Como Líderes Devem Usar Dados com Benn Stancil

Sobre Benn Stancil: Benn Stancil é cofundador e Analista Chefe na Mode Analytics, uma empresa que constrói ferramentas colaborativas para cientistas de dados e analistas. Benn é responsável pela supervisão dos esforços de análise interna da Mode e também é um colaborador ativo da comunidade de ciência de dados. Além disso, Benn fornece supervisão estratégica e orientação à direção do produto da Mode como membro do time de liderança de produto.

Para se manter atualizado com os escritos de Benn, confira seu substack.

 

Sobre a Mode: A Mode ajuda empresas a crescerem mais rápido ao acelerar respostas para problemas complexos de negócios e tornar o processo mais colaborativo, para que todos possam aproveitar o trabalho dos analistas de dados. A plataforma Mode combina os melhores elementos de Inteligência de Negócios (BI), Ciência de Dados (DS) e Aprendizado de Máquina (ML) para capacitar equipes de dados a responder perguntas impactantes e colaborar em análises em uma série de funções de negócios. Em 2021, a Mode adicionou várias empresas de primeira linha a sua base de clientes, que agora inclui Anheuser Busch, Bloomberg, Capital One, Conde Nast, Doordash, Lyft, Meredith Publishing, VMWare e Zillow, entre outras. Neste ponto, 52% da Forbes 500 recorreram à Mode para ajuda com tomada de decisão orientada por dados.

 

Transcrição do Episódio:

Brian Sierakowski: Benn, bem-vindo ao podcast. Como você está hoje?

Benn Stancil: Bem, obrigado por me receber. 

Brian Sierakowski: Claro, é um prazer. Bem, vamos começar por onde geralmente começamos, me conte sobre como sua jornada empreendedora começou?

Benn Stancil: Sou um dos fundadores da Mode, construímos um produto para analistas e cientistas de dados. Se você está familiarizado com ferramentas de BI, ou ferramentas como Tableau é bastante semelhante a esses tipos de coisas. Então começamos há cerca de oito anos, isso foi e é meu primeiro e até agora único tipo de incursão em ser um fundador de startup ou empreendedor ou qualquer coisa assim.  

Então comecei depois de conhecer algumas pessoas em um trabalho anterior. Trabalhei em uma empresa chamada Yammer, que era uma empresa SaaS que construiu uma espécie de Facebook para o trabalho antes do Facebook for Work ser a coisa. Foi adquirida pela Microsoft em 2012. E então conheci algumas pessoas lá, acabamos tendo a ideia para o produto que queríamos construir com base em algumas ferramentas internas que havíamos construído no Yammer, e então começamos a empresa a partir disso. Sou alguém que se viu basicamente em uma posição em que era uma ideia interessante, eram pessoas realmente boas com as quais eu queria trabalhar. E então foi tipo, vamos dar o salto. Não sou alguém que entrou pensando, meu sonho de vida é ser um empreendedor ou fundador ou qualquer coisa assim, mas simplesmente fiz isso por interesse na ideia e na equipe e depois segui esse caminho.

Brian Sierakowski: Legal. Como foi trabalhar na Yammer? 

Benn Stancil:  Foi meu primeiro trabalho no mundo da tecnologia. Então antes do Yammer, eu estava trabalhando em DC por alguns anos fazendo um trabalho muito de DC. Trabalhei em um think tank fazendo pesquisa de políticas. Think tanks funcionam como uma ponte entre o mundo acadêmico e o mundo de políticas onde basicamente são um monte de pessoas que são especialistas em diferentes questões, muitas vezes são PhDs nessas coisas economistas, cientistas políticos, especialistas em política externa, esse tipo de coisa. 

E assim o que eles fazem é basicamente escrever artigos de pesquisa que são projetados para os legisladores fazerem sugestões de políticas sobre o que devemos fazer sobre as relações sino-americanas. Estive lá em 2009-2012, que foi meio que em meio à crise financeira de 2008 [estávamos dizendo a eles] que os legisladores deveriam responder a essa crise dessas várias maneiras.

Nosso trabalho era fazer essas recomendações políticas, mas estávamos muito fazendo isso de uma distância. Éramos um de muitos think tanks que fazem isso. 

Escrevemos um monte de artigos, eles basicamente são enviados para auxiliares do congresso, esses auxiliares do congresso podem ou não lê-los, podem ou não repassá-los adiante na cadeia nos escritórios do congresso ou em vários escritórios de políticas. Eventualmente, as pessoas que são os legisladores reais, provavelmente nunca os veem, talvez alguns pensamentos entrem na  forma como eles pensam sobre políticas. 

Mas em última análise, essas pessoas estão tomando decisões em muitas outras motivações e tipo perseguir pesquisa acadêmica que estávamos fazendo era muito raramente como uma delas, isso não importava muito.

Então eu eventualmente saí em parte por causa disso, porque você está tão afastado de realmente ver algo ser feito que o trabalho é interessante, mas você está tipo gritando para o vazio. É protocolar em alguns aspectos onde não está realmente fazendo uma diferença. 

Saí para eventualmente me juntar ao Yammer e o papel lá no Yammer era estruturalmente um pouco semelhante, como o trabalho é encontrar problemas. Eu era um analista então era tipo, resolvê-los com dados, fazer recomendações para pessoas para que possam tomar decisões melhores. 

A diferença era, em vez de eu sentar em um escritório em DC, escrevendo coisas indiretamente, para centenas de legisladores que provavelmente não se importavam com isso, eu estava escrevendo para ou fazendo essa análise para o PM que estava sentado ao meu lado, que estava tentando tomar uma decisão que precisava tomar amanhã. 

Era obviamente muito mais acelerado, era um trabalho onde você podia imediatamente ver o que tipo de coisas você estava fazendo certo ou errado. Era academicamente interessante para mim e isso era pensar sobre problemas da mesma maneira, mas de uma forma onde você realmente podia ver o impacto disso, você realmente podia ver se as pessoas seguiriam ou não essas recomendações, e as pessoas realmente se importavam com o que você estava fazendo.

Brian Sierakowski: Isso é realmente legal. Você estava ativamente procurando uma mudança para o mundo da tecnologia? Era algo que era oportunista ou como isso cruzou sua mente que todo esse trabalho duro que você está fazendo para basicamente, nenhuma audiência era tipo talvez eu deveria encontrar alguém que se importe com o que estou fazendo aqui?

Benn Stancil: Tech era uma das várias coisas que acho que estava procurando na época. Eu não tinha certeza do que queria fazer. Não tinha então e não tenho certeza se tenho agora, mas na época sabia que gostava do tipo de trabalho com dados.

Sabia que naquela galáxia geral de tipos de problemas eu gostava disso. Eu também gostava da forma de pensar da Econ. Então, Econ é tipo matemática, mas não matemática difícil é mais como matemática aplicada, onde você tem dados, quer tentar descobrir o que significa você não está apenas na lama basicamente resolvendo problemas técnicos difíceis o dia todo. Pelo menos, parece que nesse nível tipo Econ acadêmica está se tornando tipo uma coisa técnica.

E assim estava procurando por números em coisas. Explorei a possibilidade e cheguei muito perto de realmente fazer um PhD em Econ. Estava procurando por empregos e finanças, que têm algumas similaridades lá, embora eu ache que depende muito do papel e nunca realmente fiz, então na verdade não sei como seriam. 

Tinha alguns amigos com quem havia trabalhado que saíram para ir a San Francisco. Um deles foi para Google tinha coisas boas a dizer sobre isso. Então acabou sendo tipo, sim, eu estava apenas procurando em um monte de coisas diferentes que todas basicamente tinham, tipo dados no título e era tipo aberto para oportunidades diferentes. 

Acabei conseguindo o emprego no Yammer por meio de bom e velho nepotismo. Tinha um amigo com quem trabalhei em DC, cuja irmã trabalhava na Yammer, o que não, tipo conseguir o emprego, mas basicamente conseguir a entrevista.

Acho que especialmente muitas dessas startups, especialmente os Googles e Facebooks do mundo, que novamente Yammer não era, mas as empresas muito grandes que apenas recebem milhares e dezenas de milhares de candidatos por dia, é difícil entrar nesse processo sem ter alguma forma de tipo colocar seu currículo no topo da pilha. 

