Imagine que seu quarto ficou trancado por 100 anos. Ninguém entrou. Ninguém mexeu em nada. Ao abrir a porta, você encontraria o mesmo quarto que deixou?

Não.

O pó se acumulou. Móveis entortaram ou empenaram. As páginas dos livros amarelaram. As paredes, cortinas, e tecidos mofaram. Plásticos ficaram quebradiços ou descoloridos. Metais oxidaram e enferrujaram. Tintas descascaram das paredes…

Note que o quarto não ficou preservado por estar fechado. Ele caminhou, lentamente, para a desordem.

Isto se chama entropia.

Entropia é a tendência natural de qualquer sistema a perder organização ao longo do tempo quando nenhuma energia, esforço ou coordenação é aplicada para mantê-lo estruturado.

Ela está em tudo, de um simples copo d’agua a como o Vale do Silício é o que é.

Curiosamente, a entropia não surge apenas da inação (como no exemplo anterior), mas também do acúmulo.

Imagine uma sacola repleta de cabos eletrônicos guardados "para o caso de um dia serem úteis". Mesmo sem ninguém mexer neles, os cabos se embaraçam sozinhos, formando um emaranhado caótico. E quanto mais cabos você acumula, maior a desordem.

Em Produtos não é diferente.

Não atualizar a tecnologia de um produto resulta em perda de compatibilidade e interoperabilidade com sistemas atuais. Vemos exemplos disso em Smart TVs antigas que não suportam aplicativos de streaming atuais (Netflix, Disney+), forçando os usuários a comprar dispositivos externos como Chromecast.

No caso de acúmulo, quanto mais funcionalidades há em um produto, mais difícil ele se torna de usar, explicar e evoluir. Mais longo é o time to value, mais difícil é o processo de vendas, mais complexo é o setup, mais complexo é a coordenação de times para novas releases… Isso revela um paradoxo interessante: o crescimento, isoladamente, não aprimora produtos, ele os deteriora.

Todo produto nasce organizado. Nenhum produto permanece assim

A humanidade enfrenta constantemente a entropia através de um esforço contínuo de organização. Observe o mundo ao seu redor: o trânsito é regulamentado, normas e leis são estabelecidas, o sistema financeiro possui estruturas definidas. Tudo isso exige constante reordenamento e reorganização, especialmente porque novas realidades surgem continuamente. Carros autônomos, drones de entrega e agentes de inteligência artificial realizando transações bancárias são apenas alguns exemplos dessas transformações.

A entropia não surge de uma única fonte identificável. Ela emerge da complexidade das interações entre pessoas, processos e sistemas. Por isso, não existe uma causa raiz simples e clara que possamos eliminar. Consequentemente, não há uma solução heroica definitiva que resolva todos os problemas de uma vez por todas.

No entanto, essa realidade abre uma oportunidade importante: podemos atuar sobre os diversos sintomas que surgem de forma emergente e constante. Em vez de buscar uma solução única e final, podemos desenvolver estratégias para lidar com as manifestações da entropia à medida que aparecem.

Veja alguns sintomas clássicos do aumento da entropia:

• Processos não documentados: Existem conhecimentos críticos que vivem apenas na cabeça de algumas pessoas?

• Competição disfuncional entre times: Decisões localmente ótimas estão desorganizando o sistema como um todo?

• Rituais em decadência: Práticas que eram “must have” se tornaram “nice to have”?

• Ambiguidade na liderança: Os pedidos e expectativas são claros ou deixam margem para interpretações conflitantes?

• Refatoração vista como desperdício: A liderança enxerga a melhoria técnica como trabalho improdutivo?

• Débito técnico invisível: Quantas decisões de “gambiarra temporária” se tornaram permanentes e ninguém mais questiona?

• Silos de informação: Times diferentes estão resolvendo os mesmos problemas sem saber que o outro já enfrentou isso?

• Métricas que ninguém olha: Dashboards e KPIs são coletados religiosamente mas raramente influenciam decisões?

• Reuniões sem dono: Existem rituais onde ninguém sabe exatamente quem decide ou qual o objetivo real?

• Ferramentas que se multiplicam: Cada time adotou sua própria stack sem considerar o custo de integração e manutenção?

• Onboarding por osmose: Novos membros aprendem “observando” porque não há documentação estruturada?

• Roadmap eterno: Features prometidas há meses continuam sendo empurradas para o próximo trimestre?

• Falta de post-mortem: Incidentes e falhas são “resolvidos” sem análise de causas ou aprendizados documentados?

• Dependências ocultas: Times descobrem interdependências críticas apenas quando já é tarde demais?

Escolha um desses sinais e abra uma conversa difícil (supondo que haja segurança psicológica para tal).

O momento para ganhar ciência da entropia e agir de forma intencional é agora. Porque em um mundo onde o custo de desenvolvimento de software caminha ao custo marginal, ela foi elevada à décima potência.

As evidências? Veja o tamanho dos PRs (pull requests) dos desenvolvedores, o aumento de tempo gasto em code reviews, a proliferação de softwares feitos em casa com vibe coding rodando em produção, o crescimento de silos de dados por departamento e suas ferramentas, a quantidade de automações em dezenas de plataformas no-code e por aí vai.

Somos agora agentes negentrópicos com um objetivo importante, não deixar que ela decida o futuro dos nossos produtos sozinha.

Sulivan Santiago (sobre mim)
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Estive pensando bastante sobre Startups após a venda da Lincon 🎉 (contamos boa parte da jornada neste post, isto aconteceu em Nov de 2024). Foi uma jornada única e linda, e tive o privilégio imenso de ter investidores e sócios muito queridos e parceiros.

Podemos dizer que tudo deu certo no fim do dia (Graças a Deus), mas certamente o sentimento no campo de batalha era outro. Um dia você está mais perto da morte e se sente desesperado. No outro, feliz e positivo sobre o futuro incrivelmente incerto.

A história foi de sucesso, mas poderíamos ter falhado a qualquer momento também. E se tivéssemos? Não teríamos nada além de dívidas, stress e estafa mental.

Olhando para trás, em um processo óbvio de reflexão e melhoria continua, me peguei pensando no risco do empreendedor. Sei que é óbvio, mas vale recapitular. O empreendedor de startup (com investimento externo) tem um nível de risco bem diferente de seus investidores.

Um investidor vai apostar em várias ideias para cobrir o risco. No caso do empreendedor, ELE é a ideia por si só. Deu boa? Excelente! Deu ruim, a porrada é brutal (“eu entendo o poético earn or learn, mas fale isto para um boleto atrasado e me diga como isso ajuda”).

Fica óbvio o quão arriscado o jogo é. Entretanto, faz parte. Temos honestidade intelectual para reconhecer que startups carregam esta característica. É uma escolha.

O remédio ou solução para para o problema seria o empreendedor TAMBÉM apostar em várias ideias. Isto, até pouco tempo, era impensável (e improvável). Porém, estamos em um momento de inflexão na história que o impossível se torna viável.

Aliás, é sobre esta questão que vamos falar hoje. Está conectada com meu próximo passo.

O que vem a seguir são notas internas (eu escrevendo para mim mesmo), como um ato de expor minhas ideias sobre este momento de inflexão (e oportunidades).

Enfim, vamos lá. O tom e formato da escrita irão mudar a partir de agora, aproveite!

O Cenário

Por anos, startups adotaram o lema "Go Big or Go Home (Cresça ou Vá para Casa)". Um conselho baseado no fato de que 90% das startups falham. Em empreendimentos de alto risco como estes, mirar alto e avançar rápido é crucial para evitar ser superado pelos concorrentes.

Empreendedores buscaram grandes mercados, montaram equipes fortes e criaram ótimos produtos, mas o verdadeiro combustível era a velocidade, ou melhor dizendo: “O capital!”. Os investidores de capital de risco despejaram bilhões em startups de tecnologia escaláveis. De 2008 a 2022, os investimentos de venture capital saltaram de US$ 25 bilhões para mais de US$ 300 bilhões anuais, e o número de firmas de VC cresceu 300%, de 1.000 para mais de 4.000.

Essa competição feroz por negócios reduziu as participações acionárias dos investidores. Essa dinâmica deu origem aos Venture Studios (empresas que constroem empresas), que atuam tanto como investidores quanto como fundadores, garantindo de 40% a 80% de participação nas empresas que criam. Empresas como Hims (US$ 1,6 bilhão de valor de mercado) e Snowflake (US$ 74 bilhões de avaliação) mostram o potencial desse modelo.

No entanto, a economia pós-COVID transformou drasticamente o cenário das startups. As taxas de juros dispararam, as avaliações de startups caíram até 50%, e os cortes de pessoal no setor de tecnologia se tornaram comuns. Como consequência, os investidores tornaram-se mais conservadores, e o "dry powder" aumentou. A fase de "crescimento a qualquer custo" chegou ao fim.

A Mudança

A lucratividade agora é inegociável. A abordagem de "cresça agora, resolva depois" tornou-se obsoleta. A boa notícia? Ferramentas de IA e de desenvolvimento low/no-code reduziram os custos de desenvolvimento de software em até 90%. Enquanto isso, a transformação digital, acelerada pela COVID, levou à ampla adoção de softwares, com receitas globais no setor previstas para alcançar US$ 650 bilhões até 2025.

Resumindo:

1. O desenvolvimento de software está mais barato do que nunca.

2. A transformação digital aumentou significativamente a adoção de tecnologia e software.

3. A IA está abrindo novas oportunidades antes inimagináveis.

Consequentemente, isto está mudando completamente a equação clássica do 1% é ideia e 99% é execução. No passado a execução pedia “permissão financeira”, hoje não. Por exemplo, no passado um SDR (que custa X dinheiros) faria ~50 ligações de qualificação no dia. Hoje, um agente de IA (que custa 10x menos dinheiros) faz 400 em minutos. A lista abaixo demonstra isto, repare no faturamento e número de pessoas:

• Cursor = 20 pessoas ($100M ARR em 21 meses)

• Bolt.new = 15 pessoas ($20M ARR em 2 meses)

• Lovable = 15 pessoas ($10M em 2 meses)

• Midjourney = 10 pessoas ($200M ARR em 2 anos)

Estas tendências criam uma oportunidade clara para o Multipreneurship — pequenas equipes utilizando IA e ferramentas low/no-code para construir e escalar múltiplos negócios simultaneamente.

A Oportunidade

De volta ao Venture Studio, ele será nosso ponto de partida. Eles oferecem várias vantagens: saídas mais rápidas, maiores retornos para investidores (TVPI médio de 5x), lançamento de 3 a 5 startups por ano (10+ para estúdios maduros), menor risco em comparação com VCs tradicionais e maior controle sobre os resultados.

Porém, também possuem desvantagens: são intensivos em capital, é difícil encontrar empreendedores experientes para liderar, levantar rodadas subsequentes pode ser complicado, e garantir fundos sem um histórico comprovado é desafiador.

Minha ideia é criar uma “empresa de empresas” semelhante a um VS, mas sem esses pontos negativos. Em vez de startups tradicionais, o foco seria em negócios micro-SaaS semi-autônomos — produtos tecnológicos simples (ou empresas) que geram dividendos consistentes e estão prontos para venda (exit) caso surja uma oferta.

O modelo é atraente, e os números básicos demonstram isso. Por exemplo, um micro-SaaS onde 2.000 usuários pagam $10/mês significa:

• $20k MRR (monthly recurring revenue) ou $240k ARR (annual recurring revenue)

• Valuation de aproximadamente $1M (a um múltiplo de 4x)

Não é incomum produtos com o resultado acima. Um exemplo é o Super Power ChatGPT. Um Micro-SaaS, operado por uma única pessoa, que fatura $30k MRR.

Minha meta é empilhar o maior número possível de negócios micro-SaaS em 5 anos (logo, oportunamente, devo chamar de Stackable Venture Studio).

Esse modelo oferece um enorme valor, com investimento de capital relativamente baixo e receita mensal consistente. Isso é possível criando produtos tecnológicos simples e evitando esforços de Go-to-Market (GTM).

Esse modelo pode gerar um excelente NAV (Net Asset Value). Vamos comparar um Venture Studio tradicional com um Stackable Venture Studio.

Os Venture Studios têm uma taxa de sucesso alta. Globalmente, esses estúdios alcançam uma taxa de saída de 34%, comparada a 21% em aceleradoras e 19% na média da indústria de venture capital. Com alguns números estimados teríamos algo como:

* NAV = (Ventures Created x Success Rate) * (Avg Valuation x Avg VS Equity)

Considerando a mesma taxa de sucesso de 34% dos VS comuns, a Stackable Venture Studio tem um desempenho muito bom, e com um custo operacional significativamente baixo. Sem mencionar o risco financeiro, que é bem menor.

Disclaimer: planilha aceita tudo, então é óbvio que isto é uma grande estimativa. O importante não é estar certo na vírgula, mas apontar a tendência positiva da ideia. O segredo do modelo está na receita recorrente, é a maior hipótese de negócio que temos no momento.

Resumindo, esta tabela é uma comparação de alto nível entre o Venture Studio e a Stackable Venture Studio:

Hoje, paramos por aqui. Mas adoraria atualizar vocês de cada passo que damos do lado de cá.

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Para próxima newsletter, falarei sobre:

• Como vamos viabilizar o Stackable Venture Studio

• A estratégia por trás da construção dos Produtos

• Como resolveremos o problema de escala com 500 produtos

• Mais detalhes sobre o branding da empresa

• O primeiro Produto.

👋 Até logo

Hey, antes de começarmos.

Estarei com Fabio Duarte rodando a Product Masterclass: Innovation Sense & Product-Data Fit.

Dias 7 e 8 de Maio. Online, das 19 às 22h!

São dois dias com os maiores experts do Brasil na área compartilhando conhecimento com profundidade, experiência prática, debates e atividades para você planejar a evolução do seu produto.

Garanta sua vaga aqui!

É possível não se comunicar mesmo que se fale o mesmo idioma. Como?

Existem três idiomas falados na criação de um produto. Empatia, Solução, e Dinheiro. Bons profissionais de Produto são proficientes nos três. Explico.

Vamos considerar algo tão simples quanto a definição de um círculo. Uma criança pode facilmente compreendê-lo.

Basta mostrar alguns exemplos e realizar alguns exercícios simples de pensamento espacial. Pronto.

Agora, em contraste, pense em ensinar essa ideia por meio da descrição matemática:

"A área de um círculo é simplesmente o valor de pi vezes o quadrado do raio (A = π r²)"

ou

" Círculo é o conjunto de pontos resultantes da união entre uma circunferência e seus pontos internos".

Isso seria impraticável.

Ideias perpassam diversas camadas; a que você escolhe pode determinar se o conceito será absorvido corretamente.

E nem sempre a forma mais moderna, refinada e complexa de explicar algo é a melhor abordagem.

Por exemplo, vejamos como seria explicar o que é um cachorro a partir de diferentes pontos de partida:

Para uma criança: Tem 4 patas, pelos e late.

Para um aluno de ensino médio: Hierarquia biológica Eukarya → Animalia → Chordata → Mammalia → Carnivora → Canidae → Canis…

Para um cientista: Contém a sequência de DNA GGAAACCTGGTATA…

É preciso discernimento para escolher a linguagem correta.

Mas não é tão fácil quanto parece, por conta de algo chamado “maldição do conhecimento”. Se você sabe muito sobre o seu assunto, você perde a habilidade de imaginar como seria 'não saber' as informações que você sabe.

E isso acontece a todo tempo. Entre professor e aluno, vendedor e lead, liderança e liderados, médico e paciente, suporte técnico e usuário, a área de Produto e Cliente…

A chave para superar este desafio é saber ler o contexto (onde estou e com quem eu falo) para então adaptar o “idioma”.

Produtos no Chão da Fábrica

Recentemente publiquei o seguinte post no linkedin:

Pessoas de Produto ou fundadores devem falar três idiomas:
- Linguagem da Empatia
- Linguagem da Solução
- Linguagem do Dinheiro

Se o negócio ou produto não estiver crescendo, então uma (ou mais) delas carece de fluência.

Quando nos comunicamos com um cliente, é crucial entender o idioma que ele usa.

Ele expressará suas dores, frustrações e necessidades, destacando como sua vida seria melhor se existisse uma solução.

Por exemplo, pode dizer: "Eu passo dois dias compilando dados de várias fontes para criar uma planilha. Perco muito tempo e percebo que muitas tarefas poderiam ser automatizadas".

O cliente está falando a linguagem da empatia, buscando compreensão e conexão emocional.

No entanto, note que quando o cliente está pronto para comprar, a conversa muda. Ele vai procurar entender melhor a solução tecnicamente (“Hey, mas essa TV aí é 4k ou 8k?”)

Precisará, também, de informações sobre custos e retornos para tomar uma decisão informada. Aqui entra a linguagem da solução (valor gerado) e do dinheiro, onde aspectos racionais, como o ROI (Retorno sobre o Investimento), são cruciais.

Ou seja, quando um cliente está comprando, ele começa no EMOCIONAL e termina no RACIONAL (onde a compra e recompra são justificadas racionalmente). Como ponte, está a linguagem da solução que conecta tudo.

E o inverso também é verdadeiro.

No mundo ideal, quando um negócio deseja inovar e trazer uma nova funcionalidade, ela só será incorporada ao Roadmap quando houver uma compreensão clara da viabilidade financeira do projeto (de outra forma a área nunca traria impacto para companhia) por parte do Negócio.

Somente então ela será convertida em um conjunto de benefícios tangíveis que apelarão ao lado emocional para impulsionar a venda (momento quando um Product Marketing Manager entra em ação).

Por isso, o Gerente de Produto não só precisa dominar metodologias, frameworks e habilidades técnicas, mas também deve entender a linguagem do dinheiro para completar o ciclo (empatia→solução→dinheiro).

É preciso ser trilíngue; É esta habilidade que te permite “trocar de mesas” nesta grande festa.

Sentar à mesa do cliente é ter empatia para ouvir suas necessidades.

Sentar à mesa da sua equipe é ter fluência no entendimento da solução.

Sentar à mesa dos executivos é entender que nunca irão se importar com o “como”, mas sim se dá para ser feito, quanto vai custar, quanto dá para ser cobrado e quando fica pronto. É claro que o “como” é fundamental, mas isto fica com a gente.

