Categoria: Trabalhos a serem feitos JTBD

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Trabalhos a serem feitos JTBD

Jobs-To-Be-Done (JTBD) + Agilidade de IA

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Introdução

Atualmente, as empresas coletam mais dados de clientes do que nunca, mas a maioria das inovações fracassa. De acordo com a McKinsey (2023), 94% de executivos relatam insatisfação com o desempenho de inovação de suas empresas, e a Harvard Business Review (2019) observa que 85% dos novos produtos de consumo falham em dois anos.

O principal motivo? As empresas se concentram muito em quem são seus clientes e não em por que eles compram. O marketing tradicional enfatiza dados demográficos, psicográficos e percepções do cliente baseadas em pesquisasmas eles não conseguem captar as motivações mais profundas por trás do comportamento do consumidor.

O Estrutura de trabalhos a serem feitos (JTBD), iniciado por Clayton Christensen, oferece um causal compreensão do comportamento do cliente, ajudando as empresas a criar melhores produtos, serviços e estratégias de marketing concentrando-se nos motivos reais pelos quais as pessoas tomam decisões de compra.

Neste artigo, exploraremos:
✅ As origens do JTBD e como ela surgiu do estudo de inovações fracassadas.
✅ Como os clientes "contratam" e "demitem" produtos com base em suas necessidades.
✅ Princípios-chave do JTBD e seu impacto na estratégia de negócios.
✅ Estudos de caso do mundo real apresentando inovações bem-sucedidas impulsionadas pelo JTBD.
✅ Como as empresas podem implementar o JTBD para obter vantagem competitiva.

As origens do Jobs-to-Be-Done (JTBD)

Por que a inovação tradicional fracassa

Durante décadas, as empresas dependeram de personas de clientes, grupos de foco e pesquisas para orientar o desenvolvimento de produtos e o marketing. No entanto, apesar desses esforços, muitas empresas não conseguem prever as necessidades reais dos consumidores.

💡 Principais exemplos de inovação fracassada:

  • Segway (2001) - Comercializado como um meio de transporte futurista, mas não conseguiu identificar um "trabalho" prático que precisasse ser resolvido.
  • Nova Coca-Cola (1985) - Presumiu-se que o sabor era o principal motivador da compra de refrigerantes, ignorando fatores emocionais e de fidelidade à marca.
  • Google Glass (2014) - Focado em avanços tecnológicos em vez de resolver um problema real do cliente.

Clayton Christensen e inovação disruptiva

O Estrutura do JTBD tem origem no trabalho de Clayton Christensenprofessor da Harvard Business School e autor de O dilema do inovador (1997). A visão de Christensen teoria da inovação disruptiva explica como os líderes de mercado geralmente fracassam ao se concentrarem em melhorias incrementais em vez de resolver problemas reais dos clientes.

Christensen e sua equipe de pesquisa descobriram que os clientes não compram produtos por seus recursos - eles os "contratam" para realizar tarefas específicas. Essa constatação levou à Trabalhos a serem feitos abordagem, uma metodologia que se concentra em por que os clientes trocam de produtos, e não por quem eles são.

Como os clientes "contratam" e "demitem" produtos

O princípio fundamental do JTBD

🔹 Os clientes não compram produtos; eles os contratam para progredir em uma determinada circunstância.
🔹 Se o produto fizer bem o trabalho, eles o "contratam" novamente. Caso contrário, eles o "demitem" e procuram uma alternativa.

💡 Exemplo: Estudo de caso do milkshake do McDonald's
A equipe de Clayton Christensen realizou um famoso Estudo JTBD com McDonald's para entender por que as pessoas compravam milkshakes.

📌 Abordagem tradicional:
O McDonald's inicialmente se concentrou em dados demográficos dos clientes e preferências de sabor. Eles conduziram grupos de discussão para ajustar o sabor e a consistência de seus milkshakes, mas as vendas permaneceram estáveis.

📌 Abordagem JTBD:
Os pesquisadores descobriram que a maior parte das vendas de milkshakes acontecia no início da manhã. Os clientes não estavam comprando apenas como uma bebida - eles estavam contratar milkshakes como um café da manhã conveniente, sem bagunça e de longa duração para longos trajetos.

📌 Resultado:
McDonald's Milkshakes reprojetados para serem mais espessos e mais recheados, fazendo com que durem mais no trajeto matinal.As vendas aumentaram significativamente sem alterar os sabores ou a marca.

Principais conclusões: Os clientes não compram produtos com base apenas em seus recursos. Eles escolhem produtos que os ajudam a atingir um objetivo específico em suas vidas diárias.

As três dimensões do trabalho com clientes

Para entender completamente por que os clientes contratam produtosAs empresas devem considerar três tipos de trabalhos a serem feitos:

1️⃣ Empregos funcionais - O motivo prático por trás de uma compra.
✅ Exemplo: Um cliente compra uma jaqueta impermeável para ficar seco na chuva.

