90+ estatísticas e tendências de gestão de produto para 2026

Pesquisa original da UXCam: o estado da IA na gestão de produto em 2026

A UXCam ouviu 157 profissionais de produto em 34 países para o relatório O Estado da IA na Gestão de Produto 2026, publicado em junho de 2026. A maioria dos respondentes (62%) atua na trilha de gestão de produto, de contribuidor individual a VP. Os demais trabalham em design e UX (14%), em outras funções de produto (12%) e em engenharia ou pesquisa (12%). Os portes de empresa estão bem distribuídos, de startups com menos de 50 pessoas a grandes empresas com mais de 10.000.

• 99% dos profissionais de produto usam IA no trabalho de alguma forma. Apenas 1% diz que o time quase não usa.

• 41% dizem que a IA é central nos fluxos de trabalho do time, 33% dizem que a maior parte do time usa com frequência e 25% dizem que o uso é individual. Isso coloca 74% além da experimentação isolada.

• 70% passam pelo menos cinco horas por semana com ferramentas de IA, e 41% passam entre cinco e 15 horas.

• 2,6 ferramentas de IA ao mesmo tempo é a média de um profissional de produto. A maioria usa duas ou três, e poucos dependem de uma só.

• 80% usam o Claude, 68% usam o ChatGPT e 51% usam o Gemini. Ferramentas de IA personalizadas ou internas chegam a 31%, à frente do Perplexity (13%) e do Notion AI (10%).

• 6,7 de 10 é a pressão média para adotar IA. Ela sobe para 7,7 nos times em que a IA está integrada e fica em 4,9 onde o uso é individual.

• 7,40 de 10 é a nota de pressão em empresas com 1.000 a 10.000 funcionários, a mais alta entre todas as faixas de porte. Empresas com 51 a 200 funcionários sentem a menor pressão, com 6,08.

• 47% das pessoas em empresas com 1 a 50 funcionários dizem que a IA é central nos fluxos de trabalho do time, contra 30% em empresas com mais de 10.000. Essa diferença de 17 pontos vai na direção oposta à dos orçamentos.

• 30% apontam orçamento ou acesso como o maior obstáculo. Em seguida vêm qualidade das respostas (19%), segurança ou política interna (18%), falta de tempo para aprender (16%) e "já uso o suficiente" (16%).

• 70% dos líderes aumentaram o orçamento de IA, mas apenas 6% dos times definiram OKRs explícitos de IA.

• 53% dizem que o hype da IA é, em grande parte, correto. Já 23% o acham exagerado, 13% o acham subestimado e 11% dizem que ainda é cedo para saber.

• 58% dos que se dizem céticos afirmam que a IA acelera muito o trabalho, apenas oito pontos abaixo dos entusiastas, com 66%.

Pelas métricas que importavam em 2024, o debate sobre adoção acabou. 99% dos times de produto usam IA. A pergunta para 2026 é se esse uso tem forma, ou se os orçamentos estão crescendo mais rápido que as metas.

Três conclusões importam mais para líderes de produto. Primeiro, a pressão para usar IA é alta, mas metas são raras. Times que definem pelo menos uma meta mensurável de IA vão aprender mais rápido do que times que só aumentam o orçamento. Segundo, quatro dos cinco maiores obstáculos são internos, liderados pelo acesso às ferramentas. Por isso, compras e políticas internas costumam pesar mais do que a escolha do modelo. Terceiro, a adoção profunda diminui conforme a empresa cresce. Times grandes costumam ter orçamento, mas não os hábitos compartilhados, então uma prática que funciona em um squad raramente se espalha sozinha.

As frustrações descritas pelos respondentes apontam na mesma direção. A curva de aprendizado foi a mais citada, seguida por custos e limites de tokens, alucinações e o esforço de dar contexto suficiente à IA. Esse último é o mais fácil de resolver no trabalho de análise. Quando uma analista de IA como a Tara, da UXCam, lê os dados do produto direto na fonte, ninguém precisa exportar números para uma janela de chat antes.