Veja, falar a linguagem do dinheiro é mais simples do que parece. Só existem 3 formas:

• Gerar mais receita

• Gerar mais economia

• Gerar mais produtividade

Tá preso em como colocar um número? Use a estratégia de contagem de digitos do Mironov. É tão simples que surpreende!

Como funciona: (esta é uma tradução feita por IA)

Uma técnica que eu ensino nos meus cursos/oficinas de produto é algo que eu chamo de "contar os dígitos". É uma maneira rápida e simples de classificar as sugestões recebidas para avaliar as que valem a pena dedicar tempo real de reflexão/descoberta - e as que não valem o esforço sério agora.

A ideia básica é gastar não mais do que cinco minutos encontrando 2 ou 3 números que podemos multiplicar... e ter uma ideia aproximada da ordem de magnitude do impacto. Esta é uma ideia de 4 dígitos ($2k-$10k) ou uma sugestão de 5 dígitos (£30k-£100k) ou uma oportunidade de 7 dígitos (€1M-€5M)?

Fonte

Por exemplo, se uma nova feature tem como objetivo aumentar o upsell do tier de entrada, poderíamos considerar:

Base instalada de usuários na categoria bronze VEZES percentual estimado de conversão VEZES receita incremental

Preenchido, seria algo como:

50 clientes bronze x 10% de upsell para categoria prata x $15.000 de receita incremental ao ano.

Isso daria um total de $75.000

E voilá, saber essa informação é o seu passe para se sentar à mesa que discute estratégia.

Você será alguém que sai de "Temos esta feature de exportar solicitada por vários clientes" para "Temos esta feature de exportar que economiza 8h por mês de trabalho dos nosso clientes e podemos capturar 4 dígitos com upgrade nos planos".

É outro patamar.

Um agradecimento super especial para as pessoas que me ajudaram com a revisão do texto:

• Débora Bossois: Product Manager

• Paulo Rebelo: Product Manager

• Maikew Lucas: CPO

• Wellerson Assumpção: Sr. Product Manager

• Felipe Collins: Fractional CMO

• Leonardo de Souza: Innovation & Digital Transformation Consultant

• Fábio Martinelli: Fractional CPO

Sulivan Santiago (sobre mim)
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Este texto teve inspiração inicial aqui.

No momento em que escrevo este texto, estou morando nos EUA, mais especificamente em Denver, no estado do Colorado, um dos principais destinos para quem deseja esquiar. Nesta região estão cidades incríveis como Aspen, Vail e Breckenridge, as preferidas para o esporte.

Apenas para ter uma ideia, Vail e Breckenridge recebem mais de 1,5 milhão de visitantes. Com tanta gente, dá para imaginar quão complexa é a gestão de um resort de esqui. Toda a operação é simplesmente colossal, passando pela gestão de tráfego, estacionamento, hotelaria, restaurantes, lojas (compra/aluguel de equipamentos), instalações (banheiros, áreas comuns, etc.), construção e preparação das pistas, operação e manutenção dos elevadores/esteiras, dentre vários outros.

No entanto, a área mais importante de todas é também a menos conhecida ou vista: a Unidade de Controle de Avalanches. Avalanches matam mais pessoas em florestas nacionais nos EUA do que qualquer outro risco natural: todo ano, entre 25 a 30 pessoas morrem por sua causa. Mas, acredite, este número seria bem maior se não fosse a ciência por trás do controle de avalanches.

Assim como a escala Richter está para terremotos, a avalanche também possui seus níveis de risco. A missão da unidade de controle é a análise e contenção deles. Ou seja, é garantir que, na medida das ferramentas disponíveis e do comportamento do clima, o risco jamais seja alto nas áreas comuns de esqui. Caso contrário, ou seja, se a natureza for mais forte do que as ferramentas de controle, a missão da unidade é comunicar que a área deve ser evitada e fechada para o dia em questão (há um documentário no Netflix que conta a história de um desastre que se encaixa exatamente nesse caso).

Para a contenção e controle de avalanches são utilizadas algumas ferramentas curiosas:

• Explosivos jogados por helicópteros

• Explosivos instalados pela patrulha de esqui

• Bombardear a montanha com explosivos de gás (o que é legal porque não deixa destroços na montanha)

• Bombardear a montanha com balas de canhão

Fato interessante disto tudo é como resorts de esqui lidam com a construção e a destruição todos os dias, dispondo de ferramentas para construir e preparar as pistas("grooming"), e também de ferramentas para a destruição de avalanches, a fim de deixar o local seguro para a prática de esportes.

Um resort não difere da unidade de um produto. O resort tem especialistas, e Produto também. O resort tem clientes, e Produto também. Resort tem rotinas e processos, Produto também. Resort tem features (lojas, restaurantes, estacionamento…), Produto também. Resort constrói, Produto também. Resort destrói, e Produto?

Não pensamos muito no papel da destruição em nosso dia a dia. Afinal, ela ativa imediatamente nossos mecanismos básicos de sobrevivência e proteção, e, portanto, lembraremos imediatamente da dor, o que a faz ser algo desagradável. No entanto, assim como é o caso da Unidade de Controle de Avalanches, também devemos ter uma cadência e um olhar pró-ativo para a destruição.

Claro, só precisamos resignificá-la. É uma destruição criativa e positiva, que mantém as coisas em um estado melhor e caminho seguro para os clientes e empresas. Fico me perguntando: “Qual foi a última vez que destruímos ou repensamos uma feature, um serviço, uma experiência, uma jornada, um processo, uma documentação e por aí vai?

É desafiador, polêmico, assustador? Sim, mas a história está repleta de casos de sucesso baseados em algum tipo de destruição:

• Netflix: originalmente, o seu principal negócio era o aluguel de DVDs e envio pelos correios. No entanto, com o surgimento da tecnologia de streaming, a Netflix reconheceu que precisaria se adaptar para permanecer relevante no mercado. A empresa tomou a decisão ousada de investir massivamente em conteúdo original e tecnologia de streaming, “destruindo” seu negócio de aluguel de DVDs. Essa foi uma jogada arriscada, mas bem sucedida, e hoje a Netflix é um dos principais serviços de streaming do mundo, com milhões de assinantes.

• Apple: em 1997, tomou a decisão ousada de trazer de volta o seu cofundador, Steve Jobs, como CEO interino. Jobs imediatamente começou a reinventar a Apple, a partir do lançamento do iMac em 1998. Também tomou a decisão polêmica de “destruír” muitos dos produtos existentes e focar em uma linha menor e mais selecionada de produtos. Isso incluiu o fim do Newton, o assistente digital pessoal portátil da Apple, e a saída do ramo de impressoras. Essas ações não foram populares na época, mas permitiram que a Apple concentrasse seus recursos nos produtos que acabariam impulsionando seu ressurgimento, como o iPod, iPhone e MacBook.

• IBM: já foi um player dominante no mercado de hardware de computadores, mas ao se voltar para computadores pessoais e outras tecnologias, seus negócios começaram a declinar. No início da década de 90, a empresa tomou a difícil decisão de sair do mercado de computadores pessoais e focar na oferta de softwares e serviços, o que envolveu a demissão de milhares de funcionários e a “destruição” de uma grande parte de sua infraestrutura original. No entanto, esse movimento permitiu à IBM se reinventar e se tornar líder no campo emergente da computação empresarial.

• Lincon (minha startup): nosso negócio tinha como objetivo endereçar problemas diversos relacionados a doenças crônicas, em especial diabetes tipo 2 e hipertensão. A solução era composta por um time multidisciplinar de saúde que entregava cuidado via aplicativo, tudo de forma coordenada e customizada. Entretanto, mais à frente, aprendemos que muitos clientes gostariam de oferecer a coordenação de cuidado com time deles, e não da Lincon, usando nossa tecnologia como meio. Desta forma, entendemos o movimento de mercado e declaramos um pivot importante: “destruir" o produto como foi originalmente concebido. Hoje, vendemos nossa tecnologia como um SaaS (software as a service) e sua receita já representa 75% do faturamento total.

Um padrão que podemos observar acima é que as empresas se moveram quando perceberam que estavam sob ameaça e/ou existia uma janela de oportunidade. Imagine o poder que isso não teria se fosse praticado de forma deliberada e pró-ativa?

Minha sugestão é que possamos incluir uma rotina de "Destruição Positiva” em produtos. Seja uma cadência trimestral, semestral ou anual, pense em reunir sua equipe para entender onde há oportunidades. Alguns tópicos que podem trazer oportunidade para o debate seriam:

• Que processos não são revistos por algum tempo? Por exemplo, qual foi a última vez que você revisitou a jornada do seu usuário de ponta a ponta com um olhar de “primeiro contato” com produto?

• Quais funcionalidades do produto foram implementadas há algum tempo, mas não estão alinhadas com as necessidades atuais do mercado ou dos usuários?

• Que tecnologias abrem novas oportunidades para solucionar um problema antigo de forma mais eficiente?

• Que aspectos da infraestrutura do produto podem ser modernizados para melhorar a escalabilidade, a segurança ou a facilidade de manutenção?

• Existem novos comportamentos nas personas que mudam e redefinem o conceito de proposta de valor do produto?

• Existem novas estruturas organizacionais mais eficazes para entregar o trabalho?

Assim como as empresas aqui mencionadas souberam destruir modelos antigos para construir algo novo e bem-sucedido, a prática desta "destruição positiva" na gestão de produtos emerge como uma estratégia inteligente.

Incorporar uma rotina deliberada e organizada de revisão e possível destruição/construção de processos, funcionalidades e tecnologias permite identificar oportunidades e manter-se à frente em mercados dinâmicos, redefinindo continuamente a proposta de valor do produto.

Um agradecimento super especial para as pessoas que me ajudaram com a revisão do texto:

• Fernando Pinheiro: Enterprise Agile Coach

• Vinícius Lima: Product Manager

• Anthony Souza: Product Onwer & Business Analyst

• Arthur Castro: Head de Produto e Founder do Product Arena

• Lucas Soares: Product Lead

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👋 Oi, aqui é o Sulivan.

✈️ Aplicação aberta para o Cohort #2 do Programa da Product Ride.

“…Afirmo, com tranquilidade, que a qualidade, o conteúdo e o know-how que ele possui e transmite ao longo das mentorias é de causar inveja nos demais cursos que já fiz. Sulivan ultrapassa o mundo de produtos, expandindo temas de negócios e traçando correlações ímpares entre ambos. Por ser uma grande colecionadora de cursos de produto, asseguro uma experiência nota 1000 a todos que estão buscando o próximo passo na carreira de gestão e liderança…” - Tais Reis (participante do Cohort #1)

Saiba mais aqui.

Leucemia mielóide, era este o diagnóstico de uma senhora de 60 anos feita por médicos em Tokyo. Apesar do problema ter sido identificado ela não respondia ao tratamento. Todos estavam encabulados: “Por que não há melhora?”.

Então, o caso foi levado para universidade da cidade onde pôde ser comparado a mais de 20 milhões de exames clínicos oncológicos com a ajuda da inteligência artificial e… voilá. Descobriram! Não era leucemia mielóide, e sim um tipo de leucemia rara. A história tem um final feliz. O tratamento foi revisto e a paciente respondeu bem à administração dos novos medicamentos.

Isto só foi possível por algo chamado SNR, ou signal to noise ratio (relação sinal-ruído, criado por Taguchi). Na relação sinal-ruído, o "sinal" representa a qualidade desejada, enquanto o "ruído" representa a parte indesejada ou interferência.

No caso da senhora acima o sinal é o diagnóstico correto (qualidade desejada) e o ruído o diagnóstico incorreto. Ao ajustar o ferramental (uso da IA), que é uma variável de controle disponível aos médicos para aumentar o sinal, o ruído diminuiu e o diagnóstico foi possível.

Vamos para um exemplo visual.

Observe as imagens abaixo capturadas por microscópio com diferentes configurações de sinal e ruído. As 4 imagens são a mesma, só que cada coluna tem uma qualidade diferente. Na coluna da esquerda a qualidade é maior, na da direita, pior (mais ruído).

Observe como os pontos brancos da imagem 1 ainda são detectáveis (veja a imagem 2) quando o sinal é bom. Agora, repare na imagem 3. O nível de ruído é tamanho que impossibilita a detecção de todos os pontos da imagem 1 (veja a imagem 4).

Ou seja, o resultado final, que é a capacidade de identificar todos os pontos, é determinado pela relação sinal-ruído. Quanto maior a diferença entre os dois, melhor.

A forma de endereçar a diferença é atuando nos chamados inputs. Inputs são "coisas” que podemos fazer/implementar para prevenir e reduzir ruídos ao mesmo tempo que elevamos a qualidade do sinal.

Vamos voltar ao exemplo da leucemia rara para ver o input em ação e o SRN calculado.

• Cenário 1: Aqui o SNR é calculado para os humanos
  Signal ou sinal são diagnósticos corretos. Noise ou ruído será diagnóstico incorreto. Vamos supor que a cada 100 diagnósticos, 85 são corretos e 15 incorretos. Neste caso, o SNR = 85:15 ou melhor, 5,6:1 (lê-se 5,6 para um, eu apenas dividi os dois lados por 15). Ou seja, a cada 6 diagnósticos aproximadamente (5,6), um é incorreto.
  

• Cenário 2: Aqui o SNR da IA
  Aqui vamos introduzir um novo input que pode melhorar o sinal. Poderia ser um melhor treinamento dos médicos, mas vamos usar a Inteligência Artificial como ferramental. Vamos supor que a cada 100 diagnósticos, 95 são corretos e 5 incorretos. Neste caso, o SNR = 95:5 ou melhor, 19:1 (lê-se dezenove para um, eu apenas dividi os dois lados por 5). Ou seja, a cada 19 diagnósticos corretos, um é incorreto.

Por isso dizemos que o SNR foi a chave para o caso da leucemia. Graças à IA o ruído diminuiu e portanto vemos melhor qualidade e desfecho no diagnóstico.

Concluindo, para lidar com SNR precisamos entender:

1. Sinal é o resultado esperado, a qualidade desejada;

2. Ruído é o resultado inesperado, a qualidade indesejada;

3. Input são coisas que podemos fazer para aumentar a qualidade desejada;

4. GAP é o que queremos diminuir na relação SNR.

O SNR é poderosíssimo, pode-se aplicar a tudo. É praticamente a chave mestra que tem poder para melhorar qualquer coisa. É uma métrica universal e que fala um idioma comum, o que é bom versus o que é ruim. Veja alguns exemplos:

• Em Vendas:

  • (sinal)Número de negócios fechados

  • (ruído) negócios perdidos

  • (inputs) design da proposta, melhor precificação, qualidade de leads…

• Performance da minha newsletter:

  • (sinal) leram minha newsletter via email

  • (ruído) não abriram o email

  • (inputs) qualidade do texto, frequência, dias de publicação…

• Indo passear com doguinho:

  • (sinal) passeios sem brigas na rua

  • (ruído) passeios com brigas

  • (inputs) mudar horário do passeio, socialização do pet…

• Uso de feature: exportar relatório para CSV (essa é tricky, porque estamos supondo que o comportamento desejado é sempre exportar o relatório)

  • (sinal) exportações feitas ao visitar a página de relatório

  • (ruído) visitas à página de relatório sem uso da feature exportar

SRN no Youtube

A cada visita ao YouTube, uma nova home é construída do zero para nós, baseada no interesse atual. Do ponto de vista de qualidade, o que esperamos é que esses vídeos recomendados sejam, de fato, assistidos. Aqui, há uma oportunidade incrível para aplicação do SNR. Neste caso, teríamos algo como:

• (sinal) Quantidade de vídeos listados vistos (por visita)

• (ruído) Número total de vídeos listados na home (por visita, imaginando que o usuário ainda possa fazer scroll down e piorar a relação sinal-ruído)

Olha como o SNR é poderoso, se a relação for a pior possível, ou seja, nenhum vídeo listado é assistido, então a barra de busca deveria virar prioridade (por exemplo).

Em cada um dos exemplos acima, a relação sinal-ruído se revela como uma ferramenta crucial para avaliar e melhorar a qualidade do resultado desejado. A história da paciente com leucemia rara é um testemunho do poder da SNR. Ao ajustar os inputs, seja na área médica, na produção de bens ou na execução de tarefas cotidianas, somos capazes de maximizar o sinal desejado e minimizar o ruído indesejado.

Em última análise, a relação sinal-ruído é mais do que uma métrica; é uma filosofia de otimização e aprimoramento constante. É o meio pelo qual identificamos o que está funcionando e o que precisa ser ajustado, impulsionando-nos em direção a resultados mais consistentes e de alta qualidade (e aqui vale muito ser orientado por jobs to be done) em todas as áreas da vida. Portanto, ao entender e aplicar este conceito, estamos armados com uma chave mestra para desbloquear o potencial máximo em tudo o que fazemos.

Minha pergunta que fica é: Que porta você vai abrir 🗝️ ?

Até a próxima 👋

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• Caroline Andrade

• Leonardo José

• Paulo Coimbra

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👋 Olá, aqui é o Sulivan Santiago. Sair de 0 a 80% de conhecimento foi difícil, mas você chegou lá. Agora, o desafio é ir do 80 ao 90 e do 90 ao 100%. E aqui as coisas tomam uma proporção diferente. Por isso criei o 1º Cohort do Programa Product Ride , que está a todo vapor. O segundo cohort vai abrir em breve, será nos dias 14 e 15 de Outubro. Saiba mais sobre o programa. São apenas 6 vagas. Para aplicações, acesse aqui.

“É o completo oposto do cinema. Não há lutas, armas, explosões ou similares. A venda do produto mais difícil do mundo, que é a traição de um país, é feita em absoluta calma. Não é como nos filmes do 007”.

Este é Jason Hanson, ex-espião da CIA, falando sobre como é o processo para convencer alguém a trair o seu país em troca de segredos. Aqui não há margem para erros. Se a proposta vier de forma errada e no momento errado, o preço é alto: bem provável que seja preso no exterior ou até morto.

É por isto que a CIA treina muito bem suas pessoas para serem os melhores “vendedores” do mundo em campo. Pois, há apenas uma chance de conseguir um sim. Uma oportunidade perdida e o custo será absurdamente alto. Sendo assim, a pergunta que um espião se faz recorrentemente é: Qual a probabilidade dessa “venda” ser um sim?

