6 Exemplos de Adequação do Produto ao Mercado & Principais Conclusões

Os meios de comunicação adoram destacar as histórias de empresas emergentes que se tornaram um “unicórnio.” No entanto, poucos ficam a conhecer as histórias destas empresas quando atingem um marco muito mais significativo — o ajuste entre o produto e o mercado. Hoje, quero que analisemos juntos alguns destes exemplos convincentes de ajuste entre o produto e o mercado e retiremos deles algumas lições.

Porque é que o ajuste entre o produto e o mercado é importante

O ajuste entre o produto e o mercado indica que aquilo que estava a desenvolver e a promover se tornou bem-sucedido no mercado, com uma base de utilizadores que adora o seu produto e paga por ele com satisfação. O ajuste entre o produto e o mercado significa que:

1. Consegue satisfazer com sucesso as necessidades do mercado-alvo.
2. Os seus preços são aceitáveis para os seus grupos demográficos-alvo e não tem problemas relacionados com a rentabilidade futura.
3. Tem uma retenção saudável, uma taxa de abandono controlável e uma elevada satisfação dos clientes (por exemplo, uma pontuação elevada no índice de recomendação líquida).
4. A sua estratégia e os seus canais de marketing (por exemplo, o passa-palavra, o e-mail, etc.) conseguem visar com sucesso as suas personas de comprador e, potencialmente, atrair pessoas suficientes para garantir uma boa quota de mercado.

Encontrar o ajuste entre o produto e o mercado é um marco essencial para qualquer empresa emergente e para a sua equipa de gestão de produto, uma vez que alcançá-lo ajuda a tornar-se sustentável num mercado altamente competitivo e estabelece as bases para o seu crescimento futuro.

Agora, vamos começar a nossa jornada com aquela que é provavelmente a história de PMF mais conhecida — a Airbnb.

Exemplo n.º 1: A abordagem pouco convencional da Airbnb para alcançar os clientes-alvo

O serviço de reserva de alojamento favorito de todos nem sempre teve o aspeto cuidado que tem agora. Na verdade, esta era a aparência da primeira versão da Airbnb (também conhecida como AirBed&Breakfast).

Mas a Airbnb percorreu um longo caminho desde o seu primeiro lançamento. Para além de ter agora um sítio Web de excelente aspeto, ocupa também o segundo lugar no mercado de reservas em linha, com 6 milhões de anúncios de propriedades e 300 milhões de reservas apenas em 2021.

Este enorme sucesso foi resultado do trabalho árduo e da abordagem criativa da equipa da Airbnb para encontrar o PMF e fazer crescer o serviço. Quer saber como o conseguiram?

Como é que a Airbnb alcançou o seu PMF

Tudo começou quando Joe Gebbia e Brian Chesky (os cofundadores da Airbnb) se atrasaram no pagamento da renda de um apartamento em São Francisco e tiveram a ideia de receber em casa alguns designers (que tinham vindo participar numa conferência) para conseguirem pagar a renda.

Eles sabiam que as pessoas poderiam não se sentir confortáveis a viver em casa de outra pessoa. Por isso, para parecerem de confiança, criaram um sítio Web básico onde ofereciam os seus serviços aos participantes da IDSA (uma conhecida conferência de design nos EUA).

Foi um sucesso, pois acabaram por receber em casa alguns participantes do evento.

Isto deu-lhes a ideia de iniciar um serviço que ligasse as pessoas à procura de alojamento barato àquelas que estavam dispostas a receber hóspedes nos seus apartamentos.

Mas não tinham a certeza de que existiam pessoas dispostas a arrendar os seus apartamentos. Por isso, saíram à rua e recrutaram potenciais anfitriões em Denver algumas semanas antes da DNC.

Depois, a equipa da Airbnb adicionou ao seu sítio Web uma funcionalidade de mapa que permitia aos utilizadores encontrar anfitriões perto do local do seu interesse (que, neste caso, era o centro de convenções onde decorria a DNC).

Este “truque” foi um sucesso e, em pouco tempo, a Airbnb tornou-se o serviço de referência para muitos participantes em conferências que queriam reservar apartamentos perto do local do evento.

