Continuous discovery: a evolução do product discovery

Product discovery é um grande tema em product management desde 2007.

Tudo começou quando Marty Cagan, um dos nomes mais influentes em Product Management, destacou as diferenças entre Discovery e Delivery em um famoso post de blog. Desde então, inúmeras empresas mudaram a forma como constroem produtos.

Enquanto o Discovery informa o que e quando você deve construir algo com base em entender as necessidades do seu usuário, o Delivery foca em como você deve construí-lo.

Embora o termo continuous discovery fosse algo de que Marty Cagan já falava desde 2012, foi apenas alguns anos atrás que outra famosa coach de Produto, Teresa Torres, o tornou famoso no seu livro Continuous Discovery Habits. 

Se você ainda não leu, a ideia gira em torno do fato de que a maioria das empresas faz Product Discovery de forma pontual e isolada; elas o consideram o primeiro passo de um projeto, em que você define onde quer estar, ouve o cliente para entender o quão longe você está disso, define o que construir e então entrega o produto. 

Mas, se os produtos estão em constante evolução, como uma mentalidade de projeto pode dar conta de entender o que os usuários precisam? Entra em cena o continuous product discovery. 

O que é Continuous Discovery?

Continuous discovery significa capturar e entender constantemente o feedback do cliente ao longo de todo o ciclo de vida de desenvolvimento do produto para aumentar a entrega de valor. 

Em outras palavras, consiste em sair de uma atividade de pesquisa pontual e baseada em projeto para um processo sustentado em que um trio de produto, com base em um resultado claro e esperado, reúne feedback do usuário, faz suposições, entrevista usuários e valida experimentos em uma cadência semanal para tomar decisões de desenvolvimento de produto e informar a entrega, só para recomeçar tudo quando algo é entregue. 

A premissa por trás do continuous product discovery é que temos que medir constantemente onde estamos e definir o que fazer em seguida, porque a percepção dos clientes muda constantemente com base no que entregamos, no que os nossos concorrentes estão fazendo e em muitos outros fatores. É um trabalho em constante andamento.

Por que organizações bem-sucedidas adotam o continuous discovery?

Construir ótimos produtos é essencialmente sobre atender melhor às necessidades e desejos do usuário. As empresas mais bem-sucedidas são aquelas capazes de entender profundamente os clientes, traduzir suas necessidades em funcionalidades de um produto e entregar isso com maestria. 

Em um contexto em que as necessidades do cliente mudam constantemente — agora em um ritmo mais rápido do que nunca — o continuous discovery surge como a solução para acompanhar o que os usuários querem e garantir que o feedback do cliente seja considerado na tomada de decisão diária sobre o que construir em seguida nos produtos. Então é seguro dizer que as organizações mais bem-sucedidas e os times de produto de classe mundial são os que conseguiram adotar um programa de continuous discovery. 

Segundo a Harvard Business School, 95% dos produtos fracassam e, na maioria dos casos, isso acontece porque eles não atendem a uma necessidade real do cliente. Mas, em vez de entender o problema e o usuário, as empresas continuam investindo em outras coisas: vendas, marketing e mais funcionalidades. A verdade é que os times de produto dedicam a maior parte do seu tempo a definir funcionalidades, gerenciar tarefas e trabalhar em bugs (product delivery) em vez de fazer product discovery.

Não é o caso das empresas bem-sucedidas: a Amazon, por exemplo, afirma no seu primeiro princípio de liderança: "Os líderes começam pelo cliente e trabalham de trás para frente. Eles trabalham vigorosamente para conquistar e manter a confiança do cliente. Embora os líderes prestem atenção aos concorrentes, eles são obcecados pelos clientes".

Ao investir mais tempo em discovery, ou melhor dizendo, em continuous discovery, os times de produto acabam orientando as suas decisões em torno dos usuários, construindo assim produtos (e funcionalidades) que geram mais valor.

Seis passos-chave para fazer Continuous Discovery

O processo de continuous discovery tem seis atividades-chave:

1. Definir um outcome de produto
2. Reunir feedback do cliente para mapear oportunidades de melhoria
3. Priorizar as suas oportunidades e definir soluções
4. Prototipar e testar as soluções propostas com os usuários
5. Selecionar a solução mais bem-sucedida e preparar para a entrega
6. Continuar a monitorar a solução entregue e as mudanças no feedback vs. outcome

Uma das principais premissas do continuous discovery é que ele deve sempre começar com um outcome de produto claro. Um outcome de produto é um indicador antecedente (leading indicator), normalmente associado ao comportamento do usuário, que deve impactar e beneficiar os resultados de negócio desejados.

Uma vez que um outcome de produto é definido, o time de produto precisa descobrir o espaço de oportunidades — quais necessidades ou expectativas não atendidas os usuários têm, que os levariam a mudar aquele comportamento na direção desejada. Para fazer isso, eles precisam conversar com os clientes para entender quais são essas necessidades e expectativas. 

Com todas as oportunidades mapeadas, é hora de priorizá-las. O mais importante aqui, segundo Teresa Torres, é que o foco da priorização seja a oportunidade e não possíveis soluções para elas. Assim você consegue se manter conectado ao outcome. 

As soluções para essas oportunidades devem então ser prototipadas, idealmente da forma mais simples possível apenas para provar o caso associado a elas, e levadas de volta aos usuários para serem testadas e validadas. O par oportunidade-solução que tem o maior impacto no outcome desejado deve então ser preparado para a entrega, só para ser testado novamente e aprimorado com novos inputs do feedback do usuário e novas oportunidades que possam ser exploradas.

O que fica claro disso é que, para ter um programa de discovery bem-sucedido, os times de produto precisam ouvir o cliente no início, no meio e no fim desse processo.

