Ter uma cultura de experimentação é o que ajuda negócios e times de marketing, de vendas e de produto na criação de uma rotina de validação de hipóteses. Entenda como criar a sua neste artigo!

O princípio mais básico que todos nós temos como profissionais de qualquer segmento dentro de uma empresa é gerar crescimento. Afinal, temos que “pagar” os nossos próprios salários.

Partindo dessa premissa, para criarmos um motor de crescimento, precisamos fazer inúmeras apostas em diferentes produtos, diferentes estratégias, campanhas de marketing, abordagens de time de vendas, testes A/B que vão contribuir para a alavancagem da empresa.

É assim que, mesmo sem perceber, você já se depara com um dos conceitos mais essenciais quando falamos de crescimento: cultura de experimentação. Vamos juntos entender mais sobre esse potente motor de crescimento e como aplicá-lo na sua empresa?

A ideia central da cultura de experimentação: Tudo é teste!

A ideia central da cultura de experimentação é montar um processo de experimentos que tenham hipótese, observação, mensuração e aprendizado em cada teste. Chamamos de cultura pela necessidade da experimentação fazer parte da rotina, dos ideais, dos valores e do “como fazer” o trabalho dentro da empresa. Ela tem que estar enraizada e internalizada em cada membro do time, desde a camada operacional até as lideranças.

Uma das características mais fortes de uma cultura empresarial que aceita experimentação é a de que ninguém tem certeza de nada até ver o resultado. Não falamos isso no sentido de que não haja confiança entre as equipes; mas no sentido que temos consciência que todos somos influenciados a todo momento por vieses que podem nos fazer perder oportunidades de crescer.

— Giulia, tenho uma ideia para reduzir nosso CAC!

— Tudo é teste, vamos executar!

“Tudo é teste” significa: Precisamos entender quais são os nossos vieses, as nossas suposições e testá-las da maneira mais rápida possível, com maior controle possível e com menos dinheiro e tempo desperdiçado possível.

Agora, um detalhe importante que merece interromper a leitura: não tem como ser um bom gestor e barrar ideias antes de permitir um teste controlado e bem justificado de um liderado.

Use a experimentação para silenciar as “vozes da sua cabeça”

A tomada de decisão nunca vai ser exatamente 100% baseada em números, mas pode ser quase 100% baseada em dados. Dado é uma mistura de valores numéricos com o comportamento que pode ser mensurado.

Você pode tomar decisões baseados em pura intuição (o que chamamos de “vozes da cabeça”) ou somente em dados, mas cada uma dessas formas tem particularidades e seus próprios problemas. Nem 8, nem 80; equilíbrio é a palavra. Mas o que acontece quando a balança pesa demais para um lado ou outro?

Quando contamos apenas com a intuição, as “vozes” cheias de vieses tendem a supra ou superestimar a probabilidade de funcionamento e impacto de uma ação dependendo de quem veio a sugestão, de qual é o nível de confiança do gestor no time, do momento emocional e por aí vai. Tendemos a inflar a ideia com justificativas.

Por outro lado, se basear apenas em dados também pode ser prejudicial. Dados internos são uma fotografia do passado; e um desempenho passado não significa bom resultado no futuro.

Mesmo orientados a dados, as “vozes” também existem na análise de dados, não só na base da intuição. Muitas vezes, buscamos dados que confirmem a história que queremos contar.

Então, o que fazer? Bom, precisamos de uma ferramenta que nos ajude a tomar decisão, evitando as armadilhas da pura intuição e a frieza da falta de inovação ao utilizar apenas dados. Novamente, esse problema se resolve com uma boa cultura de experimentação.

Os fracassos são fundamentais

Tente pensar em quantas grandes ideias e descobertas a humanidade já teve. A eletricidade, a internet, a medicina. Entretanto, você consegue mensurar a quantidade de fracassos que as acompanham? Para chegar em um modelo ideal, muitos protótipos foram desenvolvidos e descartados. Até mesmo teorias clássicas, como a do Big Bang e o surgimento do universo, agora já estão sendo descartadas porque a cultura de experimentação da própria humanidade é contínua.

