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A origem da profissão de Product Manager, ou simplesmente PM, é um daqueles casos interessantes em que uma necessidade prática do mercado acabou criando uma função que hoje é absolutamente essencial em praticamente qualquer empresa de tecnologia, inovação e serviços.

O conceito de gestão de produto começou a ganhar forma lá nos Estados Unidos, na década de 1930, quando a Procter & Gamble — sim, aquela gigante dos bens de consumo — percebeu que precisava de pessoas responsáveis não só por vender produtos, mas por pensar estrategicamente em todo o ciclo de vida deles. Um dos primeiros registros do que hoje chamamos de Product Management surgiu quando Neil H. McElroy, um funcionário da P&G, escreveu um memorando defendendo a criação de cargos que focassem exclusivamente no acompanhamento de marcas específicas, cuidando de aspectos como desenvolvimento, marketing, performance no mercado e relacionamento com os consumidores.

Esse movimento inicial era muito voltado para produtos físicos — como sabões, cremes dentais, perfumes —, mas a lógica que estava sendo plantada ali era muito poderosa: alguém precisava ser o dono do produto, garantir que ele resolvesse um problema real, fosse desejado pelo público e se mantivesse competitivo ao longo do tempo. McElroy, inclusive, mais tarde foi secretário de Defesa dos Estados Unidos e, olha só que interessante, teve contato direto com os fundadores de empresas que depois impulsionariam o Vale do Silício, como a Hewlett-Packard. Ou seja, a sementinha do Product Management acabou migrando para o universo da tecnologia meio que por osmose.

Foi entre os anos 1980 e 1990, com a explosão da indústria de software, que a profissão de Product Manager ganhou contornos mais próximos do que conhecemos hoje. As empresas de tecnologia perceberam que desenvolver um produto digital não era apenas codificar; era preciso entender profundamente o que o usuário precisava, traduzir essas necessidades para equipes técnicas, tomar decisões estratégicas sobre o que construir primeiro, e equilibrar tudo isso com metas de negócios. Surgia aí o PM como um verdadeiro tradutor entre o mundo do cliente e o mundo da engenharia.

Ao longo dos anos, a função de PM foi ficando cada vez mais sofisticada. Não bastava mais entender um pouco de tecnologia e ter uma noção de negócios: o profissional precisava desenvolver habilidades de liderança sem autoridade formal, porque, diferente de um gerente tradicional, o PM geralmente não tem poder direto sobre os desenvolvedores, designers e analistas com quem trabalha. O que ele precisa é de influência, de capacidade de alinhamento, de habilidade em vender uma visão de produto que motive o time a construir algo incrível.

E a profissão continuou evoluindo, viu? Com o surgimento das metodologias ágeis — como Scrum e Kanban —, o PM assumiu também um papel crucial na organização do trabalho em ciclos curtos de entrega e aprendizado contínuo. Hoje, a expectativa é que o Product Manager tenha domínio sobre conceitos de UX (experiência do usuário), data analytics, gestão de stakeholders e definição de métricas de sucesso. Não é raro ver PMs participando diretamente de entrevistas com usuários, analisando funis de conversão no Google Analytics, criando protótipos rápidos no Figma junto com designers, e depois apresentando resultados em reuniões de estratégia para o conselho da empresa.

Hoje, ser PM é viver nesse equilíbrio quase artístico entre ouvir profundamente as pessoas, tomar decisões difíceis e, muitas vezes, errar rápido para aprender rápido. Porque, convenhamos, em um mundo onde as necessidades mudam na velocidade de um clique, o Product Manager é quem garante que os produtos continuem sendo relevantes, úteis e apaixonantes para quem os usa, não é verdade?

 

Como identificar, entender e priorizar problemas reais dos usuários?

Não adianta ter ideias brilhantes dentro da sala de reunião se, na prática, essas ideias não tocarem nas dores reais de quem usa o produto. A primeira coisa que um PM precisa fazer é escutar de verdade. Isso começa, lá na ponta, com a criação de canais abertos de comunicação com o usuário. Pode ser através de formulários de feedback dentro do próprio aplicativo, sessões de entrevistas individuais, fóruns comunitários ou até mesmo interações espontâneas em redes sociais.

O importante aqui é criar oportunidades genuínas para que os usuários contem, com as próprias palavras, o que estão sentindo, onde estão travando, o que amam e o que odeiam. Só que ouvir o usuário não é simplesmente anotar o que ele diz, né? É preciso saber fazer perguntas abertas e investigativas. Um bom PM, ao ouvir que um usuário desistiu de finalizar uma compra no aplicativo, por exemplo, não vai se contentar apenas em registrar “usuário não concluiu a compra”. Ele vai perguntar: “O que fez você desistir?”, “Em que parte do processo você sentiu mais dificuldade?”, “Teve algo que você não entendeu ou que não funcionou como esperava?”. Dessa forma, o Product Manager consegue sair da superfície e realmente cavar até o problema raiz. Um exemplo muito real do dia a dia seria durante uma rodada de entrevistas onde usuários reclamam de ‘lentidão’ no app de reservas de hotéis. O PM, ao investigar, percebe que, na verdade, o problema não é a lentidão técnica do aplicativo, mas sim o excesso de formulários obrigatórios que faz o processo parecer interminável. Viu como a diferença entre o que o usuário sente e o que realmente acontece pode ser sutil?

Depois dessa fase de escuta e investigação, vem a parte de sistematizar os problemas. Aqui o PM precisa organizar tudo o que foi coletado de uma forma que facilite a análise. Pode ser através de planilhas, quadros no Trello, murais no Miro ou mapas de empatia. Não basta só listar reclamações: é preciso agrupar problemas semelhantes, identificar padrões, entender quantas pessoas estão sendo impactadas e o quão grave é aquele impacto. Imagine, por exemplo, um PM que organiza um mapa de problemas de um app de treino físico: ele percebe que 60% dos usuários novatos reclamam que não sabem por onde começar. Mesmo que o app tenha centenas de treinos disponíveis, a falta de uma orientação inicial está gerando frustração e abandono precoce.

