¿Cómo se construye algo desde cero? ¿Cómo saber si debería de construirlo del todo? Desde hace un par de décadas, referentes del mundo de startups como Eric Ries y YCombinator han hecho popular el método llamado “Lean Startup” en el que se apalanca el método científico para construir productos eficientes que indiquen a los emprendedores qué deberían de construir y si vale la pena el uso de recursos (dinero y tiempo) para construirlo. Spoiler alert: no es fácil. Por eso es importantísimo interiorizar esa mentalidad y filosofía de desarrollo cuanto antes para aprender a ejecutar.
Dada la naturaleza de crear algo que no existe, tenés que comenzar utilizando supuestos para definir y probar hipótesis por medio de experimentos… Una hipótesis es una suposición clara y comprobable de tu modelo de negocio, producto o mercado. Ejecutar experimentos para probar esas hipótesis te ayuda a tomar decisiones más informadas, ahorrando tanto tiempo como recursos, y aumentando significativamente tu probabilidad de construir una startup exitosa.
El ciclo de validar hipótesis tiene 3 fases: construir, medir y aprender. Exploremos cada una para que podás aplicar este proceso en tu startup.
Construí tu hipótesis
Para definir y elegir la hipótesis correcta, tenés que tener mapeados todos los supuestos de tu proyecto ( modelo de negocio, cliente y producto o servicio). Un supuesto es algo que creés que va a hacer que tu startup funcione pero no tenés datos para justificarlo.
Las mejores hipótesis tienen un proceso de investigación y observación por detrás para asegurar que estén basadas en lógica y razonamiento. Para construir una buena hipótesis:
- Hacé preguntas críticas. Sobre el comportamiento de tus clientes, el problema que están buscando solucionar, el producto que quisieran adquirir, las estrategias de mercadeo y el modelo de generación de ingresos que esté ligado a todo esto.
- Asegurate de que tu hipótesis sea específica y medible. En lugar de decir: «Mejorar el UX de nuestra app aumentará la satisfacción del cliente», decí «Mejorar la interfaz de usuario de nuestra app aumentará las tasas de retención de clientes en un 20% dentro de tres meses.» O bien, en vez de decir “Creo que las empresas están interesadas en pagar”, decí “50% del tráfico a nuestro website clickea sobre el botón de planes y precios”.
Una vez que hayas hecho esto es hora de entender cuál es la hipótesis más importante para validar el modelo: Si no lográs comprobar esa hipótesis, todo lo demás deja de tener sentido. Por ejemplo, si tus principales hipótesis son:
- Mi cliente meta está dispuesto a pagar por solucionarles el problema de poder enviar emails de mercadeo.
- Mi cliente meta quiere un app en el teléfono.
- Mi cliente meta va a necesitar 3 accesos de usuario para cada cuenta.
Entonces la hipótesis más relevante es la #1 porque si la #1 no es cierta entonces la #2 y la #3 no importan. Otra manera de verlo es, ¿cuál de las hipótesis, si se valida, me da más confianza en usar mi tiempo y recursos para seguir construyendo?
Identificar las hipótesis más relevantes nos garantizan un proceso de medición y aprendizaje más eficiente.
Medí y validá los resultados
El segundo paso es definir las métricas clave que usarás para evaluar la hipótesis. Si estás probando las tasas de retención de clientes, las métricas podrían incluir el número de clientes que repiten, la retroalimentación de los clientes y la duración promedio de retención del cliente. Si estás probando interés de compra, tus métricas podrían incluir conversión de la pauta en RRSS, tráfico al sitio y clicks de conversión dentro del sitio.
Una vez que definás las métricas, diseñá un experimento que optimice el uso de tus recursos: ¿Qué puedo construir que me permita recopilar estas métricas y aprender de ellas de la manera más rápida y costo-efectiva posible?
Los A/B tests, landing pages, mockups, encuestas y entrevistas a clientes son métodos comunes para recopilar datos y obtener insights. La clave aquí es entender que no necesitás un “producto final” para salir a probar estas cosas – sólo necesitas un producto mínimo viable (PMV) que te permita interactuar con los usuarios o clientes para validar tu hipótesis crítica.
Analizá los aprendizajes
Una vez que hayas corrido tu experimento, es hora de analizar los resultados. ¿Qué te dicen los datos? ¿Qué decisiones deberías de tomar de acuerdo a estos resultados reales? Decidí si deberías cambiar la hipótesis y probar de nuevo, o si tenés suficiente datos para justificar seguir adelante con tu plan.
Si la hipótesis es validada, integrá lo que aprendiste a tu mapeo de supuestos y modelo de negocios. Si no, aprendé de los resultados y formulá una nueva hipótesis para probar.
En resumen
Este ciclo de validación de hipótesis es crucial para tomar decisiones basadas en datos y evitar trampas comunes como invertir tiempo y recursos en áreas improductivas.
Tené cuidado con los errores comunes cómo no ser lo suficientemente específico en tu hipótesis o no elegir métricas clave apropiadas. Interiorizá este proceso y tenelo como una filosofía valiosa que lleve a todo el equipo a tener menos miedo, construir eficientemente y siempre buscar los datos para tomar decisiones. De esta forma podrán construir soluciones que tengan mejores probabilidades de éxito.