Isso basicamente exige que as empresas parem de isolar a pesquisa do desenvolvimento de produto e incorporem o feedback do cliente em cada decisão de produto, transformando o seu processo de desenvolvimento de produto em um processo customer-centric e orientado por dados. 

Desafios comuns do Continuous Discovery e como superá-los

Sendo o continuous discovery um elemento tão importante para o sucesso de um produto, podemos nos perguntar por que tantas empresas ainda não o fazem. Bem, a resposta simples é: não é fácil.

Os desafios mais comuns que as empresas enfrentam ao tentar implementar um programa normalmente estão associados a:

1. Falta de conhecimento
2. Falta de feedback do cliente
3. Falta de tempo

Vamos abordar cada um e sugerir como superá-los:

1. Falta de conhecimento

Um desafio comum nas organizações é a falta de conhecimento interno para estabelecer um programa de Continuous Discovery. Mesmo com muito conteúdo disponível sobre o tema, algumas coisas comuns acontecem.

Primeiro, os times de produto sofrem do que Teresa chama de "maldição do conhecimento" (curse of knowledge): eles abordam o problema da perspectiva de alguém que conhece profundamente o produto e fazem suposições que não são verdadeiras para o usuário. 

Em alguns casos, eles sabem que precisam falar com o cliente, mas não sabem realmente como conduzir boas entrevistas, o que os leva a fazer perguntas enviesadas que não levam a boas suposições. 

Ou eles podem até rodar todo o processo corretamente, mas ter dificuldade de priorizar as funcionalidades certas. 

Acredito que esse desafio é, ao mesmo tempo, o mais difícil e o mais simples de resolver. Mais difícil porque cultura é algo que leva tempo para mudar; mais fácil porque há vários recursos e atalhos para ajudar: você pode contratar um coach para reprogramar as suas percepções e hábitos, encontrar frameworks de continuous discovery para te apoiar e continuar praticando.

2. Falta de feedback do cliente

Um desafio comum enfrentado por times que querem implementar um programa de continuous discovery é ter interações suficientes com usuários para alimentar o seu programa. Como Teresa Torres disse uma vez, "a parte mais difícil das entrevistas contínuas é encontrar pessoas com quem conversar". 

A verdade é que você pode estar deixando feedback ir pelo ralo neste exato momento: segundo a IBM, mais de 80% dos dados gerados dentro das empresas nunca são acessados, e isso inclui o feedback do cliente.  

Dados de tickets de suporte, ligações de clientes, pesquisas de NPS, transcrições de entrevistas com usuários e outros dados de feedback são alguns exemplos de fontes que permanecem inexploradas na maioria das empresas, especialmente quando se trata de tomar decisões de product management. 

Esses tipos de feedback podem ser úteis de algumas formas diferentes. Primeiro, eles podem te dar volume suficiente para ter mais confiança sobre o tamanho de uma oportunidade específica, ou sobre o fato de que uma suposição específica não é única daquele usuário ou segmento — você pode, na verdade, quantificar quantas pessoas estão reclamando ou pedindo exatamente a mesma coisa. 

Segundo, eles podem ser um ótimo recurso para decidir quais usuários convidar para entrevistas ou até uma inspiração do que perguntar nessas entrevistas. Sem falar que usuários que normalmente são vocais espontaneamente em outros canais têm mais probabilidade de querer entrar em uma call e discutir suas necessidades e expectativas com você.

E terceiro, eles são CONTÍNUOS! Não é incrível?

Então não tema mais: a menos que você seja uma startup em estágio muito inicial que ainda não tem usuários, a falta de dados não deveria ser um problema. Não estamos dizendo que essas fontes de feedback vão substituir as entrevistas com usuários, mas elas podem te ajudar a expandir o seu alcance e até a agendar mais — e melhores — entrevistas em algum momento.

3. Falta de tempo

Outra questão enfrentada por empresas que tentam fazer product discovery contínuo é não encontrar tempo para rodar todo o processo, especialmente considerando que você precisa constantemente encontrar usuários que se encaixem e que também estejam dispostos a falar com você, agendar (e às vezes reagendar) essas entrevistas, realizá-las, resumir os achados, construir a sua árvore de oportunidades… bem, você entendeu o meu ponto.

Manter uma prática de continuous discovery definitivamente requer tempo e dedicação e, mesmo que todos saibamos que isso deveria ser a prioridade número 1 — especialmente a parte de sentir o pulso do cliente — normalmente não é isso que acontece.

Quando se trata do processo de encontrar usuários e marcar entrevistas, alguns truques de automação podem dar conta de melhorar a sua eficiência e tornar essa tarefa mais fácil. Eu particularmente gosto de como Simon Knight descreveu como ele automatizou o agendamento das suas entrevistas. 

Mesmo com isso resolvido, ainda pode haver dificuldade em catalogar e gerenciar todos os dados gerados a partir de entrevistas e outras fontes de feedback.

Embora Teresa Torres sugira que você crie um snapshot de entrevista de uma página, isso fica aquém, pois tem apenas um resumo da conversa e pode deixar de fora alguns detalhes importantes: o verbatim usado, outros pontos de dor relevantes e mais. Além disso, não é fácil conectar cada snapshot com os outros. Sem falar no fato de que ele não combina entrevistas com outras fontes de dados.

Esse é, na verdade, um problema muito comum: em uma pesquisa recente com mais de 100 Executivos de Produto, perguntamos a eles qual era a tarefa relacionada a feedback do cliente que mais consumia tempo. 51% deles responderam que era categorizar opiniões para torná-las úteis.

Para te ajudar a começar com isso, criamos um template de análise de feedback do cliente que vai te ajudar a organizar o seu processo e começar a criar tópicos de uma forma que torna mais fácil quantificar o feedback do cliente e traduzi-lo em oportunidades.