Pesquisa original da UXCam: benchmarks de engajamento de produto com 1,6 bilhão de sessões

Gerentes de produto definem metas de engajamento, mas o que é um bom número depende muito da categoria. O relatório Mobile UX Benchmarks 2025, da UXCam, mediu 1.621.517.342 sessões de 1.538 apps mobile, cada um com pelo menos 1.000 sessões, e comparou 2023 com 2024.

• 47,44 sessões por usuário por mês em apps imobiliários e 31,66 em apps automotivos, o uso mais frequente do conjunto de dados. Os dois envolvem decisões longas, que exigem muita pesquisa.

• 11,3 minutos é a sessão média em apps farmacêuticos e 10,1 minutos em apps de esportes, contra 1,6 minuto em apps de alimentos e bebidas.

• 12,90 telas por sessão em apps de esportes e 12,30 em apps de organizações sem fins lucrativos, contra 3,50 em apps imobiliários e 3,70 em automotivos.

• +66,2% no tempo médio de sessão em apps de varejo, que passou de 3,25 para 5,4 minutos. As sessões por usuário subiram 17,9% no mesmo período.

• −35,2% nas sessões mensais por usuário em apps de alimentos e bebidas, que caíram de 9,1 para 5,9 à medida que os fluxos de pedido ficaram mais rápidos.

• +35,7% nas visitas a telas por sessão em apps de serviços financeiros, enquanto os toques de frustração (rage taps) por sessão subiram 33,3%, de 0,09 para 0,12.

• +13% nas sessões em apps automotivos, enquanto o tempo gasto por usuário caiu 19%.

• 99%+ das sessões ficam livres de crashes na maioria dos setores, e 93% a 97% ficam livres de travamentos da interface. O app médio registra 0,18 rage taps por sessão.

Mais engajamento nem sempre é melhor. Um app de delivery que leva a pessoa do cardápio ao checkout em menos de dois minutos está cumprindo seu papel. A mesma duração de sessão seria um sinal de alerta em um app imobiliário, em que a pesquisa pesa muito. Os números de finanças mostram o risco de buscar só a adoção de funcionalidades: os usuários visitaram mais telas, e a frustração cresceu junto. Compare seu produto com a própria categoria e com a própria tendência, e combine cada métrica de engajamento com uma métrica de atrito, como os rage taps. Para metas de retenção por categoria, veja nossos benchmarks de retenção de apps mobile.

Estatísticas de IA na gestão de produto

A pesquisa da UXCam é um dos olhares sobre a IA no trabalho de produto. Pesquisas maiores com times de produto, desenvolvedores e designers mostram o mesmo padrão: o uso é quase universal, enquanto a confiança e o retorno mensurável ficam para trás.

• 69% dos profissionais de produto usam IA com frequência, contra 49% um ano antes, segundo a Product Management Survey 2025/26 da Product Focus, com 677 pessoas em 40 países.

• 89% dos times de produto usam IA com regularidade em tarefas que antes cabiam a outra área. E 67% dizem que a IA deixou a própria função mais difícil de definir (Atlassian State of Product 2027).

• 53% dos profissionais de produto têm mais tempo para planejamento estratégico e roadmaps graças à IA (Atlassian State of Product 2027).

• 80% dos líderes seniores de produto usam IA para conduzir ou sintetizar pesquisas com clientes, e 34% a usam de forma intensa. A fonte é uma pesquisa da Lyssna e da Delight Path com 107 líderes de produto em 2026.

• 26% dos gerentes de produto temem que a IA possa substituí-los um dia, e apenas 39% receberam um treinamento em IA completo e específico para a função. Os números vêm de uma pesquisa da General Assembly com 117 PMs, uma amostra pequena feita por uma empresa de treinamento.

• 84% dos desenvolvedores usam ou planejam usar ferramentas de IA, e 51% dos desenvolvedores profissionais as usam todos os dias, segundo a 2025 Developer Survey do Stack Overflow, com 49.009 desenvolvedores.

