🤨 la presentación es convincente;
🤨 el jefe asiente;
🤨 el equipo ya discute la escalabilidad;
🤨 el mercado aún no sabe que ahora está obligado a comprar esto.
Para no conocer la verdad después de inversiones serias, se utiliza el ciclo HADI — un método para probar hipótesis mediante experimentos cortos.
🔤- Hypothesis
🔤- Action
🔤- Data
🔤- Insights
En lenguaje humano: Hipótesis → Acción → Datos → Conclusiones.
🔤 — Hypothesis
Una hipótesis no es: «Creo que a los clientes les gustará».
Eso es una opinión. A veces experta, a veces colectiva, a veces expresada por la persona con el grado más alto. Pero sigue siendo una opinión.
Una hipótesis de trabajo suena concreta:
Si hacemos X para la audiencia Y, el indicador Z cambiará de A a B en un plazo determinado, porque…
Por ejemplo: Si ofrecemos una caja de prueba en lugar de un palé, la conversión al primer pedido aumentará, porque se reduce el riesgo de la compra de prueba.
El criterio de éxito se define de antemano. De lo contrario, la falta de ventas siempre se puede explicar con «aumento del reconocimiento».
🅰️ — Action
Luego se necesita un experimento mínimo que dé la respuesta.
No es necesario construir inmediatamente una producción, lanzar un stock anual y escribir una estrategia hasta 2035.
Se puede hacer un prototipo, una oferta de prueba, una muestra demostrativa o un lote pequeño.
La tarea del experimento no es crear un producto perfecto, sino obtener conocimiento útil de forma rápida y económica.
🔤 — Data
Antes del lanzamiento definimos:
— qué medimos;
— cuánto dura la prueba;
— qué resultado consideramos éxito;
— con qué resultado nos detenemos.
Es importante no confundir las métricas de negocio con las métricas de vanidad.
Las visualizaciones y los alcances se ven bonitos. Pero el negocio se confirma con pedidos, disposición a pagar, compras repetidas y margen.
🔤 — Insights
Los datos muestran qué ocurrió. El insight explica por qué ocurrió y qué hacer a continuación.
«Recibimos 20 solicitudes» — datos.
«Los clientes están interesados, pero el volumen mínimo de suministro es demasiado grande» — conclusión.
«En el siguiente ciclo probamos el suministro en cajas a través de un distribuidor» — decisión.
La hipótesis puede confirmarse, confirmarse parcialmente o no confirmarse. La última opción también es un resultado.
Mejor un experimento barato hoy que un heroísmo caro dentro de un año.
🌏Cómo funciona en empresas globales
📺Netflix probó reemplazar la calificación de cinco estrellas por los botones «me gusta» y «no me gusta». Una mecánica más simple aumentó la actividad de los usuarios y mejoró las recomendaciones.
📱Dropbox antes del desarrollo completo verificó la necesidad mediante investigaciones y prototipos cliqueables. Primero averiguaban si el escenario era necesario para el cliente, y solo después construían la solución.
🏠Airbnb probó el impacto de las fotos de calidad en las reservas. El alojamiento en sí no cambiaba — cambiaba la forma de mostrar su valor.
🟠¿Y qué pasa en mis proyectos/productos?
No corro a construir y lanzar una nueva producción, no tiene sentido en las primeras etapas, cuando el producto no es popular, no tiene demanda confirmada, y el CAPEX colosal simplemente no se justifica en condiciones de incertidumbre.
El enfoque es extremadamente simple:
1️⃣ produces en laboratorio un par de muestras experimentales de diferentes formulaciones para pruebas de campo
2️⃣ visitas a 2-3 clientes para probar en objetos reales
3️⃣ determinas la formulación funcional, calculas la economía unitaria en función del mercado
4️⃣ produces un lote piloto para cubrir al menos 2-3 distribuidores
5️⃣ lanzas ventas de prueba con el objetivo de «tantear» el mercado
Cuando las métricas del experimento muestran que la demanda se ha confirmado, pasas al siguiente paso: escalar.
Cabe señalar que HADI no garantiza el éxito de cada idea. Ayuda a entender rápidamente qué escalar y qué es mejor detener antes de que la idea comience a exigir presupuesto.
Si te fue útil, pon 🔥
Comentarios
0Aún no hay comentarios.