Validação baseada em dados para ideias de negócios: um guia passo a passo

Você está pensando em iniciar um projeto paralelo, mas não sabe por onde começar? Uma abordagem baseada em dados para validar ideias de negócios é uma ótima maneira de começar. Esse método ajuda você a tomar decisões com base em fatos e dados, em vez de suposições e suposições.

Neste artigo, forneceremos um guia passo a passo para gerar e validar ideias de negócios por meio da validação orientada por dados.

Neste guia:

• Como Geramos Ideias?
• Obtenha os dados
• Validação de ideias usando IA
• Bônus: descoberta do cliente
• Conclusão

Vamos lá!

💡 Como Geramos Ideias?

Existem muitas maneiras de encontrar ideias de negócios: podemos identificar problemas que nós ou outros estão tendo, pesquisar quais soluções existem, encontrar e conversar com clientes em potencial, criar pesquisas, usar a análise da concorrência para entender o mercado, etc. Ou, como Paul Graham disse recentemente:

A maneira de obter novas ideias é perceber anomalias: o que parece estranho, faltando ou quebrado?

Em seguida, crie um produto mínimo viável (MVP), coloque-o nas mãos dos usuários e meça o feedback do cliente. Em seguida, pegamos esse feedback e o repetimos até encontrarmos o produto certo para o mercado (ou giramos, ou simplesmente abandonamos o projeto).

Conversar com nossos clientes em potencial é muito importante ao longo do processo, o que pode ser uma experiência um tanto desafiadora, principalmente para os empreendedores mais introvertidos entre nós. Sem contar que, às vezes, não fica claro onde encontrar esses clientes em potencial: Twitter, Reddit... etc.

Então, e se pudéssemos encontrar uma maneira de fazer alguma validação antes de falar com os usuários?

Não precisamos reinventar a roda. Ir de 0 a 1 pode não ser o único caminho. O excelente artigo de Jakob Greenfeld sobre o assunto é direto:

A maioria das pessoas não entra no mundo dos negócios para mudar o mundo. Eles simplesmente querem fornecer valor, ser compensados por isso e fazê-lo em seus próprios termos.

Hoje em dia, há uma grande quantidade de dados disponíveis gratuitamente online. O truque é que os dados não se parecem necessariamente com dados de nossa perspectiva. Neste caso específico, estou me referindo às lojas de aplicativos.

As lojas de aplicativos são uma ótima fonte porque centralizam muitos tipos diferentes de dados: classificações, avaliações… etc. Qualquer loja de aplicativos pode funcionar para isso (Google, Appel, Amazon…etc). A mesma abordagem também seria usada com dados provenientes de agregadores de revisão de software (G2, Capterra…etc). Pode até ser possível visualizar os dados de dentro da plataforma, mas isso seria um serviço pago.

Acredito firmemente que podemos aprender tanto com o sucesso quanto com o fracasso. Com isso em mente, usar os dados da loja de aplicativos para encontrar e validar ideias de negócios não significa apenas confiar nos aplicativos de melhor desempenho. Também podemos analisar os aplicativos que não estão funcionando tão bem quanto o esperado ou investigar por que um conceito promissor não está decolando.

A ideia é muito simples: um aplicativo mal avaliado, mas baixado com frequência, é um sinal de que existe uma necessidade e que é possível fazê-lo de maneira mais eficaz.

🧲 Obtenha os dados

Obter os dados de que precisamos na Play Store é um tanto simples, dependendo de quanto entendemos de tecnologia. Podemos raspá-lo usando uma das muitas ferramentas disponíveis online, como Octoparse. Se o processo não estiver claro, considere usar este guia para resolvê-lo. Deve ser relativamente simples.

Estamos procurando aplicativos com mais de 500.000 downloads, mas com classificação de 3 estrelas ou inferior. Isso nos dirá o que está em alta demanda (porque as pessoas fariam o download se não precisassem dele?), mas onde a má execução está causando a insatisfação do usuário.

Da mesma forma, pode ser interessante verificar os aplicativos mais bem avaliados com baixos números de download. Isso pode ser uma indicação de um grande produto com potencial se conseguir chegar às pessoas certas.

O resultado se parece com um CSV com 4-5 colunas, assim:

1. Limpeza de dados

Com os dados brutos em mãos, queremos entendê-los e encontrar informações pertinentes.

Uma rápida análise nos permitirá identificar alguns segmentos que devem ser excluídos. Aplicativos com mais de 1 milhão de downloads geralmente são versões móveis de gigantes (Amazon Prime, Google, etc.). Embora seja importante sonhar grande, não é relevante no momento.

Portanto, filtraremos os aplicativos entre 500 mil e 1 milhão de downloads.

2. Análise Práxis

Eu agreguei os dados por categorias da seguinte forma:

O segundo campo é apenas o número de aplicativos nessa categoria em nossos dados e o último é a classificação média dessa categoria.

As 3 principais categorias são ferramentas, entretenimento e finanças, e a classificação média gira em torno de 2,7. São 1375 aplicativos em todas as 3 categorias que foram baixados pelo menos 500 mil vezes. São muitas necessidades não atendidas e usuários insatisfeitos.

Para aqueles de nós que preferem gráficos:

O gráfico azul é a classificação média e o gráfico laranja representa a porcentagem dessa categoria específica em relação à lista inteira. O ponto ideal é onde o gráfico laranja se sobrepõe (por alguma margem) ao azul, indicando uma alta concentração de aplicativos nessa categoria e, ao mesmo tempo, exibindo classificações ruins. O gráfico confirma o que já era transparente na tabela acima.