• 46% dos desenvolvedores desconfiam da precisão das ferramentas de IA, contra 33% que confiam. A maior frustração, citada por 66%, são respostas "quase certas, mas não exatamente" (Stack Overflow).

• 90% dos profissionais de tecnologia usam IA no trabalho, e mais de 80% dizem que ela os deixou mais produtivos. Mesmo assim, 30% confiam pouco ou nada no código gerado por IA, segundo o relatório DORA 2025 do Google, com quase 5.000 profissionais.

• 80% dos novos desenvolvedores no GitHub usam o Copilot já na primeira semana, segundo o Octoverse 2025 do GitHub.

• 1 em cada 3 profissionais que criam produtos planejava lançar produtos com IA em 2025, alta de 50% em relação ao ano anterior. Entre os que criam produtos de IA, 51% estão criando agentes (relatório de IA 2025 da Figma, 2.500 usuários).

• 25% dos desenvolvedores disseram que a IA economizou 10 horas ou mais por semana em 2026, contra 68% em 2025, e 65% corrigem com frequência o que a IA produz. Os dados são do State of Developer Experience 2026 da Atlassian.

• 17% dos desenvolvedores e 23% dos líderes dizem que a organização tem uma estratégia de IA comunicada com clareza e de fato implementada (Atlassian).

• 23% das organizações estão escalando um sistema de IA agêntica em alguma parte do negócio, e outros 39% estão experimentando agentes. A fonte é a pesquisa State of AI 2025 da McKinsey, com 1.993 participantes.

• 39% das organizações atribuíram algum impacto no EBIT à IA na pesquisa de 2025 da McKinsey, e a maioria delas o estimou abaixo de 5%. A edição de 2026 encontrou uma fatia praticamente igual, de 37%.

A distância entre uso e valor é a grande história de 2026. Desenvolvedores que antes relatavam grandes ganhos de tempo agora relatam ganhos menores e mais tempo corrigindo o que a IA produz. Os times que tiram valor da IA costumam apontá-la para uma tarefa específica e mensurável, como descobrir onde os usuários abandonam o fluxo, e não para o trabalho em geral.

Estatísticas do mercado de trabalho para gerentes de produto

A contratação de gerentes de produto se recuperou com força desde o ponto mais baixo de 2023. A demanda já supera a de vagas de design, e uma parte crescente das vagas está ligada a produtos de IA. A maior parte dos dados de emprego cobre empresas de tecnologia, então leia esses números como um retrato do mercado de tecnologia, e não de todos os setores.

• 7.300+ vagas abertas para gerente de produto em empresas de tecnologia no mundo em março de 2026, o maior número desde 2022. A contagem é da Lenny's Newsletter, com dados da TrueUp sobre mais de 9.000 empresas de tecnologia.

• 75% acima do piso do início de 2023: esse era o nível das vagas de PM em março de 2026. Só no primeiro trimestre, elas subiram quase 20% (Lenny's Newsletter).

• 6.000+ vagas de PM estavam abertas um ano antes, em maio de 2025, e já ficavam 53,6% acima do piso de 2023 (Lenny's Newsletter).

• 688 vagas abertas para gerente de produto de IA foram anunciadas em maio de 2025, quando a demanda por PMs de IA decolou (Lenny's Newsletter).

• 1,27x é a relação entre vagas abertas de PM e de designer em 2026. As vagas de design ficaram estáveis, em cerca de 5.700, desde o início de 2023 (Lenny's Newsletter).

• Mais de 23% das vagas abertas de PM ficam na região da Baía de São Francisco, uma fatia que cresceu 50% desde 2022 (Lenny's Newsletter).

• 373 dos 1.985 postos que a Microsoft cortou no estado de Washington em maio de 2025 eram de gerentes de produto, quase um em cada cinco. O número vem do aviso de demissões que a Microsoft entregou ao estado, segundo o jornal The Seattle Times.

