O trabalho de fixação de preços já não se limita a uma folha de cálculo, uma revisão financeira e um e-mail de lançamento. Uma mudança nos níveis ou na embalagem aparece no dia a dia de um produto como um ticket de suporte, uma objeção de vendas ou um aumento silencioso nos cancelamentos. As equipas sentem-no nas bordas confusas, onde o nome de um plano não corresponde ao que um utilizador espera, ou onde uma nova funcionalidade fica atrás de um paywall antes que alguém tenha provado que se encaixa nos fluxos de trabalho reais. É por isso que a fixação de preços se tornou um problema de produto e por que a experimentação está a tornar-se a linguagem que a mantém honesta.
Jyoti Yadav, Senior Data Science Manager na Atlassian a trabalhar no Loom, constrói dentro dessa realidade. O seu princípio operacional é simples: tratar cada mudança importante como uma promessa testável aos utilizadores e tornar a evidência suficientemente legível para que o produto, engenharia, marketing e vendas possam comprometer-se sem adivinhar.
Quando um Teste Tem de Suportar o Lançamento
Essa mesma mudança em direção à prova é visível em todos os setores, porque as equipas aprenderam o quão caro é estar confiantemente errado. Entre retalhistas e marcas que executam experimentação orientada por análise, 46% das ideias não atingem o ponto de equilíbrio ou não conseguem provar a hipótese inicial, o que é um lembrete contundente de que a intuição não é um plano de lançamento. A disciplina é prática, não académica. Na mesma pesquisa, 68% dizem que a experimentação altera significativamente as decisões sobre o que deve ser lançado, o que deve ser refinado e o que deve ser eliminado precocemente.
Yadav aprendeu essa lógica num contexto onde os riscos operacionais eram visíveis. Ao trabalhar no lançamento nacional "All Day Breakfast" do McDonald's através da plataforma Test and Learn, ela usou SQL avançado e pipelines ETL automatizados para processar dados de ponto de venda em grande escala e comparar lojas de teste com lojas de controlo cuidadosamente correspondidas. A questão não era apenas a procura. Era o fluxo de cozinha, restrições de fornecedores e se os itens de pequeno-almoço iriam desacelerar a velocidade de serviço para almoço e jantar. A análise contribuiu para um aumento de 5,7% nas vendas da mesma loja no 4º trimestre de 2015 e apoiou uma mudança que gerou $1,2 mil milhões em ganhos nesse trimestre, superando as expectativas, enquanto a organização retreinou funcionários para operar menus duplos em escala. Foi uma mudança nacional com atrito real, e os dados tinham de sobreviver a esse atrito.
"As experiências só importam se protegerem o lançamento", diz Yadav. "Se a medição ignorar como o trabalho é realmente feito, entrega-se uma história, não um resultado."
Fixação de Preços e Embalagem em Produtos de Subscrição
Uma vez que se vê como um lançamento falha no mundo real, deixa-se de tratar as mudanças de subscrição como uma decisão puramente comercial. No B2B SaaS, as atualizações de fixação de preços e embalagem são agora rotineiras em vez de raras, com 94% das empresas a atualizar a fixação de preços e embalagem pelo menos uma vez por ano e quase 40% a fazê-lo com a frequência de uma vez por trimestre. Esse ritmo torna a governação em torno das experiências inevitável. Quando as equipas ajustam níveis com essa frequência, o custo da medição pouco clara não é teórico. Torna-se rotatividade, descontos e confusão interna que se acumula a cada trimestre.
Yadav aplicou essa cadência durante a reformulação completa da fixação de preços e embalagem do Loom após a aquisição pela Atlassian. Ela liderou uma equipa de seis cientistas de dados e construiu uma meta síntese de dados semestral para unificar análises, alinhar partes interessadas e impulsionar mudanças de roteiro com uma visão partilhada de risco e vantagem. O trabalho exigiu equilibrar o valor das novas funcionalidades de IA, incluindo um prémio de 33% para Business plus IA, contra a retenção e complexidade de agrupamento, depois traduzir essas compensações em níveis de preços, como Business a $12,50 por mês e planos Enterprise que poderiam atingir $10 mil anualmente. O lançamento também teve de respeitar como o Loom já era usado em escala, incluindo os 49 milhões de vídeos criados com Loom IA, porque as decisões de embalagem aterram de forma diferente quando o uso já é habitual. Esse mesmo rigor sustenta o seu trabalho além do Loom como membro do conselho editorial e revisora de pares no SARC Journal of Technology Perception e no Journal of Economics Intelligence And Technology, onde avalia pesquisa aplicada e tomada de decisão orientada por dados em escala. O trabalho não era "definir um preço". Era tornar a mudança defensável em todas as funções.
