Estimativas e previsibilidade: o que apps de delivery podem nos ensinar

Durante esse período de isolamento social, frequentemente tenho utilizado aplicativos de delivery de comida, como  o Ifood ou o Uber Eats.  Em certa ocasião, sem saber o que pedir, minha primeira ação foi filtrar as opções pelo tempo de entrega. Observando as possibilidades, notei um dado que  muitas vezes não é percebido, mas que poderia ser amplamente discutido por aqueles que desenvolvem produtos digitais.

Todos os restaurantes informam o tempo estimado de entrega!

Reforço. Um restaurante nos informa, com algum grau de precisão, o tempo estimado da entrega de um pedido. Essa informação é tão relevante para a jornada de compra, que podemos filtrar estabelecimentos por esse parâmetro. Notem a complexidade: os restaurantes não sabem o que vamos pedir entre as opções oferecidas, mas nos informam previamente o tempo estimado de entrega!

Segundo o Uber Eats, o tempo de entrega é uma estimativa e considera dois fatores. O primeiro deles é o tempo em que o restaurante costuma levar para aceitar e preparar um pedido médio. Já o segundo, estima o tempo necessário para levar o pedido ao endereço fornecido para a entrega. A empresa complementa afirmando que “o tempo de entrega exibido é a nossa melhor estimativa. O tempo de entrega real pode variar conforme o movimento do restaurante, o tamanho do seu pedido, as condições do trânsito e outros fatores”. Notoriamente existe uma inteligência maior por trás do serviço que pode ser melhor entendida neste artigo.

Estimativas em desenvolvimento de software

Ao traçar um comparativo com a nossa realidade de desenvolvimento de software, existem diversas bibliografias que falam sobre estimativas para avaliar uma demanda. Um exemplo é o livro Agile Estimating and Planning, do Mike Cohn. As estimativas mais utilizadas na comunidade ágil são Fibonacci (cada número subsequente é a soma dos dois anteriores) e T-shirt Size (P, M, G, GG, etc).

Geralmente, durante uma reunião de planejamento, o time utiliza a técnica de planning poker – que usa Fibonacci e T-Shirt-Size – para estimar o tamanho de uma demanda a partir do consenso da equipe. Particularmente, não faço objeções à técnica, inclusive ainda a utilizo para alinhar os integrantes do time, visto que é uma oportunidade para estimular novas lideranças, contribuir e compartilhar conhecimento. No entanto, meu objetivo é observar as estimativas em um nível macro, não em um nível de funcionalidade.

Quando observamos os aplicativos de delivery, não há descrição do esforço despendido para fazer determinado tipo de comida. Exemplifico: o tempo para fazer uma pizza de queijo é pequeno, logo leva 20 minutos. Para fazer a pizza de queijo e carne o tempo é médio, logo leva 30 minutos . Ou seja, para o estabelecimento não importa o tipo ou o tamanho da pizza, se você pedir uma pizza levará entre 20 e 30 minutos.

O histórico de entrega é uma tendência

Considerando isso, podemos aprender com os aplicativos de entrega que, quando falamos sobre produtos digitais, de nada adianta somar o número de pontos de diferentes funcionalidades e a partir delas acreditar que temos uma estimativa de encerramento. Precisamos de fato nos habituar a acompanhar o tempo que levamos para algo de valor ser realizado, se precisamos de uma semana, um mês, um trimestre ou até mesmo um semestre para entregar algo valioso para os usuários. Essa é a estimativa que deve ser levada em consideração quando alguém questionar quando o produto ou o serviço ficará pronto. O histórico de entrega é uma tendência.

Caso essa informação não seja suficiente para quem o questiona, essa pode ser uma grande oportunidade para discutir melhorias no processo e realmente inovar dentro da sua empresa. Basta pensar no tempo que demora para uma comida chegar até você. Se nesse intervalo de tempo o seu processo de decisão sobre o que comer pode mudar, imagina para os clientes que estão aguardando os seus problemas serem solucionados.

Fonte: Uber