Como escolher KPIs para um projeto ou negócio

No âmbito da minha colaboração com os meus antigos sócios da minha antiga empresa, este mês tive de preparar a proposta de KPIs que, na minha opinião, deveriam rever numa reunião mensal.

Precisavam dos KPIs para cada uma das empresas do grupo, que são:

• Yo pongo el hielo: a minha antiga empresa e o seu canal digital, um ecommerce de alimentação e bebidas.
• YPH Mayoristas e TDL: as empresas que servem o canal HORECA (bares, restaurantes, pubs, etc.).
• Sanluma: as lojas físicas, que estão a evoluir para distribuidoras (passagem de B2C para B2B).
• Grupo ComenXall: a holding que reúne todas.

Bem, pus mãos à obra e saiu isto:

Como a imagem é pequena, não consegues vê-la bem. Mas não te preocupes, já te explico tudo.

Exemplo real de KPIs de negócio

Começamos pelo exemplo real, para depois te explicar o processo.

Neste caso, os KPIs para cada negócio são os seguintes:

Yo pongo el hielo: KPIs de dois tipos, de negócio e digitais, próprios do canal.

• KPIs de Negócio
  • Faturação
  • Beneficios
    • De la actividad (ventas – costes de mercadería, embalaje y logística)
    • Reales (Actividad – Gastos [Salarios, Inversión en marketing, Otros gastos])
• Percentagem de encomendas de clientes recorrentes: (Total de encomendas – Encomendas de novos clientes) / Total de encomendas
• KPIs Digitais
  • Tráfego
  • Suscriptores email
• Seguidores no Instagram
• Telegram

YPH Mayoristas e TDL: aqui já não fazemos a separação. Como não existe propriamente um canal físico de vendas (tudo é feito por chamadas, WhatsApp ou emails), deixamos de fora o número de visitantes na loja e coisas semelhantes, para nos concentrarmos no negócio:

• Faturação
• Lucro operacional (vendas − custo médio da mercadoria − logística da carrinha)

• Lucro líquido (lucro operacional − despesas [renda, fornecimentos, salários, quebras/perdas e outras despesas])

Margem

Número de clientes ativos (com compra no mês)

Percentagem das vendas dos 5 principais clientes

Sanluma: como está a passar para um modelo semelhante ao das outras duas empresas, penso que faz sentido medir o seu desempenho com os mesmos KPIs, por isso não os repito.

Grupo ComenXall: aqui pretende-se analisar a empresa a nível global. Para isso, vamos observar:

• Faturação
• Despesas
• Lucro líquido

• Separados por empresa

Margem

Nos três primeiros casos, a frequência de atualização dos dados será mensal, enquanto no último será trimestral.

O motivo?

Já te explico, ao apresentar as variáveis que considerei e o processo que segui até chegar a esta proposta.

Variáveis gerais

Nesta parte vamos analisar os dois aspetos que me levam a escolher uma variável e não outra ao selecionar uma métrica como KPI.

Estas são as duas principais questões da equação e, embora depois as ajustemos com outras duas, o que te conto aqui vai definir a maior parte da seleção.

Valor da informação fornecida

Isto é o fundamental.

Um KPI é uma métrica que gera reações assim que se desvia dos seus objetivos.

Em geral, são indicadores que cumprem um destes três critérios:

1. Movem a margem (mais receitas ou menos despesas).
2. Medem o risco (a margem futura, na verdade).
3. Definem a atribuição do orçamento.

Assim, para definir os KPIs com base na informação que me fornecem, faço perguntas orientadoras como:

• O que acontece se a métrica descer? Mudaria as minhas prioridades ou as do negócio?
• Ou esta: com que frequência vou revê-la? Diariamente, semanalmente ou mensalmente?
• E quão crítica é a sua medição? Qual é o custo do erro se o KPI estiver errado?

Exemplos de métricas de alto valor:

• Margem da atividade (receitas menos despesas da atividade).
• Margem real (todas as receitas menos todas as despesas).
• Margem de contribuição por canal ou categoria.
• LTV/CAC a 12 meses.
• Percentagem de recorrência de clientes.
• Churn.
• NPS.
• Incrementalidade do canal de marketing. Ou, pelo menos, atribuição.
• …

Como vês, há um pouco de tudo, mas cada uma destas métricas ajuda-nos a compreender a margem deixada pelo projeto ou a avaliar riscos (NPS, churn…).

