O Financial Times está ajudando outros meios de comunicação, por meio de sua consultoria FT Strategies, a desenvolver modelos de inovação que lhes permitam estar na vanguarda e responder às necessidades de seus usuários atuais. Um dos pontos que a consultoria do jornal econômico britânico vem dando mais ênfase é a necessidade de experimentar, informa o Laboratorio de Periodismo.
Recentemente, a FT Strategies publicou um relatório sobre a experimentação nos meios de comunicação, especificamente no que se refere à forma como o desenho de experimentos pode reduzir o risco da estratégia digital. O Financial Times recomenda levar em conta estes pontos:
O design do experimento deve fazer parte de um processo de descoberta maior
As organizações tendem a saltar muito rapidamente para soluções e começar a construir. Isso significa que eles jogam pelo seguro ou não resolvem o problema real. O desenho do experimento ocorre, explicam, depois de entender o problema, por meio de métodos como análise de dados, pesquisa de concorrentes e grupos focais. “Depois de resumirmos e compartilharmos esse conhecimento, fazemos um brainstorming do que poderíamos construir. Nosso objetivo é criar ideias que estejam alinhadas com as necessidades do usuário e objetivos de negócios, e sejam ambiciosas e variadas o suficiente (nos permitindo obter um feedback mais envolvente e não ficar preso a uma única solução).” É nesta fase que concebemos uma ou mais experiências “que nos permitirão testar algumas destas ideias”.
Os experimentos devem testar suas suposições mais ousadas, não a ideia
Nesta fase do processo, você deve ter uma ideia clara do que a equipe gostaria de testar. “Por exemplo, digamos que um serviço de assinatura de música (Spotify, Apple Music) descobriu que um certo segmento de fãs de música está gastando dinheiro em vinil e teve uma ideia que envolve a venda de música física diretamente de sua plataforma. A tentação aqui pode ser “construir a coisa”, mas o objetivo é maximizar o aprendizado e minimizar o tempo de desenvolvimento. Como tal, é importante pensar menos sobre a ideia e mais sobre as suposições subjacentes dessa solução.”
Para ajudar os clientes a descobrir essas suposições subjacentes, a FT Strategies usou estruturas como “The Big Four Risks” criadas pelo Silicon Valley Product Group. Esta estrutura distingue entre quatro tipos de risco que são comuns à maioria dos conceitos de produtos:
– Risco de valor (se os clientes comprarão ou os usuários optarão por usá-lo)
– Risco de usabilidade (se os usuários puderem descobrir como usá-lo)
– Risco de viabilidade (se os engenheiros podem construir o que precisamos com o tempo, as habilidades e a tecnologia que temos)
– Risco de viabilidade do negócio (se esta solução também funciona para os vários aspectos do osso negócio)
Tomando o exemplo do serviço de música por assinatura entrando no mundo das vendas físicas de música, algumas das suposições podem ser:
– Valor: as pessoas vão querer comprar discos; as pessoas prefeririam comprar suas músicas físicas de nós em vez de lojas físicas; etc.
– Usabilidade: As pessoas não ficarão confusas com a ideia de comprar do seu provedor de streaming; podemos projetar a função “comprar vinil” de uma forma que não perturbe outros usuários; etc.
– Viabilidade: Esse recurso exigirá alterações mínimas na arquitetura geral da plataforma; esse recurso será construído com nosso serviço de cobrança existente; etc.
– Viabilidade: Este recurso não será uma distração de nossa estratégia de produto principal; isso exigirá mudanças mínimas nos equipamentos e processos
Todo experimento começa com uma hipótese
Uma vez decidida a suposição mais arriscada, o processo de planejamento do experimento pode começar. “É bom começar esse processo reafirmando seu palpite como uma hipótese testável”, diz o FT. Você pode escrever hipóteses de muitas maneiras diferentes, mas o FT descobriu que o seguinte formato pode funcionar bem na maioria das situações:
Acreditamos que… [perspectiva sobre seu público]
Então, se nós… [resumo do experimento]
Veremos… [critérios de sucesso]
Essa estrutura incentiva a pensar nos elementos-chave de um experimento: o público, o experimento e como é o sucesso. Para continuar com o exemplo do serviço de streaming de música, uma hipótese poderia ser:
Acreditamos que… os superfãs vão comprar discos físicos através do nosso serviço
Então, sim… adicionamos uma opção para comprar vinil em todas as páginas de listagem de álbuns
Veremos… >1% dos superfãs clicarão nessa opção para saber mais e >0,1% comprará um álbum
Escolha o experimento certo para as hipóteses (por exemplo, teste A/B, página de destino etc.)
Uma vez que a suposição da hipótese tenha sido decidida, pode-se passar para o projeto do experimento. O objetivo nesta fase é minimizar o custo e maximizar o potencial de aprendizagem.
Existem muitos tipos diferentes de experimentos, incluindo testes A/B, wireframes clicáveis, protótipos de papel, testes de backdoors e protótipos de software…
Cada um é apropriado para circunstâncias específicas, e uma maneira útil de navegar pelas opções é considerar a hipótese ao lado de uma lista de opções.
Como medir os resultados do experimento
O objetivo de qualquer experimento é o aprendizado validado. Alguns experimentos (como testes A/B) se prestam à captura de dados quantificáveis. Para que isso funcione bem, é necessário investimento em tecnologia.
“Vimos”, explica o FT, “que a maioria das organizações precisará usar alguma combinação de software de prateleira (por exemplo, Optimizely) e suas próprias ferramentas internas”.
Para obter resultados significativos, a equipe de teste precisará garantir que os resultados atendam aos critérios de significância estatística. “Para fazer isso, você precisa ter certeza de que atingiu uma população grande o suficiente para tirar conclusões válidas do experimento. Existem ferramentas online que podem ajudar com isso.