El primer artículo donde empecé a hablar de experimentación, me centré en los beneficios que ofrece: al cliente, a la cultura de la organización y a sus finanzas. Una gran idea y propuesta de valor, hay que llevarla al día a día de la operación para que ese valor se convierta en una realidad, y por eso en este artículo voy a compartir con vosotros cómo podemos empezar a definir nuestros experimentos.

Definir experimentos es un acto de humildad donde la organización pone al cliente en el centro para aprender.

Información del experimento

Cuando definimos experimentos estamos poniendo nuestro foco en el problema u oportunidad para buscar aprendizajes validados, por lo tanto, vamos a construir una definición que nos permita poner al cliente en unas situaciones donde su comportamiento nos dé la información que necesitamos para aprender, considerando que aprendemos tanto si descubrimos que estamos en lo correcto como si descubrimos que no lo estamos.

  • Contexto. Hemos observado… – descripción del problema, oportunidad, comportamiento actual del cliente con ejemplos y datos de impacto.
    • Dado #contexto, cuando #hecho, entonces #comportamiento con un impacto de #datos
  • Hipótesis. Creemos que… – nuestra propuesta de valor en el #journey del cliente (visual siempre que sea posible) – entonces… – comportamiento esperado.
    • Dado #contexto, cuando #hecho, entonces #comportamiento
  • Ejecución. Estaremos en lo correcto si – condiciones del experimento:
    • conseguimos un incremento/decremento del XX en #métrica
    • para el #peso – varía según riesgo del experimento
    • de los #segmentoClientes
    • que usan #plataforma
    • en el/los #mercado
    • entre #fechaInicio y #fechaFin
  • Resultado. Hemos aprendido que… – conclusiones:
    • el experimento ha conseguido un incremento/decremento del XX en #métrica
    • que extrapolado al 100% de los clientes supondría un incremento/decremento del XX en #métrica
    • y consideramos la hipótesis queda #resultado – neutra, validada, refutada
    • por tanto vamos a #siguientePaso – implementar en producto final, iterar sobre el experimento, no seguir experimentando en esta línea

¿Esto es todo para definir experimentos? depende. La información que menciono arriba no es la única, ni la perfecta, ni una receta, sino un storytelling bastante completo de la información que más veces he visto y leído que componen los experimentos. Sin embargo, es posible que en algún otro contexto haya alguna información que se omita o gestione de otra manera, ante la duda de qué es mejor o peor, os recomiendo hacer vuestros propios experimentos en la manera de trabajar, para así aprender qué hace falta o sobra. Desde mi punto de vista, usaría la mínima información necesaria para tomar una decisión.

Artefactos de experimentación

Una vez tenemos la información que definen nuestros experimentos, debemos definir un artefacto de trabajo, es decir, en qué herramienta se gestiona esta información, información pública y transparente para su posterior uso en sesiones de toma de decisiones. Veamos algunos ejemplos:

  • Google Spreadsheet donde la información arriba mencionada podría ponerse en columnas, para tener un listado de todos los experimentos a priorizar y ejecutar:
    • Pros – toda la información en un único lugar donde fácilmente puedes sacar tablas o gráficos de datos en base a tu lista de experimentos
    • Contras – quizá formato no presentable fácilmente aunque depende de los hábitos de trabajo tu organización
  • Google Slides donde la información arriba mencionada podría ponerse en una única slide y en las siguientes el contenido más visual así como una representación gráfica de los resultados del experimento:
    • Pros – formato fácilmente presentable en sesiones de trabajo y diferentes audiencias
    • Contras – no cubre tener un backlog de experimentos que podamos priorizar
  • JIRA donde los item podrían tener campos personalizados para los mencionados arriba, o usar la descripción para poner el storytelling, o combinarse con un Google Slides cuyo enlace está en la descripción:
    • Pros – poder incluir estos items de trabajo en el backlog de los equipos si trabajan con esta herramienta, definir el ciclo de vida del experimento y medir el time-to-discover, tener un backlog a priorizar público
    • Contras – quizá formato no presentable fácilmente aunque depende de los hábitos de trabajo tu organización

¿Con cuál de los artefactos me quedo a día de hoy? con el que sea más fácil de adoptar por los equipos que van experimentar.

No basta con saber que experimentar aporta valor, tenemos que ser capaces de operar la experimentación, escalar el mindset y la operativa de forma masiva.

Os quiero recomendar el libro de Luis Díaz del Dedo sobre “Growth Hacking” que me encanta por cómo aborda con todo detalle el proceso, las métricas y además combinado con sus vivencias personales.

Más referencias:

Si me comparten más referencias sobre experimentación, las incluiré en el artículo con su mención y así, tendremos más recursos para seguir aprendiendo juntos.

3 pensamientos

  1. No sé si lo puedes incluir exáctamente como experimentación individual, pero el libro “Running Lean” de Ash Maurya incorpora como experimentación completa el proceso de creación de una empresa/producto. Es interesante para llevar a la práctica el “Lean Startup” de Eric Ries.

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