Cambie la forma en que aborda los experimentos con este marco de 7 pasos

La experimentación es esencial para los equipos de productos. Pero si lo haces mal, es mejor que no lo hagas. Para que sus experimentos valgan la pena, sean predecibles y sostenibles, necesita un sistema que alinee sus pruebas en torno al crecimiento del negocio y los problemas de los clientes.

Por qué necesita un marco de experimentación

La experimentación permite que los equipos trabajen con una mentalidad de crecimiento, donde operan con el entendimiento de que su conocimiento sobre el producto y sus usuarios puede cambiar. Pueden aplicar métodos científicos para cerrar la brecha de percepción y realidad que ocurre naturalmente al escalar productos y alinearse con lo que los clientes realmente necesitan.

Cuando los equipos experimentan de manera ad hoc, los programas de experimentación fallan y las organizaciones eliminan la experimentación de sus procesos internos de toma de decisiones. Un marco evita esa situación al garantizar que sus experimentos beneficien a sus usuarios y, por lo tanto, a su negocio.

La experimentación es clave para tomar decisiones que tengan un impacto comercial significativo. La intuición por sí sola es excelente y puede brindarle buenos resultados, pero su proceso de toma de decisiones no será sostenible ni confiable.

La experimentación te ayuda a desarrollar una mentalidad de crecimiento

Cuando la experimentación es una parte integral de tu trabajo, te ayuda a alejarte de una mentalidad fija, donde nunca actualizas lo que crees sobre tu producto, y trabajas con una mentalidad de crecimiento. En lugar de confiar en sus suposiciones, aprende y actualiza continuamente su conocimiento. Luego, puede tomar las mejores decisiones posibles para su negocio y sus clientes.

La experimentación te ayuda a actualizar tus instintos y a tomar mejores decisiones.

Si no experimentas, tomas decisiones basadas en la intuición o simplemente en lo que la voz más alta de la sala piensa que es lo correcto. Con la experimentación regular, puede tomar decisiones basadas en el aprendizaje de los datos.

Es posible que tome decisiones intuitivas con éxito durante mucho tiempo, pero es difícil escalar la intuición en una empresa a medida que crece. Tampoco puedes saber cuándo tu intuición se vuelve obsoleta y equivocada.

A medida que una organización crece y cambia, su intuición (lo que cree acerca de sus productos, clientes y el mejor camino de acción) expira constantemente. Cuando aprende de la experimentación, puede perfeccionar y actualizar su intuición en función de los datos que obtiene.

La experimentación lo ayuda a permanecer cerca de sus clientes

La experimentación le permite mantener la brecha de percepción y realidad (el espacio entre lo que cree que quieren los usuarios y lo que realmente quieren ) al mínimo. Cuando se encuentra en las primeras etapas de su producto y trabaja para encontrar la adecuación del producto al mercado, está cerca de los clientes. Hablas con ellos y eres consciente de sus emociones y sus necesidades.

Pero a medida que comienzas a escalar, la brecha entre la percepción y la realidad crece. Tienes que lidiar con clientes de menor intención y usuarios adyacentes. No puede hablar con los clientes como lo hizo en las etapas iniciales de desarrollo del producto porque hay demasiados. La experimentación lo ayuda a encontrar las áreas en las que su intuición es incorrecta para que pueda reducir la brecha de percepción a medida que escala.

Por qué fallan los programas de experimentación

Los programas de experimentación a menudo fallan cuando las personas usan la experimentación como una táctica única en lugar de un proceso continuo. Las personas también apuntan incorrectamente sus experimentos porque esperan que sus experimentos brinden ganancias en lugar de aprendizajes.

Los experimentos son ad hoc

Los equipos a menudo ven los experimentos como una forma aislada de validar la intuición de alguien en un área específica. La experimentación ad hoc puede o no traer buenos resultados, pero esos resultados no son predecibles y no es una forma sostenible de operar.

Los experimentos tienen objetivos incorrectos

Cuando las personas esperan que los experimentos brinden mejoras, están enfocando sus experimentos incorrectamente. Aunque obtener ganancias de sus experimentos se siente bien, las pérdidas son más valiosas. Las pérdidas le muestran dónde tenía una creencia incorrecta sobre su producto o usuarios, para que pueda corregir esa creencia en el futuro.