Assim, para que surjam as melhores ideias dentro de uma empresa, muitos fracassos também acontecerão. O grande diferencial entre empresas inovadoras, disruptivas e que colhem resultados para empresas engessadas e que perdem espaço no mercado é a forma como esses fracassos serão tratados. Se a cada ideia que não der certo forem procurados culpados e existirem punições, certamente a maioria do time vai preferir apenas executar as tarefas que forem direcionadas.

Por outro lado, se o ambiente for desenvolvido para que as pessoas testem, falhem, identifiquem o erro e corrijam o mais rápido possível, a responsabilidade é compartilhada, favorecendo o surgimento de inovações com um monitoramento para evitar grandes perdas. 

Em outras palavras, se o foco está em criar uma cultura, no processo e na implementação da ideia, existirá mais liberdade de atuação, e o ambiente será muito mais propício para que as pessoas proponham planos inovadores e queiram colocá-los em prática.

Cases de cultura de experimentação

1. Case de experimentação da Amazon

Segundo artigo de David Hoos no The Good, a Amazon é uma das grandes corporações que já falhou (mas não deixou de tentar), com a criação do smartphone Amazon Fire, por exemplo.

Os clientes não ficaram satisfeitos com o smartphone e avaliaram o produto com 2,6, na própria loja da Amazon (leia sobre essa história, neste artigo da FastCompany, em inglês). No entanto, a empresa reconheceu o fracasso e continuou experimentando. Jeff Bezos, fundador da Amazon, diz que a sua empresa se diferencia justamente por assumir seus erros.

“Acredito que somos o melhor lugar do mundo para fracassar (temos muita prática!). E o fracasso e a invenção são gêmeos inseparáveis. Para inventar você tem que experimentar, e se você souber de antemão que isso vai funcionar, não é uma experiência. A maioria das grandes organizações adota a ideia de inovação, mas não está disposta a sofrer a série de experimentos fracassados necessários para chegar lá”

disse Bezos.

2. Case de experimentação da Netflix

Você conhece a história do surgimento da Netflix? A ideia aconteceu em 1997 quando Reed Hastings precisou pagar uma multa de 40 dólares para a Blockbuster por ter atrasado na entrega de um DVD que havia locado. Contrariado com a situação, ele decidiu criar uma empresa que entregava DVDs pelos correios.

O grande diferencial era que a pessoa poderia ficar com os filmes pelo tempo que quisesse. Para isso, cada cliente poderia ter, no máximo, 8 DVDs locados ao mesmo tempo. Em 2005, a empresa desenvolveu o serviço como conhecemos (streaming digital), o que a transformaria em um poderoso império.

O que isso tem a ver com a cultura de experimentação? Muita coisa. Primeiro porque, quando falamos em mudanças, não necessariamente estamos falando de tecnologias. O foco deve ser nas pessoas, nos problemas que a ideia propõe solucionar — no caso, uma dor recorrente era o pagamento de multas pela devolução de filmes atrasados.

3. Case de experimentação do Airbnb

A equipe do Airbnb sabia, por meio de pesquisas e da sua própria experiência, que o Craigslist era o lugar onde as pessoas que queriam algo diferente da experiência padrão do hotel mais procuravam por anúncios.

Como o Craigslist salvava as informações do anúncio usando um URL exclusivo em vez de um cookie, o Airbnb conseguiu criar um bot para visitar o Craigslist, obter um URL exclusivo, inserir as informações do anúncio e encaminhar o URL ao usuário. Funcionava basicamente assim, um hack. 

“Muito desse aprendizado e aprimoramento vem da implementação de experimentos controlados”

explica Will Moss, um dos integrantes da equipe.

Para ele, na cultura de experimentação é fundamental:

1) executar experimentos controlados é a melhor maneira de aprender sobre seus usuários;

2) ter um ferramenta para facilitar a execução de experimentos, automatizando o trabalho analítico, para evitar armadilhas.

