Do canvas ao backlog: a regra de ouro
Um Lean Canvas preenchido é um mapa de suposições. Para virar execução, você precisa transformar cada bloco em hipóteses explícitas e, em seguida, em experimentos com critérios de sucesso. A regra de ouro é: se não dá para testar, ainda não está claro o suficiente.
O objetivo deste capítulo é criar um backlog de experimentos priorizado por risco e impacto, e estabelecer um ritual semanal para decidir pivotar, perseverar ou pausar.
1) Converter blocos do Lean Canvas em hipóteses testáveis
Use a estrutura: “Acreditamos que [segmento] tem [problema] e que [proposta/solução] via [canal] fará [métrica] melhorar, gerando [receita] com [custo] viável, sustentado por [vantagem].”
Mapa de conversão por bloco (o que vira hipótese)
| Bloco | O que declarar como hipótese | Exemplo de hipótese (forma testável) |
|---|---|---|
| Problema | Frequência, intensidade e prioridade da dor | “Pelo menos 40% dos entrevistados relatam a dor X como ‘semanal’ e ‘alta’.” |
| Segmentos | Quem sente mais a dor e tem capacidade de pagar/decidir | “Em clínicas de até 5 salas, o dono decide e tem orçamento mensal para Y.” |
| Proposta de Valor | Promessa central e resultado percebido | “Ao ver a oferta, 20% pedem demonstração em até 7 dias.” |
| Solução | Capacidade do MVP entregar o resultado mínimo | “Com o fluxo A-B-C, o usuário completa a tarefa em menos de 3 min sem ajuda.” |
| Canais | Aquisição com custo e previsibilidade | “Anúncios no canal Z geram leads a até R$ X por lead qualificado.” |
| Receitas | Disposição a pagar, modelo e preço | “10% dos leads qualificados aceitam pagar R$ P/mês após teste.” |
| Custos | Unit economics e limites de viabilidade | “O custo variável por pedido fica abaixo de 30% do ticket médio.” |
| Métricas-chave | Métrica que prova valor e reduz risco | “Retenção D30 acima de 25% indica valor recorrente.” |
| Vantagem competitiva | O que sustenta a vantagem (prova, acesso, dados, processo) | “A taxa de conversão melhora 15% com dados proprietários coletados no uso.” |
Checklist para “hipótese boa”
- Específica: define quem, o que e em qual contexto.
- Mensurável: tem número/limiar (percentual, tempo, custo, taxa).
- Refutável: pode dar errado claramente.
- Ligada a decisão: se falhar, você sabe o que muda (segmento, oferta, canal, preço, etc.).
2) Do conjunto de hipóteses ao backlog de experimentos
Passo a passo prático
- Passo 1 — Liste hipóteses por bloco: 3 a 7 hipóteses no total para a próxima semana/quinzena (evite 30 hipóteses “para algum dia”).
- Passo 2 — Marque dependências: por exemplo, não faz sentido testar preço antes de validar que a dor é relevante e que a oferta gera interesse.
- Passo 3 — Escreva um experimento por hipótese: um teste simples, com amostra e critério de sucesso.
- Passo 4 — Estime custo e tempo: dinheiro, horas da equipe, ferramentas, produção.
- Passo 5 — Priorize por Risco x Impacto: escolha o que pode “matar” ou “destravar” o negócio mais rápido.
3) Matriz de priorização: Risco x Impacto
A matriz serve para decidir o que testar primeiro. Em geral, teste primeiro o que é mais arriscado e mais impactante.
Definições operacionais
- Risco: probabilidade de a hipótese estar errada + custo de estar errado (perda de tempo/dinheiro, atraso, reputação).
- Impacto: quanto a hipótese, se verdadeira, melhora o caminho para tração (receita, margem, crescimento, retenção) ou destrava o próximo passo.
Como pontuar (simples e rápido)
Use escala 1–5 para cada eixo:
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- Risco (1–5): 1 = quase certo; 5 = grande incerteza/alto custo do erro.
- Impacto (1–5): 1 = pouco efeito; 5 = muda o jogo (ou evita desperdício grande).
Ordene por: Prioridade = Risco x Impacto. Em empate, faça primeiro o que tem menor custo/menor duração.
Quadrantes e decisão típica
| Quadrante | O que é | O que fazer |
|---|---|---|
| Alto Risco / Alto Impacto | Hipóteses “existenciais” | Testar primeiro, com experimento rápido e barato |
| Alto Risco / Baixo Impacto | Incertezas periféricas | Adiar ou simplificar; só testar se virar gargalo |
| Baixo Risco / Alto Impacto | Otimização/escala | Executar e medir; bom para ganhar velocidade |
| Baixo Risco / Baixo Impacto | Cosmético | Evitar agora |
4) Formato padrão de experimento (template)
Padronizar evita testes “soltos” e facilita decisões semanais.
