Gerando bons problemas Disruptiva

Cada bom problema gerado pode servir de mote para criação de novas oportunidades. Essa é uma forma de manter seu negócio competitivo ou em inovação constante e sistemática

Seja problemático e mantenha-se competitivo!

“O que você pretende dizer com isso, GBB San, que temos poucos e ainda cabem mais?”. Este seria o pensamento natural ao ler o título. Entretanto, como estamos na coluna em que a inovação é o corpo e o empreendedorismo corre nas veias, é necessário esclarecer que existe uma forma de manter seu negócio competitivo – ou em inovação constante e sistemática – num Mercado de tecnologias perecíveis que levam a inovações cada vez mais voláteis: por meio da criação de bons problemas! Quando falo em “bons” refiro-me àqueles que valem a pena serem resolvidos. Se é você quem cria, deverá estar sob seu controle, seu domínio, diferentemente daqueles que são impostos. Nesses últimos, a estratégia é de reação, de apagar fogo, não de condução. O problema “ruim” sempre está no controle. Nesta Aula Condensada (AC), defenderei que este é um caminho importante e mostrarei um método para criar bons problemas.

Antecipe, não reaja apenas

Você tem um P2S2 (processo, produto, serviço, startup) em curso há algum tempo no Mercado, e ele demonstra estar chegando à última fase da curva “S” de sua jornada: nasceu, cresceu, amadureceu e vários KPIs demostram que seu P2S2 mergulhará, muito em breve, no Oceano Vermelho, no qual o staff terá de vender o almoço pra comprar o jantar. Ou seja: por não praticar estratégias ágeis, capazes de antecipar o que eu, você e a velhinha de Taubaté sabemos, terá agora que partir para o tudo ou nada, convocar brainstormings estressantes para, quem sabe, retardar o diving in red (mergulho no vermelho – botei em inglês pra parecer ainda mais sério) por pelo menos algum tempo, ou contratar algum afilhado de Seth Godin com ascendência em Steve Jobs pra criar alguma fórmula mágica de marketing. Pode até rolar, mas eu, você e a tia da velhinha de Taubaté sabemos que não sairá barato, já que em emergências os remédios costumam ser mais caros, sem falar que acontecerá novamente. Ao invés de reagir, não seria melhor ter um time preparado com um método, ou um remédio, no bolso?

Por onde começar

Seu P2S2 é composto por vários entes: fornecimento, produção, logística, custo, preço, visibilidade etc. Você terá de analisar tudo que o envolve para encontrar seus respectivos trade-offs (contradições, restrições, dilemas, amarrações). É exatamente aí onde ficam os espaços para aprimoramento de seu P2S2 ou as brechas para que a concorrência o faça: (a) você depende de delivery; (b) os insumos para manter a qualidade do produto dependem de fatores externos (importação, dólar, sazonalidade, exclusividade); (c) precisa aumentar a produção e reduzir custos ao mesmo tempo; (d) tem de escalar, viralizar algum produto ou serviço e não tem caixa para trabalhar o marketing; (e) precisa de desenvolvedores para construir soluções. E por aí vai. Broncas não faltam. Se você não for de encontro ao problema, ele virá até você.

Em termos de negócios, tudo é fisicamente modelável, no mínimo desenhável ou, de um modo mais moderno, passível de ser colocado em um hyper canvas. Assim, um ponto de partida na geração de um bom problema brotará de seu correto modelamento.

Criando bons problemas: um algoritmo simples

Sabemos que o problema (ruim) vai acontecer. Então, modele seu negócio para que possa antecipar-se aos problemas ruins e criar problemas bons.

• Ache o princípio negocial de seu P2S2.
• Liste os pontos de trade-off.
• Tente empurrar estes pontos a um limite máximo.
• Olhando para o quadro de máximos, se não for de fácil execução ou resolução, estabeleça alternativas ou princípios inversos ao seu P2S2.
• Confronte os modelos. As tentativas em solucionar os bons problemas criados em ambos os modelos (P2S2 e seu inverso/alternativo), gerarão novas possibilidades.

