![\"\"](\"https:\/\/blogs.opovo.com.br\/varanda\/wp-content\/uploads\/sites\/72\/2018\/10\/21-740x493.jpg\")
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Geralmente, as li\u00e7\u00f5es sobre Growth Hacking s\u00e3o internalizadas da maneira mais dif\u00edcil. \u00c9 por isso que a m\u00e1xima dos growth hacker\u2019s, o ‘\u2018errar r\u00e1pido\u2019\u2019, \u00e9 uma das nossas favoritas. A gente adora porque o sucesso d\u00e1 confian\u00e7a ao time, enquanto a falha d\u00e1 compet\u00eancia. Bom, pelo menos enquanto voc\u00ea estiver errando no caminho certo! <\/span><\/p>\n Toda vez que um teste falha porque sua hip\u00f3tese est\u00e1 incorreta, \u00e9 um ganho. Seu time pode aprender algo e usar essas informa\u00e7\u00f5es pro bem da sua pr\u00f3xima decis\u00e3o. Mas se seus testes n\u00e3o est\u00e3o dando certo porque eles s\u00e3o falhos desde o come\u00e7o, voc\u00ea n\u00e3o vai chegar a lugar nenhum. <\/span><\/p>\n Vamos ver, com estudos de caso, como errar corretamente. Esperamos que, entendendo onde e como o erro foi feito, voc\u00ea seja capaz de aprender conosco. <\/span><\/p>\n Voc\u00ea pode errar! S\u00f3 n\u00e3o cometa os mesmos erros duas vezes. <\/strong><\/em><\/p>\n A chave para experimentos de sucesso \u00e9 entender que perguntas voc\u00ea precisa se fazer antes de investir recursos. Assim o seu processo organizacional n\u00e3o \u00e9 predestinado a repetir erros que poderiam ser evitados. Portanto, em cada estudo de caso vamos tirar alguns ensinamentos que voc\u00ea pode usar no seu pr\u00f3prio processo de experimenta\u00e7\u00e3o. <\/span><\/p>\n Estudo de Caso 1: Uma falha da Hip\u00f3tese<\/b><\/p>\n Nome do teste: Bot\u00f5es de compartilhamento para redes sociais na Home Page da TapeACall. (TapeACall \u00e9 um aplicativo que permite gravar liga\u00e7\u00f5es no iPhone)<\/span><\/p>\n Hip\u00f3tese: Adicionar bot\u00f5es de compartilhamento na p\u00e1gina inicial da TapeACall vai dar credibilidade, contribuindo para mais assinaturas.<\/span><\/p>\n Como come\u00e7ou a dar errado<\/b><\/p>\n Olhando para essa hip\u00f3tese, agora \u00e9 dif\u00edcil n\u00e3o se envergonhar, mas um dos perigos do teste de alta velocidade \u00e9 que, para manter uma alta cad\u00eancia de testes, voc\u00ea executar\u00e1 testes que n\u00e3o s\u00e3o nem bem concebidos nem est\u00e3o prontos para serem executados.<\/span><\/p>\n Essa hip\u00f3tese era de natureza explorat\u00f3ria: \u201cmudando X para Y, algo acontecer\u00e1\u201d. Entretanto, uma boa hip\u00f3tese se parece com isso: \u201cAo mudar X para X, posso obter mais prospects para X e, assim, aumentar X.\u201d<\/span><\/p>\n Nossa hip\u00f3tese foi falha, pois n\u00e3o identificou o sucesso de fato. \u201cAumentar as assinaturas\u201d como um KPI significa que qualquer melhoria \u00e9 um sucesso, e isso n\u00e3o \u00e9 verdade. Existem outros fatores.<\/span><\/p>\n Pior que isso, em algum lugar nessa pseudo-hip\u00f3tese, estava a ideia de que os bot\u00f5es de compartilhamento social adicionam credibilidade ao site. Assim, mesmo que eles estejam distraindo os usu\u00e1rios de nossos CTAs de download e de compra, essa hip\u00f3tese pressup\u00f5e que pode haver um valor subjacente que n\u00e3o \u00e9 realmente mensur\u00e1vel.<\/span><\/p>\n Como tudo piorou<\/b><\/p>\n Adicionamos esses bot\u00f5es de compartilhamento aleat\u00f3rios \u00e0 p\u00e1gina inicial, o que gerou muito poucos compartilhamentos e duas enormes inscri\u00e7\u00f5es atribu\u00edveis em dois meses.<\/span><\/p>\n Isso deveria ter sido suficiente para saber que isso n\u00e3o funcionaria, mas justificamos manter os bot\u00f5es por mais tempo, supondo que ter\u00edamos algum efeito positivo quando os visitantes contornassem nossas pr\u00f3prias CTAs na tela para comprar diretamente da App Store. <\/span><\/p>\n N\u00e3o somos contra os bot\u00f5es de compartilhamento social, mas praticamente, eles fazem muito mais sentido depois que um visitante se torna um usu\u00e1rio e percebe o valor do produto, n\u00e3o antes de ter um \u2018\u2018aha moment\u2019\u2019.<\/span><\/p>\n Sem sucesso mensur\u00e1vel, o dono do produto queria que eles desaparecessem, o hacker que criou o teste queria que eles ficassem e a situa\u00e7\u00e3o esquentou. Na aus\u00eancia de dados, fiquei do lado do dono do produto e finalmente os tiramos do ar.<\/span><\/p>\n O que podemos aprender com isso? <\/b><\/p>\n Uma hip\u00f3tese fraca pode prejudicar uma experi\u00eancia antes de come\u00e7ar. Isso s\u00f3 garante que voc\u00ea criar\u00e1 um conjunto ainda mais fraco de m\u00e9tricas de sucesso, e se voc\u00ea n\u00e3o tiver uma ideia clara do sucesso e de como isso afetar\u00e1 as metas de crescimento, qualquer resultado poder\u00e1 ser interpretado de maneira errada.<\/span><\/p>\n Quando voc\u00ea planeja testes em suas reuni\u00f5es, seu time deve fazer as perguntas dif\u00edceis sobre as ideias experimentais de cada um. As perguntas dif\u00edceis n\u00e3o s\u00e3o, “isso \u00e9 uma boa id\u00e9ia?” As perguntas dif\u00edceis s\u00e3o mais ou menos assim:<\/span><\/p>\n Criar uma hip\u00f3tese clara e s\u00f3lida e garantir que voc\u00ea esteja discutindo as m\u00e9tricas de sucesso antecipadamente pode ajud\u00e1-lo a evitar esses tipos de erros.<\/span><\/p>\n\n