Testar ou não testar? Conheça os 7 mitos que impedem o caminho da inovação

Quando Isaac Newton publicou a terceira lei do movimento em 1687 – para cada ação, há uma reação igual e oposta – inadvertidamente criou um modelo que foi para além dos objetos físicos. Cerca de 300 anos depois, o economista Albert Hirschman aplicou esse princípio de ação-reação ao estudo do progresso político, social e económico e chegou à conclusão de que a oposição ao progresso é muitas vezes “moldada, não tanto por traços de personalidade, mas simplesmente pelo argumento, independentemente do desejo, caráter ou convicção dos participantes”. As teses de Hirschman podem ajudar a perceber a razão pela qual o recurso à testagem não é uma prática entre os gestores, sendo que ela é fundamental para a inovação, crescimento e criação de valor.

Stefan H. Thomke, professor na Harvard Business School e autor do livro Experimentation works. The surprising power of business experiments (2020), encontrou várias causas que explicam este fenómeno. Conheça os sete mitos que impedem o avanço do seu negócio, publicados a partir de excertos do seu livro, na Business+Strategy.

Mito 1: A testagem afeta a intuição e a escolha

A crença de que a inovação significa criatividade, confiança e visão, e que a testagem de pouco serve, tornou-se evidente quando o autor ouviu um CEO afirmar: “O Steve Jobs não testou nenhuma das suas ideias”. Para muitos gestores, quanto mais testagem, maior o risco de se estar a rejeitar prematuramente uma grande ideia, o que significa uma “morte súbita” da intuição e capacidade de escolha.

Não se trata de intuição versus testagem; na verdade, as duas precisam uma da outra. A intuição, as perceções do cliente e a pesquisa qualitativa são fontes valiosas para novas hipóteses, que podem ou não ser refutadas – mas as hipóteses geralmente podem ser melhoradas através de testes rigorosos. A evidência empírica mostra que mesmo os especialistas não conseguem prever o comportamento do cliente, errando até na maioria das vezes. Não seria preferível saber o que funciona e o que não funciona logo desde o início e concentrar os recursos nas ideias mais promissoras? E já agora, a Apple faz testes.

Mito 2: Os testes online trazem inovação, mas não uma mudança radical

Geralmente, presume-se que quanto maior for a mudança, mais visível será o impacto. Contudo, os avanços no desempenho das empresas nem sempre são o resultado de uma ou de várias mudanças. Esses avanços podem ser resultado de diversas alterações mais pequenas, e bem-sucedidas, cujo efeito pode perdurar durante um longo período de tempo.

Em pesquisas mais avançadas, são feitos testes em que diversas variáveis são alteradas ​​ao mesmo tempo. E nestes casos, é prestada atenção a comportamentos tais como a resistência à mudança. As reações de curto prazo a grandes mudanças podem não indicar efeitos a longo prazo. Toda a inovação envolve incerteza, e a testagem, seja em que nível for, é fundamental.

Mito 3: As hipóteses são insuficientes para uma testagem em grande escala

Ao contrário do que se possa pensar, a maioria das empresas não realiza milhares de testes por ano. Para algumas empresas é até possível observar melhorias nas principais métricas de desempenho, através de poucos testes. É por isso comum em algumas startups o uso de ferramentas de teste A/ B. Os testes rápidos permitem agilidade para responder às mudanças de mercado e do cliente e reduzem as despesas com pesquisas de marketing. Um recente estudo descobriu que 75% de uma amostra de cerca de 13 mil startups usava ferramentas de teste A/ B e que tal prática teve um impacto positivo no seu desempenho.

Mito 4: Não se justifica realizar testes em empresas físicas

Ao usar como exemplo as empresas de IT na demonstração das vantagens e do poder da testagem, os céticos argumentam o tamanho da amostra, afirmando que a grande maioria dos negócios não ocorre nos canais digitais, mas em sistemas de distribuição complexos, como redes de lojas, territórios de vendas, agências bancárias, etc.