As duas tendências convivem. A demanda geral por PMs está subindo, enquanto alguns grandes empregadores, como a Microsoft, cortaram funções de produto. A gestão de produto de IA é uma das áreas de crescimento mais claras.

Estatísticas de salário de gerentes de produto

A gestão de produto continua sendo uma das funções mais bem pagas em tecnologia. Mas os dados de salário variam muito conforme a fonte. A Levels.fyi pende para grandes empresas de tecnologia, enquanto pesquisas mais amplas incluem empresas menores e outros setores, então compare sempre bases equivalentes.

• US$ 233.000 é a remuneração total mediana de um gerente de produto nos EUA, com salário-base mediano de US$ 187.000. O número vem de 4.921 salários informados à Levels.fyi até novembro de 2026.

• US$ 170.000 a US$ 454.000 é a faixa entre o 25º e o 90º percentil da remuneração total de PMs nos EUA (Levels.fyi).

• US$ 316.800 é a mediana na região da Baía de São Francisco, contra US$ 307.500 em Seattle e US$ 257.000 em Nova York (Levels.fyi).

• US$ 600.000 é a remuneração mediana de PMs na Netflix, a empresa que mais paga, seguida pelo Airbnb, com US$ 575.000, e pela Meta, com US$ 540.000 (Levels.fyi).

• +4,55% foi o crescimento da remuneração de gerentes de produto nos EUA em 2025, acima dos engenheiros de software, com +2,67%, segundo o End of Year Pay Report 2025 da Levels.fyi.

• £ 104.837 é a remuneração total mediana de PMs no Reino Unido, contra € 94.663 na Alemanha, ₹ 45,2 lakh na Índia e R$ 293.000 no Brasil. As amostras fora dos EUA e da Índia são pequenas (Levels.fyi).

• US$ 123.000 é o salário mediano global de profissionais de produto em todos os tipos de empresa, com US$ 160.000 na América do Norte e US$ 100.000 na Europa. O número vem do Product Management Salary Report 2025 da Product-Led Alliance.

• US$ 36.250 a mais é quanto PMs totalmente remotos ganham, em média, em relação a PMs presenciais, e US$ 20.750 a mais em relação a PMs híbridos (Product-Led Alliance).

• US$ 3.500 é a diferença salarial média entre gêneros entre profissionais de produto na mesma pesquisa, com os homens ganhando mais. A pesquisa não divulga o tamanho da amostra (Product-Led Alliance).

• 3,8% foi o reajuste salarial médio de profissionais de produto de 2025 para 2026, contra 2% um ano antes. Os dados são do Industry Survey Report 2026 da Product Focus, uma pesquisa com 677 profissionais de produto, a maioria na Europa.

A diferença entre a mediana de US$ 233.000 das big techs e a mediana global de US$ 123.000 se explica, em grande parte, por quem entra na conta. PMs remotos também tendem a ser mais seniores, então o adicional do trabalho remoto reflete tanto a senioridade quanto o local.

Estatísticas de estrutura de times e funções de produto

À medida que as empresas crescem, cada gerente de produto passa a atender mais engenheiros, e as linhas de reporte ficam mais variadas. A área a que produto se reporta pesa muito na autoridade da função.

• Cerca de 5 engenheiros por gerente de produto é o típico em empresas com até 100 funcionários, chegando a cerca de 11 em empresas com 3.000 ou mais. Os dados da Pave cobrem mais de 233.000 funcionários de P&D em 4.195 empresas e foram publicados no fim de 2024.

• 13% do quadro de P&D está em gestão de produto nas empresas pequenas, caindo para 7% nas grandes empresas (Pave).

• 26% das organizações de gestão de produto se reportam diretamente a um Chief Product Officer (Product Focus, 2026).

• 80% dos PMs que se reportam a um CPO dizem que produto é visto como uma função de liderança, contra cerca de 50% quando produto se reporta à engenharia ou a vendas (Product Focus).

