Pesquisa: Quando a tomada de decisões científicas beneficia as start-ups?

Os fundadores conhecem o mantra: tomar decisões baseadas em dados. Nos últimos anos, a abordagem científica para estimular as start-ups - desenvolver hipóteses, coletar evidências que as apoiem ou refutem e deixar que os dados orientem as decisões - demonstrou aumentar o desempenho dos empreendimentos. Mas nossa nova pesquisa sugere que essa abordagem não é universalmente benéfica. Na verdade, para start-ups em estágio inicial que ainda estão descobrindo seu modelo de negócios principal, a abordagem científica pode prejudicar seu desempenho econômico, pelo menos no curto prazo. Nossa descoberta baseia-se em um experimento de campo com 261 start-ups de diversos setores em diferentes estágios de desenvolvimento no Reino Unido. Nosso trabalho revelou uma dicotomia interessante: as start-ups com modelos de negócios bem definidos obtiveram ganhos imediatos de desempenho - medidos em termos de receita - com a adoção de uma abordagem científica para a tomada de decisões, ao passo que os empreendimentos em estágio inicial tiveram quedas de desempenho. A principal diferença? O grau de evolução do modelo de negócios fundamental e o tipo de problemas que eles usaram o método científico para ajudar a resolver. Quem se beneficia com o método científico? Nosso estudo, publicado no Strategic Management Journal, utilizou um projeto simples: Criamos um programa de suporte empresarial que treinou todos os empreendedores participantes em estruturas de tomada de decisão, como o modelo de negócios canvas, e habilidades, inclusive como realizar testes A/B. Além desses treinamentos, metade dos participantes também foi ensinada e incentivada a usar uma abordagem científica para tomar decisões. Também perguntamos aos participantes sobre a visão estratégica de sua empresa e a probabilidade de ela fazer uma mudança radical. Isso nos ajudou a determinar o grau de maturidade do modelo de negócios de uma start-up. As empresas com estratégias bem articuladas e resistentes a grandes mudanças foram consideradas maduras, enquanto aquelas com modelos flexíveis foram consideradas em estágio inicial. Após os treinamentos, realizamos entrevistas regulares com os participantes para avaliar seu uso do método científico e coletamos dados sobre a receita de cada empresa durante nove meses. Encontramos uma relação entre a maturidade da empresa e os tipos de problemas aos quais o método científico estava sendo aplicado: As start-ups maduras que adotaram a tomada de decisão científica usaram-na para otimizar e ajustar suas estratégias existentes, enquanto as menos desenvolvidas aplicaram essa metodologia para ajudar a responder a perguntas mais existenciais. Por exemplo, um fundador de uma empresa madura que vendia cartões de memória, entre outros itens, explicou que usou a abordagem científica para refinar sua teoria sobre quais tipos de descrições de produtos converteriam mais compradores em clientes. "Começamos a anunciar nossos produtos como... soluções de memória para esses dispositivos específicos", disse o fundador. "Depois que tivemos essas listagens diferentes... descobrimos que esse era o melhor método." Essa experimentação focada levou a um desempenho mais alto - a empresa aumentou seus lucros em 10% depois de mudar sua abordagem de listagem de produtos. Por outro lado, os fundadores em estágio inicial eram mais propensos a aplicar métodos científicos a problemas que os forçavam a questionar suas suposições fundamentais. "Antes de entrar no programa, tínhamos uma visão muito clara", disse um participante. "Mas, à medida que testamos rigorosamente nossas hipóteses e ideias, ficamos menos claros quanto aos pontos problemáticos que estamos reduzindo para os usuários. Então, é isso que estamos tentando garantir." Essa exploração mais profunda muitas vezes levou a grandes mudanças estratégicas que paralisaram o crescimento enquanto os fundadores reavaliavam todos os seus modelos de negócios. Visão de longo prazo Uma limitação de nosso estudo foi que ele mediu o crescimento da receita somente em um período de nove meses. Embora tenhamos constatado que as start-ups em estágio inicial tiveram um aumento de