Los experimentos no están alineados con una palanca de crecimiento ni enmarcados en torno a un problema del cliente

Los experimentos causan problemas cuando no los alinea con la palanca de crecimiento en la que se enfoca el negocio porque eso significa que no son útiles para su organización. Del mismo modo, solo centrarse en los resultados comerciales en lugar de enmarcar experimentos en torno a un problema del cliente crea problemas. Si solo piensa en un problema comercial, interpreta sus datos de manera sesgada y desarrolla soluciones que no son beneficiosas para el usuario.

¿Qué sucede cuando fallan los programas de experimentación?

Cuando los programas de experimentación fallan o se implementan incorrectamente, las organizaciones pierden la confianza en la experimentación y confían demasiado en la intuición. Dejan de confiar en ellos como un camino para desarrollar la mejor experiencia posible para el cliente. Cuando eso sucede, no adoptan la experimentación como parte de su proceso de toma de decisiones, por lo que pierden todo el valor que aportan los experimentos.

Echemos un vistazo a algunos ejemplos de experimentación que salió mal. Esto es lo que sucede cuando experimenta sin usar un marco que lo impulse a alinear sus experimentos en torno a una palanca comercial y un problema del cliente.

Tasa de conversión de gratis a pago

Una organización se centra en la monetización y necesita monetizar su producto. Le encargan a un equipo que mejore la tasa de conversión de gratis a pago.

La empresa dice: "Tenemos una baja tasa de conversión de precio a pago, así que optimicemos la página de precios". El equipo decide probar diferentes colores y diseños para mejorar la tasa de conversión de la página.

Sin embargo, la experimentación para optimizar la página de precios no se enmarca en el problema del cliente. Si el equipo hubiera hablado con los clientes, podrían haber descubierto que no es el UX de la página de precios lo que les impide actualizar. Más bien, es posible que aún no se sientan listos para comprar o que no entiendan por qué deberían comprar.

En este caso, la optimización de la página de precios por sí sola no daría ningún resultado. Imaginemos que, en cambio, el equipo centra su experimentación en el problema del cliente. Podrían intentar ejecutar pruebas del producto premium para que los clientes estén expuestos a su valor incluso antes de ver la página de precios.

El trabajo que terminas haciendo y los aprendizajes que obtienes son completamente diferentes si comienzas tus experimentos con el problema comercial ("hay una tasa de conversión que debemos aumentar") en comparación con si comienzas con el problema del cliente ("ellos no están listos para pensar en comprar todavía”).

Cuestionario de incorporación

Una organización se centra en la adquisición, por lo que el equipo de producto busca minimizar la tasa de abandono de la página dos a la página tres de su cuestionario de incorporación. Si solo piensan en el problema comercial, simplemente pueden eliminar la página tres. Asumen que si la incorporación es más corta, tendrá una tasa de abandono más baja.

Digamos que la eliminación de la página tres funciona y la tasa de conversión de incorporación mejora. Más personas completan el cuestionario. El equipo se lleva un aprendizaje que aplica al resto de su producto: debemos simplificar todos los recorridos del cliente eliminando tantos pasos como sea posible.

Pero este aprendizaje podría estar equivocado porque no pensaron en el lado del cliente del problema. No investigaron por qué la gente dejaba en la página tres. Tal vez el problema no era la longitud de la página, sino el tipo de información que pedían.

Tal vez la página tres incluía preguntas sobre información personal, como número de teléfono o salario, que las personas se sentían incómodas al dar tan temprano en su viaje. En lugar de eliminar la página, podrían haber intentado hacer que esas respuestas fueran opcionales o permitir que los usuarios editaran sus respuestas más tarde para que más personas aprobaran esa parte de la incorporación.

Un marco de experimentación de 7 pasos

Siga estos pasos para que sus experimentos sean sostenibles. Le ayudará a mantener su experimentación alineada con la estrategia empresarial y los problemas de los clientes.

1. Definir una palanca de crecimiento

Para que un experimento sea significativo, debe ser importante para el negocio. Elija un área para su experimento que se alinee con la palanca de crecimiento en la que se centra su organización: adquisición, retención o monetización.

Digamos que nos estamos enfocando en la adquisición y notamos que la caída en nuestra página de inicio es alta. Para enmarcar nuestro experimento, podemos decir:

• acquisition Acelerar la adquisición 2. Definir el problema del cliente

  Antes de continuar, debe definir el problema que el experimento intenta abordar desde la perspectiva del cliente.

  Encontró la adecuación del producto al mercado al identificar el problema del cliente que resuelve su producto. Sin embargo, cuando muchas organizaciones pasan a distribuir y escalar su producto, cambian su enfoque a los problemas comerciales. Para ser efectivo, necesita evolucionar continuamente y aprender sobre el ajuste de su mercado de productos anclando su distribución y escalando en los problemas de los clientes.

