Quando falamos sobre inovação e experimentação, a Spotify vem se destacando com uma abordage que vai além das simples taxas de acerto. Recentemente, a empresa introduziu um novo conceito que promete mudar a forma como vemos o aprendizado em experimentos de produto: o Experiments with Learning (EwL). Para quem trabalha com desenvolvimento de software, esse é um tema que merece atenção, pois a arquitetura e a metodologia ágil podem se beneficiar enormemente dessa nova perspectiva.
O que é o EwL?
O EwL é um métrica que visa medir não apenas quantos testes resultam em "vitórias", mas, principalmente, quantos deles oferecem insights prontos para decisão. Isso muda o jogo, pois muitas vezes os resultados de um experimento podem não ser positivos, mas ainda assim, eles fornecem aprendizados valiosos. A Spotify definiu que um experimento de sucesso deve ser validado e, mais importante, deve estar pronto para uma decisão: seja ship (enviar), abort (abortar) ou iterate (iterar).
Os Pilares do EwL
Para que um experimento seja classificado como EwL, ele precisa atender a duas condições principais: ser válido e estar pronto para decisão. Isso significa que todos os sistemas e métricas devem funcionar como esperado. Um experimento pode ser considerado "sem aprendizado" se não cumprir com esses critérios, e isso se divide em três categorias: inválido, sem poder e abortado prematuramente. Essa mudança de foco é crucial, principalmente em um produto maduro como o da Spotify, onde a identificação de regressões pode ser vital.
Dicas para Implementar o EwL em Sua Equipe
Se você está pensando em adotar uma abordagem semelhante, aqui vão algumas dicas práticas que podem ajudar:
- Invista em ferramentas adequadas: A Spotify fez investimentos em SDKs e ferramentas analíticas. Considere usar plataformas que ajudem a monitorar a saúde dos testes.
- Treinamento e cultura: Promova uma cultura de aprendizado dentro da sua equipe. Documente os processos e compartilhe melhores práticas para que todos estejam alinhados.
- Foque na alocação de recursos: Use métricas como o EwL para decidir onde concentrar seus esforços de experimentação, garantindo que você esteja investindo nas áreas que trazem mais aprendizado.
- Mantenha a precisão: Tenha cuidado para não comprometer a precisão das suas medições em nome de aumentar a taxa de aprendizado. Um equilíbrio é fundamental.
Reflexões Finais
A nova métrica de aprendizado da Spotify nos faz refletir sobre o verdadeiro valor das experimentações. Muitas vezes, o que realmente importa não é apenas se um teste "ganhou" ou "perdeu", mas sim o que aprendemos com ele. Em um mundo onde a agilidade e a velocidade são fundamentais, o EwL nos ensina que cada resultado tem seu valor, mesmo que não seja o esperado. Portanto, da próxima vez que você estiver realizando uma série de experimentos, lembre-se de olhar além das vitórias e busque o aprendizado que cada teste pode oferecer. Isso pode ser a chave para inovações significativas no seu produto ou serviço.