Moss aponta algumas dicas importantes para quem deseja, como eles, implementar um framework de experimentação. Resumimos aqui:

• Certifique-se de que os dados que serão usados estejam corretos;
• Garanta que tudo esteja registrado de forma confiável;
• Faça alterações experimentais no mesmo processo de revisão,
• Faça a análise automaticamente para que o impedimento de realizar (e aprender) uma experiência seja o mais baixo possível.

4. Case de experimentação do Google

O Killed by Google é um cemitério com mais de 300 produtos que não deram certo. Nele, constam todos os nomes, detalhes do produto e datas de nascimento e morte, como um verdadeiro cemitério (inclusive com lápides).

Entretanto, o mais irônico de tudo: o Google matou e enterrou, inclusive, o Google Optimize, que era uma ferramenta de análise e testes da web que permitia aos usuários realizar experimentos com o objetivo de aumentar as taxas de conversão dos visitantes e a satisfação geral. Tinha mais de 11 anos (saudades).

Esse case nos ensina que sempre há um momento de parar e que nem sempre algo que deu certo até o momento vai dar certo também no futuro.

Como implementar a cultura de experimentação

Como a cultura da Nalk é sobre “walk the talk”, um trocadilho que, em tradução livre para o português significa “agir de acordo com as suas palavras”, “falar e fazer”, vamos dedicar o artigo a exemplificar como nós mesmos criamos a cultura de experimentação que nos faz crescer mais de 300% ao ano e criar novos produtos relevantes para o mercado. Vamos lá!

1. Tenha um método de gestão de experimentação

É mais importante do que levantar hipóteses e sugerir testes, a forma como você vai gerenciar seus experimentos. É necessário que o processo seja padrão na empresa, fácil de ser seguido e entendido e também muito visual. Não deve ser trabalhoso acompanhar o resultado e nem lançar ideias novas. Isso é necessário para gerar backlog de novas soluções para problemas da empresa e construir um histórico de ações e quais resultados elas trouxeram. Somente assim, a empresa constrói repertório de aprendizado, evita a repetição de erros e cresce.

Para ajudar você a ter uma boa gestão dos seus testes e experimentos e nutrir a cultura de experimentação na sua empresa, a Nalk disponibilizou dois templates para você começar a usar e ter melhor gestão de resultados:

Download gratuito do pack de experimentos: Template de documentação de experimento + Ferramenta de lançamento e gestão de experimentos

2. Associe seus experimentos às métricas de sucesso ou KPIs da empresa

A empresa toda e cada colaborador deve saber para onde direcionar suas ações para atingir suas metas e objetivos. Por isso, antes de criar hipóteses e sugerir experimentos, devemos ter clareza de quais métricas queremos impactar e o que está interligado nessa métrica. 

3. Para cada KPI não atingido ou ponto de melhoria, crie hipóteses

Você vai partir de um KPI não atingido para pensar em motivos pelos quais a empresa não conseguiu atingir o resultado esperado e, posteriormente, quais ações poderiam corrigir esses problemas hipotéticos.

Exemplo:

KPI não atingido: Volume de SQLs

Hipótese: Abordagem ativa (outbound) e inbound não estão sendo efetivas, pelo baixo retorno dos leads, aproveitamento e taxa de qualificação.

4. Crie formas de medir resultados da experimentação de forma precisa

Sempre pense: qual métrica validaria o sucesso desse experimento? Quais métricas indicariam que esse experimento está dando certo ou errado para que o time possa agir rápido? O sucesso e o fracasso deixam pistas!

Agora, tome muito cuidado na precisão dos dados que indicam essas pistas. Ao medir lixo, você analisa lixo. Simples, certo? Bom, então você sabe da importância de saber quais métricas são importantes para cada teste e da importância de coletar dados precisos e relevantes para analisar os resultados.

Garanta o correto tagueamento e trackeamento de leads, o cruzamento de dados de marketing, vendas e financeiro, um bom preenchimento de CRM e uma boa plataforma de análise de dados, por exemplo.