A etapa seguinte é talvez a mais crítica: priorizar o que resolver primeiro. Nem todo problema precisa ser atacado imediatamente. O PM precisa considerar fatores como impacto no negócio, urgência para o usuário, complexidade de solução e alinhamento estratégico. Para isso, frameworks como RICE (Reach, Impact, Confidence, Effort) ou Value vs. Effort podem ser aliados importantes, mas a sensibilidade prática faz toda a diferença. Um exemplo prático: em um aplicativo de pagamentos, dois problemas são identificados — dificuldade de encontrar a opção de boleto e atraso nas notificações de pagamento recebido. Resolver o atraso nas notificações pode ter um impacto imediato na confiança dos usuários e nos índices de satisfação, enquanto reorganizar o menu é importante, mas pode esperar um pouco. O PM, analisando o cenário, decide priorizar aquilo que toca mais diretamente na segurança e experiência crítica do usuário.

Além disso, é essencial que o PM não se apaixone pela primeira solução que aparece. Depois de identificar e priorizar o problema, o ideal é validar possíveis soluções antes de implementá-las completamente. A prática do dia a dia pode incluir criar protótipos rápidos, realizar testes A/B ou lançar versões beta para públicos controlados. Por exemplo, se o PM descobriu que muitos usuários abandonam o carrinho por falta de informações claras sobre o frete, ele pode testar duas variações: uma colocando o valor do frete já na página do produto e outra oferecendo simulações de frete no próprio carrinho. Assim, antes de fazer uma grande mudança estrutural, ele vê o que realmente gera impacto positivo.

Outro ponto que faz diferença é acompanhar métricas constantemente. Não adianta resolver um problema identificado e achar que o trabalho acabou. O PM precisa medir o que mudou depois da implementação: o número de carrinhos abandonados diminuiu? O tempo de cadastro no aplicativo caiu? O engajamento aumentou? Ter esse olhar de melhoria contínua transforma o trabalho de identificação de problemas num ciclo vivo de aprendizado e evolução.

 

Tá, mas quais apps ou softwares o PM pode utilizar?

Um dos primeiros que vale destacar é o Typeform ou o Google Forms. Esses dois são excelentes para criar formulários de feedback direto com o usuário. Imagina um PM que acabou de lançar uma nova funcionalidade de personalização de perfis em um app de redes sociais e quer entender como foi a recepção. Ele pode montar um formulário bem rápido, com perguntas abertas e fechadas, e disparar para uma base segmentada de usuários. Em poucos dias, ele coleta dezenas, às vezes centenas de respostas que mostram o que foi intuitivo, o que gerou confusão e o que poderia melhorar.

Depois vem a necessidade de organizar e analisar essas respostas. Aí entra o uso de softwares como o Notion ou o Airtable. O Notion, por exemplo, é praticamente um canivete suíço para PMs. Ele permite criar bancos de dados, dashboards, sistemas de priorização e registros de entrevistas de usuário tudo no mesmo ambiente. Imagina que o PM está mapeando as dores de usuários de um aplicativo de aluguel de bicicletas elétricas. Ele pode criar no Notion uma tabela onde registra cada feedback recebido, marca palavras-chave como “bateria”, “ponto de retirada” ou “preço”, e ainda cria visualizações diferentes para agrupar esses problemas por categoria ou urgência.

Quando chega o momento de visualizar esses insights de maneira mais estratégica, ferramentas como Miro ou FigJam entram em cena. São softwares de quadro branco virtual, ótimos para criar mapas de empatia, jornadas do usuário ou até mesmo organizar sessões de brainstorming com o time. Dá para fazer, por exemplo, um workshop remoto onde o PM junta designers, engenheiros e analistas para mapear uma jornada de compra e identificar onde estão os principais pontos de frustração. No dia a dia, é como pegar uma parede inteira da empresa para grudar post-its coloridos, só que no computador.

Agora, para definir e priorizar o que vai ser resolvido primeiro, muitos PMs usam ferramentas como o Jira ou o Trello. O Jira é mais robusto, muito usado para equipes ágeis, onde o PM consegue criar tickets para cada problema identificado, priorizar usando frameworks como o RICE diretamente dentro da plataforma, montar sprints, acompanhar o andamento das tarefas e manter todo mundo alinhado. Já o Trello é mais leve, ótimo para times menores ou para projetos que não exigem tanta formalidade. O PM pode criar colunas como “Problemas identificados”, “Em análise”, “Priorizados” e ir movimentando as tarefas conforme o fluxo avança.

Para validar hipóteses de solução, especialmente antes de mexer no produto de verdade, entra em cena o Figma. Ele é essencial para criar protótipos rápidos de telas ou fluxos. Então, imagina que o PM identificou que muitos usuários de um app de delivery não conseguem achar o botão de “repetir pedido”. Antes de pedir ao time de desenvolvimento para mudar o app inteiro, ele cria um protótipo de uma nova interface no Figma, coloca para teste em uma ferramenta como o Maze — que permite testar usabilidade de protótipos —, e mede se o tempo para encontrar o botão realmente diminui.

Para medir o impacto e entender se os problemas estão sendo resolvidos, não tem como fugir de ferramentas de analytics. Mixpanel, Amplitude e o clássico Google Analytics são super utilizados. Um PM que quer saber se, depois de mudar a tela de checkout, o abandono de carrinhos diminuiu, vai usar essas ferramentas para rastrear taxas de conversão, tempo de conclusão de etapas e identificar novos gargalos. No dia a dia, isso significa acessar dashboards prontos ou montar relatórios semanais para monitorar o que está acontecendo em tempo real.