Dificuldade de extração dos dados

Se observares as métricas anteriores, verás que algumas são muito fáceis de obter, porque o CMS ou o ERP as fornece por defeito (margem, recorrência de clientes).

No entanto, há outras que serão muito mais difíceis de obter (incrementalidade ou atribuição).

Por isso, ao definir as métricas, é preciso considerar se seremos capazes de as extrair corretamente. Encontrar-nos-emos num destes três cenários::

• Se basta implementar as ferramentas atuais.
• Se é necessário desenvolver algo no nosso stack tecnológico.
• Se é necessário implementar novas plataformas.

Por muito valor que um dado nos dê, se não o pudermos obter a curto prazo, é absurdo selecioná-lo logo de início. Por isso, mais adiante falo do roadmap de analítica, onde encontramos vários cenários.

E como sei qual é a dificuldade de extração de um dado?

Pela experiência e considerando também coisas como estas:

• Baixa dificuldade: uma fonte estável (GSC para CTR; ERP para custo).
• Média: duas fontes com uma ligação simples (GA4 + ERP para a taxa de conversão real).
• Alta: análises aprofundadas e com várias fontes. Coortes/atribuição/incrementalidade (LTV real, ROAS incremental).

Parece óbvio, mas considera as duas variáveis que acabámos de comentar e, ao selecionar os KPIs, começa por Alto valor + Baixa dificuldade (há sempre algum).

Tem em conta que as métricas de Alto valor + Alta dificuldade só se tornam KPIs se fores capaz de desenvolver uma solução para as obter, com tudo o que isso implica (definição do desenvolvimento, execução, manutenção e QA).

Variáveis específicas

Certo, depois de termos a base anterior, cada KPI tem de passar por outros dois filtros.

Estas novas variáveis ajustam a informação que quero transmitir, que será mais básica ou geral, ou muito mais específica ou complexa, consoante cada caso.

Função: a quem se destina o KPI

Suponho que seja claro, mas, embora soem parecido, o CEO de uma empresa não precisa do mesmo que um especialista em SEO.

O CEO procura uma visão do negócio e do risco, pelo que, em geral, as suas métricas serão de nível mais elevado e menos específicas:

• Margem operacional e de contribuição.
• Faturação.
• Quota de mercado.
• NPS.
• Churn.

A direção de área (Marketing/IT/Produto/Ops) precisa das métricas mais relevantes do seu departamento. Por exemplo, em marketing poderiam ser:

• CAC.
• Investimento publicitário.
• Atribuição por canal.

Os gestores intermédios têm de combinar os KPIs da direção do seu departamento com os KPIs da equipa. Sim, tens de conhecer todos. Ou quase.

O especialista (SEO, Paid, CRM, Data) precisa de máxima especificidade. Sabe que o negócio depende de os seus KPIs funcionarem. Assim, para alguém de paid, poderiam ser:

• CAC do seu canal.
• Número de conversões.
• Percentagem de conversões.
• Taxa de conversão.
• Taxa de rejeição da landing.
• Investimento por campanha.

Penso que os exemplos acima deixam bastante claro o que é necessário em cada função.

Maturidade analítica

Quando enfrentas um projeto assim, tens de ter claro a quem se destina, não apenas de acordo com a sua função, mas também a sua experiência a trabalhar com dados.

Não é o mesmo apresentar KPIs a uma pessoa com anos de experiência a ler dashboards e a um newbie de analítica.

Por isso, se certas métricas forem difíceis de explicar ou compreender, é quase melhor deixá-las de fora. Mesmo que as expliques bem, quando o KPI for atualizado um mês depois, a pessoa que o extrair ou interpretar poderá não o fazer corretamente.

Nestes casos, limita-te a métricas mais simples e compreensíveis..

Podes tentar propor uma ou duas avançadas, mas não mais.

Este é precisamente o caso da Yo pongo el hielo. Se voltares a rever os KPIs do início, poderás comprová-lo.

No caso oposto, o de pessoal experiente, podes usar métricas simples se achares conveniente, mas também terás liberdade para usar métricas mais complexas quando considerares pertinente.

Quantidade recomendada de KPIs e frequência

Vamos direto ao assunto.

