Después de 14 años trabajando con startups en etapas tempranas he podido ver casi casi todo en términos de ideas, hipótesis y validaciones de esas hipótesis. Algunas startups trabajan por años para validar una hipótesis para darse cuenta que su validación fue incorrecta. Otras startups validan en unas cuantas horas y logran seguir el desarrollo de su producto con éxito.
¿Qué hace la diferencia?
La diferencia entre uno y otro no tiene nada que ver con si la idea inicial es buena o mala o la calidad de los fundadores.
La diferencia recae en entender bien si estamos validando lo correcto o no.
Si queremos, por ejemplo, construir el nuevo app de productividad que va a cambiar el mundo podríamos querer validar si hay demanda primero. El próximo paso sería encuestar a 100 personas sobre su uso de apps de productividad.
Supongamos que 99 de 100 personas nos dicen que usan apps de productividad regularmente. ¡Genial! Validamos demanda, ¡vamos a construir!
Esta validación, aunque bien hecha y con buen resultado, no está validando lo correcto. Lo que validamos es que los usuarios ya usan o usarían un app de productividad, no necesariamente que usarían uno nuevo. Nuestro nuevo app de productividad estaría compitiendo contra Apple Notes, Sharepoint, Notion, Asana, Things — ¡gigantes! Nuestro usuario nos dijo que usaría un app de productividad que podría ser hasta un cuaderno y un lápiz, no nos dijo que usaría el nuestro porque el nuestro ni siquiera lo conocen.
Construir basado en esta validación podría ser un error.
Veamos el caso de Andrew Wilkinson, el fundador de Tiny, una “holding company” que tranza con un market cap de más de US$1B. Hace años Wilkinson fundó Flow, un app de productividad. Le metió más de US$10M en total. Era un excelente app, mejor que cualquier otro en el nicho de productividad. Meses después nació Asana, fundada por un ex-miembro del equipo fundador de Facebook.
Asana ganó. No porque fuera mejor app (no era), sino porque entendió como meter capital a publicidad para conseguir usuarios a un precio que generara rentabilidad.
La validación de Wilkinson fue: ¿la gente quiere una mejor app? Validó que sí y construyó eso. Pero la validación que ganó fue la de Asana: “si tenemos un app “commodity” como productividad, ¿podemos crear un sistema de adquisición de clientes con pauta que sea rentable?”
No todas las validaciones nos dan resultados, tenemos que asegurar que validamos lo importante de manera correcta.
Hagamos un muy breve repaso de lo que es una validación de hipótesis y veamos cuáles tipos de validaciones generan mejores resultados y de cuáles te deberías de alejar.
Repaso: hipótesis y validación
Antes de invertir tiempo y recursos en desarrollar un producto o servicio, es crucial asegurarse de que existe una necesidad real en el mercado, de que tu solución es válida y que entendés los obstáculos de modelo de negocios, de cultura y cualquier otro que esté en el camino de tu startup y el crecimiento.
Tus creencias de lo que va a permitir que tu producto crezca en un mercado se llaman “hipótesis” y son lo que te permite probar tus suposiciones y ajustar tu estrategia antes de destinar tus recursos limitados a un camino específico.
Por ejemplo, una hipótesis puede ser “los profesionales quieren mejores apps de productividad para ahorrar tiempo y hacer más trabajo valioso” o “usando pauta en Facebook puedo obtener usuarios a un costo de adquisición de menos de US$0.5 para convertir el 5% a un plan pago que haga el negocio rentable”.
Ahora, nuestro trabajo es entender si estas hipótesis llevan a validaciones que nos generen insights veraces y valiosos para continuar nuestro camino.
Métodos de Validación
Las hipótesis que se definan en tu startup pueden ser validadas de diferentes maneras, pero para todos los procesos de validación es necesario construir algo, por más pequeño o simple que sea, y sacarlo al mundo de una manera u otra.
Todos los métodos de validación requieren recursos monetarios, humanos y de tiempo, por eso es importante ir aprendiendo cuáles métodos son más valiosos para nuestro caso específico y asegurar que estemos trabajando en validar lo correcto, de la manera correcta con las métricas correctas.
Una validación “buena” o “mala” no depende del nivel de tecnología o instrumento utilizado, sino de asegurarse de que se entiende bien el nivel de fidelidad de los resultados y las necesidades de información dependiendo de la etapa en la se encuentran.
Una encuesta en papel puede ser mejor que un prototipo de app en etapas muy tempranas, y un producto en preventa puede ser mejor que un render del producto en etapas más avanzadas.
Veamos los diferentes niveles de fidelidad que pueden tener los diferentes métodos de validación.
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Alta o baja fidelidad
“El viernes nos vemos de fijo”.
