Con demasiada frecuencia, en nuestros entornos laborales y personales, nos encontramos con palabras como “experimentemos”, “probemos”, o frases como “vamos viendo”, ¿no? Pero, ¿por qué no innovar a partir de esos experimentos? Y, ¿por qué es tan importante experimentar?
Los datos hablan por sí solos
El 90% de las startups y nuevos productos fracasa (1), y casos de grandes compañías que por no experimentar e innovar tuvieron que dejar de operar los hay de sobra: Kodak, que por no innovar, o no vio o no quiso adaptarse a la fotografía digital. Blackberry, fue un producto revolucionario al ofrecer el teclado y por quedarse aferrado a su diferencia competitiva, no se subió hasta varios años más tarde a las pantallas táctiles. Y por mencionar algún otro más, mientras que Netflix mandaba las películas por correo, Blockbuster tenía claro que tenía que seguir manteniendo las tiendas físicas. En el 2000 Netflix ofreció a Blockbuster una alianza que fue rechazada por su CEO. 14 años después, Blockbuster se vio obligado a cesar sus operaciones, mientras que Netflix dominó el mercado del Movie Streaming en casa.
Desde siempre el ser humano se vio motivado a investigar y experimentar. El método científico, originado en el siglo XVII trajo una formalidad al aprendizaje basado en el entendimiento de sus principios y causas. Anteriormente este conocimiento se obtenía a través de medios más precarios. Entonces, ¿por qué volver al antes si, sabemos que mediante la formulación de un experimento podremos obtener evidencia y la posibilidad de tomar mejores decisiones que impacten en nuestro negocio o reducir el riesgo de lanzamiento de nuestro producto?
En general solemos partir de una (o varias) ideas, y queremos llegar con la misma, cuanto antes, a un ambiente productivo, o al cliente. Digamos, al negocio. Aquí es donde ya nos encontramos con el primer problema: El camino a recorrer entre una idea y el negocio no es una línea recta, sino que tiende a ser un camino sinuoso, más bien parecido a una carretera en la que se suben montañas, nos encontramos con curvas peligrosas e inclusive, con algún camino cerrado.
“¿Por qué es importante experimentar? Y cómo hacerlo sin fracasar en el intento” por Rodrigo Ryan
Lógicamente esto significa que al comienzo, cuando la idea no es tan clara y no se tiene demasiada evidencia, podemos decir que lo único que tenemos es un bosquejo de algo que potencialmente puede llegar a funcionar o no.
Ej: Creemos que si lanzamos una funcionalidad de pago con NFC para móviles, las personas migrarán a este sistema y prescindirán del uso de efectivo.
Entonces, ¿cómo reducir el riesgo y la incertidumbre a medida que vamos probando nuestras ideas, sin necesariamente invertir mucho al experimentar?
En primera instancia es importante mencionar que es importante fallar rápido, para aprender aún más rápido, y a su vez hacerlo a bajo costo. ¿Pero cómo lograrlo sin caer en la trampa de gastar miles de euros en un experimento fallido? ¿Cómo seleccionar aquellas ideas que tienen más impacto sin perder la urgencia de llegar al negocio? Y, ¿Cómo evitar caer en la trampa de suponer que algo funcionará solo por el hecho de que yo, como individuo, lo usaría sin dudarlo?
Existen una serie de herramientas y pasos que pueden ayudarnos a la hora de definir correctamente al experimentar, de tal forma que se reduzca el riesgo a medida de que vayamos ganando confianza sin perder el foco en nuestra idea, pudiendo validar, refutar, agregar información debido a nuevos descubrimientos o continuar experimentando si los resultados no fueran concluyentes. Los pasos a seguir serán:
1. Selección y priorización de la idea
Basado en el marco de experimentación propuesto por David J. Bland, puedo comentarles mi experiencia desde lo que he utilizado simplificando un poco el proceso propuesto. En un Mapa de Suposiciones, podremos seleccionar aquellas ideas que según su importancia y evidencia encajen en el sector superior derecho, es decir, aquellas que son importantes y sobre las que aún no tenemos evidencia. Es importante utilizar una priorización relativa de acuerdo al valor aportado en el eje de importancia.
2. Definición y medición de hipótesis
Ya tenemos nuestras ideas seleccionadas, ahora debemos definir nuestras hipótesis, para esto, nos ayudará a mantener el foco en nuestro proceso para experimentar mediante la definición de los resultados que queremos obtener. Debemos definir los siguientes cuatro puntos:
Definir nuestras hipótesis
Las mismas deben ser redactadas de tal forma que quede claro lo que creemos que va a ocurrir ya que ese será nuestro norte para definir correctamente el resultado que esperamos.