Daqui em diante, o mundo é nossa ostra. Podemos aprofundar a análise e em qualquer direção que julgarmos interessante.

Vamos dar uma olhada mais de perto na categoria Ferramentas, por exemplo.

3. As 'Ferramentas' do comércio

Dentro dos aplicativos da categoria 'Ferramentas', procuraremos aplicativos com pelo menos 1 milhão de downloads e os classificaremos por classificação média (crescente).

A lista ainda é bastante longa, mas pelo menos temos um nicho e alguns alvos iniciais. Podemos então detalhar cada aplicativo e verificar seus recursos, quem são seus concorrentes e qual é o potencial de mercado quando apropriado. Poderíamos fazer algumas análises de sentimento, por exemplo, nas avaliações coletadas para cada produto da lista e extrair os principais temas/palavras-chave. Essa seria uma boa maneira de determinar as áreas imediatas de melhoria (ou mesmo recursos) para qualquer novo produto nesse nicho.

O objetivo é obter mais informações sobre o nicho específico e aproveitar esses dados para a próxima etapa.

E assim, além dos métodos de validação conhecidos, posso sugerir duas ferramentas adicionais para validar ainda mais as ideias. Tudo isso pode ser combinado para revelar informações úteis; é realmente uma questão de determinar o que é útil em qual contexto.

🤖 Validação de ideias usando IA

Sim, a IA está na moda e não, não é apenas mais um guia aproveitando a tendência. Afinal, não se trata do ChatGPT. Por enquanto .

Roiquant é uma plataforma de inteligência de inicialização para fundadores. Eles oferecem diferentes serviços de dados, como cenário competitivo, análise post mortem, etc. Em nosso caso, estamos interessados em sua ferramenta "Validação de Ideias".

O primeiro componente mede a "singularidade" de nossa ideia com base na entrada fornecida, conforme mostrado aqui:

Para ilustrar, vamos usar o exemplo do aplicativo "Smart Air Conditioner" da lista acima. Vamos inserir as entradas com o melhor de nosso conhecimento e, obviamente, quanto mais precisas forem as entradas, melhor será o resultado. Mas, como em qualquer outro processo de validação, o objetivo não é atingir um estado de informação perfeita; é impossível. Em vez disso, pretendemos reduzir o risco o máximo possível e confirmar as hipóteses mais críticas antes de começar a construir qualquer coisa.

Obtemos uma medida geral de risco de falha (59,2% neste exemplo), que é calculada a partir das diferentes submedidas para cada categoria. Por exemplo, a localização e o mercado obtiveram uma classificação de 1%, refletindo a dificuldade de fazer negócios nessas áreas do mundo.

A pontuação de novidade de 20% também mostra que nossa ideia não é muito inovadora, o que aumenta tecnicamente o risco de falha (mas nem sempre).

Há outro componente referente à viabilidade do negócio que também irá melhorar os resultados, porém, alguns dos insumos necessários (avaliação do negócio, monetização... etc) não estão realmente dentro do nosso escopo, pois estamos muito adiantados para isso.

Este é o estágio em que devemos tomar a decisão de ir/não ir. Uma ideia avaliada como de "alto risco" (70% ou mais) deve ser descartada imediatamente. Este é um limite um tanto arbitrário e é mais arte do que ciência.

🕵️ Bônus: Descoberta do Cliente

Agora que temos uma ideia melhor do que estamos procurando, é hora de começar a interagir com usuários em potencial e receber seus comentários. É essencial identificar as pessoas certas para conversar, pois elas poderão fornecer insights que ajudarão a refinar nossa ideia.

Existem muitas ferramentas que ajudam a localizar esses primeiros usuários em potencial por meio de pesquisas de palavras-chave, escuta social... etc. Podemos abordar isso em um artigo futuro.

Por enquanto, gostaria de falar sobre duas soluções específicas. O primeiro é CustomerDiscovery.io.

A empresa " ajuda as startups a crescer mais rapidamente, oferecendo a elas um espaço de trabalho completo para coletar, organizar e analisar feedback em vários departamentos".

Em poucas palavras, esta plataforma permite que os fundadores entrevistem potenciais adotantes iniciais e obtenham feedback valioso, que é exatamente o que precisamos nesta fase!

A segunda solução é o Respondent.io. A plataforma destina-se a projetos de pesquisa de usuários um pouco mais avançados e oferece a possibilidade de recrutar usuários avaliados com base em vários critérios (ocupação, localização... etc.) para fornecer informações mais profundas. Há também a possibilidade de fornecer "incentivos" aos participantes, ou seja, pagar aos entrevistados um determinado valor (a critério do Dono do Projeto). E, obviamente, quanto maior a recompensa, melhor o feedback que recebemos.

Compreensivelmente, esta é uma ferramenta para quando atingimos um certo limite de maturidade. Pode não ser um ajuste perfeito para todos os projetos (especialmente para hackers/empresários independentes, por exemplo), mas é um bom recurso mesmo assim.

Conclusão

Bem, aí está!

O processo de validação de uma ideia é complexo e exige muito esforço. Não se trata apenas de ter uma grande ideia, mas também de entender o mercado, a concorrência e os potenciais usuários.

Ao combinar os métodos tradicionais de validação de ideias com ferramentas baseadas em IA e plataformas de descoberta de clientes, podemos entender melhor a ideia e seu potencial. Isso nos ajudará a tomar uma decisão informada sobre se devemos ou não perseguir a ideia e a melhor forma de executá-la.

O processo deve ser iterativo com refinamento e ajuste constantes. Com a abordagem certa e as ferramentas certas, podemos garantir que nossa ideia tenha as melhores chances de sucesso!

Muito obrigado pela sua atenção! 😄

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