2️⃣ Empregos emocionais - O sentimento associado ao produto.
✅ Exemplo: Alguém compra uma capa de chuva premium para se sentir confiante e com estilo.

3️⃣ Empregos sociais - Como a compra afeta a percepção social.
✅ Exemplo: Um cliente escolhe uma capa de chuva ecológica para parecer ambientalmente consciente.

💡 Exemplo: Estratégia JTBD da Tesla
A Tesla não vende apenas carros elétricos; ela vende uma visão de inovação tecnológica e sustentabilidade.
✔️ Cargo funcional: Um carro de alto desempenho e com baixo consumo de combustível.
✔️ Trabalho emocional: A sensação de ser pioneiro em sustentabilidade.
✔️ Trabalho social: Status e prestígio por dirigir um veículo avançado.

Aplicação do JTBD à estratégia de negócios

Marketing tradicional vs. JTBD

Marketing tradicionalAbordagem de trabalho a ser feito
Foco em dados demográficos dos clientesFoco em intenção e necessidades do cliente
Usos grupos de foco e pesquisasUsos entrevistas aprofundadas e pesquisa observacional
Compara os recursos do produtoIdentifica pontos problemáticos do cliente
Concorre com rivais diretos no mercadoConsidera todas as soluções concorrentes para o mesmo trabalho

💡 Exemplo: Netflix vs. Blockbuster

Blockbuster (abordagem tradicional)Netflix (abordagem JTBD)
Focado em Aluguel de DVDs e taxas de atrasoFocado em remoção de inconvenientes de aluguel
Clientes presumidos variedade desejadaClientes compreendidos acesso instantâneo desejado
Competiu com locadoras de vídeoCompetiu com TV a cabo, DVDs e até mesmo videogames
Ignorou o trabalho de conveniênciaEntretenimento feito sob demanda e sem atrito

Resultado: A Blockbuster entrou com pedido de falência em 2010, enquanto a Netflix se tornou uma Empresa $250B concentrando-se na trabalho a ser feito pelo cliente.

Intersecção de JTBD, IA e agilidade nos negócios

Atualmente, as empresas estão passando por mudanças rápidas devido a transformação digital, inteligência artificial (IA) e evolução das expectativas dos consumidores. No entanto, apesar desses avanços, muitas empresas ainda têm dificuldades com a inovação e o envolvimento do cliente.

O Estrutura de trabalhos a serem feitos (JTBD)originalmente criado por Clayton Christensenfornece um causal compreensão do motivo pelo qual os clientes tomam decisões de compra. Isso ajuda as empresas a projetar soluções orientadas por IA e modelos de negócios ágeis que alinhar-se às necessidades reais dos clientes em vez de confiar em técnicas ultrapassadas de segmentação de mercado.

Com o surgimento do Tomada de decisão orientada por IA e agilidade nos negóciosas empresas devem integrar Pensamento JTBD em suas estratégias para se manterem competitivas. Neste artigo, exploraremos:

✅ Como a IA aprimora a análise de JTBD para obter melhores percepções do cliente
✅ Como os princípios do JTBD se alinham à agilidade nos negócios e modelos de negócios adaptáveis
✅ Estudos de caso do mundo real em que as estratégias de JTBD orientadas por IA levaram ao sucesso
✅ Como as empresas podem aproveitar os insights de JTBD com tecnologia de IA para obter vantagem competitiva

Por que a maioria das inovações baseadas em IA fracassa?

Apesar do potencial da IA, muitas iniciativas de negócios orientadas por IA fracassam porque eles não têm um entendimento profundo das necessidades dos clientes.

🔹 A McKinsey (2023) informa que 94% dos executivos estão insatisfeitos com o desempenho de inovação de suas empresas.
🔹 A Harvard Business Review (2019) afirma que 85% dos produtos orientados por IA falham devido ao desalinhamento com as necessidades reais dos clientes.
🔹 Os modelos de IA geralmente são treinados em dados baseados em correlação, em vez de insights causais sobre o comportamento do cliente.

Onde a IA fica aquém do esperado sem o pensamento JTBD

1️⃣ A análise preditiva de IA enfatiza demais a correlação:

  • A IA pode identificar padrões (por exemplo, "Pessoas que compram carros de luxo também compram café premium").
  • No entanto, a correlação não explica por que os clientes compram (por exemplo, "Os clientes compram carros de luxo por status social, mas compram café premium por experiência sensorial e conveniência").

2️⃣ Os chatbots de IA e os assistentes virtuais não têm consciência contextual:

  • Muitos Os chatbots com IA não conseguem fornecer um suporte significativo ao cliente porque eles don’t recognize the true “job” the customer needs done.
  • Instead of repeating scripted responses, AI systems must be trained to recognize customer struggles and emotional needs.

3️⃣ AI-Powered Marketing Misses Emotional and Social Jobs:

  • AI-driven ad targeting focuses on demographic similarities, mas fails to capture customers’ deeper motivations.
  • Exemplo: Recommending a fitness app based on age and gender ignores the emotional and social reasons behind fitness motivation (e.g., health concerns, self-esteem, community belonging).

