Como e por que medir o impacto do seu trabalho
O melhor jeito de garantir que está fazendo um bom trabalho é através do seu impacto. Mas, o que significa medir ele, na prática?
No meu artigo sobre currículo, falei que destacar o impacto do seu trabalho é essencial. Mas a pergunta que mais recebo é: como medir esse impacto?
Muita gente diz que não tem acesso a dados de uso ou resultados financeiros. E isso dificulta mostrar o valor real do trabalho delas.
Hoje, quero te mostrar como resolver isso. Vou explicar técnicas práticas pra medir impacto e, se você não tiver acesso aos dados necessários, como conversar com seu líder sobre isso. Afinal, medir resultados não só melhora seu currículo - também torna seu trabalho mais efetivo.
✨ O que esperar do artigo
Como identificar e medir métricas que mostram o valor do seu trabalho
Ferramentas e técnicas práticas para coletar e analisar dados de impacto
Como abordar a falta de acesso a dados com sua liderança
Engenheiros de software são pagos para resolver problemas
O primeiro erro que muitos desenvolvedores cometem é confundir atividade com impacto.
Atividade é o que você faz: escrever código, fazer commits, resolver tickets. Impacto é o resultado que isso gera para usuários e para o negócio.
Vamos ver um exemplo: você criou um novo formulário de cadastro.
Atividade: "Implementei um formulário com validação em React"
Impacto: "Reduzi a taxa de abandono no cadastro de 40% para 15%, resultando em 1000 novos usuários por mês"
A diferença é clara, não? O segundo exemplo mostra o valor real do seu trabalho.
Existem três tipos principais de impacto que você pode medir:
Impacto de Produto
Engajamento: quantos usuários usam sua feature?
Retenção: eles continuam usando?
Satisfação: qual o feedback dos usuários?
Impacto Técnico
Performance: tempo de carregamento, uso de recursos
Confiabilidade: taxa de erros, tempo de indisponibilidade
Manutenibilidade: tempo para fazer mudanças
Impacto no Negócio
Receita: aumento em vendas ou conversão
Custos: redução em gastos de infraestrutura
Produtividade: tempo economizado pela equipe
Como medir impacto efetivamente
Métricas de Produto
Primeiro, vamos falar sobre ferramentas. Se sua empresa não usa nenhuma ferramenta de analytics, aqui está como justificar a adoção:
Custo de oportunidade
Sem dados, como sabemos se estamos construindo as coisas certas?
Quanto tempo/dinheiro perdemos com features que ninguém usa?
Qual o custo de não identificar problemas rapidamente?
ROI claro
Ferramentas como PostHog começam grátis
Dados ajudam a priorizar o que realmente importa
Identificação rápida de problemas = menos tempo corrigindo bugs
Vantagem competitiva
Times podem validar decisões em dados reais, não intuição
Identificação rápida de problemas = correção antes que afetem mais usuários
Como implementar analytics na prática
Vamos ver passo a passo como capturar e usar esses dados:
Capturando eventos
Um evento é qualquer ação que o usuário faz na sua aplicação. Exemplo básico:
// Quando usuário abre o editor
posthog.capture('editor_opened', {
user_id: currentUser.id,
source: 'dashboard',
timestamp: new Date().toISOString()
})
// Quando salva um documento
posthog.capture('document_saved', {
user_id: currentUser.id,
document_type: 'text',
time_spent: timeInSeconds,
word_count: documentWords,
timestamp: new Date().toISOString()
})
Esse capture envia o evento para o PostHog, que armazena em um banco de dados. Cada evento tem:
Nome do evento (ex: 'editor_opened')
Propriedades (user_id, source, etc)
Timestamp automático
Analisando os dados
Agora você pode fazer queries para entender o uso:
-- Usuários únicos que abriram o editor hoje
SELECT
COUNT(DISTINCT user_id) as unique_users
FROM events
WHERE event = 'editor_opened'
AND date(timestamp) = CURRENT_DATE;
-- Tempo médio gasto por documento
SELECT
AVG(time_spent) as avg_time,
document_type
FROM events
WHERE event = 'document_saved'
GROUP BY document_type;
