{"id":7162,"date":"2026-02-20T09:00:33","date_gmt":"2026-02-20T12:00:33","guid":{"rendered":"https:\/\/minders.io\/?p=7162"},"modified":"2026-02-18T16:38:36","modified_gmt":"2026-02-18T19:38:36","slug":"strava-amplitude-democratizar-o-acceso-aos-dados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/minders.io\/pt-br\/strava-amplitude-democratizar-o-acceso-aos-dados\/","title":{"rendered":"Strava + Amplitude: Como Democratizar o Acesso aos Dados Acelerou Decis\u00f5es e Gerou 3x Efici\u00eancia"},"content":{"rendered":"

Sempre me chamou a aten\u00e7\u00e3o a Strava. N\u00e3o \u00e9 apenas um app para registrar treinos. \u00c9 uma plataforma que conseguiu construir um h\u00e1bito. Mais de 135 milh\u00f5es de pessoas a usam para registrar, analisar e compartilhar suas atividades. E isso n\u00e3o acontece por acaso.<\/p>\n

Por tr\u00e1s dessa experi\u00eancia existe algo essencial: decis\u00f5es de produto orientadas por dados<\/strong>.<\/p>\n

Pesquisando sobre como a Strava construiu um dos apps com maior engajamento do mundo, encontrei mais informa\u00e7\u00f5es sobre a implementa\u00e7\u00e3o da Amplitude e o impacto que isso teve no time de Growth. Uma das mudan\u00e7as mais importantes foi migrar para um modelo de self-serve analytics<\/strong>, que permitiu que times de produto e growth acessassem diretamente os dados, reduzissem a depend\u00eancia do time de analytics e acelerassem a tomada de decis\u00e3o baseada no comportamento real dos usu\u00e1rios. Voc\u00ea pode encontrar a fonte original do case publicado pela Amplitude ao final deste artigo.<\/p>\n

Mas nem sempre foi t\u00e3o simples.<\/p>\n

\"Two<\/p>\n

Quando os dados existem, mas n\u00e3o s\u00e3o acess\u00edveis, o crescimento desacelera<\/h2>\n

A Strava gerava volumes enormes de dados todos os dias. Cada atividade, cada intera\u00e7\u00e3o, cada feature utilizada era uma oportunidade de entender melhor seus usu\u00e1rios.<\/p>\n

O problema era que o acesso a esses dados estava centralizado no time de analytics.<\/p>\n

Os times de produto e growth dependiam totalmente deles para obter respostas. Algo t\u00e3o b\u00e1sico quanto entender um funil ou analisar o comportamento de um segmento podia levar at\u00e9 duas semanas. Enquanto isso, o time de analytics dedicava cerca de um ter\u00e7o do seu tempo a construir dashboards e responder a solicita\u00e7\u00f5es operacionais.<\/p>\n

O resultado era claro: a organiza\u00e7\u00e3o tinha os dados, mas n\u00e3o tinha a velocidade para agir sobre eles.<\/p>\n

A mudan\u00e7a: democratizar o acesso aos dados com a Amplitude<\/h2>\n

Para resolver esse problema, a Strava decidiu implementar a Amplitude com um objetivo muito claro: democratizar o acesso aos dados<\/strong>.<\/p>\n

A Amplitude permitiu que times de produto, growth e neg\u00f3cio acessassem dashboards diretamente, analisassem funis, segmentassem usu\u00e1rios e entendessem o comportamento sem depender constantemente do time de analytics.<\/p>\n

Isso mudou completamente a forma como tomavam decis\u00f5es.<\/p>\n

Em vez de esperar semanas, as equipes podiam responder perguntas em minutos. Podiam identificar fric\u00e7\u00f5es, detectar oportunidades e validar hip\u00f3teses com muito mais rapidez.<\/p>\n

E isso teve um impacto direto na capacidade de crescimento.<\/p>\n

O impacto: entender melhor o comportamento e otimizar a convers\u00e3o<\/h2>\n

Um dos exemplos mais claros foi quando detectaram uma queda na convers\u00e3o do per\u00edodo de teste para a assinatura paga.<\/p>\n

Usando a Amplitude, o time conseguiu analisar o funil e segmentar usu\u00e1rios para entender o que estava acontecendo. Descobriram que atletas com menos de 35 anos tinham uma taxa de convers\u00e3o menor do que o restante.<\/p>\n

Esse tipo de insight \u00e9 o que permite desenhar experi\u00eancias mais relevantes, otimizar o onboarding e aumentar a percep\u00e7\u00e3o de valor do produto.<\/p>\n

A Amplitude n\u00e3o apenas ajudou a entender o problema, como tamb\u00e9m a executar experimentos, medir resultados e otimizar continuamente a experi\u00eancia.<\/p>\n

O resultado: 3x mais efici\u00eancia e decis\u00f5es muito mais r\u00e1pidas<\/h2>\n

O impacto foi significativo: na pr\u00e1tica,<\/strong> o time de analytics aumentou sua efici\u00eancia em 3x. Times de produto puderam acessar dados diretamente. As decis\u00f5es passaram a ser tomadas mais r\u00e1pido e com mais confian\u00e7a.<\/p>\n

Al\u00e9m disso, essa melhoria de efici\u00eancia gerou uma economia estimada de US$ 100.000 por ano<\/strong>, ao liberar tempo do time para focar em iniciativas estrat\u00e9gicas em vez de tarefas operacionais.<\/p>\n

Mas, mais do que a economia, o verdadeiro impacto foi outro: a Strava deixou de apenas ter dados e passou a realmente us\u00e1-los como uma vantagem competitiva.<\/p>\n

O verdadeiro aprendizado: o acesso aos dados muda a forma como produtos crescem<\/h2>\n

Este caso mostra algo que vemos todos os dias trabalhando com times digitais.<\/p>\n

O problema geralmente n\u00e3o \u00e9 a falta de dados. O problema \u00e9 a falta de acesso \u2014 e da capacidade de agir com base neles.<\/p>\n

Quando as equipes conseguem entender o comportamento dos usu\u00e1rios, identificar fric\u00e7\u00f5es e experimentar rapidamente, o produto evolui mais r\u00e1pido. E o crescimento deixa de ser uma consequ\u00eancia do acaso e passa a ser o resultado de decis\u00f5es orientadas por dados.<\/p>\n

\u00c9 exatamente esse enfoque que permite construir produtos que geram engajamento sustentado ao longo do tempo.<\/p>\n

Fonte original e autora<\/h2>\n

Este artigo \u00e9 uma adapta\u00e7\u00e3o e tradu\u00e7\u00e3o para o espanhol do case de sucesso publicado originalmente pela Amplitude.<\/p>\n

Fonte original:
https:\/\/amplitude.com\/blog\/strava-analytics-efficiency<\/a><\/p>\n

Paige DeRaedt<\/strong>
Senior Analytics Manager, Strava<\/p>\n

Paige tem experi\u00eancia em an\u00e1lise de dados, design de produto e engenharia de QA, e lidera iniciativas de analytics que permitem \u00e0 Strava otimizar seu produto e melhorar a experi\u00eancia dos usu\u00e1rios.<\/p>\n

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