Esteja você procurando market-fit, escalando sua startup ou buscando crescimento exponencial a máxima é sempre verdadeira: você precisa diminuir o máximo de incertezas que puder. Geralmente, para isso, recorremos à pesquisa. De forma bem simplificada: formula-se uma hipótese, realizam-se experimentos para testar a hipótese e os dados coletados são analisados para suportar ou refutar a hipótese.
É claro que a definição da hipótese bem como o experimento, a síntese e a análise tem suas peculiaridades, suas diferentes formas de fazer que variam de acordo com o contexto da empresa, o orçamento e o que se espera de resultado. Mas no geral, todas seguem o princípio do método científico descrito acima, por mais que as demandas e flexibilidades da indústria tenham adaptado os modelos de pesquisa.
Antes de despender seu dinheiro contratando um time de desenvolvedores para criar um produto, você pode querer saber se o mercado realmente está precisando da solução que você oferece. Nesse cenário você precisa 1 - entender qual decisão você precisa tomar, 2 - mapear quais evidências você precisa coletar, 3 - planejar sua abordagem, 4 - executá-la para aí então 5 - sintetizar o conhecimento obtido e 6 - tomar a decisão. É preciso saber como conduzir cada uma das etapas, já que todas elas têm diversas nuances que variam muito dependendo do contexto.
Mas você pode tentar seguir com a sua intuição. Acreditar na sua ideia, contratar designers e desenvolvedores que vão construir um produto. Gastar em infraestrutura e ver no que dá. A maioria das pessoas que trabalham com pesquisa e produto são contra essa ideia. No livro Continuous Discovery Habits, a autora Teresa Torres cria um framework de produto chamado Opportunity/Solution Tree para guiar os experimentos de um time e compor seu roadmap: você define um outcome, geralmente topdown ou objetivo de negócio alinhado com a visão da empresa; você cria o espaço de oportunidades, mapeando quais oportunidades existem (pain points, necessidade dos usuários) seguido do espaço de solução. Para cada solução, você conduz experimentos que refutam ou validam a solução em questão. Exemplo fictício para uma empresa de transporte por aplicativo:
No entanto, a autora diz que o espaço de oportunidades é virtualmente infinito, e por isso devemos entrevistar pessoas todas as semanas criando um recrutamento automatizado e recorrente, mesmo que não tenhamos nada para descobrir de imediato. O espaço de oportunidades é sim infinito, mas as oportunidades que servem ao propósito do outcome desejado não. Já estive em alguns cenários diferentes: empresas onde pesquisa era algo relativamente novo, e todos os designers queriam testar tudo, sempre. Empresas maiores onde cada time tinha um UX Researcher alocado, e até empresas onde pesquisa era menosprezada.
Não fazer pesquisa é obviamente ruim
Como eu disse, precisamos reduzir incertezas. Nove em cada dez startups morrem porque não resolvem problemas reais do consumidor. Como saber quais os problemas do consumidor? Como saber se esse problema é relevante? Como saber qual o tamanho do mercado? Como resolver determinado problema de maneira correta? Muitas perguntas que precisam de resposta, e para coletar respostas você precisa usar métodos de pesquisa para entender melhor a cabeça do consumidor. Existe a ideia de você pode canalizar essas respostas já que você é consumidor também, não caia nessa. Nosso sistema é frágil e sucumbe aos vieses mais variados.
… fazer pesquisa demais, também
Em contrapartida, em times que estão crescendo, fazer pesquisa demais pode ser paralisante. Há vários fatores diferentes para analisar ao decidir se você precisa conduzir algum tipo de pesquisa ou não, mas o principal é entender a decisão que você precisar tomar no final do projeto. Um exemplo:
Neste exemplo, o Airbnb pode decidir que a implementação é grande, vai afetar toda empresa e por isso eles precisam ter um nível de certeza maior. Além disso, um MVP demandaria pelo menos 1 mês. A pesquisa nesse caso é necessária. Agora vamos supor que o Airbnb vai decidir se vai implementar a opção “check-in sem contato” na sua experiência. Após as considerações, o time viu que essa já é uma demanda global por conta da pandemia, além disso existem diretrizes de saúde que justificam a implementação do recurso.
Se um time de produto depender de validações e experimentos para todas as decisões, ele anda devagar e por consequência não performa bem e o produto perde vantagem competitiva. Se trocar um botão de lugar é algo que não tem potencial destrutivo e pode ser feito em 2 horas, não precisa de um experimento nem pesquisa. A própria implementação vai responder qualquer dúvida remanescente sobre a iniciativa.
Como encontrar o equilíbrio?
A intuição não é substituto para a voz do usuário, mas ela pode ser refinada pela própria voz do usuário. Houve um projeto onde eu não poderia entrevistar o usuário final, por questões de tempo e recurso. Decidi entrevistar os atendentes que conversavam com os usuários basicamente 8 a 9 horas por dia, todos os dias. Eles desenvolveram intuição apurada para dizer como o usuário pensa (no campo de pesquisa quando não temos acesso à audiência ideal procuramos por proxies e audiências análogas). Essa intuição pode ser adquirida pelo profissional de produto, pelo CEO ou pelos integrantes do time na medida em que as pesquisas acontecem. Independente da sua posição, é importante se perguntar como você pode ganhar mais conhecimento sobre o seu usuário a cada pesquisa. Participar das sessões, incluir a participação dos integrantes do time, se você for o responsável pela pesquisa, mas sobretudo, documentar o conhecimento sobre o modelo mental do usuário em uma espécie de oráculo e manter esse documento o mais atualizado possível para que haja um consenso sobre como o usuário pensa.