Além disso, para garantir que a voz do usuário continue chegando sem filtros, muitos PMs usam o Intercom ou o Zendesk para integração direta com o suporte ao cliente. Dá para configurar alertas para receber notificações sempre que um usuário reporta um problema novo ou classificar reclamações por tipo de erro, o que alimenta constantemente o backlog de melhorias.

Na prática mesmo, no dia a dia, o PM fica meio que pulando entre essas ferramentas. De manhã ele pode estar analisando métricas no Mixpanel, depois revisando feedbacks no Notion, em seguida prototipando uma nova solução no Figma, alinhando prioridades no Jira, e à tarde, facilitando uma sessão de brainstorming no Miro. Tudo isso enquanto troca ideias no Slack e atualiza os stakeholders no Confluence, que também é outra ferramenta ótima para documentação contínua de produtos.

 

Como definir e validar hipóteses de soluções com o time de produto?

Definir e validar hipóteses de soluções com o time de produto é quase como coreografar uma dança a várias mãos, onde o Product Manager precisa garantir que todos estejam pisando no mesmo ritmo, entendendo o problema de verdade e apostando na solução certa. Na prática, tudo começa com a definição clara da hipótese, e o PM precisa fazer isso de maneira objetiva, sem deixar espaço para interpretações soltas. Geralmente, ele traz algo como: “Acreditamos que, se incluirmos uma barra de progresso no cadastro, aumentaremos a taxa de conclusão em pelo menos 15%”. Percebe que não é só uma ideia jogada? Tem ação esperada e resultado mensurável embutido ali.

No dia a dia, esse momento costuma acontecer em reuniões de discovery, onde o PM senta com designers, engenheiros, analistas e, às vezes, até com alguém do atendimento ao cliente para garantir que todos os ângulos sejam considerados. Imagine uma situação onde o time está tentando resolver um problema no aplicativo de marketplace, onde muitos vendedores iniciam o processo de criação de anúncio, mas não publicam o produto. O PM não chega mandando “vamos mudar o fluxo inteiro”. Ele propõe hipóteses específicas, como “Se reduzirmos o número de campos obrigatórios na primeira etapa, mais vendedores completarão o anúncio”, e discute com o time se isso faz sentido, se já viram algo semelhante, ou se existem riscos escondidos.

Depois de alinhar qual hipótese vale testar, entra a fase de planejamento do experimento. O PM, junto com o time, define o que será feito para testar aquilo. Na prática, pode ser construir um MVP (Minimum Viable Product), um teste A/B, ou até uma versão fake door, onde uma funcionalidade é anunciada para medir o interesse antes mesmo de ser de fato desenvolvida. Por exemplo, em um app de viagens, o PM e o time decidem testar se uma função de “reserva flexível” aumentaria o número de compras. Antes de desenvolver a funcionalidade inteira, eles criam apenas um botão “Reservar com flexibilidade” que, ao ser clicado, informa que a função estará disponível em breve. Assim, eles medem quantas pessoas se interessariam sem gastar semanas em desenvolvimento.

Durante o experimento, o PM fica de olho nos indicadores combinados, geralmente organizando isso em painéis no Mixpanel, Amplitude ou Google Analytics. Não é raro ver PMs criando alertas automáticos para serem avisados caso alguma métrica dispare ou despenque durante o teste. É tipo estar com o coração na mão e o olho colado no gráfico. Se a hipótese for validada — ou seja, se os dados confirmarem que a solução melhorou de fato o que eles queriam melhorar — o time então se organiza para construir a solução definitiva, aí sim com mais profundidade, polimento e integração com o resto do produto.

Mas nem sempre tudo sai como planejado, viu? Às vezes, a hipótese é invalidada. E nesse caso, o PM precisa ser o primeiro a reconhecer isso com humildade e tratar como aprendizado. Um exemplo muito real: em uma plataforma de educação online, o time apostava que incluir certificados digitais automáticos ao final dos cursos aumentaria a taxa de conclusão. Criaram o MVP, soltaram para uma parte dos usuários, e adivinha? Quase ninguém se importou com o certificado. O que os dados mostraram, surpreendentemente, é que os alunos paravam porque o conteúdo dos módulos finais era muito técnico e maçante, e não porque faltava incentivo de certificação. Ou seja, o problema raiz estava completamente em outro lugar.

Para fechar esse ciclo, o PM geralmente organiza uma sessão de retrospectiva com o time. A ideia é discutir o que deu certo, o que poderia ter sido melhor planejado e quais novos aprendizados podem guiar os próximos testes. No cotidiano, é como se fosse aquela conversa de fim de projeto em volta da mesa (ou da videoconferência), onde todo mundo é incentivado a falar sem medo, mesmo que a hipótese tenha falhado. É nesse ambiente de segurança psicológica que surgem ideias ainda mais sólidas para os próximos ciclos.

E olha, o grande segredo aqui é que o PM nunca trabalha sozinho nesse processo. Ele precisa fomentar um ambiente de co-criação, onde o designer propõe soluções visuais alternativas, o engenheiro aponta riscos técnicos que ninguém tinha pensado, e o analista de dados ajuda a modelar o que exatamente vai ser medido. O sucesso na validação de hipóteses vem dessa inteligência coletiva — e não de ideias brilhantes isoladas. No fim, é muito menos sobre apostar no chute certeiro e muito mais sobre testar rápido, aprender rápido e ajustar a rota com responsabilidade. É isso que transforma times medianos em times de produto excepcionais.

 

Como criar e manter um roadmap de produto eficiente?