Se forem os KPIs de uma empresa inteira, entre 4 e 7 pode estar bem.

Se forem os de um departamento ou pessoa, entre 3 e 5.

Não mais.

Se quiseres acrescentar mais valores, deves considerá-los como métricas importantes ou de apoio ao diagnóstico, mas não KPIs.

Na verdade, no meu curso de analítica para ecommerce apresento os 17 KPIs necessários para manter a tua loja sob controlo. Podes dizer-me que são mais do que os 7 que menciono aqui, mas os 17 abrangem todos os departamentos da empresa. Daí esse número.

Quanto à frequência com que os dados devem ser revistos, teremos vários níveis:

• Diária para performance/ops (receitas líquidas diárias, stock crítico, erros de checkout, latência).
• Frequência mensal: as que te ajudam a compreender o progresso do projeto e a redistribuir recursos (margem, AOV, retenção, CAC por audiência, velocidade das experiências, saúde dos dados).
• Frequência trimestral: para visão estratégica (LTV/CAC a 6–12 meses, incrementalidade, mix de rentabilidade por categoria/país, churn por coorte).

Roadmap: trabalha sempre em 2–3 níveis

O normal ao planear isto é começar com uma lista relativamente ampla de KPIs possíveis com base nas duas variáveis fundamentais (informação e dificuldade).

A partir daí, filtrar pelas restantes variáveis secundárias, até ficarmos com a quantidade mencionada (3–5 por departamento).

Depois de definires os KPIs de todos os departamentos envolvidos, divide-os em dois ou três cenários para começares a utilizá-los:

• KPIs imprescindíveis: aqueles que começarão a ser usados imediatamente. Isto implica que a maioria será fácil de extrair, embora possamos acrescentar um ou dois mais complexos que precisem de desenvolvimento.
• KPIs desejáveis: aqueles que permitem uma visão mais específica. Geralmente exigem análises mais complexas ou implementações técnicas que ainda não temos. Quando o processo de extração dos imprescindíveis estiver estabelecido, avançaremos para estes.
• KPIs ótimos: quando já tens tudo o que é necessário, procuras a excelência. Trata-se de empresas com analítica madura, às quais se acrescenta pontualmente algum KPI para otimizar uma área que consideramos melhorável, mas não demasiado problemática (caso contrário, teria sido tratada antes).

Começar assim, do fácil ao complexo, permite-te ver, mostrar e extrair o valor da analítica desde o primeiro dia, além de incutir gradualmente o valor dos dados na organização.

Visualização: dashboards que obrigam a agir

Os dashboards ou painéis de controlo são o passo seguinte depois da seleção dos KPIs.

Consiste em pensar qual é a melhor forma de os apresentar:

• Gráfico de barras ou de linhas: bom para mostrar tendências ao longo do tempo
• Gráfico combinado: para combinar dois KPIs e mostrar a sua evolução ao longo do tempo, por exemplo, tráfego web e receitas.
• Valor do KPI: o dado isolado (sem tendência), comparado com o ano anterior ou com o mês passado.
• Gráfico circular: por favor, não o uses. E, se o fizeres, usa no máximo 3 valores bem diferenciados.
• Tabela: útil para apresentar certas informações, como os URLs mais visitados ou os produtos mais vendidos…

Deves saber que o processo de criação do dashboard será (ou deveria ser) manual no início, para o mostrar à pessoa adequada e permitir que proponha possíveis alterações, e automatizado quando tudo estiver OK.

Conclusões e próximos passos

Artigo curto (para aquilo que costumo escrever) e direto.

Para que tenhas claro o processo de escolha dos KPIs do teu projeto.

Antes de terminar, um conselho:

Fica com poucos indicadores, mas que tenham elevado valor informativo, sejam relativamente fáceis de extrair e incentivem uma ação clara caso fiquem no vermelho. Atribui um responsável pelos dados, que os explique, e a pessoa que os irá extrair (não tem de ser a mesma), com uma frequência definida.

Se conseguires, terás controlo sobre o teu negócio, departamento ou especialidade. É simples assim.

Há um antes e um depois quando se começa a acompanhar os KPIs associados aos objetivos.

O bom é que, quanto mais cedo começares, mais depressa lhe apanhas o jeito e percebes a utilidade.

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