Segundo o autor, existem várias razões que validam a testagem nos negócios físicos. Primeiro, o tamanho da amostra depende em grande parte da dimensão do efeito que se pretende identificar. Em segundo lugar, presume-se erradamente que uma amostra maior resulta automaticamente em melhores dados. Na verdade, um teste pode envolver muitas ocorrências, mas se estiverem altamente agrupadas ou correlacionadas entre si, o tamanho real da amostra pode ser muito pequeno.

Mito 5: O teste A/ B tem impacto pouco significativo no desempenho

Muitas vezes, as empresas não encontram valor acrescentado quando recorrem aos testes A/ B. “Estamos dececionados com os testes A/ B porque o impacto cumulativo nos negócios é menor do que a soma esperada dos seus resultados.”

Há vários motivos pelos quais os resultados dos testes não precisam ser somados. O autor dá um exemplo muito simples: Imagine fazer dois testes, um com a cor da fonte e outro com a cor de fundo. Em testes independentes, mostra-se que mudar a cor para azul em ambos os casos resulta num aumento de vendas de 1%. Mas quando ambos são alterados para azul ao mesmo tempo, a métrica falha (uma fonte azul num fundo azul é impossível de ler). É uma interação negativa. Por outro lado, efeitos de interação positiva podem fazer com que o efeito seja maior do que a soma dos testes. Em vez de mudar a cor da fonte, imagine mudar apenas o texto e, novamente, observar um aumento de 1%. Mas, desta vez, a combinação de palavras e a cor de fundo azul resultou num aumento de 3% (e não 1% + 1%).

O autor refere-se também aos céticos que estão preocupados com o custo da testagem em grande escala. Antes de começarem os testes, querem ver o retorno do investimento (ROI), pois é assim que avaliam todas as novas iniciativas. Mas, os custos são tangíveis e os benefícios referem-se a oportunidades, o que exige tomar riscos. Para o autor, a testagem é fundamental para a sobrevivência dos negócios.

Mito 6: Na era da análise de dados não é preciso perceber a causalidade 

Há empresas que encontraram correlações entre variáveis ​​aparentemente não relacionadas (no caso do comportamento de compra dos clientes). Tal como aconteceu com a Amazon, quando a certa altura recomendou aos seus clientes que comprassem azeite extra-virgem orgânico quando comprassem papel higiênico – pois a correlação era resultado da análise de uma larga quantidade dados.

A correlação não é causalidade, e ter apenas uma vaga ideia do porquê de as coisas acontecerem pode sair caro, ou até ser perigoso, no caso da Medicina. Segundo o autor, a realização de testes e a análise de dados são complementares. Correlações e outros padrões que se tornam evidentes com a análise de um grande conjunto de dados são excelentes fontes para novas hipóteses que devem ser testadas.

Mito 7: Realizar testes em clientes sem consentimento prévio é sempre antiético

Esse mito aborda algumas preocupações legítimas. As empresas devem agir de acordo a lei e devem demonstrar um comportamento ético para obter e manter a confiança dos clientes. Contudo, o autor afirma que se deve ter cuidado para não exagerar os potenciais riscos da testagem em detrimento dos seus verdadeiros benefícios. Sem testes rigorosos – e método científico – a construção e organização do conhecimento sobre causa-efeito fica estagnada.

Na verdade, as empresas não testam o suficiente. É evidente que a busca por conhecimento não concede às empresas a permissão para realizar testes antiéticos. O verdadeiro perigo não é o facto de se realizarem testes antiéticos, mas sim não se fazerem testes de todo e com esta atitude estar a renunciar a algo que é crítico para a inovação. Para descobrir o que funciona e o que não funciona com rapidez e rigor, considere que “tudo é um teste”. Para que a testagem seja uma prática comum entre as empresas, os mitos precisam abrir caminho para os factos.

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