Quando a equipa da Airbnb percebeu que tinha tanto procura (viajantes) como oferta (anfitriões) para o seu serviço, começou a concentrar-se no crescimento.

Partiram do princípio de que fotografias de boa qualidade das casas resultariam em mais reservas. Por isso, contrataram um fotógrafo profissional que visitava as propriedades anunciadas na Airbnb e tirava fotografias magníficas. O resultado foi um aumento de 3x nas reservas destes apartamentos e um impulso significativo ao crescimento da Airbnb.

Por fim, a equipa da Airbnb concebeu uma táctica engenhosa (e talvez não propriamente ética) que permitia aos anfitriões republicar automaticamente o anúncio no Craigslist através de bots e scripts. Isto permitia aos anfitriões alcançar um público maior de viajantes interessados nos seus apartamentos, evitando o incómodo de se registarem manualmente e criarem uma publicação neste site de anúncios.

Graças a todos estes truques e tácticas inteligentes, a Airbnb conseguiu rapidamente demonstrar um claro ajuste produto-mercado para o seu serviço e modelo de negócio.

O Que Podemos Aprender com a Airbnb

Embora muitos de nós possamos não gostar da ideia do Craigslist, todos podemos concordar que a equipa da Airbnb fez um excelente trabalho na construção do seu produto e que vale a pena aprender com a sua experiência. Na minha opinião, há duas “lições aprendidas” fundamentais nesta história:

Validação económica das hipóteses fundamentais: Havia uma razão para eu ter destacado três frases na história acima — todas elas são hipóteses fundamentais para a Airbnb. As duas primeiras representavam a oferta e a procura do serviço, enquanto a terceira era um exemplo de uma hipótese de crescimento.

Gebbia e Chesky sabiam que a sua ideia era arriscada e que existia a possibilidade de as pessoas não considerarem a Airbnb útil. Por isso, encontraram formas económicas de testar as suas hipóteses fundamentais antes de investirem mais tempo e dinheiro no seu serviço.

Utilização inteligente de testes do tipo concierge: Antes de construírem qualquer coisa, a equipa tentou primeiro fazê-lo manualmente. Os dois casos mais notórios ocorreram quando a equipa saiu para começar a recrutar anfitriões antes do evento do DNC e quando contratou um fotógrafo profissional.

Fazer as coisas manualmente também é conhecido como teste do tipo concierge. É uma das tácticas mais conhecidas para validar as suas hipóteses, permitindo-lhe ter sucesso ou falhar com a sua ideia antes de investir na criação de uma funcionalidade do produto baseada nela.

Exemplo n.º 2: A Mudança de Direcção do Produto da Segment Depois de Não Conseguir Encontrar um Ajuste Produto-Mercado para a Sua Ideia Original

Poderá reconhecer a Segment como um dos principais intervenientes no sector do processamento de dados de clientes. Mas sabia que começou por ser uma ferramenta para dizer ao seu professor que estava confuso durante a aula?

É verdade, o seu nome original era ClassMetric e tinha este aspecto.

A captura de ecrã aqui apresentada é o resultado de uma aula na UC Berkeley, cuja parte final foi um pouco difícil de compreender para os estudantes, uma vez que o nível de confusão (a linha vermelha no gráfico) atingiu o seu pico.

Como a Segment Alcançou o Seu Ajuste Produto-Mercado

Antes de alcançar o seu ajuste produto-mercado como Segment, as pessoas por detrás do projecto estavam a ter dificuldades em sobreviver como ClassMetric.

A sua ideia parecia ser suficientemente boa no início. Chegou mesmo a conseguir um investimento de $600k. Mas isso aconteceu antes de terem criado um MVP (produto mínimo viável) e de o terem testado com estudantes.

Quando tinham um produto funcional pronto, distribuíram-no por diferentes universidades e começaram a testá-lo com estudantes. O que descobriram não foi encorajador. A maioria dos estudantes comunicava entre si e com o professor através das redes sociais ou do correio electrónico. Apenas 20% dos estudantes utilizavam o ClassMetric quando lhes era dada essa oportunidade.