Basicamente, isso é o que aconteceu. Estava procurando por um monte de empregos. Tinha um amigo que era tipo, você deveria conferir este. Eu disse ok, isso novamente colocou meu currículo no topo do arquivo para as listas de entrevistas. Passei pelo processo de entrevista, gostei do trabalho e era tipo, não tenho nada melhor a fazer, por que não, e então dei o salto.

Brian Sierakowski: Como foi passar por esse processo de entrevista?

Benn Stancil: Foi interessante, a forma como essa entrevista funcionou. Então foi em 2011, 2012. Eu nem mesmo me lembro se fiz entrevista em 2011 e 2012. Foi na altura da fase de quebra-cabeça cerebral de entrevistas que se tornou popular, especialmente em dados. 

Era tipo, aqui está um problema de matemática, como você descobre? Como você resolveria isso? Então foi muito disso. A entrevista por telefone era um par de problemas assim. O presencial era uma série de aqui está um círculo, se você desenhar uma linha aqui, o que aconteceu? Tipo, como você pensa sobre essas coisas qualitativamente? 

Lembro dessa parte sendo um pouco estranha. Parte disso, porém, foi e suspeito que seja verdade para muita gente que não trabalha em tech e depois tipo conseguir sua primeira visão disso, você esquece como é diferente de muita coisa do resto do mundo, e tipo como essas entrevistas são, e como são esses escritórios. A forma como tech opera é apenas muito diferente, ou era. Acho que isso é tipo se tornando um pouco mais normal. 

Mas as entrevistas de finanças eram muito tipo entrevistas antiquadas enfadonhas onde você veste um terno, entra em um escritório, e as pessoas te pressionam sobre várias coisas. 

A entrevista de tech foi muito mais amigável e então acho que estava um pouco surpreso com o quão diferente era, como eram diferentes os escritórios - todos esses tipos de coisas. Acho que para pessoas que trabalham em tech se torna algo que você espera, tipo você leva como certo que é assim que o mundo do trabalho é e acho que tendo vindo de um mundo que não era que era um pouco mais de um choque cultural, principalmente de maneiras positivas, pelo menos durante esse processo.

Brian Sierakowski: Não quero colocá-lo na mira de uma perspectiva de memória, mas só estou curioso se você se lembra, de algum desses, tipo perguntas de quebra-cabeça que você foi perguntado aqueles são sempre tão interessantes para mim.

Benn Stancil: Lembro de três ou quatro deles, acho. Havia um basicamente ao longo das linhas de "um a cada X número de carros, aleatoriamente como perguntas de probabilidade pré-designada, tipo um a cada X número de carros é um Prius que passa suponha que você se sente e assista carros passar por meia hora quantos Prius é provável que você veja?

Suponha que você se sente e assista carros por uma hora quantos Prius você provavelmente verá? Você é tipo quais são as chances de não ver nenhum Prius em meia hora, quais são as chances de ver nenhum Prius em uma hora?" Perguntas assim. 

Havia uma espécie de pergunta de geometria sobre "desenhe um círculo, diga que eu coloco dois pontos na borda dele aleatoriamente agora eu coloco um terceiro ponto como, quais são as chances de o terceiro ponto estar dentro do ângulo dos dois primeiros diga tipo criar dois pontos, e cria um ângulo agudo, quais são as chances de o terceiro ponto estar dentro daquele ângulo agudo versus fora dele?" Acho que não  um ângulo agudo era tipo um ângulo menor que 180 graus então tipo essa parte disso. 

Havia uma espécie de pergunta de embaralhamento de cartas tipo, "você tem que embaralhar um baralho de cartas" ou uma espécie de distribuidor de probabilidade nisso. E por alguma razão, tenho uma vaga lembrança de uma pergunta que envolvia roupas, e uma espécie de acordo de probabilidade sobre essa. 

A maioria foi probabilidade, a maioria foi apenas essas perguntas sobre como você tentaria resolver essa coisa que é como uma probabilidade? Acho que muitas coisas que estávamos procurando, e obviamente tendo sentado do outro lado da mesa por um tempo é que não é necessariamente com que rapidez você passa por essa pergunta, mas era mais sobre como confortável você está falando sobre isso? Como você se sente confortável nesse tipo de ginástica quantitativa para ver se quando você conseguir um acerto, você responde bem a isso? Você vê as coisas que está tentando ver, ou que eles estão tentando fazer você ver. E assim muita coisa era, acho, mais como conforto com matemática e espécie de destreza nela em vez de, você sabe, você pode ganhar um Mensa. 

Brian Sierakowski: Bem, isso é realmente muito mais razoável, pelo menos em algumas das experiências, ou diferentes perguntas que ouvi pessoas passarem. E acho que essas perguntas teriam sido excelentes em me eliminar do grupo de candidatos se eu estivesse lá, não acho que eu pudesse responder bem a nenhuma dessas perguntas. 

É certamente eficaz desse ponto de vista de se livrar de qualquer pessoa que não seja de matemática no caminho.

Benn Stancil: As questões financeiras para essas entrevistas, na medida em que fornecem tipos de coisas, tendiam a ser mais quebra-cabeças diretos, como "você tem uma raposa e uma galinha e um barco, e precisa atravessar e eles não podem fazer isso ou você pode fazer aquilo" ou o tipo clássico "quantas bolas de pingue-pongue você consegue colocar em um avião?", "quantas tampas de bueiro há em Nova York?" tudo esse tipo de coisa que é apenas, ver como você raciocina bem através dessas questões não razoáveis.

A questão em si, não sei se há algo ruim. Acho que há maneiras pelas quais essas coisas certamente podem ser valiosas para avaliar pessoas. Acho que depende de como você julga essencialmente, como se você estivesse julgando apenas, você consegue ser uma calculadora para resolver isso?

Acho que você deveria se sair muito mal se estivesse julgando mais ou menos como as pessoas respondem a essa situação? Eles trabalham nisso? Bem, posso conversar sobre esse tipo de coisa, acho que talvez haja algo um pouco mais razoável aí?

Brian Sierakowski: Já fui um pouco culpado disso, há uma certa inclinação de fazer brincadeiras com esse tipo de questões, porque elas são obviamente bobas no nível da superfície. 

Mas é um desafio um pouco difícil como proprietário de negócios, especialmente se você está em tecnologia, e está esperançosamente fazendo coisas que nunca foram feitas antes. 

Como mais você vai conseguir dizer, tipo, okay, essa pessoa vai ser colocada em um ambiente onde não há, como conhecimento prévio, e ela precisa descobrir de alguma forma. Qual é a qualidade do trabalho que ela vai fazer para descobrir isso, esse estado futuro que nem se soubéssemos o que isso seria nós apenas testaríamos você nisso, mas nós nem sabemos. 

Então acho que é realmente um bom ponto que você levanta, tipo, vamos colocar alguém nessa situação não razoável e ver como eles se saem, e eu certamente concordo que talvez uma das razões pelas quais isso é um pouco, pelo menos para mim, não quero falar em termos amplos, mas a razão pela qual quantas tampas de bueiro há em Nova York pode ser algo que você pode fazer brincadeira é como, se alguém está julgando você abusando um pouco dessa ferramenta e julgando como perto se eles sabem a resposta, e eles estão como, julgando você baseado em como perto como, nós só contratamos pessoas que chegam dentro de 5% desse número acho que você usa a ferramenta um pouco incorretamente lá e tentando avaliar a capacidade de alguém. 

Benn Stancil: Sim, e acho que isso é verdade. Quero dizer, há coisas que profissionais de dados tendem a fazer e pessoas em geral que fazem essas questões, acho que podem ser ferramentas úteis, se usadas apropriadamente. 

Acho que essas questões realmente tendem a serem mal utilizadas, em parte porque se tornam testes de potência e as pessoas querem usá-las dessa forma. 

Há muitas vezes onde parece que o entrevistador quer basicamente provar o quão inteligente ele é. E parte do processo é fazê-los, não é obviamente o que a entrevista deveria ser, mas entrevistadores farão perguntas com a intenção de ver alguém lutar e ser como, eu sei como fazer isso e me sinto inteligente por ter feito essa pergunta, o que acho que é uma forma bem problemática de fazer isso. 

A maneira como isso evoluiu, e é assim que fazemos entrevistas, e é como minhas entrevistas evoluíram e acho que é algo que provavelmente é um pouco mais uma prática em toda a indústria é tentar, em vez de perguntar, a questão não razoável que é um quebra-cabeça, como quantas bolas de pingue-pongue cabem em um avião? Começar a fazer perguntas que são meio similares em sua falta de razoabilidade, mas são muito mais abertas e são muito mais sobre o negócio em si. 

