Canvas de Hipótese de Produto

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

Por um lado, espera-se que implementemos novas funções dentro de 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 produtos.

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 for a hipótese, mais frutífero será o teste dela. Testes, nesse sentido, abrangem não apenas a verificação da hipótese real, mas também quaisquer possíveis insights que possam ser obtidos no processo. Para estruturar e simplificar o processo de articulação da sua hipótese, destacamos as seguintes perguntas, que você pode responder sequencialmente.

O Product Hypothesis Canvas 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 chegar a uma solução mais eficaz.

Os passos para preencher o Canvas de Hipótese de Produto

1. Acreditamos que…

Aqui, descrevemos o que planejamos desenvolver.

2. Para (quem)…

Nesta seção, definimos nosso público-alvo e, se necessário, avaliamos sua função em nosso projeto.

Esta etapa é muito importante, pois nos ajudará a classificar nossas hipóteses pela sua relevância para o nosso projeto. Às vezes, os membros do time do projeto ficam completamente fascinados por uma ideia interessante e acabam esquecendo que ela se aplica apenas a alguns casos isolados.

Na verdade, se o autor não consegue explicar de maneira coerente quem sua hipótese irá beneficiar, é muito provável que ele esteja apenas se dedicando a suposições aleatórias. É como quando um jogador de sinuca quebra com um golpe poderoso, esperando encaçapar uma bola ao acaso. Da mesma forma, gerentes de produto e designers geram hipóteses sem conexão com os usuários, esperando que pelo menos alguém se interesse. Tome muito cuidado com tais hipóteses; pode valer a pena dedicar tempo para pensar nelas 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 fazer melhor!" É melhor expressar suas expectativas assim: "Precisamos melhorar [produto] em 5%."

Dependendo da hipótese, podemos ter diferentes expectativas para resultados de curto prazo e de longo prazo. Muitas pessoas preferem se concentrar em resultados de curto prazo e evitar trabalhar com hipóteses que têm objetivos mais abrangentes. 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, poderemos planejar um backlog do nosso experimento no futuro.

forte. 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 caso queiramos abordar nossa hipótese como algo além de um único objetivo. Preenchê-lo não é obrigatório.

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

para nossa página inicial, com o objetivo 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 por sua complexidade e má implementação.