Isso significava que a necessidade dos clientes que pretendiam satisfazer com o ClassMetric não era suficientemente forte para levar os estudantes a mudar os seus hábitos existentes e a adoptar a aplicação.

Assim, a equipa decidiu abandonar o ClassMetric e trabalhar noutro produto a que chamou Segment.io. Tratava-se de uma ferramenta de análise de produtos especializada em segmentação. Esta ideia também foi um fracasso, uma vez que não conseguiram conquistar quaisquer clientes durante o primeiro ano de trabalho nela.

Mas havia outra ferramenta que tinham desenvolvido durante esse período para dar suporte ao Segment.io. Era uma solução de base de dados capaz de recolher, organizar e distribuir dados dos utilizadores. Ao contrário do produto principal, esta solução conseguiu obter uma adesão significativa e rapidamente tornou-se o produto principal da equipa da Segment. A ferramenta de base de dados foi tão bem-sucedida que os fundadores acabaram por vendê-la à Twilio por $3.2 billion.

O Que Podemos Aprender com a Segment

A experiência da Segment é bastante singular e podemos certamente aprender com ela. Eis duas das conclusões mais importantes que quero destacar na sua história:

Teste as suas hipóteses fundamentais antes de criar um MVP: Sim, a função principal de um MVP também é testar hipóteses, mas existem formas muito mais económicas de obter uma indicação precoce sobre a viabilidade da sua ideia antes de iniciar o desenvolvimento. Temos um guia completo sobre como validar ideias de startups que pode consultar para obter mais informações sobre este assunto.

É perfeitamente aceitável mudar de direcção: Se a sua ideia falhar, não pense já em desistir. Pode sempre alterar o rumo do seu produto e experimentar outra coisa. Mudar de direcção é normal e bastante comum no mundo das startups. Por vezes, descobrirá que é uma das suas ferramentas secundárias que as pessoas realmente querem.

Sabia que tanto o Gmail como o Google Ads eram ferramentas internas da Google antes de se tornarem extremamente populares? Acho que está tudo dito.

Exemplo n.º 3: A abordagem da Trilogy, centrada primeiro na proposta de valor, para proporcionar uma melhor “magia” aos seus utilizadores

A Trilogy Education era um serviço de formação tecnológica intensiva que começou em Nova Iorque em 2015. O objetivo do serviço era proporcionar formação tecnológica aos seus potenciais clientes num formato não tradicional e colmatar a distância entre os estudantes e o emprego e a profissão dos seus sonhos.

Embora tenha começado com uma taxa de insucesso de 50% nos seus cursos (os estudantes estavam insatisfeitos, zangados e exigiam reembolsos), a equipa por detrás do serviço conseguiu rapidamente colocá-lo de novo no caminho certo e garantir um contrato de aquisição no valor de $750 milhões.

Vejamos agora como superaram os seus desafios e alcançaram o seu PMF.

Como a Trilogy alcançou o seu PMF

Para aumentar a taxa de satisfação dos seus cursos e criar condições para que o serviço pudesse crescer (não havia forma de crescer com uma taxa de insucesso de 50%), a equipa decidiu criar uma experiência “mágica” para os seus estudantes e concentrar os seus esforços no aumento dessa “magia”.

A experiência mágica consistia nos cinco componentes seguintes:

A equipa da Trilogy começou a rever as metodologias de ensino, os currículos das aulas, os estilos de ensino dos formadores e outros aspetos do seu serviço, para alcançar a excelência nestas cinco áreas.

Para medir os resultados dos seus esforços, a equipa definiu uma série de KPIs, incluindo o NPS dos cursos e a percentagem de estudantes que se sentiam “sem apoio”, e começou a medi-los após cada curso.

Com estes dados à sua disposição, começaram a identificar os pontos fracos dos seus processos e a iterar na implementação de soluções para os corrigir.

O resultado de todos estes esforços foi um claro ajuste produto-mercado e uma proposta para a aquisição da startup pela 2U — uma das gigantes do setor da EdTech.