Para saber se você tem uma boa estrutura de coleta de dados, você pode consultar um dos nossos especialistas de forma gratuita clicando aqui.

5. Para cada hipótese: uma ação, um CPF e uma meta

Vamos de exemplo prático, que é melhor do que qualquer explicação que a gente pudesse trazer aqui:

KPI não atingido: Volume de SQLs

Hipótese: Abordagem ativa (outbound) e inbound não estão sendo efetivas, pelo baixo retorno dos leads, aproveitamento e taxa de qualificação.

Ação (teste): Novos fluxos e nova cadência de atendimento com novos scripts e speeches, com teste A/B.

Responsável (CPF): Fulano, Diretor de vendas

Resultado esperado (meta): Aumento da taxa de aproveitamento de 13% para 21% e aumento do volume de SQLs para 49 até final do mês.

6. Construção enxuta e priorização

Qual é a menor quantidade de trabalho que podemos fazer para aprender sobre a coisa mais importante? Essa é a mais difícil. A simplicidade é o último nível de sofisticação. 

É muito fácil você se pegar construindo algo por meses a fio só porque algum stakeholder que ganha mais dinheiro que você falou como tem que ser, ou porque você quer entregar a melhor experiência do mundo, ou porque você acredita que cobrir 100% dos riscos e lançar um produto completinho é melhor. 

Só que aí você acabou de perder a verdadeira essência da experimentação: a alta velocidade em coletar feedback, respostas e resultados.

Mesmo que a gente defenda a máxima “tudo é teste”, não é inteligente sair testando tudo. A ordem dos testes interfere – e muito – no resultado final. Priorize de forma simples e com regras claras, como o ICE score, por exemplo.

7. Acompanhamento e mensuração de resultados

Testar de forma inteligente é também testar com controle. Não há nada de errado em errar – inclusive, o erro é o caminho mais rápido até o acerto muitas vezes; mas devemos errar rápido e corrigir rápido. 

Isso só é possível com um bom controle sobre se os resultados estão se aproximando do que é esperado, definindo muito bem qual é o objetivo de forma SMART, ou se afastando. Faria sentido seguir por 30 dias um experimento que já apresentou sinais de fracasso nos primeiros 10? Provavelmente, não.

É possível já criar alertas personalizados e automáticos para avisar você e seu time sobre as metas de cada experimento no Data Nalk:

Também é possível marcar seus eventos em gráficos, facilitando o entendimento do impacto da ação ou do experimento para validação:

Conclusão

A cultura de experimentação é extremamente eficiente para gerar inovação, criatividade, resolução rápida de problemas, eficiência e crescimento. Conhecer o ruim é um grande passo para conhecer o bom. O primeiro ensinamento que tivemos é que errar é bom. O segundo, que só é bom quando aprendemos com o erro, erramos rápido e sem gastar muito tempo e dinheiro.

A obsessão em garantir as respostas mais rápidas e controlar os resultados nos dá vantagem para não termos uma decepção financeira enorme com a implementação de uma hipótese frustrada, além do desperdício de esforço do time de execução.

Deu certo? Aumente o investimento. Deu indícios de fracasso? Estanque!

Uma ferramenta de gestão de dados que simplifique o acesso à informação será essencial para encontrar falhas que necessitam de soluções, levantar hipóteses, medir resultados e colocar em prática novas ações depois dos seus experimentos. Ferramentas com insights a partir de machine learning, por exemplo, são grandes aliadas na cultura de experimentação. Elas são capazes de indicar tendências e direcionar hipóteses sozinhas, sem riscos de vieses e totalmente baseadas em dados da sua empresa, das suas estratégias. A Plataforma brasileira mais indicada para uma cultura de experimentação dentro de uma empresa é o Data Nalk.

Agora já é hora de colocar em prática o conhecimento que você absorveu aqui utilizando o nosso Pack de experimentação e conhecendo o Data Nalk.

Mão na massa e bom trabalho!