Em busca do fracasso...

A chuva voltou à Brasília!

Para quem é de fora, como eu era, essa frase pode parecer sem sentido, eu sei...

Mas fazia mais de 4 meses que não caia uma gota d’água do céu.

Tinha planejado fazer uma corrida maior esse final de semana, ir até um parque na cidade e rodar 15km.

Acordei antes das 6 horas e vá chuva na rua. Foi o suficiente para eu mudar minha decisão: corri 10km do lado de casa.

Ao final da corrida sem ter chovido um segundo, pensei: “Que decisão idiota, devia ter ido correr no parque.”

Avaliar decisões em retrospecto é tão mais fácil, não é?

Não só pelo fato de você já saber o resultado, mas, principalmente, por conseguir avaliar com maior clareza o impacto.

Qual era o risco de eu ir para o parque? Me molhar (em uma cidade que tudo seca em segundos), ou seja, insignificante.

Qual seria o benefício se não chovesse? Uma corrida diferente, maior distância, percurso mais plano...

O benefício compensava com sobras o risco, mas o medo de “tomar uma decisão errada” (sair para correr e chover), me fez não enxergar isso.

A parte boa desse erro é que ele vai guiar nosso percurso de hoje: por que você precisa buscar o fracasso para poder acertar?

Eu sei que parece contraintuitivo, mas se você quiser aumentar a sua chance de ter um grande acerto, vai ter que conviver com o seu índice de fracassos aumentando.

E não estou defendendo tentativa e erro aqui não.

Existe uma diferença fundamental entre um teste do modelo “aleatório” (a tentativa e erro) e de um teste no modelo com hipóteses.

Na tentativa e erro temos dois caminhos: acertar (sem saber muito o motivo) ou errar.

Na hipótese e teste temos também dois caminhos, porém eles são bem mais promissores: acertar com a clareza do motivo ou aprender o que não funciona.

Quando escolhemos o caminho da hipótese e teste, temos que ter três princípios em mente:

A assimetria dos acertos e dos erros

Dependendo da decisão que você precisa tomar, você está protegido por uma lógica chamada assimetria de impacto.

Se você errar, o impacto é baixíssimo e ainda gera aprendizado

Se você acertar, a recompensa é suficiente para financiar todos os erros passados.

Nesses casos, mesmo que a chance de sucesso seja baixa, o teste compensa.

Quando se tem uma hipótese de só 10% de sucesso, mas que pode gerar uma recompensa 100x maior, deve-se testar sempre.

Vamos colocar isso em números. Se para cada teste você precisa colocar 10 reais para executar e sua chance é 10% de sucesso.

Quando você acertar, multiplica por 100 o resultado.

Em tese, você precisaria testar 10 vezes para acertar, mas a estatística não é tão linear assim.

Vamos colocar que você testou 29 vezes sem sucesso para acertar na 30º.

Você gastou para isso 10 reais x 30 testes, ou seja, 300 reais.

Mas, no trigésimo teste, você colheu a recompensa de 100x o valor do teste, ou seja, 1.000 reais.

Seu saldo está 700 no positivo. Você usou a assimetria a seu favor.

Sei que é ruim errar 29 vezes, mas olha o efeito que isso pode te gerar.

A verdade é que, nesse tipo de teste, os grandes acertos vão compensar com sobra todos os erros anteriores.

Outro ponto relevante sobre o efeito da assimetria é que ele costuma ser muito mais válido na parte empresarial do que em outros casos.

Pegue um esporte como tênis, por exemplo.

Você arriscar uma bola mais forte te dá no máximo 1 ponto se der certo. Se der errado, é 1 ponto para o adversário - muitas vezes não compensa.

No caso que falamos acima, você perde 10 reais se der errado e ganha 1.000 se der certo. Saber usar a assimetria a seu favor nesse caso é fundamental.

Entender que nem sempre a assimetria está a seu favor também.

Não misture os tipos de decisões

A segunda pergunta que mais recebo em relação a testes é: ”Quais testes eu não devo fazer?”

(A primeira é “Como fazer testes corretamente?”, se você teve curiosidade)

Minha resposta é sempre a mesma: “Nunca faça um teste que tenha a obrigação de dar certo, ou, olhando pelo outro lado da moeda, nunca faça um teste que não pode dar errado.”

Aqui entra o segundo princípio: saiba dividir as decisões que você toma.

Podemos classificar as decisões que tomamos em dois grupos:

Decisões de impacto irreversível: esse é o tipo de decisão que você precisa pensar bastante antes de tomar. Um erro aqui custa muito caro (não apenas financeiramente).

Decidir ter um filho, vender a empresa, convidar alguém para uma sociedade.