Então como, um exemplo disso que eu perguntaria para alguém é "quanto devemos pagar por um outdoor?" Onde é realmente difícil descobrir isso, mas é mais sobre como você tentaria resolver esse problema que é um problema que podemos realmente encontrar no trabalho, que é difícil de medir que você tem que meio que, equilibrar tanto problemas quantitativos quanto descobrir como você realmente avalia o valor de um outdoor? Como fica? Como você decide as pessoas estão comprando seu produto por causa disso? Como você realmente conecta isso de volta ao outdoor? 

Todas essas coisas onde há uma mistura de meio que problemas quantitativos e qualitativos de uma forma que não há resposta clara de uma forma que eu não posso sentar lá como o entrevistador e como, saber que a resposta é isso e realmente tentar esperar você ver se consegue chegar exatamente lá. 

É mais como, vamos trabalhar nisso junto e sentir que chegamos a um ponto onde realmente chegamos a um lugar que nos parece bom e se conseguirmos chegar lá, ótimo, deveríamos trabalhar juntos. 

E se for como uma luta real, e acho que é uma coisa diferente. Então é como talvez isso não seja justo. Então acho que essas tendem a ser perguntas melhores, onde elas são estruturalmente similares, mas de uma forma que protege contra como você é inteligente, com que rapidez você consegue pensar em problemas estúpidos e mais como, como você consegue trabalhar juntos em algo que é meio ambíguo e vago, mas realmente reflete a forma como o trabalho será realmente feito.

Brian Sierakowski: Sim, isso é realmente ótimo também porque também significa que você está sendo atencioso sobre qual é o papel, e quais serão suas responsabilidades, o que vi muitas vezes. Fui culpado disso contratando alguém sem realmente ter uma imagem cristalina clara do que valor quero que essa pessoa traga ou mesmo qual é o trabalho dela isso. 

Como estamos avaliando eles? Quais são seus objetivos? Então se você sabe quais são esses objetivos, e se você está contratando uma pessoa de marketing e você quer que eles trabalhem em estratégias de distribuição essas são perguntas abertas e você quase chega ao ponto onde se você conseguir me enganar na entrevista, como se você disser algo, estou tipo assentindo sendo como, yeah, isso soa ótimo, isso soa bom o suficiente. 

Você chegou lá perto e se eu fosse contratar você e você viesse para mim com essas propostas, eu seria como que segue tantos dados quanto temos e não acho que você é louco e acho que você fez sua pesquisa então vamos em frente. Quero dizer, o que mais você poderia querer além disso?

Benn Stancil: Sim, e funções de dados, acho que em particular, são um tipo interessante de estudo de caso nisso porque como um analista ou cientista de dados, a coisa que você está dizendo como qual é o sucesso no trabalho parece, é realmente meio difícil de definir. 

Isso é como um desabafo recente que tenho feito e escrevi sobre um pouco, mas é realmente difícil descobrir como fica um bom analista ou cientista de dados, não no sentido de como, quais são os atributos que eles têm, mas diga como você tem 10 deles em um trabalho como você sabe qual deles é melhor? Mesmo vendo seu desempenho, como você mede esse desempenho?

Porque em última análise, seu trabalho é meio ser um consultor para recomendar coisas e essas coisas.  Você pode meio que dizer, a qualidade das recomendações que eles fazem, mas às vezes, porque é em efeito, não é meio formalmente, mas é em efeito meio probabilístico de devemos fazer isso, e provavelmente funcionou e às vezes não funciona, nós realmente não podemos usar esses julgamentos necessariamente como uma medida direta de quão boas as pessoas são. 

E então muito depende, acho eu, do que você está dizendo onde é basicamente como é convincente? É basicamente, como, se você faz uma análise, e eu vejo, e estou tipo, claro, parece certo para mim, então provavelmente é bom. E isso provavelmente é tão bom quanto um julgamento que você tem e então acho que, de algumas maneiras, isso torna o processo de entrevista mais fácil, ou é como, dê às pessoas um problema e se você sair sentindo-se convencido sobre sua resposta, então eles provavelmente são bem bons no trabalho, porque esse é basicamente o trabalho. 

Isso não é necessariamente a forma que muitas pessoas ótimas abordam, mas para mim, é meio o, o trabalho final do papel de qualquer forma, e então se as pessoas são boas nisso e elas provavelmente farão isso o que você pedir a elas que façam.

Brian Sierakowski: Sim, parece um trabalho realmente difícil dizer, como, quem é o melhor analista porque você está certo, se você apenas disser, como, bem, de todos os analistas, qual das recomendações deles nos fez ganhar mais dinheiro ou seja lá o que ganhou mais métrica de alvo?

E a resposta para isso seria como, bem, o analista que fez isso era o analista que fez as melhores perguntas, as perguntas que eram mais prováveis de render muito dinheiro. 

Então há esse efeito anterior inteiro de a pessoa que foi feita a pergunta que levaria à coisa que nos faz o máximo de dinheiro é provável, você sabe— se todo mundo está dentro de mais ou menos 20%, em habilidade, as entradas são o que vai afetar como seu desempenho vai parecer.

Benn Stancil: Certo, e também não há contrafactual, ou é como, bem, eles recomendaram para nós fazer essa coisa. Nós estávamos pesando vinte e cinco opções, escolhemos a opção A, não escolhemos a opção B, C, D, ou E. Poderíamos realmente saber como aqueles teriam se saído se A se saiu muito bem, como B foi ótimo que nós realmente perdemos muita oportunidade?

Nós desviamos de um monte de balas onde B através de E são todos terríveis? Essas são coisas que você realmente não sabe então é tudo meio uma coisa subjetiva para mim e muita dessa subjetividade é em volta do quão convincentes eles são e coisas que eles colocam para a frente para a tomada de decisão.

Brian Sierakowski: Uau, é realmente interessante. Uma coisa que também estou pensando, pensando em sua jornada através do think tank para Yammer, tenho curiosidade de tipo rebobinar de volta lá para como seu conjunto de habilidades precisou mudar?

Parece que você é muito atencioso em estar nesse papel e como quais são os requisitos. Como você sentiu que precisava mudar, se precisava mudar, para se encaixar nessa nova, organização mais rápida e acelerada?

Benn Stancil: Então para ir do think tank para a startup, como um analista, obviamente há muito que tem que acontecer para ir de ser um analista em uma startup para fundar uma.

Mas a primeira mudança indo do think tank para o analista, havia provavelmente duas grandes coisas que eram diferentes. Ainda estava tentando usar matemática para resolver problemas e então nisso as habilidades não eram tão diferentes. 

A coisa que acho que foi, o maior desafio foi um: havia alguma liderança técnica que eu não tinha, coisas como SQL. SQL é basicamente a habilidade técnica que você realmente precisa. Você não está tendo que ficar como um cientista de foguete por qualquer meio, mas eu não sabia nenhum SQL antes de começar o trabalho e depois de um mês de usá-lo, me senti bem com isso e então era como okay, você consegue aprender isso. 

Mas você tinha que se adaptar a um ambiente que não era baixar arquivos excel de um monte de como sites do Banco Mundial e FMI e em vez de usar algo que seja um pouco mais meio tecnologicamente escalável. 

Então tive que aprender essas partes. Acho que foi meio uma mudança onde não era apenas tipo tudo foi feito, monte junto e você está fazendo isso para este artigo particular e uma vez que você termina com isso, como, quem se importa, apenas tenha um monte de arquivos excel em seu computador, você nunca vai realmente usá-los novamente. Tudo foi feito, estávamos como, okay, precisamos repetir isso uma e outra vez, precisamos ter painéis e coisas assim, então havia meio uma mudança para essa mentalidade.

A outra coisa que acho que não foi uma mudança para mim porque era a coisa que eu estava procurando, mas provavelmente seria para algumas pessoas, ou dependendo de há quanto tempo você saiu do mundo acadêmico é o ritmo, e tipo  as coisas associadas ao ritmo. 

Não é apenas como, hey, temos que ir mais rápido ou que isso está aí, é que para ir mais rápido, somos mais aceitantes de meio que peças direcionais somos mais aceitantes de, você não precisa cruzar todos os T e pontuar todos os I, o trabalho aqui não é escrever um artigo.