Criar e manter um roadmap de produto eficiente, na prática do dia a dia, é uma das tarefas mais desafiadoras — e, ao mesmo tempo, mais estratégicas — que um Product Manager precisa dominar. Não é só sentar e listar um monte de entregas que a equipe vai fazer, muito menos desenhar uma linha do tempo bonitinha cheia de caixinhas coloridas. Um bom roadmap é quase como um mapa vivo: ele mostra a direção, ajusta o caminho conforme surgem novas informações e precisa fazer sentido tanto para o time que executa quanto para os stakeholders que acompanham.

Tudo começa com a definição de prioridades, e, para isso, o PM precisa ter muito claro quais são os objetivos estratégicos da empresa e os problemas reais dos usuários. No dia a dia, isso significa que ele não pode simplesmente colocar no roadmap que vai “melhorar o fluxo de pagamento” porque alguém do comercial pediu. Ele precisa investigar dados, conversar com usuários, analisar concorrência e articular bem as iniciativas. Imagina um PM que trabalha num app de mobilidade urbana e percebe, com base em dados de churn, que usuários estão desistindo porque o tempo de espera por motoristas é muito alto em horários de pico. O roadmap, nesse caso, pode incluir iniciativas como “implementar bônus para motoristas em horários de alta demanda” ou “melhorar o algoritmo de alocação de corridas” — sempre conectado a resolver problemas de negócio e de usuário ao mesmo tempo.

Quando vai criar o roadmap, o PM normalmente organiza os itens em temas ou épicos maiores, em vez de listar tarefas muito pequenas. Isso ajuda a manter a visão estratégica e evita aquele roadmap que mais parece uma lista de supermercado. Em um produto de e-commerce, por exemplo, ao invés de colocar “refatorar a página de produto” como item solto, o PM agrupa em algo como “Melhorar a conversão na jornada de compra”, onde a refatoração é apenas uma das ações dentro desse objetivo maior.

A comunicação é outro ponto crítico para um roadmap funcionar de verdade. Não adianta o PM criar um documento incrível e trancar numa gaveta digital. Ele precisa apresentar para o time, para a liderança, para parceiros de outras áreas, explicar o racional por trás das escolhas e, principalmente, deixar claro que o roadmap é vivo, que pode — e provavelmente vai — mudar conforme o mercado muda, os usuários mudam ou novas prioridades surgem. No cotidiano, isso significa, por exemplo, que o PM pode começar o trimestre com uma aposta grande em novas funcionalidades sociais no app, mas, se no meio do caminho uma atualização regulatória obrigar mudanças no sistema de pagamentos, ele precisa ter a maturidade de replanejar o que for necessário e reorientar o time.

Para manter o roadmap sempre atualizado, o PM precisa ter rotinas de revisão. Não é algo que se faz uma vez por ano e depois esquece. Em muitos times, é comum o PM reservar um momento a cada sprint — ou pelo menos a cada mês — para revisar o roadmap, checar o que foi concluído, o que mudou, o que apareceu de novo e como isso impacta o restante do planejamento. Imagine um PM que lidera o desenvolvimento de um aplicativo de assinatura de livros digitais e, ao revisar os dados, percebe que uma nova tendência de audiobooks está crescendo muito rápido. Ele precisa ser ágil para incluir testes de audiobooks no roadmap, talvez antecipar protótipos ou até mesmo buscar parceiros de narração de conteúdo, porque se ele esperar o próximo trimestre para planejar, o bonde da oportunidade já passou.

No dia a dia, os PMs usam ferramentas específicas para organizar e visualizar o roadmap. O Productboard, o Aha!, ou até mesmo uma solução mais simples no Trello ou no Notion, ajudam a estruturar tudo em versões diferentes para públicos diferentes. Porque, veja bem, o roadmap para o time de desenvolvimento precisa ter muito mais detalhe técnico do que o roadmap que o PM apresenta para o CEO da empresa. Para a liderança, ele vai focar nos impactos e entregas de valor; para o time, vai detalhar mais o como e o quando.

Um ponto superimportante que muitos PMs novatos esquecem é que o roadmap não é um compromisso inquebrável, mas também não pode ser uma colcha de retalhos trocada toda hora. Tem que ter equilíbrio: o suficiente de rigidez para dar direção e alinhamento, mas também flexibilidade para reagir a novas informações. No cotidiano, é como se o PM estivesse dirigindo à noite numa estrada longa: ele sabe o destino, tem uma ideia da rota, mas o farol só ilumina os próximos metros. Então, se aparecer um buraco, um desvio ou um atalho melhor, ele ajusta o trajeto sem perder de vista o objetivo final.

 

Como trabalhar com dados e métricas para tomar decisões informadas?

O dia do PM começa — e muitas vezes termina — olhando para dashboards e relatórios. Ferramentas como Amplitude, Mixpanel, Google Analytics, Looker ou Power BI viram companheiras de café da manhã. Se ele está liderando um produto de streaming de música, por exemplo, vai querer acompanhar métricas como número de novos usuários, tempo médio de reprodução, taxa de abandono de playlists e taxa de upgrade de plano gratuito para pago. Só que, veja, não é só bater o olho no número. O PM precisa ter sempre aquela pulga atrás da orelha: por que essa métrica subiu? Por que caiu? O que mudou no comportamento do usuário?

Para entender essas variações, o PM cruza dados quantitativos com dados qualitativos. Na prática, isso quer dizer que ele combina os números com entrevistas, formulários, feedbacks em redes sociais e até conversas informais com usuários. Imagine uma situação em que o número de pedidos cancelados em um app de delivery subiu 10% em uma semana. Só olhando o dado bruto, o PM pode até imaginar mil razões, mas, ao puxar entrevistas rápidas com entregadores e clientes, descobre que o problema foi uma atualização no app que deixou o botão de confirmação de pedido meio escondido. A partir disso, a decisão deixa de ser “achismo” e passa a ser baseada numa evidência concreta.