Já na vida corporativa, em um menor grau, mas ainda com custo alto, vem a pergunta: Qual a probabilidade deste projeto (feature, produto ou negócio) dar certo? Diferentes cenários (negócio vs espionagem), mas a mesma busca pelo SIM. Se a probabilidade de sucesso do seu projeto é baixa, não há projeto que sobreviva a CFOs, investidores ou concorrentes. A consequência é dolorida. Vem em forma de demissões, layoffs, dívidas, perda de clientes, perda de market share e por aí vai.

Saber avaliar a probabilidade de sucesso, assim como um espião faz, é super importante. Espiões não encaram essa pergunta como: “É, talvez… quem sabe a pessoa aceita?” Saber acessar a probabilidade de sucesso é um skill de vida ou morte na espionagem, por que não usar esta habilidade nos negócios? E se pudessemos responder com confiança a pergunta: Como avaliar a probabilidade de sucesso de um projeto?

Qual a probabilidade de sucesso do seu projeto (feature, produto ou negócio)?

Se olharmos os dados de mercado vamos encontrar, no exemplo de uma startup, que a chance é de 1 em 10, ou 10%. Esse número tem o mesmo tom do “é… talvez” que o espião precisa evitar. Vamos tentar melhorar isso. Podemos aplicar a fórmula do teorema de Bayes para nos ajudar.

O Teorema de Bayes é um princípio fundamental na teoria da probabilidade e estatística. Ele descreve como atualizar nossas crenças sobre um evento, dado um novo conjunto de evidências. Em termos simples, o teorema de Bayes nos permite calcular a probabilidade de um evento condicional com base em informações prévias.

A fórmula do Teorema de Bayes é a seguinte:

Sulivan, mas isso é definitivamente assustador! Calma, nem tanto… fique comigo.

• P(A|B) é a probabilidade de A acontecer dado que B ocorreu.

• P(B|A) é a probabilidade de B ocorrer dado que A aconteceu.

• P(A) é a probabilidade inicial de A.

• P(B) é a probabilidade inicial de B.

Vamos construir o entendimento passo a passo.

P é de probabilidade. A ou B são eventos. Imagine que A seja o evento "chover” e B seja o evento “nublado”. P(B|A) é a combinação dos eventos, ou seja, a probabilidade (P) de estar nublado (B) dado* (|) um dia de chuva (A). Interpretamos o símbolo | dentro de P(B|A) como “dado*”.

Imagine que você vá sair de casa pela manhã para uma corrida no parque. Ao olhar o céu percebe que está nublado. Qual a probabilidade de chover dado que está nublado? Neste caso o que se procura é P(A|B). Temos então a probabilidade (P) de chover (A) dado (|) um dia nublado (B).

O símbolo ¬A (não-A) quer dizer o oposto de A. Por exemplo, se a probabilidade de termos um dia de chuva é 20% P(A) então P(¬A) é de 80%. É exatamente a conta inversa, que pode ser expressada como P(¬A) = 1 - P(A).

O P(B|¬A) é mais ardil. Mas a tabela abaixo pode deixar mais claro:

Vamos colocar alguns números e ver o resultado do cálculo:

P(A) = 0.2. Isso quer dizer que a probabilidade de chover em qualquer dia é de 20% (amarelo)

P(¬A) = 1 - P(A) = 1 - 0.2 = 0.8 (amarelo)

P(B|A) = 0.85 (verde)

P(B|¬A) = 0.25 (vermelho)

O resultado, de chover dado um dia nublado P(A|B), é de 0.46 ou 46%. Isso sim é uma resposta precisa como a de um espião 🕵️.

Voltando ao cálculo de uma startup… Diferente do cenário da chuva, que temos as informações dadas, a única coisa que sabemos no caso da startup é o P(A). Ou seja, a probabilidade de sucesso, que é 10% (1 em 10 startups). Como faremos para descobrir B, B|A e B|¬A?

Fica fácil se imaginarmos o seguinte, a fórmula de Bayes trabalha com eventos (A e B).

Se A é o evento “sucesso”, o que precisamos entender é: Qual evento leva ao sucesso? Aprendizado validado! Minha premissa é que a cada interação, validação, descoberta e pivot a startup chega mais perto do sucesso. A cada ciclo do lean (construir→medir→aprender) a startup ganha perspectiva sobre a jornada, o que funciona ou não e como ajustar sua rota para sobrevivência.

Portanto, uma startup está o tempo inteiro validando coisas. Este processo não é estático. A cada passo da jornada aparece uma nova necessidade de validação/aprendizado. Por exemplo, testes A/B, MVPs, Testes de fumaça, Validação de Persona, validação de canais e por aí vai são experimentos que a startup faz para validar suas hipóteses. Sendo assim, podemos considerar que B é o evento “experimentos”!

Para tornar mais tangível imagine que estejamos validando um problema. Planejamos a nossa entrevista e nossa hipótese é de que 20%, de um total de 100 pessoas, vão ter um problema. Nossa validação confirmou que a dor estava presente em 50% dos entrevistados. Neste caso, estamos mais perto do sucesso ou insucesso em nossa jornada? Ora, se minha meta era 20% e estou com 50%, isso é uma baita informação positiva.

Vamos calcular…

P(A) = 0.1 Ou seja, a cada 10 startups, 1 dá certo (amarelo);

P(¬A) = 1 - P(A) = 1 - 0.1 = 0.9 Ou seja, 90% das startups falham (amarelo)

P(B|A) = 0.7 Qual a probabilidade de, dado que tive sucesso, ver o resultado do experimento B? Poderíamos considerar, para este exemplo, que seja 0.7 ou 70%. Ou seja, eu preciso ver bons resultados de experimentos se eu tenho sucesso! Mais de onde saiu os 70%? O resultado de 50% dos respondentes com problemas excedeu em mais que o dobro da nossa hipótese (20%). Dessa forma, eu não diria que está 100% garantido, mas acho provável que este resultado seja positivo. Então, atribuí 70%.

P(B|¬A) = 0.15 Qual a probabilidade de, dado que tive insucesso, ver o resultado do experimento B? Poderíamos considerar, para este exemplo, que seja 0.15 ou 15%. Ou seja, eu preciso ver péssimos resultados de experimentos se eu tenho insucesso! Como o resultado do experimento foi mais que o dobro da hipótese, eu acho que a capacidade de fracasso é bem baixa… 15% me parece razoável.

Inserindo os números na fórmula temos:

O resultado é de 0.34 ou 34%. Baixo né? Isso porque a P(A) é de apenas 10%. Entretanto, em seu próximo ciclo de aprendizado, você não tem como ponto de partida 10% de chance de dar certo, e sim um pouco mais. Digamos que 20 ou 30%… Então, verá que a probabilidade aumenta. Ou seja, cada ciclo me leva um pouco mais perto ou para longe do sucesso. Observe o impacto de atualizar a chance de P(A) de 10% para 20% abaixo. O resultado sai de 34% para 54%.

Parece complicado, mas não é, até você se acostumar com as letrinhas. Vamos revisar mais uma vez:

1. P(A) é a informação que você sabe e tem hoje, que 1 em 10 tem sucesso;

2. P(B|A) é, dado que você teve sucesso, qual a probabilidade de ver o resultado mostrado pelo experimento? Outro jeito de interpretar seria, que tipo de resultado de experimento eu deveria ver se eu tivesse sucesso?

3. P(B|¬A) é, dado que você teve insucesso (fracasso), qual a probabilidade de ver o resultado mostrado pelo experimento? Outro jeito de interpretar seria, que tipo de resultado de experimento eu deveria ver se eu tivesse fracasso?

4. A cada novo ciclo de experimentos e aprendizados atualize o cálculo.

A parte desafiadora, mas não complexa, é atribuir o valor de P(B|A) e P(B|¬A). A solução elegante, proposta por Alberto Savoia, é simplificar e interpretar usando a tabela abaixo:

Vamos entender como aplicar a leitura da tabela. Por exemplo, vamos supor que nossa hipótese seja que 15% da base (100 pessoas) se converta ao MVP pago. O experimento mostrou um resultado de 5%. Neste caso, olhando a tabela, responda:

• P(B|A): O resultado de 5% me deixa mais perto ou longe do sucesso? A resposta poderia ser Muito Improvável, ou seja, é muito improvável que eu tenha sucesso com um resultado de 5% frente aos 15%. Neste caso, o número utilizado por nós seria 0.1 (veja a tabela, linha Muito Improvável).

• P(B|¬A): O resultado de 5% me deixa mais perto ou longe do fracasso? A resposta poderia ser Muito Provável, ou seja, é muito provável que eu fracasse com um resultado de 5% frente aos 15%. Neste caso, o número utilizado por nós seria 0.9

Sugiro que releia o texto algumas vezes, com muita calma e reflexão (e talvez uma calculadora aberta). Eu prometo uma coisa, o assunto é denso mas depois do “click” você percebe que é bem simples no final do dia. É porque a matemática é uma linguagem que a gente tem que se acostumar.

Uma vez dominando o entendimento da fórmula de Bayes conseguimos aplicar isso para features, produtos, projetos, negócios, startups… é muito poderoso. E melhor, ganhamos uma habilidade especial, assim como a dos espiões, de trazer mais certeza em nossas respostas.

E para finalizar, meus parabéns! Se você chegou até aqui é porque sabe o valor que é estar no clube dos 1% 😉

Até a próxima 👋

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• Isaac Monteiro

• Rafael Scapini

• Thiago Silva

• Wellington Cardoso

• Wellington Tortolero

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🚨Essa é uma newsletter diferente. Trago uma provocação e um convite. Se você não tem muito tempo para ler agora, eu sugiro pular para parte do convite logo.

👋 Olá, aqui é o Sulivan Santiago, CPTO da Lincon. Na minha caminhada ajudei milhares de empreendedores e intraempreendedores a lançarem seus produtos no mercado. Esta newsletter é um compilado de insights, análises, conteúdo e minhas próprias loucuras na jornada de zero a um.

PROVOCAÇÃO

Ok, você decidiu aprender sobre produtos. Sua jornada é árdua e intensa. Seus dias são participando de grupos, palestras, encontros, lendo livros, assistindo vídeos, fazendo cursos, conversando com pessoas… daí as coisas começam a se encaixar e você finalmente se sente confiante para liderar uma feature ou produto por completo. Sair de 0 a 80% de conhecimento foi difícil, mas você chegou lá. Agora o desafio é ir do 80 ao 90 e do 90 ao 100%, e aqui as coisas tomam uma proporção diferente. Grande parte do que você vê, lê ou acompanha parece trazer mais do mesmo. Você precisa investir muito tempo para extrair o que é relevante. Um podcast de 40 minutos traz o insight em uma frase de 8 segundos, o livro de 400 páginas tem um parágrafo relevante de 50 palavras e assim por diante. Daí, quando você percebe, evoluir 1% dá muito (mas muito) trabalho.

Eu sou a descrição pura dessa pessoa acima. Quando cheguei nesta conclusão a realidade bateu forte e percebi que eu deveria fazer diferente. Portanto, hoje, eu ensino para aprender, escrevo para solidificar, compartilho para comunicar, aconselho para questionar… Eu mentoreio (sim, essa é a palavra correta), eu experimento, eu exercito novas formas de olhar o mundo.

Algumas evidências disso são:

• Livro Transformação Radical (virou best seller);

• Esta Substack criada;

• Virei professor;

• Aparições em podcasts (ouça minha participação recente na Product Guru’s)

• Convidado para ser mentor no Google LaunchPad, Wework labs, FoundersBoost e etc;

O curioso é que, quando olho para o lado tentando achar pessoas que não apenas compartilham do mesmo sentimento mas também estão explorando novas abordagens, eu não encontro muita gente fazendo o mesmo. Meditando no assunto eu cheguei em duas hipóteses:

• Hipótese 1: A realidade é que não há muita disposição para busca da excelência como a gente pensa;

• Hipótese 2: Falta incentivo e contexto que impulsiona o comportamento da excelência.

Se você ler novamente as duas hipóteses vai perceber que tem um “Q” do dilema do ovo e da galinha. A hipótese 1 depende de você sim, mas pode ser acordada e amplificada pela hipótese 2. E, quanto mais exposição você tiver à hipótese 2, mais você acelera a hipótese 1.

Resumindo, existe o papel do EU e do CONTEXTO.

Clóvis de Barros diz que a excelência é fazer o melhor nos limites da possibilidade de quem age por hábito. Ou seja, é fazer o melhor na sua possibilidade. E mais, por hábito, de forma consistente! Perceba que temos um questionamento importante aqui, como você sabe que o teu melhor é o melhor? Daí vem a importância do contexto também porque de outra forma você não teria parâmetros do que é o melhor possível. E aqui concordo com uma frase do Cortella que diz: “Excelência é um horizonte. Horizonte porque quando você se aproxima dele ele se afasta”.

Revisite seu EU e seu CONTEXTO consistentemente.

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CONVITE

Eu quero te fazer um convite. Eu abri um programa muito íntimo e exclusivo com conteúdo e networking de alto nível (se você me acompanha sabe da minha densidade de conteúdo), para pessoas Gerente de Produto que buscam a excelência. Estamos na segunda edição! Quero chamar sua atenção para duas coisas:

• Exclusivo porque são apenas 6 vagas. Como é um programa isso se faz necessário;

• Note que usei a palavra programa e não curso porque, além do conteúdo, teremos networking, construção do mastermind e mentoria.

O programa é composto por:

• 2 dias de conteúdos de altíssimo nível estratégico e executivo (prático e síncrono online) que aumentarão seu QI em gestão de produtos e te puxarão para os 1% excepcionais; Veja o outline abaixo:

  • Innovation Sense: Entender inovação como ciência prática e compreender as táticas e estratégias para gerenciá-la;

  • Product Optimal Positioning: Indo à mercado, como desenhar o melhor posicionamento e estratégia de entrada/manutenção?

  • Architecting Product Metrics: Construa uma gestão coesa de indicadores que vão da operação ao estratégico;

  • Designing Around Context: O contexto fornece tanto valor quanto o produto. Entenda o processo influenciar o ambiente para melhor adoção e expansão do produto;

  • Product Mental Models: As evidências mostram que as pessoas que pensam com modelos superam consistentemente aquelas que não o fazem. Desenvolva a capacidade de modelagem estratégica de produto.

• 4 encontros de 1h comigo do tipo 1:1 para aconselhamento ou mentoria (1 por semana);

• 3 encontros do grupo no estilo mastermind (1 por mês);

• Networking: 3x encontros garantidos do tipo café virtual (de 30min) com CPOs de mercado;

• Livro Transformação Radical

• Conexão 🇧🇷🇺🇸 (1x participação de mesa redonda com PM(s) no mercado americano)

Se interessou? Você precisa dos seguintes requisitos:

• Entender e falar Inglês (nível intermediário no mínimo);

• Responsável por uma feature ou produto;

• Mínimo de 3+ anos trabalhando com produto (digital);

• Dedicação e comprometimento de pelo menos 5h mensais para os encontros (fora conteúdo denso do final de semana).

• 100% de presença online no conteúdo síncrono do final de semana

Além dos requisitos acima eu farei uma entrevista com você para garantir o fit com o programa.

Decidido? Basta preencher o formulário e aguardar meu contato.

Fim.

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👋 Olá, aqui é o Sulivan Santiago, CPTO da Lincon. Na minha caminhada ajudei milhares de empreendedores e intraempreendedores a lançarem seus produtos no mercado. Esta newsletter é um compilado de insights, análises, conteúdo e minhas próprias loucuras na jornada de zero a um.

Eu estava viajando a trabalho na época pela IBM para uma conferência em Orlando. Era minha primeira vez no exterior, eu estava super animado. A viagem foi super longa, eu estava exausto quando cheguei. Tudo que eu queria era um banho quente e uma boa noite de sono para estar 100% no dia seguinte. Ao entrar no banheiro me deparo com o registro abaixo. Bem, é diferente dos que geralmente temos no Brasil. Contudo, não me pareceu algo de outro mundo. Ok, hora de tomar banho. O que eu fiz? Girei!

Girei, e girei, e girei… girei para um lado, girei para o outro e nada de água. Não estava acreditando naquilo, o mínimo para se liberar um quarto para um hóspede e ter um chuveiro funcionando! Eu fiquei super irritado. Liguei na recepção e pedi manutenção urgente. De nada adiantou, infelizmente o serviço só estaria disponível no dia seguinte às 7 am. Naquela noite tomei um belíssimo banho de baldinho da água da torneira (#perrengueChique).

No outro dia eu acordei já pensando no maldito chuveiro que não funcionava. Liguei na recepção para me trocarem de quarto ou enviarem o time de manutenção. A pessoa ao telefone percebeu o quanto eu estava nervoso e muito calmamente disse: "Senhor, desculpe por isso. Já tentou puxar o registro?”. Eu fiquei mudo por alguns segundos, não acreditando no que eu estava ouvindo. Eu disse, “me dá um minuto por favor”. Fui ao banheiro, puxei o registro em minha direção e a água jorrou. Girei para esquerda e logo obtive água quente. Eu estava incrédulo com o que aconteceu. Como assim eu não consegui mexer em um registro de água?!

A resposta é fácil, design. O design do registro parte da premissa que eu tenho conhecimento prévio de como suas funções operam. E infelizmente eu não tinha este contexto. Não me recordo de nenhum momento na minha história de vida onde precisei puxar, em minha direção, um registro para ligar um chuveiro. Eu tenho certeza que as pessoas por trás deste design não queriam ferrar com a minha vida naquele dia. Então, o que aconteceu aqui?

Leonardo da Vinci certa vez disse (embora não comprovado):

"A simplicidade é o mais alto grau de sofisticação".

Se a simplicidade é alguma coisa, e neste caso é sofisticação, o que significa sofisticação? No dicionário encontramos que é a sutileza excessiva, excesso de requinte, refinamento excessivo, aparelhado. Isto é, sofisticação é esconder a complexidade.

Estive meditando por um bom tempo nisso e não encontrei na sofisticação o verdadeiro princípio que define simplicidade. Por exemplo, se eu esconder demais a complexidade eu posso acabar retirando a utilidade de alguma coisa ou gerando outros problemas. Por exemplo, o magic mouse da Apple é elegante e minimalista. Entretanto, fica inutilizável quando é preciso ser recarregado.

Não podemos dizer que simplicidade é sobre esconder as coisas. Existe um momento na jornada que a redução deliberada de funcionalidades (lê-se complexidades) trás rendimentos decrescentes à experiência e o uso do produto. O que você acha que aconteceria se eu pedisse para minha mãe, no controle mais minimalista do mundo, colocar o filme no mudo?

