Canvas de Hipótese de Produto

Estamos mudando cada vez mais de projetos centrados nas demandas de clientes ou usuários para projetos focados em hipóteses de produtos. Existem várias razões para isso.

Por um lado, espera-se que implementemos novas funções em prazos cada vez mais curtos. Isso porque a concorrência está ficando mais acirrada, e o mundo, graças à tecnologia moderna, continua acelerando e se tornando mais complexo.

Por outro lado, ter grupos mais diversos de usuários significa enfrentar necessidades mais diversas. Estamos avançando a todo vapor em direção a um mundo totalmente personalizável. E isso cria uma demanda ainda maior por ajustes instantâneos de produto.

Se "demandas" exigem implementação, então "hipóteses", acima de tudo, precisam ser testadas. Mas antes disso, as hipóteses devem ser articuladas de forma coerente. O que nem sempre é tão fácil quanto gostaríamos.

Acreditamos que quanto mais coerente a hipótese, mais frutífero será o teste dela. Nesse sentido, testar cobre não apenas a verificação da hipótese real, mas também quaisquer insights que possam ser obtidos no processo. Para estruturar e simplificar o processo de articular sua hipótese, destacamos as seguintes perguntas, que você pode responder sequencialmente.

O Canvas de Hipóteses de Produto ajuda você a criar hipóteses mais eficazes. Lembre-se de que o canvas não faz o trabalho por você; ele simplesmente ajuda você a se concentrar na tarefa em questão e alcançar uma solução mais eficaz.

As etapas para preencher o Canvas de Hipótese de Produto

1. Acreditamos que…

Aqui, descrevemos o que planejamos desenvolver.

2. Para (quem)…

Neste bloco, definimos nosso público-alvo e, se necessário, avaliamos sua função em nosso projeto.

Esta etapa é muito importante, pois nos ajudará posteriormente a classificar nossas hipóteses pela relevância ao nosso projeto. Às vezes, membros do time do projeto ficam completamente seduzidos por uma ideia interessante e acabam se esquecendo de que ela é aplicável apenas a alguns casos isolados.

Na verdade, se o autor não consegue explicar de forma coerente quem será beneficiado pela sua hipótese, é muito provável que estejam apenas se entregando a suposições aleatórias. É como quando um jogador de sinuca executa uma tacada poderosa, esperando encaçapar uma bola aleatoriamente. Da mesma forma, gerentes de produto e designers geram hipóteses sem conexão com os usuários, na esperança de que pelo menos alguém se interesse. Tenha muito cuidado com tais hipóteses; pode valer a pena dedicar tempo para pensá-las com mais detalhes.

3. Para alcançar…

Também é importante determinar que tipo de resultado esperamos do nosso experimento. Além disso, o resultado deve, preferencialmente, ser mensurável em termos específicos. Não escreva: “Precisamos melhorar!” É melhor expressar suas expectativas assim: "Devemos melhorar [produto] em 5%."

Dependendo da hipótese, podemos ter expectativas diferentes para resultados de curto e longo prazo. Muitas pessoas preferem se concentrar em resultados de curto prazo e evitam trabalhar com hipóteses que tenham metas de longo alcance. Mas quando criamos nossa hipótese, devemos estar cientes de quanto tempo levará para testá-la: um dia, uma semana, um mês ou talvez até mais. Com isso em mente, seremos capazes de planejar um backlog do nosso experimento mais tarde.

4. Como medimos isso?

A capacidade de medir os resultados é o parâmetro chave para testar hipóteses de produto. Embora já tenhamos mencionado o que vamos medir na etapa anterior, aqui descrevemos os tipos de ferramentas que vamos usar para isso. Que sinais indicarão que a oportunidade que criamos é impactante? Quais indicadores-chave de desempenho (qualitativos ou quantitativos) vamos medir para provar que nosso experimento foi bem-sucedido?

5. Impacto, positivo ou negativo

Introduzimos este bloco no caso de querer abordar nossa hipótese como algo além de um único objetivo. Preenchê-lo não é obrigatório.

Em alguns casos, a introdução de uma determinada função tem um impacto negativo em outros parâmetros dentro do sistema. Por exemplo, nós adicionamos uma apresentação extensa e informativa.

para a nossa página inicial, com a expectativa de aumentar o engajamento dos usuários. No entanto, a apresentação impacta a velocidade de carregamento da página, o que, ao contrário da nossa intenção, aumenta a taxa de rejeição, potencialmente reduzindo o engajamento. Neste caso específico, a taxa de rejeição mais alta provavelmente não é causada pela funcionalidade em si, mas pela sua volumosidade e implementação deficiente.