receita após a aplicação do método científico para a tomada de decisões, a maioria dos fundadores em estágio inicial com quem conversamos descreveu esse período de experimentação de forma positiva, observando que acreditavam que a metodologia os havia ajudado a refinar sua visão e que impulsionaria o crescimento a longo prazo. Como refletiu um fundador em estágio inicial que adotou uma abordagem científica: "Demos um passo atrás... isso é necessário para nos aprimorarmos e sairmos melhores." Outro disse que estava " olhando para o longo prazo e pensando em como podemos realmente transformar isso em um negócio mais viável " . Nossa hipótese é que a fase inicial de incerteza, embora desafiadora para fundadores e investidores focados em métricas no curto prazo, pode ajudar a impulsionar o sucesso no longo prazo. Ao examinar minuciosamente as suposições antes de assumir compromissos estratégicos importantes, as start-ups em estágio inicial podem evitar os tipos de erros que podem levar ao crescimento dos lucros a curto prazo, mas que resultam em modelos instáveis a longo prazo. O método científico pode, portanto, ser uma ferramenta importante que dá às start-ups iniciais a chance de testar rigorosamente a viabilidade de longo prazo de seus modelos de negócios - mesmo sabendo que isso pode levar a algumas quedas temporárias de desempenho em termos de receita. Implicações práticas Recomendamos que os empreendedores - e os investidores - considerem o estágio de desenvolvimento das start-ups antes de adotar abordagens altamente sistemáticas. Embora acreditemos que o modelo científico seja benéfico ao longo do arco de desenvolvimento de uma start-up, a forma como esse sucesso é avaliado pode precisar mudar dependendo da maturidade da empresa. Fundadores de start-ups em estágio inicial A chave é aceitar a incerteza como um elemento natural da abordagem científica durante os estágios iniciais. Os líderes devem prever e se preparar para possíveis quedas no desempenho de curto prazo enquanto exploram as premissas fundamentais. O foco deve ser o desenvolvimento de uma "teoria de valor" abrangente antes de mergulhar na otimização de métricas. É fundamental estabelecer expectativas adequadas com as partes interessadas sobre essa fase exploratória, pois tentar apressá-la pode colocar a empresa em um caminho evitável que, em última análise, leva ao fracasso. Fundadores de start-ups estabelecidas O sucesso vem da aplicação de métodos científicos para otimizar o modelo de negócios estabelecido. Isso envolve a implementação de testes sistemáticos nos recursos do produto, nas abordagens de marketing e nas iniciativas de atendimento ao cliente, ao mesmo tempo em que o senhor acompanha e mede cuidadosamente o impacto dessas melhorias incrementais. Investidores É essencial ajustar as expectativas de desempenho com base na maturidade do modelo de negócios de uma start-up. A TI deve valorizar a exploração estratégica completa nos estágios iniciais, mesmo que isso afete temporariamente as métricas de crescimento. Em vez de se concentrar apenas em ganhos rápidos, os investidores devem procurar sinais de aprendizado sistemático e cuidadoso dentro da organização. . . . A principal lição não é que a tomada de decisão científica seja boa ou ruim para determinadas empresas - é que o momento e o contexto são importantes. As start-ups em estágio inicial precisam de espaço para explorar e questionar suposições fundamentais, mesmo que isso crie incerteza temporária. As start-ups mais estabelecidas podem usar métodos científicos para otimizar dentro de suas estruturas existentes, levando a rápidos ganhos de desempenho. Os fundadores bem-sucedidos devem entender essa distinção e adaptar sua abordagem de tomada de decisão de acordo com ela, sabendo quando recuar e reavaliar os fundamentos e quando aplicar testes rigorosos para otimizar o que está funcionando. No final das contas, a tomada de decisão científica é como qualquer outra ferramenta - seu efeito sobre o desempenho depende não apenas do uso que se faz dela, mas também do uso que se faz dela.

Pesquisa: Quando a tomada de decisões científicas beneficia as start-ups?

Resumo.

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