Outro momento muito comum no dia a dia é o de definição de métricas de sucesso para novos lançamentos. Antes de soltar uma nova funcionalidade, o PM precisa sentar com o time e definir o que exatamente vai ser medido. Não adianta apenas lançar uma área nova no app e depois olhar se “foi bem” ou “foi mal” sem ter critério. Se o time está colocando no ar um recurso de favoritos em uma loja virtual, o PM pode definir que sucesso significa aumentar em 15% a quantidade de itens adicionados ao carrinho a partir dos favoritos no primeiro mês. Essa clareza ajuda a direcionar tanto o esforço de desenvolvimento quanto a análise posterior.

Uma coisa interessante é que o PM precisa sempre cuidar para não se apaixonar pelas métricas erradas. No meio do dia a dia, é muito fácil cair na armadilha de ficar perseguindo métricas de vaidade — como número de downloads ou curtidas — que nem sempre estão ligadas ao valor real entregue para o usuário ou para o negócio. Num app de organização financeira, por exemplo, ter 1 milhão de downloads é ótimo, mas, se apenas 5% dos usuários ativos realmente usam a função de controle de gastos, tem algo muito mais importante a ser trabalhado do que aumentar ainda mais os downloads.

Para conseguir trabalhar bem com dados, o PM muitas vezes precisa criar estruturas próprias de experimentação. Se quer testar uma nova tela de cadastro, por exemplo, pode montar um teste A/B usando o Optimizely, o Google Optimize ou, em casos mais internos, pedir apoio do time de engenharia para configurar o próprio sistema de experimentação. Na prática, isso se traduz em lançar duas versões diferentes da mesma tela para partes diferentes dos usuários e comparar métricas como taxa de conversão, tempo gasto e desistências no processo.

Além disso, existe o lado bem operacional que muita gente esquece: o PM precisa garantir que os dados que ele está usando são confiáveis. Não adianta nada se apoiar em números que estão sendo mal capturados. Então, sim, existe aquele momento mais técnico onde o PM senta com analistas de dados ou engenheiros para discutir eventos de tracking, revisar planos de métricas, garantir que cada clique, cada envio de formulário, cada conversão esteja sendo registrado do jeito certo. Se não cuidar disso, o risco é alto: tomar decisões erradas baseadas em dados sujos.

No cotidiano, o PM organiza suas análises em documentos simples, muitas vezes usando o Notion ou o Confluence para deixar histórico dos experimentos. Também é supercomum que ele mantenha uma rotina de compartilhamento de aprendizados com o time todo — seja em rituais de planning, seja em reuniões específicas de análise de resultados. Um exemplo prático? Depois de testar uma nova função de “sugestão automática de produtos” em um app de farmácia online, o PM monta um pequeno relatório com gráficos, insights e uma breve interpretação: “A sugestão automática aumentou em 12% a conversão de produtos relacionados, especialmente nas categorias de vitaminas e suplementos, o que indica aderência entre o perfil de compras recorrentes.” Assim, o time inteiro aprende junto e toma decisões melhores nos próximos passos.

No fundo, trabalhar com dados para tomar decisões é mais do que fazer consultas em dashboards: é ter uma mentalidade investigativa o tempo todo, saber fazer boas perguntas, interpretar sinais fracos e resistir à tentação de conclusões apressadas. O PM que domina essa habilidade constrói produtos mais relevantes, mais rentáveis e, principalmente, mais conectados com as necessidades reais das pessoas. E, convenhamos, no fim das contas, é isso que faz toda a diferença entre um produto que vive e um produto que simplesmente… morre.

 

Como colaborar com equipes multidisciplinares e gerenciar as partes interessadas?

No dia a dia, o PM está o tempo todo transitando entre diferentes universos — falando com desenvolvedores pela manhã, designers à tarde e, de noite, apresentando resultados para o time de marketing ou para o C-Level da empresa.

A primeira coisa que o PM precisa entender é que cada grupo fala uma língua diferente. Com o time de engenharia, por exemplo, ele precisa ser claro e técnico o suficiente para explicar o que é o problema que precisa ser resolvido, sem tentar dar a solução pronta. Imagina que a empresa está criando um novo sistema de recompensas dentro do aplicativo de alimentação saudável. O PM vai detalhar o objetivo, tipo: “Queremos aumentar o engajamento diário em 20% incentivando pequenos desafios diários”, e depois trabalhar junto com engenheiros para pensar em como isso pode ser implementado, sem enfiar uma arquitetura de sistema goela abaixo.

Já com designers, a conversa muda de tom. Aqui, o PM precisa falar sobre experiências, jornadas, emoções que o usuário sente. Não adianta dizer “precisamos de uma tela bonita”; ele precisa apresentar os dados, explicar o comportamento que espera e ouvir muito os designers para encontrar soluções criativas. Numa situação real, se o app de agendamento médico está sofrendo com usuários que abandonam o fluxo antes de marcar uma consulta, o PM pode sentar com o designer, mostrar a taxa de desistência por etapa e levantar hipóteses juntos: será que falta clareza no botão? Será que o formulário parece burocrático demais? A colaboração vem da abertura para ouvir, questionar e construir em conjunto.

Com stakeholders de negócios — líderes de marketing, vendas, jurídico, atendimento — o jogo é outro ainda. Aqui, o PM vira quase um tradutor de necessidades. Ele precisa entender as pressões que cada área sofre, captar as prioridades e, ao mesmo tempo, proteger o foco do produto para não virar uma colcha de retalhos cheia de pedidos soltos. No dia a dia, isso pode ser algo como receber uma solicitação urgente do time jurídico para adaptar o app a uma nova regulamentação de privacidade. O PM vai precisar priorizar essa demanda, renegociar prazos de outras entregas e explicar para a liderança que, mesmo que isso atrase o lançamento de uma nova feature, é essencial para manter a conformidade legal e evitar multas pesadas.