-- Taxa de conclusão (quantos que abrem acabam salvando)
WITH editor_opens AS (
SELECT COUNT(DISTINCT user_id) as opens
FROM events
WHERE event = 'editor_opened'
),
document_saves AS (
SELECT COUNT(DISTINCT user_id) as saves
FROM events
WHERE event = 'document_saved'
)
SELECT
(saves * 100.0 / opens) as completion_rate
FROM editor_opens, document_saves;
Calculando métricas comuns
DAU (Daily Active Users):
SELECT
date(timestamp) as date,
COUNT(DISTINCT user_id) as daily_users
FROM events
WHERE timestamp >= CURRENT_DATE - INTERVAL '7 days'
GROUP BY date(timestamp)
ORDER BY date;
Retenção D1/D7/D30:
WITH new_users AS (
-- Usuários que entraram pela primeira vez
SELECT
user_id,
MIN(date(timestamp)) as first_date
FROM events
GROUP BY user_id
),
returning_users AS (
-- Dias que cada usuário voltou
SELECT
user_id,
date(timestamp) as return_date
FROM events
GROUP BY user_id, date(timestamp)
)
SELECT
n.first_date,
COUNT(DISTINCT n.user_id) as new_users,
COUNT(DISTINCT CASE
WHEN r.return_date = n.first_date + INTERVAL '1 day'
THEN n.user_id END) as day_1_users,
COUNT(DISTINCT CASE
WHEN r.return_date = n.first_date + INTERVAL '7 days'
THEN n.user_id END) as day_7_users
FROM new_users n
LEFT JOIN returning_users r ON n.user_id = r.user_id
GROUP BY n.first_date
ORDER BY n.first_date;
Visualizando em dashboards
Com esses dados, você pode criar dashboards mostrando:
Gráficos de uso diário
Funis de conversão
Mapas de calor de uso de features
Relatórios de retenção
O PostHog (e ferramentas similares) já tem templates prontos pra isso. Exemplo de como criar um funil:
// No seu código
posthog.capture('signup_step', {
step: 1,
step_name: 'email_entered'
})
posthog.capture('signup_step', {
step: 2,
step_name: 'email_verified'
})
posthog.capture('signup_step', {
step: 3,
step_name: 'profile_completed'
})
// No PostHog
const funnel = await posthog.query({
type: 'funnel',
events: [
{ name: 'signup_step', properties: { step: 1 } },
{ name: 'signup_step', properties: { step: 2 } },
{ name: 'signup_step', properties: { step: 3 } }
],
timeRange: 'last_7_days'
})
Usando os dados para decisões
Exemplo real: você nota que usuários que salvam mais de 3 documentos no primeiro dia tem 80% mais chance de continuar usando o produto.
Ações possíveis:
Criar tutorial guiando para criar 3 documentos
Enviar email lembrando usuários que criaram menos
Investigar por que alguns não chegam a 3
// Tracking do tutorial
posthog.capture('tutorial_step', {
step: 1,
action: 'first_document_created'
})
// Se usuário completa 3 documentos no primeiro dia
if (documentsToday === 3) {
posthog.capture('activation_milestone', {
milestone: 'three_docs_first_day',
time_to_milestone: timeSpent
})
}
Métricas Técnicas
Métricas técnicas são fundamentais porque mostram a saúde do seu sistema. Não importa quantos usuários você tem - se o sistema está lento ou instável, ninguém vai querer usar.
Latência e Performance
Por que medir?
Usuários abandonam sites que demoram mais de 3 segundos para carregar
Google usa velocidade como fator de SEO
Performance ruim aumenta custos de infraestrutura
Como medir:
Use ferramentas de APM (New Relic, Datadog) para monitoramento automático
Para frontend, implemente Web Vitals (LCP, FID, CLS)
Mantenha histórico de p95 e p99 para identificar tendências
Exemplo prático: Na Brex, eu identifiquei que acontecia um loading de ~600ms toda vez que a página de Bills era carregada, sem exceção. E esse loading acontecia até 350 vezes por sessão. Portanto, implementei uma mudança na política de cache da nossa API GraphQL, o que resultou em uma redução de até 195 segundos gasto em loadings desnecessários.
Monitoramento de Erros
Por que medir?
Erros silenciosos custam dinheiro
Problemas pequenos podem virar crises
Usuários raramente reportam bugs
Como medir:
Implemente logging estruturado
Configure alertas por tipo de erro
Mantenha dashboard de error rate por endpoint/feature
Uso de Recursos
Por que medir?
