Continuous Product Discovery

Entenda como essa prática pode melhorar a tomada de decisão do seu time de produto e aumentar o valor gerado para os clientes

Matheus Tanaka
Apr 17, 2019 · 4 min read

Atualmente, muitos times de produto realizam um bom processo de product discovery (sobre o qual escrevi nesse outro artigo), mas poucas equipes sabem trabalhá-lo de forma contínua.

Existe uma série de benefícios em trabalhar dessa maneira e é sobre isso que falarei nesse artigo.

Por que Continuous Product Discovery?

Queremos sempre tomar as melhores decisões e queremos fazer isso de forma rápida. Simples assim. Para conseguir fazer isso é preciso que o time de produto esteja aprendendo sobre os usuários e mercado de forma contínua.

O que descobrimos que resolveria determinado problema 3 meses atrás, pode não resolver mais. Pior que isso, o problema pode não ser importante como era antes depois desse período.

Quando consideramos esse processo, buscamos um mindset de aprendizado rápido e contínuo. Buscamos saber em tempo real quais são as dores de nossos clientes e como podemos gerar mais valor pra ele naquele momento.

Modelo criado pela Teresa Torres do Product Talk

Nesse modelo, a liderança do time de produto deve manter um alinhamento bem próximo à direção da empresa. Todos os objetivos de responsabilidade do time de produto e os resultados esperados devem estar claros para todos.

Para facilitar esse alinhamento é importante ter uma visão de produto bem definida, assim como uma estratégia de produto que representa o caminho para alcançar tal visão.

Sabendo quais são os resultados almejados pelo time de produto, podemos utilizar a árvore de oportunidades e soluções para facilitar o entendimento de todas as oportunidades que podem levar ao resultado, as soluções para cada uma delas e os protótipos e experimentos necessários para avaliar todos os riscos de implementar aquela solução.

Segundo Marty Cagan, os riscos que devemos mitigar antes da implementação são:

  1. Risco de valor: Os clientes vão comprar ou utilizar a solução?
  2. Risco de usabilidade: Os clientes vão descobrir como utilizar a solução?
  3. Risco de viabilidade técnica: Os desenvolvedores serão capazes de desenvolver a solução com o tempo, habilidades e tecnologia que temos disponíveis?
  4. Risco de viabilidade de negócio: Essa solução também funciona para os diversos aspectos do negócio (vendas, marketing, jurídico, financeiro, etc.)?

Para o processo ser contínuo é preciso que o time de produto esteja realizando semanalmente entrevistas com usuários, entrevistas com outras áreas da empresa e análises de dados sobre o negócio e sobre o comportamento dos usuários.

O prazo aqui é algo bem importante. A frequência das atividades pode depender bastante do tamanho do time e do momento da empresa, mas é importante que essas atividades estejam acontecendo semanalmente.

Dessa forma, sempre estamos descobrindo novas oportunidades e desenvolvendo diferentes soluções para as oportunidades de maior potencial que decidirmos priorizar.

Ao mesmo tempo, é importante estar criando protótipos e realizando experimentos para verificar se as soluções propostas podem resolver os problemas dos clientes e gerar os resultados esperados.

Como todas essas atividades ocorrem de forma simultânea (não exatamente ao mesmo tempo, mas com frequências parecidas durante a semana), podemos sempre avaliar se os resultados que buscamos alcançar são os mais importantes naquele momento, se as oportunidades que resolvemos atacar conseguirão levar a empresa aos resultados esperados e se as soluções exploradas conseguirão resolver o problema.

A principal vantagem da árvore de oportunidades e soluções é poder enxergar visualmente todas essas possibilidades. Ao criar essa visão sistêmica, podemos tomar decisões mais assertivas sobre qual deve ser o foco do time de produto naquele momento.

É óbvio que existem inúmeros desafios em aplicar esse modelo, como definir a frequência ideal para cada uma das atividades desse processo ou como saber quando devemos pivotar e explorar uma nova oportunidade ou uma nova solução ou até buscar outro resultado.

  • Quantas entrevistas com usuários devemos realizar por semana?
  • Quantos protótipos e iterações por semana?
  • Quantos experimentos diferentes rodando simultaneamente?
  • Quantos resultados diferentes devemos buscar simultaneamente?

Podemos fazer todo tipo de questionamento, mas só o time que poderá respondê-los. O time terá que testar e continuamente aprimorar seu processo para extrair os benefícios de um processo de product discovery contínuo.

É importante entender que nesse processo, deve-se adaptar as práticas de discovery também. Na prática, isso quer dizer dominar as técnicas de entrevistas com usuários e trabalhar com pesquisas menores e mais frequentes. Os protótipos também precisam ser mais ágeis, sendo quebrados em partes menores e coletando feedbacks rapidamente à cada iteração.

Na GeekHunter estamos no início da implementação desse processo e ainda temos muito a melhorar, porém acreditamos que são práticas que chegam para tornar os times de produto ainda mais eficientes na tomada de decisão. Existe agora uma preocupação muito maior com o processo de discovery (descoberta do que será construído) e não só com o processo de delivery (execução do que foi priorizado).

Gostaria de saber mais sobre essas práticas de continuous product discovery? Recomendo muito acompanhar o blog da Teresa Torres sobre o assunto.

Já havia ouvido falar de continuous product discovery? Ficou com alguma dúvida ou gostaria de trocar experiências sobre o assunto?

Me chama no LinkedIn e vamos trocar uma ideia!

Separei esse material com algumas referências para quem quiser se aprofundar no tema.

Matheus Tanaka

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