• 43% dos profissionais de produto gerenciam produtos há mais de 10 anos, e 53% vêm de uma formação técnica (Product Focus).

• 24% dos profissionais de produto dizem que produto lidera o trabalho multifuncional, contra 47% um ano antes. Os dados são do relatório State of Product 2027 da Atlassian, que ouviu 1.000 profissionais de produto em agosto de 2026.

• 85% dos membros de times de produto dizem que podem liderar ou influenciar a estratégia de produto, segundo o State of Product 2026 da Atlassian, uma pesquisa de 2025 com 700 profissionais de produto.

• 80% dos times de produto não envolvem engenheiros na ideação, na definição de problemas nem nos roadmaps (Atlassian State of Product 2026).

A queda na colaboração liderada por produto é o número a acompanhar. Conforme a IA permite que engenheiros e designers assumam tarefas de produto, os PMs mantêm a influência ao serem donos das evidências: quais usuários têm dificuldade, onde e quanto isso custa.

Como os gerentes de produto usam o tempo

A maioria dos gerentes de produto diz que quer mais tempo para estratégia e clientes. Os dados mostram quanto da semana ainda vai para trabalho não planejado, funções pouco claras e decisões tomadas por intuição.

• 60% dos profissionais de produto são puxados com frequência para trabalho não planejado, e apenas 25% passam a maior parte do tempo em estratégia (Product Focus, 2026).

• 49% dos times de produto não têm tempo suficiente para planejamento estratégico e roadmaps. Apenas 3% dizem ter tempo suficiente para todas as partes do trabalho (Atlassian State of Product 2026).

• 71% dos profissionais de produto dizem que não passam tempo suficiente com clientes, número que sobe para 75% entre heads e diretores (Product Focus).

• 78% dos prazos são cumpridos quando os PMs têm funções bem definidas, contra 48% quando as funções não são claras. Mesmo assim, 41% dizem que a própria função não está bem definida (Product Focus).

• 34% dos profissionais de produto não têm uma métrica principal clara, e 33% relatam uma estratégia de empresa fraca ou inexistente (Product Focus).

• 77% dos times de produto dizem que a intuição dos executivos se sobrepõe às decisões baseadas em dados pelo menos de vez em quando, e 52% dizem que isso acontece com regularidade (Atlassian State of Product 2027).

• Mais de 60% dos frameworks de priorização são atropelados por escalonamentos da liderança, segundo o State of Product Management Report 2026 da ProductPlan, uma pesquisa com 250 líderes de produto.

• 76% dos profissionais de produto temem que o produto fracasse no mercado, contra 84% um ano antes. Apenas 13% estão muito preocupados (Atlassian State of Product 2027).

• 72% dizem que passam a maior parte do tempo fazendo o trabalho que amam, contra 90% um ano antes (Atlassian State of Product 2027).

• 32% dizem que o desenvolvimento de produto ficou mais acirrado nos últimos três anos, e 31% dizem que o trabalho deixou de ser estratégico e passou a ser tático (Atlassian State of Product 2026).

Dois números explicam boa parte do resto. Um terço dos profissionais de produto não tem uma métrica principal clara, e três em cada quatro veem os dados perderem para a opinião. Times com uma métrica acordada e evidências que qualquer pessoa pode conferir discutem menos e dedicam mais tempo ao trabalho que querem fazer.

Estatísticas de discovery de produto, experimentação e tomada de decisão

Boas decisões de produto dependem de evidências, e os dados mostram com que frequência essas evidências faltam ou são ignoradas. Mesmo nas empresas que testam o tempo todo, a maioria das ideias não melhora a métrica que pretende mover.

• 8% a 33% dos experimentos online dão certo nas empresas que mais testam. A Microsoft relata 33%, o Bing 15%, Booking.com, Google Ads e Netflix 10%, e a busca do Airbnb 8%, segundo um artigo revisado por pares de 2022, de Kohavi, Deng e Vermeer.

• 100+ novas variantes de experimento começam a cada dia útil nas maiores empresas de tecnologia (Kohavi et al.).

