Construindo um negócio escalável: uma introdução à estrutura Build Measure Learn
Com o crescente número de startups em todo o mundo, a necessidade de estruturas eficazes de desenvolvimento e lançamento de produtos tornou-se cada vez mais evidente.
Publicado em 24 de fevereiro de 2023
Com o crescente número de startups em todo o mundo, a necessidade de estruturas eficazes de desenvolvimento e lançamento de produtos tornou-se cada vez mais evidente. É aqui que entra a metodologia Build Measure Learn, que visa ajudar as startups a criar produtos e serviços escaláveis de maneira eficiente e eficaz. Essa abordagem ágil enfatiza a importância de construir um MVP (Minimum Viable Product), medir e analisar os resultados e, em seguida, aplicar os aprendizados para melhorar e expandir o produto.
A estrutura Build Measure Learn é especialmente útil para startups que desejam lançar novos produtos ou serviços, mas que têm recursos limitados para fazê-lo. Ao seguir essa metodologia, as startups podem validar suas ideias de negócios e testar suas hipóteses antes de investir grandes quantias de dinheiro no desenvolvimento de um produto final. Neste post, vamos explorar mais profundamente a estrutura Build Measure Learn e como ela pode ajudar as startups a obter sucesso no mercado atual.
Glossário
O que é Build Measure Learn
Build Measure Learn é uma abordagem de desenvolvimento de produtos que envolve a criação de um MVP (Minimum Viable Product), medição e análise dos resultados e aplicação dos aprendizados para melhorar o produto. Essa estrutura ajuda a garantir que os produtos atendam às necessidades do mercado e dos clientes, reduzindo o risco de investir em algo que possa falhar.
Um exemplo de como a estrutura Build Measure Learn pode ser aplicada é no desenvolvimento de um aplicativo móvel. A equipe de desenvolvimento pode criar um MVP do aplicativo com apenas as principais funcionalidades e, em seguida, disponibilizá-lo para um grupo de usuários selecionado.
A equipe pode então medir e analisar as interações dos usuários com o aplicativo, incluindo o tempo gasto em cada seção, as funcionalidades mais usadas e quaisquer problemas de usabilidade encontrados. Com base nessas informações, a equipe pode então iterar e melhorar o MVP, adicionando novas funcionalidades ou ajustando as existentes para melhor atender às necessidades do mercado e dos usuários.
Outro exemplo de como a estrutura Build Measure Learn pode ser aplicada é no desenvolvimento de um produto físico, como uma nova linha de roupas. A equipe de design pode criar uma pequena coleção de roupas para testar o mercado, apresentando as roupas para um grupo de clientes selecionado.
A equipe pode medir e analisar a resposta dos clientes à coleção, incluindo quais peças são as mais populares, quais os clientes gostam ou não gostam e quais são os preços ideais para as peças. Com base nessas informações, a equipe pode ajustar a coleção e desenvolver uma linha de roupas mais completa que atenda às necessidades do mercado.
Esses exemplos ilustram como a estrutura Build Measure Learn pode ser aplicada em vários setores e em vários tipos de produtos. A abordagem ajuda a garantir que os produtos sejam bem-sucedidos no mercado, melhorando continuamente com base nos dados e feedback dos clientes.
Como definir sua hipótese de negócio com a estrutura Build Measure Learn
Definir uma hipótese de negócio é uma das etapas mais importantes do processo de desenvolvimento de produtos com a estrutura Build Measure Learn. Uma hipótese bem definida é aquela que guia o desenvolvimento do produto, além de servir como base para a medição e análise dos resultados. Dessa forma, é importante seguir alguns passos para definir uma hipótese sólida e eficaz.
O primeiro passo é conhecer o mercado-alvo e entender suas necessidades e desejos. Isso envolve a realização de pesquisas de mercado, análise de dados e feedback dos clientes. Ao identificar as necessidades do mercado, você pode criar uma hipótese que corresponda às expectativas do público-alvo. A hipótese deve ser clara, concisa e incluir um problema específico que o produto pretende resolver.
O segundo passo é definir um objetivo de negócio claro e mensurável. O objetivo deve estar alinhado com a hipótese e ser facilmente mensurável. A métrica escolhida deve ser a mais relevante para o objetivo em questão. Por exemplo, se o objetivo é aumentar a taxa de conversão, a métrica escolhida deve ser o número de conversões.
