Boa referência: https://herbig.co/leading-lagging-indicators-okrs/
Principais aprendizados de “A Crash Course on Lagging and Leading Metrics”:
- Métricas lagging: São números de resultado que mostram o que já aconteceu, como Taxa de Conversão, NPS e Receita por usuário. Difíceis de alterar rapidamente, servem para medir impacto de longo prazo e criar referenciais, mas não para orientar decisões do dia a dia.
- Métricas leading: São indicadores precoces, que podem ser influenciados por decisões de produto. Exemplos: Usuários Ativos Diários, Número de buscas por usuário, Volume de chamados de suporte, Tempo até o primeiro valor (TTFV). Não garantem resultados, mas sinalizam a direção e permitem identificar problemas ou oportunidades cedo.
- Erro comum — Foco excessivo em métricas lagging: É tentador centralizar a estratégia nessas métricas porque são definitivas e os stakeholders costumam pedir. Mas esse foco deixa o time apenas reagindo a resultados que vêm tarde demais para corrigir o rumo.
- Erro comum — Subutilização das métricas leading: Elas exigem interpretação e clareza de estratégia. Muitas vezes são deixadas de lado pelo medo da incerteza ou falta de confiança no direcionamento. Mas monitorá-las ajuda a revelar problemas desconhecidos ou áreas de oportunidade, orientando decisões diárias.
- Sugestões práticas:
- Use métricas lagging para medir impacto, não como principal ferramenta de navegação.
- Use métricas leading para guiar o produto de forma proativa, pois oferecem sinais antecipados.
- Relacione algumas métricas leading para cada métrica lagging importante do seu produto e estratégia.
- Separe dashboards de métricas lagging e leading para novos insights.
- Teste um experimento observando como as métricas leading reagem.
- Avalie a estratégia de produto trabalhando de trás para frente nas métricas, para descobrir lacunas ou falta de foco.
- Resumo: Não tenha medo de especular enquanto PM—o papel é dar significado às métricas e usá-las para direcionar o produto, não só para relatar o passado.
English Version
Here are the key takeaways from "A Crash Course on Lagging and Leading Metrics" on Product Breaks:
- Lagging metrics: These are definitive, result-based numbers that reflect what has already happened. They’re the headline metrics—such as Conversion Rate, Net Promoter Score (NPS), and Revenue per user—and are hard to change quickly. They’re better for measuring long-term impact and establishing baselines, not for steering daily decisions.
- Leading metrics: These are early indicators that can be influenced by product decisions. Examples include Daily Active Users, Number of searches per user, Support ticket volumes, and Time to first value (TTFV). They don’t guarantee outcomes but signal the direction you’re heading and can highlight problems or opportunities early.
- Common pitfall—Over-focus on lagging metrics: It’s tempting to anchor strategy around visible lagging metrics, since they are definitive and often requested by stakeholders. However, focusing only on these can leave teams reacting to results that appear too late to fix underlying issues.
- Common pitfall—Under-utilization of leading metrics: Leading metrics require interpretation and a clear product strategy. They can be overlooked due to fear of uncertainty or lack of confidence in the strategic direction. However, tracking them can uncover unknown problems or areas of opportunity and help guide daily product decisions.
- Pragmatic suggestions:
- Use lagging metrics to measure impact, not as your main navigation tool.
- Use leading metrics to steer your product proactively; they offer early signals on strategic direction.
- Pick several leading metrics to track for each lagging metric tied to your product and strategy.
- Build a dashboard separating lagging and leading metrics for new insights.
- Try running an experiment and watch how leading metrics respond.
- Test your product strategy by working backward from your metrics to find gaps or lack of focus.
- Summary: Don’t be afraid to speculate as a product manager—your unique role is to make metrics meaningful and use them to shape the direction of your product, not just report the past.
If you want a condensed visual or practical checklist from the article, let me know!