• 40% dos times de produto fazem pouca ou nenhuma experimentação, e apenas 60% a tornam parte regular do processo (Atlassian State of Product 2026).

• Apenas 12% dos profissionais de produto acham gratificante gerar resultados de negócio mensuráveis (Atlassian State of Product 2026).

• 35% dos líderes de produto dizem que a IA os levou a fazer mais pesquisa com clientes, enquanto 8% agora fazem menos (Lyssna).

• 49% dos líderes de produto dizem que uma amostra pequena é o principal motivo para questionar um resultado de pesquisa, à frente de resultados escolhidos a dedo (45%) e da falta de respaldo estatístico (42%) (Lyssna).

• A adoção de IA anda junto com entregas de software mais rápidas e melhor desempenho do produto, mas também com menos estabilidade nas entregas. O DORA descreve a IA como um amplificador das forças e fraquezas que cada organização já tem (DORA 2025).

• 518,7 milhões de pull requests foram mesclados no GitHub em um ano, alta de 29%, com os times entregando mais código do que nunca (GitHub Octoverse 2025).

Se duas em cada três ideias fracassam até na Microsoft, os times mais rápidos não são os que têm as melhores ideias. São os que descobrem mais rápido quais ideias funcionam. Dados de comportamento encurtam esse ciclo: um funil mostra se uma mudança moveu a métrica, e as sessões por trás dele mostram o porquê. Eles também respondem à preocupação com amostras pequenas, porque o comportamento de milhares de usuários confirma o que um punhado de entrevistas sugere.

Estatísticas do mercado de software e apps para times de produto

Os times de produto constroem em um mercado lotado. As empresas já usam centenas de apps, os consumidores gastam mais em apps a cada ano, e os produtos de IA ficam com uma fatia crescente dos dois.

• US$ 55,7 milhões é o gasto anual médio de uma organização com SaaS, alta de 8%, segundo o 2026 SaaS Management Index da Zylo, baseado em mais de 40 milhões de licenças.

• 305 apps SaaS formam o portfólio médio de uma empresa, um número que se manteve estável (Zylo).

• 108% de crescimento nos gastos com apps nativos de IA, chegando a 393% em organizações com mais de 10.000 funcionários. O ChatGPT agora é o app que mais aparece nos reembolsos de despesas (Zylo).

• 36% das licenças de SaaS ficam sem uso, e o gasto mediano com SaaS chega a US$ 9.455 por funcionário (Zylo).

• US$ 167 bilhões foram gastos em apps e jogos em 2025, alta de 10,6%, enquanto os downloads cresceram só 0,8%, para quase 150 bilhões (Sensor Tower State of Mobile 2026).

• Pela primeira vez, os apps que não são jogos faturaram mais do que os jogos em 2025. A receita in-app desses apps cresceu 21%, contra 1,3% dos jogos (Sensor Tower).

• 3,8 bilhões de downloads de apps de IA generativa em 2025 dobraram o número do ano anterior, e a receita in-app desses apps quase triplicou, para mais de US$ 5 bilhões (Sensor Tower).

• US$ 6,37 trilhões é a previsão do Gartner para os gastos globais com TI em 2026, alta de 14,2% (Gartner).

Downloads estáveis e receita em alta significam que o crescimento agora vem de reter e monetizar os usuários atuais, e não só de conquistar novos. Um terço das licenças pagas sem uso diz o mesmo sobre software B2B: a adoção depois da venda decide as renovações. As duas coisas colocam a retenção e a adoção de funcionalidades no centro do trabalho do gerente de produto.

Tendências de gestão de produto para 2026 e além: previsões

Previsões são menos certas do que dados medidos, então leia estas como direção, não como fato. A maioria descreve a mesma mudança: mais agentes de IA dentro dos produtos e mais trabalho em torno dos produtos feito por IA.

• 2026: 40% dos apps corporativos vão incluir agentes de IA para tarefas específicas até o fim do ano, contra menos de 5% em 2025, segundo uma previsão do Gartner.