O terceiro passo é criar um MVP (Minimum Viable Product) para validar a hipótese. O MVP é uma versão básica do produto que inclui apenas as funcionalidades mais essenciais. Isso permite que você teste a hipótese sem gastar tempo e recursos significativos no desenvolvimento do produto completo. Com base nos resultados da validação, você pode iterar e melhorar o produto para atender às necessidades do mercado.
Por fim, é importante definir um plano de medição e análise dos resultados para avaliar se a hipótese é verdadeira ou falsa. É essencial coletar dados precisos e relevantes e analisá-los cuidadosamente para determinar o sucesso ou fracasso do produto. Com base nos resultados, é possível ajustar e iterar a hipótese e o produto para garantir que ele atenda às necessidades do mercado e dos clientes.
Definir uma hipótese de negócio sólida com a estrutura Build Measure Learn é fundamental para garantir o sucesso do produto no mercado. Ao seguir esses passos, você pode criar uma hipótese eficaz, testá-la com um MVP, medir e analisar os resultados e ajustar o produto de acordo com as necessidades do mercado.
Como aplicar o MVP (Minimum Viable Product) na estrutura Build Measure Learn
O MVP, ou Minimum Viable Product, é uma das peças fundamentais da estrutura Build Measure Learn. O objetivo do MVP é validar a hipótese de negócio de maneira rápida e econômica, permitindo que os desenvolvedores testem a viabilidade do produto no mercado e, a partir disso, possam fazer ajustes e melhorias necessárias.
Para aplicar o MVP na estrutura Build Measure Learn, é importante definir as funcionalidades mínimas necessárias para que o produto possa ser lançado no mercado. É importante lembrar que o MVP deve ser apenas o suficiente para testar a hipótese, sem incluir funcionalidades desnecessárias ou sofisticadas que possam aumentar os custos de desenvolvimento.
Além disso, é importante identificar o público-alvo que irá testar o MVP. Essa escolha é fundamental para garantir que o feedback recebido seja relevante e útil na validação da hipótese. Após selecionar o público-alvo, é necessário estabelecer um processo de feedback estruturado para coletar dados e opiniões sobre o produto.
Uma vez que o MVP esteja pronto, é hora de testá-lo com o público-alvo selecionado. É importante lembrar que o MVP não precisa ser perfeito – ele é apenas uma versão inicial do produto, projetada para coletar feedback e validar a hipótese. Após o teste, é importante analisar os resultados e avaliar a hipótese. Se o resultado for positivo, é possível fazer ajustes e melhorias no produto para torná-lo mais atraente para o mercado.
Em resumo, o MVP é uma etapa fundamental na estrutura Build Measure Learn, pois permite que os desenvolvedores testem rapidamente a viabilidade do produto no mercado. Ao definir as funcionalidades mínimas necessárias, selecionar o público-alvo e estabelecer um processo de feedback estruturado, é possível coletar dados e opiniões sobre o produto e avaliar se a hipótese é válida ou não. Com base nesses resultados, é possível ajustar o produto e continuar a iterar até que ele atenda às necessidades do mercado e dos clientes.
Os melhores métodos de medição para aplicar na estrutura BML
Na estrutura Build Measure Learn, a medição é um dos principais pilares para garantir que as iterações do produto estejam sempre em linha com as necessidades do mercado e dos clientes. Para medir a eficácia do produto e avaliar se ele está alcançando seus objetivos, é preciso utilizar os métodos de medição mais adequados. A seguir, apresentamos alguns dos melhores métodos de medição para aplicar na estrutura Build Measure Learn:
- Análise de dados quantitativos: A análise de dados quantitativos é uma das formas mais eficazes de medir o desempenho do produto. Ela envolve o uso de métricas numéricas, como taxa de conversão, engajamento do usuário e tempo de retenção, para avaliar o impacto do produto no mercado.
- Feedback qualitativo do usuário: O feedback qualitativo do usuário é uma forma essencial de medir a satisfação do cliente. Ele envolve a coleta de feedback detalhado sobre as experiências dos usuários com o produto, por meio de entrevistas, questionários e outras técnicas de coleta de dados.
- Testes A/B: Os testes A/B são uma técnica de medição que permite comparar duas versões diferentes do produto e avaliar qual delas tem melhor desempenho. Eles são úteis para testar diferentes hipóteses de negócio e identificar qual delas é mais eficaz no mercado.
- NPS (Net Promoter Score): O NPS é uma métrica que mede a lealdade dos clientes. Ele é calculado com base na resposta dos clientes à pergunta “Em uma escala de 0 a 10, o quanto você recomendaria nosso produto a um amigo ou colega?”. Ele pode ser usado para avaliar a eficácia do produto e identificar áreas que precisam de melhoria.