O trabalho aqui não é fazer nenhum tipo de como matemática formal. O trabalho é fazer trabalho suficiente, para que possamos decidir o que precisamos fazer e isso é bom o suficiente. 

Acho que havia meio uma mudança em torno de se, por exemplo, e novamente, isso não era meu caso, porque não estava nele por tanto tempo mas se você sai da academia, e você poderia fazer a pergunta, há muito da coisa que estou finalmente tentando mover em direção a escrever um artigo. Então preciso ter algumas ideias, mas as ideias que estão se formando, como expressões mais formais dessas ideias. Preciso ter coisas que são um pouco mais arrumadas.

Enquanto neste caso, é meio como chegar ao ponto onde você tem a ideia, faça trabalho suficiente para sentir que sua ideia é provavelmente certa, e então siga em frente. E então havia como uma mudança de abordagem acho que com pessoas diferentes de contextos diferentes meio que tiveram que se adaptar em graus diferentes. 

No meu caso, era relativamente suave, no caso de algumas pessoas, que, você sabe, eram acadêmicos ou PhDs, ou pós-doutorandos, e tinham feito isso por 10 anos, acho que é uma mudança mais severa.

Brian Sierakowski: Interessante. Isso é realmente algo em que tenho pensado muito e estou me perguntando se você tem alguma lição aprendida que você possa compartilhar aí.

Conforme nos tornamos cada vez mais orientados por dados, e informados por dados do nosso lado, notei a mesma coisa e estou muito muito um cara de sentimentos o que é horrível. Vou para uma reunião e vou apresentar os dados e vou yeah, mas não parece assim. 

Vejo o que os dados estão dizendo, mas como uma pessoa que é o operador não parece assim. Às vezes posso tipo cavar mais profundamente e realmente encontrar a fatia que mostra, ou talvez eu simplesmente não tenha feito um bom trabalho na primeira vez em torno de apresentar os dados. 

Mas estou tentando encontrar esse equilíbrio entre deixar experimentos rodarem até significância estatística versus chegando àquela direção. Então minha abordagem seria como nós vamos  apenas tentar, se você tem uma ideia, apenas tente e veja o que acontece, o que acho que é muito caubói para operar em escala fazendo isso. 

Mas sou meio de sentir que talvez o segundo passo seja balançar para o outro lado da situação e dizer que vamos executar experimentos, e vamos executá-los até significância estatística, e então vamos nos sentir bem que isso vai funcionar enquanto talvez precisemos estar em algum lugar no meio. Então tenho curiosidade você pode ser unicamente qualificado para falar sobre isso.

Benn Stancil: Sim, tenho um monte de pensamentos sobre isso. Então um acho que ambas as extremidades no tipo de resposta entediante, ambos os extremos não são realmente viáveis, você não consegue ser meio totalmente orientado por dados, e tudo que você faz e apenas tomar decisões porque dados dizem a você fazer, mas se você fazer tudo por instinto, você também terá alguns erros. 

Acho que existe uma versão nuançada disso. Para mim, há uma tendência entre pessoas de dados e, tipo, qualquer pessoa inclinada para dados, não precisa ser como um analista de dados ou cientista de dados, mas também como executivos que confiam um pouco em dados e algumas maneiras de usá-lo como muleta, tipo, queremos executar este teste, bem, não vamos tomar uma decisão até obtermos os resultados disso. Para mim, isso, e isso é outra coisa em que meio que estive em uma crítica. 

Mas recentemente para mim, o efeito disso é que as pessoas estão essencialmente tentando descarregar a responsabilidade de tomar essa decisão, dizendo tipo, bem, vou apenas fazer o que os dados me dizem e é tipo, os dados não vão realmente lhe dar uma resposta. Às vezes, a melhor coisa que vai te dizer é que não sabemos o que fazer. 

Ou parece que está apontando nessa direção, mas tipo, não sei se é melhor. E não podemos executar este experimento mais tempo para descobrir isso. Não podemos apenas fazer mais análises para descobrir e simplesmente não vamos saber que estamos tentando prever. Quer dizer, efetivamente, talvez o que o teste está fazendo é tentar prever o futuro dizendo qual é o efeito agora se pensarmos que isso continuará e há momentos em que você é tipo, não podemos prever o futuro, não sabemos.

E acho que às vezes as pessoas usam dados demais dessa forma, onde estão desconfortáveis em tomar uma decisão, ou apenas como fazer um salto e dizer que esta é a coisa em que vamos apostar sem conseguir dizer tipo, bem, os dados dizem isso, portanto, é a coisa que temos que fazer. Então, acho que nesses casos, tipo, sim, faça a análise para ter uma sensação da direção, faça a análise para se manter honesto. 

Mas essa análise não é tipo verdade fundamental no sentido de que há muitas coisas que influenciam a maneira como você executa o teste. Há muitas coisas que entram nas maneiras como você mede as coisas. Em algum ponto, você tem que tomar decisões com base em alguma quantidade de incerteza e acho que precisamos estar mais confortáveis com isso.

O outro lado disso é tipo, quando você está olhando para dados e não parece certo, acho que isso é uma coisa importante para prestar atenção. Tem como este trecho do Jeff Bezos sobre algo onde é tipo, quando ele olha para dados, e é algo que vai contra seu instinto, é tão frequente seu instinto estar errado quanto os dados estarem errados, ou tipo os dados estão incompletos onde é tipo, estou olhando para esta coisa, e parece que não está reportando tudo, ou há alguns elementos que não foram capturados. 

Acho que essa também é uma postura razoável de se tomar. Não acho que você possa apenas dizer tipo, bem, vou confiar no meu instinto sobre o que os dados dizem tipo toda vez. Para mim, o que um palpite é, particularmente de um executivo ou alguém que está no negócio. 

Por exemplo, fazemos uma recomendação para o time de vendas e eles dizem tipo, isso não parece certo, não consigo identificar bem o que é, não parece certo. O que isso realmente está dizendo é que há alguma experiência que eles tiveram, que eles não sabem bem como quantificar, ou não sabem como descrever, mas não, não combina com isso, não é como algum sentimento absurdo, é apenas que é difícil articular o que está errado para eles e isso não significa que não é real. Apenas significa que é difícil articular. 

Basicamente, não deveríamos apenas considerar evidências que podemos apresentar em gráficos. Se é algo que não é fácil de colocar em um gráfico, isso não significa que é menos importante. Apenas significa que não se encaixa muito bem em um gráfico. 

E então para mim, tem que haver um equilíbrio aqui. Temos que ter cuidado para não errar dos dois lados, tipo usar dados excessivamente para tudo. mas acho que, como obviamente, tem que ser usado para verificar contra o que está realmente acontecendo no mundo e em alguns aspectos, é tipo os sentidos de uma organização e o que o negócio está fazendo. Mas isso não significa que os sentidos são perfeitos, não significa que esses sentidos sejam como sempre confiáveis sobre qualquer outro instinto que você tenha.

Brian Sierakowski: Isso é realmente interessante. Acho que Jeff Bezos é um exemplo bastante bom, bastante seguro de alguém que parece estar fazendo um trabalho relativamente bom ao gerenciar seu negócio. 

É interessante e conforme você passou por essas descrições, falando sobre isso, realmente parece que nesses cenários, quando a sensação está errada, a vibração está errada, você está perdendo algum tipo de dado. Quando você mencionou o time de vendas, acho que isso é realmente interessante porque às vezes quando estamos passando por esses experimentos, e tive aquela sensação estranha sobre os dados. Às vezes é uma semana e meia depois, e estou no chuveiro, e percebi que esquecemos disso, tipo, uma parte muito importante, falamos sobre quantos mais testes vamos ter? 

Mas não pensamos sobre o tempo que vai levar esses testes para converter ou ver algo assim, é como uma parte dos dados que é tipo, bem, se você dobra seus testes, mas quadruplica seu tempo de teste, então isso não está realmente ajudando você. Vai ajudar eventualmente e isso coloca  onde você pode tomar uma decisão sobre isso se isso é realmente melhor ou pior. 

Mas acho também que às vezes há como uma coisa experiencial também. É apenas tipo, a razão pela qual não parece bom para o time de vendas é porque é um conflito mais alto, ou se isso vai ser uma conversa mais difícil, mais desafiadora de ter com alguém.

