Na última semana útil de 2021, o time levou os achados do teste de dezembro para uma cocriação que definiu uma hipótese de negócio e um programa de empresas de teste. A meta de janeiro de 2022 era fechar um contrato de teste até março e um de venda até abril. A pesquisa precisava de empresas reais usando o produto, e a área comercial já prospectava empresas para testar o produto por 30 dias, esperando que virassem clientes.
Beta de um produto de ML sem código, 2022Beta of a no-code ML product, 2022
Em 2022, a Kunumi deixou a meta de vender até abril uma ferramenta de previsão sem código e passou a focar no desenvolvimento dela. A pesquisa que fiz com as empresas que testavam a ferramenta mostrou que elas não tinham acesso aos próprios dados nem profissionais de dados.
In 2022, Kunumi dropped its goal of selling a no-code prediction tool by April and focused on developing it. My research with the companies testing the tool showed they had neither access to their own data nor data staff.
ResultadoResults
A Kunumi trocou a meta de fechar uma venda até abril pelo desenvolvimento da ferramenta, porque a pesquisa mostrou que as empresas que a testavam não tinham acesso aos próprios dados nem profissionais de dados. As maiores barreiras estavam antes do uso, na forma como essas empresas lidavam com dados. Em maio, os aprendizados do teste já entravam no plano de evolução do produto.
Kunumi traded the goal of closing a sale by April for developing the tool, because the research showed that the companies testing it had neither access to their own data nor data staff. The biggest barriers came before use, in how these companies handled data. In May, what the test taught was already going into the product's development plan.
O problema realThe real problem
In the last working week of 2021, the team took the findings of the December test into a co-creation session that defined a business hypothesis and a program of test companies. The January 2022 targets were to close a test contract by March and a sales contract by April. The research needed real companies using the product, and the sales team was already prospecting companies to test it for 30 days, hoping they would become customers.
Minha abordagemMy approach
Entrei com a pesquisa nesse esforço comercial, e as empresas que ele trouxe passaram a testar o produto. Três delas fecharam acordo de teste até março. O plano previa quatro encontros de suporte com uma pessoa do comercial e de ML e uma entrevista final comigo. A primeira empresa só usou o produto em 27 de abril. Em junho, o teste já somava cinco empresas.
Mudei a pesquisa para duas fases. Na primeira, analisei as gravações das conversas das empresas com o time de machine learning, sem esperar a entrevista final.
O onboarding de 31 de março, para as empresas de teste, trazia na agenda o item "AJUSTE DE EXPECTATIVAS SOBRE IA" e avisava que o produto ainda não fazia previsões ao longo do tempo. O item seguia a mesma linha de um achado guardado desde dezembro no arquivo de achados, o de que "abrir as limitações da ferramenta (e da própria tecnologia) é fundamental".
O que descartei
Descartei depender só da entrevista final. Com as empresas atrasadas, ela chegaria tarde, e as gravações davam mais material do que a entrevista sozinha.
I joined that sales effort with the research, and the companies it brought in started testing the product. Three of them signed a test agreement by March. The plan called for four support meetings with someone from sales and ML and a final interview with me. The first company did not start using the product until April 27. By June, the test had reached five companies.
I switched the research to two phases. In the first, I analyzed the recordings of the companies' sessions with the machine learning team, without waiting for the final interview.
The March 31 onboarding for the test companies had "ADJUSTING EXPECTATIONS ABOUT AI" on its agenda and warned that the product could not yet forecast over time. That item followed the same line as a finding kept in the findings archive since December, that "being open about the limitations of the tool (and of the technology itself) is essential".
What I ruled out
I ruled out relying only on the final interview. With the companies running late, it would come too late, and the recordings gave more material than the interview alone.
SínteseSynthesis
Com a segunda pesquisadora, documentei, classifiquei e reescrevi as hipóteses do teste de conceito e as que surgiram no desenvolvimento, e para cada uma buscamos a evidência no Dovetail e marcamos a validação como total, parcial, negativa ou ausente.
A hipótese de negócio dizia que dar a analistas o poder de criar predições resolveria a falta de cientistas de dados. Nas empresas pesquisadas, faltava acesso aos dados, faltava gente de dados e o analista já estava sobrecarregado. Montei três perfis provisórios de empresa, separados pelo quanto cada uma já usava os próprios dados.
With the second researcher, I documented, classified and rewrote the hypotheses from the concept test and the ones that came up during development, and for each one we searched Dovetail for the evidence and marked validation as full, partial, negative or absent.
The business hypothesis said that giving analysts the power to create predictions would solve the shortage of data scientists. The companies studied lacked access to data and data people, and the analyst was already overloaded. I built three provisional company profiles, sorted by how much each one already used its own data.
O que foi meuMy part
Entrei com a pesquisa na prospecção comercial de empresas para o teste.
Mudei a pesquisa para duas fases quando as empresas atrasaram.
Analisei as gravações das interações das empresas com o time de ML.
Orientei a segunda pesquisadora na coleta de evidências e na análise das hipóteses.
Apresentei à liderança, em junho, as opções de próximo passo para o produto e para a pesquisa.
I brought the research into the sales prospecting of companies for the test.
I switched the research to two phases when the companies ran late.
I analyzed the recordings of the companies' sessions with the ML team.
I mentored the second researcher on gathering evidence and analyzing the hypotheses.
In June, I presented leadership with options for the next step for the product and for research.
Com o time, a segunda pesquisadora, que eu orientava, levantou 100 empresas para contato em mais de 50 horas, e uma pessoa do comercial e de ML conduziu os encontros de suporte.
As for the team, the second researcher, whom I mentored, found 100 companies to contact in more than 50 hours, and someone from sales and ML led the support meetings.