Não é tão simples de voltar atrás. E perceba que eu não chamei a decisão de irreversível e sim o impacto dela.

São os casos que se você não pensar bem, não ponderar os efeitos, a assimetria vai jogar forte contra você.

A melhor forma de identificar esse tipo de decisão é projetar ela dando errado e pensando como você faria para resolver a situação.

Se você tremer, já sabe que precisa pensar melhor.

Decisões facilmente ajustáveis: podemos dizer que são a grande maioria das decisões que tomamos, seja pessoalmente, seja em nossas empresas.

Começar ou não determinado esporte, testar um conteúdo ou campanha de marketing diferente (desde que não muito polêmica).

Não deu certo? Coleta os aprendizados e vai para a próxima.

A principal característica desse tipo de decisão é que é mais rápido (e muitas vezes mais barato) você testar para ter o resultado concreto do que ficar elucubrando os possíveis efeitos.

Será que esse tipo de anúncio funciona? A forma mais rápida e fácil de descobrir é colocar na rua e testar.

Será que se eu colocar que aquele é o último quarto disponível no hotel mais pessoas clicam?

Será que consigo mais vendas colocando uma parte na página de produtos falando “Clientes que compraram X também compraram Y”

Muitos milhões foram feitos em cima desses 3 testes.

No momento em que você aprende a separar os tipos de decisão e agir conforme o que cada uma exige, você cresce mais rápido e com mais consistência.

O segredo aqui é usar as decisões facilmente ajustáveis para treinar. Use a seguinte lógica ao seu favor:

• Errar = Aprendizado (se você montar bem o teste)

• Aprendizado = experiência (se você souber interpretar o resultado)

• Experiência = mais chance de acertar (se você seguir tentando)

Faça isso muitas vezes e você vai estar muito mais preparado para as decisões realmente difíceis.

Muitas vezes, 51% de certeza é suficiente

O princípio que, para mim, é o mais difícil de internalizar.

Esse conceito de 51% não é meu. O li pela primeira vez em um trecho de um livro sobre como os presidentes dos Estados Unidos tomam certas decisões (as mais complexas).

No caso, o entrevistado era Barack Obama.

Ele comentou que vão existir decisões em que é impossível chegar na certeza.

Nesse caso, se você tomar uma decisão que tem 51% de probabilidade de estar correta, você fez o melhor que pôde.

Para alguém que trabalha com dados e busca embasar decisões de grandes empresas com isso, é um conceito doloroso.

Ainda que a complexidade das decisões que tomamos ou orientamos estejam a um abismo de diferença das do Presidente dos EUA, nosso objetivo sempre será aumentar a chance de acerto.

Esse princípio para mim é muito mais sobre aumentar a chance de acerto dentro do tempo disponível do que chegar nos 51% de certeza.

Afinal de contas, decisões perfeitas só existem no passado quando avaliamos o resultado delas.

Use os dados históricos e sua experiência para aumentar a chance de acerto e tome a decisão com o melhor que você tiver à disposição.

Se achar que pode ter mais dados e informações para te ajudar a decidir, invista nisso.

Diferente do Obama e dos EUA, as informações que aumentam nossa chance de acerto em decisões complexas costumam ser bem mais fáceis (e baratas) de conseguir.

Espero que tenha curtido o percurso de hoje.

Grande abraço e até a próxima milha,

César Mazzillo

Dados no Cotidiano

As grandes empresas erram muito.

Algumas das empresas mais famosas por testar incessantemente são Airbnb, Amazon, Booking, Google e Microsoft.

Olhando de fora e considerando que eles têm equipes com profissionais altamente capacitados, pensamos que eles devem ter uma taxa de acertos muito grande.

Porém, é ao contrário.

Essas empresas reportam taxas de erros entre 85% e 92% de todos os testes que rodam.

Isso mesmo, a cada 10, 9 não funcionam. 

E considerando o volume, isso é muito erro (o Booking hoje roda mais de 1000 testes todos os dias, Airbnb são mais de 700 por semana, por exemplo).

Agora, quando paramos para olhar os sucessos que saíram desses testes, entendemos como eles compensam, com sobra, todos os erros.

Falando da Amazon, o Prime, o Kindle e a AWS (solução na parte de tecnologia) foram todos frutos de teste. A AWS sozinha fatura mais de 62 bilhões de dólares/ano hoje.

Acho que isso dá uma boa margem para novos testes...

Vá uma milha a mais

Os grandes cases de resultado empresarial hoje já cometeram centenas de erros no passado. O Cofundador do Linked-In, Reid Hoffman, resolveu chamar essas pessoas para contarem suas histórias no Podcast Masters of Scale. Tenho certeza que você vai encontrar muitas histórias inspiradoras por lá.