Notei isso em mim também, certamente, é tipo você sabe o que parece errado é tipo, vou ter que ser para especialmente se os dados que estamos olhando aqui estão corretos para o bem do time, e para o bem do negócio, vamos realmente precisar ser um pouco mais confrontacional com o grupo de pessoas sobre o qual você está falando. 

Então acho que é certamente um desafio entre você está apenas perdendo os dados ou está realmente correto, mas você na verdade não gosta do fato de que vou ter que falar com este cliente e dizer a ele que não está pagando o suficiente ou dizer a este cliente que ele na verdade não é um bom ajuste para o produto e tipo estamos terminando com ele ou algo assim.

Benn Stancil: Sim, e se o argumento para ouvir a sensação é como esta coisa representa algo que é real, e os dados nunca são uma medida perfeita do que está acontecendo, acho que o argumento para é tipo duas coisas que você aludiu. 

Uma é, pessoas vão tomar decisões com base na emoção. Não emoção tipo, irracional, é emoção no sentido de que eu não quero fazer aquela coisa, ou tipo, este é o caminho que é apenas o de menor resistência para mim ou seja lá o que for.

E então acho que as pessoas vão tipo encontrar maneiras de voltar para esses argumentos de decidimos que precisamos focar neste novo mercado, e pode haver pessoas que apenas tipo, não querem fazer isso e então ok, vamos encontrar maneiras de fazer esse argumento. 

Dados dão uma maneira de fazer esse argumento ou tipo experiências dão uma maneira de fazer esse argumento também de uma forma que não parece que é uma opinião, parece que é  olha  este é meu argumento razoável e racional para esta coisa quando obviamente, é tipo o objetivo final veio primeiro e tudo mais é tipo apenas tentando tipo chegar àquele ponto. 

A outra coisa que acho, na parte do instinto e isso é particularmente proeminente, quanto mais você sobe em uma organização, os instintos das pessoas ficam piores. Então, por exemplo, digamos que estamos tentando descobrir os problemas que nossos clientes têm, tipo quais são os maiores pontos de dor que nossos clientes têm com nosso produto e as coisas que precisamos resolver com mais urgência. 

O senso de um vendedor sobre isso, e seu instinto sobre isso é provavelmente bastante bom, porque ele fala com toneladas de pessoas. Ele está tipo avaliando em um monte de entradas diferentes. Sim, é anedótico, mas é tipo uma ampla gama de anedotas e eles meio que captam quais são as tendências lá. 

Para um gerente de vendas, ele ouve menos, então seu instinto é provavelmente pior. Para um CEO, ele basicamente não ouve nada. Um CEO é tipo puxado para um casal de conversas e essas anedotas se tornam tipo eles, as pessoas vão se apegar àquilo como tipo, tenho esta história, conto o tempo todo, é tipo o ponto de prova que tenho para esta coisa e então tipo no caso do CEO, pode ser que ele foi puxado para o cliente maior porque esse é o cliente que os CEOs vão se envolver.

Essas pessoas estavam chateadas com esta coisa, eles disseram tipo este produto é muito lento, ou não tem este recurso. Isso se torna uma coisa que eles se apegam também, tipo isso é a única coisa que importa, todo mundo está dizendo isso, eu ouvi isso, e tipo esse é um instinto que é baseado em muito menos. 

E então acho que os dados são um contrapeso melhor para isso, como um contrapeso melhor para isso porque a anedota lá é tipo o palpite é baseado em algo que é muito mais limitado. 

Depende de onde essas coisas vêm, mas elas certamente são como uma tendência executiva de quando você está mais afastado das coisas que está tentando ter uma sensação, se apegar a um casal de anedotas para tipo se investir emocionalmente nessas coisas. 

E ver aquilo como realidade, enquanto tipo, os pessoal no terreno que ouve isso dia após dia, são menos inclinados a se apegar tipo uma anedota de uma forma emocional.

Brian Sierakowski: Isso é realmente interessante, e faz total sentido. O volume de exposição diminui, quanto mais você sobe. Como se você fosse um rep de suporte de linha de frente, você está falando apenas com os clientes chateados o dia todo, todos os dias, e você provavelmente está falando com um grande volume deles e seus vendedores, você está falando com todos os rostos novos, pessoas que não estão usando o produto são muito novas para o produto, mas você tem toneladas de pontos de contato lá, então você certamente pode sentir. 

É como a história clássica de você conseguir o chefe de vendas no planejamento do roadmap, e você conseguir o chefe de suporte, e vendas, como precisamos desses novos recursos, precisamos competir com nosso concorrente, eles têm esta coisa, é tão óbvio para mim que precisamos construir para isso. 

E então o chefe de suporte é tipo, temos esses bugs que os clientes estão frustrados com ou tipo performance, ou seja lá o que for, é tão óbvio para mim que precisamos ir naquela direção. 

Então é interessante, e quase parece que certamente conforme você sobe, agora como CEO, você está ouvindo esses dois argumentos separados e então esses são basicamente os dois pontos de dados que você tem. É quase como entender a motivação do dado e das anedotas são, tipo, se estamos voltando àquele palpite.

Tipo qual é a motivação disso, o que parece um problema impossível de resolver. Mas é tipo o CEO pode fazer uma recomendação e pode haver recuo do time de vendas porque o CEO está efetivamente dizendo tipo, precisamos vender mais, tipo você precisa fazer mais, tipo você estava confortável atingindo sua meta antes e agora precisamos aumentar isso. Temos um time maior, temos um apetite maior, seja lá o que for.

E então o time pode ser tipo, não, não quero fazer isso. Tipo isso parece que eu finalmente consegui me afirmar para onde estávamos definindo os números antes. Ou pode ser tipo estamos já tipo atingindo nosso limite, tipo pode haver realmente tipo um válido… tipo você estava dizendo tipo mudando para esse outro mercado, o time pode ser tipo, eles não querem fazer isso, eles podem apenas estar confortáveis.

Ou eles podem ser tipo, eles podem ter alguma experiência que indicaria que isso não vai, especialmente tipo vendas é realmente fácil de criticar, porque eles tipo são compensados diretamente por quão bem eles fazem então é tipo, eles podem ser tipo não, não quero vender para este outro mercado. Não quero vender para o mercado de educação porque isso vai levar uma eternidade, e quero ser pago e vai ser realmente difícil e os conjuntos de recursos não vão se alinhar e, vai levar meses  antes que eu tenha algum resultado disso. 

E isso é na verdade tipo o que a empresa se importa também. Então é tipo interessante tentar, tipo descobrir tipo qual é aquele interruptor na motivação e talvez isso é onde tipo os dados podem realmente entrar e ajudar… talvez essa seja a verdadeira aplicação dos dados que você tem para ajudar tipo diferenciar os diferentes sentimentos que as pessoas podem estar tendo.

Benn Stancil: Sim, acho que é verdade. E isso, acho que entra no que liderança é em última análise. Você não vai ter uma resposta para essas perguntas. Haverá vendedores que dirão, bem, é por isso que isso não funcionará, haverá dados que dirão, é por isso que provavelmente funciona. 

Haverá outras pessoas no time de produto que dirão, isso é o que eu quero, e não há uma saída lá, não há solução que vá dizer a você o que fazer. 

Tipo não é bem, ótimo, vamos voltar aos dados, apenas diga tipo, consiga os dados para eventualmente resolver este problema. Não vai. Os vendedores simplesmente não vão concordar, eles terão razões que podem não ser articuladas nos dados ou há razões que serão articuladas nos dados, mas o ponto é tipo você terá apenas um monte de coisas diferentes que estão te dizendo coisas diferentes e você terá que tomar uma decisão apesar disso.

E então acho que é isso, isso é uma das coisas que pessoas particulares que vêm de experiências de dados que estão tipo crescendo em posições de liderança têm que deixar ir é este senso de que se apenas continuarmos com o que olhamos, a resposta emergirá e acho que tipo não vai, nesses casos, você apenas tem que fazer uma chamada e você tem que fazer uma chamada sob incerteza e seu trabalho como a pessoa no comando é fazer isso. 

Seu trabalho não é ser a calculadora inteligente que descobre isso finalmente. Seu trabalho é dizer, não conseguimos descobrir. Alguém ainda tem que fazer uma chamada, alguém ainda tem que ser dono dessa decisão, alguém ainda tem que dizer aos vendedores que estamos fazendo da maneira que eles não querem fazer, e sou eu o responsável por isso e eles ainda têm que estar motivados para fazer. 

