fbpx

Há uma velha história zen sobre um homem cavalgando, galopando freneticamente por um caminho. Seu amigo, que está sentado à beira da estrada, pergunta “Aonde você vai?” Eis que homem responde: “Não sei. Pergunte ao cavalo!”

Muitas vezes, os dados (ou métricas) se tornam um cavalo em disparate e acabamos, como equipe de produto ou processos, reagindo de forma extremamente reativa e automática. Não que o cavalo não saiba para onde ir, mas muita vezes esquecemos que as métricas estabelecidas partem de uma premissa estratégica que de tempos e tempos precisa ser revisitada.

“Gosto de pensar que experimentos e métricas servem para que estejamos cada vez menos errados e não mais certos.”

Ao assumir que os indicadores de desempenho, eficácia e eficiência são medidas de sucesso inquestionáveis, esquecemos que o pensamento científico é baseado na forma de pensamento indutiva e empírica, ou seja, estamos a todo o momento reduzindo a chance de estarmos errados a partir das melhores hipóteses e informações daquele contexto.

Exemplifico: Desde quando e por quê a métrica de NPS (Net Promoter Score) se tornou tão importante para seu produto ou processo? Sinceramente, o que essa métrica significa para seus clientes, para sua organização e seu time? Essa métrica se converte, de fato, em um melhor produto ou processo? Ou simplesmente foi algo imposto (ou conveniente) como ponto de partida?

Quando construímos produtos e processos geralmente dependemos de métricas para guiar nosso desenvolvimento e estabelecer o senso de progressão. Não questiono nenhuma métrica, mas faço a provocação se seu time está medindo aquilo que importa e (o mais importante) revisita as métricas à luz da estratégia de tempos e tempos.

Por exemplo, a métrica padrão para o bem-estar econômico de um país é o PIB. Eu acho isso estranho. Está certo isso? Claro, em terra de cego quem tem um olho é rei e uma boa métrica possui histórico para fins de comparação até que haja outra métrica. O meu ponto é se estamos confortáveis e conscientes sobre esse paradigma e os efeitos de definir a métrica A ou B como o default de sucesso?

Métricas moldam comportamentos e, dessa forma, é importante pensar nos desdobramentos que determinados indicadores criam sobre os processos, pessoas e produtos. Se, por exemplo, a métrica principal do meu time está associada a retenção de clientes e a redução de churn, possivelmente estaríamos inclinados a permitir que experiência do usuário na jornada de cancelamento do produto ou serviço seja tenebrosa e cheia de atritos.

Revisitando a estratégia com o time, a métrica correta deveria estar associada ao desempenho e experiência de uso, colocando luz e foco para que o time pensasse como o cliente nunca cancele o serviço. Assim, em última instância, seu produto é onde está o seu foco e o seu foco está naquilo que você mede.

Assim, num mundo inundado por dados, é tentador pensarmos que podemos transformar tudo em equações e modelos. Isso não deixa de ser soberba. Como dizia Karl Popper, pensamento científico é sobre abrir mão da busca pela verdade: não se trata sobre estar certo, mas termos consciência do impacto das escolhas daquilo que medimos e definimos como métrica de sucesso.

Gilberto Strafacci Neto

Country Manager da Practia no Brasil (www.practiaglobal.com.br) e Senior Partner do Setec Consulting Group (www.setecnet.com.br). Master Business Essentials CORe Program pela Harvard Business School, MBA em Liderança e Inovação, Engenheiro Mecânico pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo, Master Black Belt, Agile Coach, Design Thinker, Manager 3.0, Certified Six Sigma Master Black Belt pela American Society for Quality (ASQ) e Certified Scrum Master pela Scrum Alliance e Facilitador Certificado LEGO® SERIOUS PLAY® (Ver PERFIL).

0
    0
    Meu Carrinho
    Carrinho vazioRetornar para o site