Todos conocemos esa frase. Todos la hemos dicho y todos la hemos recibido. En la mayoría de los casos, no nos vemos el viernes con esa otra persona. ¿Por qué? Porque decir algo y hacer algo son 2 cosas muy diferentes.
Si queremos saber si una persona está dispuesta a que nos veamos el viernes, una manera de hacerlo es preguntarle y que nos responda. Aunque recibimos información válida tenemos que entender que esa información puede estar sesgada por muchas cosas: le da pena decir que no, en ese momento sí tiene ganas de salir el viernes pero puede cambiar de opinión, contestó rápido y sin pensar, etc.
A este tipo de validaciones las llamo validaciones de “baja fidelidad”. Son validaciones y sí es información y tal vez es más valioso que no tener información del todo pero no podemos confiar mucho en ella. No refleja la realidad de las acciones que va a tomar la persona.
Una mejor manera de saber si alguien está dispuesto a vernos el viernes puede ser que lo ponga en su calendario. Eso requiere más esfuerzo, lo compromete un poco más. Pero la mejor manera de saber es si la persona compra entradas al cine para la película del viernes. Esa acción, esfuerzo y uso de recursos demuestra que la probabilidad de que sí quiere vernos el viernes es muy alta.
A las validaciones que se basan en acciones, las llamo validaciones de “alta fidelidad”. Nos dan información en la que podemos confiar muchísimo más y nos da más seguridad para seguir adelante.
La validación más popular para fundadores por primera vez en etapas iniciales es la encuesta. No es un mal instrumento y se recomienda mucho en procesos de incubación como primera validación, pero tenés que entender el nivel de fidelidad.
Piensen en momentos que ustedes han contestado encuestas. ¿Lo hacen con ganas o sin motivación? ¿Contestan bien o por salir del paso? ¿A veces han contestado encuestas por hacerle un favor a un amigo sin ser realmente el mercado meta?
La información que recibimos de encuestas es de baja fidelidad — no son un buen indicador de las acciones que alguien va a tomar. En una encuesta podemos creer que sí vamos a pagar $100 anuales por un app, pero cuando llegue el momento de sacar la billetera es diferente.
Además, las preguntas en las encuestas tienden a ser cerradas, de marcar con equis o contestar rápido. No nos dan mucha información. Es muy diferente marcar una opción que dice “viernes” para el día en que prefiero salir a poder explicar que me gusta salir los viernes pero antes de las 8pm y depende de si encuentro niñero para mis hijos.
La mejor validación, la de más alta fidelidad, es la que demuestra la intención de la acción requerida. Si lo que estoy buscando es un sign-up a mi plataforma debería de validar una intención de sign up aunque sea con un form de Google. Si la intención que quiero validar es de compra, debería correr un experimento que lleve al cliente a hacer un pre-order o simule una compra.
La meta de validar no es sólo tener información para poder continuar. La meta de validar en nuestro proceso es realmente cuestionarnos si nuestras hipótesis son correctas o no, que nos permitan ver cosas que no estamos viendo porque no conocemos perfectamente la industria o el cliente y hasta asegurarnos de que no nos estamos sesgando y confiando en lo que creemos es correcto.
Validar es aprender lo más que podamos para ser responsables con nuestras decisiones de cómo vamos a usar nuestros recursos y ser eficientes en realmente generar valor para nuestros clientes.
Andrew Wilkinson construyó un app que muchos alabaron por sus características y diseño. Generaba mucho valor en productividad — para las pocas personas que lo usaron. El problema es que Wilkinson no validó lo que tenía que haber validado con alta fidelidad. Validó la cosa incorrecta con baja fidelidad y, aunque terminó construyendo algo valioso, no se tradujo a resultados de negocio.
Validar no es solo un “check” para pasar un curso o cumplir con un requerimiento, es el proceso más importante en el desarrollo inicial de nuestra startup. No es malo validar con encuestas, pero hay que entender la fidelidad de los datos y si estamos obteniendo los resultados a la hipótesis correcta.
Pueden recordar estos tips para sus procesos de validación:
- Asegurar de que se está validando la hipótesis correcta (demanda, negocio o solución)
- Entender la fidelidad de la información que genera cada validación (son “palabras” o “acciones”)
- Entender la necesidad de fidelidad según la etapa: en etapas iniciales las validaciones con fidelidad más baja están bien para poder avanzar a crear validaciones con fidelidad más alta
- Asegurar que estamos aprendiendo de las validaciones y estamos eliminando nuestros propios sesgos o falta de conocimiento del tema.
La mejor validación no es la que es más rápida o más eficiente, es la que nos genera confianza de que la decisión que vamos a tomar de cómo usar nuestros recursos está bien justificada. Esa confianza aumenta sabiendo que estamos validando las hipótesis correctas con un grado de fidelidad alineado a la etapa en la que estamos.
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