E tipo não vai haver dados que o tirem disso. 

Brian Sierakowski: Quase tive esse cenário exato antes, onde meio que tive esta sensação. E tipo meio que chamo de tipo, modo de homem das cavernas de tipo, estávamos trabalhando muito para conseguir os dados que precisávamos para responder uma pergunta apropriadamente e simplesmente tipo não estava funcionando. É tipo desafiador. 

Foi um daqueles onde tipo, quanto mais profundo entrávamos, e mais dados tínhamos, é tipo, não estava esclarecendo a pergunta, era apenas tipo tornando-a mais complexa. 

E eventualmente, meio que cheguei à mentalidade de tipo, se é isso tão difícil de responder, se esta coisa está funcionando ou não, então não está funcionando e além disso, como número desce ruim, número sobe bom. 

Tipo, você chega a um certo ponto onde tem tantos dados e cria um argumento tão complexo que você chega ao ponto onde é tipo, tudo bem, mesmo repetindo agora, tipo eu não necessariamente sei que isso é verdade e funciona em todos os cenários, mas é meio como, se isso estivesse funcionando, a gente saberia e se realmente não estivesse funcionando, a gente saberia. 

Então isso significa que provavelmente está em algum lugar no meio e eu não acho que queremos nos comprometer com uma grande mudança que nos coloca basicamente de volta onde estamos agora ou pior. 

Então é interessante que talvez eu esteja interpretando demais o que você está dizendo para dizer tipo, sim, isso está correto, você tem que fazer isso eventualmente mas é meio assim, é meio assim que estou ouvindo de tipo, eventualmente, você vai só ter que tipo uma vez que você chega ao ponto, uma vez que você volta aos dados, bem, duas três ou quatro vezes, eventualmente você tem que ser tipo não há mais água de dados no poço de dados, tipo você vai só ter que tomar uma decisão e ver o que acontece e seguir a partir daí ou tentar outra coisa.

Benn Stancil: Exatamente. Eu acho que há um senso de tipo, bem, se continuarmos voltando a isso, se voltássemos a isso o suficiente, vamos encontrar uma solução. Como haveria uma forma onde, em alguns aspectos é para mim o mesmo que consenso. 

Temos que tomar uma decisão e eu acho que alguns líderes veem o consenso como seu trabalho onde há um líder de vendas que não concorda com a decisão e o líder de produto que acha que provavelmente devemos fazer A, o líder de vendas acha que você deveria fazer B. 

É trabalho do executivo então dizer como a gente coloca as pessoas na mesma página? E eu acho que isso está errado. 

E eu acho que isso é isso é similar a tipo continuar cavando no poço de dados, ou pescando nele ou o que quer que seja, para chegar a um ponto onde há uma resposta que todo mundo diz finalmente, essa é a coisa que concordamos. Tipo, eles não vão concordar. Seu trabalho não é fazer eles concordarem, seu trabalho é descobrir o que fazer apesar deles não concordarem. E então você tem que desistir em algum ponto e só dizer, isso é o que estamos fazendo. 

Desculpe, líder de produto, não estamos tomando a decisão que você quer tomar. Difícil. Esse é o trabalho. Temos que seguir em frente e garantir que estejam tipo comprometidos com isso, não procurar uma forma para que eles eventualmente vejam a decisão e digam vou fazer a mesma coisa. Às vezes eles vão olhar para uma decisão que você vê, e vão dizer eu quero fazer algo diferente. 

Isso vai acontecer e você tem que lidar com isso. Você não pode fazer de forma que seu trabalho seja fazer todo mundo dizer tipo, o que você faria e todos nós vamos fazer a mesma coisa.

Brian Sierakowski:  Absolutamente. Eu experienciei isso também e eu acho que achei pelo menos um pouco de valor em tipo, ir até essa pessoa que não está de acordo e ser tipo sim, essa é a decisão, essa é a direção que estamos indo e eu estou, tipo, muito bem ciente, você foi ouvido e eu entendo que você realmente quer ir uma direção diferente mas aqui está o porquê estamos indo assim. 

Certamente qualquer decisão que tomamos não é tomada no reino de tipo infalibilidade. Tipo, é isso que estamos fazendo, isso é o que esperamos ver e isso é o que esperamos que aconteça. Aqui está tipo nossa saída, tipo, se tentarmos isso, e tentarmos por três meses, e não funcionar aqui está, quais vão ser nossos próximos passos. Eu nem preciso que você concorde comigo, eu só preciso que você embarque e vamos tentar junto e esperançosamente, você realmente concorda com o que esperamos que aconteça. 

Mas se não acontecer, eu não estou pedindo que você se comprometa com isso por vida. Eu não quero que a gente se case com essa ideia. A gente vai apenas tentar e estamos fazendo pelo bem maior, isso é provavelmente uma frase estranha e potencialmente perigosa de usar. 

Vamos apenas tipo você foi ouvido, e eu entendo de onde você vem e você tem, esperançosamente eles têm, mas talvez não tenham, mas você pode dizer tipo você materialmente afetou a direção que estamos indo, mas é para onde estamos indo. Estamos em teste, vamos tentar e vou observar e se não estiver funcionando, serei o primeiro a dizer e vou tomar responsabilidade por isso. Geralmente isso é o suficiente para colocar as pessoas na mesma direção.

Esperançosamente, o time não começou, eu acho que na verdade depende. Eu estava prestes a dizer, esperançosamente, o time não começou tão afastado para começar, mas talvez dependa do seu time e que tipo de personalidades você tem, ou quão fortemente as pessoas têm opiniões diferentes e que isso pode realmente ser uma coisa muito valiosa para uma organização, também, teria um monte de pessoas que veem o mundo de uma forma muito forte e veem de uma forma diferente então você está sempre recebendo um tipo de caldeirão de ideias diferentes mas é provavelmente tempo de guerra quando se trata de realmente tomar a decisão e seguir uma direção específica. 

Benn Stancil: Sim, não há um caminho único por isso com certeza.

Brian Sierakowski:  Sim. Então eu quero ser cuidadoso com seu tempo mas eu quero eu quero tipo conversar sobre enquanto você estava saindo do Yammer, eu estou tipo curioso se você pudesse compartilhar um pouco mais sobre como foi começar seu negócio e tipo rodar para fora da empresa e tipo, como foi— você também mencionou que você não tinha esse plano seu objetivo de vida não era se tornar um empreendedor, meio que aconteceu quase acidentalmente. 

Então só tipo curioso, como foi isso como foi isso e tipo qual foi o qual foi o processo que você passou por lá?

Benn Stancil: Eu trabalhei no Yammer, e estava com o time de dados, eu e um casal de outras pessoas do nosso time depois da aquisição da Microsoft algumas coisas começaram a acontecer, começamos tipo conversando com mais pessoas ao redor do Vale do Silício e tudo sobre tipo as ferramentas de dados que construímos, porque de novo, uma vez que você é adquirido as pessoas tipo que você faz, e eles querem aprender mais com você e tudo. Então mostraram para mim as ferramentas internas, e eles eram tipo, essas coisas são realmente legais, ou nós queremos comprar, ou  nós construímos alguma versão interna nós mesmos. 

Então basicamente, começamos a ver as coisas que construímos para nós mesmos que originalmente achávamos que eram uma ferramenta especial para um time especial que era diferente de qualquer outra coisa, era na verdade só tipo uma norma crescente no Vale do Silício. E potencialmente uma norma crescente além disso. E então para nós, era meio se as pessoas estão construindo isso, e um monte de pessoas quer comprar, talvez a gente devesse apenas construir um produto como esse e por que não apenas construir como um produto. 

Para mim a decisão de fazer foi, qual é a desvantagem? Eu estaria deixando um trabalho na Microsoft, mas eu não estava super animado com isso de qualquer forma, era uma oportunidade de começar uma empresa como um analista, o que francamente você não tem a oportunidade de se juntar a startups iniciais, geralmente como uma pessoa de dados, que não têm dados para você fazer qualquer coisa com. 

Você não contrataria um analista como sua quinta contratação porque não há nada para eles analisarem, você contrata engenheiros e designers e eventualmente vendedores e marketing, mas tipo as pessoas de dados vêm depois. E então para mim, era tipo isso seria uma oportunidade interessante de fazer algo que eu não teria chance de fazer de outra forma. 