- Análise de concorrentes: A análise de concorrentes envolve o estudo do mercado e dos produtos concorrentes para avaliar o desempenho do produto. Isso inclui o estudo das estratégias de marketing, preços e recursos dos concorrentes para identificar oportunidades de melhoria.
Em resumo, a medição é um elemento fundamental da estrutura Build Measure Learn. Ao utilizar os métodos de medição mais adequados, é possível avaliar o desempenho do produto e identificar áreas que precisam de melhorias. A análise de dados quantitativos, o feedback qualitativo do usuário, os testes A/B, o NPS e a análise de concorrentes são alguns dos métodos de medição mais eficazes para aplicar na estrutura Build Measure Learn.
Como analisar e interpretar os resultados da estrutura Build Measure Learn
Após a implementação de uma iteração da estrutura Build Measure Learn, é fundamental analisar e interpretar os resultados para garantir que as mudanças feitas no produto estejam em linha com as necessidades do mercado e dos clientes. A seguir, apresentamos algumas dicas para analisar e interpretar os resultados da estrutura Build Measure Learn:
- Analisar métricas-chave: As métricas-chave são os indicadores mais importantes para avaliar o desempenho do produto. É importante analisar as métricas relevantes para a iteração, como taxa de conversão, engajamento do usuário e tempo de retenção, para avaliar se a iteração foi bem-sucedida.
- Comparar os resultados com a hipótese de negócio: A hipótese de negócio é o ponto de partida para a iteração do produto. É importante comparar os resultados da iteração com a hipótese original para avaliar se as mudanças feitas no produto foram eficazes.
- Analisar a variação dos resultados: É importante analisar a variação dos resultados para identificar padrões e tendências. Isso envolve a análise de dados estatísticos, como desvio padrão e intervalos de confiança, para avaliar a probabilidade de que os resultados sejam significativos.
- Coletar feedback do usuário: O feedback do usuário é essencial para avaliar a eficácia da iteração do produto. É importante coletar feedback detalhado sobre a experiência do usuário com o produto e usar essas informações para identificar áreas que precisam de melhoria.
- Identificar oportunidades de melhoria: Ao analisar e interpretar os resultados da estrutura Build Measure Learn, é importante identificar oportunidades de melhoria para a próxima iteração do produto. Isso envolve a identificação de áreas que precisam de mais atenção e a definição de objetivos para a próxima iteração.
Em resumo, a análise e interpretação dos resultados da estrutura Build Measure Learn são essenciais para garantir que as mudanças feitas no produto estejam em linha com as necessidades do mercado e dos clientes. Ao analisar as métricas-chave, comparar os resultados com a hipótese de negócio, analisar a variação dos resultados, coletar feedback do usuário e identificar oportunidades de melhoria, é possível garantir que o produto esteja sempre evoluindo e atendendo às necessidades do mercado.
Estude Gestão de Produto com a Awari
Concluindo, a estrutura Build Measure Learn é uma metodologia essencial para a gestão de produtos de sucesso. Ao implementar essa metodologia, é possível reduzir os riscos de investimentos e garantir que as mudanças feitas no produto estejam alinhadas com as necessidades do mercado e dos clientes.
Para aqueles que desejam se aprofundar nessa metodologia e em outras habilidades de gestão de produtos, recomendamos os cursos de Gestão de Produto oferecidos pela plataforma da Awari. Esses cursos incluem aulas ao vivo e mentorias individuais, permitindo que os alunos aprendam com especialistas experientes e apliquem seus conhecimentos em projetos reais.
Se você deseja se tornar um profissional de sucesso em gestão de produtos, confira os cursos da Awari e dê o primeiro passo para alcançar seus objetivos. Clique aqui!
Aprenda uma nova língua na maior escola de idioma do mundo!
Conquiste a fluência no idioma que sempre sonhou com uma solução de ensino completa.
+ 400 mil alunos
Método validado
Aulas
Ao vivo e gravadas
+ 1000 horas
Duração dos cursos
Certificados
Reconhecido pelo mercado
Artigos Relacionados
Confira abaixo mais conteúdos sobre o tema
Gestão de Produtos para IA e ML: Como se tornar um especialista na área
A gestão de produtos para IA e ML é...
Gerente de Produto versus Gerente de Marketing de Produto: Qual é a diferença?
"Gerente de Produto versus Gerente de Marketing de Produto:...
Gerente de Produto versus Gerente de Marketing de Produto: Qual é a diferença?
Diferença entre Gerente de Produto e Gerente de Marketing...