Com certeza não seria uma tarefa fácil, a experiência dela é com controles mais tradicionais. “Cadê o botão de mudo?”, ela perguntaria. A super simplificação da remoção do botão de mudo do controle transfere a responsabilidade do saber do produto para o usuário. Neste caso, não é uma boa decisão. Não é à toa que a Apple aprendeu a lição e sua última geração de controles “complicou” a interface em 85%. Saiu de 7 botões para 13:

Percebe a dicotomia? Para tornar o controle mais simples foi necessário “complicar”. Eu gosto muito do tweet (ou seria um X ?!) do fundador da The Knowledge Project sobre simplicidade:

Leia o tweet acima duas vezes. Isso é forte! Um produto 10x mais simples não quer dizer que resolva um problema 10x melhor. É preciso colocar em contexto. Suponha que queremos pintar uma parede da nossa casa. A solução mais simples possível é um pincel ou rolo. Funciona perfeitamente para qualquer pessoa. É fácil de entender e de manipular.

Entretanto, já não é o produto mais simples se formos pintar a casa inteira porque levaria muito tempo com alto esforço. Para resolver o problema o ideal seria contratar mais pessoas. O problema é que custa caro e geraria mais trabalho de gestão (contato, avaliação, pagamento e etc) e coordenação de trabalho (por onde começar e etc). Nesse caso, a melhor solução seria uma máquina para pintura. Ela é aparentemente mais complexa porque requer treinamento, ferramentas e habilidades diferentes. Não é todo mundo que consegue operar com facilidade. São vários botões, tem peso, tem ajustes... Agora, é o produto mais simples para o problema em contexto (pintura da casa) e para uma pessoa treinada.

Como definir simplicidade no produto?

Vamos começar pelo que não é:

• Não é apenas usabilidade ou redução cognitiva

• Não é apenas redução na curva de aprendizado e adoção

• Não é apenas ser minimalista e bonito aos olhos

• Não é apenas produto

Simplicidade é um estado. Logo, é preciso colocá-la sob um contexto. Como eu sou super fã de olhar as coisas por princípio eu cheguei na observação que simplicidade é definida pelo conjunto de funções essenciais (produto) para uma persona em questão (pessoa) em uma certa circunstância/problema específico (problema).

Para exemplificar, vamos ainda considerar controles remotos. Olhando de forma simplista, básica e superficial, o controle da esquerda é melhor que o da direita no atributo simplicidade. O da esquerda tem baixa densidade de funções, aparenta ter uma curva de aprendizado mais fácil e design agradável. O da direita? Aparentemente caótico, denso e complexo. Será que aplicando a ótica dos 3P’s o controle da esquerda seria melhor?

Vamos considerar dois cenários hipotéticos e simplificados. No primeiro, é uma persona de 65 anos, que não tem muito contato com tecnologia e adora TV de canal aberto. No segundo caso, uma pessoa jovem, super conectada com tecnologia e que adora séries. Veja como o produto já é a melhor versão, simplificada, para cada pessoa e problema:

É muito mais fácil encontrar um canal em TV aberta digitando os números (quando se sabe, claro). Entretanto, seriam inúteis para uma busca de série, onde o título precisaria ser digitado. Logo, o controle com comando de voz é a melhor alternativa para o contexto apresentado! É importante entender que este é apenas um caso de uso como exemplo. No mundo real temos uma variedade de usuários, diferentes arquétipos, que precisamos considerar na análise da simplicidade na amplitude de possíveis cenários (veja o fracasso do controle da Apple sendo usado no escuro). O ideal é que o produto abrace as principais personas da solução nas principais situações. O trade-off de funcionalidades será uma discussão intensa 😉.

O contrário também é possível. Ou seja, a busca de forma intencional pela complexidade. A simplicidade pode ser retirada literalmente por design quando a complexidade gera valor! Exemplos:

• Games são feitos para serem complexos para seu público alvo em questão. Quanto maior o desafio, melhor.

• Aviação é outro caso. A quantidade de botões disponíveis, informações e instrumentos não são utilizados em sua plenitude para um voo. Agora, em casos de crises são estes instrumentos que podem lançar luz no que está acontecendo e permitir uma rápida solução. Aqui, a disponibilidade da informação é o valor;

• Quando complexidade é modelo de negócio: Um caso super curioso também de anti-simplicidade é o caso do McDonald’s e sua fornecedora de máquinas de sorvete (veja o caso bizarro aqui [material em inglês]). Sério, se tiver alguns minutos eu super recomendo. Vai explodir sua cabeça.

Dá para perceber que simplicidade não pode ser algo só visto pelo design e estética. Vai além disso. Lembre-se, 3Ps (Problema→Pessoa→Produto). Para finalizar, não deixe esse conhecimento ficar na gaveta. Provoque esse assunto na sua empresa ou unidade. Convoque uma reunião e coloque em pauta essa visão. Só o fato de estar ciente desse modelo mental já coloca você em outro patamar de jogo. O importante é se mover, seja para simplificar ou complicar. Seja intencional e proposital na procura pela simplicidade.

Até a próxima 👋

Um agradecimento especial ao Leonardo Souza e ao Paulo Coimbra pela revisão do texto.

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Leituras recomendadas:

As Leis da Simplicidade: Vida, Negócios, Tecnologia, Design por John Maeda

A Product Gurus está no substack também! Toda semana tem post das pessoas que trabalham na área de produtos, negócios e tecnologia. São temas sobre gerenciamento de produtos, growth, crescimento na carreira e muito mais. Confere lá!

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By Paulo Chiodi

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👋 Olá, aqui é o Sulivan Santiago, CTO da Lincon. Na minha caminhada ajudei milhares de empreendedores e intraempreendedores a lançarem seus produtos no mercado. Esta newsletter é um compilado de insights, análises, conteúdo e minhas próprias loucuras na jornada de zero a um.

⚠️ Disclaimer: O post começa sua introdução com uma pegada na ciência. Fique comigo, a conexão com produto irá vir logo mais. Ah, só mais uma coisa. Eu montei um grupo de WhatsApp para trocar conhecimento, material, notícias, apoio e muito mais. Tem uma galera pesada lá! Link está no final do artigo.

[Em um dias desses atrás…]

Esquentei a água, coloquei o café moído no coador e comecei a despejá-la e aí me veio um pensamento. Por que a água demora X minutos para passar pelo coador e não Y? Por que não um segundo a mais ou a menos? Ok, hora de explorar o assunto. Após alguns artigos e vídeos eu chego em algo chamado Mecânica dos Fluidos, em especial o tema percolação. A percolação explica como um fluido tem capacidade de atravessar um objeto. Por exemplo, a água encharca uma esponja com mais facilidade que um tijolo. Isso se dá por conta da maior quantidade de poros e canais disponíveis na esponja.

Voltando ao café e a minha pergunta inicial…

No caso do café a velocidade de percolação (água passando pelo coador) está ligada à moagem, que pode gerar um pó mais fino ou mais grosso. Quanto mais fino o grão obtido por este processo, mais lenta a água vai passar. Isso porque a quantidade de poros e “caminhos entre estes poros” é menor. O contrário, é uma moagem mais grossa. Por conta de um número maior de poros e canais a água corre mais rápido.

A probabilidade de algo ser percolado tem a ver com a quantidade de poros e canais entre eles. E a quantidade mínima deles para viabilizar a percolação se chama ponto crítico.

A ideia "percolar“ é tão forte que podemos aplicá-la em diferentes contextos. Por exemplo, qual a probabilidade de uma floresta pegar fogo se uma árvore estiver em chamas? Depende do quão próximas as outras árvores estão. Quanto maior a densidade da floresta, maior o número de poros e conexões. Logo, maior probabilidade. Podemos modelar e visualizar isso pelo software de modelagem NetLogo. No vídeo abaixo eu demonstro dois cenários. O primeiro, com 57% de densidade (observe o retângulo verde). O segundo, com 65%. Preste atenção no retângulo amarelo, veja como a porcentagem de área queimada muda de acordo com a densidade.

Na mecânica dos fluidos temos percolação e ponto crítico. Na física nuclear, fissão e massa crítica. No exemplo do fogo acima, densidade. E em produtos?

Percolação em Produtos

⚠️ IMPORTANTE: O conceito de percolação aplicado a produtos já foi pensado, só que na ótica de penetração de mercado. Aqui eu quero propor um outro olhar.

O Duolingo é um dos mais famosos e populares aplicativos para aprender um novo idioma. Em 2021 ela lançou um produto genial, o duoling roll. A proposta de valor era transformar o banheiro em uma sala de aula. Sem ads, sem interrupções. Aprender um novo idioma requer tempo e é algo escasso nos dias atuais. O que alguns minutos não poderiam te ensinar já que na circunstância de uso do produto você está obrigatoriamente parado? Só tem um problema, não é um produto real. Ele foi parte de uma campanha de marketing (baseada no dia 1o de Abril). Apesar disso, tem um fundo de verdade aqui. Ele traz exatamente o ponto que quero explorar: Percolação em produtos.

Imagine quantos gatilhos do tipo “Eita, hoje eu não estudei” ou “Bem lembrado, vou estudar logo depois…" O Duolingo roll não poderia gerar? Quando pensamos deliberadamente nos possíveis “poros/canais” que podemos trabalhar, quando colocamos as lentes da percolação, temos um oceano de oportunidades para ganhar engajamento, adoção e mindshare do nosso cliente. Mas, como desenvolver ideias como esta da Duolingo? Pensamento espacial é a resposta. Ela é a ferramenta perfeita para ampliar nossa visão de forma poderosa.

Pensamento Espacial (Spatial Thinking)

Apesar de soar como um termo complexo todos nós aplicamos em nosso dia a dia. Por exemplo, quando você organiza seu guarda-roupas, quando coloca a louça suja na máquina de lavar louças, quando organiza a dispensa, quando cozinha, quando desenvolve um software, quando planeja uma sprint, quando prepara a agenda de uma reunião… o tempo todo estamos pensando espacialmente. Que boa notícia!

Então, no fim do dia é uma questão de exercício mental focado em produtos para chegarmos em ideias de percolação com o pensamento espacial. Eu encontrei quatro perguntas que servem como um excelente ponto de partida para o nosso objetivo:

• Onde a pessoa gasta majoritariamente seu tempo? E nesta hora, o que está ao seu redor?

• O que ela é obrigada a fazer, independente do seu desejo?

• O que ela ama fazer?

• Que momentos/situações essa pessoa pode passar a ponto de gerar uma forte ligação emocional? Exemplos: hobbie, eventos (casamento) e etc?

Vamos viajar para o campo das ideias… Pense nas perguntas acima como se fosse o time do Duolingo. Não prossiga, pare por alguns minutos e anote as ideias.

[Pausa]

O que você pensou? Que tipo de coisas surgiram para você? No meu caso eu cheguei em algumas ideias e usei o “e se”:

• Onde a pessoa gasta majoritariamente seu tempo? E nesta hora, o que está ao seu redor?

  • No banheiro, escovando os dentes. E se tivesse um adesivo de espelho escrito para a pessoa resumir as prioridades do seu dia ou perguntando como foi o dia de ontem no idioma que ela está aprendendo?

  • No mercado, fazendo compras. E se tivesse uma lista de compras no novo idioma?

  • No carro, indo para o trabalho. E se houvesse uma IA para dialogar e treinar a conversação?

• O que ela é obrigada a fazer, independente do seu desejo?

  • Beber água! E se houvesse um app da duolingo com lembrete para tomar água e a cada alerta mostrasse uma palavra nova?

• O que ela ama fazer?

  • Leitura! E se houvesse um clube do livro em inglês?

Algumas ideias são simples e baratas, outras complexas e caras. O importante é gerar oportunidades e em seguida encontrar aquelas com menor esforço (ou menor risco) e maior impacto. Claro, não esquecendo da validação.

Aqui na Lincon temos pensado bastante em percolação. A propósito, nossa estratégia maior de produto é baseada nisto. Estamos criando diferentes features e explorando diferentes canais para cada vez mais criar densidade no relacionamento com o paciente. Abaixo quero compartilhar dois exemplos, um físico e outro digital:

Contexto: A Lincon é uma healthtech. O exemplo abaixo considera nossa unidade de atendimento para clientes B2B, onde cuidamos principalmente de pacientes crônicos.

No digital, estamos presentes nas ferramentas de comunicação das empresas. Por exemplo, se o cliente XPTO tem Slack, nós teremos um canal lá! Perceba como isso vai além do nosso produto core. Outro exemplo é nossa playlist no Spotify, que pode ser um canal mesmo quando nosso paciente não está em atividade física!

No físico, temos o chinelo da Lincon. É provável que em algum momento do dia a pessoa irá calçar um chinelo. Daí a ideia da Lincon estar lá! Além de ter um apelo de marketing (“a lincon está nessa caminhada com vc”) ainda existe o gatilho para inserção de tarefas no app, que pode ocorrer de forma diária/semanal.

Perceba que percolar não é sobre jornada! É muito além de marketing e/ou jornada de uso. A propósito, se trata também de jornada de não uso. Dos momentos que o cliente não interage com seu produto. Tem, inclusive, relação com observar outros Jobs to be Done. Por exemplo, e se motoristas da Uber pudessem complementar sua renda com uma feature: “falo inglês ou espanhol, estou aberto a conversar!"? Seria um lugar de aprendizado inusitado que poderia ser explorado pelo Duolingo. O Job to be Done funcional neste caso é sair do ponto A para o ponto B, não é aprender um novo idioma. E mesmo assim abre-se oportunidade de percolar!

Compartilhe esse post com o seu time, traga isso para mesa e tenha uma discussão profunda. Tem muito insight potencial a ser descoberto. E, por favor, me conta depois como foi!

Encerro esse post às 16:46 e isso me lembra uma coisa! Pausa para o meu café ☕!

Até a próxima 👋

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Sulivan Santiago (sobre mim)
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👋 Olá, aqui é o Sulivan Santiago, CTO da Lincon. Na minha caminhada ajudei milhares de empreendedores e intraempreendedores a lançarem seus produtos no mercado. Esta newsletter é um compilado de insights, análises, conteúdo e minhas próprias loucuras na jornada de zero a um.

🕐Tempo estimado de leitura: 9Min

Existe uma variedade de tacos de golf de diferentes tamanhos, formatos e materiais. Olhando apenas o material existem modelos de madeira, aço, titânio, fibra de carbono e etc. Em uma pesquisa rápida no google conseguimos descobrir que cada taco carrega consigo um objetivo diferente. O que se busca? Distância, potência, altura, precisão, torque? Olhando de fora, qualquer taco de golf serve para um leigo. Já para um especialista, depende de vários fatores. Então, quão bom é um taco de golf? Ou melhor, quão bom é bom o suficiente?

Essa é uma pergunta que tem ficado na minha cabeça por um tempo. O quão bom é suficiente para meu produto? O quão bom é suficiente para minha campanha de marketing? Meu onboarding? Meu suporte? Meu serviço?

Se algo é bom o suficiente para alguém ou está aquém, não importa. Perdemos dinheiro em ambos os casos. Então, como avaliar esta questão?

Existe um conceito muito interessante chamado de Trindade da Qualidade. A proposta é a seguinte, para definir qualidade (o quão bom é algo em sua mais pura verdade) precisamos de 3 coisas:

1. Quão bom é o seu trabalho? (objetividade e subjetividade)

Encontrar a qualidade real é desafiador. Isto porque os atributos de qualidade podem ter eixos absolutos e subjetivos. Observe a seguinte comparação: Livros vs Artigos (um post em blog por exemplo).

Há aspectos acima que não há espaço para subjetividade, como iluminação, efeitos e conforto para os olhos. Esses são atributos objetivos. Nós conseguimos ler um artigo digital no escuro, um livro não (não vale dizer que pode usar luz, vela ou lanterna). Conseguimos colocar vídeo, áudio, formulários dinâmicos e etc em um artigo digital, em um livro isso fica um pouco mais limitado. Por outro lado, há aspectos subjetivos como conteúdo e tempo de consumo. Por observação empírica, eu diria que livros têm profundidade e conteúdo que artigos digitais não têm em geral (a maioria busca apenas rankeamento no google e portanto são básicos). Agora, isso não é uma verdade absoluta. Existem centenas de sites que fazem artigos super profundos e extensos (como essa newsletter 😜). Quando abre-se espaço para argumentar o atributo de valor, ou seja, “depende”, então é subjetivo.

Com isso, chegamos em algumas conclusões:

• A qualidade real é independente dos pontos de vista de outras pessoas. Por exemplo, iluminação de uma mídia (papel vs tela de celular);

• O grau de qualidade está sujeito à subjetividade do indivíduo baseado em seu conhecimento e experiência acumulada. Por exemplo, um especialista em café pode distinguir a qualidade em diferentes níveis versus alguém que apenas toma o café no balcão da padaria toda manhã;

• As pessoas vão usar diferentes eixos para diferentes produtos em diferentes contextos; Por exemplo, um cozinheiro pode exigir a melhor faca possível para fazer um sushi. Mas, em um contexto de acampamento, um canivete suíço já estaria de bom tamanho;

• A qualidade geral de algo será afetada pela força com que ponderamos a importância dos diferentes eixos possíveis. Utilizando o exemplo acima do cozinheiro, a pessoa pode estar super satisfeita com as facas diferentes em seus respectivos contextos (cozinha e acampamento). Agora, usar a faca do acampamento na cozinha e vice e versa vai mudar o valor no eixo de avaliação.

Ou seja, no fim do dia a qualidade vem da preferência individual que por sua vez é definida pelo ambiente, contexto, tarefa e experiência. O que nos leva ao segundo ponto.

2. O quão bom está o trabalho atual? (a preferência)

Se a qualidade é o que é (por agora vamos considerar apenas o aspecto indiscutível, a qualidade absoluta), o gosto ou a preferência é o ponto de aceitação ideal. Como gosto é algo individual, então o que você aceitar está tudo bem.

Por exemplo, imagine que você adora café. Qual a temperatura ideal para tomá-lo? Se você gosta da temperatura morna mas está tomando um café super quente, sua percepção atual de qualidade vai imediatamente colocar o café em um aspecto de melhoria. Ou seja, em direção ao seu gosto pessoal (ser servido um pouco mais frio). Aqui é algo indiscutível. Gosto é gosto, e ponto.