Uma ferramenta prática que ajuda muito nesse jogo é o uso de rituais de alinhamento, como reuniões de Product Sync semanais, onde o PM atualiza todo mundo sobre o que está acontecendo no produto, o que está sendo medido, quais são os próximos passos. E aqui entra um detalhe importante: essas reuniões precisam ser eficientes, sem virar longos relatórios chatos. Em muitos times, o PM cria resumos visuais rápidos usando slides, Miro ou Notion, com poucos dados, mas muita clareza de decisão. Se, por exemplo, o app de cursos online decidiu pausar o desenvolvimento de novos cursos para focar na melhoria da experiência de videoaulas, o PM apresenta o racional com base em métricas de retenção e feedback de usuários, e já prepara o terreno para as dúvidas que certamente virão.

Outro ponto essencial é saber gerenciar conflitos de maneira adulta. Porque, vamos ser sinceros, conflito vai ter. O time de vendas quer features para fechar contratos; o time de atendimento quer reduzir reclamações; os engenheiros querem estabilidade técnica; e o PM precisa equilibrar tudo isso. Um exemplo muito real: o time comercial quer prometer uma integração com uma nova plataforma de pagamento para um grande cliente, mas o time técnico sabe que isso vai atrasar todo o roadmap em dois meses. O PM precisa escutar os dois lados, avaliar o impacto, apresentar alternativas e, muitas vezes, dizer não de forma respeitosa, explicando claramente as consequências de cada escolha.

Para facilitar esse gerenciamento, ferramentas como Jira, Asana ou Monday.com ajudam a dar visibilidade para todos sobre o que está sendo feito e por quê. Mas, mais importante do que a ferramenta, é o hábito de manter transparência radical: compartilhar as vitórias, os problemas e até os erros com todo mundo. No cotidiano, o PM que envia um e-mail semanal de updates sobre o produto, com um resumo leve do que foi feito, do que deu errado e do que vem pela frente, ganha muito mais respeito e colaboração do que aquele que guarda informação só para si.

 

Exemplo prático

Imagine que você, como PM de uma empresa de tecnologia educacional chamada LearnUp, esteja liderando o desenvolvimento de uma nova funcionalidade: uma área de “trilhas personalizadas de estudo” dentro do app. O objetivo da LearnUp é aumentar o tempo de permanência dos usuários no aplicativo e, consequentemente, reduzir a taxa de cancelamento de assinaturas, que anda preocupando a liderança.

Na prática, seu dia começa com uma reunião de alinhamento com o time de engenharia. Sentados na sala estão a Marina, líder técnica, e o Thiago, desenvolvedor backend. Você apresenta o conceito geral da trilha personalizada, explicando que o algoritmo precisa sugerir cursos com base nas preferências e no histórico de navegação de cada usuário. Ao invés de dizer como programar o algoritmo, você traz o problema de produto: “Queremos que cada aluno sinta que o app o conhece de verdade, sugerindo próximos passos que façam sentido para seu objetivo pessoal de aprendizado.” Aí, junto com o time, vocês discutem limitações técnicas, estimam a complexidade e já começam a desenhar uma arquitetura viável.

Depois do almoço, você se reúne com o time de design, onde estão a Laura, designer de UX/UI, e o Pedro, pesquisador de usuários. Eles trazem dados fresquinhos de entrevistas realizadas com estudantes, onde ficou claro que muita gente sente “paralisia de escolha” ao abrir o catálogo de cursos. Você compartilha os objetivos estratégicos da funcionalidade e, em vez de pedir telas prontas, promove uma conversa: “Como podemos tornar essa experiência mais fluida e menos cansativa para quem entra buscando aprender rápido?” Em resposta, o time de design propõe testar diferentes formatos de apresentação das trilhas, como carrosséis personalizados e pequenos quizzes iniciais para entender os interesses do usuário.

Mais tarde, chega o momento de conversar com stakeholders. Você organiza uma reunião com representantes de vários setores: o Henrique, do marketing; a Sandra, da equipe comercial; o Renato, do jurídico; e a Dra. Paula, da área de atendimento ao cliente. Henrique quer garantir que as trilhas também sejam usadas como material de divulgação para atrair novos alunos. Sandra está preocupada se a funcionalidade pode ser usada como argumento de vendas nos pacotes corporativos. Renato questiona a coleta de dados pessoais para personalização e alerta sobre a necessidade de ajustes na política de privacidade. Paula, por sua vez, traz o feedback de que muitos usuários têm dificuldades em encontrar suporte dentro do app.

Você escuta todas as preocupações, faz anotações e começa o trabalho de gerenciamento de expectativas. Explica para Henrique que sim, a funcionalidade pode gerar materiais para campanhas, mas que inicialmente o foco será a retenção, não aquisição. Para Sandra, sugere envolver o time dela nos testes-piloto para ter argumentos sólidos de vendas. Para Renato, marca uma reunião paralela para discutir compliance detalhado. E para Paula, assume o compromisso de incorporar um atalho de contato rápido nas trilhas, facilitando a vida dos usuários perdidos.

À noite, antes de fechar o dia, você atualiza o roadmap no Jira, insere o feedback de todos na documentação do Confluence e manda um e-mail de resumo para toda a equipe, reforçando o próximo grande marco: “Entrega da primeira versão beta da funcionalidade de trilhas até o fim do próximo sprint.” Nesse e-mail, você não só dá transparência como também gera engajamento, mostrando como cada área contribuiu para a construção dessa solução.

Agora, percebe? Nesse exemplo, você como PM não apenas gerenciou tarefas, mas principalmente gerenciou relações humanas, negociou prioridades e deu clareza de propósito para todo mundo envolvido. Esse trabalho diário, muitas vezes invisível para quem olha de fora, é o que constrói produtos que de fato fazem sentido para as pessoas — e times que confiam uns nos outros na hora de resolver qualquer problema que apareça.

