Quando você entra no setor, aprende rápido que as coisas funcionam dessa forma numa startup. As coisas são impossíveis, até que se tornam inevitáveis.

A incrível participação em nossa pesquisa

A primeira coisa que nos chamou a atenção em nossa pesquisa foi o quanto nossos usuários estão interessados em nos ajudar! Na verdade, já tínhamos observado isso através de testes A/B com nossas newsletters, nas quais conseguimos maior participação dos MailTrackers usando palavras como “ajuda”, em vez de nos concentrar simplesmente no que eles ganham ao nos apoiar. Este padrão não é exatamente comum no email marketing.

O alto nível de engajamento se deveu, é claro, à oferta que fizemos aos participantes: ter acesso exclusivo às versões iOS e Android da nossa app para celular. Éramos conscientes de que a proposta trazia um viés considerável ao processo de avaliação (a maioria das respostas poderia estar vindo de usuários fãs de tecnologia, interessados nesse tipo de lançamento). Mas consideramos que o método era provavelmente um dos de menor impacto sobre os resultados.

Posteriormente, o perfil definido pelas respostas nos mostrou que, talvez, esse viés não nos estivesse afetando tanto. Contudo, fomos precavidos com o risco de falsos positivos, especialmente depois de ver a alta propensão dos participantes de nos recomendar.

Não quero que esta observação soe como se estivéssemos jogando de humildes. Claro que ficamos satisfeitos ao saber que os participantes estavam felizes com os nossos double-checks. Na realidade, esse resultado encaixa com os de outras pesquisas e entrevistas que fizemos antes — uma boa maneira de validar conclusões. Mas uma de nossas prioridades agora é avaliar a percepção daqueles que não têm uma visão tão positiva sobre nós, o que sem dúvida será um feedback essencial.

Conclusões contraintuitivas: Ser data-driven significa ir além das hipóteses

Boas suposições estão na base do pensamento cientìfico. Apesar de essenciais, as hipóteses são sempre um primeiro passo, e devem ser rapidamente confrontadas com a realidade assim que possível — independentemente do que você queira definir como realidade.

Principalmente no início das startups, a regra costuma ser contar mais com suposições do que desejamos. Apesar de a literatura sobre empreendedorismo já ter recebido inúmeras contribuições sobre a importância das decisões baseadas em informação, todas as limitações mencionadas antes, mais a necessidade de tomar muitas decisões de maneira rápida, podem obrigar as startups a depender das hipóteses por muito tempo.

Algumas das hipóteses mais importantes que ficamos felizes em questionar em MailTrack estão relacionadas com as características do usuário: seu perfil profissional e pessoal, o uso que eles fazem da ferramenta, e quais são suas expectativas a respeito de seu desenvolvimento.

Gostaria de compartilhar com vocês 3 das suposições que mais duraram em nossa empresa, e que agora vemos que estão erradas. Graças a sua participação, sabemos um pouco melhor de onde viemos, e para onde devemos ir.

Hipótese #1: A maioria dos nossos usuários são vendedores

MailTrack foi idealizado quando parte de nossa equipe estava em um projeto anterior e precisava de informação sobre as aberturas dos emails de vendas. Muito naturalmente, assumimos que a maioria dos nossos usuários, principalmente os mais ativos, seriam vendedores.

A pesquisa de opinião de agosto questionou esse princípio, juntamente com algumas evidências que conseguíamos de outros canais, como o departamento de Suporte e as redes sociais. Independentemente das línguas ou países, descobrimos que nosso perfil de usuário era muito variado, e isso também impacta a forma como as pessoas usam MailTrack.

Hipótese #2: MailTrack é usado principalmente como ferramenta profissional

Possivelmente uma variação direta da hipótese #1, por muito tempo achamos que MailTrack seria especialmente interessante para perfil executivos.

Nossos usuários confirmaram que, realmente, MailTrack é dessas funcionalidades que ninguém entende por que não vem desde o início com o email. Este é um conceito pelo qual tivemos um carinho especial já no lançamento, mas não achávamos que essa característica nos levaria a todos os lugares, inclusive para o âmbito privado dos usuários.

Este dado traz, para nós, uma grande oportunidade de negócio. A simplicidade do conceito do double-check para Gmail faz nossos usuários levar nossa extensão Chrome para casa, mas o contrário também acontece.

As pessoas descobrem sobre MailTrack através de colegas, amigos e familiares, e também nos levam para seus escritórios. Essa característica edo produto potencializa nossa viralidade, o que é sempre uma boa notícia para startups de tecnologia.

 

Hipótese #3: Não deveríamos focar tanto em SEO

MailTrack nasceu em 2013, quando todo papo sobre “a morte da Otimização dos Motores de Busca” começou a ganhar força. No campo do marketing digital, todos escutamos a notícia de que o Google estava melhorando seus algoritmos na hora de posicionar seus resultados de acordo com a relevância do conteúdo de cada site. Aqueles velhos truques, malandragens com palavras-chave, não teriam muita mais força — por fim!

De certa maneira, acredito que essa notícia nos ajudou a que nos concentrássemos mais em conceitualizar o que era MailTrack, o que nos levou a pensar menos em como o Google iria nos posicionar, e mais na forma que nosso produto conectaria com nossos usuários, tanto de forma prática como emocional.

Isso nos convidou a aprender rápido a contar nossa história. Nosso elevator pitch, aquela frase que você deve ter preparada para vender seu produto numa subida de elevador, era tão curta e direta que entrava em um tweet com todos os hashtags que quiséssemos. Nós éramos os ✓✓ para Gmail. Alguma vez você se perguntou por que os double-checks estão em todos os lugares, menos no email? Bem, a gente também.

Isso dito, entretanto, como é que tantos usuários nos acham pelo Google?

Para nós, a explicação é clara: ao cometer o “erro” de não pensar muito nos velhos truques com palavras-chave que sempre foram a cara ruim do SEO, estávamos fazendo na verdade um bom tipo de otimização!

Focamos em contar nosso história bem, e recebemos menções em blogs e veículos espalhados pelo mundo. Agora, quando as pessoas buscam uma solução de email tracking como a nossa, sempre encontram registros da nossa startup.

 

O que surpreende você sobre MailTrack?

Um dos resultados mais importantes que conseguimos graças a sua participação na nossa pesquisa foi consolidar internamente a visão de que basear nossas decisões em informação é importante, e que nossos usuários querem nos ajudar a melhorar.

Uma vez mais, obrigado pela ajuda! E não deixem de nos contar suas ideias, sugestões e críticas.

Alguma outra hipótese que deveríamos estar questionando?