Sobre ficar alheio as coisas (2)

Tempos atrás escrevi “Sobre ficar alheio as coisas”.

No post, defendi sobre: “[…] não ser uma pessoa culpada por estar alheia a alguns elementos, mesmo que são/foram importantes pra você.”

Li uma excelente carta atribuída a Donald Knuth, escrito nos anos 2000 e aqui retomo o assunto.

O autor, professor de Ciência de Dados em Stanford, basicamente escreveu sobre o orgulho que tinha por não ter um endereço de e-mail desde 1990, e como estar alheio a isto o permite trabalhar. Um trecho interessante:

“E-mail é uma coisa maravilhosa para pessoas que querem estar super por dentro das coisas. Mas não para mim. Minha função no mundo é estar por fora das coisas”.

Adaptado a nossa época, acho que aqui entrariam as próprias redes sociais como escrevi no meu próprio post anterior. Ficar alheio é ótimo!

Segue a carta de Knuth na íntegra (em inglês):

Continuar lendo Sobre ficar alheio as coisas (2)

“Responsabilidade Extrema: Como os Navy Seals Lideram e Vencem” (Jocko Willink, Leif Babin) – Frases de Livros

Um ótimo livro sobre Liderança!

Se você pertence a gerações mais novas, que muitas vezes carecem de exemplos de liderança, exemplos de rituais, exemplos de responsabilidade diante dos liderados, esse livro vai lhe ser muito útil.

Virar a chave quando ocupamos cargos de liderança é algo crucial para quem quer ter sucesso nessa vocação – e aqui me refiro como sucesso, auxiliar os liderados a evoluírem e crescerem com seu apoio.

Disciplina é liberdade! Livro nota 10! Melhores frases:

  • Esses líderes assumiam toda a responsabilidade. Não arranjavam desculpas. Em vez de reclamar de dificuldades ou contratempos, desenvolviam soluções para os problemas. Eles alavancavam ativos, relações e recursos para concluir o trabalho. Silenciavam os próprios egos em prol da missão e de suas tropas. Esses líderes realmente lideravam.
Continuar lendo “Responsabilidade Extrema: Como os Navy Seals Lideram e Vencem” (Jocko Willink, Leif Babin) – Frases de Livros

Quais são os 5 componentes de Data Science?

Post original, de DataBaseTown.com, em tradução livre:

DATA

Dados são uma coleção de informação factual

tipos: Dados estruturados e não estruturados

BIG DATA

Big Data são sets de dados enormes, com os chamados “V”: volume; variedade; velocidade; visão; valor, etc.

MACHINE LEARNING

O aprendizado de máquina é um campo de investigação dedicado a entender e construir métodos que ‘aprendem’, ou seja, métodos que aproveitam dados para melhorar o desempenho em algum conjunto de tarefas.

Se divide em: supervised learning; unsupervised learning e reinforcement learning.

STATISTICS AND PROBABILITY

A fundação numérica de Data Science tem muito a ver com Estatística e Probabilidade, aplicadas, trazendo uma visão via insights e afins.

PROGRAMMING LANGUAGES

Geralmente, organização de dados e investigação são finalizadas por programação de computador (Python, R, etc.)

–

Até a próxima!

Product Market Fit: 4 sinais de que não está dando certo

Recentemente estou estudando bastante Product Market Fit.

Muito lemos sobre “os sinais de que está dando certo“: vendas, recorrência, mais volume, crescimento da equipe e afins.

Mas quais são os sinais de quando as coisas não estão dando certo? Cito 4:

  • Baixa adesão no “Sign up”, “Trial” ou registro inicial, por alguns motivos: a proposta de valor não resoou; a precificação está confusa; etc.
  • Sem “Wow moments” identificáveis, onde o cliente sabe o que há de especial no produto; seja a percepção de um 1o Valor; ou algo mais completo como chegar ao 1o Sucesso na solução
  • Quando chega a hora de pagarem, clientes fogem. Não perceberam afinal nem o 1o Valor
  • O Status Quo não é quebrado, não muda tão facilmente, portanto isso faz o cliente procurar outra solução que vire o jogo pra ele

Quais pontos você acrescentaria aí? Até!

Quais métricas SaaS B2B para provar Product Market Fit?

Product Market Fit, em linhas gerais, pode ser classificado como achar:

  • Uma certa persona com uma certa necessidade que você está resolvendo

Para mostrar que essa persona usa seu produto, são métricas relevantes:

1-Número (#) de Users

2-Taxa de crescimento (%) de User MoM (mês a mês)

3-Depoimentos qualitativos dos Users

4-Dados demográficos recolhidos recolhidos (idade, sexo, geografia, etc.)

Já para provar que o produto está resolvendo a necessidade, são métricas relevantes:

1-Receita ($)

2-Taxa de Crescimento de Receita MoM (mês a mês)

3-Taxa de churn de clientes pagos

–

Enfim, Product Market Fit é algo contínuo. Normalmente começa com um fit “fraco” até um fit “forte” ao longo do tempo.

Podem surgir mais personas para a mesma necessidade, novas maneiras de gerar Receita e por aí vai. Mas as métricas citadas já dão um norte muito bom para quem está com esse desafio em mãos.

Até!