Product Sense vs Product Data: como equilibrar decisões em Produto
- Bruna Fonseca
- há 11 horas
- 5 min de leitura
Decidir o que construir é um dos maiores desafios de qualquer time de produto. Mas será que dados são suficientes? Ou precisamos algo a mais, como intuição, contexto e senso de produto?
Product Sense e Product Data não competem entre si. Pelo contrário: ambos são fundamentais para construir bons produtos. O problema começa quando um tenta substituir o outro.
De um lado, dados ajudam a enxergar padrões, medir impacto e reduzir incertezas. Do outro, Product Sense traz contexto, empatia e entendimento real do problema que precisa ser resolvido.
Quando decisões de produto se apoiam apenas em números ou apenas em intuição, o risco de errar aumenta.
Neste artigo, vamos explorar como Product Sense e Product Data se complementam, qual a diferença prática entre ser Data Driven e Data Informed, e por que o equilíbrio entre análise e julgamento humano é o que separa decisões medianas de decisões realmente boas em produto.
O que é Product Sense?
Product Sense (sentido de produto) é a habilidade de entender profundamente o problema do usuário e tomar decisões inteligentes, mesmo diante de incertezas e informações incompletas.
Não é “achismo”, nem palpite. É uma combinação de:
Entendimento do contexto do usuário
Empatia pelas dores reais das pessoas
Conhecimento do mercado e do negócio
Capacidade de priorizar o que realmente importa
Profissionais de produto que conseguem ter a habilidade de Product Sense conseguem antecipar problemas antes que os dados mostrem o impacto, porque eles entendem os usuários, o problema e o objetivo final.
Segundo Teresa Torres, Product Sense está no coração do que chamamos de Product Discovery, que é o trabalho contínuo de aprender sobre os usuários e validar oportunidades antes de construir soluções.
Ela reforça que discovery não é uma fase isolada, mas uma prática contínua de aprendizagem e decisões baseadas em evidências reais: entrevistas, feedbacks diretos dos usuários e experimentos que fornecem contexto além dos números.
Em vez de supor o que vai funcionar, times com bom Product Sense:
testam hipóteses com usuários reais
trazem aprendizados diretos para decisões de produto
ajustam rapidamente a rota com base em contexto e novas informações
Product Sense não é cargo. É habilidade
Um dos maiores equívocos sobre Product Sense é tratá-lo como algo que vem automaticamente com o cargo de PM. Como se fosse um selo adquirido junto ao título ou em algum curso. Não é.
Como bem defende Ingrid Coutinho, Product Sense funciona muito mais como um músculo, que se desenvolve com prática, repetição e exposição a problemas, não apenas depois que alguém entra oficialmente na atuação com produto.
De forma bem pragmática, Ingrid descreve três capacidades que formam esse “músculo” de Product Sense:
1. Leitura de contexto
Quem é o usuário nessa situação? O que ele está tentando fazer? O que está no caminho entre ele e o objetivo?
Aqui, dados ajudam, mas raramente contam a história inteira sozinhos. Métricas mostram padrões, mas a leitura de contexto vem da observação, da empatia e do entendimento do cenário real.
2. Pensamento de impacto
O que muda na vida do usuário se isso funcionar? E o que acontece se der errado?
Esse tipo de raciocínio conecta Product Sense diretamente ao valor entregue. Não se trata apenas de lançar features, mas de entender consequências. Dados podem medir resultados depois, mas o impacto pode ser imaginado antes.
3. Priorização consciente
O que resolve primeiro? O que deve ser validado por dados? E onde um bom julgamento bem fundamentado é suficiente?
É aqui que o equilíbrio entre Product Sense e Product Data fica mais evidente. Nem tudo pode esperar dados perfeitos. Nem tudo deve ser decidido apenas pelo feeling. Priorizar bem exige saber quando usar cada um.
Esse tipo de prática reforça um ponto central deste artigo: Product Sense não substitui dados, assim como dados não substituem Product Sense. Os dois se fortalecem quando usados juntos, de forma consciente.
Se quiser entender mais da visão da ingrid oça o episódio do PODCAST dela onde ela discorre sobre esse assunto: https://open.spotify.com/episode/28jcomQzOpQqbGFTuUAYxN?si=75a0efd64c864572
A Importância dos Dados (e operigo de usá-los sozinhos)
Os dados são essenciais para qualquer time de produto, mas eles não são a única resposta.
Times orientados apenas por números podem perder nuances importantes, como experiências subjetivas dos usuários ou motivos por trás de determinados comportamentos.
Por isso, surge a necessidade de distinguir dois conceitos:
Data Driven (Orientado por Dados)
Ser Data Driven significa tomar decisões estritamente com base em dados coletados. Se os números apontam que um novo recurso não está sendo usado, simplesmente o removemos.
Vantagens: decisões mais “objetivas”
Desvantagens: pode ignorar razões essenciais por trás do que os números mostram (causas, contextos e motivações).
Data Informed (Informado por Dados)
Ser Data Informed é um passo além: os dados orientam as decisões, mas não ditam tudo.
Aqui, os números são combinados com:
Insights qualitativos (feedback direto)
Pesquisa com usuários
Contexto de negócio
Senso de produto
Times Data Informed conseguem explicar o porquê dos números, não apenas reagir a eles.
Por que Product Sense é vital para decisões de Produto
Você pode ter toneladas de dados, métricas de utilização, cohort analysis, heatmaps, churn, NPS, etc. , e ainda assim tomar decisões ruins.
Sem Product Sense, times podem:
Interpretar mal sinais importantes que os dados não mostram
Subestimar comportamentos fora dos padrões estatísticos
Ignorar contextos que explicam as causas reais dos problemas
Para isso, precisamos ter a capacidade de:
formular hipóteses
testar rapidamente com usuários
interpretar dados e feedback qualitativo
ajustar prioridades sem perder foco no valor real entregue
Como desenvolver a habilidade Product Sense
Aqui vão práticas comprovadas para fortalecer Product Sense:
Realize entrevistas frequentes com usuários
Não espere um ciclo de produto inteiro; convide usuários regularmente para entender suas necessidades reais.
Crie um “trio de decisão”
Produto + Design + Engenharia colaboram nas perguntas, não apenas nas entregas.
Use mapas de oportunidade e hipóteses
Estruture o raciocínio antes de construir algo, isso ajuda a conectar dados, contexto e consequências.
Priorize insights qualitativos e quantitativos juntos
Dados explicam o “o que”; usuários explicam o “porquê”.
Essas práticas são recomendadas por especialistas e equipes de alto desempenho.
Senso de Produto é o que une dados e impacto
No fim do dia, Product Sense e Product Data não são opostos. Eles são partes do mesmo sistema de decisão.
Dados ajudam a enxergar o que está acontecendo. Product Sense ajuda a entender por que está acontecendo e o que vale a pena fazer a partir disso.
Quando um dos dois domina completamente a tomada de decisão, o produto perde: ou fica refém de números sem contexto, ou de intuições difíceis de sustentar.
Produtos melhores não nascem só de dashboards nem apenas de boas ideias. Eles surgem quando dados e senso de produto trabalham juntos, a favor do mesmo objetivo: gerar valor real para as pessoas e para o negócio.
Agora me responde com sinceridade.
Você precisa aprender a como colocar esse equlíbrio em prática de forma simples e direto ao ponto?
Vem pro D² [do Discovery ao Delivery] a única imersão presencial em produto.
Lá eu ensino isso e muito mais.
📅07 e 08 de março 📍São Paulo, SP
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