Experimento: [nome curto] (ID: EXP-001) | Hipótese ligada: H-03 | Dono: [nome] | Status: Planejado/Em andamento/Concluído
Hipótese:
- Acreditamos que [segmento] fará [ação] porque [motivação], resultando em [métrica] ≥ [limiar] em [prazo].
Método:
- Tipo: entrevista / landing page / concierge / protótipo / anúncio / teste de preço / piloto pago / A/B
- Passos: 1) ... 2) ... 3) ...
Amostra:
- Quem: [perfil]
- Quantidade: [n]
- Critério de seleção: [como recrutar]
Duração:
- Início: [data]
- Fim: [data]
Custo:
- R$ [valor] + [horas] horas
Critério de sucesso:
- Sucesso se: [métrica] ≥ [limiar]
- Falha se: [métrica] < [limiar]
- Zona cinza: [faixa] (exige ajuste e reteste)
Aprendizado esperado:
- Se der certo, decidimos: [perseverar/escala]
- Se der errado, decidimos: [pivot específico]
- O que queremos entender: [pergunta central]Exemplos de métodos (quando usar)
- Entrevistas estruturadas: validar linguagem, prioridade da dor, processo atual e critérios de compra.
- Landing page + CTA: medir interesse real (cliques, cadastro, pedido de contato).
- Anúncios: testar canal e mensagem (CPL, CTR, taxa de conversão da página).
- Concierge: entregar manualmente para validar valor antes de automatizar.
- Piloto pago: validar disposição a pagar e implantação (B2B e serviços).
- Teste de preço: faixas e ancoragem (com proposta clara e condições).
5) Como decidir: pivotar, perseverar ou pausar
Decisão não é “sentimento do time”; é comparação entre resultado e critério de sucesso do experimento.
Regras práticas de decisão
- Perseverar: atingiu ou superou o critério de sucesso; próximo passo é aumentar amostra, repetir em outro canal/segmento ou avançar para hipótese dependente (ex.: de interesse → piloto pago).
- Pivotar: falhou de forma clara e o aprendizado aponta uma mudança específica (segmento, mensagem, canal, preço, forma de entrega). Pivot não é “mudar tudo”; é mudar uma variável principal.
- Pausar: dados inconclusivos por falta de amostra, sazonalidade, custo alto para continuar agora, ou dependência externa. Pausar inclui: o que falta para retomar e quando reavaliar.
Zona cinza: o que fazer quando “quase deu”
Defina antes a faixa de “zona cinza”. Se cair nela, escolha uma ação objetiva:
- Ajustar e retestar (mesma hipótese, método melhor).
- Quebrar a hipótese em duas (ex.: mensagem vs canal).
- Mudar o método (ex.: de landing page para entrevistas + oferta direta).
6) Exemplos de backlog priorizado por modelo de negócio
A seguir, exemplos de prioridades típicas. A ideia é mostrar o que normalmente testar primeiro (alto risco e alto impacto) e como isso vira backlog.
A) Serviço (ex.: consultoria/serviço recorrente)
| Prioridade | Hipótese | Experimento sugerido | Critério de sucesso (exemplo) |
|---|---|---|---|
| 1 | Existe demanda urgente no segmento escolhido | 10 entrevistas + oferta no final | ≥ 4/10 pedem proposta ou próximo passo |
| 2 | Mensagem/oferta gera interesse | Landing page + CTA “agendar diagnóstico” | ≥ 8% conversão visita→lead |
| 3 | Disposição a pagar o preço-alvo | 5 calls com proposta e preço | ≥ 2/5 aceitam iniciar piloto pago |
| 4 | Entrega mínima gera resultado percebido | Concierge (entrega manual) em 2 clientes | NPS ≥ 8 ou renovação/upsell |
O que costuma ser testado primeiro: dor urgente + oferta + preço (porque serviço depende de venda e entrega rápida).
B) E-commerce (produto físico)
| Prioridade | Hipótese | Experimento sugerido | Critério de sucesso (exemplo) |
|---|---|---|---|
| 1 | Produto e posicionamento geram intenção de compra | Landing com “comprar”/lista de espera + tráfego pago pequeno | ≥ 2% conversão para intenção (cadastro/checkout iniciado) |
| 2 | Margem e custos permitem operação | Simulação unit economics + 10 pedidos teste | Margem contribuição positiva após frete/embalagem |
| 3 | Canal de aquisição tem CAC viável | Teste de anúncios com 3 criativos | CAC estimado ≤ margem bruta por pedido |
| 4 | Experiência pós-compra sustenta recompra | Pesquisa + cupom de recompra em 14 dias | Taxa de recompra/intenções ≥ meta |
O que costuma ser testado primeiro: intenção de compra + margem (porque tráfego sem unit economics vira prejuízo rápido).
