Nos negócios, ideias que agradam a todos são especialmente perigosas:
🤨 apresentação convincente;
🤨 chefe acena com a cabeça;
🤨 equipe já discute escalabilidade;
🤨 mercado ainda não sabe que agora é obrigado a comprar isso.

Para não descobrir a verdade após investimentos sérios, usa-se o ciclo HADI — método de testar hipóteses através de experimentos curtos.

🔤- Hipótese
🔤- Ação
🔤- Dados
🔤- Insights

Em termos simples: Hipótese → Ação → Dados → Conclusões.

🔤 — Hipótese

Hipótese não é: "Acho que os clientes vão gostar".

Isso é opinião. Às vezes especializada, às vezes coletiva, às vezes dita pela pessoa com o maior nível hierárquico. Mas ainda assim opinião.

Uma hipótese de trabalho soa de forma concreta:

Se fizermos X para o público Y, o indicador Z mudará de A para B em um determinado período, porque…


Por exemplo: Se oferecermos uma caixa de teste em vez de um palete, a conversão para o primeiro pedido aumentará, porque o risco da compra experimental será reduzido.

O critério de sucesso é definido antecipadamente. Caso contrário, a ausência de vendas sempre pode ser explicada como "aumento de reconhecimento".

🅰️ — Ação

Em seguida, é necessário um experimento mínimo que forneça a resposta.

Não é necessário construir imediatamente uma produção, fabricar um estoque anual e escrever uma estratégia até 2035.

Pode-se fazer um protótipo, uma oferta de teste, uma amostra demonstrativa ou um lote pequeno.

O objetivo do experimento não é criar um produto perfeito, mas obter conhecimento útil de forma rápida e barata.

🔤 — Dados

Antes do lançamento, definimos:
— o que medir;
— quanto tempo dura o teste;
— qual resultado consideramos sucesso;
— em qual resultado paramos.

É importante não confundir métricas de negócios com métricas de vaidade.

Visualizações e alcance parecem bonitos. Mas o negócio é confirmado por pedidos, disposição para pagar, compras repetidas e margem.

🔤 — Insights

Os dados mostram o que aconteceu. O insight explica por que isso aconteceu e o que fazer a seguir.

"Recebemos 20 solicitações" — dados.

"Os clientes estão interessados, mas o volume mínimo de fornecimento é muito grande" — conclusão.

"No próximo ciclo, testamos o fornecimento em caixas através de um distribuidor" — decisão.

A hipótese pode ser confirmada, parcialmente confirmada ou não confirmada. A última opção também é um resultado.

Melhor um experimento barato hoje do que um heroísmo caro daqui a um ano.

🌏Como funciona em empresas globais

📺Netflix testou a substituição da classificação de cinco estrelas pelos botões "curtir" e "não curtir". Uma mecânica mais simples aumentou a atividade dos usuários e melhorou as recomendações.

📱Dropbox antes do desenvolvimento completo verificou a necessidade através de pesquisas e protótipos clicáveis. Primeiro descobriram se o cenário era necessário para o cliente, e só depois construíram a solução.

🏠Airbnb testou o impacto de fotos de qualidade nas reservas. O imóvel em si não mudou — mudou a forma de mostrar seu valor.

🟠E nos meus projetos/produtos?

Não corro para construir e lançar uma nova produção, isso é sem sentido no início, quando o produto não é popular, não tem demanda confirmada, e o CAPEX colossal simplesmente não será justificado em condições de incerteza.

A abordagem é extremamente simples:
1️⃣ produzir laboratorialmente alguns protótipos de diferentes formulações para testes de campo
2️⃣ visitar 2-3 clientes para testar em objetos reais
3️⃣ determinar a formulação funcional, calcular a economia unitária com base no mercado
4️⃣ produzir um lote piloto para cobrir pelo menos 2-3 distribuidores
5️⃣ iniciar vendas experimentais com o objetivo de "sentir" o mercado

Assim que as métricas do experimento mostrarem que a demanda foi confirmada, passa-se para o próximo passo: escalabilidade.

Vale notar que o HADI não garante o sucesso de cada ideia. Ele ajuda a entender rapidamente o que escalar e o que é melhor parar antes que a ideia comece a exigir orçamento.

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