• 2027: Mais de 40% dos projetos de IA agêntica serão cancelados até o fim de 2027, por causa de custos crescentes, valor de negócio incerto ou controles de risco fracos (Gartner).

• 2028: Pelo menos 15% das decisões de trabalho do dia a dia serão tomadas de forma autônoma por IA agêntica, contra 0% em 2024. Um terço dos apps de software corporativo vai incluir IA agêntica, contra menos de 1% (Gartner).

• 2028: 90% dos engenheiros de software corporativos vão usar assistentes de código com IA, contra menos de 14% no início de 2024 (Gartner).

• 2030: 170 milhões de empregos serão criados e 92 milhões eliminados no mundo, um ganho líquido de 78 milhões. A previsão é do Future of Jobs Report 2025 do Fórum Econômico Mundial, uma pesquisa com mais de 1.000 empregadores.

• 2030: 39% das habilidades centrais dos trabalhadores devem mudar, com IA e big data como as habilidades que mais crescem (Fórum Econômico Mundial).

Para gerentes de produto, a leitura prática é que a função caminha para o julgamento e as evidências. Quando agentes conseguem escrever specs, código e resumos, a habilidade rara é saber qual problema importa e provar que uma mudança funcionou. Times que já medem o comportamento real dos usuários em apps e sites vão se adaptar mais rápido a essa mudança.

Estatísticas de gestão de produto que não se sustentam (e o que citar no lugar)

Muitas estatísticas de gestão de produto que aparecem em apresentações e listas se afastaram da fonte. Algumas nunca foram medidas, e outras descrevem uma amostra pequena de anos atrás. Rastreamos as mais comuns até a origem.

O padrão é conhecido. Estimativas viram fatos, amostras pequenas viram regras do setor, e as correções nunca alcançam a afirmação original. Quando um número vai para uma apresentação ao conselho ou para um business case, confira quem mediu, quando e com quantas pessoas.

Como escolhemos estas estatísticas de gestão de produto

Cada estatística desta página tem link para a organização que coletou os dados, e não para outra lista de estatísticas. Abrimos cada fonte para confirmar o número e a forma como foi descrito, e mantivemos o tamanho da amostra ao lado do número quando isso importa. Muitas pesquisas de gestão de produto ouvem só algumas centenas de pessoas, então a amostra mostra quanto peso um número aguenta. Os números de terceiros vêm de relatórios publicados em 2025 ou 2026, a menos que um estudo mais antigo ainda seja a referência padrão e não exista nada mais novo. Nesse caso, informamos o ano.

Os números próprios da UXCam vêm de dois conjuntos de dados. O Estado da IA na Gestão de Produto 2026 é uma pesquisa com 157 profissionais de produto em 34 países, publicada em junho de 2026. O relatório Mobile UX Benchmarks 2025 usa dados anonimizados e agregados de 1,62 bilhão de sessões em 1.538 apps que rodam o SDK da UXCam. Conferimos todos os links e números pela última vez em 5 de novembro de 2026, e atualizamos esta página quando um grande relatório publica uma nova edição.

Como medir o seu próprio produto

As estatísticas do setor mostram onde está a régua. Os dados do seu próprio produto mostram o que corrigir a seguir, e são a evidência que se sustenta quando opinião e dados discordam. As métricas por trás da maioria dos números desta página podem ser medidas em qualquer app ou site: conversão do funil, retenção, adoção de funcionalidades, duração da sessão e sinais de atrito como os rage taps.

A UXCam captura esses sinais automaticamente em apps mobile e sites, sem marcação manual de eventos. Os funis mostram onde os usuários abandonam, a segmentação mostra quem eles são e a gravação de sessão mostra por que eles saíram. A Tara, analista de IA da UXCam, assiste às sessões por você e explica em linguagem simples quais problemas custam mais usuários. Para as métricas que a maioria dos times de produto acompanha, veja nosso guia de KPIs de gestão de produto.