C) Negócio local (ex.: clínica, restaurante, estética)
| Prioridade | Hipótese | Experimento sugerido | Critério de sucesso (exemplo) |
|---|---|---|---|
| 1 | Oferta e agenda convertem no raio de atendimento | Campanha local + WhatsApp + script | ≥ X agendamentos/semana com CPA ≤ meta |
| 2 | Comparecimento e ticket sustentam a operação | Teste com confirmação + sinal/depósito | No-show ≤ 15% e ticket ≥ meta |
| 3 | Retenção/recorrência é possível | Plano/combos + follow-up | ≥ 20% aderem a pacote/retorno em 30 dias |
| 4 | Capacidade operacional suporta crescimento | Simulação de agenda + tempo de atendimento | Ocupação sustentável sem queda de qualidade |
O que costuma ser testado primeiro: aquisição local e conversão em agendamento (porque é o gargalo mais imediato).
D) B2B (SaaS ou solução corporativa)
| Prioridade | Hipótese | Experimento sugerido | Critério de sucesso (exemplo) |
|---|---|---|---|
| 1 | ICP (perfil de cliente ideal) tem dor e prioridade | 12 entrevistas com decisores + mapeamento do processo atual | ≥ 6/12 confirmam prioridade no trimestre |
| 2 | Proposta gera reunião de descoberta | Outbound com 2 mensagens + 1 follow-up | Taxa de resposta ≥ 8% e reuniões ≥ meta |
| 3 | Há disposição a pagar e caminho de compra | Piloto pago (POC) com escopo e prazo | ≥ 1 contrato piloto pago em 30 dias |
| 4 | Onboarding e adoção entregam valor | Piloto com métrica de ativação e uso semanal | ≥ 60% usuários-alvo ativos semanalmente |
O que costuma ser testado primeiro: ICP + prioridade + acesso ao decisor (sem isso, produto perfeito não vende).
7) Exemplo de backlog (com pontuação Risco x Impacto)
| ID | Hipótese | Experimento | Risco (1–5) | Impacto (1–5) | Score | Duração |
|---|---|---|---|---|---|---|
| EXP-01 | Segmento A tem dor urgente X | 10 entrevistas + oferta | 5 | 5 | 25 | 5 dias |
| EXP-02 | Mensagem M gera leads qualificados | Landing + tráfego pequeno | 4 | 4 | 16 | 7 dias |
| EXP-03 | Preço P é aceitável | Proposta com 5 leads | 4 | 5 | 20 | 7 dias |
| EXP-04 | Canal Z tem CAC viável | Anúncios com 3 criativos | 3 | 4 | 12 | 7 dias |
| EXP-05 | Entrega mínima gera resultado | Concierge com 2 clientes | 3 | 5 | 15 | 10 dias |
Note que EXP-03 (preço) pode subir acima de canal se você já tem leads e precisa validar monetização cedo. A ordem final depende das dependências e do custo/tempo.
8) Reunião semanal de decisão: modelo prático
Um ritual curto (30–45 min) evita “acúmulo de achismos” e mantém o backlog vivo.
Insumos (o que deve estar pronto antes)
- Dashboard simples com métricas dos experimentos (por experimento, não só métricas gerais).
- Relatório de 1 página por experimento concluído: resultado vs critério, evidências (prints, planilhas, gravações), custo e tempo gasto.
- Backlog atualizado com pontuação Risco x Impacto e status.
- Lista de decisões pendentes (ex.: mudar segmento, ajustar oferta, trocar canal, revisar preço).
Agenda (passo a passo)
- 1) Revisão rápida (5 min): quais experimentos rodaram, quais travaram e por quê.
- 2) Leitura de resultados (15–20 min): experimento por experimento, comparando com o critério de sucesso.
- 3) Decisões (10–15 min): para cada experimento, marcar Perseverar / Pivotar / Pausar e registrar o “por quê”.
- 4) Atualização do backlog (5–10 min): re-pontuar Risco x Impacto com o novo aprendizado e escolher os próximos 1–3 experimentos.
Saídas (o que precisa sair decidido)
- Decisões registradas: o que mudou no canvas (hipóteses atualizadas) e o que permanece.
- Próximas ações: experimento(s) da semana com dono, datas, orçamento e critério de sucesso.
- Bloqueios: o que impede execução e quem resolve até quando.
Modelo de ata (copiar e usar)
Reunião semanal de decisões — Data: __/__/__
Experimentos concluídos:
- EXP-__: Resultado: __ | Critério: __ | Decisão: Perseverar/Pivotar/Pausar | Aprendizado: __
- EXP-__: Resultado: __ | Critério: __ | Decisão: Perseverar/Pivotar/Pausar | Aprendizado: __
Mudanças nas hipóteses (Lean Canvas):
- H-__: antes: __ | depois: __
Backlog priorizado (próxima semana):
1) EXP-__ — Dono: __ — Início/Fim: __ — Custo: __ — Sucesso: __
2) EXP-__ — Dono: __ — Início/Fim: __ — Custo: __ — Sucesso: __
3) EXP-__ — Dono: __ — Início/Fim: __ — Custo: __ — Sucesso: __
Bloqueios:
- __ (responsável: __, prazo: __)