Agora, como ter certeza que sua percepção ideal de qualidade (seu gosto) está no nível certo? A capacidade de avaliação em um nível correto depende de um terceiro elemento, o discernimento. Ou seja, da capacidade de conhecimento e experiência em plenitude de julgar. Como saber se sua preferência é de fato a avaliação verdadeira? E isso trás o último ponto da trindade da qualidade, discernimento.

3. O quão bom você quer que seja? Discernimento.

Quão confiável somos em dizer que algo é bom? O discernimento é a resposta. Ele é importante porque aponta se chegamos ou não na qualidade ideal. Só que, as pessoas têm discernimentos diferentes. Ainda pegando o café como exemplo, imagine que após um curso aprendemos que a temperatura da água altera o sabor e aroma do café e agora só tomamos a bebida acima de 76°C. O que aconteceu aqui? O morno já perdeu o seu lugar para o gosto ideal. A régua de análise ficou mais refinada. Nosso conhecimento aumentou, nosso discernimento ficou mais preciso e agora passamos a apreciar o café mais quente para ter mais sensibilidade ao sabor e aroma. Da próxima vez que alguém nos perguntar sobre como é tomar café morno, podemos dizer que é horrível.

Resumindo… Se qualidade é algo extremamente subjetivo e difícil de mensurar, quem devemos escutar? Acredito que o primeiro passo é entender onde estamos, e aqui seguem 3 observações:

Consegue identificar a diferença? Pensa agora em algum trabalho ou produto que você usou e teve algum debate sobre algo que estava bom ou não. Consegue ter uma lente melhor sobre o tema? A aplicação da Trindade da Qualidade pode ser em tudo. Mas, eu queria chamar atenção, em especial, para o NPS. Dado que é um indicador usado por várias empresas para medir a qualidade e achar oportunidades de crescimento (seja direta ou indireta) de seus produtos/serviços.

NPS e seus pontos cegos…

⚠️ Não sabe o que é NPS? Pause sua leitura aqui e aprendar mais visitando este link.

Avaliando as notas de NPS dos produtos abaixo, quem tem a melhor pontuação?

Produto 1 = (6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 10, 10)

Produto 2 = (0, 0, 0, 0, 10)

Resposta? Os dois têm o mesmo NPS. Confira você mesmo com a fórmula abaixo:

Fórmula do NPS = %promotores - %detratores

Como assim? O produto 1 tem média de 6.8 e claramente deveria ser melhor versus o segundo com média de 2. Entretanto, ambos possuem a mesma pontuação de NPS? Sim, o NPS tem vários pontos cegos… abaixo compartilho 3 dos principais:

Ponto cego #1 do NPS: Ele não leva em consideração o fator “valor do volume”. O mesmo conjunto de dados (0,10) tem o mesmo valor que (0,0,0,0,0,10,10,10,10,10), ou um milhão de zeros e um milhão de 10.

Ponto cego #2 do NPS: Ele considera um detrator de nota 6 com o mesmo impulso negativo de detrator de nota 0.

Ponto cego #3 do NPS: Ele não considera a experiência da pessoa, e portanto o peso do feedback, na avaliação. Duas notas 6 podem ter diferentes personas por trás que deveriam ser tratadas de forma diferente.

Onde quero chegar? Sabendo do desafio que é avaliar “o discernimento de um terceiro para julgar o que é bom”, e que o NPS não dá peso por resposta, como garantir o melhor proveito possível de uma coleta de NPS? Há a possibilidade de analisar o NPS por faixa de receita. Quais são os 20% dos clientes que geram 80% da receita. Qual o NPS deste percentil em específico? Em transações de M&A este é um indicador importante, que mostra a capacidade da empresa em reter clientes, gerar maior LTV e ter segurança em investimentos futuros.

Mas, existe uma maneira ainda mais interessante. Se tivéssemos que receber coaching de golf, seria melhor aprender com um novato ou alguém experiente? A mesma ótica se aplica ao NPS. Ou seja, segmentar/analisar as notas daqueles que têm mais contato com seu produto. Quem gera mais engajamento, quem passa mais horas, quem utiliza uma maior cobertura de features, quem gera mais eventos no analytics, quem requisita mais suporte, quem demanda mais do customer success? A ideia é que quem tem mais contato com seu produto constrói mais discernimento contextual e vai dar melhores feedbacks. Vale ressaltar que esse discernimento não é técnico (isso é responsabilidade da empresa provedora da solução). Também não queremos descartar o feedback de quem é novato ou quase não usa nosso produto. Podem ter insights interessantes ali. Entretanto, temos que ter em mente o nível de discernimento destas respostas.

Para concluir, devemos ter cuidado também em qual momento disparamos a pesquisa NPS. Idealmente, devemos coletar o NPS quando o cliente atinge milestones importantes dentro da jornada dele. Por exemplo, imagine um software de CRM. Medir o NPS após um onboard não determina um milestone significativo do ponto de vista do cliente. Provavelmente o cliente vai estar super animado com a possibilidade de ganhos com o produto e qualquer dificuldade pode ser ofuscada. O ideal seria pedir quando ele tivesse X clientes cadastrados, X leads passando por todos os estágios do pipeline, uma venda concluída, X mensagens enviadas… Qual momento o cliente sai do “aha” para “wow”? “Aha” é quando o cliente entende os benefícios do seu produto e o que ele pode se tornar com ele. “Wow” é quando, de fato, o cliente experimentou da sua proposta de valor e portanto colheu os benefícios. É preciso identificar os momentos wows, e pedir ali.

Leia também:

• Fadiga por Decisão, PoLR e Coeficiente de Fricção

• O guia mais completo de JOBS TO BE DONE que você já viu (Parte 3, final)

• O dever de casa antes da criação de um produto/serviço

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A todo instante a mente está calculando e decidindo se executa tarefa x ou y. Será que respondo esta mensagem agora ou depois? Trabalho nisso ou naquilo? O volume de decisões que fazemos é espantoso. Segundo este artigo são aproximadamente 35.000 decisões diárias. Haja energia! E como energia não é infinita nosso sistema entra em fadiga. O termo técnico para isto se chama Fadiga por Decisão.

Um estudo feito por pesquisadores nos EUA mensurou como a quantidade de decisões que tomamos no dia a dia impacta a capacidade de persistir e performar em tarefas. E não apenas isso, identificou também como ela altera o nível de tolerância à dor.

Os resultados do estudo estão resumidos na tabela abaixo. A coluna Choice Condition representa as pessoas que passaram por muitas escolhas antes de executar determinada tarefa proposta pelo experimento (Dependent Variable). De forma oposta, a coluna No Choice Condition são aquelas que não passaram por tarefas intensas de escolha.

Por exemplo, observe a primeira linha, o experimento 2. Ele é sobre quanto tempo as pessoas conseguiram ficar com um braço mergulhado em água congelante após ter passado ou não por intensos momentos de decisão.

Os números da tabela são médias e desvios padrões (em parênteses). Quanto maior o número, melhor o autocontrole (desempenho e performance em tarefas e tolerância à dor). Observe como o número foi bem melhor nas pessoas que não passaram por intensos momentos de decisão.

O que podemos concluir é que:

1. Se há muita energia disponível, devido ao baixo número de decisões intensas, então explorar tarefas mais difíceis e complexas não será um problema. Ou seja, falando de uma outra forma, explorar caminhos de maior resistência não será um desafio. Chamo este caso de PoGR, path of greatest resistance;

2. Se há pouca energia, devido ao alto número de decisões intensas, então o caminho preferível será o de menor resistência. Chamo de PoLR, path of least resistance.

Para tentar deixar mais ilustrativo o que eu quero dizer, vamos pegar a água como exemplo. Em grande parte, ela tende a percorrer o caminho de menor resistência (PoLR), mas se houver momentum (força/energia), ela ignora o que está na sua frente e ataca qualquer obstáculo, seja difícil ou fácil (PoGR). Pense em um rio, ele percorre o caminho de menor resistência (o fluxo traçado em terra). Mas, se houver uma enchente (aumento de energia), ele ignora o traçado e se espalha por todos os lados.

Trazendo para o contexto de produto

No momento que interagimos com qualquer produto nosso estado de energia pode estar em modo PoGR (muita energia) ou PoLR (pouca energia). O desafio está nas pessoas em estado PoLR. Como podemos reduzir a fricção a tal ponto delas conseguirem consumir/utilizar nossos produtos? Como reduzir o abandono? Como aumentar a persistência e engajamento?

Cada pergunta acima poderia ser respondida com uma disciplina específica, como por exemplo UX. Mas não é sobre isso apenas. Como observar a questão com um melhor modelo mental, de forma estratégica, de cima, a 10.000 pés?

Cheguei à conclusão que a física tem a resposta. Desejo as boas vindas ao mundo dos planos inclinados.

(🎵 música de abertura do desenho Rick & Morty)

❤️ Para manter o artigo leve e nossa atenção focada aqui, irei pular os cálculos matemáticos e a trigonometria envolvida que justifica o modelo mental. Porém, se você curte o tema assista este vídeo aqui (em inglês).

Começando pela física básica, observe a imagem (1) abaixo.

É um objeto em um plano horizontal, completamente imóvel. O peso do objeto (m) somando-se a força da gravidade (g) empurram o objeto para baixo. Obviamente, como o objeto não afunda no plano e também não flutua, significa que a força Normal (força contrária) é o resultado oposto da massa vezes a gravidade. Portanto, as forças estão em completo equilíbrio.

O que podemos fazer para colocar este objeto em movimento? Veja a imagem (2) a seguir:

As setas vermelhas indicam os 3 elementos que podemos exercer ação:

1. Reduzir a Fricção (resistência)

2. Aumentar a Inclinação

3. Aumentar a Aceleração

Vamos endereçar cada um deles sob uma ótica de produto ao longo da nossa jornada. Nesse artigo, começaremos pelo primeiro tópico.

1. Reduzir a Fricção

Aqui o que importa é calcular e gerenciar o coeficiente de fricção. Quanto maior o atrito, mais difícil será fazer o objeto deslizar em um plano (ainda que esteja inclinado). Portanto, é preciso reduzir ao máximo o atrito sem abrir mão de pilares que são importantes ( como por exemplo, reduzir a segurança de compra de um e-commerce pulando etapas de anti-fraude). O coeficiente de fricção é uma razão do tempo para obter o valor do seu produto dividido pela quantidade de passos necessários:

Fricção (ratio) = tempo para valor / qtd de passos

Veja um exemplo aplicado à diferentes tipos de solução para saciar a fome:

Obs: Os parâmetros são arbitrários e baseados em um achismo meu. Uma análise mais profunda de alguém da indústria poderia facilmente mudar os valores dessa tabela.

Para montar esta análise eu sugiro que faça não apenas o mapeamento dos touch points do seu cliente com o produto (a ferramenta Design de Serviços pode ajudar bastante aqui) mas também observar o que vem antes ou depois na cadeia de valor. Envolva na discussão o time de negócios, operação, design e tecnologia.

O próximo passo é estressar, de forma criativa, o que pode ser reduzido assim como também verificar maneiras de encurtar o tempo para obter valor (time to value).

Como avaliar se o coeficiente está alto ou baixo? Cada cadeia de valor ou solução terá seu próprio parâmetro. Então o ideal é olhar para o que há de melhor no mercado e traçar dali uma linha na areia como ponto de partida.

Outra abordagem interessante é mudar o terreno. É como mudar de um carpete para um piso liso, as coisas tendem a fluir/deslizar melhor. No contexto de produto isso pode significar muitas coisas (tipo de cliente, preço e etc), no fim do dia o que queremos é mudar o ambiente.

Na Lincon temos um caso curioso. Nosso produto tem diferentes tipos de cliente, mas cada um com sua particularidade e sensibilidade à dor. Para decidir nosso terreno de menor fricção colocamos todos eles debaixo dessa análise:

• Tamanho do mercado (em # de usuários)

• Fit com a nossa proposta de valor

  • Dores/Fit com a nossa solução

  • Propensão a gastar (ótica da empresa)

• Facilidade em vender

  • Concentração de mercado

  • Acesso ao mercado

• Atratividade do segmento em geral

• LTV (quem tem o maior?)

• Ciclo de vendas (longo, curto)

No final saímos com um score e com o cliente ideal para focar (claro, houveram experimentos também para comprovar nossa tese).

Vou ficando por aqui. Te encontro no próximo artigo onde continuaremos abordando o assunto.

Leia também:

• O dever de casa antes da criação de um produto/serviço

• O paradoxo de Simpson e a importância da segmentação de dados na mentalidade Lean

• A Importância da Conjectura e o jeito Toyota Kata de Progressão

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🕐Tempo estimado de leitura: 10Min

Se você perdeu os dois últimos artigos sobre Jobs to be Done, sugiro que faça uma pausa e, antes de ler esse artigo aqui, leia os anteriores por completo. Assim será mais fácil você conectar os pontos e termos utilizados aqui.

• Acessar Artigo da Parte 1

• Acessar Artigo da Parte 2

Go-to-market é um serial killer de startups. Quando vemos notícias por aí que 90% das startups falham, o problema principal está na ida ao mercado. Veja o famoso relatório da CB Insights sobre as principais causas de mortes de startups por exemplo, a número 1 é ficar sem dinheiro ou não conseguir levantar fundos.

Entretanto, não se deixe enganar, esta não é a causa! Isto é apenas um sintoma. Na minha experiência um exercício de “por quês” vai revelar, em geral, que a causa raiz é a falta de cliente. É mais ou menos assim:

1. Investidores não se interessaram pela minha startup; (Pq?)

2. Investidores não enxergaram um crescimento saudável ou um caminho que aponte para o sucesso; (Pq?)

3. Minha startup não tem clareza do modelo de negócios (Pq?)

4. Vendas! Minha startup ainda está conhecendo o cliente e a forma ideal de conquistá-lo (Pq?)

5. Não sei responder ainda, é preciso rodar mais testes. Logo, é necessário mais dinheiro…

É f#d! Só quem está na linha de frente pode dizer o quanto é desafiador… Encontrar o cliente ideal, conhecer o modelo e canal de distribuição, construir uma proposta de valor matadora, definir uma estratégia de preços, gerenciar objeções, reduzir riscos de adoção, definir posicionamento, montar cases… tudo é muito difícil e leva tempo. Agora, pode ser uma jornada mais simples, curta e leve! Como?

Jobs to be Done como ferramenta estratégica para go-to-market.

O go-to-market é um grande quebra-cabeça. São diversas peças que precisam se encaixar perfeitamente para que tudo dê certo. As ferramentas abaixo servem como um guia para revelar que peças existem e como elas “potencialmente” se encaixam. Digo “potencialmente” porque isso implica em validação de mercado em última instância. Enfim, o objetivo aqui é criar um mapa, uma visão de 10.000 pés, para esclarecer a ida ao mercado para dois tópicos em especial: Quem e Como (olhar de posicionamento).

QUEM: JOBS QUE COMPARTILHAM PARTE OU UM TODO DA P.U.V

A proposta única de valor (PUV) declara como sua empresa resolve o problema do cliente, como ele vai obter benefícios da sua oferta e o que te torna diferente na multidão. É o que traduz seu insight único no mercado como posicionamento de valor. Veja algumas propostas de valor:

• Whatsapp: mensagens e ligações gratuitas!

• Quinto Andar: reduzir a burocracia em locação ou venda

• Buser: viagens de ônibus com mais conforto pelo menor preço

A sacada aqui é perceber que uma Proposta de Valor pode ser compartilhada por múltiplos progressos (JTBD) que seu cliente está tentando fazer. Então, questione, eu explorei o potencial de JTBD compartilhados por esta P.U.V? Se o exercício é raso, ele acaba limitando clientes potenciais em um planejamento de go-to-market.

Por exemplo, no momento que escrevo este artigo estou ouvindo música clássica, esta aqui, utilizando meu headset Razer Kraken X. Ele foi concebido para o mundo dos games. Me interessei na época pelo modelo porque na chegada da pandemia os fones de ouvidos eram péssimos para reuniões online. Se pensarmos da ótica de proposta de valor ele possivelmente não chegaria a mim pelo foco exclusivo aos gamers.

Mas, veja o quão similar é meu progresso vs de um gamer:

“Quando preciso fazer uma reunião online eu quero me comunicar como se estivesse presencialmente, então eu posso me livrar de ruídos, chiados ou problemas que reduzem a qualidade e conforto para longas horas de conversa.”

Só mudou o contexto, e isto implica em compartilhar a mesma P.U.V e consequentemente aumentar o público-alvo.

P.U.V do Headset, visão de alto nível (gamer ou trabalhador remoto = Conforto, imersão e qualidade de voz/áudio para longas horas de interação)

Outros exemplos de produtos onde diferentes/similares JTBD compartilham uma parte ou o todo da P.U.V:

• Fitas 3M: Usadas em casa para pendurar quadros e em oficinas para pendurar pára-choques de carros;

• Escritório virtual: Co-working ou endereço fiscal para abertura de empresa;

• Lincon Health: App utilizado por pacientes para gestão da saúde, utilizado por empresas para redução de sinistralidade e utilizado por seguradoras para gestão de risco financeiro;

• Empresa de transporte de ônibus: Envio de encomendas de ecommerce trans-estadual e transporte de passageiros.

Uma vez concluído o exercício de analisar quais são os JTBD que compartilham sua P.U.V, o passo seguinte é priorizar por quem começar. Obviamente, queremos aquele que nos traz o maior valor com o menor esforço possível. Mas, nem sempre é tão fácil assim… ainda sim vale analisar a priorização por:

• Valor percebido (sensibilidade de preço)

• Tamanho do mercado

• Facilidade de vendas

• Competitividade

• Maturidade do mercado

• Apetite a inovação

• etc…

Como colocar em prática? Chame uma reunião de brainstorm, faça pesquisas qualitativas, olhe seus dados… tudo isso são fontes que podem ajudar a entender se existem outros clientes com diferentes JTBD aproveitado da sua P.U.V.

COMO: JTBD como posicionamento estratégico

A matriz de JTBD nos dá uma visão de 4 possíveis formas de se posicionar no mercado. Qual a ideal para sua empresa/produto?

