Método Kanban: Exemplo PNZ No. 1, o processo de estudo de medição em uma startup

No meu  artigo anterior, descrevi que podemos perceber o processo de entrega como um processo de acumulação de conhecimento .

O diagrama do processo resultante mostra como o conhecimento gradualmente entra e se acumula através de uma sequência de atividades dominantes. Os pontos que separam essas atividades não são uma troca entre especialistas funcionais, mas levam a uma mudança no padrão de interação. Um exemplo desse diagrama foi dado para o processo médio de entrega de software.

Agora é hora de mostrar a aplicação dessa abordagem a outros processos, e darei alguns exemplos de um mundo que não está relacionado ao fornecimento de software. Voltaremos ao início de 2003 e aos meus primeiros ciclos de criação-medição-estudo, que agora chamamos de startup enxuta. Naquela época, eu morava em Nova York e era um dos poucos engenheiros da jovem empresa de publicidade on-line.

O que entregamos?

O ponto final deste processo é a confirmação do lado comercial da relevância da versão atualizada do nosso produto. Observe que não estamos discutindo o processo de criação e entrega do produto em si. O produto já foi fabricado e está pronto para se reunir com seus usuários. A questão é: como construímos o processo de aprendizado a partir de agora?

Esquematicamente, pode ser assim:

Nos estágios iniciais desse processo, uma atividade domina: garantir que nosso vice-presidente de publicidade na manhã seguinte não precise gritar: "Cara, onde está minha renda ?!" Essa potencial exclamação pode ser reformulada como uma hipótese estatística e testada em uma pequena porcentagem de usuários, com um grupo de controle. Tentamos provar que nossa funcionalidade lançada na versão mais recente não prejudicava os negócios. Queríamos ter 100% de certeza de que os gerentes de campanha publicitária poderiam usar o produto atualizado, lançar seu portfólio de anúncios e obter a mesma receita diária do grupo de controle que usava a versão anterior do produto.

Observe que esse processo não tem nada a ver com o teste de regressão que já foi realizado como parte da criação do produto. Poderíamos extrapolar nossa confiança no teste de regressão para nossa hipótese, mas não assumimos uma das regras da Madison Avenue.

Essas experiências envolveram um engenheiro chefe de produto (geralmente eu), um vice-presidente de publicidade, um gerente sênior de campanha publicitária e um oficial de operações. Quando resultados estatisticamente significativos chegaram, nossa confiança aumentou, a atividade começou a desaparecer e a nova atividade começou a dominar.

Nossa próxima tarefa foi medir as melhorias da nova funcionalidade, uma das quais foi o aumento da receita de um usuário. Nova hipótese: um grupo de teste usando um novo tipo de anúncio ou um novo algoritmo funcionará melhor que o grupo de controle. Um novo experimento requer uma mudança na composição da equipe de pesquisa. Como precisamos de um novo tipo de publicidade, contratamos um designer gráfico, programador de interface do usuário e nosso diretor de criação. Uma experiência pode provar, por exemplo, que o novo algoritmo de segmentação geográfica fornecerá uma porcentagem maior de cliques na categoria de viagem. À medida que os resultados chegam, obtemos a confirmação de que o produto pode ser implantado em toda a base de usuários. Essa atividade também acaba sendo inútil.

Em seguida, enfrentamos a última verificação: um produto aprimorado ajudará com a eficácia comprovada de suas melhorias na atração de mais clientes de solventes? Por exemplo, naquela época havia uma companhia aérea regional que operava voos de um aeroporto para vários destinos. Eles nunca comprariam uma campanha publicitária em todo o país gastando dinheiro, como American, United ou Delta. Nosso novo produto voltado para publicidade com alta precisão de segmentação pode transformar essa companhia aérea em nosso cliente? (Era o caso.) Essa atividade exigia a inclusão de um funcionário de vendas para trabalhar com os mesmos gerentes de campanhas publicitárias e equipe criativa, enquanto o papel dos engenheiros se tornava mínimo. Assim, vimos outra mudança no padrão de interação.

Novamente

Neste exemplo, examinamos o processo de entrega no campo de serviços profissionais como um processo de acumulação de conhecimento. Nós o visualizamos como uma sequência de atividades dominantes. Todas as atividades dominantes desaparecem e dão lugar a novas. Cada vez que isso acontece, um sinal é formado não sobre a transferência de trabalho para outro departamento funcional, mas sobre uma mudança no padrão de interação.