Resolvendo Problemas de Negócio — Passo 1

Hugo Brandão
Sep 5, 2018 · 6 min read

Você já resolveu um problema de negócio e foi bem mais moroso do que deveria ter sido? Ou ainda, não conseguiu de fato resolvê-lo?

Provavelmente você desperdiçou seus recursos em atividades que não eram relevantes para solucionar o problema. E você se deu conta disso ao longo da jornada.

Pois é. É bastante comum tentar resolver o problema sem estruturá-lo adequadamente por subvalorizar a importância desta etapa ou mesmo por falta de conhecimento de como fazê-lo.

Por vivermos em um mundo veloz e com abundância de informações, há uma pressão por resolver rapidamente os problemas. Entretanto, é preciso resolvê-los com uma estratégia.

Este artigo abordará o Passo 1 a seguir:

  1. Estratégia de Resolução de Problema
  2. Recomendações
  3. Próximos Passos

Os Passos 2 e 3 serão abordados em outros artigos.

Ao longo destes três artigos, vamos supor que você foi contratado para aconselhar um Estúdio de Yoga cujo Lucro diminuiu do ano anterior contra esse e sua missão é retomar o Lucro ao patamar do ano anterior.


Passo 1: Estratégia de Resolução de Problema

A estratégia de RESOLUÇÃO DE PROBLEMA que iremos explorar possui três atributos:

  1. Baseada em Dados
  2. Rigorosamente Estruturada
  3. Orientada a Hipóteses

Vamos explorar cada um destes três atributos de uma RESOLUÇÃO DE PROBLEMA:

1. Baseada em Dados

“In God we trust, all others must bring data.” já dizia W. Edwards Deming, engenheiro americano.

Uma resolução de problema deve ser baseada e orientada a dados, ao invés de achismos e opiniões.

Muitas vezes intuição é utilizada quando se tem muito conhecimento do assunto em questão, entretanto é necessário se manter focado nos dados e se isentar de qualquer viés ou preconceito estabelecido antes de atacar o problema. Ou seja, você não deve trabalhar ou manipular os dados para concluir algo que você gostaria que fosse concluído, mas que não é uma verdade absoluta, pois toda a história que os dados contam não foi passada de forma imparcial.

Dados são importantes pelo menos por duas razões:

  1. Se você não possui conhecimento profundo no assunto do problema a ser resolvido, os dados vão te ajudar a achar um caminho para solucioná-lo.
  2. Dados passam credibilidade, mesmo que você não tenha credenciais mais elevadas dentro de uma organização para fazer recomendações críticas ao negócio.

2. Rigorosamente Estruturada

Esta etapa é extremamente fundamental para uma resolução eficiente e eficaz de problema. Em tempos digitais e dinâmicos, podemos nos esquecer de pegar uma folha de papel e uma caneta para quebrar o problema em seus componentes menores antes de tentar solucioná-lo.

“Boil the Ocean”:

Você ferveria o oceano para se ter um copo de água potável? Não parece razoável.

Esta é uma estratégia de força bruta em que são levantadas perguntas aleatórias para serem respondidas a fim de, potencialmente, solucionar o problema.

Esta abordagem funciona algumas vezes. Às vezes por conhecimento profundo no assunto ou até mesmo por sorte. Quando não funciona, a pressão por resolvê-lo aumenta e pode gerar pânico no time.

Como você alcançaria o objetivo de retomar o Lucro do Estúdio de Yoga que diminuiu 33% do ano anterior contra esse?

  1. Fazendo uma campanha de marketing para adquirir novos clientes?
  2. Lançando novas modalidades de assinatura?
  3. Baixando os preços para conseguir mais clientes?
  4. Aumentando os preços para melhorar as margens?
  5. Buscando um novo espaço físico para reduzir custo?
  6. Contratando professores mais baratos?

Realmente parece uma estratégia ineficiente e ineficaz, pois há muitas questões a serem respondidas e ações a serem implementadas que não necessariamente vão atingir o objetivo central.

Árvore Lógica:

Uma técnica mais inteligente para estruturar um problema é a Árvore Lógica em que o problema maior é quebrado em problemas menores de forma hierárquica e organizada. Esta técnica também é conhecida como “Logic Tree” ou “Issue Tree”.

Árvores Lógicas ajudam a garantir que você está cobrindo 100% do problema, sem que haja sobreposições ou partes faltantes. Elas ainda garantem o máximo de clareza (mínimo de confusão) ao destrinchar o problema.

E é exatamente issoo que diz o conceito MECE (“Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive”). Quando desenhada uma Árvore Lógica, verifique se:

  1. Cada bloco endereça um único problema potencial. Se sim, sua árvore é mutualmente exclusiva.
  2. Todos os potenciais problemas foram listados. Se sim, sua árvore é coletivamente exaustiva.

No exemplo de queda de Lucro do Estúdio de Yogo, podemos quebrar o Lucro em dois componentes: Receita e Custo.

3. Orientada a Hipótese

O terceiro atributo de uma estratégia de resolução de problemas é ser orientado a Hipótese. Você terá um plano para resolver o problema ao definir uma Hipótese e determinar como prová-la ou refutá-la.

Identificando uma Hipótese

Uma hipótese pode ser identificada ao:

  1. Explorar minimamente os dados que já estão disponíveis. Mas não gastar muito tempo coletando ou analisando muitos dados.
  2. Conversar com especialistas do assunto relacionado ao problema. Isso pode acelerar muito a identificação de uma Hipótese e também gerar uma Hipótese mais robusta.

Para o exemplo Estúdio de Yoga, podemos levantar ao menos duas Hipóteses para determinar o motivo da queda nos Lucros que pode nos direcionar à solução do problema:

  1. Hipótese 1: Houve uma queda de Receita
  2. Hipótese 2: Houve um aumento de Custo

Para identificar Hipóteses, você deve pensar em todas os motivadores (“drivers”) do problema. Uma boa prática é utilizar a Regra 80/20 ou Princípio de Pareto que ajuda a priorizar Hipóteses a serem analisadas. Esta regra afirma que para muitos eventos, aproximadamente 80% dos efeitos vêm de 20% das causas. Por exemplo, 80% da receita de uma empresa são originadas pela venda de somente 20% de produtos do portfólio. Isto ajuda a focar nos principais “drivers” do problema.

Desenvolvendo a Hipótese

Ao quebrar a Árvore Lógica em níveis mais granulares, serão determinadas quais análises precisarão ser feitas para provar ou refutar a Hipótese. O plano a ser seguido de análise se torna mais detalhado.

Testando a Hipótese

Obtenha dados para provar ou refutar sua Hipótese. A coleta, validação e limpeza dos dados é um processo, em geral, bastante moroso e envolve diversas áreas de uma organização e que, possivelmente, não virão esta atividade como prioritária. Por isso é de extrema importância se ter uma Hipótese adequada para se fazer as perguntas certas e não desperdiçar recursos.

Caso você prove que sua Hipótese está correta, você deve seguir ao Passo 2 para Levantar Recomendações. Este tópico será explorado em um próximo artigo.

Caso você refute sua Hipótese, você deve: 1) Identificar outra Hipótese, 2) Desenvolvê-la e 3) Testá-la a fim de prová-la ou refutá-la.


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Hugo Brandão

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Engenheiro de computação por formação. Curioso, solucionador de problemas e orientado a dados por natureza. LinkedIn: http://bit.ly/2MTgbAD

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