Pare de tentar adivinhar quem é o seu cliente
É muito comum termos dados sobre idade, classe social, região, e muito mais, e ainda assim sentir que o disparo foi feito no escuro.
Você sabe que seu cliente tem 35 anos e mora no centro, mas isso é apenas um atributo, não uma causa. Isso não fala nada sobre o porquê ele compra de você e não do concorrente.
Recentemente li o whitepaper Outcome-Based Segmentation, de Tony Ulwick, da Strategyn. Fica claro que o mercado tradicional comete um erro primário: ele define quem é o cliente antes de entender o que ele precisa. Ulwick chama isso de mirar em alvos fantasmas.
Hoje, quero compartilhar um pouco dessa metodologia e mostrar a engenharia por trás de uma oferta que gera interesse.
O erro da ordem inversa
A maioria das empresas define seu público assim:
define um perfil (ex: Mulheres, 25-35 anos, classe A-B).
com o tempo, tenta descobrir o que esse grupo quer.
O método de Ulwick inverte essa lógica. Ele prova que o perfil demográfico deve ser a última coisa que você analisa, não a primeira.
Primeiro, você agrupa as pessoas pelas dores que elas compartilham, não importa se uma tem 20 anos e a outra 60. Só depois de encontrar esse grupo de dor é que você olha para os dados demográficos para saber como alcançá-los.
Pense numa academia de bairro.
Se você olhar apenas a demografia, todos são vizinhos querendo se exercitar. Mas, na prática, existem grupos com tarefas muito diferentes:
um grupo quer longevidade (foco em saúde);
outro grupo quer hipertrofia (foco em estética);
um terceiro quer bater papo e socializar (foco em diversão).
Se você tentar vender a mesma solução genérica para os três, vai falhar. O segredo é segmentar pela tarefa, não pela idade.
A diferença entre vontade e métrica
A maioria das pesquisas pergunta o que o cliente quer. O cliente responde coisas vagas como quero um serviço rápido ou fácil de usar. Isso é inútil para criar um bom produto.
No modelo Outcome-Based, a busca não é pelo desejo, mas pelas métricas de sucesso. Voltando ao nosso exemplo da academia:
— Resposta vaga: “Quero emagrecer.”
— Métrica de sucesso: “Minimizar o tempo necessário para atingir a frequência cardíaca alvo” ou “Minimizar a probabilidade de lesão nas articulações”.
Quando você quebra a necessidade em métricas precisas, o jogo começa a mudar e você passa a ter foco no que realmente resolve a dor do seu cliente.
O algoritmo da oportunidade
Como saber onde investir esse tempo e esforço? Usando uma fórmula.
Para cada uma dessas métricas (ex: “minimizar a espera”), você deve pedir ao cliente duas notas de 1 a 10:
Qual a importância desse resultado para você?
Qual seu nível de satisfação atual com as soluções que existem?
A Oportunidade de Ouro é calculada assim:
Oportunidade = Importância + (Importância - Satisfação)
Parece simples, mas veja a profundidade:
— Se algo é muito importante (10) e a satisfação é total (10), a oportunidade é 10. Não mexa aqui, o mercado está servido.
— Se algo é muito importante (10) e a satisfação é baixa (2), a oportunidade salta para 18. Aqui existe algo a ser trabalhado.
A fórmula existe para que você priorize dores de mercado. Aí, você para de discutir opiniões em reuniões e passa a atacar os pontos de maior pontuação.
Aplicando na sua realidade
Você não precisa ser uma grande empresa para usar isso hoje. Seja você dono de uma padaria ou diretor de uma média empresa:
Não foque sua segmentação em “quem” consome. Esqueça se o cliente é jovem ou executivo;
Liste as tarefas, perguntando ao cliente: “O que você está tentando fazer e qual a parte mais chata desse processo?”;
Busque precisão. Se ele disser “quero que seja rápido”, pergunte: “rápido em qual etapa? No pagamento? Na entrega? Na escolha? O que essa demora causa em você?”. Transforme o adjetivo em uma métrica;
Identifique as lacunas: foque obsessivamente onde a importância é alta e a satisfação é baixa.
Seu único objetivo não é agradar um perfil demográfico.
É resolver uma tarefa melhor do que qualquer outra empresa ou pessoa. Quando você faz isso, o cliente aparece, tenha ele 18 ou 80 anos.
Para quem quiser mergulhar nos dados técnicos e no case completo da Motorola, recomendo a leitura do whitepaper original de Anthony W. Ulwick: Outcome-Based Segmentation.
Nos vemos em breve!