Estratégia diferenciada: O produto cumpre o JOB da melhor forma e por isso cobra mais caro. Um exemplo é o serviço de email hey, onde há uma assinatura de $99/ano para você ter sua caixa de emails. É difícil imaginar alguém cobrando por um serviço de emails, mas acredite, eles revolucionaram a forma de trabalhar com eles. Então, se compararmos o Hey ao gmail e outlook, ele está na estratégia diferenciada. É importante dizer que esta estratégia se comporta melhor em oceanos vermelhos, onde o cliente busca ativamente por soluções, o cliente é ciente do problema e busca por alternativas melhores porque senão algo muito ruim acontece. O ponto positivo desta estratégia é que o mercado não precisa ser necessariamente grande, o custo de operação do produto/serviço pode ser alto, o esforço de integração pode ser longo e o custo de aquisição do cliente também alto, tudo isso é compensado com a capacidade de cobrar mais caro.

Estratégia dominante: O produto cumpre o JOB da melhor forma e mira uma dominação do mercado com preço barato frente aos concorrentes. O Spotify, comparado a compras avulsas de músicas, CDs e etc, é um serviço melhor e ainda mais barato. É uma estratégia sólida para quem tem um produto já consolidado. A Uber tem um exemplo legal aqui, quando introduziu o Uber X como alternativa ao Uber Black/Select. O serviço Uber X é um melhor job e mais barato se comparado ao custo de pegar um táxi ou uma soma de modais (ônibus + metrô).

Estratégia disruptiva: Há soluções no mercado que são maduras e complexas, como por exemplo, um ERP. Por vezes há espaço para nichar e simplificar este tipo de produto tornando-o mais acessível, barato e simples ao público. Este é o caso da estratégia disruptiva, onde o job é feito de forma mais simples e também é mais barato. É o caso da Udemy vs cursos em universidades particulares. Outro case seria o Microsoft Teams vs Slack. O interessante é que há um mercado gigantesco para destravar. Produtos bons não necessariamente ganham mercado, no fim das contas a distribuição é a vencedora. Microsoft Teams não fazia o que o slack fazia, mesmo assim teve um crescimento vertiginoso. Veja:

Seja qual for a estratégia escolhida, 6 variáveis precisam estar encaixadas de maneira coerente para tudo dar certo, são elas:

1. Preço do Produto

2. Custo de operação

3. Custo de Aquisição

4. Tamanho de Mercado

5. Esforço de integração

6. Time to value (quanto tempo leva para o cliente obter valor)

Fica assim a visão por estratégia:

Estratégia diferenciada

1. Preço do Produto = Alto

2. Custo de Operação = Pode ser alto ou baixo

3. Custo de Aquisição = Pode ser alto ou baixo

4. Tamanho do Mercado = Pode ser grande ou pequeno

5. Esforço de Integração = Geralmente alto

6. Time to Value = Geralmente longo

Estratégia dominante / Disruptiva

1. Preço do Produto = Barato

2. Custo de Operação = Barato

3. Custo de Aquisição = Barato (pode ser caro em caso de compra de acesso ao mercado, comum em marketplaces)

4. Tamanho do Mercado = Gigante

5. Esforço de Integração = Baixo

6. Time to Value = Idealmente imediato ou curto

[Para encerrar]

Para você que gosta do tema de GTM, sugiro muito ver este vídeo do Murray McCaig (conteúdo em inglês), partner na ArcTern Ventures.

Me conta o que achou sobre esta série de artigos sobre JTBD?

Leia também:

• O dever de casa antes da criação de um produto/serviço

• O paradoxo de Simpson e a importância da segmentação de dados na mentalidade Lean

• A Importância da Conjectura e o jeito Toyota Kata de Progressão

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Sulivan Santiago (sobre mim)
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👋 Olá, aqui é o Sulivan Santiago, CTO da Lincon. Na minha caminhada ajudei milhares de empreendedores e intraempreendedores a lançarem seus produtos no mercado. Esta newsletter é um compilado de insights, análises, conteúdo e minhas próprias loucuras na jornada de zero a um.

🕐Tempo estimado de leitura (8Min) e prática (10Min)

Este post é um trabalho conjunto com Admar Neto e sua empresa Wabafood, que será case prático do tema. Neto é um super estudioso da área de tecnologia e machine learning! Como o case é real, vale dizer que os dados são anonimizados! Logo, estamos cobertos pela LGPD. A LGPD classifica dados anonimizados como aqueles que não são possíveis de fazer engenharia reversa para identificar o seu titular.

Tudo pronto, vamos? (na voz do waze)

Há muito tempo eu não tinha tido a oportunidade de passar um tempo com ele. Saber que iríamos nos encontrar foi muito legal. Fizemos muitas coisas juntos, nos divertimos demais. Até que, comecei a perceber muitas indagações do tipo: Uhn! Em boa parte das nossas interações o “Uhn?” estava presente. Infelizmente, meu bom e velho amigo já não estava ouvindo como antes. Era preciso falar de perto e mais alto.

Conforme envelhecemos nossa capacidade de ouvir altas frequências diminui. Isso porque as pequenas células ciliadas, responsáveis por transformar a vibração do som em sinais elétricos e então retransmitir ao cérebro, são danificadas ou morrem. E infelizmente, elas não crescem novamente. Existem estudos em andamento, como este aqui, que prometem atuar no tratamento da perda auditiva estimulando o crescimento das células. Se tudo der certo a perda auditiva ficará em museu 🤞 em breve.

Células Ciliadas Auditivas. Fonte: Twitter @AsapSCIENCE

Este contexto todo me fez questionar muitas coisas. Uma delas foi quantos anos meus ouvidos têm? Eu sei, é uma pergunta muito estranha. Maaaas, não custa dar um google. Foi então que encontrei o Joe, especialista em áudio, que publicou um teste interessante em seu canal. Ele toca um som que vai da alta frequência até a baixa e mostra ao mesmo tempo a idade correlacionada na tela.

Ele explica no vídeo e nos comentários qual a fórmula utilizada, caso esteja curioso. Vale lembrar que este não é um teste clínico, seria mais curiosidade educativa e entretenimento.

Por que você não faz o teste e encontra sua idade auditiva?

O que está por trás da perda auditiva é a perda dos detalhes, a perda da mensagem em sua plenitude. E claro, isto torna impossível uma boa comunicação.

Ampliando a capacidade auditiva da sua empresa, projeto, startup ou produto.

Ao contrário do envelhecimento humano, o caminho precisa ser de melhoria contínua no contexto de negócios. Ou seja, conforme minha empresa/projeto/startup/produto amadurece, melhor meus “ouvidos” deveriam ficar. Sabemos que não é muito o caso. Se pegarmos a área de SAC de grandes empresas é perceptível a deterioração dos seus “ouvidos” (aqui tem um exemplo). Por outro lado, quando falamos de startups em estágio inicial, os “ouvidos” são, por vezes, ainda mal formados e com um longo caminho à frente para capturar detalhes.

Para contextualizar melhor o que quero dizer, vamos considerar pesquisas de NPS. É um exemplo que navega bem em empresas bem estabelecidas e produtos/startups em estágio inicial.

⛔ Não sabe o que é NPS? Tem uma explicação completa aqui

O detalhe mais importante do NPS não está na nota quantitativa em si, mas na causa-raiz motivadora da nota. Se soubermos os “por quês” podemos parar, diminuir, aumentar ou criar coisas. Podemos influenciar na alavanca que move a nota. Logo, estou falando da importância da segunda pergunta do NPS:

Qual o motivo para a nota que você deu?

É fácil capturar insights da pergunta acima quando o volume de pessoas é baixo. E quando o volume é alto? Não precisa ir longe… talvez 20, 30, 50 respostas já se torne um caos para encontrá-los. Precisamos melhorar nossos “ouvidos” para encontrar detalhes!

Machine Learning como ferramental auditivo. Na prática!

⛔ Pausa! ⛔

🚩 Nota ao leitor: Fique comigo, não falaremos de matemática, estatística, programação ou lógica de forma pesada. O objetivo é tornar o complexo tangível e fácil. Porém, caso desejar, deixamos um link que leva para explicação do funcionamento do algoritmo dentro do link do Google Colab.

Passo 1: Separe o conteúdo qualitativo. Por exemplo, se for NPS, crie uma planilha com uma coluna que contenha todos os feedbacks que foram recebidos. Atenção, considere a linha 1 como cabeçalho. Você deve ter algo assim ao concluir esta atividade.

Depois, exporte/salve a planilha como .csv.

Importante: O algoritmo não depende do número de colunas presentes no documento. O importante é detectar em qual coluna os feedbacks estão e então alterar o código de acordo no Google Colab. Para isso, vá ao trecho “Célula C” do código e onde está marcado em vermelho (ver abaixo) mude para o nome da sua coluna.

Passo 2: Rodar o algoritmo! Configurar um ambiente de machine learning pode ser desafiador para quem não é da área. Então, para superar esta potencial dificuldade, vamos utilizar o Google Colab (um ambiente já montado em máquina virtual para você rodar seu estudo). Você não precisa configurar nada. Basta acessar este link, criar uma cópia e mudar algumas coisinhas que vou te mostrar abaixo.

Link para o ambiente 🔗

Passo 3: Customizar para sua necessidade. O Neto, co-autor do post, fez um passo a passo para você no próprio link acima. Basta seguir as instruções. Entretanto, se sentir dificuldades, assista este vídeo onde eu compartilho minha tela e caminho pelos passos aqui compartilhados. 🔗

Por fim, basta analisar os dados e trazer insights para mesa. Uma dica, compartilhar os resultados com stakeholders envolvidos no processo de entrega do produto/serviço (time de operações, vendas, marketing, produto e etc) pode ajudar muito no próximo passo que é um plano de ação.

Curtiu? Quer explorar mais o tema Machine Learning (ML)? Dá uma olhada neste post aqui falo sobre o uso de ML para encontrar personas! 👋

“In God we trust; all others must bring data”

- William Edwards Deming

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Sulivan Santiago (sobre mim)
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👋 Olá, aqui é o Sulivan Santiago, CTO da Lincon. Na minha caminhada ajudei milhares de empreendedores e intraempreendedores a lançarem seus produtos no mercado. Esta newsletter é um compilado de insights, análises, conteúdo e minhas próprias loucuras na jornada de zero a um.

Esta é uma série de 3 partes, você está lendo a parte 2.

Parte 1

Parte 3

🕐Tempo estimado de leitura: 20Min

Se você perdeu minha newsletter passada sugiro que faça uma pausa e, antes de ler esse artigo aqui, leia o anterior por completo. Acessar Artigo da Parte 1

O sucesso para mapear Jobs e Job to be Done vem da qualidade das suas perguntas. Vou repetir, a qualidade das suas perguntas determina o sucesso na construção de qualquer produto/inovação. É preciso fazer o cliente contar e reviver o problema, caminhar na jornada completa da circunstância que levou ao aparecimento da necessidade ou problema até a solução atual adotada. É preciso ver por dentro o contexto. Isso é mapear jornada? Não!

Aqui acontece uma confusão geralmente, que é supor que o mapa da jornada do cliente (customer journey map, user journey map, persona journey map…) responde o que você precisa. O problema é que estes mapas começam a partir de um dos seguintes pontos:

• Consciência / Awareness (estou ciente que tenho um problema)

• Motivação / Motivation (Por que estou fazendo isso agora?)

• Consideração / Consideration (acho que existem opções para me ajudar)

Veja por si mesmo. Dê um google em mapa de jornada e clique em alguns exemplos da web.

Ou seja, considerar apenas o mapa da jornada é perder o que é de mais vital para você, o que vem antes (e acredite, é muito precioso o que está aqui, impacta no produto, marketing e vendas profundamente).Seja bem vindo ao Mapa de Progresso. Elé coloca em perspectiva as 4 forças que vimos no artigo 1: Push, Pull, Inércia e Ansiedade. Veja a imagem abaixo. Ela deve ser um guia no seu roteiro de entrevista.

Como fazer perguntas exploratórias de Progresso?

O livro The Mom Test (O teste da mãe) propõe um teste incrível para validar uma boa entrevista. Ele diz que ela é boa quando sua mãe não consegue responder o que você quer ouvir para ser agradado (mentir pra você por amor). Qual o teste (regra):

1. Falar da vida do seu cliente ao invés da sua ideia;

2. Tente falar sobre detalhes que aconteceram no passado ao invés de coisas genéricas ou opiniões futuras;

3. Fale menos e escute mais.

Vamos ver na prática com uma entrevista hipotética (inspirado no livro):

Filho(a): Mãe, eu tenho uma grande ideia de negócio. Posso te contar? O que quer dizer: Estou prestes a te dizer algo que venho pensando, meu ego está em jogo, não machuque meus sentimentos.

Mãe: Claro meu amor! O que quer dizer: Estou aqui sempre que precisar.

Filho(a): Você adora almoçar e jantar fora né? Você compraria/usuaria um app para descobrir novos restaurantes? O que quer dizer: Estou fazendo uma pergunta hipotética e você sabe o que quero ouvir. Não me magoe.

Mãe: Huummmm! O que quer dizer: Na minha idade, pouco provável. Já acertei e errei muito. Já tenho meus lugares preferidos.

Filho(a): Seria melhor que um guia tradicional porque será baseado no seu perfil. Além disso, vai custar apenas R$5,00 por mês. O que quer dizer: Veja como minha ideia é incrível. Por favor, diga que é maravilhosa!

Mãe: Adorei meu amor. Parece promissor. Vou poder recomendar para as pessoas o que eu encontrar de legal lá? O que quer dizer: Eu não comprei ainda e estou projetando um achismo futuro e ainda pedi uma funcionalidade de compartilhamento em um produto que não existe para poder te engajar na conversa.

Filho(a): Com certeza mãe! Muito obrigado, te amo. O que quer dizer: Esta entrevista está completamente equivocada e tratei como uma validação genuína.

(fim)

Um desastre. Se seguir com esta abordagem com mais algumas pessoas a colisão com o desperdício de tempo e recurso será inevitável.

Vamos arrumá-la!

Filho(a): Mãe, depois que eu saí de casa, você tem ido almoçar/jantar fora? O que quer dizer: Entrando no contexto de forma específica e correta.

Mãe: Com bastante frequência. Sabe que adoro sair e além disso não tem louças para lavar depois..Rsrs! O que quer dizer: Interessante, ela adora sair (necessidade) mas há um problema identificado (lavar as louças depois). É necessário explorar mais.

Filho(a): E, como você escolhe os restaurantes? O que quer dizer: Sim, eu tenho uma ideia. Mas não posso falar diretamente. Preciso investigar.

Mãe: Na minha idade meu amor eu já sei o que é bom ou ruim. Geralmente tenho já os meus favoritos que vou sempre. O que quer dizer: Wow, agora revelamos motivação e hábito por trás da decisão.

Filho(a): Quando foi a última vez que você tentou um restaurante diferente? O que quer dizer: Ok, mas será que ela não busca novos restaurantes mesmo? Vamos tentar uma resposta mais específica.

Mãe: Nem me lembro, não fico procurando coisas novas… não gosto de surpresas. Comer algo ruim e ainda pagar caro. Por isso, já tenho os meus favoritos! A não ser quando houve uma recomendação vindo dos meus amigos, mas tem que ser recomendado mais de uma vez. O que quer dizer: Eu não tenho a necessidade ou problemas para encontrar novos restaurantes. Se eu for experimentar algo novo, preciso reduzir minha ansiedade de uma experiência ruim

Filho(a): Hummm… me recomenda seu favorito dentre os favoritos? O que quer dizer: Obrigado mãe, você validou minha hipótese de negócio e não mentiu para mim.

(fim)

Use a referência abaixo como guia para desenhar boas perguntas:

Exemplos de boas perguntas:

• Me conta sobre como é lidar com (problema a ser resolvido)

• Quando você percebeu que isto virou um problema e você precisava tomar uma atitude?

• Que soluções você tentou usar e qual você usa atualmente?

• O que você mais gosta ou não gosta em cada uma?

• Caso a solução atual não existisse, o que você faria?

• O que te fez decidir por esta solução?

• Como você avalia a solução atual?

• O que te impediria de continuar usando a solução atual?

• Por que você precisa resolver este problema? O que acontece se não resolvê-lo?

• O que aconteceu entre o momento que você decidiu tomar uma atitude em relação ao problema até o momento da compra?

• Onde você estava quando tomou esta decisão?

Reforçando, toda entrevista deve revelar para você, de forma concisa e clara, as 4 forças. No exemplo acima teríamos algo como:

1. O que empurra o cliente: Atualmente nada.

2. O que puxa: Uma sugestão de amigas(os) da rede que foi recomendado mais de uma vez

3. Inércia (hábitos): Já tenho os meus favoritos

4. Ansiedade: Pagar caro por uma comida ruim

Para quem conhece o Restaurant Week, ele pode ser uma potencial solução aqui se entendermos melhor a frequência, contexto e quando as sugestões de amigos aparecem.

Escrevendo o Progresso como Job to be Done

O próximo passo é documentar o progresso. A fórmula abaixo ajuda com isto:

No nosso exemplo ficaria assim:

Quando meus amigos me recomendam novos restaurantes

Eu quero minimizar arrependimentos e frustração com preço e qualidade

Então eu ficarei feliz e realizada em momentos de descoberta

Perceba que um Progresso (jobs to be done) bem descrito não diz NADA sobre solução. Ele precisa ser agnóstico e encaixar perfeitamente em outras formas de solucionar o problema.

Utilize a árvore abaixo para analisar a qualidade descritiva do seu Jobs to be Done:

Fonte: Alan Klement

Progressos evoluem como uma escada

Quando o cliente encontra uma nova solução para o seu progresso ele vai permanecer com ela pela força do hábito ou até uma próxima solução ser mais atrativa. Isso torna a relação entre progresso e novas soluções algo evolutivo, como descrito na imagem abaixo. Algo interessante se abre neste entedimento, que é a oportunidade de criar novas soluções para um novo contexto de progresso. A pergunta que podemos fazer é: Agora que meu cliente alcançou seu progresso, qual o próximo? Há oportunidades para meu produto ou empresa operar?

Isto e muito mais vem na próxima edição. Olharemos JTBD na perspectiva de mercado.

[BÔNUS]

Aqui na Lincon escrevemos Job Stories ao invés de User Stories para incluir features no backlog. Aqui vão alguns exemplos:

1. Feature: Scroll Infinito
   
   Quando eu visitar meu histórico de dados de atividades, eu não quero esperar muito para carregar a tela ou travar por conta do volume dados, então eu posso navegar de forma mais fluída.
   

2. Feature: Relatório de Saúde
   
   Quando eu estiver em uma consulta médica, eu quero mostrar meus dados consolidados de saúde obtidos pela Lincon, então eu posso receber recomendações médicas em um melhor contexto.