  Repetirá el problema del cliente en función de los resultados de su experimento. Comience definiendo un problema inicial del cliente indicando cuál cree que es el problema.

  Para nuestro ejemplo de página de inicio, podría ser:

  • confused Los clientes están confundidos Desarrollar una hipótesis

    Ahora, defina su interpretación de por qué existe el problema. Al igual que con el problema del cliente, repetirá su hipótesis a medida que aprenda más. La primera versión del problema y la hipótesis de su cliente le brinda un punto de partida para la experimentación.

    Las posibles hipótesis para nuestro ejemplo de página de inicio incluyen:

    • poor messaging Los clientes están confundidos debido a los mensajes deficientes too many action buttons Nuestra página tiene demasiados botones de acción too vague Nuestra copia es demasiado vaga 4. Idear posibles soluciones con KPIs

      Piense en todas las posibles soluciones que podrían resolver el problema del cliente. Cree una forma de medir el éxito de cada solución indicando qué indicador clave de rendimiento (KPI) aborda cada solución.

      Descargue nuestra Guía de métricas de productos para obtener una lista de KPI de productos impactantes sobre adquisición, retención y monetización y cómo medirlos.

      Una solución + KPI para nuestro ejemplo de página de inicio podría ser:

      • Solución: KPI: 5. Priorizar soluciones

        Decida qué soluciones debe probar primero considerando tres factores: el costo de implementar la solución, su impacto en el negocio y su confianza en que tendrá un impacto.

        Para descartar soluciones de bajo impacto y alto costo, priorice sus soluciones en el siguiente orden:

        1. Bajo costo, alto impacto, alta confianza
        2. Bajo costo, alto impacto, menor confianza
        3. Bajo costo, menor impacto, alta confianza

        Luego puede pasar a soluciones de alto costo, pero solo si su impacto también es alto.

        Diferentes empresas pueden otorgar diferentes pesos a estos factores. Por ejemplo, una organización bien establecida con un gran presupuesto será menos cautelosa al probar soluciones de alto costo que una startup con pocos recursos. Sin embargo, siempre debe considerar los tres factores (costo, impacto y confianza del impacto).

        Otro beneficio de la experimentación es que le ayudará a perfeccionar su capacidad para realizar una evaluación de la confianza. Después de experimentar, compruebe si la solución tuvo el impacto esperado y aprenda del resultado.

        6. Cree una declaración de experimento y ejecute sus pruebas

        Recopile la información que reunió en los pasos 1 a 5 para crear una declaración para enmarcar su experimento.

        Para nuestro ejemplo de página de inicio, esa declaración se ve así:

        • growth lever customer hypothesis solution KPI Acelerar la adquisición es nuestra prioridad, y nuestra página de destino con mayor tráfico, la página de inicio, tiene un rendimiento inferior [ palanca de crecimiento problema del hipótesis solución KPI Defina una línea de base para la métrica en la que está tratando de influir, aumente y pruebe.

          7. Aprende de los resultados e itera

          Con base en los resultados de sus pruebas, regrese al paso dos, actualice el problema y la hipótesis de su cliente, luego siga ejecutando este ciclo. Deje de iterar cuando cambie la prioridad empresarial (la palanca de crecimiento), por ejemplo, cuando la adquisición haya mejorado y desee centrarse en la monetización. Configure sus experimentos alineados con la nueva palanca.

          Otra razón por la que debe dejar de iterar es cuando ve rendimientos decrecientes. Esto puede deberse a que no puede encontrar más soluciones, o no tiene la infraestructura adecuada o los recursos suficientes para resolver los problemas de sus clientes de manera efectiva.

          Tome mejores decisiones más rápido

          Para ofrecer experimentos dirigidos a los usuarios y medir el impacto de los cambios en los productos, necesita la plataforma de experimentación de productos adecuada. Amplitude Experiment se creó para permitir la colaboración entre los equipos de productos, ingeniería y datos para planificar, entregar, rastrear y analizar el impacto de los cambios en los productos con análisis de comportamiento del usuario. Solicite una demostración para comenzar.

          Si disfrutó de esta publicación, síganos en LinkedIn para obtener más información sobre el crecimiento impulsado por productos. Para profundizar más en la experimentación de productos, consulte mi curso Experimentación y prueba en Reforge .