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Abordando problemas de negócio de forma mais ágil Por: Felipe Ladislau, consultor de CRM da aceleradora Organica

Quando pensamos na Nova Economia, rapidamente associamos esse novo momento às mudanças drásticas no comportamento do consumidor que ficou mais empoderado, crítico e imediatista. As necessidades e demandas dos consumidores mudam em uma velocidade tão ou mais acelerada quanto a emergência de novas tecnologias. Isso cria sistemas extremamente complexos para empresas e gestores lidarem. A questão é que, até há poucos anos, estávamos preparados para lidar com sistemas complicados, não com sistemas complexos. Pode parecer apenas semântica, mas existem diferenças importantes.

Os sistemas complicados são aqueles que envolvem muitas variáveis que, no geral, são conhecidas e possuem baixo nível de inter-relações. Apesar de serem difíceis de resolver, problemas complicados podem ser solucionados com a aplicação de regras e algoritmos.

Os sistemas complexos, por sua vez, são caracterizados por possuírem muitas variáveis desconhecidas e com alto grau de inter-relações entre elas. Esses sistemas são dinâmicos e se caracterizam pela amplitude de cenários e alternativas, criando ambientes de muitas incertezas para a tomada de decisão.

Mas, afinal, por que pensar em complexidade e complicação?

Quando falei sobre Data-Driven, reforcei que empresas e gestores que sabem utilizar os dados de forma produtiva são aqueles que criam vantagens competitivas ao promover um mindset, onde as análises guiam melhores as ações, de modo ágil e preciso. Ou seja, o foco da atenção deixa de ser o dado pelo dado, e passa a ser o processo de insights e de seu uso na hora de agir. Portanto, um processo deve iniciar nos objetivos de negócio e estar integrado com as execuções, o que chamo de cultura Insight-Driven.

Como existe uma tendência natural de tratarmos os problemas com o pressuposto de que eles são complicados, muitas vezes temos a predisposição de buscar excessivamente a adição de mais dados aos processos de análises, na tentativa de isolar todos os efeitos e variáveis e, por fim, propor as regras e movimentos que definitivamente solucionarão os problemas.

A verdade é que os grandes desafios dos negócios são problemas do tipo complexo, e essa busca incessante por novas informações se torna inesgotável. Se a falta de dados para a tomada de decisão te leva a resultados decepcionantes, o excesso deles, muitas vezes, leva a Paralisia de Decisão (Decision-Paralyisis). Ou seja, a análise excessiva e o volume de alternativas geram como efeitos colaterais ansiedade e indecisão, por consequência, menor produtividade.

A verdade é que, enquanto estamos tentando modelar um problema complexo, como baixa fidelização de clientes, a queda na aquisição ou custo de mídia com as ferramentas inadequadas, os transtornos continuam se perpetuando. O ponto principal aqui é de que não nos basta adicionar mais dados ou sofisticações às análises. Nós devemos nos questionar sobre qual valor estamos agregando aos tomadores de decisão e ao negócio, e o quanto podemos usar das informações para ter escolhas suficientemente boas.

Recentemente, li um artigo do Theodore Kinni publicado pelo Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT Sloan Management Review, na sigla em inglês), sobre como lidar com problemas complexos, e tem dois pontos que são muito relevantes para aqueles interessados em implementar o mindset Insight-Driven:

Se esforce para gerenciar ao invés de resolver

Trata-se de implementar uma forma de pensar e agir que permita tomar decisões em cenários de incerteza, isso porque em sistemas complexos não existe uma resolução certa a ser tomada, mas distintos cenários com expectativas de retorno, riscos e incertezas diferentes.

Aceitar que existem muitos cenários e que todos são duvidosos é um exercício que vai exigir dos gestores uma atenção muito maior ao planejamento, com o desafio extra de que os cenários mudam rapidamente, e os planos não podem engessar o dia-a-dia.

Tente, aprenda e adapte

Muito relacionado a tudo que abordei no artigo, a provocação final é quanto à aprender com testes. Ou seja, se permitir o exercício de formular hipóteses com os dados disponíveis e, a partir disso, realizar avaliações para aprender com os resultados.

O ponto mais importante nesse tópico é em relação à disciplina. Testes não podem virar bagunça, é fundamental que hipóteses sejam baseadas em evidências consistentes (qualitativas ou quantitativas), e que antes de iniciar um exercício seja muito bem planejado a forma como será feita a mensuração.

É muito comum que, apenas depois de um teste ter ocorrido, os times comecem a buscar KPIs e métricas para avaliá-lo e, na busca por encontrar retornos positivos, se perdem das hipóteses – o que é extremamente negativo e não ajuda a reduzir a complexidade.

Portanto, a mensagem que deixo ao final desse texto é de que, para lidar com ambientes complexos, planejamento e disciplina com a condução de testes ajudarão a abordá-los de maneira mais simples. Por isso, empresas e gestores Insight-Driven não focam em adicionar mais dados, métricas e relatórios. Ao contrário, novos dados são adicionados ao processo de insights a medida que se aprende com as avaliações e dados existes, envolvendo áreas de negócios e tomadores de decisão durante toda a trilha de aprendizado.

Felipe Ladislau – Consultor de CRM da Organica, Felipe tem mais de 10 anos de experiência em áreas de planejamento, CRM e marketing Digital em grandes empresas como Itaú e Walmart. Formado em Marketing pela USP e pós-graduado em Branding pela FIA, já participou de projetos estruturantes implementando ferramentas, modelos de gestão, campanhas e mídias de performance.

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