Leia também:

• O dever de casa antes da criação de um produto/serviço

• O paradoxo de Simpson e a importância da segmentação de dados na mentalidade Lean

• A Importância da Conjectura e o jeito Toyota Kata de Progressão

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Sulivan Santiago (sobre mim)
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Esta é uma série de 3 partes.

Parte 2

Parte 3

🕐Tempo estimado de leitura: 20Min

Quanto mais estudo e aprendo sobre inovação, mais fico convencido que não é sobre produto. Concordo plenamente com o que Kathy Sierra disse:

Atualize seu cliente, não seu produto. Não construa câmeras melhores, construa fotógrafos melhores. - Kathy Sierra

É fácil contruir produtos, difícil é montar um negócio sustentável. A razão está no cliente. Ele é a dicotomia do problema e ao mesmo tempo a solução. Diversas ferramentas foram criadas ao longo do tempo para nos ajudar a entender cada vez mais sobre eles. Uma delas, extremamente poderosa e ainda muito mal utilizada, é o Jobs to be Done. Vamos mergulhar de cabeça no tema e ir além do que artigos e posts tradicionais falam. Quando terminamos esta série de publicações você terá conhecimento teórico e prático, templates, ferramentas e recursos que não encontra por aí sem ter acessado toneladas de blogs, livros e vídeos. Jobs to be Done evolui a cada dia. Se tornou uma escola com diferentes linhas de entendimento (por exemplo Job-as-Progress de Bob Moesta vs Job-as-activities de Anthony Ulwick). Meu objetivo aqui é tirar a complexidade teórica e ir para prática como alguém que aplicou em centenas de projetos. Entender sobre Jobs to be Done é entender de pessoas e motivações, e tudo começa pelo desejo! Vamos começar.

Tudo Começa pelo Desejo

Friedrich Nietzsche disse: “Em última análise, é o desejo, não o desejado, que amamos”. E isso me faz pensar, por que sentimos desejos infindáveis? Podemos dizer que a falta de saber o “desejado” nos faz sempre desejar? Olhando para a história da humanidade o desejo foi, e ainda continua, codificado em nosso DNA. Talvez, devido às necessidades de sobrevivência e reprodução, esta é um forte candidato à resposta certa. Porém, este pensamento tem um ponto de falha. O ser humano nunca deixou de desejar depois de ter alcançado o desejado, na verdade é uma busca incansável do “Ser”. Sobre isto, ainda permanece um mistério a causa-raiz.

Entretanto, a pirâmide de hierarquia de objetivos de William Power pode nos dar um pouco de luz. Ela é um modelo amplamente aceito que mostra o relacionamento entre as coisas que fazemos e porque. Tudo começa pelo O Eu Ideal.

Fonte: Hierarquia de William Power, tradução livre

Para ilustrar, suponhamos que você deseja ser reconhecido como um bom pai (Meta de Ser). Então, preparou um dia especial com sua criança (Metas de Fazer) recheado de atividades como ir ao parque e ao zoológico (Atividades/Tarefas).

A vasta maioria de ações que fazemos em nosso dia a dia faz parte de uma grande jornada ao Eu Ideal. Ou seja, em última instância, nós não queremos atingir metas de fazer ou executar atividades/tarefas. Queremos Metas de Ser. São elas que nos tornam quem somos ou no que queremos ser.

Isto nos dá uma pista importante de como construir produtos. Não devemos construir em torno de funcionalidades (atividades/tarefas ou metas de fazer), mas no que o meu cliente faz de progresso ao usá-lo (metas de ser). E isso nos leva ao Jobs to be Done (JTBD).

Na fábrica, vendemos cosméticos. Na loja, vendemos esperança. - Charles Revson, fundador da Revlon

JTBD vem da ideia que não compramos a atividade fim que um produto entrega, mas sim, o progresso esperado decorrente daquela atividade. Um exemplo clássico é que uma pessoa não compra uma broca porque precisa de um furo na parede, mas sim pendurar um quadro para harmonizar sua casa.

Logo, JTBD é o progresso que uma pessoa está tentando fazer em uma determinada circunstância de dificuldade. A pessoa tem um problema e tem uma ideia de como é o resultado desejado. A solução que ela acaba contratando é aquela que a ajudará fazer este progresso.

Case da Bike Registrada

A Bike Registrada desenvolveu um selo de identificação único que é colado no quadro de bicicletas (geralmente aquelas beeem caras). O selo ajuda na identificação da bike, ligando a bicicleta a um dono único. A função dele é ajudar na possível recuperação da bicicleta no caso da polícia encontrá-la (a Bike Registrada tem parcerias com polícias no Brasil inteiro) ou ajudar na verificação da procedência da mesma em casos de compra via marketplaces online.

Apesar de ser sucesso entre esta tribo, e algo recomendado pela comunidade, o selo por si só não cumpria o JBTD completamente. O resultado esperado do ciclista é pedalar com segurança e não apenas ter “a chance de recuperar” a bicicleta diante de qualquer sinistro. Para isso, mergulhando na jornada de progresso dos seus usuários, a Bike Registrada entendeu a necessidade e lançou o Seguro Bike Registrada. Pago mensalmente, que cobre realmente as necessidades de quem pedala na rua e em grupo. Foi um sucesso imediato e hoje eles seguram milhares de clientes no Brasil inteiro.

Fazendo um comparativo com o exemplo da furadeira acima, teríamos:

JTBD nos ilumina no entendimento do contexto, da motivação e o que passa na cabeça do consumidor no momento da compra/contratação de um produto.

Mais um exemplo, imagine que você tenha uma reunião importante após o almoço mas está com sono (circunstância). É necessário que você esteja 100% atento e presente (progresso necessário), pois a reunião é estratégica para sua empresa. Existem alguns produtos que você pode contratar para cumprir este Job. Um cochilo rápido, um café, redbull… O que vai fazer você decidir entre um ou outro é hábito (já sou acustomado com café) ou algo que impede seu hábito (A fila do café está enorme, vou me atrasar. É melhor pegar um energético ali na padaria). Portanto, existem forças que atraem ou retraem os consumidores.

As 4 forças de JTBD

Um cliente sempre está trocando de uma solução antiga para uma nova (devido ao desejo de progresso). Este processo contínuo se chama switch (mudar), existem 4 forças que operam nele:

As forças são positivas ou negativas:

• Força #1 (Empurrar): O que está acontecendo hoje que faz o cliente buscar uma nova solução? Que necessidade ou dor ele/ela está experimentando? Por exemplo: Um casal que tem dois filhos mas acaba de saber de uma gravidez pode entender que a casa vai ficar pequena, portanto, podem procurar uma casa nova de 3 quartos

• Força #2 (Puxar): O que chama a atenção da nova solução? Qual a sua atratividade? Qual o resultado desejado que a nova solução permite? Por exemplo: O novo iPhone tira fotos incríveis, e o meu celular não é bom assim. Preciso deste modelo novo.

• Força #3 (Hábito): Que hábitos e crenças previnem o cliente da mudança? Por exemplo: Vou ali pegar um café antes da reunião da tarde.

• Força #4 (Ansiedade): Qual a preocupação do cliente sobre a mudança? Será que vai dar certo? Que riscos existem? Por exemplo, será que um energético vai funcionar antes da reunião? Como vai estar a fila do lugar para comprá-lo?

Uma vez que as forças 1 e 2 estão alinhadas, uma mudança se torna possível. Porém, forças 3 e 4 previnem a troca. JTBD nos ajuda a identificar o que está na cabeça do cliente que o faça avançar ou permanecer com soluções atuais.

Case da Lincon

Somos levados a crer que mais funcionalidades e benefícios em nossos produtos levam à mudança. Isto não é verdade, o que importa é reduzir a ansiedade e se posicionar no contexto certo para vencer um hábito. Quando se entende profundamente o Job do seu cliente você vai muitas vezes “piorar” um produto para que o encaixe fique perfeito. Aqui na Lincon cuidamos de pessoas com diabetes e hipertensão. Como estas doenças são multi-disciplinares é preciso estar de olho na alimentação, atividade física, stress, sono, entre outras coisas. Nossa tecnologia faz a coleta de várias fontes de saúde e alimentação certamente é um dos principais. Agora, esta tarefa é recheada de fricções. Para se ter uma ideia, considerando apenas um café da manhã, um aplicativo padrão do mercado de dietas vai levar 10 cliques em média para adicionar um simples pão com ovo. Eu fiz isso em dezenas de aplicativos, me surpreendeu tamanha dificuldade.

Nossa abordagem foi simplicar pensando no JTBD do cliente e do nosso time saúde. A tabela abaixo mostra um pedaço das conclusões que tivemos estudando a jornada de ambas as partes. A figura à esqueda abaixo da tabela mostra como são os apps em geral e à direita o que foi que a Lincon fez. Perceba a mudança brusca que fizemos na redução de ansiedade por parte do paciente.

Linha do tempo do Progresso (visão JTBD)

A chave do sucesso então é entender profundamente sobre o processo de decisão de mudança do consumidor. É preciso entrar na sua jornada, do início (o primeiro pensamento) ao momento Wow (satisfação e experimentação da proposta de valor do produto).

Isto e muito mais vem na próxima edição!

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Antes de começar, queria desejar a todos boas festas 🎅🎄 e um excelente ano novo 🥂🍾. A newsletter volta no dia 15 de Janeiro. Boa leitura!

🕐Tempo estimado de leitura: 5Min

Há 2500 anos atrás, Demócrito, filósofo grego, foi a primeira pessoa a julgar que todos os elementos do universo eram formados por átomos. A teoria veio do seguinte pensamento: O que acontece se qualquer elemento for dividido em pedaços menores de forma contínua? Chegará um momento onde não será mais possível fazer a divisão. A parte final, indivisível, ele chamou de atomo (do grego, “a” = negação e "tomo" = divisível). Centenas de anos se passaram e em 1808 o químico John Dalton comprovou a existência deles por meio de uma série de experimentos científicos, difundindo assim a teoria atômica.

A curiosidade é que, ainda que houvesse a comprovação na época, o átomo não era algo que podía ser visto. Demorou 147 anos para que o primeiro ser humano fosse capaz de realmente vê-lo por meio de um microscópio avançado. A tecnologia evoluiu de tal forma que em 2018 um estudante de física conseguiu tirar uma foto onde é possível ver um átomo de estrôncio a olho nu: (🤯 é incrível, super recomendo ler como ele fez este feito caso sua cabeça esteja dando um nó… como???):

Single Atom in an Ion Trap, por David Nadlinger (Universidade de Oxford)

Como somos capazes de descobrir aquilo que não vemos?

A história está repleta de descobertas daquilo que não somos capazes de experimentar diretamente pelos 5 sentidos. Por exemplo, as ondas de rádio, a radioatividade, o funcionamento do núcleo das estrelas, espaço-tempo, expansão do universo…

A resposta é dada por David Deutsch, físico israelense da universidade de Oxford. No seu livro The Beginning of Infinity ele argumenta que o conhecimento vem da teorização e conjectura, não dos nossos sentidos (por isso dos átomos descobertos antes da tecnologia avançada para vê-los).

Por quê os sentidos são inválidos? Como escutamos sempre por aí: Porque as aparências enganam! Por exemplo, a Terra está em rotação mesmo que você não sinta. Aristarco de Samos só concluiu que Terra gira porque em algum momento conjecturou. Embora os sentidos sejam importantes para ciência, eles não são a fonte que o conhecimento deve ser derivado.

Portanto, nos resta teorizar, conjecturar e experimentar. E isso já existe de forma estruturada. Conheça o Toyota Kata.

O jeito Toyota Kata de progredir

Fonte: Feito por mim, mas inspirado na animação do Bill Costantino

Toyota Kata (TK) é a metodologia que abraça a melhoria contínua. Mas sua forma de pensar pode ser aplicada perfeitamente para estratégia empresarial e porque não, produtos? Este é o nosso objetivo aqui. Portanto, os próximos exemplos e comentários serão dentro do contexto de Estratégia de Produtos.

O TK passa por 5 elementos:

1. Visão: A visão de longo prazo da empresa em relação ao seu cliente. Por exemplo, para a empresa Figma é: “Tornar o design acessível a todos”. Ela é qualitativa e de longo prazo;

2. Desafio (challenge): Para atingir a visão, uma vez que ela é ampla por definição, é importante estabelecer desafios de curto/médio prazo (1 a 3 anos) que podem demonstrar o que é necessário para chegar lá. Os desafios são comunicados como objetivo estratégico que alinha a companhia em termos de foco e organiza os times da empresa. Desafios são mensuráveis em sua grande maioria das vezes. Por exemplo, no caso do figma pode ser (achismo total aqui, mas vale conferir como figjam do figma nasceu): “Crescer 10x o número de usuários não designers na plataforma em 1 ano”;

3. Condição Atual: Onde estou hoje? O que sei sobre os problemas/desafios/necessidades que precisam ser resolvidos para chegar lá? Que tipo de soluções/ideias são possíveis? No caso do figma a condição atual poderia ser que sua base corrente de “não designers” é de 15%;

4. Condição Alvo (target condition): Como desafios são grandes e cheios de incertezas pelo caminho, é importante dividi-lo em partes menores para serem atacados. Isso inclui estabelecer alvos que a equipe não sabe como atingir no dia seguinte e portanto vai buscar espaço para experimentar diversos caminhos/soluções. Para o figma, a condição alvo poderia ser: “Pelo menos 1 produto, com tração, voltado ao público não designer”. Para uma pessoa de produto, a próxima pergunta seria: Qual dor vamos atacar para desenvolver este produto?

5. Experimentar: Experimentar soluções para chegar à condição alvo da forma mais eficiente possível. As interações a cada experimento revelam novas alternativas e assim por diante. É o processo lean que tanto ouvimos falar, de construir, medir e aprender. No papel do Produto Manager, líder do projeto, fundadores ou time do projeto seria fundamental entrevistar potenciais públicos-alvo, mergulhar nos números atuais, entender os pontos de fricção, entender as alternativas existentes e etc.

Abaixo você pode encontrar mais um exemplo do que seria uma estratégia de produto, agora da empresa Uber. Eu fiz uma adaptação do canvas de estratégia de produtos da Melissa Perri, que é construído em cima do TK. Você pode encontrar o Canvas para download aqui.

Agora é a sua vez de entrar na piscina, sujar as mãos ou descer para o playground. Maaaas… Eu sinceramente acho que o Toyota Kata por si só não é suficiente para montar uma excelente estratégia de produtos. Então eu queria compartilhar mais dois materiais com você caso esteja a fim de ir um passo além (Ambos conteúdos em inglês):

1. How to Create a Great Product Strategy

2. Thread do Shreyas Doshi sobre estratégias de produto boas e ruins:

The whole [scientific] process resembles biological evolution. A problem is like an ecological niche, and a theory is like a gene or a species which is being tested for viability in that niche.

― David Deutsch, The Fabric of Reality: The Science of Parallel Universes and Its Implications

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Hoje começamos a là “Documentário”. O conteúdo está denso, com vídeos, ferramentas e muita leitura. Pegue sua pipoca e vamos nessa.

Em 1608 um holandês de nome Hans Lipperhey anunciou um novo instrumento que fazia objetos distantes parecerem mais perto. Galileu Galilei (físico, matemático, filósofo e astrônomo italiano) ficou maravilhado na época, a tal ponto de construir o seu próprio! A invenção? O telescópio. Desde então, Galileu nunca mais olhou para o céu da mesma forma. Diversas descobertas da astronomia viriam a partir dali. Particulamente, em 1610, ele observou Saturno pela primeira vez por meio do instrumento. Algo estava estranho. O planeta parecia completamente diferente se comparado ao que era visto pelos olhos nus dos nossos ancestrais.

Curiosidade😳: Saturno é um dos 5 planetas que podem ser vistos a olho nu da terra (os outros são Mercúrio, Vênus, Marte e Júpiter)

Pela qualidade rudimentar do equipamento ele observou que Saturno era formado por 3 corpos celestiais, o planeta em si e outras duas grandes luas, sendo uma de cada lado. Ele documentou desta forma:

Saturno por Galileo Galilei em 1610, imagem meramente ilustrativa.

Poucos anos depois Galileu olhou de novo para Saturno e não haviam mais “luas” lá. Elas tinham sumido (hoje sabe-se que ele olhou para os anéis em um ângulo que não era possível percebê-las, de lado). Em 1616 ele volta a ver as “luas”. Porém, agora tinham um formato diferente. Pareciam “braços”.

🛸👽 Mistério 👽🛸

49 anos mais tarde Christiaan Huygens resolveu o problema. Graças ao avanço ótico nos telescópios ele deduziu corretamente que existia um sistema de anéis.

Saturno por Christiaan Huygens (publicação de 1655)

A dupla telescópio e olho nu continuam jogando forte até hoje. Juntos, formam o método Direct Imaging para detectar planetas diretamente. Em 2018 foram descobertos mais de 20 planetas desta forma.

Mas, há limitações no Direct Imaging e são necessários outros caminhos se quisermos ir além. Um método popular nos dias de hoje se chama Transiting. Ele mede a intensidade da luz das estrelas e deriva potencias planetas que as orbitam quando há uma queda na luminoside. Difícil de entender por palavras, mas a imagem abaixo explica por si só.

Fonte: American Museum of Natural History

Em 2018 foram encontrados mais de 3.000 planetas com essa tecnologia. Que salto expressivo! O método Transiting é 150x mais poderoso que o Direct Imaging. 😮

Esta história toda me lembra a forma tradicional de como criamos personas.

A forma tradicional, digamos que seja o equivalente ao Direct Imaging, funciona mais ou menos assim:

• Uma pesquisa é realizada com seus usuários

• Então, identifica-se padrões comportamentais e demográficos de forma mais artística e manual

• Por fim, cria-se a persona (podendo ser ainda um protótipo a ser refinado, o que chamamos de proto-persona, ou algo mais definitivo)

O desafio vem para produtos com uma escala significativa de usuários. Acaba-se perdendo a habilidade de refinar/definir/encontrar personas por meio do método tradicional.

Indo além com Machine Learning e algoritmos de categorização (ou “clusterização”)

⛔ Pausa! ⛔

🚩 Nota ao leitor: Fique comigo, não vou ficar falando de matemática, estatística, programação ou lógica de forma pesada. O objetivo é tornar o complexo tangível e fácil.