O que podemos aprender com a Trilogy

A equipa por detrás da Trilogy fez um excelente trabalho a resolver os problemas do seu serviço e eis o que podemos aprender com eles:

Defina KPIs e meça-os sistematicamente: Se quiser melhorar algo no seu produto, precisa primeiro de o medir. A Trilogy conseguiu definir a sua “magia” e medir sistematicamente os KPIs que a representavam. Este processo ajudou-os a obter uma visão clara do seu desempenho e a identificar as áreas mais fracas.

Concentre os seus esforços em melhorar os KPIs que definiu: Ao concentrar-se na correção dos pontos fracos que identificou através da monitorização dos seus KPIs, conseguirá melhorar gradualmente a experiência dos seus clientes e, eventualmente, encontrar a sua zona de “magia”.

Exemplo n.º 4: O modelo Lean clássico da PaintBerri para “falhar com sucesso”

A PaintBerri é um software de pintura online e uma comunidade para artistas criarem e colaborarem uns com os outros.

Ao contrário das outras startups aqui apresentadas, que alcançaram o seu PMF com sucesso, esta é uma história sobre “não alcançar um PMF com sucesso”. É isso mesmo, não me enganei ao escrever “com sucesso”, pois esta é uma história sobre falhar corretamente (falhar, tal como fazer um pivot, é perfeitamente aceitável!).

Como a PaintBerri tentou encontrar o seu PMF

Bem, talvez utilizar o termo “falhar” seja um pouco severo para Katherine Tung, que fundou a PaintBerri em 2014 com uma base ativa de utilizadores que adoravam o produto.

O produto em si foi um enorme sucesso, mas foi o aspeto da monetização que impediu a equipa de desenvolver ativamente a PaintBerri. Embora tivessem muitos utilizadores ativos e apaixonados na plataforma, os problemas dos utilizadores que o produto resolvia não eram suficientemente fortes para que estes começassem a pagar por ele.

A razão pela qual considero isto um “fracasso bem-sucedido” é que a equipa da PaintBerri utilizou abordagens Lean no desenvolvimento e na validação do seu produto. Conseguiram colocar a startup em pausa numa fase inicial, sem desperdiçar o seu dinheiro (nem o dos seus potenciais investidores).

A equipa da PaintBerri leu vários livros sobre desenvolvimento Lean, como o Manual Lean de Produto, de Dan Olsen (recomendo que também o leia), e seguiu o princípio construir-medir-aprender. Criaram um pequeno MVP que partilharam com uma comunidade beta fechada de 500 pessoas. Depois desenvolveram a sua versão beta pública, que tinha o seguinte aspeto:

A versão beta pública reuniu cerca de 6 000 artistas e pintores na plataforma, e a equipa começou a validar e a aprender.

Ao recolher feedback quantitativo e qualitativo dos clientes através de questionários e entrevistas, Katherine conseguiu identificar o conjunto de funcionalidades principais do produto que estava a acrescentar mais valor para os seus utilizadores (era o pacote de funcionalidades sociais/colaborativas) e concentrar-se mais na sua melhoria.

Para além disso, também começaram a experimentar diferentes técnicas de monetização e a medir o seu desempenho. Foi nessa altura que a equipa descobriu que tinha uma boa adequação problema-solução (uma vez que as pessoas adoravam o produto), mas não uma adequação produto-mercado (PMF), pois não havia uma disponibilidade concreta para pagar.

O Que Podemos Aprender com a PaintBerri

Recolher as lições aprendidas com histórias de sucesso é ótimo, mas aprender com os fracassos é muito mais valioso. No caso da PaintBerri, o seu “fracasso bem-sucedido” ensina-nos que:

Seguir todas as boas práticas de lean não garante o sucesso: A metodologia Lean Startup não é uma solução milagrosa. Não garantirá 100% de sucesso para as suas ideias. Em vez disso, assegurará que falha cedo, sem gastar demasiado tempo e recursos na ideia.

É absolutamente aceitável falhar: Antes de criarem uma startup bem-sucedida, os fundadores costumam falhar algumas vezes e aprender com os seus erros. O fracasso não é algo que se deva evitar ou de que se deva ter vergonha. A única coisa a considerar aqui é garantir que falha cedo, para evitar desperdiçar tempo e dinheiro.