É um produto em que acredito que pode ser bem-sucedido. É com pessoas com quem gosto de trabalhar.  Por que não? Um dos benefícios da forma como aconteceu foi que estávamos saindo de sua aquisição, foi por um monte de dinheiro na época e era tipo um bilhão de dólares. Tipo a Camera foi comprada por um bilhão de dólares e então fez um monte de pessoas algum dinheiro e Vale do Silício, tipo quando as pessoas ganham dinheiro, eu acho que imediatamente o que elas fazem é se virar, tipo investir e então tínhamos tipo um acesso fácil a tipo dinheiro inicial, essencialmente, para começar. 

Não tínhamos que sair e tipo fazer bootstrap por um longo período de tempo, basicamente tipo dia um poderíamos sair e arrecadar dinheiro para salários para nós, essencialmente. Há coisas boas e ruins sobre isso. Se eu fosse fazer de novo, eu não acho que eu poderia fazer dessa forma, eu acho que há razões por que é bom tipo fazer bootstrap por um tempo e esse tipo de coisa mas fez esse tipo de caminho para isso fácil. 

Fez a decisão onde é tipo, não havia um monte de muito risco e uma das coisas que há muito de tipo no tipo de mundo político e Vale do Silício tipo promove isso também. A ousadia dos empreendedores e tipo, essas são as pessoas que estão correndo riscos e saindo por aí para fazer coisas que vão reinventar várias coisas. 

Em alguns casos, sim, em outros casos, tipo não é tão ousado. É um trabalho que você pode imediatamente receber um cheque, você não está arriscando seu próprio dinheiro. Então é meio a posição em que estávamos, tipo qual é a desvantagem aqui. Então eu era tipo por que não e então foi meio assim minha abordagem para isso é eu estava animado sobre o produto, eu estava animado sobre a oportunidade mas uma grande parte disso era que era era algo que eu não teria chance de realmente fazer de outra forma e então eu descobri.

Eu acho que há obviamente coisas que aprendi com isso depois de ter feito por um tempo, coisas que foram certas, e coisas estão erradas. Eu acho que foi tipo fazer o salto, mas não se sentiu como um salto particularmente ousado, se sentiu como algo onde era tipo isso vai ser tipo divertido.

Brian Sierakowski: Isso é legal. É tipo você já fez o roadshow para o que seria o produto. Você achou fácil conseguir seus primeiros clientes ou isso acabou sendo um pouco mais desafiador do que esperado?

Benn Stancil: Foi mais fácil do que esperado, provavelmente. A gente conhecia pessoas no espaço e muitos dos primeiros clientes de pessoas são tipo amigos que você tem. Eles são tipos de pessoas que são tipo eles sabem que você está começando algo, eles querem tentar, alguém gosta, você meio que acaba construindo um pouco para eles.

Eu acho que sair daquilo onde começamos, tipo chegar ao ponto onde estamos conseguindo clientes de pessoas que você nunca conheceu. Eu acho tipo os primeiros 10 clientes ou algo assim são todos pessoas que são amigos de amigos tipo de coisa, onde é tipo você é apresentado porque seu amigo conhece alguém que trabalha é uma empresa que está interessada na coisa que você está tentando resolver, e eles estão dispostos a tentar e você poderia sentar ao lado deles por um dia e tentar fazer com eles e eles vão gostar e tudo esse tipo de coisa. 

Passar daquele ponto é sempre um pouco difícil e eu acho que para nós em particular, a coisa com a qual lutamos era meio o lado de marketing disso, honestamente. Era um produto que de certa forma era tipo um pouco cedo para seu tempo e então o problema que estava resolvendo não era um problema que as pessoas tipo imediatamente entendiam. 

Eu acho que se você está nessa posição é muito mais fácil, não é fácil, é muito mais fácil vender produtos onde você pode dar tipo o elevator pitch para as pessoas onde elas imediatamente entendem o que faz e Mode nunca foi um daqueles produtos onde era um pouco como isso parece que é entre um casal de coisas, o que exatamente é e não tínhamos grandes respostas para isso. 

Era algo que sabíamos que era valioso e uma vez que as pessoas começaram a usar, elas são como, oh eu entendo isso, mas não era algo para o qual tínhamos um elevator pitch de 30 segundos. Isso era sempre a luta para nós para encontrar clientes então era que funcionava quando as pessoas tentavam, não funcionava quando as pessoas, você sabe, não poderíamos, não conseguíamos vender bem para alguém que não entendia nada. 

E então ao longo do tempo, você meio que descobre isso, você descobre o que funciona e o que não funciona e o mercado evolui e coisas assim. Mas sim, para as fases iniciais, eu acho que essa era a maior luta era e a maioria do marketing por dizer, não é tipo nosso marketing era ruim, eu acho que marketing foi muito bom para o que era. 

Eu acho que era mais que estávamos tentando vender algo em um mercado que não estava bem lá ainda e então era era mais uma desajuste ao redor de tipo o produto e o mercado, e o tempo daquele mercado do que era ao redor para tipo a mensagem que temos.

Brian Sierakowski: Isso meio que parece posicionamento. É tipo uma vez que as pessoas usam, e elas são como legal, eu entendo isso, mas quando elas estavam tentando só tentar explicar em palavras, elas são como como exatamente isso se encaixa em tipo eu, eu tenho essa coisa aqui e eu tenho essa coisa aqui, como essa coisa se encaixa no meio? E por que é melhor? Essa é meio a experiência que você estava tendo? 

Benn Stancil: Meio que, eu digo, eu acho que essas são essas conversas foram como. Eu acho que era menos sobre tipo posicionamento e mais sobre o problema que estávamos resolvendo não era um problema que as pessoas tinham bastante experiência ainda então poderíamos ter posicionado de todas as formas e eles não teriam bastante entendido. 

É aqui que tipo super cedo onde a gente que esse problema veio e eu acho que se tornou.. parte disso era porque estávamos resolvendo um problema que basicamente é um problema que tínhamos no Yammer, que era uma startup muito tipo pesada em dados que estava pensando sobre essas coisas que meio a ponta de sangue da forma que as empresas pensavam sobre dados. Então estávamos certos na aposta de que o mundo meio que eventualmente seguiria esse caminho. 

A gente estava só tipo cedo para isso, onde estávamos tentando vender às pessoas um produto, elas são como, isso não é nosso problema. E então era era menos para mim sobre o posicionamento e um pouco mais sobre, eu não sei qual seria uma analogia para isso mas qualquer produto que que chega um pouco cedo, onde é tipo, por que eu precisaria fazer isso, e três anos depois todo mundo oh, eu entendo por que você faz isso.

Se você está vendendo software de gerenciamento de custos para AWS em 2010, você não vai ter muito sucesso, porque não muitas pessoas estão usando AWS e as pessoas não entendem por que é útil. Mas se você está vendendo software de gerenciamento de custos para pessoas do AWS agora elas são como, por favor, eu preciso disso. Nós éramos, em alguns aspectos, na ponta inicial disso, onde era tipo estávamos tentando vender algo onde não havia um mercado tão grande para isso ainda, mas de novo, eu acho que a aposta para onde esse mercado estava indo era certa. O tempo era apenas um pouco desligado.

Brian Sierakowski: Você acha que esse tempo era um benefício na perspectiva de ser um pouco mais cedo talvez então outros competidores teriam teriam aparecido?

Benn Stancil: Essa é uma pergunta difícil de responder. Eu acho que você recebe coisas boas e você recebe coisas ruins. É bom no sentido que aprendemos muitas coisas cedo que nossos erros que agora que o mercado está, está em um lugar que é onde queremos que seja, não vamos cometer esses erros novamente. 

Quando falo com tipo fundadores de estágio inicial neste mercado, eles frequentemente dizem tipo, aqui está a forma como estamos pensando sobre é tipo, tentamos isso há seis anos, deixa eu te contar por que isso foi uma má ideia então. Isso pode funcionar agora, mas deixa eu te contar por que é uma má ideia então. 

Pelo menos passamos por algumas dessas coisas onde pudemos, esperamos não repetir esses erros. Você também não construiu coisas em termos das coisas que construiu, você tem uma vantagem nas coisas que construiu, o que importa.

