🔙 Let's get back in time 🕰️

📍*(Délhi, Índia. Período Colonial Britânico. Algo entre o Século XIX e XX, talvez)*

Apreensão e medo se espalham entre os ingleses diante da crescente infestação de cobras venenosas na cidade.

Para resolver o problema, tiveram uma ideia: ofereceram uma recompensa por cada cobra morta, desenvolvendo assim uma métrica para este acompanhamento.

No começo, a iniciativa parecia um sucesso.

Um grande número de cobras foi morto pela recompensa imposta.

Transcorrido um tempo, perceberam um problema.

Algumas pessoas começaram a criar cobras em casa para matá-las, e assim, obter a recompensa.

Quando o governo descobriu o esquema — adivinha? — cancelaram o programa.

Instantaneamente, com o incentivo cessado, estes criadores de cobras soltaram-nas nas ruas, o que resultou em mais cobras na cidade do que haviam antes da iniciativa começar…

Estudando este fenômeno, o economista Charles Goodheart percebeu que, quando uma métrica é criada, as pessoas podem começar a manipula-la para parecer que o objetivo está sendo atingido.

E foi com esta descoberta que originou-se a Lei de Goodheart, que, de forma simples, possui o seguinte postulado:

"Quando uma métrica se torna o objetivo, ela deixa de ser uma boa métrica."

Em outras palavras, uma métrica nunca será 100% fidedigna para determinar o sucesso do objetivo final.

Loucura, né?!

Ao contrário de tudo que te ensinaram até aqui, nenhuma métrica isolada servirá de “guia” para o que você almeja.

Se você quer capacitar seu time, o “número de treinamentos” não é o que mais importa.

A qualidade deles também é (se não mais) importante.

Atingir o sucesso de receita de nada adianta, se este dinheiro não tiver liquidez, logo, cunhamos o termo “caixa é rei”.

Por isso, o FCF (free cash flow) seria uma melhor métrica, right?

Depende.

Se você vende em mais de uma moeda, talvez alguma tenha mais valorização que outra, portanto, já teríamos que analisar FCF por operação para, de fato, entender a saúde financeira do negócio.

Outro exemplo se dá numa observação que fiz uma vez (diga-se de passagem, genial)…

Percebi que pessoas com óculos de sol, num dia ensolarado de 33ºC, compram mais sorvete que as sem óculos de sol.

Logo, pensei que deveríamos propor uma ação de marketing para as pessoas saírem de casa com óculos de sol, e não gastar tanta energia em falar sobre o sorvete em si.

Certo?

Pois é… óbvio que não. Afinal, correlação não é causalidade.

O cuidado que quero destacar é, sobretudo, na métrica que você impõe que gera o oposto do desejado — caso das cobras na Índia citado mais acima.

Isso ocorre porque as pessoas tendem a ajustar seus comportamentos para otimizar a métrica, e não necessariamente para alcançar o objetivo subjacente que a métrica pretendia representar.

Nós, como (intra)empreendedores, gestores, quando nos deparamos com essa situação, uma alternativa é criar uma métrica restritiva, que é uma segunda métrica que busca assegurar que a primeira não prejudique o objetivo final.

E este é o que mais importa: o seu objetivo final.

Apesar da criação de novas métricas ir contra o que mais prezo de simplificação, essa pode ser uma solução eficaz.

Se uma empresa de telemarketing quer reduzir o tempo médio de atendimento, ela pode combinar essa métrica com a satisfação dos clientes para que os atendentes não sejam estimulados a tornar as ligações rápidas em detrimento da qualidade, por exemplo.

O ponto aqui, no entanto, é muito mais evolutivo do que estático.

Métricas sempre serão imperfeitas como “guia”, o que não significa que são inúteis.

Porém elas costumam influenciar os comportamentos, e estes devem estar em linha com a perspectiva do que realmente importa e não se deixar levar por números e gráficos crescentes, apenas.

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