"A embalagem é onde a estratégia se torna real para os clientes", diz Yadav. "Se não consegue explicar por que um nível existe, acabará por defendê-lo em tópicos de suporte e renovações."
Provar o Valor da IA Antes de Cobrar por Ela
À medida que as equipas adicionam capacidades de IA aos produtos, a pressão para monetizar cedo pode ultrapassar o que foi provado em uso. Essa lacuna aparece no mercado. Nos esforços de IA empresarial, 74% das empresas ainda não estão a alcançar valor tangível em escala, e apenas 26% desenvolveram as capacidades necessárias para ir além dos pilotos. Esses números não argumentam contra a IA. Argumentam a favor de medição que seja honesta sobre a adoção, adequação do fluxo de trabalho e a diferença entre novidade e hábito.
O trabalho de lançamento do Loom IA de Yadav foi construído em torno dessa distinção. Ela liderou uma equipa de cientistas de dados através de análise e experimentação, conduziu a recomendação final e apoiou o lançamento que aumentou a receita recorrente anual em $2,85 milhões por ano. Os sinais de adoção foram tratados como evidência de produto, não como enfeite de marketing, com 67% dos utilizadores a usar títulos gerados por IA e 73% a relatar o conjunto de IA como extremamente valioso. Esses são os tipos de taxas de uso que mudam a forma como uma equipa de produto pensa sobre onde a IA pertence e como deve ser embalada, porque falam de comportamento repetido, não de um clique único. Este não foi um exercício abstrato. Foi enviado.
"As funcionalidades de IA ganham o seu preço da mesma forma que qualquer funcionalidade", diz Yadav. "Observa-se o que as pessoas fazem repetidamente, depois decide-se o que vale a pena pagar."
Manter as Equipas Globais Alinhadas numa Única Versão da Verdade
Após um lançamento de IA e uma revisão de preços, a parte mais difícil muitas vezes não é a análise. É fazer com que as equipas globais concordem sobre o que a análise significa. Nos padrões de trabalho modernos, as pessoas são interrompidas 275 vezes por dia por reuniões, e-mails e notificações, e cerca de 30% das reuniões agora abrangem múltiplos fusos horários. Esse é um ambiente brutal para decisões cuidadosas. Quando a narrativa muda a cada reunião, as equipas deixam de confiar nos números e começam a otimizar para a sala mais barulhenta.
O trabalho de Yadav no Loom situava-se diretamente nesse contexto, porque o produto é uma resposta ao atrito de coordenação. Como parte do crescimento do Loom e fluxos de trabalho assistidos por IA, a plataforma atingiu 88 milhões de vídeos gravados em 2024 e reduziu a necessidade de 202 milhões de reuniões, uma escala que torna o "alinhamento" mais do que uma preferência cultural. Torna-se um requisito operacional. A sua abordagem enfatizou a síntese repetível e resultados de experimentação claros para que as partes interessadas pudessem avaliar mudanças sem re-litigar o básico em cada fuso horário. A integração com o ecossistema da Atlassian também elevou o padrão de consistência, porque a fixação de preços, embalagem e expectativas de funcionalidades de IA não vivem mais dentro de um único limite de produto. O objetivo era manter uma verdade partilhada mesmo quando as decisões se moviam entre funções.
"Os dados não viajam bem quando cada equipa tem a sua própria versão", diz Yadav. "O seu trabalho é tornar a evidência portátil, para que a decisão permaneça consistente."
Experimentação que Mantém a Monetização Honesta
A economia de subscrição está projetada para crescer 67% nos próximos cinco anos, subindo de $722 mil milhões em 2025 para $1,2 biliões até 2030, o que aumenta as apostas nas decisões de fixação de preços que protegem a confiança. Ao mesmo tempo, as empresas globais devem investir $307 mil milhões em soluções de IA em 2025, com gastos esperados para atingir $632 mil milhões até 2028, um ritmo que continuará a empurrar funcionalidades de IA para decisões de embalagem, estejam as equipas prontas ou não. A vantagem pertencerá às organizações que padronizam a experimentação para que as equipas multifuncionais possam mover-se rapidamente sem transformar clientes em cobaias.
"O crescimento não é o objetivo em si", diz Yadav. "O objetivo é crescer sem perder clareza sobre o que realmente funcionou."
