Como gerenciar equipes voltadas para o crescimento exponencial

Participei de um webinário com Sean Ellis, o cara que inventou o termo growth hacking nesse post de 2010. Desde então o termo se tornou uma disciplina de marketing que deixou de ser apenas sobre hacks e passou a desenvolver um processo de gerenciamento de equipes que pode, se bem executado, levar qualquer tipo de empresa a um crescimento exponencial.   

Esse processo se chama High Tempo Testing (Testes em Alta Velocidade).

É um sistema que foi desenvolvido pela equipe de growth do Facebook, principalmente, e adotado (e aperfeiçoado) por muitas empresas que atingiram alto crescimento. Tais como Twitter, Uber, Airbnb, Hubspot e outras.

A ideia por trás do High Tempo Testing é simples. Quanto mais coisas você testar em um período de tempo, mais rápido a sua empresa irá crescer. Para ilustrar, veja abaixo um gráfico que mostra o resultado em crescimento de usuários do Twitter, a partir do momento em que eles aumentaram a quantidade de testes por semana.

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O processo em si combina uma versão simplificada do método científico e da metodologia ágil de desenvolvimento de software. Ele ajuda a definir experimento, implementar ciclos de aprendizados mais rápidos e a fazer mais com menos tempo.

O método científico aplicado ao marketing

De modo geral, o método científico de investigação e descobertas é conduzido em 6 estágios:

  1. Faça uma pergunta.
  2. Execute uma pesquisa.
  3. Construa uma hipótese.
  4. Teste sua hipótese através de um experimento.
  5. Analise os dados e chegue a uma conclusão.
  6. Comunique os resultados.

Empresas online usam esses princípios para elaborar um processo que, ao contrário das técnicas tradicionais de gerenciamento de marketing, se parece mais com uma ciência do que uma arte.  

Em um mundo onde tudo muda muito rápido, inovação acelerada é crucial para a sobrevivência de qualquer empresa. High Tempo Testing proporciona um modelo científico de teste de ideias (hipóteses), que são originadas por observações e pesquisas, através de experimentos cuidadosamente elaborados (como implementação de novas funcionalidades, testes A/B, etc).

Como o próprio nome sugere, em High Tempo Testing velocidade de execução é fundamental. Porque o mercado consumidor se modifica com tanta velocidade, o custo de estar errado é menor do que o custo de não fazer nada (Seth Godin). Daí a importância de se executar o maior número possível de testes em um período, ao invés de se preocupar em parar para formular o experimento perfeito.

Isso é corroborado pelo fato de que, obviamente, as margens de erro em um experimento de marketing são muito maiores do que um experimento científico. Uma margem de erro de 10-20% em um teste A/B tem poucas consequências para a empresa ou clientes. O mesmo não se pode dizer sobre experimentos na área de medicina, por exemplo.

Diferentemente do método científico, onde a qualidade do experimento faz toda a diferença, para crescimento exponencial o que importa é velocidade de execução. Isso não significa que não hajam padrões de qualidade, mas significa que o aprendizado acontece inteiramente “fora do laboratório” (no site live e não na mesa de reunião). Quanto mais testes você executar, mais rápido você irá aprender o que funciona.

Backlog de ideias

A primeira coisa que você precisa fazer é acumular um bom número de ideias a serem testadas. Para isso, empresas desenvolvem um backlog, que nada mais é do que um documento onde essas ideias são documentadas e organizadas de acordo com suas prioridades e áreas de impacto.

É melhor ter uma grande lista de ideias, de onde você poderá buscar experimentos rapidamente do que parar toda vez para fazer sessões de brainstorming para cada solução que você precisa. Lembre-se que velocidade é o mais importante, e reuniões de brainstorming são demoradas.

É por isso que você deve construir um backlog de ideias prontas a serem testadas. Isso envolve conversar regularmente com pessoas de todas as áreas da empresa (principalmente com a equipe de atendimento ao cliente). Incentive todos a contribuir e celebre tanto as boas quanto as más ideias. Uma má ideia pode gerar uma boa ideia em outra pessoa ou se tornar uma boa ideia no futuro.

Ao coletar essas ideias, encontre uma maneira de catalogar e organizá-las. Eu pessoalmente uso uma planilha do Google Docs, mas empresas como Pipefy e GrowthHackers.com têm trabalhado em produtos que fazem isso também. Outras pessoas usam Trello e Asana, que também são ótimas ferramentas. O importante aqui é o processo. Apenas certifique-se de que as ideias sejam organizadas por:

  • Nome: Que seja o mais claro possível para que seja entendido instintivamente
  • Área: Onde essa ideia irá impactar? Aquisição, Ativação, Retenção, Faturamento ou Recomendações?
  • Pontuação ICF: Dê um peso de 1 a 10 para cada ideia, assim você irá priorizá-las melhor:
    • I = Impacto provável na métrica que você está testando
    • C = Confiança de que a ideia vai dar certo
    • F =  Facilidade de implementação

Reunião semanal    

A reunião é a parte mais importante do método de High Tempo Testing. É onde você irá apresentar os resultados da semana anterior, disseminar os aprendizados que vocês tiveram e definir o que será testado na semana seguinte.

Porque é tão importante, o organizador da reunião deverá trabalhar bastante na preparação dessa reunião:

  • Durante a semana: Certifique-se de que os testes estão sendo conduzidos pela equipe no tempo estipulado.
  • 3 dias antes da reunião: Inspire sua equipe a pensar em ideias que queiram apresentar na próxima reunião, sempre pensando no foco da sua empresa no momento.
  • Dia anterior: Revise os dados dos testes e da empresa como um todo e selecione as ideas dadas pela equipe que serão apresentadas na reunião.

Executando testes

O tipo de teste que você irá executar com mais frequência é o Teste A/B (ou de multi-variação: A/B/C/D/E…).

Esse tipo de teste é preferível porque você terá mais confiança de que fatores externos não afetarão resultados.

Muitas vezes isso não é possível, como quando você decidir uma funcionalidade totalmente nova e que você espera que melhore métricas de retenção, por exemplo. Nesse caso você não terá outra escolha a não ser comparar os dados pós implementação da funcionalidade com os dados do período anterior. No caso de métricas de retenção, isso é ainda mais complicado por que você precisará esperar um período longo para ter resultados substanciais.

De acordo com o Kissmetrics blog, a maneira correta de se executar testes A/B é:

  1. Se os resultados das variações forem substancialmente melhores do o original, faça a mudança em definitivo. Do contrário, mantenha o original.
  2. Decidir o mínimo de melhoria que você vai querer (Vai fazer diferença se a variação de resultado for menor do que 10%?)
  3. Determine quantas amostras você precisa dentro de uma margem de erro tolerável para que você determinar com certeza qual a variação é melhor.
  4. Comece os testes, mas NÃO OLHE os resultados antes de ter o número completo de amostras determinado no passo 2.
  5. Determine uma porcentagem de certeza sobre qual variante será considerada a melhor (normalmente 95%)

É basicamente isso. Venho trabalhando esses conceitos há algum tempo com ótimos resultados. Eu escrevi sobre alguns dos processos acima em mais detalhes nos posts:

Formulando Experimentos de Growth Hacking

Processo de growth hacking: o segredo do crescimento constante

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