O mundo muda em alta velocidade. Todos os dias nos deparamos com o inesperado e, junto a isso, os desafios não param de crescer. Nos negócios isso não poderia ser diferente. Quando não nos adaptamos e inovamos, o mercado nos deixa para trás. Nos últimos anos, o data analise vem mudando a maneira como muitas empresas operam. Esse tipo de estratégia ajuda a entender como os negócios estão e como é possível ser mais eficiente ao tomar decisões assertivas. Mas será que o data analise sozinho é suficiente?
Uma pesquisa realizada pela IBM, empresa de informática estadunidense, evidencia que não. Foram reunidos 1500 CEOs de todo o mundo a fim de saber qual o maior desafio que eles enfrentam. Os resultados mostram que seria a chamada “lacuna de complexidade”. Mas o que isso significa? Significa que o mundo dos negócios está ficando cada vez mais complexo, mas poucos se acham capazes de lidar com isso. Principalmente quando se trata do consumidor, tão mais bem-informado e exigente. O que torna a tarefa de entendê-lo bem complicada.
As empresas priorizam o entendimento sobre o cliente muito acima de outras tarefas. Tanto que o investimento é alto nessa questão. O data analise é a estratégia mais utilizada. De fato, ela se mostra bastante eficiente ao fornecer imagens com detalhes surpreendentes sobre alguns aspectos do mercado. Mas, infelizmente, tais imagens não dão todas as respostas e muitas vezes enganam. Podemos, por exemplo, prever a próxima compra do cliente. Mas não importa se há uma montanha de dados armazenada. Informações quantitativas não podem dizer o motivo por trás da compra. No fim, o consumidor é reduzido a sequências de uns e zeros, e o lado humano acaba se perdendo. Ou seja: a “lacuna de complexidade” permanece.
Incluindo as ciências humanas no mundo dos negócios
Por causa dessa lacuna, novas abordagens estão sendo buscadas. Uma publicação da Harvard Business Review, revista especializada em gestão de negócios, mostra informações interessantes a esse respeito.
Quando pensamos na ciência sendo aplicada aos negócios, nunca pensamos nas ciências humanas. A maioria acha que ciências como antropologia, sociologia, ciência política ou filosofia são exclusividade do ambiente acadêmico. E os motivos para isso são mais do que aceitáveis: trabalhos nessas áreas são muitas vezes difíceis de entender, e os insights oferecidos parecem não ter relevância prática. Diferente do data analise.
Mas e se disséssemos que não é bem assim? Um novo método está tornando possível aplicar as ciências humanas aos negócios. Empresas como Intel, IBM, Samsung, Adidas e Lego já fazem uso dele e estão vendo na prática que dá certo!
A abordagem das ciências humanas é uma maneira bem diferente de entender o consumidor. A ideia é começar avaliando as raízes de seus comportamentos. Em outras palavras, a complexa rede de interações formada pela vida pessoal, interior, e o mundo ao redor, social, cultural e físico. O objetivo é captar aquilo que as ferramentas de data analise não são capazes.
O nome dado a essa abordagem é sensemaking. Trata-se de um processo não linear, que tenta entender as motivações que levam os seres humanos a tomarem decisões. Essas motivações são muitas vezes sutis, ao ponto de passarem despercebidas. Mas elas dizem muito sobre o comportamento do consumidor, e o sensemaking ajuda a identificá-las. Graças a isso, é possível reunir insights que permitem transformações no desenvolvimento de produtos, na cultura organizacional e mesmo na estratégia corporativa.
Indo além do data analise: a abordagem do sensemaking
Você sabe o que é fenomenologia? É o estudo dos fenômenos e como eles se manifestam. Na prática, ela nos ajuda a estudar como as pessoas experimentam a vida, e essa é a essência do sensemaking. O data analise pode revelar a uma empresa que vende cafés, por exemplo, quantas xícaras os clientes irão tomar por dia. A fenomenologia, por outro lado, ajuda a entender a experiência dos clientes diante desse café. O que eles sentem, pensam e como enxergam essa experiência.
A fenomenologia aplicada na prática
Vejamos um exemplo real do uso da fenomenologia para entender as motivações mais profundas do consumidor. Algum tempo atrás, a Lego estava perdendo clientes e dinheiro. A fim de reverter isso, a empresa decidiu alavancar a marca e entrar em novos mercados. Mas ela não tentou entender seus clientes e por que queriam seus produtos.
Em vez disso, a Lego mudou esses produtos, fabricando figuras de ação e video games. Acreditando que as crianças não tinham mais paciência para brincar com tijolos de plástico. Eles seriam vistos como antiquados, ao passo que os jogos eletrônicos, adequados a um ritmo acelerado, seriam a solução. Com isso em mente, a empresa investiu em produtos que não exigiam tanto tempo e criatividade de quem brincava com eles.
A questão, no entanto, é que a Lego agiu com base em uma suposição errônea sobre seu tipo de consumidor. O resultado é que a situação da empresa piorou. Foi só então que seu CEO, Jørgen Vig Knudstorp, viu que a marca havia perdido a conexão com seus clientes. Era necessário entender qual era a experiência das crianças quando brincavam com legos, o que queriam com isso e como a Lego poderia atender a essa necessidade.
Para descobrir, investiu-se em algo diferente do data analise. Pesquisadores passaram a acompanhar de perto famílias estadunidenses e alemães. Foram meses coletando dados, entrevistando pais e filhos, criando diários com fotos e vídeos, fazendo compras com eles e estudando lojas de brinquedos. Quando essa imensa quantidade de informações começou a ser analisada, os insights também começaram a surgir. Um deles apontava que as crianças brincavam para escapar de suas rotinas excessivamente controladas, assim como para desenvolver suas habilidades. Esse insight mostrou como a suposição de que elas não teriam mais tempo ou paciência para legos estava errada.
Como Paal Smith-Meyer, chefe do grupo de novos negócios da Lego na época, explicou muito bem:
“Não dá para obrigar alguém a brincar de lego. A pesquisa permitiu que tomássemos uma decisão sobre nosso público alvo. Foi uma decisão que se transformou em um mantra: vamos começar a fazer legos para pessoas que gostam de legos pelo que os legos são.”
Algo que o data analise não poderia prever.
O sensemaking e seus insights revolucionários sobre o cliente
Vemos com o caso da Lego que o sensemaking forneceu um insight revolucionário que o data analise não conseguiria. Não estamos dizendo que as empresas já não usam ferramentas etnográficas em pesquisas de mercado. Mas o sensemaking acrescenta uma análise não baseada em dados, mas em ciências humanas. E isso muda tudo.
O sensemaking e as ferramentas com ele utilizadas são especialmente úteis para lidar com novos problemas. A respeito dos quais pouco se sabe. Isso acontece muito com novos mercados geográficos ou novas gerações de consumidores. Além disso, podem ser extremamente úteis quando os mercados ou consumidores começam a se comportar de modo inesperado.
Gostou de conhecer o sensemaking? Se você não quiser parar por aqui, acesse nossa plataforma de ensino e continue aprendendo sobre o mundo dos negócios. Para ter acesso basta se cadastrar!