A desvantagem disso, acho, é que grande parte do Vale do Silício, isso é tipo um problema do Vale do Silício. Muita coisa é momentum e tipo ritmo, essencialmente, e então estar na posição, tipo, se fôssemos iniciar Mode ano passado e dissemos ei, aqui está este novo produto, capture este novo mercado, tipo, o ritmo da empresa estaria crescendo mais rapidamente, seria muito menor, mas estaria crescendo mais rapidamente. 

E acho que muita coisa do Vale do Silício é basicamente assim, é esse hype e então há benefícios disso. Agora você pode estragar isso e isso de forma alguma significa sucesso e você sabe, há todo tipo de histórias, você pode apontar para coisas que foram super hyped e depois caíram, mas você tipo quer estar nesse trem de hype por várias razões, facilita a arrecadação de fundos, facilita a contratação, torna os clientes mais dispostos a experimentar.

Você quer ser a coisa sobre a qual as pessoas estão falando, e a trajetória é o que importa em vez da posição para isso.

Oracle ganha mais dinheiro do que todos nós, mas as pessoas... sobre Oracle porque Oracle ganha mais dinheiro para todos nós para sempre e não está crescendo tão rápido. 

A startup que foi de $0 para $10 milhões apenas sendo um erro de arredondamento no balanço patrimonial da Oracle parece muito emocionante porque está crescendo muito rapidamente e então o Vale do Silício está apaixonado por essa coisa nova e brilhante e então ser cedo basicamente significa que obviamente não Oracle, mas tipo, significa que você não está naquela conversa sobre a coisa nova e brilhante, mesmo que se você fosse lançá-la hoje, você potencialmente estaria.

Brian Sierakowski: Isso é engraçado, quase parece que isso é algo que pode deixá-lo um pouco louco como alguém que é super hábil com dados. 

Para as pessoas olharem para esses dados insuficientes, e eles provavelmente estão olhando como ah bem, eles estão crescendo tão rapidamente e estão apenas extrapolando essa linha, é como, ok eles foram de 0 para 10 milhões em um ano então isso significa que eles vão estar em 100 milhões no próximo ano, e então eles vão estar em um bilhão no ano seguinte e então você sabe, 10 bilhões, e você é como, sim, não a lei não se estende apenas para a eternidade na mesma trajetória.

Benn Stancil: Sim, com certeza e é certamente acho que as pessoas não são tão brutas sobre isso, com certeza, mas definitivamente há muito tipo de hype no Vale do Silício. É frustrante? É ou não? Não sei, é o que é. 

Às vezes é ótimo para você, às vezes não, é apenas a forma como funciona, e acho que você tem que aprender a jogar isso basicamente, e não se deixar levar demais.

Em última análise, o trabalho é construir um negócio que você tem um produto para as pessoas comprarem, e como você certamente pode ajudá-lo nesse caminho, mas no final do dia, você tem que entregar no produto, você tem que entregar no serviço, você tem que entregar na construção da máquina que conta uma boa história sobre isso, que pode vender e todas essas coisas e isso é trabalho árduo não importa o hype.

Brian Sierakowski: Sim, é como, hype é uma ferramenta e se você conseguir usá-la, mas apenas lembre-se de que é apenas uma ferramenta e não pode ser não pode ser tudo. 

E então eu estava apenas tipo curioso sobre como está com nossa com nossa linha do tempo, sinto que estamos bem perto tipo do dia atual, então tipo, o que está acontecendo hoje? E em que você está prestando atenção? O que você está olhando?  Quais são tipo seus planos nos próximos alguns seja qual for o período de comprimento que você planeja?

Benn Stancil: A indústria em que estamos e acho que como disse, quando começamos, éramos um pouco cedo para isso, houve uma espécie de assentamento provavelmente três ou quatro anos atrás em torno de novos padrões em torno das ferramentas de dados que as pessoas usam e um assentamento no sentido em que as fundações agora são meio que acordadas, ou é como, isso é o que essas coisas devem parecer aproximadamente, é assim que as pessoas devem pensar sobre dados e organizações.

O tipo de debates iniciais que as pessoas tinham sobre qual é o papel dos dados? E você usa este tipo de banco de dados ou aquele tipo de banco de dados? Essas coisas parecem como se fossem tipo as batalhas do passado.

E então há uma explosão nova de diferentes ferramentas no espaço e eu estava tentando descobrir como, para onde os dados vão, e todo esse tipo de coisa, mas é em torno de uma fundação mais estabelecida. E então para nós, acho que essa fundação estabelecida é uma fundação que se encaixa muito bem em si mesma. Mode está bem posicionado dentro dessa nova paisagem. 

E então nosso foco é basicamente como, como aproveitamos isso, acho que é uma oportunidade que é realmente uma boa.  é uma oportunidade, que estamos meio que em uma boa posição para capitalizar o que acho que é uma oportunidade muito grande. 

Mas você tem que executar. Você tem que ter certeza de que não está se adiantando, você tem que ter certeza de que ainda está ouvindo os clientes, que mesmo se você vir esse tipo de caminho à frente, você é um candidato para validar que é realmente o caminho certo.

 Então para nós, acho que é sobre tipo, está bem, agora é a hora de realmente fazer isso ser a coisa que poderia ser e muita coisa disso é um: continuar apenas confirmando que as ideias que você tem estão certas, continuar obtendo validação do mercado e se você não gosta de ser humilde sobre você pode estar errado sobre o que é isso, e estar disposto a ajustar. 

E muita coisa é apenas execução como, boas empresas não são construídas apenas em boas ideias, são construídas em pessoas construindo bons produtos e, e tipo das operações diárias da nossa equipe de vendas funciona e se você realmente pode fazer sua mensagem chegar lá e isso não leva isso não é um discurso de Mad Men do Don Draper que faz isso bem, é trabalho árduo. 

É apenas o, o processo diário de, você sabe, executar bem, em operações de marketing. É um processo diário de ter uma boa equipe de suporte que responde a perguntas difíceis e faz um bom trabalho. É um processo diário de fazer a diligência de entrar em contato com clientes e ter certeza de que estão felizes e se você tem clientes que não estão tipo engajando com eles e falando com eles.

Há apenas muita coisa assim, que tem que acontecer para fazer isso crescer e para fazer isso ter sucesso. 

E então acho que estamos em uma posição em que gostamos, e nos sentimos bem sobre o mercado, queremos ter certeza de que essa crença está certa e então vamos continuar tipo seguindo isso, mas muita coisa é está bem, como garantimos que a máquina precisa para alimentar tudo isso, que é realmente a parte muito maior do trabalho, do que a ideia de qual deveria ser a forma da máquina realmente funcionado.

Brian Sierakowski: Incrível. Bem, Ben, acho que esse é um conselho perfeito para terminar. Acho que perdemos o ponto de excelência operacional com bastante facilidade porque não é muito emocionante, às vezes também não é muito divertido, mas sim. 

Totalmente correto e totalmente concordo. Muito obrigado por se juntar a nós, obviamente teremos todos os seus links e tudo conectado a este episódio, mas há algum lugar particular que você recomendaria enviar pessoas para se elas quiserem aprender mais sobre você ou sobre o negócio?

Benn Stancil: Claro. Então, se você quer saber mais sobre Mode, é apenas Mode.com. Então você pode conferir lá. Você pode se inscrever para um produto de avaliação gratuita, se você é uma pessoa de dados e quer experimentar ou qualquer um dos vários recursos e coisas assim.

Para mim pessoalmente,  algumas coisas de que falei, e a maioria das coisas que faço é basicamente tipo escrever algo uma vez por semana, tenho tipo um blog, está em um Substack porque é 2021 e você deveria ter subtexto não blogs agora, acho. 

Então Substack e depois há as coisas usuais no Twitter e coisas assim. Então isso é provavelmente muito menos interessante do que o assunto.

Brian Sierakowski: Incrível, Ben. Bem, muito obrigado por se juntar a nós. Eu realmente aprecio.

Benn Stancil:  Obrigado por me ter convidado.

Essa foi nossa conversa com Benn Stancil, co-Fundador e Diretor de Análise da Mode Analytics. Se você precisa de uma forma colaborativa para visualizar e usar dados, você sabe para onde ir mode.com, que é M-O-D-E.com. Se você está procurando ferramentas de análise de negócios e crescimento, confira em baremetrics.com Esperamos que tenha desfrutado deste episódio e o convidamos a conferir nossas outras conversas com fundadores e se você conseguir compartilhar com um amigo ou deixar uma avaliação, faz muito diferença. Obrigado por ouvir.