Como transformar dados operacionais da sua PME em hipóteses testáveis antes do desenvolvimento

O primeiro passo é reunir fontes que mostrem como o trabalho acontece de verdade. Não é necessário exportar tudo. O objetivo é selecionar amostras capazes de revelar volume, repetição, demora, retrabalho, dependências e decisões manuais.

Planilhas costumam ser valiosas porque registram adaptações que não aparecem no ERP. Colunas adicionadas pelos usuários, códigos coloridos, abas paralelas e fórmulas quebradas podem indicar necessidades, regras informais e tarefas que o sistema atual não atende.

Relatórios de ERP ajudam a enxergar frequência e concentração. Uma análise simples pode revelar que 70% das solicitações pertencem a três tipos de serviço, ou que determinada etapa gera a maior parte das pendências. Esse tipo de concentração orienta o que deve ser investigado primeiro, sem transformar a porcentagem em uma conclusão automática.

Logs de acesso, registros de chamados e históricos de atendimento mostram onde as pessoas tentam realizar uma tarefa e interrompem o fluxo. Em produtos digitais existentes, observe tentativas repetidas, telas pouco utilizadas, buscas sem resultado e ações que exigem contato manual com a equipe.

Também entram no mapa documentos, e-mails padronizados, formulários, agendas, mensagens de atendimento e relatórios de exceção. Uma operação manual pode esconder critérios importantes em mensagens que nunca foram formalizados como regra de negócio.

Ao trabalhar com dados de clientes, funcionários ou usuários, a seleção precisa respeitar finalidade, necessidade e proteção das informações. A Lei Geral de Proteção de Dados no texto oficial do Planalto deve ser consultada para orientar o tratamento adequado de dados pessoais, especialmente quando a análise envolve identificação individual.

Uma prática segura é anonimizar nomes, documentos, telefones e endereços antes de compartilhar arquivos para análise. Preserve apenas os campos necessários para entender o processo e defina quem pode acessar cada material.

Uma planilha de hipóteses pode ser suficiente para começar. Crie as colunas: código, segmento afetado, problema observado, fonte da evidência, hipótese, indicador atual, resultado esperado, esforço do teste, dependências, nível de incerteza, decisão e próxima ação.

O campo “fonte da evidência” evita que opiniões sejam tratadas como fatos. Escreva, por exemplo, “12 registros de atendimento entre março e abril”, “observação de quatro operadores” ou “relatório mensal do ERP”. Quando houver divergência entre fontes, mantenha a divergência visível.

Para priorizar, avalie pelo menos três dimensões: impacto potencial, incerteza e custo de aprendizado. Uma hipótese muito relevante e pouco compreendida merece investigação antes de uma funcionalidade de baixo impacto e alta certeza.

Você pode usar uma escala de 1 a 5 para cada dimensão, desde que documente o significado dos números. Por exemplo, impacto 5 pode representar uma etapa que afeta grande volume ou uma decisão central do negócio, enquanto incerteza 5 significa que existem poucos dados confiáveis sobre o comportamento.

Considere também o risco de decisão. Uma hipótese pode não envolver grande volume, mas bloquear arquitetura, integração, precificação ou operação. Nesses casos, o teste deve entrar cedo porque uma descoberta tardia pode alterar várias partes do produto.

Um exemplo de registro seria: “H03, equipe comercial, demora para consultar disponibilidade, 38 solicitações analisadas, acreditamos que uma busca consolidada reduzirá consultas internas, tempo mediano atual de 12 minutos, meta exploratória de até 5 minutos, protótipo com duas variações, decisão após cinco sessões”.

A matriz não precisa substituir o julgamento do time. Ela serve para tornar a conversa mais objetiva e mostrar por que uma hipótese entrou no ciclo de Discovery enquanto outra ficou aguardando evidência.

A ajuda de uma consultoria pode fazer sentido quando os dados existem, mas estão espalhados em arquivos, sistemas e relatos diferentes. Também é um sinal quando a liderança recebe propostas com escopos muito distintos e não consegue explicar qual problema cada funcionalidade resolve.

Outro caso comum ocorre quando a operação manual já tem alto valor para o negócio, mas ninguém consegue separar o que deve ser digitalizado agora do que pode permanecer fora do MVP. A análise conjunta de processo, público e arquitetura ajuda a evitar que a empresa automatize uma etapa sem compreender suas dependências.

Times enxutos também podem precisar de apoio para conduzir entrevistas, organizar hipóteses e transformar descobertas em material técnico. O benefício não está em terceirizar toda decisão, mas em criar uma base compartilhada para que decisores, usuários, designers e desenvolvedores trabalhem com o mesmo entendimento.

A Orbe Soft pode conduzir diagnóstico e Discovery, pesquisa de mercado, definição de personas e jornadas, Design Sprint, priorização de funcionalidades e criação de protótipo navegável no Figma. Quando a validação indicar continuidade, o trabalho também pode evoluir para uma proposta de desenvolvimento alinhada ao escopo aprendido.

Antes de agendar uma conversa, reúna uma amostra anonimizada de registros, uma descrição do processo atual, as principais decisões pendentes e a lista de áreas envolvidas. Esse preparo torna a avaliação inicial mais concreta e ajuda a identificar quais hipóteses merecem atenção primeiro.