Cloud billing pode explodir sem monitoramento
Recursos mal alocados = dinheiro desperdiçado
Capacidade é crucial para crescimento
Como medir:
Monitore CPU, memória e disco
Use tags para tracking de custos por feature/time
Estabeleça baselines e alertas
Exemplo prático: Um time na Uber descobriu que estavam gastando $6M/ano em storage desnecessário. Isso aconteceu ao migrarem do DynamoDB+TerraBlob para uma solução in-house chamada LedgerStore.
Métricas de Negócio
Métricas de negócio conectam seu trabalho técnico com resultados financeiros. São suas melhores aliadas em promoções e aumentos.
Métricas Diretas
ROI de Features:
Meça antes/depois da implementação
Compare com grupo de controle
Documente custos evitados
Exemplo: "Implementei cache que reduziu custos de AWS em $50k/mês, com payback em 2 semanas de desenvolvimento."
Métricas Indiretas
Tempo economizado:
Multiplique por custo médio da hora do time
Inclua tempo de todos afetados
Considere impacto a longo prazo
Exemplo: "Automatizei deploy reduzindo tempo de 2h para 5min. Com 20 deploys/mês e 5 pessoas envolvidas = 39h economizadas/mês ou ~$5k em tempo de engenharia."
Satisfação do Cliente
Por que medir?
Clientes felizes trazem mais clientes
Feedback negativo prevê churn
Guia priorização de features
Como medir:
NPS (Net Promoter Score)
Taxa de tickets de suporte
Feedback qualitativo direto
Exemplo: "Após refatorar nosso sistema de busca, NPS subiu de 20 para 45, e tickets de suporte caíram 60%."
Como conseguir acesso aos dados que você precisa
Template atualizado para conversar com seu líder:
Assunto: Conversa sobre métricas e impacto
Oi [nome],
Estou querendo entender melhor o impacto do meu trabalho no [projeto].
Gostaria de saber:
5. Quais métricas você considera mais importantes para nosso time?
6. Como você avalia o sucesso dos projetos hoje?
7. Que tipo de dados você usa para tomar decisões?
Especificamente, tenho interesse em acompanhar:
- [métrica 1]: para entender adoção
- [métrica 2]: para medir performance
- [métrica 3]: para validar melhorias
Podemos conversar sobre isso? Gostaria de aprender com sua experiência e também discutir algumas ideias que tenho para melhorar como medimos nosso impacto.
Abraços,
[seu nome]
E se você não tem acesso a essas métricas? Você tem opções:
Crie suas próprias métricas
Logs customizados
Contadores simples
Feedback direto de usuários
Use proxies
Tempo de execução local
Tamanho do código/complexidade
Número de bugs reportados
Documente tudo
Screenshots antes/depois
Feedback qualitativo
Problemas resolvidos
Transformando dados em narrativas de impacto
Agora que você tem os dados, como usá-los? Aqui está a fórmula:
[Ação] que [resultado mensurável] levando a [impacto no negócio].
Essa é conhecida como a fórmula X-Y-Z, que é recomendada por recrutadores do Google. Do inglês original: "Accomplished [X] as measured by [Y] by doing [Z]".
Exemplos ruins vs bons:
❌ "Otimizei queries do banco de dados"
✅ "Otimizei queries do carrinho de compras, reduzindo tempo de checkout de 5s para 800ms, aumentando taxa de conversão em 12% (R$250k/mês adicional em vendas)"
❌ "Implementei nova feature de busca"
✅ "Desenvolvi busca com sugestões em tempo real e correção de erros, aumentando encontrabilidade de produtos em 40%, resultando em aumento de 22% nas vendas via busca (R$180k/mês)"
❌ "Melhorei performance do app"
✅ "Implementei lazy loading e cache, reduzindo tempo de carregamento inicial de 4.5s para 1.2s, diminuindo taxa de abandono em 35% em dispositivos móveis"
A chave é mostrar a cadeia completa: sua ação técnica → impacto mensurável → resultado para o negócio.
🌟 Resumo
Foque em impacto, não atividade: o que mudou por causa do seu trabalho?
Meça três tipos de impacto: produto, técnico e negócio
Use dados para contar histórias convincentes sobre suas realizações
Se não tiver acesso a dados, peça - ou crie suas próprias métricas
Documente tudo: antes/depois, números, feedback
📚 Referências e leituras adicionais
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