 

Como o PM deve avaliar métricas de desempenho que não estão batendo com a realidade? Quais as principais armadilhas que ele deve evitar na prática do dia a dia?

Imagine que você, como PM da FitTrack, uma plataforma que oferece planos de treino e acompanhamento nutricional, está avaliando o desempenho do último lançamento de uma funcionalidade de integração com dispositivos de monitoramento de atividades físicas. Os dados mostram que, em apenas uma semana, a taxa de ativação dos usuários caiu significativamente, o que te deixa preocupado. Ao olhar para as métricas de retenção e engajamento, você percebe que os números não estão condizendo com as expectativas. Isso te faz questionar: “O que está acontecendo de errado? Por que os usuários não estão interagindo como imaginávamos?”

Na prática, o primeiro passo é dar um passo para trás e verificar a qualidade dos dados. Muitas vezes, métricas erradas ou incompletas podem gerar conclusões equivocadas. Se você estiver usando ferramentas como Google Analytics, Mixpanel ou até mesmo Firebase, vale a pena conferir se os eventos estão sendo rastreados corretamente. Pode ser que, por exemplo, o código que registra o “clicou no botão de conectar dispositivo” esteja com um erro de implementação, o que faz com que a métrica apareça mais baixa do que realmente é. Uma vez corrigido, o número de ativações pode refletir a realidade de forma mais precisa.

Outro ponto é entender a distribuição dos dados. Se, por exemplo, uma parte significativa dos usuários que não estão ativando a integração são de uma região específica, pode ser um sinal de que o problema é local. Vamos imaginar que a FitTrack tenha feito uma parceria com uma marca popular de relógios de atividades, mas essa marca não tem grande presença em algumas regiões. Nesse caso, o que você está vendo nas métricas não é um reflexo de uma falha no produto, mas sim de uma mismatch de mercado. É essencial que, antes de tirar conclusões precipitadas, o PM busque sempre por análises segmentadas que revelem mais detalhes sobre o comportamento de grupos específicos de usuários.

Outro erro comum, e que você deve evitar, é o de tomar decisões com base apenas em uma métrica. Se você se basear apenas na taxa de ativação, pode acabar esquecendo de analisar a qualidade da experiência do usuário com a funcionalidade. Às vezes, os usuários podem estar utilizando a integração, mas, devido a uma falha na sincronização dos dados, a experiência se torna frustrante. Nesse caso, se você decidir que a funcionalidade não está funcionando com base apenas nas ativações baixas, pode perder a oportunidade de corrigir o que está realmente afetando a satisfação do usuário. Por isso, cross-checking entre diferentes métricas, como engajamento, feedback de usuários e NPS (Net Promoter Score), pode te dar uma visão mais precisa do que realmente está acontecendo.

Na prática, é também importante tomar cuidado para não se apegar demais aos KPIs antigos. Suponha que a FitTrack tenha priorizado muito a taxa de cliques nos últimos meses. Porém, agora que a empresa está tentando agregar mais valor no longo prazo, o foco deve ser na retenção e valor vitalício do usuário. Às vezes, uma métrica que era relevante no começo de um ciclo de produto não é mais tão importante depois. O PM precisa saber quando mudar o foco das métricas de acordo com o estágio do produto. Ao não mudar o foco para métricas mais maduras, como a qualidade do engajamento, você pode cair na armadilha de otimizar para os números errados.

Além disso, o PM precisa ter sempre em mente que dados não são a verdade absoluta. Eles podem te dar pistas e guiar a análise, mas nunca podem substituir o feedback direto dos usuários. Se as métricas não batem com a expectativa, um bom PM não vai simplesmente se prender às tabelas e gráficos. Ele vai buscar conversar diretamente com os usuários para entender o que eles realmente pensam sobre a nova funcionalidade. Pode ser que, ao fazer algumas entrevistas com usuários, você descubra que a integração com o dispositivo tem um fluxo confuso ou que o processo de autorização está demorando mais do que os usuários esperavam. Esses insights qualitativos vão, muitas vezes, te dar respostas mais valiosas do que as próprias métricas.

Por fim, um PM também precisa ser cuidadoso com a pressão por resultados imediatos. Se, após um lançamento, as métricas não estão batendo com o esperado, é tentador querer “resolver” o problema com pressa, fazendo ajustes rápidos que podem afetar a estabilidade do produto. Mas, muitas vezes, o melhor a fazer é esperar, analisar com calma e priorizar mudanças que realmente resolvem o problema de fundo. Um exemplo disso pode ser visto quando, no lançamento de uma nova funcionalidade, a taxa de cliques em um botão específico é muito baixa. O PM, pressionado pela liderança, pode querer mudar o design do botão ou alterar o texto, mas, se o problema estiver em outro lugar, como a falta de conscientização sobre a funcionalidade, esses ajustes não terão impacto.

 

Por fim, como o PM pode gerenciar equipes multifuncionais para garantir o sucesso do produto na prática, levando em consideração seus respectivos cronogramas, falta de pessoal para o serviço, entre outros?

Imagine que você, como PM da TechForce, uma empresa inovadora no ramo de soluções de software para pequenas e médias empresas, está liderando a equipe responsável pelo desenvolvimento de uma nova plataforma de gestão de clientes. Este projeto é de grande importância, pois o objetivo é integrar um CRM robusto com funcionalidades de automação de marketing, ajudando as empresas a otimizarem o atendimento ao cliente e a geração de leads. No entanto, como todo gestor de produto sabe, a jornada do desenvolvimento de um produto nunca é simples. No dia a dia, o Product Manager (PM) enfrenta uma série de desafios para garantir que todas as equipes envolvidas, como engenharia, design, marketing e suporte ao cliente, estejam trabalhando de maneira coordenada e eficiente, cumprindo os prazos estipulados e mantendo a qualidade do produto.

