“A Basedash transformou perguntas de banco de dados em respostas self-service para nossos times de GTM e produto.”

A Navattic permite que times de go-to-market criem demos de produto interativas e agênticas. Fundada em 2020, ela viabiliza demos para mais de 1.000 empresas, de startups em rápido crescimento às maiores empresas do mundo.

Uma plataforma de demos gera um fluxo constante de dados acionáveis: cada demo criada, cada comprador que clica, cada ponto onde um prospect desiste. Para os times de GTM e produto da Navattic, esses sinais ajudam a informar decisões internas sobre onde investir. O cofundador e CTO Chris Hoyle queria que todos que precisavam dessas respostas as obtivessem diretamente, sem fazer cada pergunta passar pela engenharia.

“Perguntas interessantes sobre uso de recursos e adoção de clientes costumavam significar uma solicitação SQL artesanal e pontual.”

Antes da Basedash

As demos da Navattic sempre geraram dados ricos. O problema era o acesso: toda pergunta ficava por trás de uma solicitação SQL feita à mão, e às vezes quem perguntava não sabia escrever uma.

As perguntas se acumulavam. As pessoas esperavam. No fim, paravam de perguntar.

Por que Basedash

A Navattic conectou a Basedash ao banco de dados e deu às pessoas certas uma interface conversacional sobre ele. As pessoas podiam fazer uma pergunta como um prompt e receber uma resposta precisa em segundos.

O que fez isso emplacar foi quem podia usar. A Basedash não era só uma ferramenta mais rápida para a engenharia: ela abriu os mesmos dados para PMs, profissionais de marketing e operadores de GTM que não precisavam pensar em escrever SQL.

“Nossos engenheiros passam menos tempo escrevendo queries SQL pontuais e mais tempo construindo.”

Validando decisões de produto com dados reais de uso

A maior mudança foi na forma como as decisões eram tomadas. Em vez de debater o que os usuários provavelmente fazem, o time da Navattic verifica. Antes de lançar ou mudar um recurso, alguém busca os dados reais de uso, e a conversa passa da opinião para a evidência.

Como os dados são self-service, esse hábito se espalhou por todo o time. Produto, growth e go-to-market recorrem à mesma fonte de verdade, em vez de cada um trabalhar com dashboards diferentes.

“Isso se tornou a forma padrão de validar nossas decisões de produto com dados reais de uso.”

Impacto

“A gente não só agilizou o reporting — permitimos que mais pessoas fizessem perguntas.”