Exemplo n.º 5: Como a Novos Aproveitou uma Comunidade Existente para Alcançar a PMF

A Novos era uma ferramenta de análise para jogadores, que lhes permitia visualizar o seu desempenho nos jogos e melhorá-lo. Este produto revelou-se demasiado difícil de rentabilizar, pelo que rapidamente mudaram de direção e passaram a fornecer programas de treino personalizados aos jogadores.

Ao contrário da ideia original, a segunda foi bem-sucedida e permitiu à Novos alcançar uma PMF. Vejamos agora como o fizeram e o que podemos aprender com a equipa da Novos.

Como a Novos Alcançou a sua PMF

Antes de desenvolverem o próprio produto, a equipa da Novos já tinha reunido uma comunidade significativa de jogadores e entusiastas no Discord e no Overwolf.

Aproveitaram esta comunidade para testar o seu produto e recolher feedback tanto sobre os principais casos de utilização como sobre o potencial de monetização. Tal como a PaintBerri, descobriram que a proposta de valor não era suficientemente forte para levar os jogadores a pagar por uma ferramenta de análise.

Por isso, falaram com vários milhares (!!!) de membros da sua comunidade e descobriram que muitos deles partilhavam entre si guias de treino em formato PDF através da comunidade. Foi aqui que surgiu a ideia dos programas de treino personalizados.

A comunidade adotou-a rapidamente e começou a pagar por ela. Esta adesão foi um indicador para a Novos de que podia sair da comunidade e alcançar uma PMF.

O Que Podemos Aprender com a Novos

A principal conclusão da história da Novos é provavelmente óbvia. Deve aproveitar as comunidades online (e offline) do seu público-alvo, pois estas fornecer-lhe-ão feedback valioso e tornar-se-ão nos seus primeiros utilizadores.

Exemplo n.º 6: Como a Superhuman Alcançou a PMF ao Concentrar-se numa Métrica de Indicador Antecedente 

O nosso último exemplo de adequação produto-mercado é sobre a Superhuman, um cliente de email que o ajuda a tornar-se altamente produtivo na sua comunicação por email.

Começaram com muitas dificuldades (por exemplo, lançaram o produto demasiado tarde), mas acabaram por resolver a maioria dos seus problemas e, posteriormente, criar uma estrutura para alcançar a PMF — e conseguiram!

Como a Superhuman Alcançou a sua PMF

Esta chamada estrutura consistia em tornar a PMF mensurável, definindo um KPI para a mesma e, depois, concebendo um processo para melhorar esse KPI até alcançarem a adequação produto-mercado.

Rahul Vohra, o fundador da Superhuman, escolheu o Teste de Sean Ellis como o KPI principal. Depois de aplicarem o teste aos primeiros utilizadores, a equipa descobriu que a proporção de utilizadores que ficaria “muito desiludida” se a Superhuman deixasse de existir era de 22% (abaixo do valor de referência exigido de 40%).

Assim, a equipa decidiu concentrar-se nos pontos problemáticos do grupo que ficou “algo desiludido”, identificar quais eram as suas necessidades não satisfeitas e responder-lhes com novas funcionalidades.

A estrutura de medir uma métrica de indicador antecedente e melhorá-la foi bem-sucedida, uma vez que a equipa alcançou rapidamente 58% e atingiu a sua PMF.

O Que Podemos Aprender com a Superhuman

A história da Superhuman prova que é possível medir com sucesso a PMF utilizando métricas de indicadores antecedentes. Na verdade, temos um guia completo sobre a análise da adequação produto-mercado que lhe pode ensinar como fazê-lo. 

Há uma Adequação por Encontrar!

Alcançar o ajuste produto-mercado é provavelmente o maior desafio que uma startup tem de enfrentar. Felizmente, muitas outras já passaram por isso e acumularam conhecimentos consideráveis que pode utilizar para evitar as armadilhas ao longo do seu percurso.

Espero que as lições aprendidas com estas histórias o ajudem a encontrar o seu próprio PMF um dia. Mas, antes disso, também recomendo que leia alguns outros guias interessantes que os meus colegas prepararam para si. Em particular, pode consultar os nossos guias práticos sobre:

• Integração de produto
• Estratégia de ajuste produto-mercado
• Gestão das partes interessadas
• E criar PRDs.

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