Exemplo A: Escalar produtos e/ou serviços reduzindo custos e sem ter um caixa para trabalhar um marketing dedicado. Usando o algoritmo:

• Princípio: distribuir serviço customizado em larga escala.
• Trade-off: o número de contatos a ser feito é proporcional à clientela. Para cada oferta, um atendente com treino específico. Terei que contratar teleatendimento humano.
• Testando os máximos: mil contatos exigirão mil telefonemas. Um milhão de contatos, um milhão de telefonemas. Conclusão: escalar de modo customizado é humanamente impossível.
• Invertendo/alternando: (1) se não posso utilizar humanos, será que robôs (alternativa aos humanos) conseguem aprender e dar conta. (2) Ao invés de um atendente acionar o cliente, o contrário, o cliente poder acionar o atendente ou outro cliente?
• Confrontando os problemas que criei (1 e 2), observando os custos de contratação de teleatendimento, será que dava pra trocar isso por um serviço de criação de robôs ou criar uma plataforma alternativa, operada por clientes, com ações promocionais (desconto em produtos, premiação etc.) e ganhos incrementais para aqueles clientes que indicassem, ativassem, adquirissem ou retivessem outros clientes? Tais clientes poderiam solicitar ao “atendente” uma lista de novos clientes a abordar, etc.

Exemplo B: Custo de delivery. Usando o algoritmo:

• Princípio: a comida tem de ser entregue na temperatura correta.
• Trade-offs: à medida que o horário de pico se aproxima, o número de motoboys disponível diminui, mesmo eu tendo meu serviço de entrega. A resolução sairia pelo aumento da taxa ou do tempo de entrega, o que pode ocasionar, nesse caso, esfriamento do que estava quente ou aquecimento do que estava frio.
• Testando os máximos: 100 pedidos exigiriam 100 viagens. 1000 pedidos, 1000 viagens. A depender exclusivamente de motoboys, humanamente impossível.
•  Invertendo/alternando: (1) e se déssemos descontos/brindes para quem viesse apanhar o pedido aqui? (2) E se eu optasse por um serviço alternativo de entrega? (3) E se, mesmo com um pouco de demora, eu conseguisse entregar nas temperaturas corretas ou seu dinheiro de volta?
• Confrontando os problemas criados. O formato take away (passe e leve) já está bem difundido no Brasil. Os momentos de pico, no qual as pessoas estão em casa, solicitando seus quitutes, deve coincidir com momentos de baixa dos carros de aplicativo. Será que dá pra utilizá-los 100% para delivery ou criar uma tarifa promocional para usuários que aceitarem que seu “Uber” dê uma paradinha no caminho para entregar um pedido a alguém? No caso da temperatura, o porta-malas do carro de aplicativo – ou mesmo a motocicleta, poderiam ter um compartimento que aquecesse de um lado e esfriasse do outro (células Peltier).

Finalizando…

Costumeiramente falando, criar problema trata-se de “arrumar sarna pra se coçar”. Entretanto, observe que cada bom problema gerado acima pode servir de mote para criação de novos P2S2, novas oportunidades. Saber gerar “bons” problemas (aqueles que valem a pena serem resolvidos) é fundamental para os negócios, pois garante a antecipação de crises e mantém a cabeça atenta no fomento constante e sistemático da inovação, fator preponderante para a competitividade. E como diz minha mãe: “Um mal procurado por si, é fácil de se curtir!”. Curta essa ideia.

A coluna Empreendedorismo Inovador é atualizada às quartas-feiras. Gostou da coluna? Do assunto? Quer sugerir algum tema? Queremos saber sua opinião. Estamos no Facebook (nossaciencia), Twitter (nossaciencia), Instagram (nossaciencia) e temos email (redacao@nossaciencia.com.br). Use a hashtag #EmpreendedorismoInovador.

Leia a edição anterior: Ciência empreendedora

Gláucio Brandão é Pesquisador em Extensão Inovadora do CNPq – Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico.

Gláucio Brandão