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A importância do pessimismo na análise de dados
Entenda como essa característica é importante para ser uma pessoa verdadeiramente data driven, mostrando o lado positivo de quem espera o pior nesse contexto.
Recentemente em uma conversa em uma empresa digital, discutindo sobre algumas métricas para avaliar a performance de cada time, um diretor disse:
"A avaliação às vezes acaba sendo um pouco subjetiva, mas felizmente para o time de marketing não temos muito problema com isso".
Quem diria. Marketing se tornou uma área fácil de se medir o resultado, uma área confiável para se investir recursos, ou seja, uma área fácil para se tormar decisões.
Já estamos em 2017 e não precisamos mais ficar repetindo que o que torna o Marketing Digital uma área com decisões relativamente fáceis – se comparada com outras áreas – são os dados amplamente coletados pelas diversas fontes de informação na internet.
Mas não basta só ter os dados para ter uma cultura de decisões baseadas em dados, é necessário um conjunto de características para evitar alguns erros no processo, e uma dessas características é ser pessimista.
Nesse post vou mostrar como essa característica é importante para ser uma pessoa verdadeiramente data driven, mostrando o lado positivo de quem espera o pior nesse contexto.
Ser data driven é muito mais do que utilizar números nos argumentos: envolve pensar de forma específica para todo o processo de tomada de decisão.
No fundo, um processo de decisão visa resolver um problema de forma a encontrar, dentro de um contexto, a melhor saída para otimizar o objetivo previamente definido.
Por exemplo, ao avaliar se devo contratar um novo funcionário ou não, tenho que resolver o problema de detectar qual das opções me entrega o melhor retorno para a empresa. Isso levando em consideração o custo do funcionário, custo de treinamento, custo de gestão, aumento do tempo das reuniões etc. e verificando se o gasto é compensado pelo trabalho que o funcionário vai realizar.
A primeira etapa para esse tipo de comportamento é entender e organizar corretamente a decisão que será tomada.
Mas como o pessimismo ajuda na estruturação do problema?
Paralelamente, gosto de uma teoria russa sobre inovação, o TRIZ (теория решения изобретательских задач), que possui um princípio que diz que toda inovação visa resolver uma contradição.
Ou seja, basicamente uma inovação não visa somente melhorar um fator, ela visa melhorar esse fator sem piorar outros.
Se eu apresentar para uma montadora um novo motor que tem o dobro da potência dos outros, mas o dobro do peso e do consumo de combustível, eu provavelmente soarei como uma piada.
As soluções para os problemas precisam entender o objetivo e o que o impede de ser facilmente alcançado.
Absorvendo o conceito dessa teoria, afirmamos que a solução de todo problema real tem objetivo de melhorar a relação de uma contradição. Logo, todo processo decisório envolve uma contradição.
A maioria dessas contradições tomam como o problema os fatores tempo ou dinheiro.
Podemos ter, por exemplo uma contradição de gerar muitos Leads com pouco investimento, ou com pouco tempo investido na produção de conteúdo.
Em muitos casos pode ser interessante quebrar os elementos dessa contradição, facilitando assim a detecção de oportunidades de melhoria.
Com isso, o primeiro passo para estruturar o problema de uma tomada de decisão é entender a contradição em questão: o que você quer otimizar e quais efeitos colaterais você precisa mitigar.
É nesse ponto que entra o pessimismo. Uma pessoa pessimista é especialista em identificar o que pode dar errado quando temos uma situação.
Estruturado o problema, enfrentamos logo outro grande obstáculo, que é aceitar os resultados dos dados.
Não que as pessoas neguem tudo o que os dados dizem – esse efeito é muito sutil e imperceptível, mas ocorre constantemente.
A principal causa dessa dificuldade em aceitar o que os dados dizem é porque isso envolve fazer as pessoas mudarem de opinião.
Uma das coisas mais difíceis para o homem é mudar – a mudança envolve dizer que todo seu passado estava errado, envolve reconhecer publicamente isso. Seja essa mudança em comportamento, opinião, crença. Mudar de time de futebol ou partido político são mudanças estranhamente difíceis de ocorrer.
Assumindo que ninguém saiba que é melhor mudar de opinião nesse caso, ainda assim esperaríamos que uma boa parcela dos participantes mudassem de opinião, pois não deveria piorar também.
O que explicaria o conservadorismo dos participantes? Talvez um mecanismo de defesa social para evitar manipulações de pessoas mais influentes no contexto. Acho que podem ocorrer muitos fatores, mas todos esses contribuem para o medo ou, talvez, preguiça da mudança.
De nada adianta uma estruturação perfeita de um problema se, no final, ao observar dados que dizem coisas diferentes do esperado, a pessoa põe em dúvida a validade desses dados.
As pessoas não abririam tão facilmente mão da esperança de que o esperado de fato ocorra. Em outras palavras, elas não querem dizer que estavam erradas.
E onde entra o pessimismo?
Há uma afirmação que gosto de aplicar e que tem como objetivo a minimização do risco, que diz que acreditar em algo falso é pior que não acreditar em algo verdadeiro.
Partindo agora para um lado menos comportamental e mais prático, se você deseja conhecer mais sobre análise de dados, leia o eBook "Web Analytics na prática", e saiba como mensurar seus esforços em Marketing Digital e identificar as principais oportunidades de melhorias.
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Assim é, temos que ter os pés no chão quando somos empreendedores, tem aqueles dias que desanimamos com tantos obstáculos, mas temo que estar cientes de buscar um equilíbrio entre os dois lados.