Logo no início do projeto, você se depara com uma situação que requer uma revisão do cronograma. O time de engenharia comunica que a integração com os sistemas legados da plataforma vai ser mais complexa do que o esperado, o que pode levar a um atraso na entrega de uma das funcionalidades mais importantes para o MVP (produto mínimo viável). Enquanto isso, a equipe de design está sobrecarregada com outras demandas e não consegue se dedicar totalmente à nova interface da plataforma, que é um ponto crítico para a experiência do usuário. Além disso, o time de marketing já tem datas definidas para o lançamento, e você percebe que o número de recursos disponíveis é menor do que o necessário para seguir com o plano inicial.

Nesse momento, o seu papel como PM se torna fundamental. Você precisa gerenciar as expectativas de todos os envolvidos e garantir que o projeto siga com o mínimo de impactos. Então, o que você faz? Organiza uma reunião com os stakeholders de todas as áreas envolvidas para redefinir prioridades e fazer ajustes no cronograma, levando em consideração os novos desafios que surgiram. Ao invés de insistir em manter a entrega do MVP conforme o planejado, você sugere uma nova abordagem: dividir as funcionalidades em fases, entregando primeiro as mais críticas para o funcionamento básico do sistema e deixando as melhorias de usabilidade para a próxima fase, quando o time de design estiver mais disponível. Esse tipo de decisão exige uma comunicação clara com todos os times, para que todos compreendam que o objetivo final permanece o mesmo, mas que ajustes serão feitos para garantir que o produto seja lançado de forma eficiente, sem comprometer sua qualidade.

Além disso, um dos maiores desafios que você enfrenta no dia a dia é lidar com a falta de pessoal para dar conta de toda a demanda. O time de suporte ao cliente, por exemplo, está sobrecarregado com o aumento das solicitações dos usuários, o que está impactando a qualidade do atendimento. Sabendo que não é possível contratar mais pessoas a curto prazo, você decide organizar uma reunião com o time de suporte para entender os pontos críticos da operação. Depois de uma análise detalhada, você identifica que muitos dos tickets de suporte são sobre questões recorrentes que poderiam ser resolvidas com um material de apoio mais robusto. Então, você propõe a criação de um FAQ mais completo, além de treinamentos internos, para ajudar os agentes a responderem com mais agilidade às dúvidas mais comuns.

Além disso, você sugere a implementação de um chatbot para responder automaticamente às perguntas frequentes, liberando o time de suporte para focar em questões mais complexas. A automação desses processos é essencial, pois ajuda a melhorar a eficiência sem precisar de uma expansão imediata do time. Em paralelo, você também sugere a contratação temporária de freelancers especializados em atendimento, para que o suporte ao cliente possa continuar a ser prestado com qualidade enquanto as soluções de automação não ficam totalmente implementadas. Com isso, o time de suporte tem condições de manter a qualidade no atendimento, mesmo com uma carga de trabalho mais alta.

Nesse processo, a comunicação se torna um dos pilares principais.À medida que o projeto avança, você percebe que a integração com os sistemas legados está demandando mais tempo do que o esperado. O time de engenharia não está conseguindo concluir as tarefas dentro do prazo estabelecido, o que gera um atraso nas entregas e afeta diretamente o cronograma de lançamento. Para resolver isso, você organiza uma reunião conjunta com os times de engenharia e design para entender as dificuldades e encontrar uma solução conjunta. O time de engenharia explica que há limitações técnicas em algumas das integrações, enquanto o time de design propõe alternativas de layout que poderiam ser mais fáceis de implementar. Como PM, você atua como mediador, ajudando as equipes a encontrar um meio-termo que permita que a funcionalidade seja entregue dentro de um prazo razoável, sem perder a qualidade do produto.

O seu papel também exige que você esteja atento a todas as métricas de performance e indicadores de sucesso definidos para o produto. Durante o acompanhamento do desenvolvimento da plataforma, você percebe que algumas das métricas de sucesso não estão sendo atingidas como o esperado. Ao invés de entrar em pânico, você organiza uma sessão de brainstorming com a equipe para entender por que os números estão abaixo das expectativas. Após um diagnóstico mais detalhado, você percebe que a estratégia de marketing não está alcançando o público-alvo da maneira esperada, o que resulta em um número menor de leads convertidos. Esse feedback te leva a sugerir ajustes nas campanhas de marketing e, ao mesmo tempo, reforçar a comunicação com o time de vendas, para garantir que todos os times estejam alinhados com a proposta da plataforma.

Outro ponto crucial para o sucesso do gerenciamento de um time multifuncional é garantir que todos os envolvidos no projeto tenham visão clara do produto e alinhamento constante com os objetivos de negócio. Para isso, o PM deve promover reuniões periódicas de check-ins para avaliar o progresso, discutir problemas emergentes e ajustar os planos de ação. Além disso, deve ser proativo em compartilhar as atualizações e decisões tomadas com todos os envolvidos, utilizando ferramentas de documentação como Confluence ou Notion, onde as decisões e os aprendizados do projeto ficam registrados e podem ser acessados por todos.

Em suma, gerenciar equipes multifuncionais exige que o PM tenha uma visão clara do panorama geral e consiga lidar com diferentes tipos de desafios, como a falta de recursos, os atrasos no cronograma e a necessidade de priorizar tarefas. A comunicação eficaz entre os times, a capacidade de negociação, a gestão de expectativas e o uso adequado das ferramentas de gestão de projetos são essenciais para garantir que o produto seja entregue com qualidade, no prazo e dentro das expectativas. Como PM, você deve ser capaz de adaptar-se rapidamente às mudanças, tomar decisões informadas e sempre manter o foco na experiência do usuário e no sucesso do produto.