Definir el experimento o cómo vamos a probar nuestra hipótesis
Es la prueba o experimento que llevaremos a cabo para demostrar nuestra hipótesis. Quizá sea el momento más importante al momento de experimentar. Para definir nuestro experimento tendremos en cuenta estas cuatro variables: el coste, la fuerza de la evidencia que pueda llegar a aportar, el tiempo de puesta en marcha y el tiempo de ejecuciónEstos cuatro factores serán determinantes al momento de elegir la mejor apuesta.
Si bien este artículo no trata sobre cuáles experimentos se pueden llevar a cabo, ya que eso dependerá en gran parte de lo que queramos validar, podremos mencionar algunos como ser:
- A/B Testing: que es un método para comparar dos versiones, se compara una versión A con su variante B, luego se determina cuál tuvo mayor aceptación.
- Wizard of Oz: Consiste en generar una experiencia para el cliente y que entregue valor pero por medio de un proceso manual, es decir, no haciendo uso de la tecnología. Los clientes desconocen esto, para ellos es todo automático/digital.
- Mock Sale: Se expone al cliente algo que no existe. Este “algo” es un prototipo de alta fidelidad. Luego se analiza la viabilidad.
Definir una métrica
Definir una métrica que será el criterio que tomaremos como base para definir el éxito (o no) de nuestro experimento, este paso es importante ya que nos permitirá luego entender donde nos encontrábamos inicialmente y tomar una decisión. La métrica que definamos debe ser fácil y rápida de obtener.
Definir un criterio de éxito
Lo que debe ocurrir para definir el éxito (o no) de nuestro experimento. Es el valor objetivo al cual esperamos alcanzar para tomar una decisión.
3. Validación de la hipótesis y obtención de insights
Así como también es importante elegir el mejor experimento, también es importante capturar el aprendizaje luego de su ejecución. Significa que obtendremos insights a partir de los experimentos planteados para luego decidir.
Para esto debemos tener en cuenta las siguientes variables: La evidencia, el nivel de confianza en la misma y la cantidad de datos aportados por el experimento.
La evidencia
¿Qué aprendimos al experimentar? No es nada menos que lo que se aprende de analizar los resultados. La evidencia puede clasificarse en:
El nivel de confianza y la calidad de los datos
Es importante asegurarse de que uno experimentó lo suficiente como para poder tomar una decisión con datos. Por eso, es importante tener en cuenta el Nivel de Confianza. Un ejemplo de esto podría ser: Comenzar con entrevistas para obtener algunos insights iniciales sobre dolores y fortalezas de unos pocos clientes. A continuación, aumentar la escala, realizando encuestas que permitan alcanzar otro tipo de insights y por último, realizar una venta simulada para generar evidencia más robusta, que permita un entendimiento más profundo del cliente.
Aprender más rápido que todos los demás ya no es suficiente. Hoy más que nunca es importante poner ese aprendizaje en acción, porque lo que has aprendido tiene una fecha de caducidad.
5 consejos para lograr
una experimentación rápida
- Probar lo más barato posible: Mientras más grande o complejo sea el experimento más tiempo nos llevará validar sus hipótesis.
- Probar lo más rápido posible: Mientras más demoremos el experimento más tiempo y dinero gastaremos.
- Aumentar la solidez de la evidencia con múltiples experimentos para una misma hipótesis
- Priorizar aquellos experimentos que produzcan una evidencia más sólida por sobre los demás.
- Reducir lo máximo posible la incertidumbre antes de ponernos a construir un producto o funcionalidad nueva.
4. Toma de una decisión
Ya sea si decidimos invertir más tiempo, esfuerzo y dinero en nuestro experimento o, si por algún motivo deseamos descartarlo, es importante tomar una decisión en base al aprendizaje recolectado.
Si sientes que hoy estamos aprendiendo mucho más rápido que en cualquier otro momento de la historia registrada, es posible que tengas razón. Las personas de hoy en día están expuestas a más información en un sólo año, que las que a principios de 1900 experimentaron en toda su vida. Tanto los mercados como la tecnología se mueven tan rápido que los conocimientos que obtuvimos de nuestros experimentos pueden expirar en cuestión de meses, semanas, o incluso días.
Para tomar una decisión en este punto, las posibilidades que tenemos son:
- Pivotar: Si los resultados no cumplieron con el criterio de éxito, pero aún creemos que falta algo por probar, o, si se han descubierto insights que hacen que mediante el cambio de alguna variable en nuestro experimento se obtengan resultados diferentes.
- Perseverar: Si los resultados alcanzados son inciertos y se requiere continuar experimentando para poder obtener resultados concluyentes. En este caso es importante tomar un experimento que proporcione evidencia y datos más fuertes.
- Eliminar: Es la decisión de descartar una idea basada en evidencia e insights generados en experimentos. La evidencia muestra que la idea no funcionará o que el potencial de ganancia es insuficiente.
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