Hacking growth_ A estratégia de marketing inovadora das empresas de crescimento mais rápido

muito eficaz. Embora tenha sido projetado para ser usado por qualquer
equipe ou empresa, seja qual for seu porte, você pode adaptá-lo às
particularidades e necessidades específicas de seu time.
A reunião de crescimento é feita toda terça-feira. Assim, os membros da
equipe têm um dia no começo da semana para finalizar os preparativos.
Na segunda, eles conferem o progresso de testes em andamento para
verificar se algum pode ser concluído ou para reunir dados a fim de
atualizar a equipe durante a reunião. O líder de crescimento faz uma
avaliação da atividade da semana anterior, o que abrange:
• cotejar o número de testes iniciados com a meta de velocidade da
equipe;
• conferir se o analista de dados atualizou todas as principais métricas que
estão sendo monitoradas para informar a equipe sobre seu progresso, o
que pode incluir a distribuição de relatórios;
• reunir dados sobre quaisquer testes que tenham sido concluídos;
• analisar os resultados e fazer um resumo das lições aprendidas com os
experimentos e seus efeitos, tanto positivos como negativos, sobre o
crescimento;
• compilar essas informações e incluí-las na pauta da reunião, que serve
como um documento vivo e é distribuída ao time antecipadamente. Em
certas equipes, a pauta é um arquivo lançado na nuvem (no Google
Docs ou no Dropbox). Já outras usam um wiki interno em um
programa como o Google Sites ou o Confluence ou a intranet da
empresa.
No dia da reunião, que deve durar uma hora, o time de crescimento
obedece à pauta-padrão apresentada a seguir. O líder é responsável tanto
por manter os participantes focados na pauta como pela condução da
reunião de maneira mais geral.
15 MINUTOS: CONFERIR MÉTRICAS E ATUALIZAR A
ÁREA DE FOCO
O líder de crescimento analisa os últimos dados referentes à NSM e aos
outros indicadores importantes, como o progresso em metas de
crescimento de curto prazo na área de foco da equipe. A equipe do
aplicativo da rede de supermercados, por exemplo, pode avaliar a receita
média por usuário na semana e o número de usuários que compraram