📌 Solution: AI must be paired with JTBD analysis to move from correlation-based prediction to causation-driven insights.

AI-Driven JTBD: The Future of Customer-Centric Business Strategy

How AI Enhances JTBD Insights

✅ AI-Powered Behavioural Analytics → Helps businesses analyse customer struggles and uncover hidden Jobs-to-Be-Done.
✅ Processamento de linguagem natural (NLP) → Extracts deep emotional and social motivations behind customer purchases.
✅ Machine Learning for Customer Segmentation → Moves beyond demographics to segment customers based on jobs and pain points.
✅ Conversational AI & Sentiment Analysis → Helps companies understand why customers “fire” products and what causes dissatisfaction.

Real-World Example: AI-Powered JTBD in Action

📌 Netflix’s AI-Powered Personalization (JTBD Success)

  • Traditional recommendation systems categorized viewers by demographics.
  • Netflix shifted to a JTBD-based model, recognizing that:
    • Some customers “hire” Netflix to relax after work.
    • Others “hire” Netflix to bond with family ou learn something new.
  • AI-driven personalization now tailors recommendations based on viewing behaviours and inferred customer jobs.

📌 Spotify’s AI and JTBD Strategy

  • Spotify’s AI doesn’t just recommend music—it recommends based on customer “jobs.”
  • Recognizing that music is often hired to manage emotions, Spotify introduced mood-based playlists and AI-curated daily mixes.

AI-Powered JTBD in B2B Contexts

📌 Salesforce’s AI-Driven Customer Relationship Management (CRM)

  • AI-powered Salesforce Einstein analyses customer interactions to determine:
    • Why certain customers are at risk of churn.
    • What “job” the customer is trying to accomplish.
  • Instead of relying on static customer profiles, Salesforce uses real-time AI insights to adjust strategies dynamically.

💡 Key Insight: AI alone cannot replace human intuition and strategy—but when combined with Pensamento JTBD, it becomes a powerful tool for predicting and fulfilling customer needs.

JTBD + AI Business Agility: Perfect Match in Digital Age

Why Business Agility Needs JTBD Thinking

Agile businesses thrive by adapting to customer needs and iterating quickly. JTBD helps agile teams by:
✔️ Clarifying customer priorities → Teams focus on what truly matters to customers.
✔️ Avoiding feature creep → Prevents businesses from adding unnecessary AI features that don’t solve real jobs.
✔️ Supporting rapid prototyping → Businesses test whether a product actually fulfils a job before scaling.

Case Study: How Agile Businesses Use JTBD

📌 Amazon’s AI-Powered JTBD Approach

  • Amazon doesn’t just sell products—it optimizes for different customer jobs.
    • Prime members “hire” Amazon for ultra-fast, convenient delivery.
    • Kindle users “hire” Amazon for access to instant digital reading.
  • Amazon’s AI identifies changing customer jobs and adapts product offerings dynamically.

📌 Tesla’s AI and JTBD Strategy

  • Tesla’s autonomous driving AI isn’t just about self-driving—it’s about solving the job of reducing driver fatigue and increasing convenience.
  • Instead of competing with traditional car brands, Tesla focuses on software-based agility, continuously updating features based on evolving customer jobs.

How Businesses Can Implement AI-Powered JTBD for Competitive Advantage

Step 1: Identify Customer Jobs with AI-Powered Behavioural Data

📌 Use AI-driven customer journey mapping to analyse how people interact with products and services.

Step 2: Align AI and Business Agility with JTBD Insights

📌 Design agile business models that adapt to customer job changes dynamically.

Step 3: Integrate AI-Driven Personalization Based on Customer Jobs

📌 Use AI-powered recommendation engines to match products/services to real customer jobs.

Step 4: Leverage Conversational AI & Sentiment Analysis for Customer Feedback

📌 Monitor AI chatbots and support interactions to detect customer struggles and pivot business strategy accordingly.

Future of JTBD, AI, and Business Agility

✅ AI is a powerful tool, but it must be guided by Jobs-to-Be-Done insights.
✅ Business agility is essential for adapting to evolving customer needs.
✅ JTBD thinking transforms AI-driven business models from feature-driven to truly customer-centric.

Citations & References

  • CB Insights. (2023). The Top Reasons Startups Fail.
  • Christensen, C. M., Hall, T., Dillon, K., & Duncan, D. S. (2016). Competing Against Luck: The Story of Innovation and Customer Choice. Harper Business.
  • McKinsey & Company. (2023). The State of Innovation in Global Business.
  • Harvard Business Review. (2019). Why Most New Products Fail: Lessons from 40,000 Launches.
  • Netflix AI Personalization Case Study, MIT Technology Review (2022).
  • Tesla AI Strategy Report, Forbes (2023).
  • The Innovator’s Dilemma. Christensen, C. (1997). Harvard Business School Press.

JTBD PDF Explanation

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Foto de Evangeline Shaw

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