Nosso equivalente ao Transiting, uma ferramenta 150x melhor, é o uso do Machine Learning. Especialmente algoritmos de clusterização. Clusterização é a a identificação de elementos não categorizados feita automaticamente. Veja a imagem abaixo:

Fonte: https://www.javatpoint.com/clustering-in-machine-learning

Nós não dizemos ao computador o que é uma pêra, maçã ou morango. Ele simplesmente as identifica automaticamente por similaridades. Daí a aplicação para personas! Imagine reunir informações de comportamentos de seus usuários e entregar ao algoritmo para que sejam identificados os similares? Você pegou a ideia né!? Não se aprende a nadar sem entrar na água. Então, vamos mergulhar!

Aplicando na prática.

[os dados a seguir foram alterados e anonimizados]

Antes de mais nada, eu preciso agradecer ao Rubem Vasconcellos que me ajudou com os dados do estudo. Ele é super estudioso da área de produtos e tecnologia! Grande amigo e parceiro. Vale dizer que os dados são anonimizados! Logo, estamos cobertos pela LGPD. A LGPD classifica dados anonimizados como aqueles que não são possíveis de fazer engenharia reversa para identificar o seu titular. Você vai observar que a planilha possui dados como idade e valores, mas estes foram também alterados impossibilitando assim a identificação dos usuários por qualquer meio técnico do nosso lado.

Passo 1: Reúna os comportamentos que você acredita ser importante. É necessário que seja um número. Por exemplo: Número de Compras, Quantidade de Downloads, Número de Visitas e etc. É importante entender, no seu contexto, quais variáveis de comportamento têm forte influência na categorização dos seus dados. Para ilustrar, para um ecommerce dados como quantidade de compras por ano, ticket médio e quantidade de itens médio por compra são melhores opções frente a quantidade de tempo no site ou número de comentários por exemplo. É importante pensar com calma nos atributos que você vai considerar. Aqui vale um brainstorm com seu time para entender que dados estão disponíveis e a qualidade deles.

Crie uma planilha e exporte para .csv. Ela será utilizada no Passo 2.

Print das primeiras 5 linhas da planilha de dados modelo do artigo.

Passo 2: Rodar o algoritmo! Configurar um ambiente de machine learning pode ser desafiador para quem não é da área. Então, para superar esta potencial dificuldade, vamos utilizar o Google Colab (um ambiente já montado em máquina virtual para você rodar seu estudo). Você não precisa configurar nada. Basta acessar este link e mudar algumas coisinhas que vou te mostrar abaixo.

Link para o ambiente 🔗

Passo 3: Customizar para sua necessidade. Neste passo eu separei um vídeo de 7min para você me acompanhar nos ajustes (dica, coloque na velocidade 1.5x).

Assistir Vídeo Explicativo 🔗

Pass 4: Retirar conclusões e definir um plano de ação. No nosso exemplo as seguintes personas foram identificadas:

Como lemos os dados acima? O grupo blue (azul) seria assim:

São clientes de 173 dias de cadastro. Transformando os dias para meses temos 5.7 meses. Na média são 38 anos de idade, com ticket médio de R$2.907 e 24 produtos no carrinho (arredondando).

Temos que fazer isso para todos os grupos identificados e em seguida tirar as nossas conclusões:

• Persona 1 (blue/azul):

  • Tempo como cliente: 5.7meses

  • Idade: 38 anos

  • Ticket Médio: R$2.907

  • Produtos no Carrinho: 24

• Persona 2 (red/vermelho):

  • Tempo como cliente: 1 ano e 3meses

  • Idade: 41 anos

  • Ticket Médio: R$458

  • Produtos no Carrinho: 6

• Persona 3 (green /verde):

  • Tempo como cliente: 5.4 meses

  • Idade: 39 anos

  • Ticket Médio: R$531

  • Produtos no Carrinho: 4

Quais seriam as possíveis recomendações/plano de ação baseado no aprendizado acima?

1. Grupo blue/azul: São clientes recentes com muitos produtos adquiridos e um ticket médio alto. Você poderia sugerir mais produtos de ticket alto para eles, ofertar produtos complementares ou trabalhar estratégias de member-get-member, já que são possíveis fãs pelo pouco tempo e alto volume de produtos.

2. Grupo red/vermelho: São clientes mais antigos que consomem pouco e com ticket médio baixo. Ações de engajamento como ofertas e promoções podem ser muito efetivas neste público. Outro detalhe é na visão de produto. Por que não entrevistá-los para entender o motivo que não compraram mais e de forma recorrente?

3. Grupo green/verde: São clientes recentes, com ticket baixo e poucos produtos adquiridos. Podemos ter ofertas exclusivas para este público que sejam voltadas ao engajamento. Como por exemplo, aproveite este cupom válido para suas primeiras 10 compras. Uma hipótese, já que existe o grupo azul, é que as pessoas estão com dificuldade de navegar no site para encontrar o produto ou tem uma objeção não respondida. Valeria também entrevistar esse pessoal para ir a fundo.

As conclusões acima podem ser muito mais poderesas se tivermos mais contexto de negócio e trouxermos mais características para análise. Um outro detalhe interessante é, você pode extrapolar esta análise para ações de vendas, marketing, melhoria de produto, testes segmentados… a criatividade aqui é infinita.

“In God we trust; all others must bring data”

- William Edwards Deming

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Sulivan Santiago (sobre mim)
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Olá, aqui é o Sulivan Santiago, CTO da Lincon Health. Na minha caminhada ajudei milhares de empreendedores e intraempreendedores a lançarem seus produtos no mercado. Esta newsletter é um compilado de insights, análises, conteúdo e minhas próprias loucuras na jornada de zero a um.

Esse desafio matemático parou a internet quando foi descoberto que era aplicado aos alunos do primário (por volta de 11 anos de idade) da China. O desafio:

Se um navio tivesse 26 ovelhas e 10 cabras a bordo, quantos anos teria o capitão do navio?

Para deixar mais divertido o texto, por que você mesmo não tenta resolver? Vamos lá, valendo!

E então? Difícil, não é? Algumas respostas foram:

• O peso total médio de 26 ovelhas e 10 cabras é 7.700kg. Se na China você precisa de uma licença mínima de 5 anos para transportar mais de 5.000kg em um barco, e a idade mínima para ter uma licença é 23 anos, então a idade é, no mínimo, 28 anos.

• A maioria disse que era simplesmente 26 (ovelhas) + 10 (cabras) = 36

• Alguns poucos disseram que era impossível de resolver

A resposta correta é “não existe informação suficiente”. Consigo sentir seu desapontamento daqui. Eu também fiquei… Entretanto, o objetivo da China era apenas testar as habilidades de pensamento crítico dos estudantes nas aulas de matemática. Bom, funcionou!

(…) Conectando os Pontos

É impressionante como o desafio acima tem semelhanças profundas com nosso dia a dia, mas não da forma direta como foi apresentado. Perceba que existiam poucas variáveis na pergunta, então é possível dizer que não existe informação suficiente. No dia a dia, na construção de startups, produtos e features, é diferente, temos muitos dados disponíveis. Ainda assim, é possível que a informação não seja suficiente! Como?

Veja um exemplo sob a ótica da Lincon Health. A Lincon Health é uma terapia digital que transforma a maneira que pessoas com diabetes e hipertensão lidam com a saúde. A jornada de quem tem uma ou ambas dessas doenças crônicas é bem desafiadora, repleta de dores e necessidades não atendidas. Ancorados na mentalidade Lean, de construir, medir e aprender, quando desenvolvemos nosso MVP a missão era responder a seguinte hipótese de risco: Mudamos o comportamento das pessoas com diabetes e hipertensão?

Como a hipótese endereçava comportamento e não tecnologia nosso MVP foi desenhado com ferramentas NoCode (Google Forms, Google Sheets, Google Data Studio, Whatsapp e GlideApps) para uma ida rápida ao mercado:

MVP da Lincon Health

A análise.

[os dados a seguir são fictícios para exemplificar o tema discutido]

Imagine que você seja a pessoa responsável por responder se a hipótese está sendo validada ou não e também encontrar o que não está funcionando para que haja novos experimentos e melhoria contínua. Você mergulha na primeira métrica, quantidade de pessoas que perderam peso, e encontra isso:

*Importante: Na Lincon Homens e Mulheres são coletados a partir do gênero que a pessoa se identifica.

Sua conclusão pode ser: “Excelente, temos sucesso em 90% da amostra. Porém, temos espaço para trabalhar a perda de peso em mulheres (hoje em 83%)”. Você corre no seu customer success ou na coach de saúde e diz: “Olha, precisamos melhorar o resultado em mulheres! Vamos revisar nosso produto/processo”.

Será mesmo? Após reflexão você percebe que peso, como número absoluto, não é um dado bom já que a amostra contém pessoas que partem de pesos muito diferentes. Então, decide fazer um recorte de % de peso corporal relativo perdido:

>=3% (este número pode ter saído de algum benchmark ou estudo clínico por exemplo)

Você pensa: “Wow, na verdade temos que melhorar o resultado nos homens! Ei, customer success, esquece o que eu falei anteriormente. Não é mais sobre mulheres, elas estão detonando. 66% delas perderam igual ou mais de 3% do peso corporal…”

O grande erro nas duas conclusões acima é que não se pode tomar decisões de pivotar ou perseverar em cima de métricas que não traduzem o JOB TO BE DONE do cliente.

Métricas como peso e % de peso perdido são correlacionadas à mudança de hábito mas não definem comportamento ou saúde final. A métrica que realmente é ouro aqui é a chamada Hemoglobina Glicada. Ela mostra redução ou aumento do nível de glicose no sangue nos últimos 3 meses (o fator tempo diz muito sobre hábito). Então, o cenário muda mais uma vez:

>=1% (este número pode ter saído de algum benchmark ou estudo clínico por exemplo)

Opa, agora sim. Voltamos novamente às mulheres. Percebeu como múltiplas segmentações podem apresentar respostas diferentes? Isso se chama paradoxo de simpson, quando dados segmentados apresentam tendências diferentes de quando estão agrupados. Super recomendo ver este post da Mixpanel sobre.

Resumindo, sua decisão teria sido totalmente equivocada se você parasse na primeira ou segunda análise.

Lições importantes:

• Números não sabem o que é verdade, isto quem decide é você. Existem diversas falácias que podemos evitar, aqui estão algumas para aprofundar;

• Não há nada de errado em trabalhar com métricas correlacionadas (peso e % de peso perdido neste exemplo), mas não esqueça que decisões de pivotar ou perseverar devem ser sempre em cima da métrica que reflete seu job to be done final, que define o sucesso do seu cliente;

• Segmentação, segmentação e segmentação quando for analisar dados. O paradoxo de Simpson está em tudo, na aquisição, em canais, no churn, em indicadores organizacionais... Esteja ciente e cubra este ponto cego 😉

Cada vez mais as decisões têm impacto exponencial por causa da tecnologia. Um erro e você pode parar longe de onde gostaria. Esta é uma verdade enorme em produtos digitais.

Curiosidade😳: Se você errar em 1° grau para direita a rota de Congonhas para Lisboa, você vai parar em Marrocos! E se você errar em 1° sua decisão?

“É notável quantas vantagens a longo prazo pessoas como nós ganharam tentando ser consistentemente não estúpidas, em vez de tentarem ser muito inteligentes.”

- Charlie Munger

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Li e #recomendo: The Decision Checklist: A Practical Guide to Avoiding Problems.

Sam Kyle traz dicas práticas e acionáveis sobre como tomar boas decisões e tornar o processo de melhoria em algo sistemático. Um livro curto, rápido e cheio de conhecimento.

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Sulivan Santiago (sobre mim)
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Olá, aqui é o Sulivan Santiago, CTO da Lincon Health. Na minha caminhada ajudei milhares de empreendedores e intraempreendedores a lançarem seus produtos no mercado. Esta newsletter é um compilado de insights, análises, conteúdo e minhas próprias loucuras na jornada de zero a um.

No século VI, na Índia, surgia o jogo Shaturanga. Tenho certeza que você jogou, joga ou pelo menos já ouviu falar. Mas, não por este nome. Que tal xadrez? O jogo se popularizou na China e Pérsia. A propósito, o nome xadrez vem da palavra persa shah que significa rei. No tabuleiro, 16 peças de cores diferentes (comumente pretas e brancas) duelam entre si.

Aparentemente, seguindo a lógica da probabilidade, a chance de um lado ou outro vencer é de 50% (dado que os oponentes têm igual habilidade). Mas, veja que curioso. Resultados estatísticos coletados de partidas de xadrez desde 1851 demonstram que enxadristas que controlam as peças brancas têm uma maior taxa de vitória, graças à “vantagem do primeiro movimento”.

Fonte: Wikipedia

Contudo, a vantagem das brancas é menos significante em jogos rápidos, bem como em jogos de xadrez entre enxadristas amadores. - Trecho retirado da Wikipedia

Em uma conclusão rasa e rápida, é inútil a teoria da vantagem do primeiro movimento se não soubermos (1) que ela existe e (2) como explorá-la.

O paralelo em produto

Se você pudesse ter a vantagem do primeiro movimento na criação de um produto ou startup para maximizar sua chance de vitória, qual seria?

Para muitos, a chance estaria na fonte originária da criação. Ou seja, partir de uma necessidade real do mercado. Certamente esta abordagem adiciona uma maior chance de sucesso. Needs-driven é o termo técnico para isso, quando o mercado puxa a necessidade de um novo produto;

💡 Fato curioso: O livro Jobs to be Done do Anthony Ulwick aponta 86% de chance de sucesso quando se parte de uma abordagem needs-driven.

Outras fontes incluem:

1. Ideas-driven: O produto é empurrado ao mercado a partir de uma ideia;

2. Needs-driven: O mercado puxa a necessidade de um novo produto;

3. Tech-driven: A tecnologia abre possibilidades de aplicação em diversos setores, mercados ou categorias (ex: tecnologia Drone poderia ser aplicado à delivery, atendimento médico, pulverização agrícola e etc);

4. De um setor/orgão: Regulações, restrições e etc impõe a necessidade de novas soluções (startup Privally criada para ajudar empresas na adequação e gestão da LGPD);

Seja qual for a abordagem utilizada, existe um ponto fundamental em comum a todas como fator crítico de sucesso. Adoção! E preferencialmente, em massa. O que queremos dizer é que precisamos de mercado. Não se faz uma festa sem convidados.

Comece pelo mercado

Mantendo ainda o paralelo com o mundo do xadrez, o mercado é representado pelo tabuleiro. E a pergunta que surge é:

Para qual casa do tabuleiro (mercado) devo movimentar minhas peças (produto) na largada do jogo?

A vantagem do primeiro movimento está em saber onde a PERCEPÇÃO DE VALOR está concentrada. Para ilustrar, vejamos o exemplo de um restaurante:

Suponha que você seja um cliente do restaurante. A entrada e o prato principal foram bem servidos, o que você faz com a sobremesa e o café? Provavelmente vai pular. Você só tem R$90 disponível, quem ficaria de fora? Talvez a entrada, sobremesa e café. Você tem pouco tempo para uma refeição, quem você pediria? O prato principal e quem sabe uma bebida. Você pode até comer a ordem completa dos pratos, mas se tiver que priorizar, vai no prato principal (produto principal). É aí a maior percepção de valor! Dificilmente as pessoas vão a um restaurante apenas para consumir o café ou sobremesa por exemplo. Neste caso, bebidas, entradas, sobremesas e o café são produtos auxiliares.

Opa… mas calma aí! Vamos pausar por um minuto.

💡 Como saber se seu produto é principal ou auxiliar?

Pense em termos de resolução de problema. Para o cliente chegar lá, onde ele gasta mais dinheiro? Veja o exemplo da Lincon Health, onde ajudamos pessoas que buscam cuidar da sua diabetes. Veja a cadeia de valor e onde ela gasta mais dinheiro (plano de saúde e medicamentos)

Voltando da pausa…

Portanto, seu primeiro movimento é decidir se vai se posicionar como um prato principal, auxiliar ou ambos.

Se for um produto auxiliar: é necessário certificar que as variáveis abaixo sejam coesas:

🔽Baixo Volume e 🔼 Alto Ticket Médio ou

🔼Alto Volume e 🔽 Baixo Ticket Médio

E duas perguntas cruciais precisam ser respondidas aqui:

1. Se o volume é baixo, eu consigo ter um ticket médio razoável para criar um negócio (margem)?

2. Se o ticket médio é baixo, há volume (tamanho de mercado) disponível?

3. Se o volume é inexistente mas o potencial do ticket médio é interessante, é fácil de chegar no meu público alvo?

4. A dor é grande a ponto de criar uma oportuniade de um produto auxiliar?

Se for um produto principal: Pela natureza de um produto principal, este mercado já é conhecido pelo cliente e portanto classificamos como oceano vermelho (a demanda é existente pois o cliente sabe que tem a dor, tem dinheiro e procura resolvê-la). Logo, é um mercado potencialmente bem concorrido. Nesta ótica, temos duas estratégias para operar neste jogo:

1. Focar no Valor Percebido: Aumentar o que chamamos de WTP (Willingness to Pay) do cliente. Por exemplo, o que faz alguém pagar mais por um iphone versus outros celulares mais baratos e equivalentes? WTP! Seu produto precisa ter um diferencial muito grande para motivar o uso do seu produto/serviço e não do concorrente;

2. Focar na Eficiência Operacional: Produtividade e melhores acordos e condições com fornecedores e a força de trabalho. Se sua empresa consegue gastar menos para entregar o mesmo ou mais, bingo! Se seus colaboradores são mais baratos e você consegue entregar a mesma qualidade do concorrente, bingo! Se você consegue entregar o dobro, triplo e etc com o mesmo time, bingo!

É fácil entender o conceito, difícil é por em prática… até porque a maioria dos produtos que hoje são categorizados como principais foram um dia produtos auxiliares (pense nos celulares como exemplo comparado às antigas linhas fixas). Uma discussão profunda entre o time fundador dos elementos a seguir pode ajudar na escolha correta:

• visão, propósito, dedicação, ambição, potencial de mercado, volume, nível da dor/necessidade, frequência, ticket médio, capital disponível, talentos e etc

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Li e #recomendo: Better Simpler Strategy de Felix Oberholzer-Gee.

O professor da Harvard Business School conta como empresas podem criar drivers de valor para se posicionarem de forma autêntica em um mercado volátil e competitivo.

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