Uma das importantes discussões que fazemos hoje em relação ao tema da gestão da inovação está em trazer a perspectiva do lean startup para o ambiente das grandes empresas. A pequena empresa sempre sonha em se transformar em uma grande, podendo ter estrutura, investimentos e pessoas para desenvolver seus projetos. Por outro lado,  as empresas estabelecidas sonham com a flexibilidade e agilidade que uma startup pode incorporar no seu modelo de trabalho.

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Um dos princípios mais importantes do lean startup é aprender o mais rápido possível para reduzir as incertezas do projeto. Elenquei 5 dos principais erros nos planos de aprendizagem em projetos inovadores.

1. Tratar todas as incertezas como se fossem iguais – as incertezas de um projeto podem ser de 4 tipos: tecnológicas, mercadológicas, organizacionais ou de recursos. As tecnológicas são aquelas relacionadas à nossa capacidade de transformar o conhecimento necessário nas funcionalidades que precisamos incorporar em nosso desenvolvimento. As mercadológicas dizem respeito ao comportamento do consumidor em relação à nossa proposta de valor. As organizacionais tratam das barreiras internas da empresa em relação ao apoio estratégico ou mesmo da estrutura para desenvolver o projeto. Finalmente as incertezas de recursos são as dúvidas que temos em relação à disponibilidade de recursos financeiros, materiais e humanos para o desenvolvimento. Cada um dos quatro tipos são importantes para definir os próximos passos do plano de aprendizagem.

2. Se preocupar com todas as incertezas ao mesmo tempo – uma vez identificadas as incertezas precisamos priorizar quais iremos testar primeiro e quais deixaremos para um segundo momento ou mesmo não serão testadas devido à pouco importância. Um forma de fazer essa priorização é utilizar dois critérios: grau de confiança e impacto. Montamos uma matriz cruzando ambos, sendo que as incertezas que temos baixa confiança e que causam alto impacto se estivermos errado devem ser aquelas que iremos testar primeiro.

3. Não estabelecer hipóteses ou métricas – assim como o método científico, a partir das incertezas estabelecemos hipóteses dos comportamentos futuros. Nossos testes precisam partir de hipóteses bem formuladas com o devido planejamento de como iremos testar a hipótese, o critério de avaliação e a métrica de desempenho que irão confirmar ou desconstruir nossa hipótese. Com essas quatro definições montamos um test card para cada incerteza.

4. Utilizar as ferramentas erradas para testar – temos diferentes ferramentas de testar as hipóteses, que vão desde grupos focais até métodos que utilizam basicamente a internet através de landing pages ou anúncios. Em um artigo futuro irei falar das diferentes ferramentas mas o importante é escolher aquela que irá trazer a resposta que estamos buscando.

5. Escolher mal a amostra – aqui a chave para o sucesso é a relevância. Alguns experimentos falham pois a amostra é escolhida por conveniência ou mesmo sem a devida segmentação necessária.

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